基于智慧农业的农产品可溯源平台
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1.绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题背景及国内外发展情况 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题意义 | 第11页 |
| 1.2 理论基础 | 第11-13页 |
| 1.2.1 智慧农业平台概述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 智慧农业平台的关键技术 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文框架结构 | 第13-15页 |
| 2.系统需求 | 第15-19页 |
| 2.1 系统概述 | 第15-16页 |
| 2.2 系统功能需求 | 第16-17页 |
| 2.2.1 环境数据实时监控 | 第16页 |
| 2.2.2 智能报警系统 | 第16页 |
| 2.2.3 远程自动控制 | 第16页 |
| 2.2.4 视频监控系统 | 第16-17页 |
| 2.2.5 数据分析 | 第17页 |
| 2.2.6 农产品溯源功能 | 第17页 |
| 2.3 其他需求 | 第17-19页 |
| 2.3.1 性能需求 | 第17-18页 |
| 2.3.2 硬件需求 | 第18页 |
| 2.3.3 安全性需求 | 第18-19页 |
| 3.系统结构设计 | 第19-26页 |
| 3.1 系统总体结构 | 第19页 |
| 3.2 系统应用功能 | 第19-20页 |
| 3.2.1 系统应用框架 | 第19-20页 |
| 3.2.2 系统功能模块 | 第20页 |
| 3.3 智慧农业平台系统硬件及网络 | 第20-23页 |
| 3.3.1 平台系统网络设计 | 第20-21页 |
| 3.3.2 平台系统硬件 | 第21-23页 |
| 3.4 中心平台软件架构及相关技术 | 第23-26页 |
| 3.4.1 平台系统架构 | 第23-24页 |
| 3.4.2 相关技术介绍及选择原因 | 第24-26页 |
| 4.农业监控系统设计 | 第26-39页 |
| 4.1 数据采集详细设计 | 第26-30页 |
| 4.1.1 数据采集协议 | 第27-28页 |
| 4.1.2 数据采集过程 | 第28-30页 |
| 4.2 生产监控详细设计 | 第30-39页 |
| 5.溯源功能详细设计 | 第39-50页 |
| 5.1 溯源信息载体 | 第39-40页 |
| 5.2 溯源功能详细设计 | 第40-50页 |
| 5.2.1 溯源信息管理 | 第43-44页 |
| 5.2.2 溯源信息查询 | 第44-50页 |
| 6.质量预测模块详细设计 | 第50-63页 |
| 6.1 数据预处理 | 第50-51页 |
| 6.1.1 缺省值处理 | 第50页 |
| 6.1.2 异常值处理 | 第50-51页 |
| 6.2 主元分析理论基础 | 第51-54页 |
| 6.2.1 K-L变换原理 | 第51-52页 |
| 6.2.2 主元的性质及推导 | 第52-54页 |
| 6.3 神经网络理论 | 第54-57页 |
| 6.3.1 神经网络的互连结构 | 第55页 |
| 6.3.2 BP神经网络 | 第55-57页 |
| 6.4 PCA-BP神经网络模型 | 第57-63页 |
| 6.4.1 数据归一化处理 | 第57-58页 |
| 6.4.2 PCA-BP神经网络模型结构 | 第58页 |
| 6.4.5 PCA-BP神经网络模型训练和测试 | 第58-63页 |
| 7.总结 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |
