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Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban目的采用机器学习方法构建冠状动脉狭窄风险识别模型，分析影响冠状动脉狭窄的主要因素。方法连续纳入2013年1月至2020年5月就诊于山西省两所医院，经冠状动脉造影确诊为冠心病的患者。以患者临床资料为自变量，Gensini积分为结局变量，采用Logistic回归、反向传播神经网络（BPNN）和随机森林（RF）算法构建冠状动脉狭窄风险识别模型。通过灵敏度（TPR）、特异度（TNR）、准确率（ACC）、阳性预测值（PV+）、阴性预测值（PV-）、受试者工作特征曲线下面积（AUC）和校准曲线进行模型评价 ...
吕勇峰 +5 more
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クラウドベースの森林資源情報システムの応用可能性 [PDF]
, 2023 現在適切な管理が行われていない人工林が増加しており、このような森林の管理を集約化し、市町村が仲介役となり管理委託する制度として森林経営管理法が、またこれらの森林管理の財源確保として森林環境譲与税が措置され、今後森林環境譲与税の運用にあたって市町村が森林管理を引き受ける場合が増加すると考えられる。多くの自治体が森林整備に使用すると見込まれるが、基盤となる森林資源情報の整備が進んでおらず ...
木下, 涼日 +7 more
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Rare Metals, Volume 45, Issue 9, September 2026.ABSTRACT Rationally selection of precursor additives during perovskite crystallization is essential for obtaining high‐quality films and achieving high‐performance perovskite solar cells (PSCs). However, the discovery and optimization of effective additives still rely heavily on time‐consuming and costly trial‐and‐error experiments.
Zhimin Feng +12 more
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基于灰色关联度分析与随机森林算法的龙岩上杭梅花始花期预报模型研究
农业科学为提升龙岩上杭梅花花期预报精度、支撑文旅服务需求,本文以2016—2024年梅花始 花期观测数据及同期冬季气象资料为基础,采用灰色关联分析法筛选关键气象因子, 构建随机森林(RF)与台湾需冷量两类花期预报模型并进行对比验证。结果表明：研 究区梅花始花期集中于12月中下旬,年际差异明显；日均气温、5cm地温、最低气温 及相对湿度为影响花期的主导因子；随机森林模型预报精度显著优于需冷量模型,始 花期预报均方根误差仅1.2天。本研究可为当地梅花观赏旅游气象服务、花期管理及 景观规划提供科学支撑。
Zi-Jian Qiu +3 more
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Organ‐specific ozone and nitrogen legacies strengthen substrate control over litter decomposition
Functional Ecology, Volume 40, Issue 8, Page 2548-2559, August 2026.Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog. Abstract Elevated tropospheric ozone (O3) and nitrogen (N) deposition are concurrent atmospheric changes that strongly influence terrestrial carbon cycling, yet their combined effects on below‐ground decomposition remain poorly understood.
Xiaofan Hou +8 more
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Shuitu Baochi Xuebao, 2004 以江西严重退化第四纪红粘土为研究对象,选择其中9种模式重建的林龄10年的森林,调查土壤理化性状,结果表明:(1)土壤有机质、全N、速效N、全P、速效P明显增加,而且增加幅度最大的是有机质;土壤全钾、有效钾都较大程度提高。(2)土壤有机质、全氮浓度随土层深度明显下降,有效磷、有效钾、有效氮浓度则随土层深度平缓下降,全磷、全钾浓度随土层变化不明显。(3)各重建森林模式的土壤容重、非毛管孔隙度也呈较大幅度降低;毛管持水量、毛管孔隙度呈不同幅度增加;不同重建模式总孔隙度变化的差异较大。
刘苑秋 杜天真 郭晓敏 杨国平 罗良兴
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基于机器学习的沟谷地貌识别模型对比——以黄土高原典型流域为例
Shuitu Baochi Xuebao, 2023 探索沟谷地貌空间分布与环境控制特征之间的联系并构建沟谷地貌准确提取模型,对大尺度范围沟谷提取具有重要意义。基于人工提取黄土高原典型流域沟谷地貌样本,结合不同时期的Landsat8 OLI影像数据和DEM数据,建立随机森林模型确定黄土高原沟谷地貌提取最佳影像时期和最佳组合特征,基于最优模型参数,对比其与支持向量机和人工神经网络沟谷提取模型效果,验证模型泛化能力。结果表明:(1)黄土高原沟谷提取的最佳影像时期为12月,最佳组合特征集为Red、Blue、H、SWIR1、PNT、Coastal ...
范天程 +5 more
doaj
Functional Ecology, Volume 40, Issue 8, Page 2617-2627, August 2026.Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog. Abstract Root activity creates unique microbial hotspots in the rhizosphere by influencing the metabolic activities of surrounding soil microorganisms, profoundly regulating the dynamics of soil organic carbon (SOC). However, how root economic strategies affect the formation and
Qiyu Tan +8 more
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, 2010 提出一种基于量子粒子群和随机森林封装的特征选择方法。将量子粒子群算法用于特征选择,优化特征子集,采用随机森林分类器评价特征子集的性能,指导特征子集更新 ...
米红, 洪文财, 杨明旭
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