走近香榧树

“走近香榧树，认识香榧树”

香榧树挂果近照

成熟的香榧果实

千年香榧树近照

黄材镇路边香榧树

XX镇榧子坳千年香榧树王

纳入保护名录的香榧树

工作人员在基层举办香榧栽培技术培训班

基层主办技术培训班

林业技术人员现场指导香榧栽培技术

香榧树基地大苗

大棚培育香榧苗

香榧树基地幼苗

待出售的香榧苗

移栽成功的大苗

香榧栽培技术要点

香榧栽培技术要点 香榧是我国特有的经济树种，也是世界上稀有珍贵干果，大部分雌雄异株，果期在百年以上。香榧炒熟后松脆可口，营养丰富，且有止咳、润肺、消痔、驱虫、促进血液循环等功效。香榧材质优良，纹理直，是造船、建筑和制家具的良材，香榧树姿婆娑，终年不萎，雄伟挺拔，是良好的庭园和水土保持树种。 香榧是我国特有的经济树种，也是世界上稀有珍贵干果，大部分雌雄异株，果期在百年以上。香榧炒熟后松脆可口，营养丰富，且有止咳、润肺、消痔、驱虫、促进血液循环等功效。香榧材质优良，纹理直，是造船、建筑和制家具的良材，香榧树姿婆娑，终年不萎，雄伟挺拔，是良好的庭园和水土保持树种。 一、采种与嫁接苗的培育 1、采种与催芽：自“白露”至“秋分”香榧外种皮由青绿色转为黄绿色，微开裂，种衣呈紫红色时即已成熟，种子采回后，剥去假种皮，及时用湿沙贮藏。在播种前的催芽过程中，要经常洒水翻动，保持湿度，以使种子种皮开裂，露芽基本一致，出苗整齐。 2、育苗和嫁接：（1）播种育苗：取已露芽或种皮开裂的种子在冬春季节条播，条距40cm，株距5－10cm。出苗后及时搭棚遮阴，中耕

除草，并根据苗期根系分布浅的情况，要特别注意防旱，二年生苗可上山定植。（2）嫁接：香榧以春季树液开始流动时嫁接为好，各种方法都行，只要操作熟练，接后管理细致，成活率可达70－90%。 二、选地造林 1、林地选择：宜选通风、向阳、多雾的山谷，溪旁。在我区适宜栽植在海拨400米以上群山环绕，土壤肥沃的山谷、山坳中。干旱瘠薄的山岗山脊不宜栽植。山村的四旁常是栽植香榧的好地方。 2、整地造林：冬季全面整地，坡度大的山坡应带状整地，定点挖穴。穴大1米，深0．5米，施底肥。在早春选阴天，带土起苗，栽正打紧。每亩20株左右，注意在林中和主风的上风口适当栽植雄株树，以利授粉。 三、抚育管理 造林后头几年，应实行间种，以耕代抚。成林后进入开花结实期．应加强施肥和保护，保留雄株的数量。对雌榧林通过修剪，力求树冠低矮开展，以利于进行人工辅助授粉。野生榧苗多的老榧林区，可采用砍灌除杂草，就地嫁接（劈接、切接都可）改造的方法来提高经济效益。

诸暨香榧产业发展状况调查报告

诸暨香榧产业发展状况调查报告 丽水学院化学与生命科学学院屠铁剑 摘要：诸暨市是全国的香榧之乡，是香榧（细榧）的发源地。由赵家镇的杜家坑、里宣等村逐渐发展起来的。诸暨香榧产量占全国总产量的65%以上.面积达5.8万余亩,古榧群达126个,百年以上榧树3.7万株,五百年2.5万株. 千年以上古榧树2700株.此报告介绍了诸暨香榧产业的现状,分析了香榧生产中存在的主要问题,并提出了解决问题的思路、方法、今后的发展方向及对策。 关键词：香榧产业现状存在问题对策 香榧是我国特有的珍贵干果，是诸暨的著名传统特产，以枫桥香榧闻名中外。香榧是产区农民发家致富的摇钱树，已有上万农户靠经营香榧、苗木而走上了富裕之路，过上了小康生活。诸暨香榧主要分布在赵家镇钟家岭、西坑、杜家坑周边的16个村，具有历史最久、面积最大、产量最高、品质最佳的产业优势，香榧产业已成为诸暨市农业经济的支柱产业之一。近年来，诸暨香榧产量持续增长，全市现共有香榧生产、加工企业40余家，注册商标50余个，香榧生产经营合作社6家。香榧总加工能力超过600吨，年产值在1亿元以上，产品内销上海、南京、广东等地，并外销日本、东亚一带。 1.香榧产业的现状 1．1面积、产量不断上升 诸暨是枫桥香榧（细榧）的原产地，细榧品种是由赵家镇的杜家坑、里宣等村的宣氏祖上选育出来后，通过嫁接繁育逐渐发展起来的，1984年在香榧种砧嫁接技术的推广之后，诸暨香榧种植面积不断扩增，并不断向周边的其他县市扩散。香榧树生适宜生长在温暖、湿润、凉爽、日夜温差较大，多云雾的气候，海拔300—700m的低山丘陵地区，土壤以肥沃深厚的黄泥土、石灰质风化土为好。1998年以来诸暨市在推广了香榧人工授粉新技术及保果增产技术之后，使香榧连年获得丰产丰收。据诸暨市林业部门统计，目前诸暨市共有香榧种植面积6.5万亩，处于盛产期的香榧林面积1.2万亩,自2002年起年新发展香榧基地都在5000亩以上。1998年起平均年产量500t以上,2001年687t,2004年

