| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·花卉病害研究进展 | 第13-14页 |
| ·国外花卉病害研究进展 | 第13页 |
| ·我国花卉病害研究进展 | 第13-14页 |
| ·人工神经网络在植物病虫害中的应用现状 | 第14-17页 |
| ·人工神经网络在小麦病虫害中的应用 | 第15页 |
| ·人工神经网络在水稻病虫害中的应用 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络在棉花病虫害中的应用 | 第16页 |
| ·人工神经网络在其它植物病虫害中的应用 | 第16-17页 |
| ·研究的主要内容 | 第17-18页 |
| ·研究的主要目标和技术路线 | 第18-20页 |
| 第2章 人工神经网络和遗传算法理论 | 第20-32页 |
| ·人工神经网络理论 | 第20-25页 |
| ·人工神经网络的发展与介绍 | 第20页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络的模型 | 第21-22页 |
| ·BP 神经网络 | 第22页 |
| ·BP 网络结构 | 第22-23页 |
| ·BP 网络的学习算法 | 第23-25页 |
| ·遗传算法 | 第25-32页 |
| ·遗传算法基本理论 | 第25页 |
| ·遗传算法的主要特点 | 第25-26页 |
| ·编码 | 第26页 |
| ·初始群体的设定 | 第26-27页 |
| ·适应度函数 | 第27页 |
| ·遗传操作 | 第27-30页 |
| ·选择算子 | 第27-28页 |
| ·交叉算子 | 第28-29页 |
| ·变异算子 | 第29-30页 |
| ·算法的终止条件 | 第30页 |
| ·遗传算法的一般步骤 | 第30-32页 |
| 第3章 建立基于遗传BP 神经网络的温室月季病害预测模型 | 第32-52页 |
| ·BP 神经网络模型的建立 | 第32-40页 |
| ·实验数据采集 | 第32页 |
| ·病害感病指数调查方法 | 第32-33页 |
| ·光合特性测定法研究 | 第33-36页 |
| ·叶片净光合速率的测定 | 第33-34页 |
| ·叶片叶绿素荧光参数的测定 | 第34页 |
| ·结果与分析 | 第34-36页 |
| ·实验数据的初步处理 | 第36-38页 |
| ·BP 神经网络的设计 | 第38-40页 |
| ·网络层数的确定 | 第38页 |
| ·输入和输出层节点数确定 | 第38页 |
| ·确定隐含层节点数 | 第38-39页 |
| ·学习速率的确定 | 第39-40页 |
| ·动量项的确定 | 第40页 |
| ·BP 神经网络和遗传算法的结合 | 第40-41页 |
| ·数据仿真及结果分析 | 第41-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 系统设计与实现 | 第52-62页 |
| ·系统实现的关键技术 | 第52-56页 |
| ·Visual C++语言 | 第52页 |
| ·Matlab 技术 | 第52页 |
| ·Matlab 和Visual C++的混合编程 | 第52-56页 |
| ·Matlab 环境编译设置 | 第53页 |
| ·Visual C++编译环境设置 | 第53-56页 |
| ·系统的结构和功能设计 | 第56-60页 |
| ·系统结构 | 第56页 |
| ·系统功能实现 | 第56-60页 |
| ·账户系统 | 第56-57页 |
| ·数据管理系统 | 第57页 |
| ·病害查询系统 | 第57-58页 |
| ·病害预测系统 | 第58-60页 |
| ·系统帮助 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 附录 | 第70-82页 |
| 作者简介 | 第82-83页 |
| 学习经历 | 第82页 |
| 在读期间参加的课题 | 第82页 |
| 在读期间发表的论文 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |