| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第10-36页 |
| 1.1 植物电生理数据共享和分析的研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第10-33页 |
| 1.3 目前存在的问题和挑战 | 第33-34页 |
| 1.4 研究内容和技术路线 | 第34-35页 |
| 1.5 论文组织 | 第35页 |
| 1.6 小结 | 第35-36页 |
| 第二章 植物动作电位信号的分类算法 | 第36-53页 |
| 2.1 概述 | 第36页 |
| 2.2 电信号的识别和分类算法研究 | 第36-39页 |
| 2.3 植物电信号分类算法 | 第39-45页 |
| 2.4 实验设计 | 第45-46页 |
| 2.5 结果与讨论 | 第46-51页 |
| 2.6 结果讨论 | 第51-52页 |
| 2.7 小结 | 第52-53页 |
| 第三章 基于格兰杰和传递熵的植物电信号因果网络推理 | 第53-78页 |
| 3.1 概述 | 第53-54页 |
| 3.2 因果网络的推理方法 | 第54-58页 |
| 3.3 实验数据 | 第58-59页 |
| 3.4 实验结果和讨论 | 第59-77页 |
| 3.5 小结 | 第77-78页 |
| 第四章 植物电生理多源数据的共享存储 | 第78-92页 |
| 4.1 概述 | 第78页 |
| 4.2 数据存储的关键技术 | 第78-82页 |
| 4.3 植物电生理多源数据存储设计 | 第82-87页 |
| 4.5 实验结果与讨论 | 第87-91页 |
| 4.6 小结 | 第91-92页 |
| 第五章 基于WEB的植物电信号数据分析 | 第92-111页 |
| 5.0 概述 | 第92页 |
| 5.1 系统总体架构 | 第92-93页 |
| 5.2 关键技术 | 第93-97页 |
| 5.3 植物电信号在线分析方法 | 第97-103页 |
| 5.4 基于WEB的植物电信号在线分析方法实现与测试 | 第103-109页 |
| 5.5 小结 | 第109-111页 |
| 第六章 总结与展望 | 第111-113页 |
| 6.1 总结 | 第111页 |
| 6.2 创新点 | 第111-112页 |
| 6.3 展望 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
| 作者简介 | 第133-134页 |