基于决策树的鸢尾花分类

科技论坛 0 引言 图像识别技术，要运用目前流行的机器学习算法，而目前流行的机器学习算法就有十几种，比如支持向量机、神经网络、决策树。机器学习是人工智能发展的重要一部分，它涉及的学科很多，应用也相当广泛，它通过分析、研究、设计让计算机学习知识，从而提高完善自身的性能。但是神经网络学习的速度较慢，传统的支持向量机则不能解决分类多的问题。 本文针对鸢尾花的特征类别少以及种类少的特点，采用决策树算法对课题进行展开，对比与其他人利用支持向量机、神经元网络模型来进行研究，该系统具有模型简单、便于理解、计算方便、消耗资源少的优点。 1 决策树模型和学习 本文采用决策树算法对鸢尾花进行分类，先建立决策树的模型并进行学习训练，在决策树的训练过程中采用是信息论的知识进行特征选择，对选定的特征采用分支的处理，然后再对分支过后的数据集如此反复的递归生成决策树，在一颗决策树生成完后对决策树进行剪枝，以减小决策树的拟合度，来达到一个对鸢尾花较高的分类准确率。 要对鸢尾花进行分类首先需要大量的鸢尾花数据集作为本文的实验数据，本文采用的数据集是来自加州大学欧文分校UCI数据库中的鸢尾花数据集。该数据集中鸢尾花的属性有四个，分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度，鸢尾花的类别则有三种，分别是Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica，用简写Se、Ve和Vi表示这三种花，具体数据如图1所示。 ■1.1 信息论 美贝尔电话研究所的数学家香农是信息论的创始人，1948年香农发表了《通讯的数学理论》,成为信息论诞生的标志。信息论的诞生对信息技术革命以及科学技术的发展起到重要作用。信息论中有两个概念信息增益及信息增益率，都是用于衡量原始数据集在按照某一属性特征分裂之后整体信息量的变化值。这样，本文就可以通过这种指标寻找出最优的划分属性，数据集在经过划分之后，节点的“纯度”越来越高，这里的纯度值得是花朵的类别，当某一节点中花朵全为一类时，该节点已经达到最纯状态，无需再进行划分， 反之继续划分。 图1 鸢尾花数据集 1.1.1 信息熵 信息熵用于描述信源的不确定性。即发生每个事件都有不确定性，为了使不确定性降低，我们需要引入一些相关的信息进行学习，引入信息越多，那么得到的准确率越高，信息熵越高，信源越不稳定。例如一束鸢尾花，它可能是Se,可能是Vi，也有可能是Ve，我们利用数据库中的各种鸢尾花的花瓣长度、花瓣宽度、花萼长度和花萼宽度来预测鸢尾花的类别，引入的鸢尾花种类越多，信息熵就越高。 样本集合D的信息熵Ent(D)以下面的公式进行计算，其中集合里第k类样本所占的比例是k p，k的取值范围是从1到y，y值得是总共有y类样本，通过式（1）可以计算得到原始样本集的信息熵。 ()21 Ent D y k k k p log p = =?∑(1) 1.1.2 信息增益 信息增益即在一个条件下，信源不确定性减少的程度。信息增益用于度量节点的纯度。信息增益对可取值数目较多的属性有所偏好。在鸢尾花数据集的D集合中，属性a取到某一取值情况的概率乘该取值情况的信息熵得到的值记为v D，其中V指的是该属性a可以取值的个数，则属性a 的信息增益为： ()()() 1 Gain D,a Ent D V v v v D Ent D D = =?∑(2) 基于决策树的鸢尾花分类 徐彧铧 （浙江省衢州第二中学，浙江衢州，324000） 摘要：针对传统手工分类的不足，满足不了人们对图片分类的需求，本文利用机器学习算法中的决策树算法进行研究。通过模型简单、便于理解、计算方便、消耗资源少的决策树算法模型，并利用现成的数据库，运用图像识别技术对鸢尾花进行分类，以求方便简单快速地识别出不同类别的鸢尾花。在此过程中，学习到图像识别的一些基本分类操作，为我们实现更复杂的模型提供了帮助。 关键词：决策树信息论特征选择；C4.5算法；CART算法 www ele169 com | 99

2014浙江诸暨香榧文化节策划书

2014浙江诸暨香榧文化节策划书 作者：*** 学号： 班级： 指导老师： 时间：2014年4月

内容摘要 此文化节策划书以香榧为主线，意图打造一个我国高规格的香榧文化节。首先，从市场环境、经济环境、技术环境、政治法律环境、社会文化环境，以及微观环境等方面，开展SWOT分析，得出举办2014浙江诸暨香榧文化节是必要的和可行的。其次，阐述了活动主题、定位，明确了活动组织架构。然后，围绕活动主题策划了6大主题活动，提升活动的吸引力和影响力。最后，对于活动的宣传推广和招商策略、财务也做了较为详细的分析，力图成为一篇详尽可行且魅力十足的香榧文化节策划书，为相关部门和企业提供参考。 关键词 香榧；香榧产业；香榧文化节；原始香榧博物馆

目录 绪言 (9) 一、立项可行性分析 (9) （一）市场环境分析 (1) （二）活动阻力分析 (3) 二、活动目标 (5) 三、活动基本情况 (5) （一）活动名称 (5) （二）时间 (5) （三）地点 (6) （四）活动定位 (6) （五）活动主题 (6) 四、活动组织构架 (6) （一）主办单位 (6) （二）承办单位 (6) （三）协办单位 (6) （四）支持媒体 (6) 五、主题活动 (6) （一）主题活动一：开幕式 (6) （二）主题活动二：参观原始香榧博物馆 (7) （三）主题活动三：炒香榧比赛 (7)

