基于支持向量机的毒蕈识别应用研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文所做工作 | 第15-16页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15页 |
| 1.3.3 研究流程 | 第15-16页 |
| 1.3.4 本文工作内容 | 第16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 蕈菌结构的特征选择 | 第18-29页 |
| 2.1 蕈菌结构介绍 | 第18-19页 |
| 2.2 结构特征选择 | 第19-20页 |
| 2.3 特征的编码原则 | 第20-29页 |
| 2.3.1 编码结构形式 | 第20-21页 |
| 2.3.2 分类编码系统 | 第21页 |
| 2.3.3 信息编码原则 | 第21-22页 |
| 2.3.4 蕈菌结构特征编码方法 | 第22-29页 |
| 第三章 基于支持向量机的分类方法 | 第29-38页 |
| 3.1 简介 | 第29页 |
| 3.2 相关知识 | 第29-32页 |
| 3.2.1 VC 维 | 第29-30页 |
| 3.2.2 支持向量机的主要思想 | 第30-31页 |
| 3.2.3 支持向量机的特点 | 第31-32页 |
| 3.3 基本算法思想 | 第32-34页 |
| 3.3.1 线性可分 | 第32-33页 |
| 3.3.2 线性不可分 | 第33页 |
| 3.3.3 非线性情况 | 第33-34页 |
| 3.4 识别模型建立 | 第34-38页 |
| 3.4.1 SVM 模型 | 第34页 |
| 3.4.2 梯度下降算法 | 第34-35页 |
| 3.4.3 识别模型核心代码 | 第35-38页 |
| 第四章 毒蕈识别系统分析与设计 | 第38-54页 |
| 4.1 技术路线与系统框架 | 第38-39页 |
| 4.1.1 技术路线 | 第38页 |
| 4.1.2 系统框架 | 第38-39页 |
| 4.2 系统分析 | 第39-43页 |
| 4.2.1 对象层定义 | 第39-41页 |
| 4.2.2 结构层定义 | 第41-42页 |
| 4.2.3 主题层定义 | 第42页 |
| 4.2.4 用例视图 | 第42-43页 |
| 4.3 系统设计 | 第43-48页 |
| 4.3.1 数据管理设计 | 第43-45页 |
| 4.3.2 任务管理设计 | 第45-48页 |
| 4.4 交互设计实现 | 第48-51页 |
| 4.5 系统测试 | 第51-54页 |
| 4.5.1 测试过程 | 第51-52页 |
| 4.5.2 测试问题分析 | 第52-54页 |
| 第五章 毒蕈识别分类实验与分析 | 第54-60页 |
| 5.1 实验数据介绍 | 第54页 |
| 5.2 实验结果度量指标 | 第54-55页 |
| 5.3 实验过程 | 第55-58页 |
| 5.4 结果分析 | 第58-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 附录 | 第65-68页 |
