机译:预测是一种平衡行为:基于不平衡化学数据集的采样方法对平衡预测模型的敏感性和特异性的重要性
机译:预测是一种平衡行为:基于不平衡化学数据集的采样方法对平衡预测模型的敏感性和特异性的重要性
机译:用于提高不平衡数据集中分类敏感性的先验合成过采样方法
机译:在支持向量机应用之前,通过数据平衡和特征选择来增强不平衡常规病理数据中肝炎病毒免疫测定结果的预测
机译:分割平衡(SBAL)-A数据预处理采样技术,用于在不平衡数据集中二进制分类的集合方法
机译:通过将粮农组织作物特定水量平衡模型与实时卫星数据和地面辅助数据相结合来估算作物产量。
机译:在支持向量机应用之前通过数据平衡和特征选择来增强不平衡常规病理数据中肝炎病毒免疫测定结果的预测
机译:本文提供了一个新的数值模型,该模型描述了暴露于高太阳热通量(高于1 / MW / m2)的热厚木材样品的行为。基于无量纲数的初步研究用于对问题进行分类并支持模型构建假设。然后,提出了一种基于质量,动量和能量平衡方程的模型。这些方程式与液体蒸汽干燥模型和假物种生物质降解模型耦合。通过与以前的实验研究进行比较,初步结果表明,这些方程不足以准确预测高太阳热通量下的生物量行为。的确,在样品暴露的表面上形成了充当辐射屏蔽层的炭层。除了这套经典的方程式之外,还必须考虑到辐射向介质的渗透。此外,由于生物质中含有水,因此还必须在炭蒸气汽化后进行连续的介质变形。最后,通过添加这两种策略,该模型能够在一定范围的样品初始水分含量下暴露于高辐射热通量的情况下,正确捕获生物质的降解。还得出了在高太阳热通量下生物量行为的其他见解。样品内部同时存在干燥,热解和气化前沿。这三个热化学前沿的共存会导致样品干燥产生的蒸汽产生焦炭气化,这是介质烧蚀的主要现象。
机译:哥伦比亚河流域区域水量平衡对气候变化的敏感性:空间分布式水量平衡模型的应用