没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
第七章-机器学习、大数据技术和图像处理技术在农业中的应用.pptx
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
0 下载量 60 浏览量
2022-06-09
16:34:28
上传
评论
收藏 1.38MB PPTX 举报
温馨提示
试读
64页
第七章-机器学习、大数据技术和图像处理技术在农业中的应用.pptx
资源推荐
资源详情
资源评论
机器学习与大数据技术
作者:牟少敏教授
第七章
随机森林在棉蚜等级预测中的应用
基于邻域核函数的局部支持向量机在树木图像分类中的应用
局部支持向量回归在小麦蚜虫预测中的应用
机器学习、大数据技术和图像处
理技术在农业中的应用
基于 Spark 的支持向量机在小麦病害图像识别中的应用
Hadoop 平台下基于粒子群的局部支持向量机
深度学习在小麦蚜虫短期预测中的应用
创新与贡献研究意义选题背景
第七章
7.1 简介
机器学习、大数据以及图像处理技术的迅速发展,为其在农业中的应
用提供了强有力的支撑。如:为了提高农业生产效率, 2017 年 9 月美
国的卡耐基梅隆大学机器人科学家提出了 FarmView 计划,就是设计和
实现集人工智能、物联网技术、计算机视觉和大数据技术于一体的农业智
能机器人。
传统的病虫害预测预报方法有统计法、实验法和观察法。本章主要结
合我们的科研工作,介绍机器学习、大数据技术和图像处理技术在农业病
虫害预测预报等方面的应用。
创新与贡献研究意义选题背景
第七章
7.2 随机森林在棉蚜等级预测中的应
用
棉花是我国的重要经济作物,在山东省滨州地区种植比较广泛。
棉蚜是造成棉花减产的主要害虫之一,由于棉蚜虫害的特点是发生
时间长、繁殖速度快、危害严重、难防治,因此制约了滨州地区棉
花的高产和优产。影响棉蚜发生的条件中气象条件和天敌数量均会
对棉蚜的发生产生直接影响。本节主要介绍随机森林在棉蚜等级预
测中的应用。
随机森林算法( Random Forest , RF )由加利福尼亚大学
的 Leo Breiman 提出的一种由多棵决策树构成的集成分类算法。
7.2.1 随机森林原理
创新与贡献研究意义选题背景
第七章
7.2 随机森林在棉蚜等级预测中的应用
Bagging 算法是 1996 年由 Breiman
首次提出。 Bagging 算法在训练过
程中抽取部分数据样本进行训练,从
而提高了随机森林的训练速度,在规
模大的数据集里体现明显。抽样时采
取有放回的抽样方法,这样使得一些
出现概率低的样本被选取的概率也会降低,减少了样本中噪点的影
响。 Bagging 算法的分类过程:分类的过程类似于简单多数投票法,是从
基分类器集合中各分类器的分类结果中选取分类器投票数最多的分类结果的
过程。具体的过称为:首先各分类器对数据集的测试样本进行分类,并把每
个分类器的分类结果记录下来,然后对分类器的选取结果进行统计,得票数
最多的分类结果就是最终模型的分类结果。 Bagging 算法的原理如图 7-1
所示。
图 7-1 Bagging 算法原理图
样本训练
集
样本采集
样1
样本采集
样2
随
机
采
样
样本采集
样n
弱学习器1
弱学习器2
弱学习器n
强学习器
结
合
策
略
训练
训练
训练
剩余63页未读,继续阅读
资源评论
智慧安全方案
- 粉丝: 3679
- 资源: 59万+
下载权益
C知道特权
VIP文章
课程特权
开通VIP
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功