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[Automatic sleep staging based on power spectral density and random forest]. [PDF]
Gao Q, Wu K.
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自2018年12月至2019年3月,在黑龙江小兴安岭地区展开了西伯利亚狍(Capreolus pygargus)的适宜栖息地调查和评估。该调查采用分层抽样法,共计布设完成边长12 km×12 km的三级抽样调查单元150个,完成调查样线599条,调查面积21 600 km2。运用GIS空间分析技术和R软件随机森林模型技术对狍的栖息地适宜性进行评价,并利用最佳概率切断点划分确定狍适宜栖息地面积为34 726.6 km2,约占整个小兴安岭林区面积的47.28%。通过随机森林模型诊断 ...
王嘉文 龙泽旭 梁 鑫 李诗喆 姜广顺
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目的应用Logistic回归模型和随机森林模型构建甲状腺微小乳头状癌(PTMC)颈部淋巴结转移的预测模型,探讨PTMC患者颈部淋巴结转移的危险因素。方法收集大连医科大学附属第一医院2019年至2023年288例PTMC患者的临床病理资料。采用LASSO回归分析筛选PTMC颈部淋巴结转移的危险因素,分别采用Logistic回归和随机森林算法建立预测模型,并比较两种模型的受试者工作特征曲线下面积(AUC)。分析颈部淋巴结转移与各临床病理参数的相关性。结果通过LASSO回归筛选出与颈部淋巴结转移相关的变量 ...
荆琳 +6 more
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[Identification of potential regulatory genes for embryonic stem cell self-renewal and pluripotency by random forest]. [PDF]
Zeng P +5 more
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一、诱惑当我还是孩子的时候,就听到不少有关长自山神奇而美妙的传说。它那浩瀚的原始森林,绚丽的自然风光,还有那奇花异草、珍禽异兽,更是那么强烈的诱惑着我,但我却一直没有机会去长白山。现在这个机会,终于来了,领导派我随一个观光团去长白山。
芭蕾
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森林火灾风险下的配电线路单相断线放电发展过程研究 [PDF]
随着台风、暴雪等极端恶劣环境的不断常态化,单相接地故障(如单相断线、单相击穿等)频繁发生,严重危害了电网安全。单相断线故障是引发森林火灾的常见故障之一,导线断线坠落至地面附近,在极短间隙内对地放电引燃地表附着的易燃物,最终引发森林火灾,对社会经济和自然环境危害严重。针对森林火灾风险下的配电线路单相断线对地放电发展过程研究建立短间隙放电模型,可以获得断口对地放电过程中的电场分布、电子平均能量分布、电子密度分布,以及不同断口外形对放电过程的影响机理。研究结果表明,随着断口半径从0.5 mm降至0.3 mm ...
权立 +4 more
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根据西藏17个土类150个骨干剖面的分析资料,应用统计方法,探讨土壤CEC的空间变化和影响因素。结果表明,在西藏广阔的高原面上,土壤CEC的空间变化具有明显的水平地带特征:从东南向西北,土壤CEC随高山草甸型→高山草原型→高山荒漠型而急剧降低。土壤CEC垂直变化亦有表现,特别是在藏东南地区,山地湿润森林土壤的CEC从基带黄壤向上增高,至暗棕壤和灰化土达到最高,而在森林线以上土壤CEC又随黑毡土→草毡土→寒冻土而降低。西藏土壤CEC的空间变化,主要决定于各类土壤有机质积累的差异;有机质含量较低的土壤 ...
刘世全 蒲玉琳 张世熔 王昌全 邓良基
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基于2005—2017年中国及周边地区9场地震滑坡制作的全国滑坡危险性
目的通过构建随机森林模型,全面评估和预测全国范围内的滑坡危险性,为防灾减灾提供科学依据和决策支持。方法基于9个典型地震区域(如汶川、芦山、鲁甸等)的滑坡样本数据,综合提取滑坡正负样本点,并结合地形、降雨、土地利用、NDVI等多因子数据,利用栅格标准化处理和波段合成技术,构建随机森林模型进行训练与验证。在此基础上,应用模型对全国范围的滑坡危险性进行预测,并通过AUC值等指标评估模型性能,分析关键影响因子及其作用机制。结果1)随机森林模型在多个地震区域均表现出较高的预测性能,AUC值最高接近1 ...
关效羽, 杨文涛
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为研究晋西黄土区退耕还林后不同植被覆盖下土壤的入渗特征及土壤质量评价,采用野外双环入渗法测定土壤的入渗特征,并测定不同地类土壤的容重、孔隙度、有机质、全氮等指标,使用相关性分析研究不同类型植被覆盖下土壤的入渗性能及其与土壤理化性质的相关关系,并将各地类的土壤理化性质进行主成分分析。结果表明:(1)植被类型对于土壤渗透速率影响较大,表现为天然次生林>刺槐×油松混交林>刺槐纯林>油松纯林>灌木林地>苹果园地>荒草地>农田(玉米地)。(2)退耕还林后,不同植被类型的土壤理化性质差异显著(P灌木林地>苹果园地 ...
刘畅 +7 more
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基于小样本随机森林模型的低气压下室内设备空气放电故障识别方法研究
空气绝缘的室内电力设备发生放电故障时,利用半导体气体传感器检测空气放电分解物的成分和含量,能够判断放电故障的严重程度,因此研发智能、精准的机器嗅觉算法对监测室内电力设备的正常运行有着重要意义。本文搭建了空气放电实验平台,模拟了低气压高海拔条件下的火花和局部放电故障,通过基于半导体传感器阵列的空气放电分解物检测装置对不同放电故障的气体分解物进行特征提取,然后利用基于主成分分析的小样本扩充增强方法对数据集进行丰富和精简,最后采用随机森林算法对放电分解故障进行分类。结果表明随机森林算法平均识别准确度97.22%
李天辉 +7 more
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