（四）主题活动四：吃香榧比赛 (7) （五）主题活动五：新人喜吃三代果，三代树下喜结缘 (7) （六）主题活动六：香榧价值开发研讨会 (7) 六、宣传推广与招商策略 (8) （一）宣传推广 (8) （二）招商 (9) 七、活动项目财务分析 (10) （一）成本预测 (10) （二）收入预测 (12) （三）利润预测 (15) 参考文献 (16)

决策树论文

决策树在学生成绩分析中的应用 摘要：在学校管理工作中，特别是对学生的成绩管理工作中，普遍存在的问题是学生成绩数据量过于庞大，但对这些数据的处理还停留在初级的数据备份、查询及简单统计阶段，并没有对大量的成绩数据进行深入地分析，加以捕捉有利于教学管理工作的信息，这是对教学信息资源极大的浪费。数据挖掘技术正是解决这个问题的可行而有效的方法。 关键词：决策树，学生成绩，数据挖掘 The Application of decision tree in student performance analysis Abstract：In school management, especially for student performance management work, the common problem is the student score data quantity is too big, but for the processing of the data still in the primary stage of data backup, query and simple statistics, not a lot of analysis of performance data, tries to capture is advantageous to the teaching management information, this is a great waste of teaching information resource. Data mining technique is feasible and effective method to solve the problem. Key words：The decision tree, student achievement, data mining

香榧种植技术

香榧种植技术 香榧为常绿乔木，雌、雄异株，雌树4月中下旬开花，6~7月受 精孕果，到第二年9月上中旬成熟，因此在当年6~8月间，同一树 上结有大小两代果实。幼树喜庇荫，进入结果期后，需要充足阳光。嫁接植树栽植后5~7年开始结果，20~30年进入盛产期，经济寿命 可长达500年以上。 (一)实生苗繁育在9月上中旬，采集充分成熟的种子(可用细框 或圆框)，去假种皮后在室外用湿沙与种子层积储藏进行催芽，到 1l~12月即有少量种子萌芽，到翌年3月发芽率达80%左右，即可拣 出分批播种，培育成实生苗。 (二)嫁接苗繁育实生苗培育1~2年后，于3月中下旬，采用破心接或挖骨皮接法，用良种接穗进行嫁接，成活率可达90%以上，再 培育2年后，即茵高达50厘米左右时可定植造林。 (一)选地整穴选择在肥沃深厚、疏松的沙壤土或石灰质风化土且排水良好、临风向阳的地方种植。全垦或水平阶梯或带状整地，坡 度较大的山地可块状整地，穴规格1.0米X1.0米X0.6米。 (二)栽植技术密度一般5米X4米，每亩栽30株左右。定植穴内预先施腐熟既肥30~50千克，上覆土一层后栽植。一般在冬季冻前 或春季开冻后种植，选雨天或阴天带土球移栽，随起苗定植。如长 途运输，须做好枝、叶、根的保温工作，并用钙镜磷肥沾根。种后 立即浇透水，使根系和土壤充分密接，上覆松土刚好盖住嫁接口成 馒头状，不宜种得过深，并杆插松枝等遮阳，同时应在临风处配种3%~5%的授粉雄树。 (一)幼林抚育 ①除草:造林后1~2年仅在保护圈内除草，圈内尽量保留豆科杂 草灌木和耐阴性杂草，只清除耗水、耗肥力强的芒草和杂竹。旱季 来临前清除杂草覆地，保温保温。3年以后逐年向外扩穴。

决策树算法研究

摘要 随着信息科技的高速发展，人们对于积累的海量数据量的处理工作也日益增重，需求是发明之母，数据挖掘技术就是为了顺应这种需求而发展起来的一种数据处理技术。 数据挖掘技术又称数据库中的知识发现，是从一个大规模的数据库的数据中有效地、隐含的、以前未知的、有潜在使用价值的信息的过程。决策树算法是数据挖掘中重要的分类方法，基于决策树的各种算法在执行速度、可扩展性、输出结果的可理解性、分类预测的准确性等方面各有千秋，在各个领域广泛应用且已经有了许多成熟的系统，如语音识别、模式识别和专家系统等。本文着重研究和比较了几种典型的决策树算法，并对决策树算法的应用进行举例。 关键词：数据挖掘；决策树；比较

Abstract With the rapid development of Information Technology, people are facing much more work l oad in dealing with the accumulated mass data. Data mining technology is also called the knowledge discovery in database, data from a large database of effectively, implicit, previously unknown and potentially use value of information proc ess. Algorithm of decision tree in data mining is an important method of classification based on decision tree algorithms, in execution speed, scalability, output result comprehensibility, classification accuracy, each has its own merits., extensive application in various fields and have many mature system, such as speech recognition, pattern recognition and expert system and so on. This paper studies and compares several kinds of typical decision tree algorithm, and the algorithm of decision tree application examples. Keywords: Data mining; decision tree；Compare

