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基于HMM的绿色植物水肥耦合配比定量识别分析研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-18页
    1.1 研究目的与意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 农业植物生产领域研究第12-13页
        1.2.2 叶绿素荧光强度检测研究第13-14页
        1.2.3 数学建模分析研究第14-15页
    1.3 课题的思路与技术路线第15-16页
    1.4 论文主要内容第16页
    1.5 本章小结第16-18页
2 叶绿素荧光及模式识别算法基本原理第18-34页
    2.1 叶绿素荧光基本原理第18-20页
        2.1.1 叶绿素介绍第18页
        2.1.2 叶绿素荧光现象第18-20页
        2.1.3 叶绿素荧光探测分析技术第20页
    2.2 叶绿素荧光强度信息第20-23页
        2.2.1 荧光动力学特征信息第21-22页
        2.2.2 影响荧光强度的因素第22-23页
    2.3 隐马尔可夫模型第23-29页
        2.3.1 隐马尔可夫概念第23-24页
        2.3.2 隐马尔可夫经典算法第24-27页
        2.3.3 隐马尔可夫模型类型第27-29页
    2.4 基于隐马尔可夫模型的测量原理和应用第29-31页
    2.5 本章小结第31-34页
3 叶绿素荧光强度探测系统构建与确定第34-44页
    3.1 实验设备选择第34-37页
        3.1.1 激发光源的种类与选取第34-35页
        3.1.2 滤光片的选取第35-36页
        3.1.3 荧光信号采集设备选取第36-37页
    3.2 荧光强度探测系统设计第37-41页
        3.2.1 方案 1第38-39页
        3.2.2 方案 2第39-41页
    3.3 实验系统确定第41-43页
    3.4 本章小结第43-44页
4 实验样本设计和选择第44-52页
    4.1 植物的选择第44页
    4.2 水肥浓度确定第44页
    4.3 样本设计和培养第44-50页
        4.3.1 水肥单一影响实验第45-47页
        4.3.2 水肥浓度变化实验设定第47-48页
        4.3.3 水肥耦合数据采样第48-50页
    4.4 本章小结第50-52页
5 实验数据处理软件设计以及HMM各参数确定第52-64页
    5.1 HMM软件设计方案第52-54页
    5.2 HMM在荧光动力学信息中的建模第54-55页
        5.2.1 HMM训练第54-55页
        5.2.2 HMM样本状态数选择第55页
    5.3 叶绿素荧光特征值选择研究第55-62页
        5.3.1 荧光特征点第55-57页
        5.3.2 荧光光合点第57-59页
        5.3.3 荧光原始信息第59-60页
        5.3.4 荧光原始及斜率信息第60-62页
    5.4 隐马尔可夫模型建立第62页
    5.5 本章小结第62-64页
6 基于HMM的实验样本识别效果分析第64-76页
    6.1 模型识别方法和识别正确率分析第64-66页
        6.1.1 某一浓度识别方法第64-65页
        6.1.2 实际浓度数据识别正确率统计第65-66页
    6.2 16 组、9 组水肥耦合样本识别正确率分析第66-68页
        6.2.1 16 组实验样本浓度识别分析第66-67页
        6.2.2 9 组实验样本浓度识别分析第67-68页
        6.2.3 识别正确率分析第68页
    6.3 不同条件下识别正确率效果识别分析第68-74页
        6.3.1 16 组样本多建模条件下识别分析第69-71页
        6.3.2 9组样本多建模条件下识别分析第71-74页
        6.3.3 总样本识别结果分析第74页
    6.4 基于HMM的水肥耦合识别效果分析第74-75页
    6.5 本章小结第75-76页
7 总结与展望第76-78页
    7.1 本文研究工作总结第76-77页
    7.2 展望第77-78页
致谢第78-80页
参考文献第80-84页
在校期间发表论文第84页

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