| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关技术与基础理论 | 第14-19页 |
| 2.1 MVC设计模式 | 第14-15页 |
| 2.2 RNN神经网络 | 第15-17页 |
| 2.3 物联网技术 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 水肥一体化云系统需求分析 | 第19-24页 |
| 3.1 业务需求分析 | 第19页 |
| 3.2 功能性需求分析 | 第19-21页 |
| 3.3 非功能性需求分析 | 第21-23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 基于RNN循环神经网络的水肥一体化控制算法 | 第24-34页 |
| 4.1 智能农业的水肥控制概述 | 第24-25页 |
| 4.2 水肥一体化控制算法 | 第25-29页 |
| 4.2.1 农田水肥需求 | 第25-27页 |
| 4.2.2 水肥一体控制 | 第27-29页 |
| 4.3 参数确定 | 第29-30页 |
| 4.4 试验结果分析 | 第30-33页 |
| 4.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 基于物联网技术的水肥一体化云系统设计 | 第34-50页 |
| 5.1 系统总体设计 | 第34-37页 |
| 5.1.1 系统设计的原则与目标 | 第34-35页 |
| 5.1.2 系统架构 | 第35-36页 |
| 5.1.3 功能系统划分 | 第36-37页 |
| 5.2 系统功能模块分析与设计 | 第37-45页 |
| 5.2.1 农田墒情监测模块 | 第37-38页 |
| 5.2.2 数据汇聚与存储模块 | 第38-41页 |
| 5.2.3 水肥一体化控制模块 | 第41-42页 |
| 5.2.4 农业数据分析模块 | 第42-45页 |
| 5.3 数据库设计 | 第45-49页 |
| 5.3.1 数据库设计概述 | 第45-46页 |
| 5.3.2 数据库详细设计 | 第46-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 水肥一体化云系统的实现 | 第50-60页 |
| 6.1 主要功能模块实现 | 第50-59页 |
| 6.1.1 农田墒情监测模块的实现 | 第50-52页 |
| 6.1.2 数据汇聚与存储模块的实现 | 第52-54页 |
| 6.1.3 水肥一体化控制模块的实现 | 第54-57页 |
| 6.1.4 农业数据分析模块的实现 | 第57-59页 |
| 6.2 本章小结 | 第59-60页 |
| 第7章 系统测试 | 第60-65页 |
| 7.1 系统功能测试 | 第60-63页 |
| 7.1.1 软件测试概述 | 第60-62页 |
| 7.1.2 测试用例 | 第62-63页 |
| 7.2 系统非功能非功能测试 | 第63-64页 |
| 7.2.1 性能测试 | 第63页 |
| 7.2.2 兼容性测试 | 第63页 |
| 7.2.3 安全性测试 | 第63-64页 |
| 7.2.4 数据访问测试 | 第64页 |
| 7.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
| 攻读硕士期间发表论文的论文和科研成果 | 第71-72页 |