| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 国内外研究研究现状 | 第15-17页 |
| 1.1.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.1.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2 预测模型与分类方法 | 第17-19页 |
| 1.2.1 灰色系统 | 第17页 |
| 1.2.2 神经网络 | 第17-18页 |
| 1.2.3 决策树 | 第18-19页 |
| 1.3 研究目的与创新点 | 第19-21页 |
| 1.3.1 研究目的与意义 | 第19-20页 |
| 1.3.2 创新点 | 第20-21页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第21-23页 |
| 2 决策树理论概述与分类算法 | 第23-27页 |
| 2.1 决策树概述 | 第23-24页 |
| 2.1.1 决策树的生成过程 | 第23页 |
| 2.1.2 决策树的剪枝处理 | 第23-24页 |
| 2.1.3 决策树的性能分析 | 第24页 |
| 2.2 经典的决策树分类算法 | 第24-27页 |
| 2.2.1 ID3算法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 C4.5算法 | 第25页 |
| 2.2.3 CART算法 | 第25-27页 |
| 3 基于CART算法构建决策树 | 第27-44页 |
| 3.1 数据来源与研究路线 | 第27页 |
| 3.2 小麦生育期特点与生长周期 | 第27-29页 |
| 3.2.1 小麦生育期特点与形态特征 | 第27-28页 |
| 3.2.2 小麦重要阶段生长周期统计数据 | 第28-29页 |
| 3.3 小麦主要灾害概述及气象因素提取 | 第29-33页 |
| 3.3.1 干旱 | 第29-30页 |
| 3.3.2 冻害 | 第30-31页 |
| 3.3.3 赤霉病 | 第31-33页 |
| 3.4 小麦灾害数据统计与分析 | 第33-35页 |
| 3.4.1 干旱情况 | 第33页 |
| 3.4.2 冻害情况 | 第33-34页 |
| 3.4.3 赤霉病情况 | 第34-35页 |
| 3.5 气象数据统计与分析 | 第35-37页 |
| 3.6 基于CART算法构建各灾害决策树 | 第37-44页 |
| 3.6.1 训练样本集 | 第37-39页 |
| 3.6.2 决策树的生成与剪枝 | 第39页 |
| 3.6.3 决策树的性能评价 | 第39-44页 |
| 4 运用THREE.JS实现小麦阶段性灾害可视化应用 | 第44-56页 |
| 4.1 总体结构设计 | 第44页 |
| 4.2 小麦地上植株部分生长形态建模 | 第44-48页 |
| 4.2.1 小麦茎杆的建模 | 第45页 |
| 4.2.2 小麦麦穗的建模 | 第45页 |
| 4.2.3 小麦叶片的建模 | 第45-46页 |
| 4.2.4 小麦生长期部分阶段群体基础模型 | 第46-48页 |
| 4.3 运用THREE.JS并基于分类结果导入小麦群体模型 | 第48-50页 |
| 4.3.1 开发环境 | 第48页 |
| 4.3.2 小麦部分群体模型导入情况 | 第48-50页 |
| 4.4 主要应用模块展示 | 第50-53页 |
| 4.4.1 数据导入模块 | 第50页 |
| 4.4.2 分析结果模块 | 第50-51页 |
| 4.4.3 灾害详细分析模块 | 第51-53页 |
| 4.5 小麦形态受灾后形态模拟 | 第53-56页 |
| 4.5.1 冻害模拟 | 第53-54页 |
| 4.5.2 干旱模拟 | 第54页 |
| 4.5.3 赤霉病模拟 | 第54-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-59页 |
| 5.1 工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 个人简介 | 第65-66页 |
| 在读期间发表的学术论文及科研工作情况 | 第66页 |