| 摘要 | 第8-11页 |
| Abstract | 第11-13页 |
| 前言 | 第14-15页 |
| 第一章 文献综述 | 第15-31页 |
| 1.1 中药饮片产业链中信息技术研究应用现状 | 第15-20页 |
| 1.1.1 中药饮片产业链主要环节现状 | 第15-16页 |
| 1.1.2 信息技术应用方面 | 第16-17页 |
| 1.1.3 物联网技术应用方面 | 第17页 |
| 1.1.4 人工智能及大数据技术方面 | 第17-18页 |
| 1.1.5 存在的问题与对策 | 第18-19页 |
| 小结 | 第19-20页 |
| 1.2 中药饮片质量检测方法研究现状 | 第20-28页 |
| 1.2.1 中药饮片质量标准 | 第20-21页 |
| 1.2.2 质量检测方法 | 第21-27页 |
| 小结 | 第27-28页 |
| 参考文献 | 第28-31页 |
| 第二章 中药饮片生产执行系统(MES)的构建 | 第31-65页 |
| 2.1 中药饮片MES系统总体设计 | 第31-36页 |
| 2.1.1 中药饮片MES系统需求分析 | 第31-32页 |
| 2.1.2 中药饮片MES系统框架设计 | 第32-34页 |
| 2.1.3 中药饮片MES系统功能模块设计 | 第34-36页 |
| 2.2 中药饮片MES系统搭建的关键技术 | 第36-48页 |
| 2.2.1 Entity Framework (EF)框架 | 第36-39页 |
| 2.2.2 Model View Controller(MVC)框架 | 第39-40页 |
| 2.2.3 SpringMVC技术 | 第40-43页 |
| 2.2.4 Text Template Transformation Toolkit (T4)模板 | 第43-48页 |
| 2.3 中药饮片MES系统的具体实现 | 第48-60页 |
| 2.3.1 系统配置 | 第48页 |
| 2.3.2 功能实现 | 第48-60页 |
| 2.4 中药饮片生产自动化相关技术探讨 | 第60-63页 |
| 2.4.1 生产设备控制方式的升级 | 第60-61页 |
| 2.4.2 设备生产实时状态的监控 | 第61页 |
| 2.4.3 中药饮片生产自动化整体方案的构想 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 第三章 基于人工智能技术对中药饮片质量辨识的研究 | 第65-101页 |
| 3.1 中药“辨状论质”与计算机视觉 | 第65-68页 |
| 3.1.1 “辨状论质”概念 | 第65页 |
| 3.1.2 计算机视觉介绍 | 第65-66页 |
| 3.1.3 视觉分析工具介绍 | 第66页 |
| 3.1.4 中药“辨状论质”与计算机视觉技术的内在关联 | 第66-68页 |
| 3.2 基于OpenCV的计算机视觉技术在饮片“辨状论质”中的具体应用 | 第68-89页 |
| 3.2.1 材料与设备 | 第68页 |
| 3.2.2 斑点检测 | 第68-72页 |
| 3.2.3 片型检测 | 第72-80页 |
| 3.2.4 色泽检测 | 第80-88页 |
| 小结 | 第88-89页 |
| 3.3 近红外光谱结合机器学习方法对中药质量鉴别的研究 | 第89-98页 |
| 3.3.1 背景资料 | 第89页 |
| 3.3.2 实验部分 | 第89-91页 |
| 3.3.3 结果和讨论 | 第91-97页 |
| 小结 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-101页 |
| 第四章 中药饮片企业BI智能数据分析与大数据技术研究 | 第101-121页 |
| 4.1 BI智能数据分析与大数据技术基本概念 | 第101-103页 |
| 4.2 BI智能数据分析相关技术理论介绍 | 第103-107页 |
| 4.2.1 BI智能数据分析的体系结构 | 第103页 |
| 4.2.2 BI智能数据分析的关键技术 | 第103-105页 |
| 4.2.3 BI智能数据分析总体架构设计 | 第105-107页 |
| 4.3 BI智能数据分析模块搭建与功能实现 | 第107-118页 |
| 4.3.1 数据仓库设计 | 第107-108页 |
| 4.3.2 数据立方体的形成及Mondrian Schema文件的设计 | 第108-110页 |
| 4.3.3 OLAP分析 | 第110-112页 |
| 4.3.4 报表展示 | 第112-116页 |
| 4.3.5 BI智能数据分析与大数据技术的整合应用 | 第116-118页 |
| 小结 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-121页 |
| 结论 | 第121-122页 |
| 创新点 | 第122-123页 |
| 展望 | 第123-124页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第124-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 作者简介 | 第126页 |
