發(fā)布時間：2017-05-25 12:28

  本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高光譜數(shù)據(jù)的松材線蟲病預(yù)測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由松材線蟲引起的松材線蟲病是一種極具危害的國際檢疫性病害,中國自1982年在南京中山陵發(fā)現(xiàn)該病以來,迅速在各地蔓延成災(zāi)、防治難度大。高光譜成像技術(shù)具有波段連續(xù)、光譜范圍窄、數(shù)據(jù)量大等優(yōu)勢,對地物的分辨率高,同時,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類預(yù)測上的優(yōu)勢也已被廣泛認(rèn)可�；诟吖庾V數(shù)據(jù)使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類預(yù)測的方法在農(nóng)林業(yè)生產(chǎn)中已有一定運(yùn)用。本研究以平湖黑松和余姚馬尾松在松材線蟲病影響下正常和各種病態(tài)的高光譜數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過方差分析法等數(shù)據(jù)分析方法對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后,選取利于實驗開展的數(shù)據(jù),利用多種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分類預(yù)測。結(jié)果表明,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平均預(yù)測準(zhǔn)確率都較高,可以對松材線蟲病的正確和各種病態(tài)進(jìn)行預(yù)測,并綜合預(yù)測正確率、時間、穩(wěn)定性等因素,說明上述三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在松材線蟲病的預(yù)測上各有優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：松材線蟲病 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：浙江農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：S763.18;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 1 前言8-11
• 1.1 研究目的及意義8
• 1.2 國內(nèi)外研究動態(tài)8-9
• 1.3 研究思路與內(nèi)容9-11
• 1.3.1 研究思路9
• 1.3.2 論文內(nèi)容概要9-11
• 2 松材線蟲病預(yù)測概述11-15
• 2.1 松材線蟲病概述11-12
• 2.1.1 松材線蟲的生物學(xué)特征11
• 2.1.2 松材線蟲病危害及分布11-12
• 2.1.3 松材線蟲病的傳播12
• 2.2 松材線蟲病防治簡述12-13
• 2.2.1 預(yù)防12-13
• 2.2.2 治理13
• 2.3 松材線蟲病預(yù)測的意義13
• 2.3.1 掌握松材線蟲病的擴(kuò)散特點(diǎn)13
• 2.3.2 了解松材線蟲病的傳播機(jī)理13
• 2.4 松材線蟲病預(yù)測研究的現(xiàn)狀13-15
• 2.4.1 利用遙感技術(shù)進(jìn)行早期監(jiān)測14
• 2.4.2 利用數(shù)學(xué)方法建立相關(guān)預(yù)測模型14
• 2.4.3 其他研究方法14-15
• 3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與高光譜遙感技術(shù)15-22
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)15-19
• 3.1.1 生物神經(jīng)元與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)15
• 3.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)15-16
• 3.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展16
• 3.1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用16-18
• 3.1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)18
• 3.1.6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展展望18
• 3.1.7 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型18-19
• 3.2 高光譜遙感19-22
• 3.2.1 高光譜遙感概念19
• 3.2.2 高光譜遙感特點(diǎn)19
• 3.2.3 高光譜遙感的發(fā)展19-20
• 3.2.4 高光譜數(shù)據(jù)處理技術(shù)20
• 3.2.5 高光譜遙感在農(nóng)業(yè)中的研究現(xiàn)狀20-22
• 4 松材線蟲病預(yù)測22-40
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的實驗過程22-23
• 4.2 松樹無病及病態(tài)分類23-24
• 4.3 高光譜數(shù)據(jù)的獲得及可行性分析24-27
• 4.3.1 高光譜數(shù)據(jù)的獲得24
• 4.3.2 利用圖形比較法對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測實驗可行性分析24-26
• 4.3.3 利用查閱文獻(xiàn)對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測實驗可行性分析26
• 4.3.4 利用方差分析法對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測實驗可行性分析26-27
• 4.4 實驗數(shù)據(jù)選取及預(yù)處理27-28
• 4.4.1 實驗波段選擇27-28
• 4.4.2 實驗數(shù)據(jù)預(yù)處理28
• 4.5 練習(xí)數(shù)據(jù)、輸出數(shù)據(jù)和測試結(jié)果正確性的確定28
• 4.6 使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類預(yù)測28-32
• 4.6.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其模型28-29
• 4.6.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異同29-30
• 4.6.3 MATLAB工具箱中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)30
• 4.6.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法30
• 4.6.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類預(yù)測結(jié)果30-31
• 4.6.6 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類預(yù)測簡析31-32
• 4.7 使用徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類預(yù)測32-35
• 4.7.1 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其模型32
• 4.7.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)32
• 4.7.3 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別32
• 4.7.4 MATLAB工具箱的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)32-33
• 4.7.5 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類預(yù)測結(jié)果33-35
• 4.8 使用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測35-37
• 4.8.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其模型35
• 4.8.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)35
• 4.8.3 MATLAB工具箱中的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)35-36
• 4.8.4 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類預(yù)測結(jié)果36-37
• 4.8.5 利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類預(yù)測簡析37
• 4.9 討論37-40
• 4.9.1 不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對分類預(yù)測結(jié)果的影響37-38
• 4.9.2 學(xué)習(xí)時間38
• 4.9.3 選擇最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)38-39
• 4.9.4 預(yù)測模型通用性分析39-40
• 5 結(jié)論40-41
• 參考文獻(xiàn)41-45
• 附錄45-54
• 個人簡介54-55
• 致謝55

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10 苑韶峰,呂軍;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在我國水科學(xué)中的應(yīng)用與展望[J];農(nóng)機(jī)化研究;2003年04期

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