本文關(guān)鍵詞：糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)檢測方法與系統(tǒng)設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前我國每年均需大規(guī)模的開展清倉查庫工作,耗費(fèi)大量的人力與物力資源,以保障糧倉儲(chǔ)糧數(shù)量安全。為了減少傳統(tǒng)的糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)檢測方法對(duì)資源的大量浪費(fèi),現(xiàn)代化的糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)檢測技術(shù)開發(fā)與應(yīng)用將具有重要意義。本文著重研究基于SVM和決策樹的糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)檢測方法,通過建模、數(shù)據(jù)分析,準(zhǔn)確檢測糧倉的儲(chǔ)糧狀態(tài),實(shí)現(xiàn)對(duì)糧食儲(chǔ)藏狀態(tài)的有效監(jiān)督管理,以最大程度保障糧食安全。本文提出了基于SVM和決策樹的糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)檢測技術(shù),在研究了SVM與決策樹的融合技術(shù)基礎(chǔ)上,著重研究了決策樹學(xué)習(xí)中的屬性重要性的有效度量方法,提出了一種決策樹構(gòu)造的改進(jìn)算法。論文主要研究工作如下:(1)首先提出了基于SVM的糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)檢測模型,將糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)檢測的三類別問題轉(zhuǎn)化為二類別問題的基礎(chǔ)上,分別構(gòu)造了進(jìn)糧、出糧兩種支持向量分類器;根據(jù)所選擇的特征向量的特點(diǎn)和支持向量機(jī)輸出值的特性,構(gòu)造了糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)分類規(guī)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,所提出的進(jìn)、出糧兩種支持向量分類器和糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)分類規(guī)則是可行有效的。(2)針對(duì)支持向量機(jī)存在分類模型復(fù)雜、計(jì)算量大等問題,基于支持向量機(jī)與決策樹的優(yōu)勢,提出了SVM與決策樹的融合技術(shù)。該技術(shù)主要通過對(duì)決策樹學(xué)習(xí)中的屬性重要性的有效度量,以提高決策樹分類效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與C4.5算法相比,所提出的新算法有效提高了糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)的檢測精度。(3)基于Visual Studio 2010 C++開發(fā)環(huán)境和My SQL 5.6數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了基于SVM和決策樹的糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)檢測系統(tǒng),通過對(duì)獲取到的壓力傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析,最終實(shí)現(xiàn)糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)的正確分類。
【關(guān)鍵詞】：儲(chǔ)糧狀態(tài) 支持向量機(jī) 決策樹 屬性重要性
【學(xué)位授予單位】：河南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S379;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 引言10-11
• 1.2 課題的研究背景和研究意義11-12
• 1.2.1 課題的研究背景11
• 1.2.2 課題的研究意義11-12
• 1.3 相關(guān)技術(shù)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.1 支持向量機(jī)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3.2 決策樹國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 論文研究內(nèi)容和章節(jié)組織14-15
• 1.4.1 論文研究內(nèi)容14-15
• 1.4.2 論文章節(jié)組織15
• 1.5 本章小結(jié)15-16
• 第二章 關(guān)鍵技術(shù)介紹16-26
• 2.1 支持向量機(jī)理論16-23
• 2.1.1 支持向量機(jī)原理16-20
• 2.1.2 支持向量機(jī)的改進(jìn)算法20-23
• 2.2 決策樹理論23-25
• 2.2.1 決策樹分類技術(shù)23-24
• 2.2.2 決策樹經(jīng)典算法24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于支持向量機(jī)的糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)檢測26-32
• 3.1 模型檢測26-28
• 3.2 建模方法28-29
• 3.3 檢測實(shí)例與結(jié)果分析29-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第四章 基于支持向量機(jī)的決策樹算法改進(jìn)32-49
• 4.1SVM的最優(yōu)決策面模型32-33
• 4.2 屬性分類能力與決策面關(guān)系33-34
• 4.3 決策面點(diǎn)選擇34-37
• 4.4 屬性重要性度量37-41
• 4.4.1 決策樹面點(diǎn)選擇37-38
• 4.4.2 決策面點(diǎn)的屬性重要性度量38-39
• 4.4.3 離散屬性重要性度量39-40
• 4.4.4 連續(xù)屬性重要性度量40-41
• 4.5 新算法與C4.5 算法在糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)檢測中的實(shí)驗(yàn)對(duì)比41-48
• 4.5.1 新算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析41-44
• 4.5.2C4.5 算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析44-47
• 4.5.3 新算法與C4.5 算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析47-48
• 4.6 本章小結(jié)48-49
• 第五章 糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)49-54
• 5.1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)49-50
• 5.2 系統(tǒng)的模塊設(shè)計(jì)50-52
• 5.2.1 設(shè)置模塊50-51
• 5.2.2 數(shù)據(jù)處理模塊51
• 5.2.3 顯示模塊51-52
• 5.3 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)52-53
• 5.4 本章小結(jié)53-54
• 第六章 總結(jié)與展望54-55
• 6.1 工作總結(jié)54
• 6.2 工作展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 致謝59-60
• 個(gè)人簡歷60

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：糧倉儲(chǔ)糧狀態(tài)檢測方法與系統(tǒng)設(shè)計(jì)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：405248