基于pca与svm的地力评价研究

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1、分类号：密级：学校代号：１０５３８学号：３２０１３００１７７？劣弁寺＾《长Ｉ寺ＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ硕±专业学位论文基于ＰＣＡ与ＳＶＭ的地力评价研究学位申请人化名：杨刘导师娃若：辛动军（副教授）培养学院：计算机与信息工程学院学科专业：计算机技术研究方向：图形图像处理论文提交日期：２０１５年６月Ｓｏｉｌｆｅｒｔｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｂａｓｅｄｏ

2、ｎＰＣＡａｎｄＳＶＭｂｙＹＡＮＧＬｉｕＡｔｈｅｓｉｓｓｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎａｒｔｉａｌｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｐＲｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆｑＭａｓｔｅｒｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒｐＡ化ｏｃｉａｔｅＰｒｏ把巧ｏｒＸｉｎＤｏｎｇｕｎｊＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｙｇｙ４９８ＳｈａｏｓｈａｎＳｏｕｔｈＲｏａｄＴｉａｎｘｉｎＤｉｓｔｒｉｃｔ，

3、ＣｈａｎｓｈａＨｕｎａｎ４１０００４Ｐ．Ｒ．ＣＨＩＮＡｇ，Ｊｕｎｅ２０１５，中东推Ａ种我夫旁学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取裤的研究成果。除了文中特别加Ｗ标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品，也不包含为获得中南林业科技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式表明。。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担作者签名：＞许月曰／｛Ｊ中表妹

4、Ａ种我夫旁学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权中南林业科技大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或妇描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于；１保密□，密后适用本授权书。＾年解２不保密囚（＂＂（请您在Ｗ上相应方框打Ｖ）ｆ作者签名；导师签名；＾３＜＾＾．＾月曰＾月ｒ曰Ｉ摘要地力评价是对一定地域内±壌

5、因素的综合评价，也叫做±壤鹏力评价，。目前地力评价的方法有很多，主要包括层次分析法、经验判断指数法、灰色关联度分析法和模糊综合评价法等多种，计算机和信息技术的发展使得神经网络与ＳＶＭ（支持向量机）成为地力评价的热点。本文首先介绍了国内外常用的地力等级评价方法，并分析了现有方法的不足，结合地力数据的特点，提出Ｉ基于ＰＣＡ（主成份分析）与ＳＶＭ（支持向量机）相结合的分类评价方法；然后简要论述了主成份分析和支持向量机的理论基础；运用隶属度画数计算出各评价指标的权重，克服了传统的主观设置权重的方法；求出各样本－

6、，ＳＶＭ的地力等级并作为评价模型中样本的标签，；通过构建ＰＣＡ等级评价模型一ＰＣＡ－ＳＶＭ评价模型应用于地力等级评价实验中将，并与单的ＳＶＭ评价模型、ＢＰ神经网络评价模型、Ａｒｏｒｉｐｉ半监督机器学习评价方法进行比较，根据实验结果分析该模型的可行性。实验证明，该评价模型不仅能够对地力相关数据进行约减，减少数据冗余，降低数据复杂度，且减少了人为主观因素，而且在分类精度和稳定性等方面表现较佳的影响，为地力等级评价提供了新的选择。关键词：地力评价；主成份分析；支持向量机；隶属度函数ＩＡｂｓｔｒａｄＳｏｉ

7、ｌ佐ｒｔｉｌｉｔｙ；ｓ过ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＳＯ＂ｆａｃｔｏｒｓｏｎｃｅｒｔａｉ打ｇｅｏｇｒａｐＷｃａｌａｒｅａｓ，ｉｔｉｓａｌｓｏｃａｌｌｅｄ也ｅｓｏｉｌｆｅｒｔｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ化ｅ巧ａｒｅｍａ打ｙｓｏＵｆｅｒｔｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｍｉｎｎｃｌｕｄｅｅａ打ａｌｔｉｉｈｕｄｉｉｎｄｍｅｔｈｏｄｒｅ，ａｌｉ比ｙｃｈｅｒａｒｃｙｐｒｏｃｅｓｓｎｇｅｘｙ，ｊｇ，ｇｙｃｏｒｒｅ

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