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基于支持向量机的农业数据分类方法研究
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基于支持向量机的农业数据分类方法研究
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-8页
第一章 绪论
第8-11页
1.1 研究背景及意义
第8-9页
1.2 研究内容及论文结构
第9-11页
1.2.1 研究内容
第9页
1.2.2 论文结构
第9-11页
第二章 基于支持向量机的分类算法
第11-24页
2.1 分类算法理论
第11-13页
2.1.1 分类问题描述
第11页
2.1.2 分类器性能评价指标
第11-12页
2.1.3 几种典型的分类算法
第12-13页
2.2 支持向量机
第13-18页
2.2.0 支持向量机概述
第13-14页
2.2.1 支持向量机分类
第14-17页
2.2.2 SMO算法
第17-18页
2.3 几种分类算法性能对比实验
第18-23页
2.3.1 实验数据
第18-20页
2.3.2 分类算法性能分析结果
第20-23页
2.4 本章小结
第23-24页
第三章 基于核函数改进的SMO算法
第24-35页
3.1 引言
第24页
3.2 核函数
第24-28页
3.2.1 核函数的基本理论和性质
第24-27页
3.2.2 核函数的种类
第27-28页
3.3 基于核函数改进的SMO算法
第28-30页
3.3.1 核函数的改进
第28页
3.3.2 参数寻优
第28-30页
3.4 实验及结果分析
第30-34页
3.4.1 实验数据的准备
第30-31页
3.4.2 实验结果与分析
第31-34页
3.5 本章小结
第34-35页
第四章 基于混合核函数的SMO算法
第35-43页
4.1 局部核函数和全局核函数
第35-36页
4.1.1 局部核函数
第35-36页
4.1.2 全局核函数
第36页
4.2 核函数性能对比实验
第36-37页
4.2.1 实验数据
第36-37页
4.2.2 实验结果与分析
第37页
4.3 混合核函数
第37-38页
4.3.1 混合核函数
第37-38页
4.3.2 参数优化
第38页
4.4 混合核函数实验及结果分析
第38-42页
4.4.1 实验数据
第38-39页
4.4.2 实验结果及分析
第39-42页
4.5 本章小结
第42-43页
第五章 总结与展望
第43-45页
5.1 本文研究工作总结
第43页
5.2 未来研究工作展望
第43-45页
参考文献
第45-50页
致谢
第50-51页
作者简介
第51-52页
在读期间发表的学术论文、成果及科研工作情况
第52页
本篇论文共
52
页,
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