苹果树腐烂病预测模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究目的与意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·研究方法 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 基本理论概述 | 第14-24页 |
| ·BP 神经网络概述 | 第14-19页 |
| ·BP 算法概述 | 第16-18页 |
| ·BP 网络的局限性 | 第18页 |
| ·BP 算法的改进 | 第18-19页 |
| ·小波分析的概述 | 第19-23页 |
| ·傅里叶变换到小波变换 | 第19-21页 |
| ·小波变换 | 第21页 |
| ·常用小波函数 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 苹果树腐烂病预测主要影响因子提取方法研究 | 第24-30页 |
| ·主成分分析法概述 | 第24-26页 |
| ·影响苹果树腐烂病的因素分析 | 第26-27页 |
| ·基于主成分分析的苹果树腐烂病预测主要因子提取 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于BP 神经网络预测模型研究 | 第30-33页 |
| ·基于BP 神经网络预测模型的建立 | 第30-31页 |
| ·输入变量的选择 | 第30页 |
| ·隐层神经元的选取 | 第30页 |
| ·激活函数的选取 | 第30-31页 |
| ·学习算法的选取 | 第31页 |
| ·实验结果分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 基于小波网络预测模型研究 | 第33-40页 |
| ·小波网络模型的选择 | 第33-36页 |
| ·模型对比分析 | 第33-35页 |
| ·隐层激活函数的选取 | 第35-36页 |
| ·小波网络学习算法 | 第36-37页 |
| ·基于小波网络预测模型的建立与检验 | 第37-38页 |
| ·模型的建立 | 第37页 |
| ·实验结果分析 | 第37-38页 |
| ·BP 神经网络和小波网络预测模型的对比分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第六章 模型的验证 | 第40-44页 |
| ·模型采用的编程技术 | 第40页 |
| ·功能模块介绍 | 第40-41页 |
| ·BP 神经网络预测模型的验证 | 第41-42页 |
| ·小波网络预测模型的验证 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第七章 结论与展望 | 第44-45页 |
| ·结论 | 第44页 |
| ·展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 附录 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 作者简介 | 第52页 |
