害蟲預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)方法ppt課件(存儲(chǔ)版)
【正文】 Feynman from The Feynman Lectures on Physics, AddisonWesley 同理，與 SVM相比， NN不像一門科學(xué)，更像一門工程技巧，但并不意味著它就一定不好！ 主要應(yīng)用領(lǐng)域 ? 手寫數(shù)字識(shí)別 ? 語音識(shí)別 ? 人臉識(shí)別 ? 文本分類 支持向量機(jī)研究 ? 如何針對(duì)不同的問題選擇不同的核函數(shù)仍然是一個(gè)懸而未決的問題。期末考查試卷紙封面見下： 昆蟲生態(tài)測(cè)報(bào)期末考查試卷 ? 姓名： ? 班級(jí)： 植保 （阿拉伯?dāng)?shù)字）班 ? 學(xué)號(hào)： 考查內(nèi)容分三個(gè)題： ? 一、利用圖書館中文文獻(xiàn)資源或 highwile免費(fèi)數(shù)據(jù)庫、學(xué)術(shù) Google等搜索引擎檢索一篇蟲害發(fā)生的多元線性回歸模型有關(guān)的文獻(xiàn)。 三、寫一篇蟲害預(yù)測(cè)設(shè)計(jì) ? 三、根據(jù)自己的本課程知識(shí)和相關(guān)學(xué)科知識(shí)，設(shè)計(jì)一個(gè)校園周圍農(nóng)田或校內(nèi)花卉的蟲害發(fā)生預(yù)測(cè)方案。解釋文獻(xiàn)的輸入因子、輸出因子、數(shù)據(jù)處理方法。 20222022學(xué)年第二學(xué)期 《 昆蟲生態(tài)測(cè)報(bào) 》 期末考查方案 適用班級(jí)植保 0912， 0836 ? 根據(jù) 《 昆蟲研究法 》 課程的教學(xué)大綱和實(shí)踐性較強(qiáng)的課程特點(diǎn)特制定如下成績(jī)考查方案： ? 平時(shí)成績(jī)占期末總成績(jī) 30%，平時(shí)成績(jī)打分依據(jù)為考勤記錄和實(shí)驗(yàn)報(bào)告成績(jī)。比如說，愛情就不是科學(xué)。 ( ) ( 1 )1 e ( 1 e )n et n etn et y y?? ? ? ???? 根據(jù) S型激活函數(shù)的圖形可知 ,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，應(yīng)該將 的值盡量控制在收斂比較快的范圍內(nèi) BP網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)算法 ?學(xué)習(xí)的過程： ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在外界輸入樣本的刺激下不斷改變網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值 ,以使網(wǎng)絡(luò)的輸出不斷地接近期望的輸出。若時(shí)間序列的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率隨不同的時(shí)刻在變化，不宜用此方法。 模糊數(shù)學(xué)的應(yīng)用 模糊數(shù)學(xué)是一門新興學(xué)科，它已初步應(yīng)用于模糊控制、模糊識(shí)別、模糊聚類分析、模糊決策、模糊評(píng)判、系統(tǒng)理論、信息檢索、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)等各個(gè)方面。對(duì)模糊現(xiàn)象的數(shù)學(xué)處理就是在這個(gè)基礎(chǔ)上展開的。 模糊數(shù)學(xué)簡(jiǎn)介： ? 模糊數(shù)學(xué)是研究和處理 模糊性 現(xiàn)象的一種數(shù)學(xué)理論和方法 。確定模型與時(shí)間響應(yīng)式 ，求 的模擬值 。 ? 1985灰色系統(tǒng)研究會(huì)成立，灰色系統(tǒng)相關(guān)研究發(fā)展迅速。對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行觀察、研究，找尋它變化發(fā)展的規(guī)律，預(yù)測(cè)它將來的走勢(shì)就是時(shí)間序列分析。國(guó)際著名檢索已檢索我國(guó)學(xué)者的灰色系統(tǒng)論著 500多次。 ? 判別分析又稱 “ 分辨法 ” ，是在分類確定的條件下，根據(jù)某一研究對(duì)象的各種特征值判別其類型歸屬問題的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。一組對(duì)象確定一組屬性，人們可以通過指明屬性來說明概念，也可以通過指明對(duì)象來說明。查德認(rèn)為，指明各個(gè)元素的隸屬集合，就等于指定了一個(gè)集合。 目前，世界上發(fā)達(dá)國(guó)家正積極研究、試制具有智能化的模糊計(jì)算機(jī)， 1986年日本山川烈博士首次試制成功模糊推理機(jī)，它的推理速度是 1000萬次 /秒。馬爾科夫鏈達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)的概率就是穩(wěn)定狀態(tài)概率，也稱穩(wěn)定概率?？梢砸话愕乇硎緸椋鹤兞?y與 x存在一定的未知依賴關(guān)系，即遵循某一未知的聯(lián)合概率 F(x,y)（ x 和 y 之間的確定性關(guān)系可以看作是其特例），有指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)問題就是根據(jù) N個(gè)獨(dú)立同分布觀測(cè)樣本 在一組函數(shù) {f (x,w)}中求一個(gè)最優(yōu)的函數(shù) f (x,w0)對(duì)依賴關(guān)系進(jìn)行估計(jì)，使期望風(fēng)險(xiǎn) 最小 支持向量機(jī) （ SVM） 支持向量機(jī) (Surpport Vector Machines)簡(jiǎn)稱SVM，是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中最年輕的內(nèi)容，也是最實(shí)用的部分。 ? 標(biāo)準(zhǔn)的 SVM對(duì)噪聲是不具有魯棒性的 ,如何選擇合適的目標(biāo)函數(shù)以實(shí)現(xiàn)魯棒性是至關(guān)重要的。抄出文題、作者和雜志名及年期號(hào)。列出所設(shè)計(jì)方案的輸入因子、輸出因子、數(shù)據(jù)處理方法，要求該方案有可行性和科學(xué)性。抄出文題、作者和雜志名及年期號(hào)。 ? 提高算法效率、降低復(fù)雜度。 “我們必須從一開始就澄清一個(gè)觀點(diǎn)，就是如果某事不是科學(xué)，它并不一定不好。 J. McClelland David Rumelhart BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ?三層 BP網(wǎng)絡(luò) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ? 激活函數(shù) ? 必須處處可導(dǎo) ? 一般都使用 S型函數(shù) ? 使用 S型激活函數(shù)時(shí) BP網(wǎng)絡(luò)輸入與輸出關(guān)系 ? 輸入 ? 輸出 1 1 2 2 ... nnne t x w x w x w? ? ? ?1f ( )1e n ety
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