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传统的数据挖掘分类方法能够成功地应用于确定性数据分类,但却无法满足绝大多数领域中复杂的不确定性数据的分类需求,由此出现了一系列针对不确定性数据的分类方法。通过大量研究,目前经典的分类算法及针对不确定数据分类的改进方法得到了很大发展,如改进后的支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法等日渐成熟。 相似文献
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为提升农业本体在农业服务方面的质量,提出了基于描述逻辑的农业本体推理方法。该方法采用基于描述逻辑的语义推理机制对农业本体知识进行阐述分析,并对农业本体中的隐含知识进行有效推理。以茶树虫害本体为例,研究了描述逻辑推理在农业本体领域的应用。 相似文献
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梨黑星病(Venturia pirina)是砀山酥梨最为严重的病害之一,梨种植户每年因为这种病害遭受了很大的损失。随着农业信息化的发展,国内外目前已有很多关于农业专家系统报道,但关于砀山酥梨黑星病综合管理专家系统尚未见报道。在搜集梨黑星病相关资料和领域专家生产实践经验的基础上,结合黄河故道地区砀山酥梨黑星病发生发展的现状,基于CBR和RBR混合推理模式,利用Visual Basic 6.0编程和Photoshop图像处理等软件,开发了砀山酥梨黑星病综合管理专家系统。该系统由“砀山酥梨黑星病预测与防治子系统”和“砀山酥梨黑星病综合防治决策支持子系统”两个子系统构成,系统涵盖内容全面、界面简洁、针对性强、操作容易,可为黄河故道地区农业技术人员和梨种植户在防治梨黑星病实践中提供决策咨询。 相似文献
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基于PCA-IAGNES的竹材分类模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨竹材材性间的差异,旨在为筛选优质竹材提供理论依据,提出了PCA-IAGNES分类方法。以32个竹材数据集Bamboo Material作为研究对象,采用主成分分析结合非监督IAGNES分类方法对竹材进行聚类分析。结果显示,主成分分析降维后,前6个综合主成分可以代表竹材原始数据85%以上的信息量;将降维后前6个主成分组成的样本数据集运用IAGNES方法进行聚类分析,把竹材分成3类。聚类结果显示,巨龙竹、毛竹、大木竹材等综合性能优异竹材能够明显聚成一类,表明PCA-IAGNES分类模型能够为筛选优异竹材提供研究方法。 相似文献
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当前果树病害预测方法,存在适应性差、预测结果拟合度较低的问题.提出一种基干支持向量回归的预测方法框架SVR-D1.0,该方法利用核校准进行核心函数的选择,具有动态更新模型的特点.将黄河故道地区砀山酥梨黑星病为例进行测试的数据,与现有方法以及实测数据进行相关性统计分析.实验表明,在对砀山酥梨的黑星病预测上,该方法与现有方法相比,在实效性、拟合度和准确率上具有较为显著的优势.该方法不仅简便可行,而且可以周期性更新预测模型,具有一定的普适性. 相似文献
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