| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文工作与论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 基于SQL Server的用户配置工具 | 第14-27页 |
| 2.1 用户配置工具需求分析 | 第14页 |
| 2.2 SQL Server | 第14-15页 |
| 2.3 用户配置工具开发技术与架构 | 第15-19页 |
| 2.3.1 ASP.NET技术 | 第15-16页 |
| 2.3.2 ADO.NET技术 | 第16-17页 |
| 2.3.3 三层架构 | 第17-19页 |
| 2.4 用户配置工具的设计与实现 | 第19-25页 |
| 2.4.1 配置工具功能设计 | 第19-21页 |
| 2.4.2 配置工具功能实现 | 第21-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 粮情测控系统Web端设计与实现 | 第27-45页 |
| 3.1 粮情测控系统的功能需求分析 | 第27页 |
| 3.2 基于云平台的粮情测控系统Web端开发架构 | 第27-30页 |
| 3.2.1 粮情测控系统总体架构 | 第27-29页 |
| 3.2.2 粮情测控系统Web端设计方案 | 第29-30页 |
| 3.3 基于云平台的粮情测控系统Web端开发技术 | 第30-33页 |
| 3.3.1 前端开发技术 | 第30页 |
| 3.3.2 后端开发技术 | 第30-31页 |
| 3.3.3 数据传输技术 | 第31-33页 |
| 3.4 基于云平台的粮情测控系统Web端功能设计与实现 | 第33-43页 |
| 3.4.1 检测模块 | 第33-38页 |
| 3.4.2 定时模块 | 第38-40页 |
| 3.4.3 通风模块 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于遗传算法的粮情预警 | 第45-54页 |
| 4.1 遗传算法简介 | 第45-46页 |
| 4.2 粮情测控系统温度预测方法 | 第46-49页 |
| 4.2.1 温度数据的预处理 | 第46页 |
| 4.2.2 适应度函数 | 第46-47页 |
| 4.2.3 种群的编码和初始化 | 第47页 |
| 4.2.4 遗传操作 | 第47-48页 |
| 4.2.5 预测结果 | 第48-49页 |
| 4.3 粮情测控系统中温度预测的实现 | 第49-53页 |
| 4.3.1 数据选取及参数设置 | 第49-50页 |
| 4.3.2 预测实现过程 | 第50-51页 |
| 4.3.3 预测结果分析 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结束语 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59页 |