[幼兒教育]第六章害蟲預(yù)測預(yù)報方法-資料下載頁
2025-01-19 13:07本頁面
【正文】 ? ????? ? ???????? ? ??C不同帶來的影響 支持向量回歸 (Regression)問題 線性回歸 :給定訓(xùn)練集 (xi,yi),找個線性函數(shù)f(x)=wTx+b,來擬合數(shù)據(jù) 最小二乘法 (Least Square) 其中 為回歸誤差 . 記 ,則目標(biāo)函數(shù)可寫為 解為 最小二乘解的不足 :數(shù)值穩(wěn)定性問題 ,增加新數(shù)據(jù)對解都有影響 ,為使模型盡量簡單需進(jìn)行假設(shè)檢驗 . 脊回歸 (Ridge Regression) 數(shù)值穩(wěn)定性較好 . 還可寫為 ε敏感損失回歸 ε敏感損失函數(shù) (εInsensitive Loss) 支持向量機(jī)算法的應(yīng)用領(lǐng)域 ? SVM的應(yīng)用主要于模式識別領(lǐng)域 ? 貝爾實(shí)驗室對美國郵政手寫數(shù)字庫進(jìn)行的實(shí)驗 分類器 錯誤率 人工表現(xiàn) % 決策樹 % 最好的兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) % SVM % SVM與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ NN）的對比 ?SVM的理論基礎(chǔ)比 NN更堅實(shí)，更像一門嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹?科學(xué) ” （三要素：問題的表示、問題的解決、證明） ?SVM —— 嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推理 ?NN —— 強(qiáng)烈依賴于工程技巧 ?推廣能力 取決于“經(jīng)驗風(fēng)險值”和“置信范圍值”， NN不能控制兩者中的任何一個。 ?NN設(shè)計者用高超的工程技巧彌補(bǔ)了數(shù)學(xué)上的缺陷 ——設(shè)計特殊的結(jié)構(gòu)，利用啟發(fā)式算法，有時能得到出人意料的好結(jié)果。 “我們必須從一開始就澄清一個觀點(diǎn)，就是如果某事不是科學(xué)，它并不一定不好。比如說，愛情就不是科學(xué)。因此， 如果我們說某事不是科學(xué)，并不是說它有什么不對，而只是說它不是科學(xué) ?！? —— by R. 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)字識別 ? 語音識別 ? 人臉識別 ? 文本分類 支持向量機(jī)研究 ? 如何針對不同的問題選擇不同的核函數(shù)仍然是一個懸而未決的問題。 ? 標(biāo)準(zhǔn)的 SVM對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。 支持向量機(jī)算法研究 ? 支持向量機(jī)的本質(zhì)是解一個 二次規(guī)劃問題 ,雖然有一些經(jīng)典（如對偶方法、內(nèi)點(diǎn)算法等） ,但當(dāng)訓(xùn)練集規(guī)模很大時 ,這些算法面臨著維數(shù)災(zāi)難問題。為此 ,人們提出了許多針對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的 SVM訓(xùn)練算法。 支持向量機(jī)算法研究 ? 訓(xùn)練 SVM的絕大多數(shù)算法都是針對分類問題 ,只有一小部分算法考慮了回歸函數(shù)的估計問題。 ? 提高算法效率、降低復(fù)雜度。 20222022學(xué)年第二學(xué)期 《 昆蟲生態(tài)測報 》 期末考查方案 適用班級植保 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)特制定如下成績考查方案： ? 平時成績占期末總成績 30%，平時成績打分依據(jù)為考勤記錄和實(shí)驗報告成績。 ? 期末考查成績占總成績 70%，按學(xué)校規(guī)定用統(tǒng)一答題紙書寫并統(tǒng)一格式書寫封面。期末考查試卷紙封面見下： 昆蟲生態(tài)測報期末考查試卷 ? 姓名： ? 班級： 植保 （阿拉伯?dāng)?shù)字）班 ? 學(xué)號： 考查內(nèi)容分三個題： ? 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)。抄出文題、作者和雜志名及年期號。然后列出自變量與因變量內(nèi)容、回歸方程及相關(guān)系數(shù)。說明模型檢驗結(jié)果或歷史符合率分析結(jié)果。 二、檢索一篇其他模型文獻(xiàn) ? 二、檢索一篇模糊回歸模型、灰色系統(tǒng)預(yù)測模型、 BP— 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、時間序列模型、支持向量機(jī)模型或其他預(yù)測模型的蟲害發(fā)生文獻(xiàn)。抄出文題、作者和雜志名及年期號。解釋文獻(xiàn)的輸入因子、輸出因子、數(shù)據(jù)處理方法。說明模型檢驗結(jié)果或歷史符合率分析結(jié)果。 三、寫一篇蟲害預(yù)測設(shè)計 ? 三、根據(jù)自己的本課程知識和相關(guān)學(xué)科知識，設(shè)計一個校園周圍農(nóng)田或校內(nèi)花卉的蟲害發(fā)生預(yù)測方案。列出所設(shè)計方案的輸入因子、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。 謝謝大家
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