林下參種植光環(huán)境的動態(tài)預(yù)測與評價

　　本書以林下參光環(huán)境為研究對象，在前期研究成果基礎(chǔ)上，提出一種非線性快速傅里葉分解算法來解決光環(huán)境實測信號的隨機干擾噪聲，同時運用機器學習和模式識別理論，構(gòu)建了基于偏*小二乘回歸算法（PLS）的凈光合速率分析模型和基于適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)方法（ANFIS）的凈光合速率預(yù)測模型，并通過對有代表性的試驗樣地進行了的數(shù)據(jù)采樣，驗證了所建模型的有效性和可行性，進而利用自主設(shè)計的自適應(yīng)數(shù)據(jù)處理算法，設(shè)計了開發(fā)林下

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