| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 蔬菜质量安全预测及溯源的国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 蔬菜质量安全预测及溯源的国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 国内外研究现状对比 | 第14页 |
| 1.3 研究内容及组织结构 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 蔬菜信息安全溯源模型 | 第16-23页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 相关技术及概念介绍 | 第16-17页 |
| 2.2.1 追溯的概念 | 第16页 |
| 2.2.2 RFID 识别技术 | 第16-17页 |
| 2.2.3 编码规则 | 第17页 |
| 2.3 蔬菜信息安全溯源模型 | 第17-21页 |
| 2.3.1 种植环节需求分析 | 第18-19页 |
| 2.3.2 采收环节需求分析 | 第19-20页 |
| 2.3.3 运输环节需求分析 | 第20页 |
| 2.3.4 储藏环节需求分析 | 第20-21页 |
| 2.3.5 销售环节需求分析 | 第21页 |
| 2.4 蔬菜溯源流程分析 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于支持向量机回归化算法的蔬菜时序质量预测模型 | 第23-38页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 蔬菜质量安全预测应用场景分析 | 第23-24页 |
| 3.3 预测算法的对比选择 | 第24页 |
| 3.4 支持向量机回归化的基本理论 | 第24-28页 |
| 3.4.1 基本概念 | 第24-25页 |
| 3.4.2 支持向量机的核函数 | 第25-26页 |
| 3.4.3 支持向量机的损失函数 | 第26页 |
| 3.4.4 支持向量机回归算法 | 第26-28页 |
| 3.5 基于支持向量机回归化算法的蔬菜质量安全预测模型 | 第28-31页 |
| 3.6 模型的输入与输出 | 第31-32页 |
| 3.7 仿真实验 | 第32-37页 |
| 3.7.1 训练测试数据准备 | 第32-33页 |
| 3.7.2 算法预测仿真实验 | 第33-35页 |
| 3.7.3 性能对比评估 | 第35-37页 |
| 3.8 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于支持向量机分类化算法的蔬菜区域质量预测模型 | 第38-52页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 蔬菜区域质量关注度预测应用场景分析 | 第39页 |
| 4.3 支持向量机分类化的基本理论 | 第39-41页 |
| 4.3.1 基本概念 | 第39页 |
| 4.3.2 支持向量机分类算法 | 第39-41页 |
| 4.4 基于支持向量机分类算法的蔬菜区域质量预测模型流程 | 第41-43页 |
| 4.5 模型的输入与输出 | 第43-44页 |
| 4.6 仿真实验 | 第44-51页 |
| 4.6.1 训练测试数据准备 | 第44-46页 |
| 4.6.2 算法预测仿真实验 | 第46-48页 |
| 4.6.3 性能对比评估 | 第48-51页 |
| 4.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 蔬菜质量安全预测及溯源模型的应用 | 第52-62页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 模型的开发语言及环境 | 第52页 |
| 5.3 主要功能模块实现 | 第52-61页 |
| 5.3.1 种植模块 | 第53-54页 |
| 5.3.2 市场管理模块 | 第54-58页 |
| 5.3.3 采购模块 | 第58-59页 |
| 5.3.4 溯源模块 | 第59-60页 |
| 5.3.5 门户网站模块 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附件 | 第68页 |
