Modeling a Potential Plant Habitat by Ensemble Machine Learning

原标题

Modeling a Potential Plant Habitat by Ensemble Machine Learning

俄语译名

Моделирование потенциального ареала обитания растений методами ансамблевого машинного обучения

翻译状态: source

证据状态

relation_layer

D — 背景

relation_confidence

2 — 强

relevance_status

已纳入

body_status

部分文本或摘要

doi_status

已确认

access_status

仅元数据

expert_review

已纳入

verification_status

元数据已核验

详情

year

2023

type

书籍章节

venue

High-Performance Computing Systems and Technologies in Scientific Research, Automation of Control and Production: HPCST 2022, Revised Selected Papers; Communications in Computer and Information Science

DOI

10.1007/978-3-031-23744-7_16

人物

• Ваганов Алексей Владимирович
• Зайков Владимир Федорович
• Кротова Ольга Сергеевна
• Мусохранов Андрей Игоревич
• Покалякин Захар Валерьевич
• Хворова Любовь Анатольевна

主题

• Агрометеорология
• Калибровка и валидация
• ГИС и дистанционное зондирование
• Сравнение моделей и ансамбли

来源

• Springer official chapter metadata and abstract: potential plant habitat by ensemble machine learning, 2023

外部链接

• https://doi.org/10.1007/978-3-031-23744-7_16
• https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-23744-7_16