[1] |
杨绪祥,侯克鹏,张成良. Bayes判别分析法在泥石流预测中的应用研究[J]. 昆明理工大学学报(理工版), 2010,35(6):1-5.
|
[2] |
周伟,邓玖林. 基于Fisher判别法的台风暴雨泥石流预测模型[J]. 水科学进展, 2019,30(3):392-400.
|
[3] |
黄元江. 基于IBRF神经网络的泥石流预测研究[J]. 中南林业科技大学学报, 2010,30(3):159-163.
|
[4] |
徐黎明,王清,陈剑平,等. 基于BP神经网络的泥石流平均流速预测[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2013,43(1):186-191.
|
[5] |
潘磊,王伟智. 基于免疫的RBF网络在线学习算法研究[J]. 福州大学学报(自然科学版), 2008(S1):27-30.
|
[6] |
程英建,石豫川,石胜伟,等. 数量化理论在泥石流易发性预测中的应用[J]. 水文地质工程地质, 2015,42(1):140-145.
|
[7] |
ESTER M, KRIEGEL H P, SANDER J, et al. A density-based algorithm for discovering clusters a density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise[C]// Proceedings of the 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 1996:226-231.
|
[8] |
刘梦迪,潘晓,高珊珊,等. 结合DBSCAN聚类的室内场景分割[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2019,31(7):1183-1193.
|
[9] |
DENG C W, HUANG G B, XU J, et al. Extreme learning machines: New trends and applications[J]. Science China (Information Sciences), 2015,58(2):5-20.
|
[10] |
HUANG G B, ZHU Q Y, SIEW C K. Extreme learning machine: Theory and applications[J]. Neurocomputing, 2006,70(1-3):489-501.
|
[11] |
余斌,王涛,朱渊. 浅层滑坡诱发沟谷泥石流的地形和降雨条件[J]. 水科学进展, 2016,27(4):542-550.
|
[12] |
邓玖林. 基于因子分析法的泥石流预测模型[J]. 甘肃水利水电技术, 2018,54(7):26-30.
|
[13] |
李明熹. 台湾土石流监测及警戒系统之综述[J]. 水土保持研究, 2009,16(6):239-242.
|
[14] |
赵杰,张振宇,门国尊. 基于集成改进ELM的甲状腺疾病分类方法[J]. 计算机仿真, 2014,31(3):392-396.
|
[15] |
WANG D, WANG P, SHI J Z. A performance bound of the multi-output extreme learning machine classifier[J]. Memetic Computing, 2019,11(3):297-304.
|
[16] |
胡凯衡,崔鹏,韩用顺,等. 基于聚类和最大似然法的汶川灾区泥石流滑坡易发性评价[J]. 中国水土保持科学, 2012,10(1):12-18.
|
[17] |
WANG J J, LI Y Q, LIAO J H. Temperature extraction for Brillouin optical fiber sensing system based on extreme learning machine[J]. Optics Communications, 2019,453(15):124418.
|
[18] |
刘唐,周炜,王晓丹. 改进磷虾群算法优化ELM的入侵检测[J]. 火力与指挥控制, 2018,43(12):27-32.
|
[19] |
YANG H F, CHEN Y P P. Representation learning with extreme learning machines and empirical mode decomposition for wind speed forecasting methods[J]. Artificial Intelligence, 2019,277:103176.
|
[20] |
李梓欣,李川,李英娜. 用电特征指标降维与极限学习机算法的窃电检测[J]. 计算机应用与软件, 2018,35(12):179-186.
|
[21] |
付强,沈维政,魏晓莉,等. 基于核极限学习机奶牛日粮能量消化预测方法[J]. 东北农业大学学报, 2019,50(9):69-78.
|
[22] |
裘日辉,刘康玲,谭海龙,等. 基于极限学习机的分类算法及在故障识别中的应用[J]. 浙江大学学报(工学版), 2016,50(10):1965-1972.
|