| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究目的及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文工作 | 第12-13页 |
| 第2章 背景知识 | 第13-24页 |
| ·人工神经网络理论 | 第13-18页 |
| ·人工神经网络的相关基本概念 | 第13-16页 |
| ·神经网络的学习方式与学习算法 | 第16-18页 |
| ·粗糙集理论 | 第18-21页 |
| ·粗糙集的约简与核 | 第18-19页 |
| ·粗糙集在本文应用的几个关键技术 | 第19-21页 |
| ·粗糙集与人工神经网络在预测研究上的应用 | 第21-23页 |
| ·人工神经网络在相关预测方面的应用 | 第21页 |
| ·粗糙集与神经网络相结合的现有成果 | 第21-22页 |
| ·虫害预测概述以及研究现状 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于粗糙集与神经网络相结合预测模型的改进 | 第24-33页 |
| ·粗糙集与人工神经网络的结合方式 | 第24-25页 |
| ·粗糙集与BP 算法相结合改进 | 第25-29页 |
| ·标准BP 算法原理 | 第25-26页 |
| ·标准BP 算法局限性 | 第26-27页 |
| ·BP 算法改进 | 第27-29页 |
| ·优化方法的选择 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 粗糙集与人工神经网络的虫害预测模型设计 | 第33-40页 |
| ·粗糙集与人工神经网络的区别与联系 | 第33-34页 |
| ·粗糙集用于神经网络数据预处理 | 第34-35页 |
| ·粗糙集数据预处理原理 | 第34页 |
| ·数据预处理基本流程 | 第34-35页 |
| ·预测虫害发生的BP 网络设计 | 第35-36页 |
| ·粗糙集与人工神经网络的虫害预测模型 | 第36-39页 |
| ·模型系统结构 | 第36-37页 |
| ·系统基本流程 | 第37-38页 |
| ·开发语言 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 粗糙集支持的人工神经网络在虫害预测中的应用 | 第40-49页 |
| ·粗糙集约简算法处理样本数据 | 第40-42页 |
| ·预测模型的Matlab 实现 | 第42-45页 |
| ·神经网络的Matlab 仿真 | 第45-47页 |
| ·相关方法比较 | 第47-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 结论与展望 | 第49-51页 |
| ·结论与不足 | 第49-50页 |
| ·进一步工作 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |