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基于半监督学习的黄曲条跳甲预警方法 总被引：4，自引：0，他引：4
蔬菜病虫害的预警通常依靠植保专家知识来进行,较少采用数学建模方法来进行定量分析.为此,利用部分已知类别的训练样本抽取其关联规则作为监督信息,结合非监督学习的K-mean聚类算法,建立蔬菜黄曲条跳甲的预警模型.半监督学习算法既能发挥有监督学习准确率高的优点,又能充分地利用无监督学习的灵活性,具有一定的研究意义和实际意义.通过对广东省蔬菜黄曲条跳甲数据实验表明,半监督学习算法预警准确率比同条件下K-mean聚类算法的准确率高出24.31%. 相似文献