10.3969/j.issn.1000-386X.2009.02.016
一种基于支持向量机的模糊施肥预测方法研究
提出了一种利用支持向量机(SVM)学习算法提取模糊规则进而实现施肥预测的方法.对于农业施肥中常用的正交实验法,由于其数据均衡分散使得曲线拟合的回归预测方法效果不佳.提出了一种利用SVM学习样本数据,再利用隶属度来提取模糊规则,通过阈值和可信度来控制规则的激活和准确性的预测方法,这一方法不仅避免了回归预测所产生的误差,并且模糊规则更具有实际意义,从而大大提高了知识获取的能力.
支持向量机、模糊集合、规则提取、阈值
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TH1;R56
国家自然科学基金602730350;国防科工委应用基础基金K1704060511
2009-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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