基于机器学习识别杀虫剂活性全流程
2025-08-25 13:47:58
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图表6杀虫剂扩张品类数相对少
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图表7杀虫剂产能扩张规模相对小
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2021年全球各类杀虫剂销售额占比
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2021年全球各类菊酯类杀虫剂销售额占比
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2015-2025H1杀虫剂出口金额走势
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2015-2025H1杀虫剂出口数量及出口均价
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图表17杀虫剂扩张品类数相对少
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图9 “最坏情况”贸易战对价格的影响，2025 到 2030 年
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图 8 “最坏情况”贸易战对印度尼西亚前10大农业食品下游需求部门的影响，2025年至2030年
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图6 印尼对美国的农业出口，2010年至2024年
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图7 受到美国互惠关税影响最大的五种农业食品产品
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3.1、基于机器学习进行创新药研发的底层逻辑 Kruger 等人（2023）提出了一个基于机器学习判断化合物是否具有杀虫活性的典型数据筛选案例，其通过构建杀虫剂与非杀虫剂样本的数据集，训练机器学习模型以识别潜在杀虫剂分子，并依据特征数据进行性能评估。研究者采用 BCPC 数据集，用非农药数据构建负数据集，利用公开工具如 PaDEL 和 MOE 构建高质量输入特征，并使用 SVM、LDA、DT、RF、ANN、SOM 六种主流的机器学习模型进行训练与预测。最终训练完成的模型能够判断新输入品种的性能是否为合格杀虫剂。例如，当机器输出 0 时，说明机器基于其特征数据认为不是杀虫剂，性能较差。
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