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机器学习在氮循环领域的应用研究进展

高志炜吴电明陈曦潘月鹏

土壤2023，Vol.55Issue(4)：689-698,10.

土壤2023，Vol.55Issue(4)：689-698,10.DOI:10.13758/j.cnki.tr.2023.04.001

Machine Learning in Nitrogen Cycle Research:A review

高志炜 ¹吴电明 ²陈曦 ¹潘月鹏³

作者信息

1. 华东师范大学地理科学学院,地理信息科学教育部重点实验室,上海 200241||崇明生态研究院,上海 202162||自然资源部超大城市自然资源时空大数据分析应用重点实验室,上海 200241
2. 华东师范大学地理科学学院,地理信息科学教育部重点实验室,上海 200241||崇明生态研究院,上海 202162||自然资源部超大城市自然资源时空大数据分析应用重点实验室,上海 200241||中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京 100029
3. 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京 100029
折叠

机器学习/深度学习/氮循环/硝化/反硝化/氧化亚氮

Machine learning(ML)/Deep learning/Nitrogen cycle/Nitrification/Denitrification/Nitrous oxide

农业科技

高志炜,吴电明,陈曦,潘月鹏..机器学习在氮循环领域的应用研究进展[J].土壤,2023,55(4):689-698,10.

上海市2022年度科技创新行动计划长三角科技创新共同体领域项目(22002400300),LAPC国家重点实验室开放课题(LAPC-KF-2022-09)和中央引导地方科技发展资金项目(2021ZY0002)资助. （22002400300）

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：0253-9829

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