4、生物量估算与母婴健康关怀：基于算法与技术的解决方案

生物量估算与母婴健康关怀：基于算法与技术的解决方案

生物量估算部分

在生物量估算研究中，采用了ICESat/GLAS足迹单传感器方法，并借助遗传算法来完成相关工作。

1. GLAS数据处理结果
   • GLA 14 结果 ：处理GLA 14数据后得到最终结果，这些地理定位的足迹用于实地数据估算，以计算相应区域的生物量。处理后可得到纬度、经度和UTC时间等数值。完成GLA 01后产生了18个独立变量。
   • GLA 01 结果 ：在特里普拉邦处理GLA 14数据时，整个区域共发现65条线，在这个过程中分离了森林和非森林足迹，每条线大约有250个点。
2. 遗传算法优化结果
   • 单传感器（GLAS数据）应用 ：R编程提供了许多遗传算法的包和库，优化时使用GALGO包。GALGO可以从大规模信息中进行组件选择，用于大规模功能基因组数据的多元统计模型。它能给出18个独立变量的排名，还提供了六种分组策略，包括极端概率似然判别函数（MLHD方法）、k - 最近邻（KNN方法）、最近质心（NEARCENT方法）、分类树（RPART方法）、支持向量机（SVM方法）、神经网络（NNET包）和随机森林（RANFOREST包）。
   • 基因排名与适应度 ：通常主要的7个“黑色”基因会迅速稳定，而低排名的“暗黑色”基因会以不同颜色显示，每种颜色约有2