| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 光合速率模型与建模方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 光环境调控目标值模型研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 面向作物生理生态的建模软件研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 存在的问题 | 第17页 |
| 1.4 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 技术路线 | 第18-19页 |
| 第二章 软件需求分析与总体设计 | 第19-26页 |
| 2.1 软件需求分析 | 第19-20页 |
| 2.1.1 功能需求 | 第19-20页 |
| 2.1.2 性能要求 | 第20页 |
| 2.2 光环境调控建模软件整体设计 | 第20-21页 |
| 2.3 开发平台设计 | 第21-22页 |
| 2.3.1 开发语言 | 第21页 |
| 2.3.2 开发环境 | 第21-22页 |
| 2.4 关键技术分析 | 第22-25页 |
| 2.4.1 光合数据智能分析方法 | 第22-24页 |
| 2.4.2 基于PyQt的图形界面开发关键技术 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 全生长期光合速率模型研究 | 第26-45页 |
| 3.1 基于SVR的全生长期光合速率建模总体设计 | 第26-27页 |
| 3.2 多因子关联的光合速率组合试验 | 第27-34页 |
| 3.2.1 试验材料 | 第27页 |
| 3.2.2 试验方案设计 | 第27-28页 |
| 3.2.3 试验方法 | 第28-31页 |
| 3.2.4 试验结果分析及数据有效性验证 | 第31-34页 |
| 3.2.5 试验数据集预处理 | 第34页 |
| 3.3 SVR算法分析 | 第34-37页 |
| 3.3.1 SVR基本原理 | 第34-35页 |
| 3.3.2 SVR算法结构 | 第35-36页 |
| 3.3.3 SVR优化目标 | 第36页 |
| 3.3.4 SVR核技巧 | 第36-37页 |
| 3.4 基于SVR的光合速率模型建立 | 第37-44页 |
| 3.4.1 SVR核函数选择 | 第37-38页 |
| 3.4.2 SVR模型参数优化 | 第38-43页 |
| 3.4.3 SVR模型训练及验证 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 光环境调控目标值模型研究 | 第45-61页 |
| 4.1 光环境调控目标值模型建立方法总体设计 | 第45-46页 |
| 4.2 基于非线性回归构建光响应曲线 | 第46-49页 |
| 4.2.1 典型的光响应曲线拟合方法 | 第46-48页 |
| 4.2.2 建立光响应曲线 | 第48-49页 |
| 4.3 基于曲率理论的光环境调控目标值获取方法研究 | 第49-57页 |
| 4.3.1 曲率概念与光限制点定义 | 第49-51页 |
| 4.3.2 光限制点获取方法研究 | 第51-57页 |
| 4.4 基于SVR算法的光环境调控目标值模型构建 | 第57-59页 |
| 4.4.1 不同生理生境条件下光限制点寻优 | 第57-58页 |
| 4.4.2 光环境调控目标值模型构建 | 第58-59页 |
| 4.5 模型验证与调控效果分析 | 第59-60页 |
| 4.5.1 模型验证 | 第59-60页 |
| 4.5.2 调控效果分析 | 第60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 光环境调控建模软件功能设计 | 第61-68页 |
| 5.1 光环境调控建模软件功能总体设计 | 第61-62页 |
| 5.1.1 光合速率建模模块 | 第61-62页 |
| 5.1.2 光环境调控目标值建模模块 | 第62页 |
| 5.1.3 信息查询显示模块 | 第62页 |
| 5.2 主要功能界面设计与实现 | 第62-67页 |
| 5.2.1 导航界面 | 第62-63页 |
| 5.2.2 模型训练界面 | 第63-66页 |
| 5.2.3 模型保存和载入界面 | 第66-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 光环境调控建模软件测试与验证 | 第68-75页 |
| 6.1 建模材料 | 第68页 |
| 6.2 光环境调控建模软件测试方法 | 第68-74页 |
| 6.2.1 光环境调控建模软件功能测试 | 第69-71页 |
| 6.2.2 光环境调控建模软件性能测试 | 第71-74页 |
| 6.3 本章小结 | 第74-75页 |
| 第七章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 7.1 总结 | 第75-76页 |
| 7.2 创新点 | 第76页 |
| 7.3 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 作者简介 | 第83页 |