基于SVM的病虫害发生量预测与昆虫识别
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 前言 | 第8-11页 |
| ·病虫害预测 | 第8-9页 |
| ·昆虫数学形态分类 | 第9-11页 |
| 2 材料与方法 | 第11-25页 |
| ·SVM基本原理 | 第11-15页 |
| ·线性支持向量机 | 第11-13页 |
| ·线性可分情况 | 第11-13页 |
| ·线性不可分情况 | 第13页 |
| ·非线性支持向量机 | 第13-14页 |
| ·SVR简介 | 第14-15页 |
| ·病虫害发生量预测 | 第15-19页 |
| ·数据来源 | 第15页 |
| ·SVR-CAR建模方法 | 第15-19页 |
| ·模型定阶 | 第15-18页 |
| ·变量筛选 | 第18页 |
| ·预测评价指标 | 第18-19页 |
| ·昆虫识别 | 第19-25页 |
| ·供试材料 | 第19页 |
| ·研究方法 | 第19-25页 |
| ·图像的获取与预处理 | 第19页 |
| ·数学形态特征的提取 | 第19-20页 |
| ·留一法 | 第20页 |
| ·特征值筛选 | 第20-25页 |
| 3 结果与分析 | 第25-34页 |
| ·病虫害发生量预测 | 第25页 |
| ·小麦赤霉病病穗率预测 | 第25页 |
| ·二代玉米螟危害程度预测 | 第25页 |
| ·昆虫识别 | 第25-34页 |
| ·在目级阶元上的应用 | 第28页 |
| ·在总科级阶元上的应用 | 第28-31页 |
| ·在科级阶元上的应用 | 第31-34页 |
| 4 讨论与小结 | 第34-36页 |
| ·病虫害发生量预测 | 第34页 |
| ·昆虫识别 | 第34-36页 |
| 参考文献 | 第36-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 作者简历 | 第42页 |
