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应用人工神经网络技术构建褐飞虱发生程度预测模型
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应用人工神经网络技术构建褐飞虱发生程度预测模型
论文目录
 
摘要第1-8 页
Abstract第8-9 页
1 前言第9-19 页
　　· 褐飞虱发生概况第9-14 页
　　　　· 我国褐飞虱初始虫源研究第10 页
　　　　· 褐飞虱在我国的迁飞特征第10-12 页
　　　　　　· 褐飞虱迁飞的生理生态因素第11-12 页
　　　　　　· 褐飞虱迁飞行为与迁飞规律第12 页
　　　　　　· 褐飞虱迁飞与气象因子的关系第12 页
　　　　· 影响褐飞虱大发生的因素第12-14 页
　　　　　　· 迁入虫量第12-13 页
　　　　　　· 气候条件第13 页
　　　　　　· 短翅型成虫的数量第13-14 页
　　　　　　· 栽培条件第14 页
　　· 害虫预测预报的研究概况第14-17 页
　　　　· 农作物害虫预测预报的目的和意义第14 页
　　　　· 农作物害虫预测预报的类别第14-15 页
　　　　· 农作物害虫预测预报的方法第15-17 页
　　　　　　· 经验预测法第15 页
　　　　　　· 实验预测法第15-16 页
　　　　　　· 数理统计预测法第16 页
　　　　　　· 信息预测法第16-17 页
　　· 农业病虫预测预报中神经网络应用的概况第17-19 页
　　　　· 人工神经网络特点第17-18 页
　　　　· 人工神经网络的模型第18 页
　　　　· 人工神经网络在病虫预测应用中的进展第18-19 页
2 材料与方法第19-21 页
　　· 材料来源第19 页
　　· 预测方法第19-21 页
　　　　· 神经网络预测法的原理及计算方法第19-21 页
　　　　· 计算软件第21 页
3 结果与分析第21-42 页
　　· 神经网络预报模型的建立第21-22 页
　　· 短期预测模型第22-30 页
　　　　· A_1建模方式第26 页
　　　　· A_2建模方式第26-27 页
　　　　· A_3建模方式第27 页
　　　　· A_4建模方式第27-28 页
　　　　· A_5建模方式第28 页
　　　　· A_6建模方式第28-29 页
　　　　· 建模评价及优化第29-30 页
　　· 中期A预测模型第30-39 页
　　　　· B_1建模方式第33 页
　　　　· B_2建模方式第33-34 页
　　　　· B_3建模方式第34-35 页
　　　　· B_4建模方式第35 页
　　　　· B_5建模方式第35-36 页
　　　　· B_6建模方式第36 页
　　　　· B_7建模方式第36-37 页
　　　　· B_8建模方式第37 页
　　　　· B_9建模方式第37-38 页
　　　　· 建模评价及优化第38-39 页
　　· 中期B预测模型第39-42 页
　　　　· 建模方式第41 页
　　　　· 建模评价及优化第41-42 页
4 小结与讨论第42-44 页
参考文献第44-47 页
致谢第47页

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