基于SVM的人工林地力评价研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景及意义 | 第9页 |
| ·本课题研究现状及存在的问题 | 第9-12页 |
| ·地力评价研究现状 | 第9-10页 |
| ·地力评价存在的问题 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究工作 | 第12-15页 |
| 2 地力等级评价原理与方法 | 第15-25页 |
| ·地力评价的相关概述 | 第15-21页 |
| ·几种常用评价方法 | 第21-22页 |
| ·指数和法评价方法 | 第21页 |
| ·决策树评价方法 | 第21-22页 |
| ·BP人工神经网络评价方法 | 第22页 |
| ·SVM评价方法 | 第22页 |
| ·基于RS和SVM的人工林地力等级评价方法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 3 粗糙集与支持向量机相关理论基础 | 第25-37页 |
| ·粗糙集 | 第25页 |
| ·支持向量机 | 第25-30页 |
| ·广义最优分类面 | 第26-28页 |
| ·支持向量机 | 第28-29页 |
| ·核函数 | 第29-30页 |
| ·支持向量机多分类器算法 | 第30页 |
| ·SVM方法的特点 | 第30-31页 |
| ·SVM的优点 | 第31页 |
| ·SVM处理分类问题的流程 | 第31-33页 |
| ·LibSVM介绍 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 4 实验设计与结果分析 | 第37-49页 |
| ·实验环境及流程 | 第37页 |
| ·评价区概况 | 第37-38页 |
| ·评价区评价体系的构建 | 第38-39页 |
| ·数据采集 | 第39页 |
| ·指数和法评价结果 | 第39-41页 |
| ·粗糙集属性约简 | 第41页 |
| ·构建RS-SVM评价模型 | 第41-44页 |
| ·单一SVM评价法与BP神经网络评价法 | 第44-46页 |
| ·评价结果及比较 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 5 评价系统的设计与实现 | 第49-55页 |
| ·系统总体设计 | 第49-50页 |
| ·系统详细设计 | 第50-52页 |
| ·数据库设计 | 第52-53页 |
| ·平台运行界面与使用流程 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 附录 攻读学位期间的主要学术成果 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
