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凡纳滨对虾集约化养殖水质管理决策支持系统的构建

摘要第1-8页
Abstract第8-15页
第一章 绪论第15-32页
   ·研究背景第15-16页
     ·凡纳滨对虾集约化养殖现状第15页
     ·集约化养殖水质管理面临的问题第15-16页
   ·研究目的及意义第16-17页
   ·国内外研究现状第17-26页
     ·水质评价模型的研究第17-20页
     ·水质预测模型的研究第20-23页
     ·水质预警模型的研究第23-25页
     ·决策支持系统在水质管理中的应用第25-26页
   ·主要研究内容及技术路线第26-32页
     ·主要研究内容第26-27页
     ·研究的技术路线第27-32页
第二章 凡纳滨对虾集约化养殖水质特征研究第32-53页
   ·对虾集约化养殖系统水环境第32-34页
   ·试验时间和地点第34-35页
   ·试验材料第35页
   ·试验方法第35-36页
     ·采样方法第35页
     ·分析方法第35-36页
   ·结果与分析第36-52页
     ·水质监测结果第36-40页
     ·水质因子监测数据的描述性统计第40页
     ·各水质因子的变化趋势分析第40-43页
     ·各水质因子的多元逐步回归模型第43-52页
   ·小结第52-53页
第三章 凡纳滨对虾集约化养殖水质评价模型第53-87页
   ·因子分析第53-58页
     ·因子分析的目的及原理第54页
     ·因子分析模型第54-55页
     ·初始公共因子和初始因子载荷矩阵的确定第55-57页
     ·因子旋转第57页
     ·因子得分函数及因子评价模型第57-58页
   ·凡纳滨对虾集约化养殖水质评价数值模型的率定第58-61页
     ·模型率定的依据第58页
     ·模型率定第58-61页
   ·凡纳滨对虾集约化养殖水质评价标准的确定第61-62页
   ·凡纳滨对虾集约化养殖水质评价数值模型第62-86页
     ·变量归一化处理第62页
     ·水质评价数值模型的构建第62-82页
     ·水质评价模型的应用第82-86页
   ·小结第86-87页
第四章 凡纳滨对虾集约化养殖水质预测模型第87-117页
   ·人工神经网络用于养殖水质预测的可行性第87页
   ·BP 神经网络第87-93页
     ·BP 神经网络原理第87-88页
     ·BP 神经网络的结构第88-89页
     ·BP 算法实现过程第89-91页
     ·BP 神经网络参数第91-93页
   ·凡纳滨对虾集约化养殖水质 BP 预测模型第93-115页
     ·BP 网络结构的确定第93-95页
     ·数据及预处理第95-100页
     ·网络训练第100-114页
     ·网络仿真第114-115页
   ·小结第115-117页
第五章 凡纳滨对虾集约化养殖水质预警模型第117-127页
   ·水质预警的特点第118页
   ·预警指标体系的建立第118-119页
     ·指标的选择第118-119页
     ·指标的监测第119页
     ·预警警度的确定第119页
   ·凡纳滨对虾集约化养殖水质单因子预警模型第119-121页
     ·单因子水质预警模型第119-120页
     ·基于多元回归的单因子水质预警模型第120-121页
   ·凡纳滨对虾集约化养殖水质综合预警模型第121-126页
     ·预警级别的确定第122页
     ·对虾集约化养殖水质状态预警模型第122-123页
     ·对虾集约化养殖水质趋势预警模型第123-126页
   ·小结第126-127页
第六章 凡纳滨对虾集约化养殖水质管理决策支持系统的构建与应用第127-136页
   ·系统开发第127页
   ·系统总体设计第127-129页
     ·系统设计方案选择第127页
     ·系统框架结构第127-128页
     ·系统运行结构第128-129页
   ·系统功能模块第129-132页
     ·水质监测数据和水质指标录入第129-131页
     ·水质评价第131页
     ·水质预警第131-132页
   ·系统实现第132-135页
     ·系统主界面第132-133页
     ·数据录入第133页
     ·功能实现第133-135页
   ·小结第135-136页
参考文献第136-152页
致谢第152-153页
个人简历第153页
学术成果第153-154页

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