本文主要研究内容
作者邱维蓉,吴帮玉,贾骏雄（2019）在《基于正例和未标记样本的半监督集成学习方法在滑坡易发性预测中的应用》一文中研究指出：本文利用甘肃省平凉市灵台县的历史滑坡数据,并结合区域地理因素数据中缺乏已经证实的非灾点数据的特点,将所选区域的203个历史滑坡点作为正例样本点,从区域内180万个栅格单元中随机选择10万个点作为未标记的样本点,使用基于Bagging集成的半监督学习方法 Positive-Unlabeled Learning从正例样本点和未标记的样本点中学习模型,对区域内所有点的滑坡易发性指数进行预测,利用自然分段
Abstract
ben wen li yong gan su sheng ping liang shi ling tai xian de li shi hua po shu ju ,bing jie ge ou yu de li yin su shu ju zhong que fa yi jing zheng shi de fei zai dian shu ju de te dian ,jiang suo shua ou yu de 203ge li shi hua po dian zuo wei zheng li yang ben dian ,cong ou yu nei 180mo ge shan ge chan yuan zhong sui ji shua ze 10mo ge dian zuo wei wei biao ji de yang ben dian ,shi yong ji yu Baggingji cheng de ban jian du xue xi fang fa Positive-Unlabeled Learningcong zheng li yang ben dian he wei biao ji de yang ben dian zhong xue xi mo xing ,dui ou yu nei suo you dian de hua po yi fa xing zhi shu jin hang yu ce ,li yong zi ran fen duan
论文参考文献
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论文详细介绍
论文作者分别是来自中国石油学会2019年物探技术研讨会的邱维蓉,吴帮玉,贾骏雄，发表于刊物中国石油学会2019年物探技术研讨会2019-09-09论文，是一篇关于黄土滑坡论文,半监督学习论文,中国石油学会2019年物探技术研讨会2019-09-09论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中国石油学会2019年物探技术研讨会2019-09-09论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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邱维蓉：基于正例和未标记样本的半监督集成学习方法在滑坡易发性预测中的应用论文
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