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基于随机森林的苹果内部品质多标签分类方法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究目的与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.3 论文研究内容第14页
    1.4 论文的组织结构第14-16页
第二章 相关工作第16-26页
    2.1 多标签分类理论相关第16-22页
        2.1.1 多标签分类的定义第16-17页
        2.1.2 多标签算法分类第17-22页
    2.2 随机森林概述第22-25页
        2.2.1 随机森林中的相关数据结构和数学定义第23-24页
        2.2.2 随机森林训练与测试过程简述第24-25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 数据采集与处理第26-30页
    3.1 苹果介电和理化数据采集第26-29页
        3.1.1 苹果介电特征测量第26-27页
        3.1.2 苹果理化特征测量第27-29页
    3.2 苹果预分级第29页
    3.3 本章小结第29-30页
第四章 构建苹果内部品质分类模型第30-40页
    4.1 随机森林第30-36页
        4.1.1 随机森林的构建过程第30-31页
        4.1.2 随机森林参数的选择与设置第31-36页
    4.2 理化特征标签预测第36-37页
    4.3 理化特征标签排序第37-39页
    4.4 本章小结第39-40页
第五章 实验结果与分析第40-48页
    5.1 随机森林用于分类的有效性实验第40-41页
        5.1.1 实验结果与分析第40-41页
    5.2 不同参数对随机森林分类性能的影响分析第41-46页
        5.2.1 基于森林规模的RMSE和时间关系第41-42页
        5.2.2 基于树深度的RMSE和时间关系第42-43页
        5.2.3 不同参数对随机森林训练时间的影响分析第43-44页
        5.2.4 不同参数对随机森林分类性能的影响分析第44-46页
    5.3 不同函数框架对分类性能的影响分析第46-47页
    5.4 本章小结第47-48页
第六章 总结与展望第48-49页
    6.1 总结第48页
    6.2 展望第48-49页
参考文献第49-53页
致谢第53-54页
作者简介第54页

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