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目的 基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法 通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过对比支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)和随机森林(RF)3种不同的机器学习算法,以及多种输入特征集训练的涂层性能分类器模型的准确率,分析最适合用于涂层性能快速评估的机器学习算法和电化学特征。结果 根据不同输入特征训练的k-NN和RF模型均表现出良好的预测效果,而SVM模型的预测效果相对较差。根据不同频率范围训练的分类器模型中,在低频区表现最佳,而在高频区表现较差。结论 基于阻抗虚部、虚部+实部和阻抗模值3种输入特征训练的RF分类器模型的预测效果最准确。不同频率区间内,低频区的阻抗特征更能准确表征涂层性能。 相似文献
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基于随机森林评价的兰州市主城区校园地表灰尘重金属污染 总被引:6,自引:4,他引:2
将2018年1~12月兰州市主城区校园地表灰尘重金属元素含量计算得到的综合污染指数(PN)和潜在生态风险指数(RI)作为训练集,使用11个影响地表灰尘重金属污染和积累的特征参数,利用随机森林算法对信息采样点的PN、RI进行估算,分析了地表灰尘重金属污染的时空变化特征,并对传统算法插值结果和随机森林插值结果进行了比较.结果表明,研究区地表灰尘重金属各元素浓度均高于本地背景值;研究区PN排序为城关区>西固区>安宁区>七里河区,RI排序为城关区>西固区>七里河区>安宁区,PN和RI在空间分布特征上很相似,都位于交通枢纽或市中心;PN在冬季和夏季出现高值,RI高值则出现在冬季,冬季高值主要源于采暖燃煤源的增加;空间插值结果对比表明随机森林插值结果优于传统算法插值结果. 相似文献
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森林资源资产存量变化核算是建立森林资源资产管理绩效考核制度、遏制森林资源资产流失的必要前提与基础。在基于3S技术构建区域森林资源资产存量变化核算方案的基础上,对2000—2010年北京市森林资源资产存量数量、质量及其变化展开核算与分析。结果显示:在数量方面,除落叶阔叶林减少以外,其余各类森林数量都有不同程度增加,其中平谷区、顺义区果园林与海淀区、朝阳区城市绿地森林以及密云县、延庆县、门头沟区的落叶阔叶灌木林增幅最为显著;在质量方面,森林资源资产综合质量差、中2种等级森林面积都呈小幅减少趋势,质优森林面积大幅增加,其中平谷区、密云县增加最为显著;总体而言,2000—2010年间北京市森林资源资产存量数量大面积增加、森林质量大幅度提高,总体呈累积增加态势。 相似文献
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川西亚高山针叶林次生演替对土壤持水量的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
次生演替己成为川西亚高山针叶林迹地上的主要演替方式之一.选择川西米亚罗林区现有次生演替序列草地、灌丛、次生桦木林、原始针叶林为对象,研究川西亚高山森林采伐迹地次生演替过程中土壤物理性质以及持水性能的变化规律.结果显示,草地、灌丛和次生桦木林与原始针叶林相比,土壤容重差异性显著,分别增加了52.17%、44.93%、17... 相似文献
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