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基于深度学习的推移质颗粒识别优化算法研究
智能交叉科学与工程 | 更新时间：2026-05-23

    • 基于深度学习的推移质颗粒识别优化算法研究

    • Research on Optimized Algorithm for Deep Learning Based Recognition of Sediment Particles in Turbulent Flow

    • 工程科学与技术   2025年57卷第4期 页码：138-149
    • 基金信息：
      长江科学院开放研究基金项目(CKWV2018461/KY);中国水利水电科学研究院水利部泥沙科学与北方河流治理重点实验室开放研究基金项目（IWHR‒SEDI‒2022‒09）;国家自然科学基金面上项目(52379083);中国长江三峡集团有限公司项目(201903144)

    • DOI：10.12454/j.jsuese.202300758    

      中图分类号： TV142.2

    • 收稿：2023-09-24，

      纸质出版：2025-07-20

    移动端阅览

  • 王浩,杨飞奇,张磊,等.基于深度学习的推移质颗粒识别优化算法研究[J].工程科学与技术,2025,57(4):138‒149. DOI： 10.12454/j.jsuese.202300758.

    Wang Hao,Yang Feiqi,Zhang Lei,et al.Research on optimized algorithm for deep learning based recognition of sediment particles in turbulent flow[J].Advanced Engineering Sciences,2025,57(4):138‒149. DOI： 10.12454/j.jsuese.202300758.

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相关作者

杨飞奇
张 磊
吴 伟
谢皓南
赵 琳
王 浩
夏芹
杨杰

相关机构

福州大学 土木工程学院
中国水利水电科学研究院水利部泥沙科学与北方河流治理重点实验室
中国水利水电科学研究院 流域水循环模拟与调控国家重点实验室
中国长江三峡集团有限公司长江生态环境工程研究中心
中汽院（江苏）汽车工程研究院有限公司
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