Machine learning and bifurcation analysis in a discrete predator-prey model with neem-induced mortality
5.0
来源：
Nature
关键字：
computational biology
发布时间：
2025-11-20 00:24
摘要：
该研究开发了一种离散时间捕食者-猎物模型，探讨了 neem 诱导的死亡率对生态动态的影响。研究表明，适度的 neem 应用可以恢复生态系统的稳定性，而过于频繁的干预可能导致不稳定的生态动态。此外，机器学习方法被用作分析工具，展示了其在复杂生态模型中的应用潜力。这些发现为可持续农业管理提供了重要的理论和实践指导。
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关键证据
研究开发了一种离散时间捕食者-猎物模型，分析了与 neem 相关的死亡率对生态动态的影响。
研究结果强调了平衡 neem 应用和干预时机的重要性。
机器学习方法展示了在复杂生态模型中应用的潜力。
真实性检查
否
AI评分总结
该研究开发了一种离散时间捕食者-猎物模型，探讨了 neem 诱导的死亡率对生态动态的影响。研究表明，适度的 neem 应用可以恢复生态系统的稳定性，而过于频繁的干预可能导致不稳定的生态动态。此外，机器学习方法被用作分析工具，展示了其在复杂生态模型中的应用潜力。这些发现为可持续农业管理提供了重要的理论和实践指导。