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Geoacoustic and geophysical data‐driven seafloor sediment classification through machine learning algorithms with property‐centered oversampling techniques

Autor(en): (Department of Civil and Environmental Engineering Incheon National University Incheon Republic of Korea)
(School of Civil Environmental and Architectural Engineering Korea University Seoul Republic of Korea)
(Department of Construction and Disaster Prevention Engineering Daejeon University Daejeon Republic of Korea)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, , n. 14, v. 39
Seite(n): 2105-2121
DOI: 10.1111/mice.13126
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10749649
  • Veröffentlicht am:
    14.01.2024
  • Geändert am:
    20.09.2024
 
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