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利用数据挖掘方法判断植物水分胁迫状态
Using data mining methods to determine the status of plant water stress
【Author】 Wangxiang1, Zhangyunhe 2, Qianxu 1 (1. CUMTB, Beijing, 10083, China ;)
【机构】 中国矿业大学(北京)机电学院； 国家农业信息化技术中心；
【摘要】 依据实验数据,对影响水分胁迫的各个变量进行分析,采用相关分析,判定个因子间相关性强弱,在此基础上,利用m5’模型树算法,建立了水分胁迫综合评价模型。实例分析结果表明,模型树算法具有很强的非线性逼近能力,是一种评估植物水分胁迫与否的有效方法。
【Abstract】 The basis of experimental data on the effects of water stress analysis of various variables, using correlation analysis, inter-related factors determine the strength of, on this basis, the use of m5 ’model tree algorithm, the establishment of a comprehensive evaluation model of water stress. Examples of the results of the analysis shows that the model tree algorithm has a strong nonlinear approximation ability, is an assessment of plant water stress is an effective way to.
- 【会议录名称】 纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会（CSAE 2009）论文集
- 【会议名称】纪念中国农业工程学会成立三十周年暨中国农业工程学会2009年学术年会（CSAE 2009）
- 【会议时间】2009-08-22
- 【会议地点】中国山西太谷
- 【分类号】TP311.13
- 【主办单位】中国农业工程学会