利用决策树方法对数据进行分类挖掘毕业设计论文

目录 摘要 (3) Abstract (iii) 第一章绪论 (1) 1.1 数据挖掘技术 (1) 1.1.1 数据挖掘技术的应用背景 (1) 1.1.2数据挖掘的定义及系统结构 (2) 1.1.3 数据挖掘的方法 (4) 1.1.4 数据挖掘系统的发展 (5) 1.1.5 数据挖掘的应用与面临的挑战 (6) 1.2 决策树分类算法及其研究现状 (8) 1.3数据挖掘分类算法的研究意义 (10) 1.4本文的主要内容 (11) 第二章决策树分类算法相关知识 (12) 2.1决策树方法介绍 (12) 2.1.1决策树的结构 (12) 2.1.2决策树的基本原理 (13) 2.1.3决策树的剪枝 (15) 2.1.4决策树的特性 (16) 2.1.5决策树的适用问题 (18) 2.2 ID3分类算法基本原理 (18) 2.3其它常见决策树算法 (20) 2.4决策树算法总结比较 (24) 2.5实现平台简介 (25) 2.6本章小结 (29) 第三章 ID3算法的具体分析 (30) 3.1 ID3算法分析 (30) 3.1.1 ID3算法流程 (30) 3.1.2 ID3算法评价 (33) 3.2决策树模型的建立 (34) 3.2.1 决策树的生成 (34) 3.2.2 分类规则的提取 (377) 3.2.3模型准确性评估 (388) 3.3 本章小结 (39)

第四章实验结果分析 (40) 4.1 实验结果分析 (40) 4.1.1生成的决策树 (40) 4.1.2 分类规则的提取 (40) 4.2 本章小结 (41) 第五章总结与展望 (42) 参考文献 (44) 致谢 (45) 附录 (46)

裸子植物常用形态术语

裸子植物常用形态术语 小孢子叶球: 亦称雄球花。就是由多数小孢子叶螺旋状着生于一纵轴上形成,如马尾松等。它相当于被子植物的雄花,小孢子叶相当于雄蕊,其上的小袍子囊相当于花药(花粉囊),囊内成熟的小孢子相当于花粉。 大孢子叶球:亦称雌球花。就是由多数大孢子叶螺旋状着生于纵轴上形成的,大孢子叶相当于被子植物雌蕊的心皮,其腹面着生裸露的胚珠,随着胚珠发育成种子,大孢子叶球亦成为球果。 珠鳞: 松柏纲植物特化了的大孢子叶,似鳞片状,其腹面着生有胚珠。胚珠发育成种子后,珠鳞则木质化,又称之为种鳞(果鳞)。 珠座(领):银杏纲植物特化了的大孢子叶,环形似衣领状,其上着生胚珠。 珠托: 红豆杉科、三尖杉科植物特化了的大袍子叶,往往呈盘状或漏斗状,其上着生有胚珠,种子熟时珠托变成肉质假种皮,包被种子。 套被: 罗汉松科植物特化了大孢子叶,多呈囊状或杯状,其上着生有胚珠。种子成熟时,套被变成肉质假种皮,包被种子。 鳞盾: 种鳞上部裸露肥厚的部分。 鳞脐: 鳞盾中央或顶端凸起或凹陷处(点)。 苞鳞: 珠鳞背轴面下部较小而薄的苞片(变态叶),与鳞珠分离或结合。 气孔线: 叶上面或下面的气孔纵向连续或间断排列的线。 气孔带: 由多条气孔线紧密并生而成的带。 中脉带: 条形叶两气孔与叶缘之间凸起或微凸起的中脉部分。 边带: 气孔带与叶缘之间的有色部分(通常呈绿色)。 树脂道: 含有树脂的管道,亦称树脂管,裸子植物叶中往往具有。靠叶表皮下层细胞着生的为边生;位于叶肉薄壁组织中的为中生;靠维管束鞘着生的为内生。 裸子植物的主要特征(与被子植物比较) 科(依《中国高等植物图鉴》)70属约800余种。国产5纲8目10科34属约300种,其中银杏科、银杉属、金钱松属、水杉属、水松属、侧柏属、白豆杉属等为我国特有。 苏铁科的识别要点:常绿乔木,茎干粗壮,常不分枝。大型羽状复叶集生茎顶,幼叶拳卷,成熟叶革质,锐尖。孢子叶单性,雌雄异株,种子核果状,熟期10月。 银杏科的识别要点:落叶乔木,分枝繁多,有长、短枝。扇形叶具二叉分枝的细脉。孢子叶单性,雌雄异株,大孢子叶特化为珠领。种子核果状,熟期10月。 松科的识别要点:木本,常绿或落叶。大孢子叶特化为珠鳞,球果,种鳞与苞鳞分离。 杉科的识别要点: 木本,常绿或落叶。大孢子叶特化为珠鳞;球果。种鳞与苞鳞分离或半结合。 柏科的识别要点: 木本,常绿或落叶。大孢子叶特化为珠鳞,球果,种鳞与苞鳞完全结合。

香榧简介

香榧简介 香榧，别名中国榧，俗称妃子树。为红豆杉目、红豆杉科、榧树属常绿乔木，中国原产树种，是世界上稀有的经济树种，主要生长在中国南方较为湿润的地区，生于海拔1400米以下，温暖多雨，黄壤、红壤、黄褐土地区，目前主要分布于中国安徽黟县、浙江诸暨、富阳等地。 香榧高可达25m，是榧树中的一种，通常通过嫁接而来。 香榧生长成熟期为三年：第一年五月开花；第二年五月又开一批花，结一批果；第三年开花结果之后，第一年开花结的果实于处暑成熟。花期4月中、下旬，果熟翌年9月，其果实一簇一簇地长在枝条上，素有"三代果"之称，一棵树上，往往一年果、两年果同时存在。 香榧的果实为坚果，营养价值极高。干果称“香榧子”，为著名的干果，橄榄形，果壳较硬，内有黑色果衣包裹淡黄色果肉，可食用，营养丰富。在东亚国家榧木是被用来制作棋盘的高级木料。 形态特征 香榧为常绿乔木，嫁接树，高达20米，干基高30-60厘 米，径达1米，其上有3-4个斜上伸展的树干；小枝下 垂，一、二年生小枝绿色，三年生枝呈绿紫色或紫色； 叶深绿色，质较软；种子连肉质假种皮宽矩圆形或倒卵圆形，长3-4厘米，径1.5-2.5厘米，有白粉，干后暗紫色，有光泽，顶端具短尖头；种子矩圆状倒卵形或圆柱形，长2.7-3.2厘米，径1-1.6厘米，微有纵浅凹槽，基部尖，胚乳微内皱。[2] 生长习性 香榧正常生长生育期年平均温度14~18℃，历年≥10℃平均活动积温7000℃以上，年极端最低温度在≥-15℃，最高气温≤43.0℃，无霜期日数≥210Td，降水丰沛，年均降水量≥1200mm。

香榧为亚热带比较耐寒的树种，雌雄异株，浅根性、半阴性常绿大乔木，喜温湿润、弱光凉爽的气候环境下，朝夕多雾的溪流两旁和直射光较少而散射光较多的山腰谷地是它最佳栖息地，适宜在长江中下游以南地区，忌风口栽种。 香榧生长对土壤要求不高，适应性较强，喜微酸性到中性的壤土，即pH值为4.5-8.5，耐干旱耐贫瘠，红壤、沙（石、砾）灰土都能适应、还可在裸露的岩石缝中扎根生长。一般情况下，香榧种植地应选择在土层深厚、疏松肥沃、通透性好、排灌设施齐全的区域为最佳。 地理分布为中国特有树种，产于江苏南部、浙江、福建北部、江西北部、安徽南部，西至湖南西南部及贵州松桃等地。生于海拔1400米以下，温暖多雨，黄壤、红壤、黄褐土地区。 栽培技术 1、选择品种 香榧品种繁多，几乎每个香榧产区都有当地的乡土品种，所以在选择香榧品种时，必须要遵循“适地适树、适品种”原则，尽量选择当 地的乡土品种进行培育。如果需要引进外地的优良品种，要事先对引 种地的生态环境进行考察，只有引种地和引进地的生态环境相同或相似，引种才有可能获得成功。[5] 2、苗木培育 香榧苗木培育分两个阶段：培育实生苗；在实生苗上进行嫁接，培育嫁接苗。 3、实生苗培育 （1）种子选择 选择种子时，要根据种子颜色来选取，一般当果实假种皮由青绿转成黄绿时作为育苗种子较为适宜。种子采收后先去除假种皮，然后对种子进行层积沙藏，保持适中的干湿度，沙藏种子一般11月下旬开始陆续发芽，至翌年3月底发芽率高的达90%以上，当胚根长0.5~1.5cm时即可播种。[5]

决策树论文

决策树ID3算法在学生成绩中的应用 摘要：介绍了数据挖掘中决策树的分类方法和概念，以及著名的ID3算法，同时也介绍了ID3算法在学生成绩中的应用． 关键词：数据挖掘；知识发现；分类；决策树；ID3算法 引言： 随着数据库管理系统在教学工作中的应用，数据库积累的数据越来越多，特别是学生的成绩数据库，数据量过于庞大，但目前对这些数据的处理还只是简单的备份、查询与统计，并没有对大量的成绩数据进行深入的分析，加以捕捉有利于教学工作的信息．因此如何快速而又准确地从浩瀚的成绩数据库中提取出所需信息，就需要一种新的数据分析技术加以处理，数据挖掘技术正是解决这个问题的可行而有效的方法． 1基本原理 1．1数据挖掘基本概念 数据挖掘(Data Mining，简称DM)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又有潜在的有用信息和知识的过程[1]，是数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Databases，简称KDD)的核心．它是涉及数据库、人工智能、机械学、统计学、人工神经网络等的交叉学科．目前，常用的数据挖掘分析方法有：关联规则分析、序列模式分析、分类分析、聚类分析几种，本文选择了分类技术中的决策树用于学生成绩中的数据挖掘． 1．2决策树的分类方法和概念 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程．它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法【2 J．它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部节点进行属性值的比较，并根据不同的属性值从该节点向下分支，叶节点是要学习划分的类，从根节点到叶节点的一条路径就对应着一条分类规则，整个决策树就对应着一组析取表达式规则． 1．3ID3算法介绍 决策树归纳的基本算法是贪心算法，它以自顶向下递归的方法构造决策树．著名的决策树归纳算法ID3算法的基本策略如下： (1)树以代表训练样本的单个节点开始． (2)如果样本都在同一个类中，则这个节点成为树叶节点，并用该类标记．

攻坚克难 务实创新

攻坚克难务实创新 攻坚克难务实创新 齐心协力推进**经济社会新进展 ---在中共**镇第十一届代表大会第四次会议上的工作报告 2005年1月19日 各位代表、同志们： 如今，我受中共**镇十一届委员会的托付，向大会作工作报告，请各位代表予以审议，请列席代表提出意见。 2004年工作回忆 2004年，面对国家宏观调控和土地、电力等要素制约的新事情、新咨询题，镇党委在市委市府的正确领导下，在全镇广阔干部群众的大力支持下，统一思想，积极应对，主动习惯，保持了经济社会持续健康较快进展的良好势头。 一、经济进展态势良好，综合实力上新台阶 据统计，2004年实现国内生产总值3.93亿,同比增长12%；财政收入1680万元，同比增长8%；农民人均收入5445元，同比增长 11%。 (一)进展活力明显增强。据统计2004年全镇工业产值达15亿元，同比增长11%，技改投入8000万元，同比增长45%。 (二)企业实力明显增强。达亨制衣、博览布业步入市级规模企业行列；冠军公司、越都茶业步入市级苗子企业行列；丰利来竹制品厂、老何土特产等公司成为 **市优秀农业企业。 (三)名牌战略成效明显。在去年冠军公司“冠军牌”香榧被评为为浙江省闻名商标、浙江省名牌产品的基础上,今年老何公司的“老何牌”香榧被认定为浙江省名牌产品，榧皇公司的“榧皇”牌香榧被认定为浙江省闻名商标；野珍公司的“野珍牌”香榧被认定为绍兴市名牌产品。 (四)科技兴镇步伐加快。在有市关部门和冠军等公司的努力下，争创省级“香榧科技创新服务中心”成功。大大增强了我镇的科研实力，加快了科技兴农、科技兴镇的步伐，并且冠军公司与上海中医药大学等高等大专院校合作，已成功从香榧假种皮中提取重要抗癌物质紫杉醇，增加了香榧的附加值，促使榧农增收，榧业增效。 (五)轻纺块状明显提升。在达亨制衣、博览布业和晶伟纺织厂的带动下，我镇轻纺块状业已初步完成从有梭向无梭的转变，并逐步实现从无梭向扩幅提花剑杆的转变。一年来共新增喷丝织机 50台,剑杆织机750台，块状经济正向提质增效的方向进展。 二、外向型经济有新突破，对外水平进一步提升 今年以来，党委政府进一步强化全社会的开放意识、外向意识，在全镇范围积极营造“引外资、借外力、兴**”的进展理念，以**5000台家庭轻纺织机为依托，积极发挥**籍在外知名人士的桥梁纽带作用，努力营造“亲商、安商、富商”的投资环境，做到硬环境别脚，软环境补，物质动力别脚精神动力补。一年来招商引资又取得了新成效，实际利用外资106万美元，出口创汇1680万美元，创历史新高。与此并且，对外交流和区域合作取得新成效，与上海市静安区石门二路街道缔结友好街道，进一步提升了我镇对外开放水平，提高了**镇的知名度和妨碍力。 三、效益农业成效明显，特色产业做大做强四、村镇建设有序推进，康庄工程全面启动五、社会事业和谐进展，人民日子安居乐业 （一）社会综合管理工作成效显著。一是坚固树立稳定压到一切的指导思想，配优、配强综治队伍，配备软硬件设施。二是深入开展普法教育，加强法制宣传，促使农民学法、知

决策树在购房中的应用(论文)

决策树在购房中的应用 作者：张科 摘要：决策树是一种广泛用于数据分类的方法，也是数据挖掘中常用的方法。而C4.5是决策树算法中最为经典的算法，它与经典的ID3算法相比，将ID3的信息增益改为信息增益比，增加了对连续属性的处理。本文将深入的研究此算法，将此算法应用于购房中的数据挖掘，对收集来的购房数据进行挖掘，得到购房的决策树，实现科学、直观购房的决策。论文以PHP和MySQL实现此数据挖掘。 关键词:决策树；数据挖掘；购房 The Decision Tree application in the purchase house Author：Ke Zhang Abstract:Decision Tree is widely used in the method of data classification,and is commonly used in the method of Data Mining.however, C4.5 Decision Tree algorithm is the most classical algorithm, comparing it with classic ID3 algorithm,will modifies the information gain as the information gain ratio,and increases the processing of the continuous attributes. This article will in-depth researches this algorithm, will apply this algorithm to the Data Mining of the purchase, mines the collected purchase datas,gets the decision tree of the purchase, realizes science, accomplishes the decision of the purchase.This article realizes the Data Mining with PHP and MySQL. Keywords: Decision Tree;DataMining;purchase house. 1问题描述 1.1课题背景及研究意义 近些年来，房地产市场不断升温，房价也是节节攀升。据统计，海南海口住房2006年均价2500元每平方米，2007年上升到3500元每平方米，2008达到平均4300元每平方米，2009年升至5500元每平方米，2010年更是攀升至6700元每每平米的高价。对于普通家庭来说购买一套合适的住房可能是一生中最大的投资，仓促的做出购房决策可能会影响到家庭将来的生活质量与幸福。因此，对于很多家庭来说购房不得不慎重的考虑购房问题，再加上现在房地产市场也在不

决策树实例计算

计算题 一 1.为生产甲产品，小行星公司设计了两个基本方案：一是建大工厂，二是建小工厂。如果销路好，3年以后考虑扩建。建大工厂需投资300万元，建小工厂需投资160万元，3年后扩建另需投资140万元。扩建后可使用7年，其年度损益值与大工厂相同。每种自然状态的预测概率及年度损益值如下表： 前 3 年 后 7 年 根据上述资料试用决策树法做出决策。 四、计算题（15分）

答：建大厂收益=581-300=281 建小厂收益=447-160=287 所以应选择建小厂方案。 二 山姆公司的生产设备已经落后，需要马上更新。公司有人认为，目前产品销路增长，应在更新设备的同时扩大再生产的规模。但也有人认为，市场形势尚难判断，不如先更新设备，3年后再根据形势变化考虑扩大再生产的规模问题。这样，该公司就面临着两个决策方案。决策分析的有关资料如下： A、现在更新设备，需投资35万元， 3年后扩大生产规模，另需投资40万元。 B、现在更新设备的同时扩大再生产的规模，需投资60万元。 C、现在只更新设备，在销售情况良好时，每年可获利6万元；在销售情况不好时，每年可获利4、5万元。 D、如果现在更新与扩产同时进行，若销售情况好，前3年每年可获利12万元；后7年每年可获利15万元；若销售情况不好，每年只获利3万元。 E、每种自然状态的预测概率如下表

前 3 年 后 7 年 根据上述资料试用决策树法做出决策。 答案：

结点7收益值=0、85×7 × 15+0、15 ×7 ×3=92、4（万元） 结点8收益值=0、85×7 ×6+0、15 ×7 ×4、5=40、4（万元） 结点9收益值=0、1×7 × 15+0、9 ×7 ×3=29、4（万元） 结点10收益值=0、1×7 × 6+0、9 ×7 ×4、5=32、6（万元） 结点1收益值=0、7×[52、4+（3 × 6）]+0、3 ×[32、6+（3 × 4、5）]=63、1（万元） 结点2收益值=0、7×[92、4+（3 × 12）]+0、3 ×[29、4+（3 × 3）]=101、4（万元） 答：用决策树法进行决策应选择更新扩产方案，可获得收益41、4万元。 三 某厂准备生产Y种新产品，对未来的销售前景预测不准，可能出现高需求、中需求、低需求三种自然状态。组织有三个方案可供选择：新建一个车间；扩建原有车间；对原有车间的生产线进行局部改造。三个方案在5年内的经济效益见下表（单位：万元）： 0 1 请分别用悲观决策法、乐观决策法、最大最小后悔决策法做出决策。 悲观决策法指当存在几种自然状态的情况下，宁可把情况估计得坏一 些，从中选择一个收益最大的方案，决策稳妥可靠。按此准则，在低需求的自然状态下，5年内新建方案亏损160万，扩建方案保本，改造方案获利80万。改造方案最佳。 乐观决策法： 新建E=（0、7X600）+（1-0、7）X（-160）=372（万元） 扩建E=（0、7X400）+ （1-0、7）X0=280 （万元） 改造E=（0、7X300）+ （1-0、7）X80=234 （万元） 比较结果，新建方案最佳。 最大最小后悔决策，是用后悔值计算表进行计算的： 后悔值计算表

红豆杉纲

红豆杉纲 红豆杉纲百科名片裸子植物门常绿乔木或灌木，多分枝。叶为条形、披针形、鳞形、钻形或退化成叶状枝。孢子叶球单性异株，稀同株。胚珠生于盘状或漏斗状的珠托上，或由囊状或杯状的套被所包围。种子具肉质的假种皮或外种皮。 编辑本段简介红豆杉纲(紫杉纲)(Taxopsida)裸子植物门常绿乔木或灌木，多分枝。叶为条形、披针形、鳞形、钻形或退化成叶状枝。孢子叶球单性异株，稀同株。胚珠生于盘状或漏斗状的珠托上，或由囊状或杯状的套被所包围。种子具肉质的假种皮或外种皮。在传统的分类中，本纲植物通常被放在松柏纲(目)中，但根据它们的大孢子叶特化为鳞片状的珠托或套被，不形成球果以及种子具肉质的假种皮或外种皮等特点，从松柏纲中分出而单列1纲。红豆杉纲植物有14属，约162种，隶属于3科，即罗汉松科、三尖杉科和红豆杉科。中国有3科,7属，33种。这3科在系统发育上有紧密关系，可能来自共同的祖先。红豆杉纲代表植物红豆杉Taxus chinensis (Pilg.) Rehd.南方 红豆杉(美丽红豆杉) Taxus mairei (Lemée et Lévl.) S.Y.Hu编辑本段起源罗汉松红豆杉纲起源较早，根据已有的化石记录，红豆杉属与榧树属始见

于中侏罗纪，穗花杉属始见于晚白垩纪，至新第三纪在欧洲、亚洲及北美洲均有分布，第四纪冰期后，榧树属与穗花杉属在欧洲和欧洲与北美洲绝灭,形成为现代的分布式样。对红豆杉纲的范围和系统位置曾有不同意见。施尼（1920）根据种子及其种皮维管束分布，将三尖杉属（Ce-phalotaxus）并入。R.皮尔格（1926）则把红豆杉科的穗花杉属并入（Cephalotaxaceae）。久斗（1931）却根据雌球花的明显区别，把穗花杉属从三尖杉科分出来，作为红豆杉科一个新亚科。同年久斗与山本建立了穗花杉科（Amentotaxaceae）。塔赫塔江（1956）认为澳洲红豆杉属较为独特，其外部形态和木材结构与颇相似，将它置于罗汉松科。但多数学者认为红豆杉科5个属有许多共同之处，是较自然的分类群。弗洛林（1948）根据雌球花具单独顶生的胚珠，将红豆杉科提升到目。而H.梅尔希奥等人（1954）则将红豆杉目提升为红豆杉纲（Taxopsida）。但这个观点未得到分类、形态、解剖、胚胎、细胞、生化和植物化学家的支持，他们几乎都从各自的研究证明红豆杉科应隶属于松杉纲（或目），其亲缘关系与三尖杉科和罗汉松科密切。红豆杉科的胚珠并非真正的顶生而是假顶生，单独的胚珠是松杉植物雌球花演化的最后阶段。编辑本段特征红豆杉常绿乔木或灌木，叶线形或披针形，直或微弯，螺旋状排列或交互对生，叶柄常扭转，多少排红豆杉成二列，上面中脉明显或不明显，下面

