| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究意义和目的 | 第9-10页 |
| ·智能决策支持系统 | 第10-12页 |
| ·决策问题分类 | 第10页 |
| ·智能决策支持系统 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·在农业领域中的应用 | 第12-13页 |
| ·在葡萄领域中的应用 | 第13-15页 |
| ·IDSS 目前存在的问题 | 第15-16页 |
| ·研究的主要内容 | 第16-17页 |
| ·研究的技术路线 | 第17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 面向对象的XML 葡萄病害知识表示方法 | 第18-27页 |
| ·葡萄病害知识 | 第18页 |
| ·知识获取途径 | 第18-19页 |
| ·葡萄症状观察和描述 | 第19-21页 |
| ·知识表示方法 | 第21-24页 |
| ·常见的知识表示形式 | 第21-22页 |
| ·XML | 第22-23页 |
| ·面向对象的XML 葡萄病害知识表示方法 | 第23-24页 |
| ·知识存储和管理 | 第24-26页 |
| ·XML 与关系数据库模式映射 | 第24-26页 |
| ·XML 与数据库的数据转换步骤 | 第26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于模糊神经网络的葡萄病害诊断模型 | 第27-44页 |
| ·模糊理论 | 第27-31页 |
| ·模糊性 | 第27页 |
| ·模糊集合与隶属函数 | 第27-28页 |
| ·模糊关系及模糊推理 | 第28-29页 |
| ·语言变量与模糊逻辑 | 第29页 |
| ·模糊逻辑用于葡萄病害诊断 | 第29-30页 |
| ·葡萄症状隶属度研究 | 第30-31页 |
| ·葡萄症状相似隶属度研究 | 第31页 |
| ·人工神经网络 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络原理 | 第32页 |
| ·人工神经网络用于病害诊断的研究现状与发展 | 第32页 |
| ·BP 网络 | 第32-35页 |
| ·BP 算法 | 第33-34页 |
| ·BP 网络的训练步骤 | 第34页 |
| ·BP 算法改进方法 | 第34-35页 |
| ·模糊神经网络 | 第35-36页 |
| ·基于模糊神经网络的葡萄病害诊断模型 | 第36-42页 |
| ·模糊神经网络的结构 | 第36-37页 |
| ·确定输入、输出的神经元数 | 第37页 |
| ·确定隐层神经元数 | 第37-38页 |
| ·产生样本集 | 第38-40页 |
| ·确定训练参数 | 第40-41页 |
| ·网络泛化能力的改进 | 第41-42页 |
| ·仿真 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第44-58页 |
| ·系统总体结构 | 第44-45页 |
| ·J2EE 框架简介 | 第44页 |
| ·系统总体结构 | 第44-45页 |
| ·系统功能设计 | 第45-48页 |
| ·专家知识模块 | 第45-47页 |
| ·诊断决策模块 | 第47页 |
| ·维护模块 | 第47-48页 |
| ·三库设计 | 第48-50页 |
| ·知识库和数据库设计 | 第48-49页 |
| ·诊断模型设计 | 第49-50页 |
| ·系统开发关键技术 | 第50-54页 |
| ·MATLAB Web Server 的配置和开发 | 第50-52页 |
| ·XML 与数据库之间数据交互 | 第52-54页 |
| ·MATLAB 读取TXT 文件 | 第54页 |
| ·系统测试与评价 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-58页 |
| 第五章 结论与展望 | 第58-59页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |