| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 前言 | 第7-8页 |
| 第一章 研究综述 | 第8-17页 |
| 1.1 计算机自动识别系统的研究进展 | 第8-13页 |
| 1.1.1 计算机对物体轮廓的识别 | 第9-11页 |
| 1.1.2 计算机对颜色的识别 | 第11-12页 |
| 1.1.3 计算机分类器的发展 | 第12-13页 |
| 1.2 昆虫自动识别系统的研究进展 | 第13-14页 |
| 1.2.1 计算机能够识别的昆虫形态特征类型 | 第13-14页 |
| 1.2.2 实现自动识别的昆虫类群 | 第14页 |
| 1.3 自动识别昆虫研究中存在的问题 | 第14-17页 |
| 1.3.1 系统设计流程中存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.3.2 现有的昆虫自动识别系统存在的主要问题 | 第15-17页 |
| 第二章 基于翅轮廓特征的昆虫自动识别系统 | 第17-38页 |
| 引言 | 第17页 |
| 2.1 材料与系统设计 | 第17-27页 |
| 2.1.1 材料 | 第17页 |
| 2.1.2 系统流程 | 第17-18页 |
| 2.1.3 系统设计方法 | 第18-27页 |
| 2.2 系统开发及使用 | 第27-30页 |
| 2.3 程序对7种蝶角蛉的识别结果 | 第30-37页 |
| 2.3.1 椭圆傅立叶阶数的确定 | 第30-32页 |
| 2.3.2 支持向量机(SVM)的参数优化及识别结果 | 第32-34页 |
| 2.3.3 误差分析及鉴定流程的改进 | 第34-37页 |
| 2.4 讨论 | 第37-38页 |
| 第三章 基于翅色斑特征研发的昆虫自动识别系统 | 第38-55页 |
| 3.1 材料与系统设计 | 第38-49页 |
| 3.1.1 材料 | 第38页 |
| 3.1.2 系统流程 | 第38-39页 |
| 3.1.3 系统设计方法 | 第39-49页 |
| 3.2 系统开发及使用 | 第49-53页 |
| 3.3 程序对4种蝶角玲的识别结果 | 第53-54页 |
| 3.4 讨论 | 第54-55页 |
| 3.4.1 系统的优越性 | 第54页 |
| 3.4.2 系统有待改进的地方及展望 | 第54-55页 |
| 第四章 网络版昆虫检索查询系统的研发 | 第55-72页 |
| 4.1 系统设计 | 第55-57页 |
| 4.2 功能实现 | 第57-71页 |
| 4.2.1 栏目信息管理 | 第57-60页 |
| 4.2.2 图文检索系统的后台管理与使用 | 第60-66页 |
| 4.2.3 地理分布信息的后台管理 | 第66-71页 |
| 4.3 昆虫检索查询系统的优越性与不足 | 第71-72页 |
| 4.3.1 优越性 | 第71页 |
| 4.3.2 有待改进的方面 | 第71-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-84页 |
| 附录 | 第84-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 个人简介 | 第97页 |