| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·农作物病虫害预测预报类别 | 第10-11页 |
| ·农作物病虫害预测预报基本方法 | 第11页 |
| ·国内外研究进展 | 第11-13页 |
| ·研究内容及研究路线 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 预测系统实现的理论基础 | 第15-25页 |
| ·人工神经网络简介 | 第15页 |
| ·人工神经网络的模型 | 第15-16页 |
| ·反向传播(BP)网络 | 第16-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 水稻病虫害与气象因子之间的相关性分析 | 第25-37页 |
| ·气象环境值与水稻病虫害发生情况年变化分析 | 第25页 |
| ·气象环境值与水稻病虫害发生情况月变化 | 第25-27页 |
| ·寒地水稻病虫害发生与气象条件关系理论分析 | 第27-29页 |
| ·寒地水稻病虫害相关因子的初步选取 | 第29-32页 |
| ·基于 R 统计分析水稻病虫害发生与气象环境关系 | 第32-34页 |
| ·基于 BP 网络的病虫害预测系统的分析与设计 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于 BP 网络水稻病虫害预警的 MATLAB 实现及仿真分析 | 第37-52页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第37-41页 |
| ·BP 网络程序设计的 MATLAB 实现 | 第41-42页 |
| ·MATLAB 与 DELPHI 应用程序接口的设计 | 第42页 |
| ·MATLAB ActiveX 集成 | 第42-44页 |
| ·DELPHI 调用 MATLAB 的实现 | 第44-45页 |
| ·软件设计的功能介绍 | 第45-48页 |
| ·BP 网络模型在水稻病虫情预测的仿真及结果分析中的应用 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 水稻病虫害预警系统的设计与实现 | 第52-66页 |
| ·系统研究主要思想 | 第52页 |
| ·系统主要功能设计 | 第52-53页 |
| ·预警系统结构设计 | 第53-59页 |
| ·人工智能与专家系统 | 第59-63页 |
| ·系统开发与运行环境 | 第63页 |
| ·数据库设计 | 第63-64页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·创新点 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简历 | 第72页 |
