森林蓄积量的支持向量机估测理论方法研究



森林蓄积量的支持向量机估测理论方法研究

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森林蓄积量的支持向量机估测理论方法研究

论文目录
摘要	第1-3页
ABSTRACT	第3-7页
1 绪论	第7-13页
· 森林蓄积量的研究背景	第7-8页
· 森林蓄积量的研究意义	第8-9页
· 森林蓄积量国内外的研究概况	第9-11页
· 国外研究概况	第9页
· 国内研究概况	第9-10页
· 存在的问题及展望	第10-11页
· 研究目标及研究内容	第11-12页
· 研究目标	第11页
· 研究内容和研究方法	第11页
· 技术路线	第11-12页
· 本章小结	第12-13页
2 基础知识准备	第13-28页
· 准备基础数据	第13-15页
· 遥感信息	第13页
· GIS 信息	第13-15页
· 特征因子提取方法介绍	第15-18页
· 岭迹分析法	第15页
· 平均残差平方和准则	第15-16页
· Cp 准则	第16-17页
· 粗糙集	第17-18页
· 支持向量机介绍	第18-27页
· 支持向量机的研究背景和意义	第18-19页
· 支持向量机的基本思想	第19页
· 支持向量机的应用研究现状	第19页
· 支持向量机的研究热点	第19-23页
· 支持向量机的未来发展方向	第23页
· 支持向量机基本原理	第23-27页
· 本章小结	第27-28页
3 粗糙集方法提取特征因子	第28-37页
· 粗糙集的基本内容	第28-32页
· 知识与知识库	第28-29页
· 决策表	第29-30页
· 知识约简	第30-32页
· 粗糙集提取特征因子	第32-36页
· 基于 SOM 网络的数据离散化方法	第32页
· 基于遗传算法的决策表约简方法	第32-33页
· 先验知识的知识获取方法	第33-34页
· 实验结果	第34-36页
· 本章小结	第36-37页
4 森林蓄积量预测模型的建立	第37-52页
· 研究思路	第37-38页
· 基于多项式函数的森林蓄积量估测模型	第38-39页
· 多项式函数	第38页
· 多项式函数预测方法	第38-39页
· 基于神经网络的森林蓄积量估测模型	第39-46页
· 神经网络原理与方法	第40-44页
· 基于 matlab 的人工神经网络模型实现方法	第44页
· 云南思茅地区森林蓄积量估测神经网络模型的建立	第44-46页
· 支持向量机森林蓄积量估测模型的建立	第46-49页
· Libsvm 软件介绍	第47页
· SVM 森林蓄积量其模型的建立	第47-49页
· 几种方法精度评价	第49-51页
· 本章小结	第51-52页
5 总结与展望	第52-53页
· 总结	第52页
· 展望	第52-53页
致谢	第53-54页
参考文献	第54-56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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