領(lǐng)域知識(shí)引導(dǎo)的作物模型參數(shù)智能優(yōu)化框架研究.pdf_第1頁(yè)
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1、CRoPMoDELPARAMETERINTELLIGENToPTIMIZATIoNMETHoDANDUNCERTAINEVALUATIoNBASEDoNDoMAINKNoWLEDGEGUIDEXUYihuaATheissSubmittedtoNanjingAgriculturalUniversityInPar“tialFulfillmentoftheRequirementsForTheMasterDegreeofAgricultural

2、ExtensionSupervisedbyProfessorJiangHaiyan一一Depa“rtmentofAgriculturalInformationNanjingAgriculturalUniversityNanjing210095June，2015目錄目錄摘要IABSTRACT。III第一章緒論11研究背景12國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀221作物模型參數(shù)優(yōu)化方法研究綜述222模型參數(shù)優(yōu)化及分析工具研究53本文的研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線731本

3、研究的目的與意義732本文研究?jī)?nèi)容733研究思路與技術(shù)路線84本研究的特色與創(chuàng)新95論文的組織結(jié)構(gòu)9第二章理論基礎(chǔ)1l1基于遺傳算法的優(yōu)化框架1111遺傳算法基本概念1112遺傳算法優(yōu)化框架1113改進(jìn)遺傳算法132作物生長(zhǎng)模型基本理論1721WheatGrow小麥生長(zhǎng)模型172。2RiceGrow水稻生長(zhǎng)模型183基于構(gòu)件框架的軟件開(kāi)發(fā)方法1931基于構(gòu)件框架的軟件開(kāi)發(fā)方法19第三章基于遺傳算法的作物生長(zhǎng)模型參數(shù)優(yōu)化框架的不確定性分析

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