蛋鸡育雏舍环境监测与舍内环境状况评估系统研究
摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第9-13页 |
1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
1.2 鸡舍环境监测预警系统国内外研究现状 | 第9-11页 |
1.3 环境评价模型的国内外研究现状 | 第11-12页 |
1.4 主要研究内容 | 第12-13页 |
2 鸡舍预警系统的硬件设计 | 第13-25页 |
2.1 监测对象的确定 | 第13-14页 |
2.2 需求分析 | 第14页 |
2.3 设计原则 | 第14-15页 |
2.4 系统总体结构设计 | 第15-25页 |
2.4.1 MCU模块的选型及设计 | 第16-17页 |
2.4.2 系统的主控模块设计 | 第17-20页 |
2.4.3 系统的从控模块设计 | 第20-25页 |
3 预警系统的软件程序设计 | 第25-38页 |
3.1 预警系统的软件设计 | 第25-29页 |
3.1.1 报警系统主程序流程图 | 第25-27页 |
3.1.2 温湿度采集子程序设计 | 第27页 |
3.1.3 气体传感器的子程序设置 | 第27-28页 |
3.1.4 液晶显示子程序设置 | 第28-29页 |
3.2 远程监控系统的软件设计 | 第29-32页 |
3.2.1 登录界面程序设计 | 第29-30页 |
3.2.2 监控界面程序设计 | 第30-32页 |
3.3 无线传输协议设计 | 第32-35页 |
3.3.1 数据帧的设计 | 第32-34页 |
3.3.2 环境参数信息数据帧长度选择 | 第34-35页 |
3.4 网络通信设计 | 第35-36页 |
3.5 系统的性能测试 | 第36-38页 |
3.5.1 不同传输速率下的通讯距离 | 第36-37页 |
3.5.2 不同通讯距离下的丢包率 | 第37页 |
3.5.3 系统报警测试结果 | 第37-38页 |
4 鸡舍环境质量评价 | 第38-54页 |
4.1 试验材料与方法 | 第39-40页 |
4.2 人工神经网络评价法 | 第40-46页 |
4.2.1 人工神经网络原理 | 第40页 |
4.2.2 BP神经网络原理 | 第40-42页 |
4.2.3 BP神经网络的设计方法 | 第42-43页 |
4.2.4 BP神经网络评价方法 | 第43-46页 |
4.3 主成分分析评价法 | 第46-52页 |
4.3.1 主成分分析法原理 | 第46-47页 |
4.3.2 主成分分析的一般步骤 | 第47-48页 |
4.3.3 使用的软件 | 第48-49页 |
4.3.4 主成分分析的评价方法 | 第49-52页 |
4.3.5 试验结果及分析 | 第52页 |
4.3.6 讨论 | 第52页 |
4.4 鸡舍的环境评价 | 第52-53页 |
4.5 总结 | 第53-54页 |
5 结论与展望 | 第54-56页 |
5.1 结论 | 第54页 |
5.2 创新点 | 第54页 |
5.3 展望 | 第54-56页 |
参考文献 | 第56-60页 |
在读期间发表的论文 | 第60-61页 |
作者简介 | 第61-62页 |
致谢 | 第62-63页 |
详细摘要 | 第63-64页 |