摘要 | 第3-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
绪论 | 第9-11页 |
第一篇 文献综述 | 第11-20页 |
第一章 国内外研究现状 | 第11-14页 |
1.1 研究依据与意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
第二章 关键技术原理 | 第14-20页 |
2.1 预测模型相关算法 | 第14-17页 |
2.2 系统开发相关技术 | 第17-19页 |
2.3 本章小结 | 第19-20页 |
第二篇 研究内容 | 第20-45页 |
第一章 研究内容与技术路线 | 第20-23页 |
1.1 研究内容与方法 | 第20页 |
1.2 技术设计 | 第20-21页 |
1.3 技术路线 | 第21-22页 |
1.4 本章小结 | 第22-23页 |
第二章 基于混沌搜索算法优化遗传算法的实现 | 第23-27页 |
2.1 遗传算法的特点 | 第23页 |
2.2 混沌优化基本流程 | 第23-24页 |
2.3 基于混沌搜索优化的遗传算法 | 第24-26页 |
2.4 本章小结 | 第26-27页 |
第三章 构建基于融合算法的产量损失预测模型 | 第27-34页 |
3.1 RBF神经网络优化指标选取 | 第27-28页 |
3.2 混沌-遗传算法的RBF神经网络实现 | 第28-30页 |
3.3 结果与讨论 | 第30-33页 |
3.4 本章小结 | 第33-34页 |
第四章 大豆虫害智能化管理决策系统功能的验证与实现 | 第34-45页 |
4.1 需求与可行性分析 | 第34页 |
4.2 系统总体设计 | 第34-38页 |
4.3 系统功能实现 | 第38-44页 |
4.4 本章小结 | 第44-45页 |
结论与展望 | 第45-47页 |
一、总结 | 第45-46页 |
二、展望 | 第46-47页 |
参考文献 | 第47-50页 |
作者简介 | 第50-51页 |
致谢 | 第51页 |