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基于支持向量机的水稻生物物理参数遥感估算被引量：9: 2009年; 通过两期水稻实验,测定了不同生育期的冠层高光谱反射率(350～2500nm),每期实验包括两个水稻品种和3个氮素(N)水平.为了分析支持向量机对水稻叶面积指数和叶绿素浓度的预测能力,对高光谱反射率进行了4种不同形式的变换,包括反射率、反射率一阶导数、反射率二阶导数和反射率对数变换.分析结果表明:利用反射率进行估算的POLY核支持向量机对水稻叶面积指数的估算能力最强,其均方根误差为1.0496;利用反射率对数变换进行估算的ANOVA核支持向量机对水稻叶绿素浓度的估算能力最强,其均方根误差为523.0741mg/m2.支持向量机对于水稻生物物理参数的估算能力不但优于逐步多元回归模型,而且对于分析不同形式的光谱反射率数据具有独到的功效.; 杨晓华吴耀平黄敬峰王建文王佩王晓鸣HUETE Alfredo R.; 关键词：支持向量机遥感

一种规则驱动的数据传输方法: 本发明公开了一种规则驱动的数据传输方法。本方法为：1)对每一候选的数据传输网络，对其历史分发任务进行约束条件分解，得到该网络每一历史任务的特征属性；2)确定每一网络历史任务的共同特征属性，根据该共同特征属性建立该网络的业...; 黄瑞芳黄俊领陈鹏刘金胜赵思楠王晓鸣李雪飞

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王晓鸣