基于Struts的大豆優(yōu)化栽培管理決策支持系統(tǒng)研究

《基于Struts的大豆優(yōu)化栽培管理決策支持系統(tǒng)研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、基于Struts的大豆優(yōu)化栽培管理決策支持系統(tǒng)研究【摘要】：隨著Internet技術(shù)的普及和發(fā)展,原有的單機(jī)版決策支持系統(tǒng)已不能適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的應(yīng)用,開展網(wǎng)絡(luò)版決策支持系統(tǒng)的研究是近年來的主要發(fā)展趨勢。論文分析了當(dāng)前計算機(jī)技術(shù)在農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)中的應(yīng)用情況和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)條件,研究探討了構(gòu)建作物栽培類農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)的理論與實(shí)現(xiàn)技術(shù)。本研究以“瀏覽器/Tomcat服務(wù)器/Oracle數(shù)據(jù)庫”三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型為基礎(chǔ),選用JavaWebMVC框架Struts,結(jié)合內(nèi)蒙古地區(qū)大豆生產(chǎn)實(shí)際,研究開發(fā)了大豆優(yōu)化栽培管理決策支持系統(tǒng)。很好地實(shí)現(xiàn)了視圖層、邏輯業(yè)務(wù)層

2、與數(shù)據(jù)層的分離,有較好的擴(kuò)展性。根據(jù)大豆栽培領(lǐng)域問題的特點(diǎn),本研究選用模式表示與知識單元表示相結(jié)合的知識表達(dá)方式,在利用組件技術(shù)與分布式網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的跨平臺系統(tǒng)下,該方法有助于推理機(jī)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)。整個推理機(jī)被劃分為7個獨(dú)立的Bean,依據(jù)正反向混合推理策略,各Bean之間相互協(xié)作,共同完成推理工作,取代單進(jìn)程、單組件推理機(jī),提高了推理速度。JAVA編程實(shí)現(xiàn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為目標(biāo)產(chǎn)量優(yōu)化決策提供了大豆基礎(chǔ)產(chǎn)量預(yù)測值,通過JavaApplet技術(shù)實(shí)現(xiàn)其與整個系統(tǒng)的交互。論文最后給出了整個系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。【關(guān)鍵詞】：Struts框架大豆專家系統(tǒng)決策支持系

3、統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)【學(xué)位級別】：碩士【學(xué)位授予年份】：2007【分類號】：S565.1;S126【DOI】：CNKI:CDMD:2.2007.219575【目錄】：·摘要3-4·Abstract4-10·1引言10-16·1.1農(nóng)業(yè)信息化的發(fā)展需要網(wǎng)絡(luò)化的決策支持系統(tǒng)10·1.2國內(nèi)外農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r10-11·1.2.1國外的相關(guān)研究10-11·1.2.2國內(nèi)的相關(guān)研究11·1.3農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)11·1.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)11-12·1.4.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究發(fā)展11-12·1.4.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域12·

4、1.5計算機(jī)技術(shù)在農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)中的應(yīng)用12-14·1.6本課題研究內(nèi)容14-15·1.7課題概況15-16·1.7.1研究的目的與意義15·1.7.2研究思路與技術(shù)路線15-16·2Struts技術(shù)與分布式網(wǎng)絡(luò)技術(shù)16-19·2.1Struts框架16-18·2.2多層分布式應(yīng)用體系18-19·3SOCMDSS系統(tǒng)分析與設(shè)計19-23·3.1需求分析19-21·3.2總體設(shè)計21-22·3.2.1UML用例圖21·3.2.2UML活動圖21-22·3.3功能設(shè)計22-23·4SOCMDSS知識、數(shù)據(jù)的獲取與表達(dá)23-28·4.1知識、數(shù)據(jù)的獲

5、取23-24·4.1.1SOCMDSS專家知識的獲取過程23-24·4.2知識、數(shù)據(jù)的表示24-28·4.2.1SOCMDSS知識、數(shù)據(jù)表示原則25·4.2.2SOCMDSS知識、數(shù)據(jù)表示方式25-28·5SOCMDSS知識庫、數(shù)據(jù)庫與模型庫的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)28-41·5.1數(shù)據(jù)庫的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)28-30·5.2框架知識結(jié)構(gòu)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)30-32·5.2.1概念結(jié)構(gòu)設(shè)計30·5.2.2邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計30-32·5.3模型庫設(shè)計與實(shí)現(xiàn)32-35·5.4大豆產(chǎn)量預(yù)測人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)35-41·5.4.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬方法35-37·5.4.2人工

6、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大豆產(chǎn)量潛力估算中的應(yīng)用37-40·5.4.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的java實(shí)現(xiàn)40-41·6推理機(jī)ActionBean的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)41-45·6.1SOCMDSS的ActionBean推理設(shè)計思想41-42·6.2SOCMDSS推理的控制策略42-44·6.2.1正向推理42-43·6.2.2反向推理43-44·6.3SOCMDSS推理機(jī)實(shí)現(xiàn)44-45·7基于Struts框架的SOCMDSS的實(shí)現(xiàn)45-56·7.1SOCMDSS的web體系結(jié)構(gòu)45-46·7.2Struts配置各網(wǎng)站模塊46-47·7.2.1Struts_tiles組

7、件定義整個網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)模型46·7.2.2Struts_menu組件配置優(yōu)化決策模塊46-47·7.3SOCMDSS的Struts實(shí)現(xiàn)模式47-56·7.3.1用戶表示層48-52·7.3.2業(yè)務(wù)邏輯層52·7.3.3控制處理層52-56·8總結(jié)與展望56-58·8.1結(jié)論56-57·8.2展望57-58·致謝58-59·參考文獻(xiàn)59-63·作者簡介63本文免費(fèi)全文閱讀地址：http://www.docin.com/p-137441840.html大量優(yōu)秀畢業(yè)論文等，盡在：http://www.docin.com/wujichu000