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 |