支持向量机与优化算法在林下参光环境评价系统中的研究【2025|PDF下载-Epub版本|mobi电子书|kindle百度云盘下载】

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第1章 绪论1

1.1 机器学习背景1

1.2 支持向量机简介2

1.3 林下参光环境研究现状5

1.4 相关研究存在的问题6

1.5 本书研究目标和研究内容7

1.5.1 研究目标7

1.5.2 研究内容7

1.6 本章小结8

第2章 支持向量机9

2.1 引 言9

2.2 最优分类超平面理论9

2.2.1 线性可分情况10

2.2.2 非线性可分情况13

2.3 相似程度与内积15

2.3.1 相似程度概述15

2.3.2 两点相似程度与内积关系15

2.3.3 三点相似程度与内积关系16

2.3.4 线性分类机与内积关系18

2.4 核函数的引入19

2.4.1 二次分划问题19

2.4.2 核函数原理20

2.5 常见核函数与性能分析22

2.5.1 常见核函数22

2.5.2 常见核函数的性能分析23

2.6 核函数的构造与性能分析28

2.6.1 核函数的构造28

2.6.2 构造核函数的性能分析30

2.7 本章小结42

第3章 优化算法43

3.1 引言43

3.2 进化类算法43

3.2.1 进化型算法介绍44

3.2.2 遗传算法44

3.3 群智能算法48

3.3.1 群智能算法介绍48

3.3.2 粒子群算法48

3.3.3 追踪算法50

3.4 三种算法性能比较52

3.4.1 寻找Need1e-in-a-haystack函数的全局最优解52

3.4.2 寻找Schaffer函数的全局最优解55

3.5 本章小结58

第4章 林下参光照强度实时监控系统构建59

4.1 引言59

4.2 林下光照强度实时监控系统构建60

4.2.1 光照强度测定方法60

4.2.2 主机与从机接口62

4.2.3 主机与上位机接口62

4.2.4 系统数据传输可靠性分析62

4.2.5 从机不同分布对光照强度测试结果影响分析64

4.2.6 多套单个主机、10个从机组成的系统组合分析65

4.2.7 上位机控制光照强度测定分析65

4.3 本章小结66

第5章 林下参净光合速率预测模型69

5.1 引言69

5.2 光谱测定70

5.3 净光合速率影响因素分析与数据处理70

5.4 支持向量机建模72

5.5 参数寻优73

5.6 试验结果分析73

5.7 本章小结78

第6章 核函数组合优化光合有效辐射预测模型79

6.1 引言79

6.2 数据测定80

6.3 数据处理80

6.4 支持向量机建模82

6.5 试验结果分析83

6.6 本章小结88

第7章 结论89

参考文献92