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基于原型网络对泥石流沟谷的分类预测——以怒江流域为例 被引量：2
1
作者 韩俊 王保云 +1 位作者 徐繁树 刘坤香 《现代计算机》 2022年第2期88-90,共3页
从泥石流沟谷的地貌条件出发,借助谷歌地图高清遥感图,截取云南省怒江流域发生泥石流的沟谷图像作为正样本,未发生泥石流的沟谷图像作为负样本,使用原型网络(Prototypical Networks)对正负样本进行训练,实现2分类预测。经实验,模型能够... 从泥石流沟谷的地貌条件出发,借助谷歌地图高清遥感图,截取云南省怒江流域发生泥石流的沟谷图像作为正样本,未发生泥石流的沟谷图像作为负样本,使用原型网络(Prototypical Networks)对正负样本进行训练,实现2分类预测。经实验,模型能够达到平均65.60%的预测正确率。 展开更多
关键词 泥石流 遥感影像 小样本学习 原型网络 预测
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基于神经网络的泥石流沟谷易发性预测
2
作者 袁若浩 王保云 《电脑与电信》 2022年第6期5-9,共5页
从泥石流沟谷地貌条件出发,借助数字高程模型(DEM)图,对泥石流沟谷发生泥石流的概率进行预测。首先将泥石流沟谷的DEM图进行分类,分为发生过泥石流与未发生过两种;接着使用VGG与AlexNet及其对应的残差这四种神经网络对上述两种样本进行... 从泥石流沟谷地貌条件出发,借助数字高程模型(DEM)图,对泥石流沟谷发生泥石流的概率进行预测。首先将泥石流沟谷的DEM图进行分类,分为发生过泥石流与未发生过两种;接着使用VGG与AlexNet及其对应的残差这四种神经网络对上述两种样本进行训练,实现4分类预测;最后通过结果对比,VGG能达到平均73.87%的预测正确率,其残差模型能够达到平均74.88%的预测正确率,而AlexNet与其残差的平均预测正确率仅有68%左右,实验结果表明VGG与其残差的整体性能是优于AlexNet与其残差的性能。 展开更多
关键词 泥石流 数字高程模型 VGG AlexNet 残差 预测
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