| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·国内外设施农业发展现状 | 第10-11页 |
| ·温室环境调控研究意义 | 第11-12页 |
| ·温室环境因子调控方法概述 | 第12-17页 |
| ·温度调控方法 | 第12-14页 |
| ·光照调控方法 | 第14-16页 |
| ·CO_2浓度调控方法 | 第16-17页 |
| ·多信息融合技术及其在温室环境调控中的应用 | 第17-20页 |
| ·多信息融合技术的方法 | 第17-19页 |
| ·在温室环境调控中的应用 | 第19-20页 |
| ·本课题所做的主要工作及论文的组织结构 | 第20-22页 |
| ·本课题所做的主要工作 | 第20页 |
| ·论文的组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 温室作物生长与环境因子分析 | 第22-33页 |
| ·温室及温室环境系统概述 | 第22-23页 |
| ·作物生长与环境因子关系 | 第23-27页 |
| ·作物生长与温度 | 第23-24页 |
| ·作物生长与光照 | 第24-26页 |
| ·作物生长与CO_2浓度 | 第26-27页 |
| ·温室中各环境因子的变化特点 | 第27-31页 |
| ·温室中温度变化特点 | 第27-28页 |
| ·温室中光照变化特点 | 第28-30页 |
| ·温室中CO_2浓度变化特点 | 第30-31页 |
| ·生菜生长 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 温室CO_2调控决策系统研究与分析 | 第33-47页 |
| ·温室CO_2施肥原理和调控系统设计 | 第33-34页 |
| ·CO_2施肥原理 | 第33页 |
| ·温室CO_2调控系统模型 | 第33-34页 |
| ·温室作物光合速率预测模型 | 第34-45页 |
| ·人工神经网络建模方法 | 第34-36页 |
| ·BP人工神经网络算法 | 第36-42页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第36-39页 |
| ·BP网络的学习 | 第39-41页 |
| ·隐含层节点数的确定及初值选取 | 第41-42页 |
| ·温室作物CO_2浓度——光合速率BP网络预测模型建立 | 第42-45页 |
| ·网络基本结构 | 第42-43页 |
| ·网络样本获取 | 第43-44页 |
| ·模型建立和性能评估 | 第44页 |
| ·神经网络预测过程 | 第44-45页 |
| ·作物市场价格规律模型与CO_2损失成本估计 | 第45-46页 |
| ·生菜市场价格规律模型 | 第45页 |
| ·CO_2损失成本估计 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 温室温度调控决策系统研究与分析 | 第47-57页 |
| ·温室温度调控原理和系统设计 | 第47-49页 |
| ·温度调控原理 | 第47页 |
| ·温室温度调控系统模型 | 第47-49页 |
| ·温室温度—光合速率BP网络预测模型建立 | 第49页 |
| ·网络基本结构 | 第49页 |
| ·网络样本获取 | 第49页 |
| ·作物市场价格规律模型与温度调控成本估计 | 第49-56页 |
| ·作物市场价格规律模型 | 第49页 |
| ·温度调控成本估计 | 第49-56页 |
| ·温室内能量对流交换 | 第49-54页 |
| ·温室温度调控成本模型 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 实验研究与数据分析 | 第57-69页 |
| ·试验材料与仪器设备 | 第57页 |
| ·CO_2浓度调控试验研究 | 第57-62页 |
| ·试验数据处理与分析 | 第57-59页 |
| ·CO_2调控多信息融合优化 | 第59-62页 |
| ·温度调控试验研究 | 第62-68页 |
| ·试验数据处理与分析 | 第63-64页 |
| ·温度调控多信息融合优化 | 第64-68页 |
| ·夏天降温调控 | 第64-65页 |
| ·冬天升温调控 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-72页 |
| ·研究工作总结 | 第69-70页 |
| ·研究工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第78页 |