內容簡介
本書以林下參光環境為研究對像,在前期研究成果基礎上,提出一種非線性快速傅裡葉分解算法來解決光環境實測信號的*干擾噪聲,同時運用機器學習和模式識別理論,構建了基於偏*小二乘回歸算法(PLS)的淨光合速率分析模型和基於適應神經網絡模糊推理繫統方法(ANFIS)的淨光合速率預測模型,並通過對有代表性的試驗樣地進行了的數據采樣,驗證了所建模型的有效性和可行性,進而利用自主設計的自適應數據處理算法,設計了開發林下
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