| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 引言 | 第8-24页 |
| ·研究目的和意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·国内研究现状 | 第8-11页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·小麦赤霉病研究现状 | 第12-16页 |
| ·小麦赤霉病的分布与危害 | 第12-13页 |
| ·麦赤霉病的症状 | 第13页 |
| ·小麦赤霉病发生与流行的特点 | 第13-14页 |
| ·影响小麦赤霉病发生与流行的因素 | 第14-15页 |
| ·小麦赤霉病的研究动态 | 第15-16页 |
| ·预测预报方法综述 | 第16-20页 |
| ·回归分析法 | 第16页 |
| ·神经网络 | 第16-18页 |
| ·灰色系统 | 第18-19页 |
| ·“3S”技术和“3G”方法 | 第19-20页 |
| ·研究中存在的问题和难点 | 第20-21页 |
| ·小麦预测模型在实际中的应用和拓展 | 第21页 |
| ·本文主要工作及其创新点 | 第21-22页 |
| ·本文的研究思路 | 第22-24页 |
| 2 数据来源及其预处理 | 第24-26页 |
| ·小麦赤霉病预测步骤 | 第24页 |
| ·数据来源 | 第24页 |
| ·小麦病害发生程度预测原始数据预处理方法 | 第24-26页 |
| 3 投影寻踪结合 BP 神经网络理论 | 第26-34页 |
| ·投影寻踪产生背景 | 第26页 |
| ·投影寻踪的基本思想 | 第26-27页 |
| ·投影寻踪技术的特点 | 第27-28页 |
| ·投影寻踪的基本概念 | 第28-29页 |
| ·线性投影 | 第28页 |
| ·投影指标 | 第28-29页 |
| ·最佳投影方向 | 第29页 |
| ·投影寻踪聚类模型的求解算法 | 第29-31页 |
| ·遗传算法概述 | 第29页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第29页 |
| ·遗传算法的特点及局限性 | 第29-31页 |
| ·BP 神经网络理论 | 第31-34页 |
| ·BP 网络结构 | 第31-32页 |
| ·BP 网络设计技巧 | 第32-34页 |
| 4 小麦赤霉病发生程度预测 | 第34-44页 |
| ·变量的选取 | 第34页 |
| ·小麦赤霉病发生程度预测函数 | 第34页 |
| ·运用逐步回归的小麦赤霉病预测模型 | 第34-36页 |
| ·逐步回归模型简介 | 第34-35页 |
| ·运用逐步回归模型预测小麦病害 | 第35-36页 |
| ·投影寻踪聚类结合BP 神经网络的预测分析 | 第36-42页 |
| ·研究背景 | 第36-37页 |
| ·运用投影寻踪聚类结合BP 神经网络模型预测小麦赤霉病 | 第37-42页 |
| ·2 种方法结果比较分析 | 第42-43页 |
| ·结论及存在问题 | 第43-44页 |
| 5 小麦预测模型在实际中的应用和拓展 | 第44-49页 |
| ·3G 技术在农业信息采集中的应用 | 第44-46页 |
| ·系统硬件设计 | 第44-45页 |
| ·系统软件设计 | 第45-46页 |
| ·基于投影寻踪和神经网络技术的农业信息数据采集预测系统 | 第46-48页 |
| ·投影寻踪和神经网络 | 第47-48页 |
| ·系统软件 | 第48页 |
| ·总结 | 第48-49页 |
| 6 结论与讨论 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·讨论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 个人简介 | 第60页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第60页 |