简介:土壤侵蚀过程复杂,很难直接应用土壤侵蚀预报方程进行定量计算。作为一种新的机器学习算法,支持向量机在样本有限的情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题,从而得到唯一的全局最优解。首次尝试将最小二乘支持向量机技术用于土壤侵蚀预测,并与BP神经网络的方法进行了对比,取得了较好的预测精度。
简介:以莱茵鹅、籽鹅种蛋为研究对象,在种蛋孵化至20、24、27胚龄时,随机取部分种蛋,从孵化器移至摊床继续进行孵化直至出雏完毕,比较上摊孵化与全程机器孵化的效果,并研究最佳的上摊胚龄。通过试验证明:莱茵鹅全程机器孵化的孵化率为84.80%,上摊孵化的平均孵化率为86.93%,提高2.13%(P〈0.05);籽鹅机器孵化的孵化率为85.84%,上摊孵化的平均孵化率为89.23%,提高3.39%(P〈O.05)。莱茵鹅在20、24、27胚龄上摊孵化率分别为86.46%、88.17%、86.15%(P〉0.05);籽鹅在20、24、27胚龄上摊孵化率分别为87.41%、91.03%、89.19%(P〉0.05),可见机器孵化鹅胚蛋至24胚龄时上摊孵化效果最好。