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121.
近年来,人工智能技术发展迅速,作为国家战略的新一轮科技革命和产业变革的核心技术,已经渗透到各行各业,推动了各行业的发展。与其他行业相比,桥梁等基础设施的智能化程度还较低,融合人工智能技术的发展成为必然趋势。桥梁作为重要的生命线工程,当地震灾害发生时,及时和准确地评估桥梁地震损害和调动相应的事后救援工作起着关键作用。人工智能技术能很好地捕捉变量之间的复杂非线性关系,快速准确地对未知数据进行识别与预测,相比于传统的无法同时兼顾准确性与效率分析的方法,人工智能技术有着巨大的优势。为了促进人工智能技术与桥梁抗震深度融合,基于国内外的研究现状,归纳总结了人工智能技术在地震动分析预测、桥梁地震响应预测和模式识别及快速评估方面的应用,梳理了当前人工智能模型存在的问题,并对未来的研究进行了展望,指出真实数据建立的数据库、基于物理的模型、可解释性以及同类型桥梁之间的泛化将是未来的发展方向,为未来的桥梁抗震设计、分析和评估提供帮助。  相似文献   
122.
面向对象与卷积神经网络模型的GF-6 WFV影像作物分类   总被引:1,自引:0,他引:1  
李前景  刘珺  米晓飞  杨健  余涛 《遥感学报》2021,25(2):549-558
GF-6WFV影像是中国首颗带有红边波段的中高分辨率8波段多光谱卫星的遥感影像,对于其影像及红边波段对作物分类影响的研究利用亟待展开.本文结合面向对象和深度学习提出一种适用于GF-6 WFV红边波段的卷积神经网络(RE-CNN)遥感影像作物分类方法.首先采用多尺度分割和ESP工具选择最佳分割参数完成影像分割,通过面向对...  相似文献   
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