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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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