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《湖南农业大学》 2006年
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基于SVM的病虫害发生量预测与昆虫识别

向景葵  
【摘要】: 基于支持向量回归(support vector regression,SVR)并融合带受控项的自回归模型(controlled autoregressive,CAR),建立了一种基于结构风险最小原则、既反映样本集动态特征又体现环境因子影响的高精度非线性多维时间序列预测方法(SVR-CAR),并对5年的小麦赤霉病病穗率和二代玉米螟危害程度进行了一步预测。结果表明,小麦赤霉病病穗率的均方误差(MSE)为205.2,平均绝对误差百分率(MAPE)为18;二代玉米螟危害程度的MSE为30.2,MAPE为27。在所有的参比模型中,SVR-CAR预测精度最高,在农业科学、生态学、经济等领域具有广泛的应用前景。 从所属半翅目、鳞翅目、鞘翅目的34种昆虫的数码图像中所提取的面积、周长、偏心率、似圆度等11项数学形态特征值出发,基于支持向量机分类(SVC),对利用数学形态特征值在目、总科、科共3个分类阶元上昆虫识别的可行性进行研究,并通过筛选找出有利于提高识别精度的特征值。结果表明,利用数学形态学特征值对昆虫进行基于支持向量机的识别具有可行性,筛选合适的特征参数有利于提高识别精度。
【学位授予单位】:湖南农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:S431

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
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【同被引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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7 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 向景葵;基于SVM的病虫害发生量预测与昆虫识别[D];湖南农业大学;2006年
2 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
3 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
4 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
5 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
6 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
7 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
8 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
9 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
10 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
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