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基于机器学习的森林火险因子大数据的深度约简机制研究

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文章研究利用改进的机器学习理论与算法，建立针对森林火险因子大数据的深度约简机制，旨在对现有森林火险预警模型中重要的火险因子进行过滤和修正，以更为充分地剔除规模较大的火险因子大数据中冗余的、无效的数据，并且利用改进的人工鱼群算法对过滤约简得到的关键火险因子进行补偿修正。为基于大数据的、有效的森林火险预测预防方法及对策奠定重要基础。
Deep Reduction Mechanism for Forest Fire Risk Factor Big Data Based on Machine Learning

陈俊雹

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南京森林警察学院,江苏南京 210023

森林火险因子 机器学习 大数据

中央高校基本科研业务费专项资金项目(LGQN201901)

2020

现代信息科技
广东省电子学会

现代信息科技

ISSN：2096-4706
年,卷(期)：2020.4(1)
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