| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 应用背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的研究内容及安排 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 粮库智能控制系统方案设计 | 第15-37页 |
| 2.1 系统总体方案 | 第15-16页 |
| 2.1.1 系统总体设计 | 第15-16页 |
| 2.1.2 系统技术指标 | 第16页 |
| 2.2 Lora通信技术 | 第16-21页 |
| 2.2.1 Lora通信技术原理 | 第17页 |
| 2.2.2 Lora通信技术网络结构 | 第17-20页 |
| 2.2.3 Lora通信技术特点 | 第20-21页 |
| 2.3 终端硬件设计 | 第21-26页 |
| 2.3.1 外围电路 | 第21-22页 |
| 2.3.2 主控单元 | 第22-23页 |
| 2.3.3 无线模块 | 第23-24页 |
| 2.3.4 RS485接口电路 | 第24-25页 |
| 2.3.5 终端模块实物图 | 第25-26页 |
| 2.4 集中器硬件设计 | 第26-27页 |
| 2.4.1 以太网接口 | 第26-27页 |
| 2.4.2 集中器实物图 | 第27页 |
| 2.5 系统软件设计 | 第27-33页 |
| 2.5.1 实时操作系统μC/OS-Ⅱ | 第27-28页 |
| 2.5.2 TCP/IP协议 | 第28页 |
| 2.5.3 通信协议简述 | 第28-30页 |
| 2.5.4 终端软件设计 | 第30-31页 |
| 2.5.5 终端软件实现 | 第31-32页 |
| 2.5.6 集中器软件设计 | 第32页 |
| 2.5.7 集中器软件实现 | 第32-33页 |
| 2.6 通信功能测试 | 第33-36页 |
| 2.6.1 终端与集中器通信测试 | 第33-34页 |
| 2.6.2 集中器与服务器之间通信测试 | 第34-36页 |
| 2.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 粮情检测系统 | 第37-54页 |
| 3.1 粮堆温度测量 | 第37-40页 |
| 3.1.1 DS18B20温度传感器 | 第37-38页 |
| 3.1.2 测温具体实现 | 第38-39页 |
| 3.1.3 测温功能测试 | 第39-40页 |
| 3.2 气温气湿测量 | 第40-44页 |
| 3.2.1 SHT31温湿度传感器 | 第41-42页 |
| 3.2.2 测温湿度具体实现 | 第42-43页 |
| 3.2.3 检测温湿度功能测试 | 第43-44页 |
| 3.3 粮食含水量测量 | 第44-45页 |
| 3.3.1 含水量测量传感器 | 第44-45页 |
| 3.3.2 粮食含水量检测实现 | 第45页 |
| 3.4 气体浓度检测 | 第45-48页 |
| 3.4.1 气体浓度检测传感器 | 第45-46页 |
| 3.4.2 气体浓度检测具体实现 | 第46-47页 |
| 3.4.3 CO_2浓度检测功能测试 | 第47-48页 |
| 3.5 通风控制 | 第48-49页 |
| 3.5.1 通风控制具体实现 | 第48-49页 |
| 3.6 门窗监控及防盗系统 | 第49-53页 |
| 3.6.1 门窗监控系统的实现 | 第50-52页 |
| 3.6.2 门窗监控系统功能测试 | 第52-53页 |
| 3.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 分类算法概述 | 第54-70页 |
| 4.1 支持向量机(SVM) | 第54-63页 |
| 4.1.1 支持向量机基本方法 | 第54-59页 |
| 4.1.2 SVM多分类方法基本原理 | 第59-63页 |
| 4.2 最小二乘支持向量机 | 第63-65页 |
| 4.3 PSO算法介绍 | 第65-69页 |
| 4.3.1 PSO算法基本原理 | 第66-68页 |
| 4.3.2 PSO算法的参数设置 | 第68-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 基于PSO-LSSVM粮情安全检测方法的实现 | 第70-80页 |
| 5.1 基于PSO-LSSVM粮情检测算法流程 | 第70-71页 |
| 5.2 PSO-LSSVM在粮情检测中的应用 | 第71-73页 |
| 5.2.1 实验数据说明 | 第71-73页 |
| 5.2.2 实验参数设定 | 第73页 |
| 5.3 PSO-LSSVM粮情分析算法有效性分析 | 第73-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第86页 |