数据挖掘研究及在精准施肥中的应用
| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-10页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·问题提出 | 第8-9页 |
| ·内容概述 | 第9-10页 |
| 第2章 相关概念和技术 | 第10-19页 |
| ·数据挖掘概述 | 第10-14页 |
| ·数据挖掘概念和过程 | 第10页 |
| ·数据挖掘的起源 | 第10-11页 |
| ·数据挖掘现状 | 第11页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第11页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第11-14页 |
| ·聚类分析概述 | 第14-16页 |
| ·聚类分析概念和分类 | 第14-15页 |
| ·模糊聚类分析 | 第15-16页 |
| ·模糊c-means概述 | 第16-19页 |
| ·c-means聚类算法 | 第17页 |
| ·模糊c-means聚类算法 | 第17-19页 |
| 第3章 精准施肥概述 | 第19-23页 |
| ·精准农业的概述 | 第19-20页 |
| ·精准农业的概念 | 第19页 |
| ·精准农业的发展 | 第19-20页 |
| ·精准施肥 | 第20-23页 |
| ·必要性 | 第20-21页 |
| ·理论及技术体系 | 第21-23页 |
| 第4章 神经网络概述 | 第23-35页 |
| ·人工神经网络概述 | 第23-26页 |
| ·人工神经网络发展 | 第23-25页 |
| ·人工神经网络概念和特点 | 第25页 |
| ·神经网络存在的问题 | 第25页 |
| ·神经网络的分类 | 第25-26页 |
| ·BP神经网络 | 第26-31页 |
| ·神经元模型 | 第26-28页 |
| ·BP网络基本思想 | 第28-30页 |
| ·BP学习算法 | 第30-31页 |
| ·神经网络集成 | 第31-35页 |
| ·目前普遍被接受的神经网络集成定义 | 第31页 |
| ·神经网络集成方法 | 第31-32页 |
| ·神经网络集成的方法和相关技术 | 第32-33页 |
| ·神经网络集成原理 | 第33-35页 |
| 第5章 基于神经网络集成方法求解精准施肥问题 | 第35-46页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·神经网络集成 | 第35-36页 |
| ·问题的处理过程 | 第36-45页 |
| ·数据描述及处理 | 第36-38页 |
| ·基于聚类的选择性神经网络集成方法描述 | 第38-40页 |
| ·对过拟合的处理 | 第40-41页 |
| ·隐含层的神经元数目 | 第41页 |
| ·实验 | 第41-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第6章 结论与展望 | 第46-49页 |
| ·本论文所取得的成效 | 第46-47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| ·模糊c-means聚类算法存在的问题 | 第47页 |
| ·神经网络集成存在的问题 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 摘要 | 第51-54页 |
| Abstract | 第54-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
