| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引论 | 第7-16页 |
| ·论文背景、目的及意义 | 第7-14页 |
| ·论文研究背景 | 第7-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 专家系统的知识表示方法 | 第16-22页 |
| ·系统结构 | 第16页 |
| ·利用分类式产生规则建立知识库 | 第16-21页 |
| ·传统规则的知识表示 | 第16-17页 |
| ·分类产生式规则的定义 | 第17页 |
| ·分类规则的表示形式 | 第17-18页 |
| ·分类规则的推理 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 计算机预测预报系统的原理 | 第22-31页 |
| ·预测预报方法综述 | 第22-23页 |
| ·预测预报的类别 | 第23-24页 |
| ·按预测内容分类 | 第23-24页 |
| ·按预测时间长短分类 | 第24页 |
| ·计算机预测预报系统的基本模型 | 第24-25页 |
| ·计算机预测预报系统的结构 | 第25-26页 |
| ·数据采集系统 | 第26-30页 |
| ·数据采集系统的组成和原理 | 第26-27页 |
| ·数据采集系统的应用 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 计算机预测预报系统中应用性评估模型 | 第31-38页 |
| ·GIS技术在洪灾风险评估中的应用 | 第31-32页 |
| ·动物感染疫病流行状况的评估模型 | 第32-34页 |
| ·实验室检测最小样本数确定模型 | 第34-35页 |
| ·干旱风险评价模型 | 第35-36页 |
| ·风雹灾害风险评估模型 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 预测预报系统技术 | 第38-50页 |
| ·人工神经网络 | 第38-46页 |
| ·人工神经网络简介 | 第38页 |
| ·人工神经网络在农业中的应用 | 第38-39页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第39-40页 |
| ·人工神经网络的模型 | 第40-44页 |
| ·改进后的BP网络 | 第44-46页 |
| ·马尔柯夫链 | 第46-47页 |
| ·MySQL数据库 | 第47-49页 |
| ·Java技术 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 马铃薯晚疫病预测预报系统应用 | 第50-64页 |
| ·马铃薯晚疫病预测预报系统的研究及应用现状 | 第50-51页 |
| ·国内外马铃薯晚疫病预测预报系统的研究现状 | 第50-51页 |
| ·马铃薯晚疫病预测预报系统所面临的问题 | 第51页 |
| ·马铃薯晚疫病预测预报系统的设计与实现 | 第51-64页 |
| ·登录页面的实现 | 第52-56页 |
| ·用户管理页面的实现 | 第56-59页 |
| ·Visua1 C++6.0数据库访问技术 | 第59-60页 |
| ·Visual C++6.0与Matlab6的混合编程 | 第60-64页 |
| 第7章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·研究结论 | 第64页 |
| ·不足与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |