【摘 要】
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采用粗糙集(Rough Set,RS)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的组合算法,寻求人工林地力等级评价的新方法。利用地力样本数据及指数和法评价结果构建RS决策表,
【机 构】
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中南林业科技大学计算机与信息工程学院
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采用粗糙集(Rough Set,RS)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的组合算法,寻求人工林地力等级评价的新方法。利用地力样本数据及指数和法评价结果构建RS决策表,应用RS的穷尽算法对决策表进行约简,并用约简后的评价指标作为SVM的输入,对SVM进行训练,建立人工林地力等级的RS-SVM评价模型。应用该方法对湖南会同集水区杉木林土壤肥力质量等级进行评价,在同样的训练样本的情况下,RS-SVM模型、SVM模型及BP神经网络模型评价正确率分别为78%、78%、67%。
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