基于两级分段式算法的卷积神经网络的浮游有孔虫自动鉴定*
文献类型:期刊论文
作者 | 熊连桥4; 李建平4; 谢晓军4; 岳祥4; 呼和4; 方陪岳2,3; 白海强4; 张东1 |
刊名 | 古生物学报
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出版日期 | 2021 |
卷号 | 60期号:4页码:616-623 |
关键词 | 自动鉴定 卷积神经网络 浮游有孔虫 古环境 中新世 |
DOI | 10.19800/j.cnki.aps.2020048 |
英文摘要 | 有孔虫个体微小、数量众多、地理分布广、演化迅速, 是记录海洋沉积环境的重要载体, 在海相生物地层 |
语种 | 中文 |
源URL | [http://ir.nigpas.ac.cn/handle/332004/41790] ![]() |
专题 | 中国科学院南京地质古生物研究所 |
通讯作者 | 岳祥 |
作者单位 | 1.山东胜软科技股份有限公司, 山东东营 257000 2.现代古生物学和地层学国家重点实验室, 中国科学院南京地质古生物研究所和生物演化与环境卓越创新中心, 南京 210008 3.东华理工大学地球科学学院, 南昌330013 4.中海油研究总院有限责任公司, 北京 100028 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 熊连桥,李建平,谢晓军,等. 基于两级分段式算法的卷积神经网络的浮游有孔虫自动鉴定*[J]. 古生物学报,2021,60(4):616-623. |
APA | 熊连桥.,李建平.,谢晓军.,岳祥.,呼和.,...&张东.(2021).基于两级分段式算法的卷积神经网络的浮游有孔虫自动鉴定*.古生物学报,60(4),616-623. |
MLA | 熊连桥,et al."基于两级分段式算法的卷积神经网络的浮游有孔虫自动鉴定*".古生物学报 60.4(2021):616-623. |
入库方式: OAI收割
来源:南京地质古生物研究所
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