| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第8-11页 |
| ·我国水资源现状 | 第8-9页 |
| ·农业节水灌溉的需求 | 第9-11页 |
| ·农业物联网研究 | 第11-14页 |
| ·物联网技术的兴起 | 第11-12页 |
| ·国内外物联网在灌溉方面的应用 | 第12-14页 |
| ·研究目的意义与内容 | 第14-16页 |
| ·研究目的意义 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究内容与结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 基于物联网智能灌溉系统的总体设计 | 第16-26页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·系统的构架划分原则 | 第16-17页 |
| ·基于物联网灌溉系统的体系结构 | 第17-19页 |
| ·物联网感知层 | 第18页 |
| ·物联网网络层 | 第18页 |
| ·物联网应用层 | 第18-19页 |
| ·基于物联网灌溉系统的关键技术 | 第19-25页 |
| ·感知层关键技术 | 第19-21页 |
| ·网络层关键技术 | 第21页 |
| ·应用层关键技术 | 第21-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于NLPCA-RBF神经网络的番茄蒸散量预测 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·番茄需水量研究 | 第26-28页 |
| ·农田水量平衡 | 第26-27页 |
| ·生理周期的影响 | 第27-28页 |
| ·蒸散量的计算方法研究 | 第28-30页 |
| ·水量平衡法 | 第28-29页 |
| ·蒸渗仪法 | 第29页 |
| ·涡度相关法 | 第29-30页 |
| ·遥感方法 | 第30页 |
| ·基于NLPCA-RBF神经网络的番茄蒸散量预测 | 第30-37页 |
| ·非线性主成分分析法 | 第31-32页 |
| ·RBF神经网络原理 | 第32-33页 |
| ·模型试验 | 第33-36页 |
| ·网络训练与模型检验 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于模糊控制的智能灌溉决策设计 | 第38-52页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·智能灌溉控制策略的研究 | 第38-40页 |
| ·模糊理论 | 第40-41页 |
| ·模糊控制系统的基本结构 | 第41-45页 |
| ·模糊控制系统的组成 | 第41页 |
| ·模糊控制器的基本结构 | 第41-45页 |
| ·灌溉系统模糊控制器的设计步骤 | 第45-49页 |
| ·输入、输出变量的模糊化 | 第45-46页 |
| ·确定各模糊变量的隶属函数 | 第46-48页 |
| ·建立模糊控制规则 | 第48页 |
| ·模糊推理 | 第48-49页 |
| ·解模糊 | 第49页 |
| ·应用试验 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 智能灌溉系统的软硬件设计 | 第52-68页 |
| ·智能灌溉系统的功能及机构设计 | 第52-53页 |
| ·系统功能简介 | 第52页 |
| ·系统功能模块 | 第52-53页 |
| ·传感器网络节点硬件组成 | 第53-56页 |
| ·最小系统 | 第53-55页 |
| ·外围设备 | 第55-56页 |
| ·系统软件功能设计 | 第56-65页 |
| ·系统传输协议介绍 | 第56-57页 |
| ·协调器的软件设计 | 第57-60页 |
| ·服务器程序设计 | 第60-65页 |
| ·系统测试 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 个人简介 | 第76-77页 |
| 在读期间发表的论文 | 第77页 |