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基于支持向量机的猪发热症状识别研究的中期报告.docx

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基于支持向量机的猪发热症状识别研究的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于支持向量机的猪发热症状识别研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于支持向量机的猪发热症状识别研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于支持向量机的猪发热症状识别研究的中期报告一、研究背景随着科技的发展和生产水平的提高,猪养殖业已经成为我国农民收入的重要来源之一。然而,猪疾病的发生严重影响了猪养殖业的发展。猪发热症状是导致猪疾病的一个重要指标,对于及时发现猪的发热症状及时把疫病控制在发生初期,是保障养猪业生产稳定和健康发展的重要环节。因此,开展基于支持向量机的猪发热症状识别研究具有重要的理论和实际意义。二、研究方法本研究采用支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)对猪发热症状进行识别。其中,SVM是一种基于统计学****理论的机器学****方法,通过寻找最优化分类超平面实现对样本进行分类。在分类模型训练过程中,通过调整模型参数以及选择合适的核函数实现模型的优化。三、,包括数据清洗、数据合并等工作,最终获得约500条符合要求的猪发热症状数据,作为模型训练和测试的基础数据集。,本研究针对样本量小、特征维度高等问题,采用了交叉验证法、特征选择等策略对模型进行优化。在测试集上,本研究的模型识别准确率达到了95%以上,证明了其性能的可靠性和有效性。,本研究将进一步探究基于支持向量机的猪发热症状识别模型优化方法,提高模型的判别能力,并考虑将其应用到实际猪养殖场中,为猪养殖业提供有力的技术支持。四、研究结论本研究的初步结果表明,基于支持向量机的猪发热症状识别模型具有较高的识别准确率和可靠性,为猪养殖业提供了新的技术手段。预计进一步优化模型后,更好地服务于猪养殖业的发展。