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1.
《浙江农业学报》投稿须知
年:2019
2.
《中国环境科学》刊发论文获评“第二届中国科协优秀科技论文”
年:2019
3.
基于最优插值和
贝叶斯最大熵
的海表温度融合方法研究
作者:
丁润杰
;
赵朝方
关键词:
海表温度
;
最优插值
;
贝叶斯最大熵
;
数据融合
年:2018
4.
贝叶斯最大熵
及其在地球科学领域的应用进展
作者:
高胜国
;
翁海腾
;
朱忠礼
关键词:
贝叶斯最大熵
;
地统计学
;
时空估计
;
软数据
;
硬数据
年:2017
5.
基于
贝叶斯最大熵
和多源数据的作物需水量空间预测
作者:
王景雷
;
康绍忠
;
孙景生
;
陈智芳
;
宋妮
关键词:
数据处理
;
回归
;
整合
;
作物需水量
;
贝叶斯理论
;
硬数据
;
软数据
;
先验信息
年:2017
6.
基于LUR/BME的海岸带地区PM_(2.5)时空特性研究
作者:
江曲图
;
何俊昱
;
王占山
;
叶观琼
;
陈倩
;
肖璐
关键词:
土地利用回归
;
贝叶斯最大熵
;
PM_(2.5)
;
人体暴露
年:2017
7.
基于多源数据的PM_(2.5)浓度时空分布预测与制图
作者:
肖璐
;
郎艺超
;
夏浪
;
楼昭涵
;
孙楠
;
黄李童
;
George
;
Christakos
关键词:
PM2.5
;
遥感
;
气溶胶光学厚度
;
贝叶斯最大熵
;
地理加权回归
;
制图
年:2017
8.
基于范畴型变量和
贝叶斯最大熵
的土壤有机质空间预测
作者:
张若兮
;
杨勇
;
张楚天
关键词:
土壤有机质
;
辅助变量
;
软件数据
;
协同克里格插值
;
贝叶斯最大熵
年:2015
9.
大数据时代下城市扩展的精细化研究
作者:
陈婉珍
;
张中浩
;
何雪松
关键词:
大数据
;
城市扩展
;
CA-MAS耦合模型
;
贝叶斯最大熵
;
数据同化
年:2017
10.
基于BP神经网络和支持向量机的降水量空间插值对比研究——以甘肃省为例
作者:
李纯斌
;
刘永峰
;
吴静
;
王春瑜
;
柳小妮
关键词:
降水量
;
空间插值
;
BP神经网络
;
支持向量机
年:2018
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