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991.
992.
基于随机森林算法的农耕区土地利用分类研究 总被引:15,自引:0,他引:15
基于随机森林算法,采用多季节、多时相光谱信息、纹理信息和地形信息进行分类研究,选出最佳分类方案对农耕区土地利用信息进行提取,并利用随机森林算法对所有特征变量进行降维,将降维后的变量分别用于随机森林、支持向量机和最大似然分类法,分析不同分类方法对农耕区土地利用类型提取的适用性。研究结果表明:基于随机森林算法的多源信息综合分类方案进行土地利用信息提取效果最佳,总体精度85.54%,Kappa系数0.835 9;利用随机森林算法进行特征选择可以在有效降低数据维度的同时保证分类精度;3种分类方法中,随机森林算法总体分类精度81.08%,分别较支持向量机和最大似然法高9.46%和5.27%。利用随机森林分类法结合多源信息能够有效对农耕区土地利用类型进行分类,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。 相似文献
993.
按照年龄、体重、性别等相近的原则选取日龄和体重相似的72头杜×长×大三元猪.随机分为4组,组内设3个重复,每重复6头仔猪(3公3母).4个组分别在基础日粮中添加0 GABA(对照组)、50 GABA(试验Ⅰ组)、100 GABA(试验Ⅱ组)和120mg,kg CABA(试验Ⅲ组).结果表明:在育肥猪日粮中添加50、100和120mg/kg GABA,分别比对照组提高日增重8.09%(P>0.05)、13.47%(P<0.05)和11.41%(P<0.05),降低料肉比3.98%(P>0.05)、7.17%(P<0.05)和5.58%(P<0.05);各试验组可以提高血清中总蛋白(11P)的含量(P>0.05)和葡萄糖(GLU)的含量(P<0.05),同时降低血清中尿素氮(SUN)的水平(P<0.05);日粮中添加50、100和120mg/kg GABA平均每头猪净收入分别比对照组多12.97、31.19和19.15元/头.GABA能明显提高育肥猪的日增重和饲料转化率,改善育肥猪的营养物质的代谢效率,综合提高养猪的经济效益,因此在育肥猪日粮中添加GABA具有霞要的现实意义. 相似文献
994.
995.
非圆斜齿轮滚切策略与实用模型性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现非圆斜齿轮滚切加工,基于5轴联动滚切策略,应用运动学原理推导齿坯附加转动和滚刀附加转动2种方案的基本数学模型;采用工件等弧长、工件等转角和工件等极角3种方法简化该模型,构成6种滚切实现方案及实用模型;采用Matlab软件对6种模型进行五联动轴的(角)速度、(角)加速度动态性能分析,得出加工精度及效率高、动态品质综合性能较好的等弧长齿坯附加转动和等弧长滚刀附加转动2种最佳模型.经滚切试验验证了模型的正确性,齿面测试分析与仿真结论一致. 相似文献
996.
在全球多地发生新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的背景下,已有部分国家(地区)对我国货物贸易进行管制。为维护我国正常出口贸易秩序,参考世界卫生组织、世界动物卫生组织等国际组织的疫病风险分析流程,对我国出口动物及动物产品传带新型冠状病毒(SARS-CoV-2)的风险进行定性分析。分析认为:目前我国出口活动物感染或携带SARS-CoV-2的风险极低;按照正常程序生产和加工的出口动物源性产品携带、污染并传播SARS-CoV-2的风险极低;我国相关部门已采取了的严格的防控措施,最大程度降低了出口动物及动物源性产品的SARS-CoV-2污染风险。综上,我国出口动物及动物产品携带或传播SARS-CoV-2的风险极低。建议各国通过共同协作,加强COVID-19防控,以降低COVID-19对相互间出口贸易的影响。 相似文献
997.
本研究根据甘薯器官生长与温度和辐射的关系,建立了基于累积辅热积的甘薯干物质分配及产量形成的模拟模型,并利用试验资料对模型进行了检验。研究结果表明,模型对地上部分干重、地下部分干重和块根干重的模拟结果与实测值均符合较好,模拟结果与实测值之间的拟合度值分别为0.97、0.96、0.95(均为0.01水平显著相关),预测相对误差分别为1.23%、1.89%、2.45%。模拟系统是采用C++ Builder6.0为编程语言,在Pentium(R) 4 CPU、512MB内存计算机、中文Windows XP操作平台上开发的可执行模型系统。与已有的大田作物生长模型相比,本研究建立的模型不仅预测精度较高和功能全面,而且模型参数易获取,具有较强实用性。模型能够预测甘薯干物质分配及产量指标,从而为甘薯生产管理和环境调控的优化提供决策支持。 相似文献
998.
红壤丘岗坡地桔园,在施用有机肥和磷钾肥的基础上,施用不同量的氮肥后,土壤pH值随着施氮量的增加而下降,呈线性负相关。不同施氮量对柑桔产量的影响具有极显著的差异。施氮后,土壤速效氮,磷,钾和叶片氮,磷,钾含量与产量呈显著或极显著线性相关。 相似文献
999.
1000.