基于Struts的大豆优化栽培管理决策支持系统研究复习过程.doc

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1、Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。基于Struts的大豆优化栽培管理决策支持系统研究-基于Struts的大豆优化栽培管理决策支持系统研究【摘要】：随着Internet技术的普及和发展,原有的单机版决策支持系统已不能适应网络环境下的应用,开展网络版决策支持系统的研究是近年来的主要发展趋势。论文分析了当前计算机技术在农业专家系统中的应用情况和网络基础条件,研究探讨了构建作物栽培类农业决策支持系统的理论与实现技术。本研究以“浏览器/Tomcat服务器/Oracle数据库”三层网络结构模型为基础,选用JavaWebMVC框架Struts,结合内

2、蒙古地区大豆生产实际,研究开发了大豆优化栽培管理决策支持系统。很好地实现了视图层、逻辑业务层与数据层的分离,有较好的扩展性。根据大豆栽培领域问题的特点,本研究选用模式表示与知识单元表示相结合的知识表达方式,在利用组件技术与分布式网络技术实现的跨平台系统下,该方法有助于推理机的设计与实现。整个推理机被划分为7个独立的Bean,依据正反向混合推理策略,各Bean之间相互协作,共同完成推理工作,取代单进程、单组件推理机,提高了推理速度。JAVA编程实现的BP神经网络为目标产量优化决策提供了大豆基础产量预测值,通过JavaApplet技术实现其与整个系统的交互。论文最后给出了整个系统的实现。【关键词】

3、：Struts框架大豆专家系统决策支持系统人工神经网络【学位授予单位】：内蒙古农业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2007【分类号】：S565.1;S126【DOI】：CNKI:CDMD:2.2007.219575【目录】： 摘要3-4 Abstract4-10 1引言10-16 1.1农业信息化的发展需要网络化的决策支持系统10 1.2国内外农业专家系统发展状况10-11 1.2.1国外的相关研究10-11 1.2.2国内的相关研究11 1.3农业决策支持系统11 1.4人工神经网络11-12 1.4.1人工神经网络研究发展11-12 1.4.2人工神经网络应用领域12 1.5计算机

4、技术在农业专家系统中的应用12-14 1.6本课题研究内容14-15 1.7课题概况15-16 1.7.1研究的目的与意义15 1.7.2研究思路与技术路线15-16 2Struts技术与分布式网络技术16-19 2.1Struts框架16-18 2.2多层分布式应用体系18-19 3SOCMDSS系统分析与设计19-23 3.1需求分析19-21 3.2总体设计21-22 3.2.1UML用例图21 3.2.2UML活动图21-22 3.3功能设计22-23 4SOCMDSS知识、数据的获取与表达23-28 4.1知识、数据的获取23-24 4.1.1SOCMDSS专家知识的获取过程23-2

5、4 4.2知识、数据的表示24-28 4.2.1SOCMDSS知识、数据表示原则25 4.2.2SOCMDSS知识、数据表示方式25-28 5SOCMDSS知识库、数据库与模型库的设计与实现28-41 5.1数据库的设计与实现28-30 5.2框架知识结构的设计与实现30-32 5.2.1概念结构设计30 5.2.2逻辑结构设计30-32 5.3模型库设计与实现32-35 5.4大豆产量预测人工神经网络设计与实现35-41 5.4.1人工神经网络模拟方法35-37 5.4.2人工神经网络在大豆产量潜力估算中的应用37-40 5.4.3BP神经网络模型的java实现40-41 6推理机Actio

6、nBean的设计与实现41-45 6.1SOCMDSS的ActionBean推理设计思想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推理机实现44-45 7基于Struts框架的SOCMDSS的实现45-56 7.1SOCMDSS的web体系结构45-46 7.2Struts配置各网站模块46-47 7.2.1Struts_tiles组件定义整个网站的结构模型46 7.2.2Struts_menu组件配置优化决策模块46-47 7.3SOCMDSS的Struts实现模式47-56 7.3.1用户表示层48-52 7.3.2业务逻辑层52 7.3.3控制处理层52-56 8总结与展望56-58 8.1结论56-57 8.2展望57-58 致谢58-59 参考文献59-63 作者简介63本文免费全文阅读地址：大量优秀毕业论文等，尽在：-