| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·课题的研究背景和研究意义 | 第11-12页 |
| ·课题的研究背景 | 第11页 |
| ·课题的研究意义 | 第11-12页 |
| ·相关技术研究现状 | 第12-14页 |
| ·支持向量机国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·决策树国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文研究内容和章节组织 | 第14-15页 |
| ·论文研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文章节组织 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 关键技术介绍 | 第16-26页 |
| ·支持向量机理论 | 第16-23页 |
| ·支持向量机原理 | 第16-20页 |
| ·支持向量机的改进算法 | 第20-23页 |
| ·决策树理论 | 第23-25页 |
| ·决策树分类技术 | 第23-24页 |
| ·决策树经典算法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于支持向量机的粮仓储粮状态检测 | 第26-32页 |
| ·模型检测 | 第26-28页 |
| ·建模方法 | 第28-29页 |
| ·检测实例与结果分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于支持向量机的决策树算法改进 | 第32-49页 |
| ·SVM的最优决策面模型 | 第32-33页 |
| ·属性分类能力与决策面关系 | 第33-34页 |
| ·决策面点选择 | 第34-37页 |
| ·属性重要性度量 | 第37-41页 |
| ·决策树面点选择 | 第37-38页 |
| ·决策面点的属性重要性度量 | 第38-39页 |
| ·离散属性重要性度量 | 第39-40页 |
| ·连续属性重要性度量 | 第40-41页 |
| ·新算法与C4.5 算法在粮仓储粮状态检测中的实验对比 | 第41-48页 |
| ·新算法实验结果及分析 | 第41-44页 |
| ·C4.5 算法实验结果及分析 | 第44-47页 |
| ·新算法与C4.5 算法实验结果对比分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 粮仓储粮状态检测系统的设计与实现 | 第49-54页 |
| ·系统整体设计 | 第49-50页 |
| ·系统的模块设计 | 第50-52页 |
| ·设置模块 | 第50-51页 |
| ·数据处理模块 | 第51页 |
| ·显示模块 | 第51-52页 |
| ·系统功能实现 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-55页 |
| ·工作总结 | 第54页 |
| ·工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 个人简历 | 第60页 |