基于诱捕技术的储粮害虫生长趋势模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第8页 |
| ·储粮害虫虫口密度研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容与研究思路 | 第10-11页 |
| ·本文的组织架构 | 第11-14页 |
| 第二章 相关技术与理论基础 | 第14-26页 |
| ·诱捕技术的基础与应用 | 第14-19页 |
| ·诱捕技术的发展历程 | 第14-15页 |
| ·诱捕器的原理分析 | 第15-17页 |
| ·诱捕器的布点规则 | 第17-18页 |
| ·诱捕器的应用 | 第18-19页 |
| ·害虫检测与预测的基础应用与理论 | 第19-25页 |
| ·害虫检测的基础应用与理论 | 第19-22页 |
| ·害虫预测的基础理论 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 粮堆生态系统与诱捕数量的相关性分析 | 第26-36页 |
| ·粮堆生态系统概述 | 第26-29页 |
| ·储粮生态系统的特点 | 第26-27页 |
| ·粮堆生态系统的主要因子 | 第27-29页 |
| ·粮堆内害虫的发生规律 | 第29页 |
| ·实验方案 | 第29-31页 |
| ·温湿度集成传感器的布点方案 | 第29-30页 |
| ·诱捕器的布点方案 | 第30-31页 |
| ·实验结果 | 第31-34页 |
| ·害虫的发生情况 | 第31页 |
| ·温度因子与诱捕数量的相关性 | 第31-33页 |
| ·湿度因子与诱捕数量的相关性 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 储粮害虫生长趋势模型研究 | 第36-50页 |
| ·深度学习算法分析 | 第36-41页 |
| ·问题引入 | 第36-37页 |
| ·算法的基本思想 | 第37-38页 |
| ·算法的基本模型 | 第38-41页 |
| ·基于DBN的虫口密度预测模型研究 | 第41-45页 |
| ·建模方法 | 第41-42页 |
| ·数据归一化处理 | 第42-43页 |
| ·隐含层数与神经元个数的确定 | 第43-45页 |
| ·模型训练过程 | 第45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 个人简介 | 第60页 |
