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 |