Перейти к основному содержанию
Библиотечно-издательский комплекс СФУ
Toggle navigation
Ресурсы
Библиотечный поиск
Каталог изданий университета
Университетские информационные ресурсы
Российские информационные ресурсы
Мировые информационные ресурсы
Периодические издания
Тематические путеводители
Книгообеспеченность учебного процесса
Приобретение литературы
Читателю
Регистрация читателей
Получение и возврат литературы
Межбиблиотечный абонемент
Тематические путеводители
Обучение работе с ресурсами
Доступная среда библиотеки
Детская развивающая площадка
Подарить книгу библиотеке
Автору
Правила издания рукописей
План выпуска изданий
Размещение публикаций в библиотеке, репозитории, РИНЦ
Проверка
журнала
Служба поддержки публикационной
активности
Учёт публикаций в АИС
«Прометей»
Услуги
Справочник услуг и сервисов БИК
Новая заявка на услугу
Бронирование помещений
Контакты
Адреса и режим работы
Контакты
Вопрос-Ответ
Отправить отзыв
Ещё
О Научной библиотеке
Об Издательстве
Дилерство «САБ ИРБИС»
Красноярский ИРБИС-клуб
Литературный клуб «Высокий берег»
Подкаст «Пища для ума»
Вакансии
Часто задаваемые вопросы
Мобильное приложение
Карта сайта и поиск по сайту
Онлайн-медиа Научной библиотеки
Личный кабинет
Главная
Ресурсы
Библиотечный поиск
Forest fire spread
simulating model
using cellular
automaton with
extreme learning
machine
Zhong Zheng
Wei Huang
Songnian Li
2017 год
Forest fire spread simulating model using cellular automaton with extreme learning machine
статья из журнала
Полный текст
Страница публикации
Публикация в OpenAlex
Год издания:
2017
Авторы:
Zhong Zheng
,
Wei Huang
,
Songnian Li
,
Yongnian Zeng
Издательство:
Elsevier BV
Источник:
Ecological Modelling
Ключевые слова:
Fire effects on ecosystems, Machine Learning and ELM
Другие ссылки:
Ecological Modelling
(PDF)
Ecological Modelling
(HTML)
OPAL (Open@LaTrobe) (La Trobe University)
(PDF)
OPAL (Open@LaTrobe) (La Trobe University)
(HTML)
Показать дополнительные сведения
DOI:
https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2016.12.022
Открытый доступ:
bronze
Том:
348
Страницы:
33–43