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摘要:
根据广东省水东湾砂质海滩剖面1986年9月至1987年12月连续现场实测资料,采用径向基神经网络(RBFNN)的数据分类方法,基于Matlab7 0平台编程,建立了水东湾晏岭海滩前滨剖面的分类模型,精确度达到89 5%.并根据分类的结果,对水东湾海滩前滨剖面形态的变化规律以及在台风大浪影响下的形态特点进行了分析讨论,为进一步了解砂质海滩时空演变特征以及侵蚀机制提供了一种新的技术方法与思路.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于径向基神经网络的海滩前滨剖面状态分类模型
来源期刊 海洋地质动态 学科 地球科学
关键词 前滨剖面 剖面形态 径向基神经网络 分类模型
年,卷(期) 2008,(3) 所属期刊栏目 技术方法
研究方向 页码范围 33-39
页数 7页 分类号 P737.1
字数 6421字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-2722.2008.03.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈子燊 中山大学水资源与环境系 113 1011 17.0 24.0
2 刘萌伟 中山大学水资源与环境系 8 119 4.0 8.0
3 王扬圣 中山大学水资源与环境系 4 5 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (15)
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1979(1)
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2008(0)
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研究主题发展历程
节点文献
前滨剖面
剖面形态
径向基神经网络
分类模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
海洋地质前沿
月刊
1009-2722
37-1475/P
大16开
青岛市福州南路62号
1982
chi
出版文献量(篇)
2690
总下载数(次)
3
总被引数(次)
12405
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导