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基于OOD泛化性验证和深度全连接神经网络的泥石流易发性评价方法
土木工程 | 更新时间：2024-11-15
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    • 基于OOD泛化性验证和深度全连接神经网络的泥石流易发性评价方法

    • Methods for Evaluating Debris Flow Susceptibility Based on OOD Generalization Verification and Deep Fully Connected Neural Networks

    • “在山区泥石流灾害早期识别和监测预警领域，专家验证了深度全连接神经网络模型，为提高泥石流评价精度提供新思路。”
    • 工程科学与技术   2024年56卷第4期 页码：182-193
    • 基金信息：
      国家自然科学基金区域创新发展联合基金（U20A20111）；四川省青年科技创新研究团队项目（2020JDTD0006）

    • DOI：10.15961/j.jsuese.202201138    

      中图分类号： P694

    • 纸质出版日期：2024-07-20，

      网络出版日期：2023-03-17，

      收稿日期：2022-10-20，

      修回日期：2023-02-10，

    移动端阅览

  • 郭鹏宁,邢会歌,李从江,等.基于OOD泛化性验证和深度全连接神经网络的泥石流易发性评价方法[J].工程科学与技术,2024,56(4):182–193 DOI： 10.15961/j.jsuese.202201138.

    Guo Pengning,Xing Huige,Li Congjiang,et al.Methods for evaluating debris flow susceptibility based on OOD generalization verification and deep fully connected neural networks[J].Advanced Engineering Sciences,2024,56(4):182–193 DOI： 10.15961/j.jsuese.202201138.

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郭鹏宁
邢会歌
李从江
吴雨鑫
李海波

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．四川大学建筑与环境学院
．四川大学水利水电学院
四川大学 水力学与山区河流开发保护国家重点实验室
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