Mineralized-Anomaly Identification Based on Convolutional Sparse Autoencoder Network and Isolated Forest
According to the characteristic that mineralized-anomaly samples have larger reconstruction errors, traditional autoencoder networks have been applied widely in mineralized-anomaly identification. However, they easily ignore spatial coupling information of multi-source ore-indicating factors have lo...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Natural resources research (New York, N.Y.) Ročník 32; číslo 1; s. 1 - 18 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
New York
Springer US
01.02.2023
Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 1520-7439, 1573-8981 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!