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基于PSO-LSSVM的森林地上生物量估测模型
森林地上生物量 粒子群算法 最小二乘支持向量机 估测模型
2016/12/22
为提高森林地上生物量估测精度，从建模因子和建模方法出发，提出了一种综合考虑影像纹理特征、地形特征、光谱特征的粒子群优化最小二乘支持向量机生物量估测方法。以松山自然保护区为研究区域，以资源三号遥感卫星数据为数据源，配合194块调查样地实测数据、森林资源二类调查数据、数字高程模型数据，通过分析46个特征变量与森林地上生物量间的Pearson相关性，进行特征变量优化提取，建立PSO-LSSVM模型并在M...
基于GA-LSSVM和近红外傅里叶变换的霉变板栗识别
傅里叶变换 板栗 近红外光谱 最小二乘支持向量机（LSSVM）
2011/6/21
为克服板栗近红外光谱变量多、共线性强等缺点，该文对标准正态变量变换预处理后的板栗近红外光谱进行傅里叶变换，并用不同方法建模，提高识别精度。采用试探法提取近红外光谱傅里叶系数，建立了基于最小二乘支持向量机分类器的霉变板栗识别模型。当提取前35点傅里叶系数时，板栗的平均识别正确率为93.56%；构造GA-LSSVM算法，建立的霉变板栗识别模型所用傅里叶系数减少为13点，对测试集中合格板栗、表面霉变板栗...