Huu Duy Nguyen
Đại học Quốc gia Hà Nội · Top 2% thế giới · Kỹ thuật
Huu Duy Nguyen có tên trong danh sách Top 2% nhà khoa học được trích dẫn nhiều nhất thế giới (Ioannidis và cộng sự, Elsevier, phiên bản 9, bảng ảnh hưởng trong năm 2025), lĩnh vực Kỹ thuật. Số thứ tự trong bộ dữ liệu gốc: 38.557 (xếp theo toàn bộ trích dẫn), 37.505 (xếp khi loại tự trích dẫn); tỉ lệ tự trích dẫn 7,4%. Đây là số thứ tự của nguồn gốc, không phải hạng của ProFind™.
Đơn vị công tác
- Đại học Quốc gia Hà NộiĐại học, học viện công lập
- Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHQGHN)Đại học, học viện công lập
Ngành nghiên cứu
Công trình được trích dẫn nhiều
- Shallow Landslide Susceptibility Mapping: A Comparison between Logistic Model Tree, Logistic Regression, Naïve Bayes Tree, Artificial Neural Network, and Support Vector Machine Algorithms
International Journal of Environmental Research and Public Health · 2020 · 264 trích dẫn - Flood risk assessment using hybrid artificial intelligence models integrated with multi-criteria decision analysis in Quang Nam Province, Vietnam
Journal of Hydrology · 2020 · 237 trích dẫn - Verification of novel integrations of swarm intelligence algorithms into deep learning neural network for flood susceptibility mapping
Journal of Hydrology · 2019 · 211 trích dẫn - Improvement of Best First Decision Trees Using Bagging and Dagging Ensembles for Flood Probability Mapping
Water Resources Management · 2020 · 177 trích dẫn - Soft Computing Ensemble Models Based on Logistic Regression for Groundwater Potential Mapping
Applied Sciences · 2020 · 175 trích dẫn
Mã định danh: ORCID 0000-0001-9306-4641 · OpenAlex A5030333293. Dữ liệu tổng hợp từ nguồn công khai (OpenAlex, ORCID, Crossref và danh sách Top 2%); có thể thiếu hoặc sai sót. Nếu cần đính chính hoặc đề nghị gỡ trang này, xem đính chính hoặc liên hệ vienisavietnam@gmail.com. Top 2% nhà khoa học thế giới.
Số liệu tổng hợp từ nguồn mở OpenAlex, ORCID, Crossref (cập nhật 2026-10-09). PRO-SCORE1000™ là chỉ số tham khảo mô phỏng, không phải xếp hạng chính thức. Có thể còn thiếu sót; nhà khoa học tự xác thực và bổ sung hồ sơ trên ProFind™.