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模式识别技术(Pattern recognition techniques)在山茶属植物数值分类学和叶绿素含量预测中的应用研究

摘要第4-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 研究现状综述第13-18页
    1.1 山茶属简介第13页
    1.2 山茶属分类方法简介第13-14页
    1.3 山茶属分类研究载体的选择第14页
    1.4 模式识别技术简介第14页
    1.5 模式识别技术在植物分类学中的应用第14-15页
    1.6 花为载体的油茶组和短柱茶组分类研究第15页
    1.7 叶片解剖学的模式识别分类器在山茶属分类中的应用第15-16页
    1.8 无损技术在山茶属分类研究中的应用第16页
    1.9 人工神经网络在叶绿素含量预测中的应用第16-17页
    1.10 本研究的意义第17-18页
第二章 基于花形态学的山茶属中油茶组和短柱茶组的分类研究第18-31页
    2.1 材料和方法第18-23页
        2.1.1 植物材料第18页
        2.1.2 形态学特征第18-19页
        2.1.3 数值分类第19页
        2.1.4 支序分析方法第19-23页
    2.2 结果第23-25页
        2.2.1 聚类分析和主坐标分析第23-25页
        2.2.2 支序分析结果第25页
    2.3 讨论第25-29页
        2.3.1 油茶组和短柱茶组关系第25-26页
        2.3.2 茶梅、冬红短柱茶、樱花短柱茶分类第26-28页
        2.3.3 茶梅、油茶、越南油茶分类第28页
        2.3.4 长瓣短柱茶、陕西短柱茶、攸县油茶分类第28-29页
        2.3.5 粉红短柱茶、短柱茶、钝叶短柱茶分类第29页
        2.3.6 褐枝短柱茶、大姚短柱茶、琉球短柱茶分类第29页
    2.4 小结第29-31页
第三章 基于叶片解剖学指标的模式识别分类器在山茶属植物组水平上的分类研究第31-45页
    3.1 材料和方法第31-36页
        3.1.1 植物材料第31页
        3.1.2 表皮装片制作第31-32页
        3.1.3 石蜡切片制作第32页
        3.1.4 BP-ANN分析第32-34页
        3.1.5 SVM分析第34-36页
    3.2 结果第36-42页
        3.2.1 BP-ANN和SVM模型第36-39页
        3.2.2 BP-ANN分类结果第39-40页
        3.2.3 SVM分类结果第40-42页
    3.3 讨论第42-44页
        3.3.1 分类模型的潜在可用性第42-43页
        3.3.2 BP-ANN和SVM模型的有效性第43-44页
    3.4 小结第44-45页
第四章 基于叶片颜色分形和RGB强度值指标的模式识别分类器在山茶属植物组水平上的分类研究第45-56页
    4.1 材料和方法第45-47页
        4.1.1 植物材料第45页
        4.1.2 照片以及分形参数采集第45-46页
        4.1.3 聚类分析和SVM模型第46-47页
    4.2 结果第47-53页
        4.2.1 分形维度和RGB强度值第47页
        4.2.2 无监督聚类分析第47-49页
        4.2.3 SVM分类精度第49-53页
    4.3 讨论第53-54页
    4.4 小结第54-56页
第五章 无损模式识别技术在山茶属植物叶绿素含量的预测研究第56-69页
    5.1 材料和方法第56-58页
        5.1.1 植物材料第56-57页
        5.1.2 叶绿素荧光特性测定第57页
        5.1.3 叶绿素含量测定第57-58页
        5.1.4 ANN预测模型分析第58页
    5.2 结果第58-65页
        5.2.1 总叶片神经网络结构第58-60页
        5.2.2 阳生叶神经网络结构第60-62页
        5.2.3 阴生叶神经网络结构第62-64页
        5.2.4 总叶片、阳生叶、阴生叶神经网络结构的不同预测效果第64-65页
    5.3 讨论第65-66页
    5.4 小结第66-69页
第六章 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69-70页
    6.2 展望第70-71页
参考文献第71-81页
致谢第81-83页
攻读学位期间发表的论文第83-85页

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