| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 作物生长过程最优参数提取机制的研究 | 第13-21页 |
| ·作物生长过程环境参数获取 | 第13-15页 |
| ·利用评分系统对最优参数提取机制改进 | 第15-19页 |
| ·基于经验农民的最优参数提取机制 | 第15-16页 |
| ·利用评分系统对参数提取机制的优化 | 第16-18页 |
| ·优化后的最优参数提取机制的优点 | 第18-19页 |
| ·基于自更新的最优参数提取机制的设计 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 温室控制参数优化模型的研究 | 第21-34页 |
| ·RBF 神经网络 | 第21-24页 |
| ·RBF 神经网络原理 | 第21-23页 |
| ·RBF 神经网络结构及优点 | 第23-24页 |
| ·利用 OCA 客观聚类对 RBF 神经网络改进 | 第24-32页 |
| ·OCA 客观聚类 | 第24-26页 |
| ·基于 OCA 客观聚类的 RBF 神经网络 | 第26-30页 |
| ·实验结果对比分析 | 第30-32页 |
| ·温室控制参数优化模型设计 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于 Apriori 算法的商品推荐模型的设计 | 第34-45页 |
| ·关联规则 | 第34-39页 |
| ·关联规则概述 | 第34-35页 |
| ·Apriori 算法 | 第35-39页 |
| ·Apriori 算法的优化 | 第39-43页 |
| ·优化方法 | 第39-42页 |
| ·实验结果对比分析 | 第42-43页 |
| ·商品推荐模型的设计 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 系统的设计与实现 | 第45-68页 |
| ·系统开发环境及架构设计 | 第45-46页 |
| ·系统的功能分析 | 第46-52页 |
| ·系统前台功能设计 | 第46-50页 |
| ·系统后台功能设计 | 第50-51页 |
| ·系统数据库设计 | 第51-52页 |
| ·系统实现 | 第52-63页 |
| ·系统前台的实现 | 第52-60页 |
| ·系统后台的实现 | 第60-63页 |
| ·系统研究内容的实现 | 第63-68页 |
| ·作物生长过程最优参数提取机制的实现 | 第63-65页 |
| ·温室控制参数优化模型的实现 | 第65页 |
| ·商品推荐模型的实现 | 第65-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表及录用论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |