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检索条件"主题词=随机森林方法"
18 条 记 录,以下是1-10 订阅
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基于马尔科夫链和随机森林方法的北美Chesapeake海湾环境因子对沉水植被与蓝蟹丰度影响的研究
基于马尔科夫链和随机森林方法的北美Chesapeake海湾环境因子对沉...
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作者: 王丽娜 烟台大学
学位级别:硕士
Chesapeake海湾是北美最大,也是一次性经济产量最大的海湾。但是近几十年海湾中沉水植被(SAV)的覆盖面积、鱼类和贝类等的产量都急剧下降,影响了海湾的生态和娱乐功能,美国环境署于2000年制订了Chesapeake Agreement 2000,目标是使C... 详细信息
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基于随机森林方法的滑坡灾害危险性区划
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地理与地理信息科学 2014年 第6期30卷 25-30页
作者: 李亭 田原 邬伦 刘亮 北京大学遥感与地理信息系统研究所 北京100871
滑坡灾害危险性区划在滑坡灾害管理工作中具有重要意义。该文以深圳市为研究区,将随机森林方法应用于滑坡灾害危险性区划和因子评价工作。研究中采用随机森林方法进行建模,结合ROC曲线和AUC值对模型性能进行评价;通过预报效率曲线对全... 详细信息
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基于RF和超像素统计量的遥感图像分类研究
基于RF和超像素统计量的遥感图像分类研究
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作者: 石彩霞 北京林业大学
学位级别:硕士
现如今,随着遥感技术的快速发展,基于遥感数据的土地资源监测有效降低了人力、物力成本,极大地提高了工作效率,在土地资源的高效管理中具有相当重要的指导意义。遥感信息提取是基于遥感数据的土地资源监测中最重要的环节,如何利用... 详细信息
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基于机器学习的岩石微量元素与主量元素关系初探:以洋岛玄武岩中锆元素为例
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地质科学 2018年 第4期53卷 1285-1299页
作者: 洪瑾 甘成势 刘洁 中山大学地球科学与工程学院 广州510275 广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室 广州510275
本文尝试利用机器学习的随机森林算法分析岩石主量元素与微量元素之间的关系。大洋玄武岩几乎不受混染作用影响,各元素成分之间的关系相对稳定,其中微量元素Zr是一种稳定的高场强元素。本文采用随机森林算法对洋岛玄武岩中Zr元素和主... 详细信息
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基于试验数据库和随机森林算法的外贴FRP加固梁条带抗剪贡献研究
基于试验数据库和随机森林算法的外贴FRP加固梁条带抗剪贡献研究
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作者: 胡铖玥 深圳大学
学位级别:硕士
纤维增强复合材料(Fiber reinforced polymers,简称FRP)有许多的优点,例如耐腐蚀、质量轻、抗拉强度高、抗疲劳性能好以及施工方便。因此,FRP被越来越广泛的运用于工程当中。其中一个重要用途就是通过外贴FRP的方式用来加固混凝土构... 详细信息
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T2DM患者非酒精性脂肪肝发病危险因素的评估
T2DM患者非酒精性脂肪肝发病危险因素的评估
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作者: 辛明 哈尔滨医科大学
学位级别:硕士
目的:对898例2型糖尿病患者的临床数据进行分析,试图在大量的临床数据中更为准确的寻找出非酒精性脂肪肝发病的危险因素,为疾病的早期预防及诊治做出贡献。   方法:首先对收集的资料进行数据预处理,并将预处理的结果作为数据挖... 详细信息
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DiffRank-RF差异网络分析方法的研究与应用
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中国卫生统计 2019年 第5期36卷 784-786页
作者: 蔡雨晴 李轶群 徐欢 宋微 杨凯 王文杰 李康 哈尔滨医科大学卫生统计学教研室 哈尔滨工业大学生命科学与技术学院
差异表达分析常被用于各种疾病标志物的筛选研究中,如传统的t检验、显著性分析(significance of microarrays,SAM)检验、偏最小二乘(pa least square,PLS)等方法。然而,这些方法主要是通过比较不同分组之间基因表达均值的差异筛选标记物... 详细信息
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拉曼光谱结合随机森林方法应用于全棉纺织品真伪鉴别的研究
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中国纤检 2014年 第22期 76-78页
作者: 谢剑飞 罗峻 许敏 孙琪 吴淑焕 范伟 梁逸曾 广州纤维产品检测研究院 中南大学化学化工学院
在本文的研究中,建立了基于拉曼光谱的全棉纺织品真伪鉴别分析方法。首先,使用1064nm激发波长的便携式拉曼光谱仪扫描100个全棉和棉涤纺织样品的拉曼光谱并对谱图的特征峰进行归属分析。选取1120cm-1~1180 cm-1、1320cm-1~1400cm-1和156... 详细信息
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流式大数据下随机森林方法及应用
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西北工业大学学报 2015年 第6期33卷 1055-1061页
作者: 刘迎春 陈梅玲 北京航空航天大学经济管理学院 北京100191
流式计算形态下的大数据分析一直是当前需要解决的问题,而且研究成果和实践经验较少。随机森林方法是目前应用较多的分类算法,但在流式计算应用场景中,数据所呈现出来的实时性、易失性、无序性等特征会使得算法准确度逐渐降低。针对... 详细信息
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应用机器学习算法的成都市冬季空气污染预报研究
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气象与环境学报 2020年 第2期36卷 98-104页
作者: 孙苏琪 王式功 罗彬 杜云松 张巍 成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室 贵州省遵义院士工作中心气候环境与医疗康养重点实验室 四川省环境政策研究与规划院 四川省生态环境监测总站
利用2014年3月至2017年2月成都市8个环境监测站的PM2. 5、PM10、SO2、NO2、CO、O3共6种污染物质量浓度资料以及T639全球中期数值预报模式产品,采用两种机器学习算法—递归特征消除法(Recursive feature elimination,RFE)和随机森林方... 详细信息
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