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为更好地评估蓝莓生态适宜性,合理选择蓝莓种植区域,提出一种基于CatBoost算法的蓝莓生态适宜性评估模型。以贵州黔东南州麻江县为例,利用地形数据、气象数据和土壤数据等10个特征因子,利用CatBoost算法构建蓝莓生态适宜性评估模型,并基于地理信息系统开展全县的蓝莓生态适宜性区划。实验结果表明:CatBoost(CB)模型具有最佳的表现性能,AUC得分为0.897,比逻辑回归(Logistic Regression,LR)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)模型分别高4.9%、3.8%、2.5%,并且在精确率、召回率和F1-score方面都有着优异表现,该模型适宜性分类结果与麻江县实际蓝莓种植情况吻合度最高,对蓝莓种植区域选取具有重要参考价值。 相似文献
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目前对于水下单线隧道渗流场的研究已取得了一定的进展,但是对于双线平行隧道则鲜有研究。基于达西定律以及质量守恒定律,采用保角变换法和叠加法对双线平行隧道稳态渗流场进行了推导,获得该问题的水头分布以及隧道涌水量的解析解。采用数值软件COMSOL对本文解析解进行验证,发现两者拥有较好的吻合度。结合算例,讨论了隧道间距对双线平行隧道渗流场、衬砌外围水头分布形态以及隧道涌水量的影响。发现将双线隧道简化为单线隧道进行分析,将会高估隧道周围水头以及隧道涌水量,并且这一现象随着隧道间距的减小而愈发明显。 相似文献
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连续压机生产线的普及使我国人造板企业实现自动化生产,但缺陷检测环节仍依靠人工。缺陷识别是检测的一个重要环节,是根据缺陷的特征值使用分类器对缺陷进行分类的过程。在连续压机生产线以1.5m/s的速度运行,生产线上两块人造板的间距小于0.4m,缺陷识别必须在3s之内完成,且识别正确率要达到95%。为了满足人造板缺陷识别的实时性、准确性的要求,提出基于随机森林(random forest,RF)的分类方法。首先通过区域筛选分割的方法提取缺陷纹理、形状特征;再次利用上述提取出的特征值用CART算法构建RF;最后利用RF分类。本研究证明基于RF算法的分类器用于人造板表面缺陷在线识别的可行性和优势,能够实现人造板表面缺陷的快速、准确识别,满足人造板缺陷在线检测系统的需求。 相似文献
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Linux有不同的集群系统,可以满足不同的用途和需要.但确定应该使用哪一个集群系统却不是那么容易.问题的部分原因在于集群系统可以用于不同场合.公司IT经理可能关心如何使服务器运行时间更长,或使应用程序运行得更快,而科学家可能更关心在集群系统上进行大规模数值模拟计算.两者都需要集群,但是各自需要不同特性的群集,而且有旧集群利用和管理的需求,这就需要整合集群来满足不同特性业务需求.本文以前期调查及实际参与了不同形式的集群系统建设为基础,以科学计算集群为例,来详细阐述了基于Linux不同系统架构的集群整合关键技术. 相似文献
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