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全新正版数据挖掘方法及其在农业中的应用9787561867587天津大学
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章 常用相关分析方法
1.1 图表相关分析
1.2 协方差分析
1.3 相关系数分析
1.4 灰色关联度分析
1.5 二乘法
1.5.1 曲线拟合的概念
1.5.2 二乘法的概念
1.5.3 二乘法的解
1.5.4 多项式二乘拟合
1.6 回归分析法
1.6.1 一元线回归分析
1.6.2 多元回归分析
1.6.3 逐步回归分析
第2章 支持向量机理论
2.1 支持向量机概念
2.1.1 线分类器
2.1.2 函数间隔与几何间隔
2.1.3 间隔分类器
2.1.4 函数的梯度
2.1.5 拉格朗日乘子法和KKT条件
2.1.6 对偶化问题求解的步骤
2.2 核函数方法
2.2.1 线不可分的情况
2.2.2 核函数
2.. 几个常用核函数
. 带有松弛变量SVM
2.4 对偶化问题的SMO算法概述
2.5 损失函数
2.6 支持向量机实现步骤
第3章 基于支持向量机的涉农贷款风险预测
3.1 “三农”贷款及风险分类
3.1.1 “三农”贷款概述
3.1.2 “三农”贷款风险
3.1.3 “三农”贷款风险分类预测研究概述
3.2 “三农”贷款及风险分类预测
3.2.1 基于支持向量机的“三农”贷款客户二分类
3.2.2 数据来源
3.. 主成分分析法
3.2.4 自变量筛选
3.2.5 支持向量机分类预测
3.2.6 贷款客户二分类结果分析
3.3 基于支持向量机的“三农”贷款风险五级分类预测
3.3.1 数据来源
3.3.2 自变量筛选
3.3.3 支持向量机预测
3.3.4 贷款风险五级分类预测结果分析
第4章 基于森林小气候的火险等级预警模型
4.1 森林小气候及森林火灾监测
4.2 森林对区域气候的影响规律
4.2.1 数据来源
4.2.2 气象因子的选择
4.. 空气温度观测数据及结果分析
4.2.4 空气相对湿度观测数据及结果分析
4.2.5 平均风速观测数据及结果分析
4.2.6 降水量观测数据及结果分析
4.3 火险等级预警模型的建立
4.3.1 气象因子的年际变化趋势
4.3.2 气象因子与森林火灾发生的关系
4.3.3 火险因子权重计算
4.3.4 森林火险天气等级预警模型
4.4 预报效果检验
第5章 水稻农业气象信息预警
5.1 研究背景
5.1.1 农业气象灾害预警系统研究
5.1.2 气候适宜度研究
5.1.3 农作物气象产量预报研究
5.2 水稻气候适宜度预警模型
5.2.1 关键气象因子
5.2.2 气候适宜度模型描述
5.. 水稻气候适宜度预警
5.3 水稻气象灾害预警
5.3.1 水稻主要气象灾害指标定义
5.3.2 水稻气象灾害知识表示
5.4 水稻产量预报模型
5.5 早稻气象产量预报模型
5.5.1 多相关分析
5.5.2 预报模型的建立
5.5.3 模型的拟合优度检验
5.5.4 模型的显著检验
5.6 农业气象信息预警发布系统
5.6.1 功能需求分析
5.6.2 能需求分析
5.6.3 系统设计
5.6.4 系统实现
第6章 神经网络模型
6.1 人工神经网络
6.1.1 神经元模型
6.1.2 神经网络学习
6.2 BP神经网络
6.2.1 BP神经网络概述
6.2.2 BP神经网络算法原理
6.. BP神经网络算的理依据
6.2.4 BP神经网络算法优缺点
第7章 基于BP神经网络的生猪价格分析与预测
7.1 国内外生猪价格预测研究
7.2 生猪价格分析研究
7.2.1 数据来源
7.2.2 生猪价格规律
7.. 生猪价格波动因素分析
7.3 关联度分析
7.3.1 灰色关联度分析
7.3.2 相关系数分析
7.3.3 定分析
7.3.4 生猪价格逐步回归分析
7.4 生猪价格预测模型
7.4.1 预测模型评价指标
7.4.2 BP神经网络预测模型
7.4.3 生猪价格多元回归预测模型
7.4.4 BP.多元回归预测模型
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