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摘要
采用最大似然法模型,建立蔬菜黄曲条跳甲的预警模型,并且针对最大似然法一般需要比较多的训练样本才能准确预测的缺点,提出能够显著地提高学习系统的泛化能力的集成算法,即最大似然集成算法以减少对训练样本数量的要求。通过对广东省蔬菜黄曲条跳甲数据验证表明,最大似然集成算法的预警准确率比最近邻算法k、-mean聚类和支持向量机预警准确率都要高。
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采用最大似然法模型,建立蔬菜黄曲条跳甲的预警模型,并且针对最大似然法一般需要比较多的训练样本才能准确预测的缺点,提出能够显著地提高学习系统的泛化能力的集成算法,即最大似然集成算法以减少对训练样本数量的要求。通过对广东省蔬菜黄曲条跳甲数据验证表明,最大似然集成算法的预警准确率比最近邻算法k、-mean聚类和支持向量机预警准确率都要高。
