| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 引言 | 第7-13页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第8-10页 |
| ·课题的研究内容、研究目标,以及关键技术 | 第10-13页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·采取的技术路线 | 第11-13页 |
| 2 抽样技术 | 第13-19页 |
| ·传统抽样(Conventional sampling) | 第13-14页 |
| ·简单随机抽样 | 第13页 |
| ·系统抽样 | 第13-14页 |
| ·分层随机抽样 | 第14页 |
| ·网格抽样(Grid sampling) | 第14-15页 |
| ·指导抽样(Directed sampling) | 第15-16页 |
| ·空间抽样问题 | 第16-17页 |
| ·土壤采样的设计方法 | 第17-19页 |
| 3 土壤养分空间变异研究 | 第19-26页 |
| ·常规分析 | 第19-23页 |
| ·各营养元素的分布情况 | 第23-26页 |
| 4 土壤养分流失评价模型 | 第26-31页 |
| ·土壤各元素数据预处理 | 第26-28页 |
| ·对比模型的建立 | 第28-31页 |
| ·理想化数学模型 | 第28页 |
| ·实际数学模型 | 第28-31页 |
| 5 BP神经网络在土壤养分等级划分中的应用 | 第31-47页 |
| ·灰色关联模型 | 第31-32页 |
| ·主成分分析方法 | 第32-36页 |
| ·BP神经网络的建立 | 第36-45页 |
| ·人工神经网络的应用及存在的问题 | 第36页 |
| ·BP网络结构概述 | 第36-38页 |
| ·BP网络的建立及参数设置 | 第38-42页 |
| ·输入数据预处理 | 第42-45页 |
| ·BP神经网络土壤养分划分模型 | 第45-47页 |
| 6 结论与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 个人简介 | 第52页 |
| 在读期间发表的学术论文及科研情况 | 第52页 |