| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第15-34页 |
| 1.1 森林生物量的研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 课题相关的国内外研究现状 | 第16-28页 |
| 1.2.1 森林生物量的研究方法与研究现状 | 第16-24页 |
| 1.2.2 林业数据挖掘的研究方法与研究现状 | 第24-27页 |
| 1.2.3 目前生物量研究中存在的关键问题 | 第27-28页 |
| 1.3 立题依据与研究内容、方法 | 第28-32页 |
| 1.3.1 选题依据及目的意义 | 第28-29页 |
| 1.3.2 研究内容与研究方法 | 第29-31页 |
| 1.3.3 研究的技术路线 | 第31-32页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第32-34页 |
| 2 研究区概况与研究数据整理 | 第34-40页 |
| 2.1 研究区总体情况 | 第34-35页 |
| 2.2 自然条件与社会经济状况 | 第35-37页 |
| 2.2.1 自然地理概况 | 第35页 |
| 2.2.2 森林植被类型 | 第35-36页 |
| 2.2.3 森林资源状况 | 第36-37页 |
| 2.2.4 社会经济状况 | 第37页 |
| 2.3 数据来源及整理 | 第37-40页 |
| 2.3.1 森林资源二类调查数据 | 第37页 |
| 2.3.2 数据预处理 | 第37-40页 |
| 3 基于二类调查数据的森林小班生物量特征因子提取 | 第40-48页 |
| 3.1 研究思路 | 第40页 |
| 3.2 小班生物量的测定与计算 | 第40-41页 |
| 3.2.1 计算方法 | 第40页 |
| 3.2.2 小班生物量的计算 | 第40-41页 |
| 3.3 基于二类调查数据的生物量主成分提取 | 第41-47页 |
| 3.3.1 主成分分析基本原理 | 第41-42页 |
| 3.3.2 生物量影响因子主成分分析 | 第42-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 基于特征因子的森林小班聚类分析 | 第48-62页 |
| 4.1 研究思路 | 第48-49页 |
| 4.2 K-means聚类分析算法 | 第49-50页 |
| 4.2.1 K-means算法分析 | 第49-50页 |
| 4.2.2 算法的优势及存在的不足 | 第50页 |
| 4.3 改进的K-means聚类分析算法 | 第50-55页 |
| 4.3.1 最佳聚类数目的确定 | 第50-52页 |
| 4.3.2 初始聚类中心的确定 | 第52-54页 |
| 4.3.3 改进的K-means算法分析 | 第54-55页 |
| 4.4 基于主成分分析的小班聚类分析 | 第55-60页 |
| 4.4.1 小班聚类分析 | 第55-60页 |
| 4.4.2 森林小班聚类结果的解释 | 第60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 5 森林乔木层生物量估算模型的建立 | 第62-94页 |
| 5.1 研究思路 | 第62-63页 |
| 5.2 基于多元线性回归的生物量估算模型 | 第63-67页 |
| 5.2.1 多元线性回归建模原理 | 第63-64页 |
| 5.2.2 多元线性回归模型的建立 | 第64-65页 |
| 5.2.3 精度与性能评价 | 第65-67页 |
| 5.3 基于人工神经网络的生物量估算模型 | 第67-77页 |
| 5.3.1 BP神经网络原理 | 第67-72页 |
| 5.3.2 BP神经网络模型的建立 | 第72-75页 |
| 5.3.3 6种神经网络模型精度评价 | 第75-77页 |
| 5.4 基于支持向量回归的生物量估算模型 | 第77-92页 |
| 5.4.1 支持向量回归机基本原理 | 第78-85页 |
| 5.4.2 支持向量机生物量估算模型的建立 | 第85-92页 |
| 5.5 三种建模方法的评价与模型选优 | 第92-93页 |
| 5.6 本章小结 | 第93-94页 |
| 6 森林乔木层生物量等级评价模型的建立 | 第94-111页 |
| 6.1 研究思路 | 第94页 |
| 6.2 决策树分类预测的基本原理 | 第94-101页 |
| 6.2.1 决策树的属性选择方法 | 第95-98页 |
| 6.2.2 决策树的剪枝方法 | 第98-100页 |
| 6.2.3 生物量等级评价的决策树算法 | 第100-101页 |
| 6.3 乔木层生物量决策树模型的建立 | 第101-108页 |
| 6.3.1 数据预处理 | 第101-102页 |
| 6.3.2 基于全部特征的生物量等级评价决策树模型 | 第102-105页 |
| 6.3.3 基于部分特征的生物量等级评价决策树模型 | 第105-108页 |
| 6.3.4 两种方案的对比与分析 | 第108页 |
| 6.4 研究区生物量等级评价与分析 | 第108-109页 |
| 6.5 本章小结 | 第109-111页 |
| 结论 | 第111-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第124-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |