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本書以林下參光環境為研究對象，在前期研究成果基礎上，提出一種非線性快速傅裡葉分解算法來解決光環境實測信號的隨機干擾噪聲，同時運用機器學習和模式識別理論，構建了基於偏最小二乘回歸算法（PLS）的淨光合速率分析模型和基於適應神經網絡模糊推理系統方法（ANFIS）的淨光合速率預測模型，並通過對有代表性的試驗樣地進行了的數據採樣，驗證了所建模型的有效性和可行性，進而利用自主設計的自適應數據處理算法，設計了開發林下參種植光照情況實時監測和採集系統，最後基於MATLAB平臺完成林下參種植光環境預測、評價系統的集成開發，進而獲得林下參種植光環境的地域栽培適宜性綜合評價指數，作為指導林下參種植的重要依據。
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