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花粉自動(dòng)監測儀是如何對花粉進(jìn)行監測和預測

更新時(shí)間:2023-06-14  |  點(diǎn)擊率:1608
  SwisensPoleno Mars花粉自動(dòng)監測儀是新一代花粉實(shí)時(shí)監測系統,它具備先進(jìn)的技術(shù)和網(wǎng)絡(luò )的兼容性,可以實(shí)現對當地花粉濃度進(jìn)行長(cháng)期穩定的自主測量,并對相關(guān)的數據進(jìn)行管理。
 
  在大數據時(shí)代,機器學(xué)習的預測不斷被開(kāi)發(fā)。與統計模型類(lèi)似,機器學(xué)習算法同樣將自變量與因變量之間的關(guān)系視作“黑匣子”,但通常具有更高準確率。因此,通過(guò)調整核函數、按比例篩選訓練樣本、評估自變量貢獻度等方法對模型或樣本進(jìn)行優(yōu)化。算法、樣本經(jīng)優(yōu)化后不僅能縮短計算時(shí)間,還能提升預測準確率。
 
  在篩選訓練樣本的過(guò)程中,除生長(cháng)度日、花粉累積量、累積生長(cháng)天數等表征植物生理狀態(tài)的指標具有較高權重外,地表反照率、土壤溫度、臭氧總量等一些統計模型中難以考慮到的要素也被證明具有較高影響,甚至常規氣象資料也可被雷達數據所替代。而且植物在不同生長(cháng)階段對外界環(huán)境的關(guān)聯(lián)程度也不同,比如濕度累積有可能比降水累積的影響更顯著(zhù),因為前者促進(jìn)了植物的發(fā)育。
 
  SwisensPoleno Mars花粉自動(dòng)監測儀基于流式細胞計,使用全息數字和圖像識別技術(shù)來(lái)鑒定花粉。利用集成式的氣溶膠濃縮器,能夠分析40升/分鐘的進(jìn)樣氣體,為測量當地花粉濃度提供了分鐘級的時(shí)間分辨率。適用于研究、醫院、空氣監測、植物及 林業(yè)監測。
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