基于模糊评价方法的农产品质量溯源系统的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国内外综合评价算法的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.2 国内外溯源技术应的用研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第19-30页 |
| 2.1 问题的提出 | 第19页 |
| 2.2 运算方法、算子及评价指标的确定 | 第19-22页 |
| 2.2.1 运算方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 合成运算算子 | 第20页 |
| 2.2.3 评价指标的确定 | 第20-22页 |
| 2.3 权数确定方法的相关理论与技术 | 第22-24页 |
| 2.3.1 简单赋权法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 阈域赋权法 | 第23页 |
| 2.3.3 贡献率法 | 第23页 |
| 2.3.4 相对贡献率法 | 第23-24页 |
| 2.4 分形学的特点和研究方法 | 第24-29页 |
| 2.4.1 “自相似性”的普遍性 | 第24-25页 |
| 2.4.2 分形特征“精细结构”与“自相似性” | 第25-26页 |
| 2.4.3 分形的研究方法 | 第26-28页 |
| 2.4.4 粒子的“扩散－聚集”模型 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 改进的模糊评价算法研究 | 第30-42页 |
| 3.1 权数分配方案的改进 | 第30-32页 |
| 3.2 影响程度与浓度关系研究 | 第32-35页 |
| 3.2.1 浓度与隶属度的关系研究 | 第32-35页 |
| 3.2.2 隶属度算法描述 | 第35页 |
| 3.3 污染物浓度时间序列的研究 | 第35-38页 |
| 3.3.1 时间序列问题的分形处理 | 第36页 |
| 3.3.2 时间序列分形维数的算法 | 第36-37页 |
| 3.3.3 分形维数算法描述 | 第37-38页 |
| 3.4 改进的模糊评价算法 | 第38-41页 |
| 3.4.1 算法改进之处 | 第38页 |
| 3.4.2 改进的评价算法描述 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 模糊评价算法在溯源系统中的验证 | 第42-54页 |
| 4.1 溯源模型的设计 | 第42-43页 |
| 4.2 系统结构与功能设计 | 第43-44页 |
| 4.3 系统功能实现 | 第44-46页 |
| 4.3.1 网站管理端的设计 | 第44-45页 |
| 4.3.2 溯源信息查询及客户评价功能的实现 | 第45-46页 |
| 4.4 溯源码设计 | 第46-48页 |
| 4.5 实验内容及结果分析 | 第48-53页 |
| 4.5.1 实验环境及实验内容 | 第48-52页 |
| 4.5.2 实验结果及分析 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
