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申请/专利权人：天地信息网络研究院(安徽)有限公司
摘要：本发明提出一种基于XGBoost的水稻纹枯病严重度监测方法。步骤为：通过耦合遥感和气象指标来表征病害的信息；运用PCA来对遥感和气象特征降维；最后使用XGBoost方法来构建监测模型，在每一轮迭代中，XGBoost通过优化损失函数的梯度来训练下一个弱学习器，并将其添加到模型中以减少之前轮次的残差。通过XGBoost算法优化后的构建水稻纹枯病监测模型，并通过GS、GA和PSO这3种方法对模型进行参数优化，优化后AUC值为0.792，TSS值为0.621。相比默认参数构建的监测模型，AUC值提升了0.077，TSS值提升了0.138。
主权项：1.基于XGBoost的水稻纹枯病严重度监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1）通过耦合遥感和气象指标来表征病害的信息；S2）运用PCA来对遥感和气象特征的降维；S3）使用XGBoost方法来构建监测模型，在每一轮迭代中，XGBoost通过优化损失函数的梯度来训练下一个弱学习器，并将其添加到模型中以减少之前轮次的残差；这种迭代的过程使得模型能够逐步拟合数据的复杂性和非线性关系；假设一个有个样本的数据集，每个样本有个特征，可以定义为：；具有颗数的XGBoost算法对应的输出方式如下所示： （1.1） （1.2） （1.3） （1.4） 被定义为；其中是由叶节点组成的树结构，是叶节点的个数，为叶节点的权值； （1.5） （1.6） （1.7）最终，XGBoost的目标函数如式（1.5）所示；其中方程右侧第一项表示损失函数；第二项表示L1正则化项，而表示最小分割损失减少；方程的最后一项是L2正则化项。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天地信息网络研究院(安徽)有限公司 基于XGBoost的水稻纹枯病严重度监测方法
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