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信息度优先算法及在森林资源统计分析中的应用

致谢第1-4页
摘要第4-5页
abstract第5-10页
前言第10-13页
第一章 信息度优先的理论第13-17页
   ·信息度优先的理论第13-14页
     ·支持信息度优先的基础第13页
     ·信息度优先的定义和含义第13-14页
     ·信息度优先与传统分析方法的区别第14页
     ·实现信息度优先的基本步骤第14页
   ·信息度优先算法的分类第14-17页
     ·林分特征法第14-15页
     ·地类划分法第15-16页
     ·分类与地类划分法第16-17页
第二章 研究区概况第17-22页
   ·浙江省基本概况第17页
   ·林业生产现状,特点及发展趋势第17-19页
     ·森林覆盖率居全国前列第17-18页
     ·森林健康状况第18页
     ·森林生态功能不断强化第18页
     ·林业建设全面提升第18页
     ·森林资源发展趋势第18-19页
   ·浙江省林海丽水市基本概况第19-22页
     ·林业用地资源第19页
     ·各类林木蓄积第19-20页
     ·林分资源第20页
     ·森林资源发展趋势综述第20-22页
第三章 信息度优先的方法第22-36页
   ·林分特征法第22-24页
     ·Apriori算法的基本概念和核心思想第22-23页
     ·Apriori算法的实现描述第23页
     ·Apriori算法示例第23-24页
   ·地类划分法第24-32页
     ·地类划分法EM算法第25-27页
     ·地类划分AGNES算法第27-29页
     ·地类划分DBSCAN算法第29-32页
   ·分类与地类划分法第32-36页
     ·决策树概述第32-33页
     ·C4.5算法的理论基础第33-34页
     ·C4.5算法描述第34-35页
     ·C4.5算法决策树的修剪第35页
     ·C4.5算法规则提取第35-36页
第四章 林分特征法在森林资源调查数据分析中的应用第36-54页
   ·数据收集第36-37页
   ·数据预处理第37-38页
   ·用林分特征法Apriori法进行数据分析第38-40页
   ·结果与分析第40-45页
   ·林分特征法Apriori算法的不足和改进算法第45-46页
     ·林分特征法Apriori算法的不足之处第45页
     ·林分特征法Apriori算法的改进算法FP-growth算法第45-46页
   ·FP-growth算法示例第46-49页
   ·用FP-树对浙江省森林资源二类调查数据进行处理第49-54页
第五章 地类划分在森林资源调查数据分析中的应用第54-73页
   ·数据收集和预处理第54-57页
     ·数据收集第54-55页
     ·数据预处理第55-57页
   ·地类划分法EM的应用第57-64页
     ·EM算法的应用实例第57-61页
     ·结果分析第61页
     ·因子分析第61-64页
   ·地类划分法AGNES的应用第64-66页
     ·AGNES算法的应用实例第64-65页
     ·结果分析第65-66页
   ·地类划分法DBSCAN及其改进算法第66-71页
     ·DBSCAN算法的缺点及改进第66-67页
     ·基于密度的高效分类算法第67-69页
     ·用DBSCAN和CDBSCAN算法的应用实例第69-71页
     ·结语第71页
   ·总结和比较第71-73页
第六章 分类与地类划分法在森林资源调查数据分析中的应用第73-92页
   ·数据收集第73-74页
   ·用分类与地类划分法C4.5进行数据处理和分析第74-90页
     ·数据处理和分析方法一第74-78页
     ·数据处理和分析方法二第78-82页
     ·数据处理和分析方法三第82-87页
     ·数据处理和分析方法四第87-90页
   ·四种不同方法的比较与总结第90-92页
第七章 结论与展望第92-94页
   ·结论第92-93页
   ·主要创新点第93页
   ·展望第93-94页
参考文献第94-100页
详细摘要第100-106页

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