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为获取我国南方典型湿润山区关键土壤水力特性(饱和导水率( K s)与田间持水量( F c))的精细空间数据,以南方典型湿润山区屯溪流域为样本采集区,以地形因子和土壤理化性质为输入,采用相关性分析方法建立了3种不同输入模式,采用多元线性和机器学习技术构建了多元线性回归(MLR)、遗传算法-人工神经网络(GA-BP)、支持向量机回归(SVR)和随机森林(RF)4种表层土壤水力特性模型,并将4种模型同传统土壤转换函数(PTFs)进行了对比分析,探究了不同输入模式的优劣。结果表明: K s估算效果由优到差排序为RF、SVR、MLR、GA-BP、PTFs, F c估算效果由优到差排序为SVR、RF、GA-BP、MLR、PTFs;屯溪流域 K s和 F c的空间变化呈现一致性,整体空间分布与屯溪流域高程变化保持一致,说明湿润山区表层土壤水力特性与高程存在密切的非线性关系;SVR与RF模型更适用于小样本回归问题,GA-BP模型则需要较大的样本容量来充分捕捉特征以达到理想效果。 相似文献
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利用离子束混合方法在Ｓｍ质量分数为２０％的Ｓｍ－Ｆｅ多层薄膜中，当注入能量为６０ｋｅＶ的Ｎ离子时，成功地制备出Ｓｍ－Ｆｅ－Ｎ磁性薄膜．经透射电镜（ＴＥＭ）和Ｘ射线衍射（ＸＲＤ）分析发现：当Ｎ离子的注入剂量为１×１０１７／ｃｍ２时，形成Ｓｍ２Ｆｅ１７Ｎｘ磁性薄膜；而Ｎ离子的注入剂量为２×１０１７／ｃｍ２时，Ｓｍ－Ｆｅ多层薄膜转变成非晶磁性薄膜，而且Ｓｍ２Ｆｅ１７Ｎｘ磁性薄膜和Ｓｍ－Ｆｅ－Ｎ非晶磁性薄膜的磁性（饱和磁性强度、矫顽力）与注入前的Ｓｍ－Ｆｅ薄膜相比有明显的提高 相似文献
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