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基于多源信息融合的水产养殖安全溯源系统研究

摘要第2-4页
abstract第4-6页
第1章 前言第10-26页
    1.1 研究背景第10-22页
        1.1.1 水产养殖安全溯源现状及趋势第10-14页
        1.1.2 农业领域的多源信息采集第14-18页
        1.1.3 多源信息融合技术研究进展第18-22页
    1.2 研究的目的与意义第22-23页
    1.3 主要研究内容与技术路线第23-25页
        1.3.1 研究内容第23页
        1.3.2 研究方法第23-24页
        1.3.3 技术路线第24-25页
    1.4 论文组织第25-26页
第2章 水产养殖多源信息采集机制与模型第26-66页
    2.1 水产养殖多源信息的智能采集机制第26-27页
    2.2 UAV信息采集第27-38页
        2.2.1 UAV技术第27-28页
        2.2.2 水产养殖中的UAV设计第28-34页
        2.2.3 UAV传感信息采集第34-38页
    2.3 二维码信息采集第38-45页
        2.3.1 二维码技术第38-40页
        2.3.2 水产养殖环境中的QR二维码设计第40-43页
        2.3.3 水产养殖过程(饲料、药品、巡塘)空间多维图像信息采集模型第43-45页
    2.4 WSN信息智能采集第45-55页
        2.4.1 WSN技术第45页
        2.4.2 水产养殖环境中的WSN设计第45-47页
        2.4.3 养殖环境信息采集第47-55页
    2.5 多源信息的数据融合第55-65页
    2.6 本章小结第65-66页
第3章 水产养殖安全溯源体系架构第66-87页
    3.1 总体框架第66-74页
        3.1.1 系统需求分析第66-68页
        3.1.2 HACCP质量安全关键控制点第68-72页
        3.1.3 水产养殖安全溯源模型第72-74页
    3.2 水产品安全追溯码第74-80页
        3.2.1 GS1国际编码体系第75-76页
        3.2.2 EAN/UCC-128 的水产养殖产品编码设计第76-80页
    3.3 追溯算法第80-84页
    3.4 数据交换第84-86页
    3.5 本章小结第86-87页
第4章 基于角色、位置和时间的三维可信空间溯源数据模型第87-100页
    4.1 基于GEO-T-RT的可信管理第87-92页
        4.1.1 可信管理第87-89页
        4.1.2 基于GEO-T-RT的三维可信管理第89-91页
        4.1.3 GEO-T-RT模型的三维可信度与管理模型评价第91-92页
    4.2 三维可信溯源数据系统结构第92-93页
    4.3 位置服务第93-95页
    4.4 时间服务第95-98页
    4.5 基于移动互联网技术的三维溯源模型实现第98-99页
    4.6 本章小结第99-100页
第5章 系统设计与开发第100-115页
    5.1 数据库设计第100-104页
        5.1.1 数据编码第100-101页
        5.1.2 数据库结构第101-104页
    5.2 主要模块与功能第104-109页
        5.2.1 系统管理模块第104页
        5.2.2 养殖基本信息管理模块第104-106页
        5.2.3 养殖安全管理模块第106-107页
        5.2.4 出塘管理第107-108页
        5.2.5 质量追溯模块第108-109页
    5.3 系统开发与实现第109-113页
        5.3.1 开发平台与开发环境第109页
        5.3.2 B/S的系统开发第109-111页
        5.3.3 移动端的系统开发第111-113页
        5.3.4 WebGIS的系统开发第113页
    5.4 本章小结第113-115页
第6章 系统实施与分析评价第115-134页
    6.1 系统实施第115-122页
    6.2 数据分析与评价第122-133页
        6.2.1 数据源第122页
        6.2.2 数据标定试验第122-127页
        6.2.3 数据修复预处理第127-128页
        6.2.4 养殖水体溶解氧变化分析第128-129页
        6.2.5 溶解氧预测分析第129-132页
        6.2.6 效益分析第132-133页
    6.3 本章小结第133-134页
第7章 结论与展望第134-138页
    7.1 主要结论与讨论第134-135页
    7.2 论文的创新点第135-136页
    7.3 存在的主要问题及建议第136页
    7.4 未来展望第136-138页
致谢第138-139页
参考文献第139-147页
附录A 在读期间的科研项目、论文、专利、软件著作权第147-148页

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