基于机器学习算法的智慧农业决策系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第15-17页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 课题研究的目的和意义 | 第16-17页 |
| 1.2 智慧农业系统研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 智慧农业决策系统与相关机器学习算法 | 第21-30页 |
| 2.1 智慧农业决策系统需求分析 | 第21页 |
| 2.2 智慧农业系统架构 | 第21-23页 |
| 2.3 机器学习相关算法介绍 | 第23-28页 |
| 2.3.1 Bayesian统计推断 | 第23-24页 |
| 2.3.2 EM算法 | 第24-27页 |
| 2.3.3 ADMM优化算法 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于机器学习的阈值优化方法 | 第30-50页 |
| 3.1 智慧农业统计决策模型的构建 | 第31-32页 |
| 3.2 阈值特征参数的共轭先验分布 | 第32-34页 |
| 3.3 基于ADMM算法的优化决策阈值 | 第34-35页 |
| 3.4 优化决策阈值的求解 | 第35-38页 |
| 3.5 算法仿真与结果分析 | 第38-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于机器学习算法的智慧农业决策系统 | 第50-60页 |
| 4.1 智慧农业决策系统开发平台介绍 | 第50-51页 |
| 4.2 智慧农业决策系统的功能架构 | 第51-52页 |
| 4.3 智慧农业决策系统的实现 | 第52-58页 |
| 4.3.1 管理中心模块 | 第52-53页 |
| 4.3.2 数据中心模块 | 第53-56页 |
| 4.3.3 地图中心模块 | 第56-57页 |
| 4.3.4 设备中心模块 | 第57-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 系统测试 | 第60-64页 |
| 5.1 系统测试方案 | 第60页 |
| 5.2 系统测试内容 | 第60-62页 |
| 5.2.1 数据库连接测试 | 第60-61页 |
| 5.2.2 系统界面测试 | 第61页 |
| 5.2.3 控制模块测试 | 第61-62页 |
| 5.2.4 数据安全性测试 | 第62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第64页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
