西部优势农作物专家系统设计
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究概况 | 第9-11页 |
| ·本文的内容安排 | 第11-14页 |
| 第二章 基于产生式规则的专家子系统设计 | 第14-38页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·专家系统概述 | 第14-23页 |
| ·专家系统的定义与特征 | 第14-16页 |
| ·专家系统的基本结构 | 第16-17页 |
| ·专家系统的开发工具 | 第17页 |
| ·知识的表示方法与知识库系统 | 第17-22页 |
| ·推理策略与机制 | 第22-23页 |
| ·西部优势农作物专家系统设计总体方案 | 第23-27页 |
| ·开发环境与系统构架 | 第23-26页 |
| ·网络数据服务接口技术 | 第26-27页 |
| ·温室精准管理子系统设计 | 第27-36页 |
| ·生长模型库的建立 | 第27-33页 |
| ·规则库的建立 | 第33-36页 |
| ·结论 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于模糊理论的专家子系统设计 | 第38-48页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·模糊理论概述 | 第38-41页 |
| ·基本原理 | 第38-40页 |
| ·模糊专家系统的特点 | 第40-41页 |
| ·病虫害诊治子系统知识库的建立 | 第41-44页 |
| ·基于模糊理论的产生式规则表示方法 | 第41-42页 |
| ·知识的获取与知识库的建立 | 第42-44页 |
| ·基于模糊理论的推理机设计 | 第44-46页 |
| ·推理方式与控制策略 | 第44页 |
| ·模糊推理机的设计实现 | 第44-46页 |
| ·结论 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于人工神经网络的专家子系统设计 | 第48-60页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第48-51页 |
| ·神经元模型 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络 | 第49-50页 |
| ·神经网络的训练 | 第50-51页 |
| ·基于神经网络的隐式知识库设计 | 第51-56页 |
| ·BP神经网络的自学习机制和推理机制 | 第51-52页 |
| ·BP网络模型的构建和训练 | 第52-56页 |
| ·温室控制参数优化子系统设计实现 | 第56-58页 |
| ·神经网络技术在温室控制子系统中的应用 | 第56-57页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·全文总结 | 第60-61页 |
| ·未来展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第67-68页 |
