大米产地的模式识别研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·模式识别的国内外的研究现状 | 第10-12页 |
| ·大米产地的模式识别在国内外的研究概况 | 第12-13页 |
| ·存在的问题 | 第13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·技术路线 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2 预备知识 | 第15-30页 |
| ·判别分析 | 第15-24页 |
| ·逐步判别分析 | 第15-20页 |
| ·Fisher判别 | 第20-24页 |
| ·聚类分析 | 第24-25页 |
| ·K-均值聚类法 | 第24-25页 |
| ·模糊C-均值聚类 | 第25页 |
| ·K-近邻分类法 | 第25-27页 |
| ·模糊模式识别 | 第27-29页 |
| ·F集的贴近度 | 第27-28页 |
| ·模糊模式识别原则 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 大米产地的统计模式识别 | 第30-41页 |
| ·样本来源及数据预处理 | 第30-31页 |
| ·样本来源 | 第30页 |
| ·数据标准化 | 第30页 |
| ·降维 | 第30-31页 |
| ·判别分析 | 第31-39页 |
| ·待识别1号组大米的判别 | 第31-36页 |
| ·待识别2号组大米的判别 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 4 大米产地的集成算法识别 | 第41-49页 |
| ·基于逐步归类法的大米产地识别 | 第41-45页 |
| ·对样本的贴近度分析 | 第41-42页 |
| ·对样本的聚类分析 | 第42-45页 |
| ·基于逐步归类法的大米产地鉴别 | 第45页 |
| ·基于模式识别与假设检验的大米产地分析 | 第45-48页 |
| ·对样本方差的检验与分析 | 第45-46页 |
| ·对W米与F米的模糊C-均值聚类 | 第46页 |
| ·对分类后的样本均值进行检验与分析 | 第46-47页 |
| ·识别大米产地的流程 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 结论与展望 | 第49-51页 |
| ·论文的主要结论 | 第49-50页 |
| ·论文的主要创新点 | 第50页 |
| ·研究展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 作者简历 | 第54-56页 |
| 学位论文数据集 | 第56页 |
