Image-Based Soil Nutrient Prediction Using Machine Learning and Deep Learning Models
用土壤图像结合机器学习与深度学习模型预测氮磷钾含量。
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用土壤图像结合机器学习与深度学习模型预测氮磷钾含量。
提出双分支多模态尺度交互Transformer,用少量标注实现HSI-SAR联合地物分类。
融合遥感、气候与经济指标,比较多种模型预测印尼可可出口量,XGBoost表现最佳。
提出XGBoost与时空邻接模型融合的全天候地表温度重建框架,生成京津冀1km无缝LST数据集。
提出SCR-XGB五层框架,用梯度提升树集成从土壤和气候参数推荐作物。
提出F.A.R.M.系统,用IoT传感与机器学习实现作物推荐、价格预测和产量估算。
用遗传算法优化SVM构建财务欺诈检测决策支持系统,在制造业面板数据上验证。
王毅、崔茜彤、王晨、熊宝伟、邵国敏、王琬莹、曹培、韩文霆(西安财经大学/西北农林科技大学/西安理工大学)针对传统玉米产量预测方法难以揭示变量间因果关系的问题,提出融合因果推断与机器学习的预测方法:基于遥感指数、气象数据、土壤剖面湿度和阶段性作物观测数据等多源异构信息,采用偏相关与瞬时条件独立算法系统分析玉米产量与各影响因子之间的因果关系,构建可解释的玉米产量预测模型。