| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| 第一章 文献综述 | 第9-39页 |
| ·作物生长环境数据采集研究概况 | 第9-17页 |
| ·作物生长环境数据采集的概念 | 第9-10页 |
| ·作物生长环境数据采集的主要技术 | 第10-15页 |
| ·作物生长环境数据采集的研究现状 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘研究概况 | 第17-33页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第17页 |
| ·数据挖掘的主要技术 | 第17-32页 |
| ·异常挖掘的研究现状 | 第32-33页 |
| ·物联网研究概况 | 第33-39页 |
| ·物联网的概念 | 第33-34页 |
| ·物联网的体系结构 | 第34-36页 |
| ·物联网的研究现状 | 第36-37页 |
| ·基于物联网的作物生长环境监测研究现状 | 第37-39页 |
| 第二章 引言 | 第39-42页 |
| ·研究背景 | 第39-40页 |
| ·研究目的和意义 | 第40-42页 |
| 第三章 基于物联网的小麦生长环境数据采集研究 | 第42-53页 |
| ·理论背景 | 第42-45页 |
| ·ZigBee 技术 | 第42-45页 |
| ·嵌入式系统 | 第45页 |
| ·系统设计 | 第45-52页 |
| ·结果与讨论 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于粗糙集与决策树的小麦生长环境数据分类算法研究 | 第53-67页 |
| ·理论背景 | 第53-56页 |
| ·粗糙集理论 | 第53-55页 |
| ·决策树技术 | 第55-56页 |
| ·集成学习技术 | 第56页 |
| ·算法描述 | 第56-58页 |
| ·结果与讨论 | 第58-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 基于数据流的小麦生长环境数据聚类算法研究 | 第67-79页 |
| ·理论背景 | 第67-70页 |
| ·数据流的概念与特点 | 第67-68页 |
| ·数据流的模型 | 第68-69页 |
| ·面向数据流的异常挖掘方法 | 第69-70页 |
| ·算法描述 | 第70-73页 |
| ·小麦生长环境异常检测原型系统 | 第73-77页 |
| ·结果与讨论 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第79-81页 |
| ·结论 | 第79页 |
| ·主要创新点 | 第79页 |
| ·进一步研究方向 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-93页 |
| ABSTRACT | 第93-96页 |
| 在读期间发表的论文目录 | 第96页 |