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全极化合成孔径雷达影像能够提供地物丰富的极化信息，挖掘这些信息在地表参数反演中的作用是目前相关领域的研究趋势之一。针对冬小麦区域的不同植被覆盖情况，利用随机森林回归对常用极化特征在土壤水分反演中的重要性进行评估，并在此基础上进行特征选择，挑选优化的极化特征组合，构建了高精度的土壤水分反演模型。实验结果显示，由重要性评分较高的极化特征所组成的反演模型能得到均方根误差（root mean square error，RMSE）小于6%的反演精度，比只输入传统线极化后向散射系数的模型在不同时相、不同数据集的精度都有所提高。与支持向量回归和人工神经网络模型进行比较，利用随机森林回归进行重要性评分与土壤水分反演的效果更好。 相似文献
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"十二五"期间，高技术研究发展计划（863计划）作为引领科技发展的主要抓手之一，为提升中国整体科技实力和创新能力发挥了重要作用.验收评审专家有着评估课题完成水平、衡量科研成果产出价值的关键作用，其评分可靠性直接关系着计划实施成效评价的合理性.鉴于此，本文结合互逆强化模型和数理统计方法，以"十二五"863计划某领域课题验收为例，系统分析了专家评分的偏差问题并按表现将专家划分为8种偏差类型并分别给出应对建议.结果表明：该领域技术验收专家评分整体合理，多数专家均能给出可靠评分；宽严尺度虽然略有差异，但处于可接受范围.本文研究将为国家科技计划相关评审工作乃至其他科研管理活动中合理开展专家评价、精细化规范评审行为以及完善领域专家库、遴选专家评委人选提供参考. 相似文献
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