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棉花种植智能管理信息系统的设计与实现--以泰安市为例

中文摘要第8-10页
Abstract第10-11页
1 绪论第12-20页
    1.1 研究目的与意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 国外棉花信息化管理研究现状第13页
        1.2.2 我国棉花信息化管理研究现状第13-14页
        1.2.3 棉花产量预测和支持向量机预测研究现状第14-16页
        1.2.4 棉铃虫预测和BP神经网络预测虫害研究现状第16-17页
    1.3 研究内容第17-18页
    1.4 技术路线第18页
    1.5 论文结构第18-20页
2 关键技术第20-30页
    2.1 B/S体系结构第20页
    2.2 MVC设计模式第20-21页
    2.3 MySQL数据库第21-22页
    2.4 JDBC技术第22页
    2.5 相关算法第22-29页
        2.5.1 支持向量机第22-25页
        2.5.2 BP神经网络第25-29页
    2.6 本章小结第29-30页
3 需求分析第30-38页
    3.1 系统建设目标第30页
    3.2 可行性分析第30-31页
    3.3 功能需求分析第31-35页
    3.4 功能用例分析第35-36页
    3.5 棉花产量和棉铃虫情预测第36-37页
        3.5.1 棉花产量预测第36页
        3.5.2 棉铃虫情预测第36-37页
    3.6 本章小结第37-38页
4 系统设计第38-50页
    4.1 设计原则第38页
    4.2 总体设计第38-39页
    4.3 详细设计第39-41页
    4.4 数据库设计第41-45页
        4.4.1 设计原则第41页
        4.4.2 概念结构设计第41-42页
        4.4.3 数据库表设计第42-45页
    4.5 模型设计第45-49页
        4.5.1 支持向量机预测模型第45-47页
        4.5.2 BP网络预测模型第47-49页
    4.6 本章小结第49-50页
5 系统实现第50-65页
    5.1 开发工具及环境配置第50页
    5.2 系统模块功能第50-58页
        5.2.1 注册与登录第50-51页
        5.2.2 信息检索第51-53页
        5.2.3 种植管理第53-57页
        5.2.4 数据分析第57-58页
    5.3 预测模型第58-64页
        5.3.1 棉花产量预测模型第58-62页
        5.3.2 棉铃虫虫害预测模型第62-64页
    5.4 本章小结第64-65页
6 系统测试第65-70页
    6.1 测试环境第65页
    6.2 模块功能测试第65-69页
        6.2.1 登录与注册第65-66页
        6.2.2 信息检索第66-68页
        6.2.3 种植管理第68页
        6.2.4 数据分析第68-69页
    6.3 本章小结第69-70页
7 总结与展望第70-72页
    7.1 总结第70页
    7.2 展望第70-72页
参考文献第72-75页
致谢第75页

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