南方丘陵山区土地整理项目后评价研究

为客观反映土地整理的实际效益,实现土地整理项目监督和考核,须将项目后评价提上日程。立足于南方丘陵山区土地整理,拟从生产条件、社会经济、生态环境、资源影响4方面构建项目后评价指标体系,并以四川省井研县分全乡土地整理示范项目为例,应用模糊综合评价方法进行实证研究。研究表明：项目实施取得了比较满意的综合外部效益,但项目重生产条件指标、经济指标和新增耕地指标,轻生态环境,导致项目区景观与生态环境改良效果不显著,应加强景观与生态建设。     

数据挖掘及其在教学实践中的应用

通过研究方案的制定、算法的选择、数据的预处理,到使用聚类、决策树技术建立挖掘模型,最后帮助决策者做出决策,论述了应用数据挖掘进行计算机基础课教学决策的方法。     

基于决策树分类方法的城市绿化分析——以兖州地区Hyperion遥感影像为例

以兖州实验区为例,探讨了利用决策树方法进行城市高光谱遥感绿化分析的流程和方法;分析了试验区典型地物的波谱特性;总结了常用反射率反演方法,并根据具体情况选择FLAASH模型进行了实验;试验区研究表明,决策树分类方法在高光谱遥感影像信息提取中具有可行性.这种基于高光谱的精细信息提取方法,可以提高不同植被类型的高光谱图像分类识别精度,为城市绿化分析提供参考依据.     

基于决策树和图层叠置的精准农业产量图分析方法

作物产量限制因子的提取是精准农业变量施肥的重要环节之一。决策树和GIS图层叠置方法研究结果表明,土壤有机质始终占据决策树全部知识规则的第一次分支,起着重要的决定性作用,其次为速效磷和碱解氮;产量空间分布与有机质、碱解氮、速效磷高度吻合,平均吻合度分别达到91%、83%和49%。土壤有机质、速效磷和碱解氮含量是宁夏暖泉农场小麦产量主要限制因子,提高土壤有机质含量是提高单产的重要措施。结论得到生产实际验证,说明运用决策树和GIS图层叠置分析方法挖掘产量限制因子在技术上可行。     

天山北坡草地遥感分类及其精度分析

基于遥感资料的植被类型划分能快速获得大尺度的植被覆盖变化数据。采用遥感和GIS技术,利用天山北坡典型草地2008年Landsat 5 TM遥感影像和1999年Landsat 7 ETM+全色波段数据,在对遥感影像预处理的基础上,进行了数据融合处理。根据融合影像的纹理特征进行监督分类,将研究区域的植被初步分为8种主要覆盖类型,在监督分类的基础上借助专家知识系统构建决策树,进一步将草地分为5类,包括平原荒漠、平原沙漠、低山荒漠、温性草甸和高寒草甸,最后对分类结果进行精度评价,总精度在95%以上,总Kappa系数为0.939 6,间隔9年的影像融合和决策树分类方法在研究区植被分类中具有较高的可行性。     

基于多时相遥感影像识别与分析高原主要农作物

本文基于归一化植被指数和决策树分类方法,借助多时相高分辨率遥感影像,利用青海省高原地区主要农作物的物候信息,结合地面调查和无人机测绘手段分析省内具有代表性意义的研究区的主要农作物。结果表明归一化植被指数和决策树分类方法对高原主要农作物的面积识别具有较好的可靠性。因此,基于多时相遥感影像数据分区域识别高原主要农作物,将有效解决高原地区因客观因素所造成的农作物面积提取的误差,为高原高海拔农作物面积识别与提取提供理论基础与技术指导。     

基于HACCP系统的城市污水资源化利用研究

危害分析关键控制点(HACCP)是一个识别危害并建立控制系统的工具和预防危害的系统方法,在介绍HACCP体系的基本原理和在国内外污水资源化领域应用的基础上,提出污水资源化过程中的关键控制点、监控系统、关键限值和纠偏行动等,以加强污水资源化过程的质量控制和风险管理,确保人体健康和生态安全。     

机器学习在奶牛临床疾病预测中的应用

机器学习是指计算机通过大量数据训练及分析来模拟人类的学习行为,从而获得新的知识和技能,是人工智能的核心.近年来,机器学习在奶牛疾病预测领域的应用已成为国际上的研究热点.论文介绍了利用奶牛机体生理指标和生产数据建立奶牛疾病预测模型的方法,重点阐述了如何利用决策树和神经网络筛选奶牛疾病风险因子、预测疾病和疾病分类.同时,综...     

基于决策树支持向量机和模糊推理的生猪异常声音识别

育肥期是猪生长发育最快的阶段,此阶段生猪疾病防控工作是否到位直接关系着养殖效益高低。猪舍内声音种类繁多,借鉴前人研究成果和咨询相关养殖专家,本文选择打斗声、咳嗽声、喷嚏声、饥饿声和呛水声作为生猪异常声音研究对象。针对上述5种声音建立声音采集识别系统,对每种声音信号提取改进梅尔频率倒谱系数(MFCC_P)、短时能量(E)和短时过零率(ZCR)组成的复合特征参数,然后利用决策树支持向量机(DT-SVM)对每帧数据进行识别,最后结合模糊推理技术对时间窗口内结果进行推理识别。试验结果表明:复合特征参数识别结果优于传统MFCC,平均识别率可以达到94.4%,满足对生猪异常声音的识别要求。     

阜新市北部地区沙化信息提取及监测分析研究

为了获取阜新市北部地区10年来沙化变化情况,文中基于Landsat遥感影像利用决策树模型提取了阜新市北部沙化地区2003年、2008年和2013年沙化信息,并运用转移矩阵模型,从沙化等级变化特征对研究区域的沙化情况进行定性、定量分析。结果表明:从2003年至2013年阜新市北部沙化地区重度沙化面积大幅度减少;中度沙化面积有所减少,轻度沙化面积大幅度增加;有少部分土地在中度沙化和轻度沙化之间转换。以10年作为一个时间序列,5年作为时间节点,利用基础统计学理论和随机过程理论马尔科夫链模型对研究区的沙化情况进行动态监测分析。