دانلود مقاله انگلیسی رایگان:مقایسه داده کاوی و خاک شناسی قطعی برای بررسی فراوانی گروه خاک مرجع WRB در افسانه  نقشه ها در مقیاس کوچک - 2015
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده کاوی رایگان
  • Comparing data mining and deterministic pedology to assess the frequency of WRB reference soil groups in the legend of small scale maps Comparing data mining and deterministic pedology to assess the frequency of WRB reference soil groups in the legend of small scale maps
    Comparing data mining and deterministic pedology to assess the frequency of WRB reference soil groups in the legend of small scale maps

    دسته بندی:

    داده کاوی - data mining


    سال انتشار:

    2015


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Comparing data mining and deterministic pedology to assess the frequency of WRB reference soil groups in the legend of small scale maps


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    مقایسه داده کاوی و خاک شناسی قطعی برای بررسی فراوانی گروه خاک مرجع WRB در افسانه نقشه ها در مقیاس کوچک


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Geoderma 237–238 (2015) 237–245


    نویسنده:

    Romina Lorenzetti , Roberto Barbetti, Maria Fantappiè, Giovanni L'Abate, Edoardo A.C. Costantini


    چکیده انگلیسی:

    The assessment of class frequency in soil map legends is affected by uncertainty, especially at small scales where generalization is greater. The aim of this study was to test the hypothesis that data mining techniques provide better estimation of class frequency than traditional deterministic pedology in a national soil map.In the 1:5,000,000 map of Italian soil regions, the soil classes are the WRB reference soil groups (RSGs). Different data mining techniques, namely neural networks, random forests, boosted tree, classification and regression tree, and supported vector machine (SVM), were tested and the last one gave the best RSG predictions using selected auxiliary variables and 22,015 classified soil profiles. The five most frequent RSGs resulting from the two approaches were compared. The outcomes were validated with a Bayesian approach applied to a subset of 10% of geographically representative profiles, which were kept out before data processing. The validation provided the values of both positive and negative prediction abilities.The most frequent classes were equally predicted by the two methods, which differed however from the forecast of the other classes. The Bayesian validation indicated that the SVM method was more reliable than the determin- istic pedological approach and that both approaches were more confident in predicting the absence rather than the presence of a soil type.© 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.
    Keywords: Learning machine | Bayesian predictivity | Soil classification | Geomatic | Italy


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 9
    حجم فایل: 1315 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 832 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 832 :::::::: افراد آنلاین: 48