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Arid

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Micro-Clustering and Rank-Learning Profiling of a Small Water-Quality Multi-Index Dataset to Improve a Recycling Process 期刊论文
发表期刊: WATER. 出版年: 2021, 卷号: 13, 期号: 18
作者:  Besseris, George
收藏  |  浏览/下载：14/0  |  提交时间：2021/11/19
wastewater recycling  water-quality index  electrodialysis  optimal clustering  ordinal regression  non-linear factorial screening  
The changing flowering phenology of Crinum lilies in arid and semi-arid regions: implications for phenological responses to climate change 期刊论文
发表期刊: BIOLOGIA. 出版年: 2019, 卷号: 74, 期号: 11, 页码: 1465-1474
作者:  Kwembeya, Ezekeil G.;  Pazvakawambwa, Lillian
收藏  |  浏览/下载：14/0  |  提交时间：2020/03/23
Climate change  Crinum  Herbarium  Namibia  Ordinal regression  Phenology  
Environmental policy evaluation from the perspective of farmers’ perception in arid oasis ecosystem: Experiences of Minqin, Northwest China 期刊论文
发表期刊: GLOBAL NEST JOURNAL. 出版年: 2017, 卷号: 19, 期号: 2, 页码: 289-299
作者:  Yang, H.;  Li, Y.;  Feng, Q.;  Chen, L.;  Zhao, Y.
收藏  |  浏览/下载：23/0  |  提交时间：2019/11/29
Environmental policy evaluation  Farmers’ perception  Ordinal logistic regression  Minqin oasis  Northwest China  
A multi-criteria inference approach for anti-desertification management 期刊论文
发表期刊: JOURNAL OF ENVIRONMENTAL MANAGEMENT. 出版年: 2015, 卷号: 162, 页码: 9-19
作者:  Tervonen, Tommi;  Sepehr, Adel;  Kadzinski, Milosz
Adobe PDF(2644Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：23/5  |  提交时间：2019/11/29
Desertification  Multi-criteria analysis  Classification  Robust ordinal regression  Environmental Management  
内蒙古地区草畜平衡奖励政策满意度及影响因素的实证研究 期刊论文
发表期刊: 中国草地学报. 出版年: 2015, 卷号: 37, 期号: 2, 页码: 1-6
作者:  何晨曦;  白爽;  赵霞
收藏  |  浏览/下载：17/0  |  提交时间：2019/11/29
Breeding balance awarding policy  Satisfaction degree  Influencing factors  Ordinal logistic regression  
Effective and Efficient Optimization Methods for Kernel Based Classification Problems 学位论文
出版年: 2014
作者:  Tayal;Aditya
收藏  |  浏览/下载：17/0  |  提交时间：2019/11/29
Kernel Methods  Statistical Classification  Rare Class Learning  Ordinal Regression  Feature Selection  Optimization  Trust Region Method