| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-13页 |
| 1.2.1 小麦白粉病发生流行与气象条件的关系 | 第11-12页 |
| 1.2.2 小麦白粉病发生流行与气候条件的关系 | 第12-13页 |
| 1.3 小麦白粉病发生流行的预报方法 | 第13-14页 |
| 1.4 贝叶斯网络 | 第14-18页 |
| 1.4.1 贝叶斯网络基本概念与原理 | 第14-16页 |
| 1.4.2 贝叶斯网络的基本结构 | 第16-17页 |
| 1.4.3 贝叶斯网络学习和推理 | 第17-18页 |
| 1.4.4 贝叶斯网络应用 | 第18页 |
| 1.5 课题来源 | 第18-19页 |
| 2 研究内容和方法 | 第19-24页 |
| 2.1 研究内容 | 第19-20页 |
| 2.2 技术路线 | 第20页 |
| 2.3 资料来源 | 第20-22页 |
| 2.4 研究方法 | 第22-23页 |
| 2.4.1 相关分析 | 第22页 |
| 2.4.2 路径分析 | 第22-23页 |
| 2.4.3 贝叶斯网络研究方法 | 第23页 |
| 2.5 软件环境 | 第23-24页 |
| 3 结果与分析 | 第24-54页 |
| 3.1 河北省流行小麦白粉病等级的网络关系的建立 | 第24-34页 |
| 3.1.1 数据准备 | 第24页 |
| 3.1.2 气候指标网络的建立 | 第24-32页 |
| 3.1.3 气候因子偏相关分析 | 第32-33页 |
| 3.1.4 实时气象因子筛选 | 第33-34页 |
| 3.2 河北省小麦白粉病流行等级贝叶斯网络模型的建立与验证 | 第34-54页 |
| 3.2.1 河北省小麦白粉病流行等级贝叶斯网络的建立 | 第34-45页 |
| 3.2.2 贝叶斯网络模型的验证 | 第45-50页 |
| 3.2.3 贝叶斯预报模型与传统预报模型对比分析 | 第50-51页 |
| 3.2.4 贝叶斯网络在各县小麦白粉病预报中的实际检验 | 第51-54页 |
| 4 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 附录 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果清单 | 第68页 |
