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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,点击这进入下载页面
 
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