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大樱桃常见病害智能诊断系统的研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13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
    1.3 研究内容与技术路线第13-14页
    1.4 本文的组织结构第14-16页
第二章 大樱桃病害知识库及诊断分析第16-22页
    2.1 大樱桃病害知识库第16-19页
        2.1.1 大樱桃病害知识第16页
        2.1.2 大樱桃病害知识获取第16-17页
        2.1.3 大樱桃病害知识分类第17-18页
        2.1.4 大樱桃病害知识表示第18-19页
    2.2 大樱桃病害诊断第19-21页
        2.2.1 大樱桃病害诊断要素第19页
        2.2.2 大樱桃病害诊断参数第19-20页
        2.2.3 大樱桃病害诊断逻辑第20-21页
    2.3 本章小结第21-22页
第三章 基于改进BP网络的诊断模型第22-36页
    3.1 BP神经网络第22-24页
        3.1.1 BP神经网络基本原理第22-23页
        3.1.2 BP算法分析第23-24页
    3.2 基于遗传算法改进BP神经网络第24-27页
        3.2.1 遗传算法与BP神经网络的融合第24页
        3.2.2 基于遗传算法改进BP神经网络的算法设计第24-27页
    3.3 诊断模型的构建第27-32页
        3.3.1 网络结构设计第27页
        3.3.2 输入层设计第27-28页
        3.3.3 隐含层设计第28-30页
        3.3.4 输出层设计第30页
        3.3.5 设置训练参数第30-32页
    3.4 实验验证与结果分析第32-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第四章 系统设计与实现第36-47页
    4.1 系统开发环境及关键技术第36-37页
        4.1.1 系统开发环境第36页
        4.1.2 系统开发关键技术第36-37页
    4.2 系统设计第37-41页
        4.2.1 系统架构设计第38-39页
        4.2.2 功能模块设计第39-40页
        4.2.3 数据库设计第40-41页
    4.3 系统功能实现第41-44页
    4.4 系统测试与评价第44-46页
        4.4.1 系统测试第44-46页
        4.4.2 系统评价第46页
    4.5 本章小结第46-47页
第五章 总结与展望第47-48页
    5.1 总结第47页
    5.2 展望第47-48页
参考文献第48-51页
附录 大樱桃病害及诊断参数编码表第51-55页
致谢第55-56页
作者简介第56页

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