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第1章 绪论1

1.1 研究背景及意义1

1.2 研究现状分析3

1.2.1 光环境研究现状3

1.2.2 试验数据的挖掘及处理4

1.3 本书研究目标和研究内容6

1.3.1 研究目标6

1.3.2 研究内容6

第2章 面向自适应数据处理的非线性Fourier分析方法8

2.1 引言8

2.2 理论基础9

2.3 非线性Fourier展开10

2.4 快速稀疏非线性Fourier展开14

2.5 算法与算例18

2.5.1 算法18

2.5.2 算例20

2.5.3 算法应用22

第3章 基于机器学习的模式识别理论25

3.1 引言25

3.2 模式识别理论基础25

3.2.1 模式识别概述25

3.2.2 模型预测方法26

3.3 机器学习及常用算法27

3.3.1 机器学习的理论基础27

3.3.2 偏最小二乘算法30

3.4 智能算法及常见算法33

3.4.1 智能算法33

3.4.2 自适应神经模糊推理方法34

第4章 林下参种植光环境动态预测模型研究39

4.1 引言39

4.2 试验地点与试验方法39

4.2.1 试验地点39

4.2.2 试验方法及仪器设备40

4.3 红松的树木生长模型研究40

4.3.1 红松冠幅生长预估模型40

4.3.2 红松冠长生长预估模型45

4.3.3 红松单木基本树高预估模型48

4.4 林下参净光合速率预测模型研究49

4.4.1 基于PLS的净光合速率预测模型52

4.4.2 基于ANFIS的净光合速率预测模型67

4.5 模型的检验69

第5章 林下参种植光环境数据采集系统72

5.1 引言72

5.2 系统的软件体系72

5.3 系统的硬件架构78

第6章 林下参种植光环境预测及评价方法研究87

6.1 引言87

6.2 林下参种植光环境预测与评价方法87

6.2.1 林下参种植光环境的预测87

6.2.2 林下参种植光环境的评价88

6.2.3 基于模糊推理系统的光环境综合评价模型88

6.3 林下参种植光环境预测与评价系统体系结构100

6.3.1 预测模块101

6.3.2 评价模块101

6.3.3 帮助模块114

第7章 总结115

参考文献116