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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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