基于神经网络的林火信息融合系统设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 文章结构 | 第14-15页 |
| 2 人工神经网络原理 | 第15-20页 |
| 2.1 人工神经网络发展历程 | 第15页 |
| 2.2 人工神经网络的结构和特点 | 第15-18页 |
| 2.2.1 人工神经网络的结构 | 第16-17页 |
| 2.2.2 人工神经网络的特点 | 第17-18页 |
| 2.3 BP神经网络的算法 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于BP神经网络的信息融合模型 | 第20-25页 |
| 3.1 信息融合的定义和原理 | 第20-21页 |
| 3.2 基于神经网络的信息融合技术 | 第21-22页 |
| 3.3 基于BP神经网络的林火信息融合模型 | 第22-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 4 MATLAB实现BP神经网络的林火信息融合 | 第25-34页 |
| 4.1 BP神经网络工具箱函数 | 第25-26页 |
| 4.2 MATLAB程序与.net程序结合 | 第26-27页 |
| 4.2.1 MATLAB的接口 | 第26-27页 |
| 4.2.2 MCR简介 | 第27页 |
| 4.2.3 MWArray API简介 | 第27页 |
| 4.2.4 .net程序调用MATLAB函数 | 第27页 |
| 4.3 林火数据准备 | 第27-30页 |
| 4.4 BP神经网络训练 | 第30页 |
| 4.5 BP神经网络预测 | 第30-31页 |
| 4.6 结果分析 | 第31-33页 |
| 4.7 本章小结 | 第33-34页 |
| 5 基于神经网络的林火信息融合系统设计 | 第34-48页 |
| 5.1 系统分析 | 第34-35页 |
| 5.1.1 功能需求 | 第34页 |
| 5.1.2 性能需求 | 第34-35页 |
| 5.2 系统开发环境 | 第35-36页 |
| 5.2.1 开发平台与工具 | 第35-36页 |
| 5.2.2 系统开发设计框架 | 第36页 |
| 5.3 数据库设计 | 第36-40页 |
| 5.3.1 数据库结构设计 | 第37页 |
| 5.3.2 数据表设计 | 第37-40页 |
| 5.4 系统功能模块的设计 | 第40-47页 |
| 5.4.1 用户登录与管理 | 第41-43页 |
| 5.4.2 火情案例管理 | 第43-45页 |
| 5.4.3 信息发布管理 | 第45-46页 |
| 5.4.4 火场模拟与资源调配 | 第46-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 6 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-55页 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
