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基于BP神经网络的黄瓜光合速率预测模型研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-12页
第一章 绪论第12-17页
   ·研究背景和意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-14页
     ·光合速率模型相关研究第13-14页
     ·神经网络相关研究第14页
   ·研究内容第14-15页
   ·技术路线第15-16页
   ·章节安排第16-17页
第二章 黄瓜多因子嵌套试验与分析第17-28页
   ·光合作用机理分析第17-18页
   ·试验条件第18-19页
   ·试验方案第19-20页
   ·试验方法第20-24页
     ·仪器介绍第20页
     ·仪器特点第20-21页
     ·光合测定过程中的注意事项第21页
     ·试验过程第21-24页
   ·试验结果与分析第24-27页
     ·叶绿素数据分析第24-25页
     ·幼苗期与开花结果期试验数据分析第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 BP神经网络参数的选取第28-37页
   ·BP神经网络建模方法第28-29页
   ·试验数据预处理第29-31页
   ·BP神经网络参数确定第31-36页
     ·网络层数的确定第31-32页
     ·输入和输出层节点数的确定第32-33页
     ·隐节点数的设计第33-34页
     ·网络传递函数的确定第34-36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 黄瓜光合速率预测模型分析第37-49页
   ·融合叶绿素含量的光合速率预测模型构建第37-44页
     ·三种网络训练方法对比第37-42页
     ·融合叶绿素含量与未融合叶绿素含量的黄瓜幼苗光合速率预测模型第42-44页
   ·融合阶段参数的黄瓜全程光合速率预测模型构建第44-48页
     ·黄瓜分阶段光合速率训练曲线第44-47页
     ·黄瓜分阶段光合速率预测模型第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第五章 总结与展望第49-52页
   ·总结第49页
   ·创新点第49-50页
   ·展望第50-52页
参考文献第52-56页
致谢第56-57页
作者简介第57页

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