基于BP网络的小麦病害诊断专家系统的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 存在问题 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 小麦病害诊断专家系统的设计 | 第16-24页 |
| 2.1 神经网络专家系统 | 第16-18页 |
| 2.1.1 神经网络专家系统概念 | 第16页 |
| 2.1.2 神经元网络专家系统结构 | 第16-17页 |
| 2.1.3 神经网络专家系统特点 | 第17-18页 |
| 2.2 小麦病害诊断专家系统分析 | 第18-19页 |
| 2.2.1 需求分析 | 第18页 |
| 2.2.2 用户分析 | 第18-19页 |
| 2.2.3 功能分析 | 第19页 |
| 2.3 小麦病害诊断专家系统设计 | 第19-23页 |
| 2.3.1 系统设计原则 | 第19-20页 |
| 2.3.2 系统架构设计 | 第20-21页 |
| 2.3.3 系统功能设计 | 第21-22页 |
| 2.3.4 系统数据库设计 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 小麦病害知识分析与知识表示 | 第24-33页 |
| 3.1 知识分类 | 第24-25页 |
| 3.2 领域知识获取与病害特征选择 | 第25-29页 |
| 3.2.1 领域知识获取 | 第25-27页 |
| 3.2.2 病害特征选择 | 第27-29页 |
| 3.3 知识表示 | 第29-30页 |
| 3.3.1 领域知识的表示 | 第29页 |
| 3.3.2 神经网络知识的表示 | 第29-30页 |
| 3.4 病害信息预处理 | 第30-32页 |
| 3.4.1 病害特征编码 | 第30-31页 |
| 3.4.2 病害编码 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于BP网络的小麦病害诊断模型 | 第33-42页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第33-36页 |
| 4.1.1 BP神经网络概念 | 第33页 |
| 4.1.2 BP神经网络算法实现 | 第33-36页 |
| 4.2 基于BP网络推理机的结构设计 | 第36-37页 |
| 4.3 基于BP网络的诊断模型设计 | 第37-39页 |
| 4.3.1 网络拓扑结构设计 | 第37-38页 |
| 4.3.2 设置网络训练参数 | 第38-39页 |
| 4.4 实验验证与结果分析 | 第39-41页 |
| 4.4.1 训练样本 | 第39-40页 |
| 4.4.2 N折交叉验证 | 第40页 |
| 4.4.3 结果分析 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 小麦病害诊断专家系统实现 | 第42-46页 |
| 5.1 开发平台 | 第42页 |
| 5.2 开发工具 | 第42页 |
| 5.2.1 MyEclipse10 | 第42页 |
| 5.2.2 Tomcat服务器 | 第42页 |
| 5.3 数据库的连接实现 | 第42-43页 |
| 5.4 主要功能实现 | 第43-45页 |
| 5.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-47页 |
| 6.1 总结 | 第46页 |
| 6.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 作者简介 | 第51页 |
