【摘 要】
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针对目前以线性函数描述指标因子评价土壤肥力量级时,因权重分配会受到数据噪声影响,以及在肥力量级划分的过程中存在较大主观性的问题,基于机器学习模式构建了一种土壤肥力
【基金项目】
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2016年度安徽省国土资源科学资助项目(KJ2016-13).
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针对目前以线性函数描述指标因子评价土壤肥力量级时,因权重分配会受到数据噪声影响,以及在肥力量级划分的过程中存在较大主观性的问题,基于机器学习模式构建了一种土壤肥力的自动化评测系统.应用随机森林模式识别理论,通过深入挖掘土壤养分与土壤肥力之间的非线性映射关系获取学习能力,以分类树为基元,将土壤养分指标以叶节点输入,以肥力量级从根节点输出,建立了土壤肥力质量评测模型.然后基于现有的土壤质量分级标准,生成3000组训练样本对模型进行训练,最后将训练好的模型对试区64个土壤样点进行预测分析.实验结果表明,试区土壤
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