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基于机器学习识别中微量元素与我国七大片区产地稻米镉、砷的富集规律

牟力言 刘春湘 陈敏 秦莉 林大松 Batsaikhan Bayartungalag

农业环境科学学报2023,Vol.42Issue(10):2165-2174,10.
农业环境科学学报2023,Vol.42Issue(10):2165-2174,10.DOI:10.11654/jaes.2023-0261

基于机器学习识别中微量元素与我国七大片区产地稻米镉、砷的富集规律

Enrichment patterns of cadmium and arsenic in rice from seven major regions in China based on machine learning recognition of minor and trace elements

牟力言 1刘春湘 1陈敏 1秦莉 1林大松 1Batsaikhan Bayartungalag2

作者信息

  • 1. 农业农村部环境保护科研监测所,天津 300191||农业农村部环境保护科研监测所湘潭综合实验站,湖南 湘潭 411100
  • 2. 蒙古科学院地理与生态地质研究所,乌兰巴托 1568683
  • 折叠

摘要

关键词

//决策树/随机森林/生物有效性模型

Key words

cadmium/arsenic/decision tree algorithm/random forest/bioavailability model

分类

资源环境

引用本文复制引用

牟力言,刘春湘,陈敏,秦莉,林大松,Batsaikhan Bayartungalag..基于机器学习识别中微量元素与我国七大片区产地稻米镉、砷的富集规律[J].农业环境科学学报,2023,42(10):2165-2174,10.

基金项目

"一带一路"创新人才交流外国专家项目(DL2022051004L) "The Belt and Road"Innovative Talent Exchange Foreign Experts Project(DL2022051004L) (DL2022051004L)

农业环境科学学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1672-2043

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