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基于神经网络和机器视觉的南方葡萄专家系统研究
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基于神经网络和机器视觉的南方葡萄专家系统研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-13 页
第一章 绪论第13-27 页
　　1 课题研究背景及研究意义第13-15 页
　　2 国内外研究现状与发展趋势第15-24 页
　　　　· 果树专家系统的研究现状第15-17 页
　　　　· 计算机相关理论在果树专家系统上的应用研究第17-19 页
　　　　· 计算机视觉在农业上的应用研究第19-23 页
　　　　· 果树专家系统的开发技术及工具第23-24 页
　　3 存在的主要问题第24-25 页
　　4 本文的主要研究内容第25-27 页
第二章 南方葡萄专家系统的框架结构的构建第27-38 页
　　1 系统平台搭建的关键技术第27-29 页
　　　　· 面向对象的构件技术第27-28 页
　　　　· 数据库技术第28 页
　　　　· .NET技术第28-29 页
　　2 专家系统的主要理论第29-32 页
　　　　· 典型的专家系统第29-31 页
　　　　· 人工神经网络专家系统第31-32 页
　　3 南方葡萄专家系统总体设计方案第32-37 页
　　　　· 南方葡萄专家系统体系结构第32-34 页
　　　　· 南方葡萄专家系统功能结构设计第34-35 页
　　　　· 南方葡萄专家系统模块设计第35-36 页
　　　　· 运行平台和开发环境的选择第36-37 页
　　4 小结第37-38 页
第三章 葡萄栽培管理子系统的构建第38-58 页
　　1 葡萄栽培管理子系统的设计思想第38-39 页
　　2 葡萄栽培生产管理的主要问题第39-40 页
　　3 葡萄栽培管理子系统的结构功能设计第40-42 页
　　4 知识的获取第42 页
　　　　· 系统的数据与知识来源第42 页
　　　　· 知识获取机制第42 页
　　5 事实数据库的构建第42-46 页
　　　　· 基本事实库第43-45 页
　　　　· 页面管理数据库第45-46 页
　　6 知识库的构建第46-55 页
　　　　· 知识的类型和表示方法第46-47 页
　　　　· 知识库的具体实现第47-55 页
　　7 推理机制第55-56 页
　　8 小结第56-58 页
第四章 葡萄病害诊断子系统的研究第58-72 页
　　1 葡萄病害及其人工神经网络诊断系统概述第58-59 页
　　　　· 葡萄病害第58-59 页
　　　　· 人工神经网络诊断系统第59 页
　　2 病害知识表示存储与推理方法第59-64 页
　　　　· 描述型知识表第59-63 页
　　　　· 诊断型知识表第63-64 页
　　3 基于人工神经网络的葡萄病害诊断子系统模型第64-71 页
　　　　· 葡萄病害诊断专家系统结构设计第64-65 页
　　　　· 样本集的产生第65-66 页
　　　　· 葡萄病害诊断专家系统神经网络设计第66-71 页
　　4 小结第71-72 页
第五章 葡萄果实成熟度采前无损检测的方法第72-96 页
　　1 葡萄成熟度第72-73 页
　　2 葡萄采前无损检测系统设计与实验样本采集第73-75 页
　　　　· 葡萄采前无损检测系统构建设计第73-74 页
　　　　· 实验样本及其图像信息的采集第74-75 页
　　3 基于计算机视觉的样本图像信息处理第75-86 页
　　　　· 自然环境中的葡萄样本彩色图像分割第75-83 页
　　　　· 特征提取第83-86 页
　　4 实验样本的内质参数测量与分析第86-91 页
　　　　· 样本的内质参数测量第86-87 页
　　　　· 参数的分析与建立第87-91 页
　　5 基于神经网络的葡萄无损检测模型的建立第91-94 页
　　　　· 葡萄无损检测人工神经网络模型的设计第91-92 页
　　　　· 葡萄无损检测人工神经网络模型结构第92-93 页
　　　　· 训练样本第93 页
　　　　· 测试及分析第93-94 页
　　6 小结第94-96 页
第六章 讨论第96-99 页
　　1 研究内容的讨论第96-97 页
　　2 研究的结论第97-98 页
　　3 研究的创新点第98-99 页
参考文献第99-107 页
致谢第107-108 页
作者简介第108-109 页
科技查新报告第109-117 页

本篇论文共117页，点击这进入下载页面。
 
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