| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第14-15页 |
| 1.3.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.4 研究创新点 | 第16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-19页 |
| 第2章 相关理论及技术 | 第19-35页 |
| 2.1 聚类分析法简介 | 第19-21页 |
| 2.2 层次分析法 | 第21-25页 |
| 2.2.1 层次分析法介绍 | 第21页 |
| 2.2.2 层次分析法步骤 | 第21-24页 |
| 2.2.3 层次分析法优点 | 第24-25页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第25-31页 |
| 2.3.1 人工神经网络简介 | 第25-27页 |
| 2.3.2 BP网络 | 第27-31页 |
| 2.4 遗传算法 | 第31-32页 |
| 2.4.1 遗传算法的定义及特点 | 第31-32页 |
| 2.4.2 遗传算法的基本步骤 | 第32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-35页 |
| 第3章 基于层次分析法的评价指标体系确定 | 第35-49页 |
| 3.1 种植类农产品质量安全评价概述 | 第35-36页 |
| 3.1.1 种植类农产品质量安全目的 | 第35页 |
| 3.1.2 种植类农产品质量安全指标体系构建原则 | 第35-36页 |
| 3.2 种植类农产品质量安全指标体系的确立 | 第36-43页 |
| 3.2.1 应用聚类分析对种植类农产品进行划分 | 第37-39页 |
| 3.2.2 种植类农产品各指标含义 | 第39-43页 |
| 3.3 应用AHP确定指标权重并对种植类农产品质量安全进行评价 | 第43-47页 |
| 3.3.1 应用AHP确定指标权重 | 第43-45页 |
| 3.3.2 种植类农产品质量安全评分 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于遗传算法优化BP神经网络的农产品质量安全评价 | 第49-65页 |
| 4.1 基于BP算法的农产品质量评价 | 第49-56页 |
| 4.1.1 BP神经网络应用于农产品质量评价安全的基本思路 | 第49-50页 |
| 4.1.2 基于BP神经网络的农产品质量安全评价模型结构设计 | 第50-51页 |
| 4.1.3 BP神经网络的MATLAB实现及结果分析 | 第51-56页 |
| 4.1.4 评价系统 | 第56页 |
| 4.2 BP神经网络的缺陷及改进 | 第56-58页 |
| 4.3 遗传算法优化BP网络的农产品质量安全评价 | 第58-63页 |
| 4.3.1 GA算法优化BP神经网络权值和阈值的主要步骤 | 第58-60页 |
| 4.3.2 GA-BP神经网络在种植类农产品质量安全评价中的应用 | 第60-61页 |
| 4.3.3 实验结果对比分析 | 第61-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 种植类农产品质量安全评价系统的应用 | 第65-73页 |
| 5.1 应用系统总体设计 | 第65-68页 |
| 5.1.1 系统设计目标 | 第65页 |
| 5.1.2 系统运行环境 | 第65-66页 |
| 5.1.3 系统架构设计 | 第66-67页 |
| 5.1.4 应用系统功能设计 | 第67-68页 |
| 5.2 数据库设计 | 第68-70页 |
| 5.3 系统运行实现 | 第70-72页 |
| 5.3.1 系统初始设置 | 第70-71页 |
| 5.3.2 种植类农产品质量安全新闻 | 第71页 |
| 5.3.3 种植类农产品质量安全评价 | 第71-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 本文总结 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
