Zobrazeno 1 - 10
of 3 010
pro vyhledávání: '"ensemble machine learning methods"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Zhang, Yongfeng1 (AUTHOR) 20222201112@stu.kust.edu.cn, Bu, Jinwei1 (AUTHOR) b_jinwei@kust.edu.cn, Zuo, Xiaoqing1 (AUTHOR) 202210108133@stu.kust.edu.cn, Yu, Kegen2 (AUTHOR) kegen.yu@cumt.edu.cn, Wang, Qiulan1 (AUTHOR), Huang, Weimin3 (AUTHOR) weimin@mun.ca
Publikováno v:
Remote Sensing. Aug2024, Vol. 16 Issue 15, p2793. 23p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
International Journal of Digital Earth, Vol 17, Iss 1 (2024)
ABSTRACTThis study compares the performance of ensemble machine learning methods stacking, blending, and soft voting for Landslide susceptibility mapping (LSM) in a highly affected Northern Italy region, Lombardy. We first created a spatial database
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/e9d426c6b65842d8a35681468814f28b