Deep-TEMNet: A Hybrid U-Net–2D LSTM Network for Efficient and Accurate 2.5D Transient Electromagnetic Forward Modeling

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в::	Remote Sensing vol. 17, no. 2 (2025), p. 264
Автор:	Qu, Zhijie
Інші автори:	Gao, Yuan, Kang, Xing, Zhang, Xiaojuan
Опубліковано:	MDPI AG
Предмети:	Finite element method Environmental monitoring Geophysical exploration Accuracy Geological mapping Data processing Deep learning Datasets Modelling Magnetic fields Finite difference time domain method Electromagnetic fields Remote sensing Spatial discrimination Computer applications Modules Electrical resistivity Long short-term memory Python Adaptability Efficiency Geology Machine learning Simulation Exploration Artificial intelligence Fourier transforms Spatial memory Spatial resolution Neural networks High resolution Methods Finite element analysis Information processing Algorithms Real time Subsurface mapping Software
Онлайн доступ:	Citation/Abstract Full Text + Graphics Full Text - PDF
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!

Будьте першим, хто залишить коментар!