成果/Result
- 基于改进残差网络的陷落柱识别方法被引量：0收藏
- 作者：张天 孙连英 杨琰 涂帅 王金锋
- 机构：北京联合大学智慧城市学院;北京联合大学城市轨道交通与物流学院
- 来源：《煤田地质与勘探》 2023
- 关键词：陷落柱识别 CINet网络 数据不平衡 残差网络
- 摘要：矿区地质条件复杂,高效、准确的陷落柱识别至关重要。在传统方法中,解释陷落柱最常采用的是人机交互解释方法,但随着勘探规模的扩大、生成数据的不断积累,传统的人工解释陷落柱已满足不了实际生产需要。为了提高陷落柱的识别精度,提出...
- Research on Rail Traffic Safety Factor Model Based on Deep Learning被引量：0收藏
- 作者：Zhao, Ping Sun, Lian-ying Tu, Shuai Wang, Jin-Feng Wan, Ying
- 机构： Smart City College; College of Urban Rail Transit and Logistics
- 来源：Communications in Computer and Information Science 2020
- 关键词：Accidents - Learning systems - Light rail transit - Long short-term memory - Safety factor - Urban transportation
