基于生物光子学的小麦隐蔽性害虫检测研究



基于生物光子学的小麦隐蔽性害虫检测研究

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基于生物光子学的小麦隐蔽性害虫检测研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
1 绪论	第10-17页
· 研究背景	第10页
· 粮食虫害研究现状	第10-12页
· 生物光子学	第12-15页
· 研究进展	第13-14页
· 相关应用	第14-15页
· 选题的目的和意义	第15-16页
· 本文的主要工作和章节安排	第16-17页
2 小麦的生物光子辐射信号采集及处理	第17-25页
· 生物光子辐射信号采集	第17-20页
· 测量系统	第17-18页
· 样品及测量方法	第18-20页
· 实验数据降噪处理	第20-21页
· 数据特征提取	第21-24页
· 时域特征	第22-23页
· 直方图特征	第23-24页
· 小结	第24-25页
3 基于KNN和BP神经网络的小麦隐蔽性虫害识别模型	第25-43页
· 模式识别概述	第25-27页
· KNN分类器	第27-30页
· 模型	第27页
· 距离度量	第27-28页
· K值的选择	第28页
· 分类决策规则	第28-30页
· BP神经网络简介	第30-39页
· BP神经网络原理	第32-33页
· BP学习算法	第33-37页
· BP网络的构建	第37-39页
· 网络的训练和测试	第39-42页
· 小结	第42-43页
4 基于遗传算法优化神经网络的小麦籽粒隐蔽性虫害识别模型	第43-57页
· 遗传算法简介	第43-48页
· 遗传算法流程	第44-46页
· 遗传算法的一些优化技术	第46-48页
· GA-BP算法的设计	第48-53页
· 编码方案	第50-51页
· 适应度函数的确定	第51页
· 遗传操作	第51-52页
· 混合算法的训练	第52-53页
· GA-BP算法的测试和分析	第53-56页
· 小结	第56-57页
5 总结与展望	第57-59页
· 全文工作总结	第57-58页
· 展望	第58-59页
参考文献	第59-64页
致谢	第64-65页
个人简历	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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