基于GPS土壤水肥检测系统的研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·发展精确农业的意义 | 第7-10页 |
| ·精确农业的定义 | 第7页 |
| ·发展精确农业的意义 | 第7-8页 |
| ·我国发展精确农业的必要性 | 第8-10页 |
| ·目前我国精确农业的发展现状 | 第10-11页 |
| ·自动水肥检测系统中的关键技术 | 第11-12页 |
| ·本论文的研究内容 | 第12-14页 |
| ·设计水肥检测线路 | 第12页 |
| ·设计传感元件 | 第12-13页 |
| ·对水肥检测进行非线性校正 | 第13页 |
| ·对电容式水肥传感器进行温度补偿 | 第13-14页 |
| 第二章 硬件系统设计 | 第14-20页 |
| ·硬件总体构成 | 第14页 |
| ·水肥在线检测系统 | 第14-20页 |
| ·电容传感器 | 第15-16页 |
| ·数字温度传感器 | 第16页 |
| ·阻容脉冲转换电路 | 第16-17页 |
| ·GPS轨道记录仪 | 第17-19页 |
| ·RS485通讯模块 | 第19-20页 |
| 第三章 传感元件设计 | 第20-25页 |
| ·传统电容传感器的应用及其局限性 | 第20页 |
| ·单片式电容传感器的工作原理 | 第20-21页 |
| ·单片式电容传感器的结构设计 | 第21页 |
| ·单片式电容传感器电容值的定量计算 | 第21-23页 |
| ·单片式电容传感器结构优化设计 | 第23-25页 |
| ·传感器主要尺寸参数对传感器特性的影响 | 第23-24页 |
| ·传感器尺寸设计 | 第24-25页 |
| 第四章 检测数据处理 | 第25-46页 |
| ·人工神经网络与模糊系统 | 第25-32页 |
| ·神经网络与模糊系统结合的数学基础 | 第25-27页 |
| ·BP神经网络的基础知识 | 第27-29页 |
| ·人工神经网络与模糊系统的结合 | 第29-32页 |
| ·模糊 BP 神经网络在系统中的应用 | 第32-33页 |
| ·模糊神经网络的设计流程 | 第32-33页 |
| ·模糊BP神经网络结构的选取 | 第33页 |
| ·输入因素隶属函数的建立 | 第33-35页 |
| ·BP 网络参数设计 | 第35-39页 |
| ·输入层与输出层结点的确立 | 第35页 |
| ·训练样本和检验样本的确立 | 第35-37页 |
| ·隐含层结点的确定 | 第37-39页 |
| ·训练结果及仿真分析 | 第39-46页 |
| 第五章 总结 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 摘要 | 第49-51页 |
| Abstract | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
