數(shù)據(jù)處理方法及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用

前言
第1章 遺傳算法
1．1 遺傳算法簡介
1．2 改進(jìn)的遺傳算法
1．3 大型灌區(qū)非均勻給水系統(tǒng)中分區(qū)給水優(yōu)化的新方法
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第2章 灰色系統(tǒng)理論及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
2．1 灰色系統(tǒng)理論的概念與基本原理
2．2 灰色關(guān)聯(lián)分析及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
2．3 灰色預(yù)測模型在農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中的應(yīng)用
2．4 灰色聚類分析與灰色評價(jià)
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第3章 時(shí)間序列分析及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
3．1 時(shí)間序列．時(shí)間序列分析
3．2 時(shí)間序列分析在農(nóng)業(yè)水資源預(yù)測中的應(yīng)用
3．3 時(shí)間序列分析的研究進(jìn)展
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第4章 模糊數(shù)學(xué)理論及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
4．1 模糊數(shù)學(xué)基本概念和原理
4．2 模糊聚類分析及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
4．3 模糊綜合評判及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
4．4 模糊數(shù)學(xué)模型與其他模型的耦合
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第5章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
5．1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本原理
5. 2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類
5．3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的農(nóng)業(yè)應(yīng)用
5．4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的農(nóng)業(yè)應(yīng)用前景展望
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第6章 回歸分析及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
6．1 回歸分析基本原理與方法
6．2 一元與多元回歸分析及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
6．3 主成分分析及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
6．4 偏最小二乘回歸模型
6．5 結(jié)論
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第7章 農(nóng)林經(jīng)濟(jì)管理及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
7．1 線性規(guī)劃及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
7．2 非線性規(guī)劃及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
7．3 基于實(shí)數(shù)編碼的加速遺傳算法的多維動(dòng)態(tài)規(guī)劃法在推求水稻非充分灌溉下優(yōu)化灌溉制度中的應(yīng)用
7．4 加速遺傳算法在小流域水土保持多目標(biāo)綜合優(yōu)化模型中的應(yīng)用
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第8章 投影尋蹤模型及其應(yīng)用
8．1 投影尋蹤簡介
8．2 投影尋蹤回歸模型及其應(yīng)用
8．3 投影尋蹤聚類模型及其應(yīng)用
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第9章 物元模型及其在農(nóng)業(yè)系統(tǒng)評價(jià)中的應(yīng)用
9．1 物元模型原理
9．2 物元模型的農(nóng)業(yè)應(yīng)用
9．3 物元模型的耦合分析及其應(yīng)用
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第10章 集對分析與粗糙集理論在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用
10．1 集對分析基本原理
10．2 集對分析的農(nóng)業(yè)應(yīng)用
10．3 粗糙集理論基本原理
10．4 粗糙集理論及其應(yīng)用
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第11章 混沌分析及應(yīng)用
11．1 混沌分析基本原理
11．2 混沌分析應(yīng)用
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第12章 分維與分形理論及其應(yīng)用
12．1 分形與分維簡介
12．2 分維與分形應(yīng)用實(shí)例
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第13章 小波分析理論及其應(yīng)用
13．1 小波分析的發(fā)展歷史
13．2 小波分析的基本理論
13．3 小波分析的應(yīng)用
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第14章 其他數(shù)據(jù)處理方法及其農(nóng)業(yè)應(yīng)用
14．1 屬性識(shí)別模型及其應(yīng)用
14．2 風(fēng)險(xiǎn)決策分析方法及其應(yīng)用
14．3 熵權(quán)系數(shù)法
14．4 邏輯斯蒂曲線模型
14．5 工程經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)分析的蒙特卡洛法
14．6 shepard插值模型
14．7 改進(jìn)的層次分析法
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