| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第9页 |
| ·土壤重金属污染预警国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究目标与方案 | 第11-12页 |
| ·研究内容与目标 | 第11页 |
| ·研究的技术路线 | 第11-12页 |
| ·多Agent 技术 | 第12-14页 |
| ·Agent 特性 | 第12页 |
| ·Agent 的体系结构 | 第12-13页 |
| ·多Agent 系统解决问题的优势 | 第13-14页 |
| ·技术选择的可行性分析 | 第14-15页 |
| ·选择多Agent 技术的优势 | 第14页 |
| ·选择BP 神经网络用于指标预测 | 第14页 |
| ·数据库的选择 | 第14-15页 |
| ·论文结构和各部分的主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 土壤重金属污染预警模型研究 | 第16-22页 |
| ·指标体系的确定 | 第16-18页 |
| ·体系指标的选取 | 第16-18页 |
| ·指标值的确定 | 第18页 |
| ·建立土壤污染指数计算模型 | 第18-19页 |
| ·指标权值的确定 | 第18-19页 |
| ·污染指数计算模型的建立 | 第19页 |
| ·评价标准的确定 | 第19-21页 |
| ·评价标准建立流程 | 第19-21页 |
| ·特征污染年 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 指标值预测 | 第22-27页 |
| ·BP 神经网络 | 第22-23页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第23页 |
| ·BP 算法存在的问题 | 第23页 |
| ·改进的粒子群算法 | 第23-24页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第23-24页 |
| ·粒子群算法的改进原理 | 第24页 |
| ·改进的粒子群算法优化BP 网络 | 第24-26页 |
| ·BP 网络结构设计 | 第24页 |
| ·LDIW-PSO 算法优化BP 网络 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 系统设计与实现 | 第27-41页 |
| ·JADE 平台介绍 | 第27-30页 |
| ·JADE 平台简介 | 第27-28页 |
| ·JADE 平台的结构 | 第28-30页 |
| ·系统结构设计 | 第30-33页 |
| ·系统结构 | 第30-31页 |
| ·各Agent 功能设计 | 第31-32页 |
| ·各Agent 命名规则及服务描述 | 第32-33页 |
| ·系统各Agent 行为设计 | 第33-37页 |
| ·各Agent 行为类型确定 | 第33-34页 |
| ·各Agent 行为设计 | 第34-36页 |
| ·各Agent 行为执行 | 第36-37页 |
| ·系统各Agent 间通信 | 第37-39页 |
| ·系统各Agent 实现注册 | 第37-38页 |
| ·系统中各Agent 的通信 | 第38-39页 |
| ·系统实现的其他关键技术 | 第39-40页 |
| ·数据库的连接 | 第39-40页 |
| ·在Java 程序中调用Matlab 程序中的变量 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 预警模型的测试与评价 | 第41-45页 |
| ·系统测试环境与条件 | 第41-44页 |
| ·测试环境 | 第41页 |
| ·实例测试 | 第41-44页 |
| ·系统评价 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 结论与展望 | 第45-46页 |
| ·结论 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 作者简介 | 第50页 |