| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 文献综述 | 第10-18页 |
| ·采后热处理在水果贮藏中的应用 | 第10-12页 |
| ·研究的方法和手段 | 第12-13页 |
| ·基于遗传算法的神经网络的应用 | 第13-14页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第14-15页 |
| 参考文献 | 第15-18页 |
| 第二章 基于BP神经网络对苹果贮前热处理及贮藏期间呼吸强度的模拟与预测 | 第18-36页 |
| ·前言 | 第18页 |
| ·材料和仪器 | 第18-19页 |
| ·试验方法和设计 | 第19-25页 |
| ·基于非线性最小二乘法的神经网络模型 | 第25-29页 |
| ·温度、呼吸强度随时间的动态变化 | 第29-30页 |
| ·应用BP神经网络对呼吸强度的模拟与预测 | 第30-34页 |
| ·本章小节 | 第34-35页 |
| 参考文献 | 第35-36页 |
| 第三章 基于BP神经网络对苹果贮前热处理及贮藏期间颜色变化的模拟与预测 | 第36-44页 |
| ·前言 | 第36-37页 |
| ·应用BP神经网络对苹果果皮底色A~*值的模拟与预测 | 第37-39页 |
| ·应用BP神经网络对苹果果皮底色色调角H°的模拟与预测 | 第39-42页 |
| ·本章小节 | 第42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 第四章 基于遗传算法对BP神经网络模型权值和阈值的优化 | 第44-62页 |
| ·前言 | 第44页 |
| ·遗传算法原理 | 第44-47页 |
| ·遗传算法的应用设计 | 第47-53页 |
| ·遗传算法与神经网络的结合 | 第53-54页 |
| ·遗传算法优化BP神经权值与阈值的实现 | 第54-57页 |
| ·经过遗传算法优化神经网络模型的预测精度分析与比较 | 第57-61页 |
| ·本章小节 | 第61页 |
| 参考文献 | 第61-62页 |
| 全文结论 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-66页 |
| 攻读硕士期间发表论文题目 | 第66页 |