数据挖掘论文数据集决策树分类器论文

数据挖掘论文数据集决策树分类器论文 摘要：本文针对现有的决策树分类算法中，存在若干影响运行效率的因素对避免这种重复等问题进行了探讨，提出了一种基于数据集决策树分类算法，算法使用了扫描一遍数据构建属性统计表组的方法，减小了由于连续属性值过多而使avc过大导致无法放于内存的问题。实验验证测试了本文提出的改进后算法的有效性，从而降低了算法的时间复杂性关键词：数据挖掘；分类器；决策树 research based on data sets and decision tree classifier yang peng (guangzhou panyu polytechnic,school of information engineering,guangzhou511483,china) abstract:this paper first discussed the data-browsing-repetition problem during getting the data statistical information in the stage of building decision tree classifier.based on some new published classifier algorithms,we gave out an ameliorated solution,and realized a decision tree classifier which could be applied to large scale dataset.then some actual simulation testing validated the solution’s

福建农林大学树木学考试资料

一、名词解释 1、生物学特性：树木的生长发育规律（个体发育）及生长周期各阶段的性状表现 2、生态学特性：树木在系统发育过程中形成的对环境条件的要求和适应性 3、假种皮：某些种子外覆盖的一层特殊结构。常由珠柄、珠托或胎座发育而成 4、完全花：花萼、花冠、雄蕊、雌蕊四部分俱全的花 5、边缘胎座：单心皮，子房一室，胚珠生于腹缝线上 6、中轴胎座：多心皮构成的多室子房，心皮边缘于中央形成中轴，胚珠生于中轴上 7、子房上位（下位花）：子房仅以底部和花托相连，萼片，花瓣、雄蕊着生的位置低于子房 8、子房下位（上位花）：整个子房埋于下陷的花托中，并与花托愈合，花的其余部分着生于子房以上花托的边缘 9、花程式：花的形态结构用符号及数字列成公式来表明 10、花图式：花的各部分用其横切面的简图表示其数目、离合、排列等 11、总状花序：两性花有柄排列在一细长不分枝的花序轴上 12、穗状花序：花无梗排列在细长的花序轴上 13、柔荑花序：单性花排列于一细长的花轴上，通常下垂，开花后整个花序或连果一起脱落 14、伞形花序：花梗近等长或不等长，均生于花轴的顶端 15、头状花序：花无梗，集生于一平坦或隆起的总花托(花序托)上，而成头状体 16、聚合果：由一朵花中的若干离心皮雌蕊聚生在花托上发育成果实，每一离生雌蕊形成一单果 17、聚花果：由一个花序上所有的花,包括花序轴共同发育而成的 18、柑果：由复雌蕊形成，外果皮呈革质，有精油腔，中果皮较疏松，分布有维管束，中间隔成瓣的部分是内果皮，向内生许多肉质多浆的汁囊，是食用的主要部分 19、荚果：由单雌蕊的子房发育而成，成熟后果皮沿背缝线和腹缝线两边开裂 20、蓇葖果：是由单雌蕊发育而成的果实，但成熟时，仅沿一个缝线裂开(腹缝线或背缝线) 21、梨果：由下位子房中轴胎座的复雌蕊发育而成，花托强烈增大且肉质化并与果皮愈合，外、中果皮肉质化而无明显界限，内果皮常革质，为一假果 22、翅果：果皮伸长成翅 23、掌状复叶：小叶都生于总叶柄的顶端,呈掌状排列 24、三出复叶：仅有3片小叶着生在总叶柄的顶端 25、单生复叶：两个侧生小叶退化,而其总叶柄与顶生小叶连接处有关节 二、重点掌握内容与主要科属种 1、两个学说与两个系统、植物学名、根据（温度、水分、土壤酸碱度）划分树种 1.光：光是绿色植物生命和能量的源泉。不同树种需光性不同，可分三类： （1）喜光树种（阳性树种）（2）耐荫树种（阴性树种）（3）中等耐荫树种（中性树种）2.温度：温度是树木分布的主导因素。根据植物对温度的适应性可分四类： （1）最喜温树种（热带树种）（2）喜温树种（亚热带树种） （3）耐寒树种（温带树种）（4）最耐寒树种（寒带树种） 不同树种及同一树种随树龄与所处环境条件不同其要求与适应的温度范围大小不同。 3.水分：水分是决定树木生存、影响分布与生长发育的重要条件之一。不同树种对水分的需求与适应不同，可分三类：（1）旱生树种（2）湿生树种（3）中生树种 4、真花学说——哈钦松系统，假花学说——恩格勒系统

分类论文决策树相关算法论文：决策树相关算法研究

分类论文决策树相关算法论文：决策树相关算法研究 摘要：id3算法和c4.5算法是经典的决策树算法，通过对id3算法和c4.5算法的数据结构、算法描述和分裂属性选取等方面进行比较，为其他研究者提供参考。 关键词：分类；id3；c4.5 an association explore based on decision tree algorithm wang hui, hou chuan-yu (school of information engineering, suzhou university, suzhou 234000, china) abstract: id3 algorithm and c4.5algorithm is classic decision tree algorithm in data mining. the article has some comparisons about c4.5 algorithm and id3 algorithm ,for example, data structure of decision tree, the process of algorithm of c4.5 and id3, and the choice of division attribute and so on, in order to provide this for others. key words: categories; id3; c4.5 随着计算机的普及和网络的高速发展，人们获得信息的途径越来越多，同时获取信息的量呈几何级数的方式增长。如何从海量信息获得有用知识用于决策，成为大家关注的问