基于RS理论与模糊推理的农业病虫害预测预报
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 论文研究的意义 | 第10-11页 |
| 1.3 课题来源 | 第11页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4.1 病虫害预测预报系统的研究 | 第11-12页 |
| 1.4.2 信息技术在植保的应用 | 第12页 |
| 1.5 研究的目的以及研究的内容及创新 | 第12-15页 |
| 1.5.1 研究目的 | 第12-13页 |
| 1.5.2 研究的内容 | 第13页 |
| 1.5.3 主要创新点 | 第13-15页 |
| 第2章 RS理论与模糊推理 | 第15-24页 |
| 2.1 知识表示 | 第15页 |
| 2.2 RS的基本知识 | 第15-20页 |
| 2.2.1 RS的概念 | 第15-17页 |
| 2.2.2 知识约简 | 第17-20页 |
| 2.3 RS理论的优点 | 第20页 |
| 2.4 RS理论的研究现状 | 第20页 |
| 2.5 模糊推理的含义 | 第20-21页 |
| 2.6 模糊集的知识 | 第21-22页 |
| 2.7 模糊集的应用 | 第22页 |
| 2.8 RS理论与模糊推理在农业病虫害上的应用 | 第22-24页 |
| 第3章 粗糙集的应用 | 第24-29页 |
| 3.1 数据预处理 | 第24页 |
| 3.2 连续属性值的离散化 | 第24-26页 |
| 3.2.1 连续属性值离散化的基础知识 | 第24-25页 |
| 3.2.2 连续属性值的离散化算法 | 第25-26页 |
| 3.3 缺失值处理 | 第26-29页 |
| 3.3.1 决策表补齐 | 第26-28页 |
| 3.3.2 直接处理方式 | 第28-29页 |
| 第4章 属性约简算法改进 | 第29-39页 |
| 4.1 完备信息系统下的属性约简 | 第29页 |
| 4.2 不完备信息系统下的属性约简算法改进 | 第29-35页 |
| 4.2.1 基于信息量的算法 | 第29-32页 |
| 4.2.2 基于链表的改进算法 | 第32-35页 |
| 4.3 改进属性重要度的集值信息系统约简算法 | 第35-39页 |
| 第5章 WebGIS实现技术 | 第39-47页 |
| 5.1 WebGIS的简介及特点 | 第39-40页 |
| 5.2 WebGIS体系结构 | 第40-43页 |
| 5.2.1 WebGIS的体系结构模式 | 第40-41页 |
| 5.2.2 WebGIS的实现技术 | 第41-43页 |
| 5.3 ArcGIS Server的地理处理服务 | 第43-45页 |
| 5.4 系统空间数据库设计 | 第45-47页 |
| 5.4.1 空间数据库模型 | 第45-46页 |
| 5.4.2 空间数据引擎ArcSDE | 第46页 |
| 5.4.3 数据库的实现 | 第46-47页 |
| 第6章 水稻病虫害预测与诊断分析 | 第47-53页 |
| 6.1 病虫害的预测预报模型 | 第47页 |
| 6.2 短期预测模型 | 第47-48页 |
| 6.2.1 有效积温模型 | 第47-48页 |
| 6.2.2 发育进度预测法 | 第48页 |
| 6.3 中长期预测模型 | 第48-51页 |
| 6.4 病害的诊断模型 | 第51-53页 |
| 第7章 病虫害预测预报系统设计 | 第53-64页 |
| 7.1 开发环境 | 第53页 |
| 7.2 系统功能模块设计 | 第53-55页 |
| 7.2.1 病虫害的预测预报 | 第53-54页 |
| 7.2.2 病虫害的诊断 | 第54-55页 |
| 7.3 数据库设计 | 第55-60页 |
| 7.3.1 空间数据库设计 | 第55-57页 |
| 7.3.2 属性数据库设计 | 第57-60页 |
| 7.4 预测预报系统的设计与实现 | 第60-64页 |
| 7.4.1 用户模块 | 第60页 |
| 7.4.2 病虫害预测预报 | 第60-64页 |
| 第8章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 8.1 工作总结 | 第64页 |
| 8.2 论文后续展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士期间的学术论文 | 第71页 |
