4、土壤分类与作物推荐及人类活动分类技术解析

土壤分类与作物推荐及人类活动分类技术解析

土壤分类与作物推荐

在农业生产中,了解土壤的肥力状况对于选择合适的作物和施肥策略至关重要。通过对土壤样本进行分析和分类,可以为农民提供有针对性的建议,从而提高作物产量和质量。

土壤样本数据与阈值

土壤样本数据集包含了多种土壤参数,如钙(Ca)、镁(Mg)、钾(K)、硫(S)、氮(N)、石灰(Lime)、碳(C)、磷(P)和水分(Moisture)等。以下是部分土壤样本数据示例:
| Ca | Mg | K | S | N | Lime | C | P | Moisture |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 9.653 | 6.585 | 142 | 108 | 226.05 | 5.83 | 1.29 | 18 | 0.9 |
| 19.88 | 22.2 | 339.35 | 77 | 308.25 | 6.45 | 2 | 298 | 0.8 |
| 2.931 | 41.22 | 514.29 | 108 | 277.42 | 6.43 | 0.74 | 48 | 0.6 |

同时,为了对土壤进行分类,还设定了各参数的阈值,分为低、中、高和非常高四个等级:
| 等级 | Ca | Mg | K | S | N | Lime | C | P |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 低 | 0–1.5 | 0–18 | 0–150 | 0–35 | 0–200 | 0–6 | 0–0.6 | 0–85 |
| 中 | 1.5–11.

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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