隨著國家經(jīng)濟(jì)日益增速的發(fā)展,自十八屆三中全會之后,黨對于農(nóng)村的實施政策發(fā)生了巨變。農(nóng)村的土地流轉(zhuǎn)加速、土地慢慢集中,很多農(nóng)戶開始進(jìn)行土地的轉(zhuǎn)入,土地經(jīng)營越來越專業(yè)化,這些土地流轉(zhuǎn)政策的實施使得土地越來越集中到大農(nóng)戶的手中。大農(nóng)戶的規(guī)�；�(jīng)營,有著廣闊發(fā)展前景,正逐漸成為當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主體。但是大農(nóng)戶因無科學(xué)的倉儲設(shè)備、烘干設(shè)備,且儲糧手段落后,為避免儲藏?fù)p失,糧食收獲后往往即以“濕糧”的形式銷售,規(guī)模化效益大大降低。針對大農(nóng)戶儲糧迫切關(guān)注的問題,緊密結(jié)合大農(nóng)戶的實際使用場景及儲糧安全需求,基于“一體化集成設(shè)計”的思想,將“就倉干燥”、“糧情測控”、“鋼板倉糧食存儲”等技術(shù)有機融合起來,設(shè)計了能夠根據(jù)大農(nóng)戶需求靈活配置的就倉安全儲糧系統(tǒng)。本文的主要研究工作如下:(1)針對大農(nóng)戶的實際儲糧場景以及日常使用需求,響應(yīng)“互聯(lián)網(wǎng)+糧食安全”的管理理念,使用Client/Server的CS系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計了大農(nóng)戶就倉安全儲糧系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了大農(nóng)戶就倉安全儲糧系統(tǒng)的服務(wù)端和Android客戶端。該客戶端由糧情檢測模塊、通風(fēng)控制模塊、數(shù)據(jù)記錄模塊、用戶設(shè)置模塊四大核心模塊組成,實現(xiàn)了大農(nóng)...

【文章頁數(shù)】：101 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 信息融合理論及Android開發(fā)平臺
    2.1 信息融合
        2.1.1 基本概念
        2.1.2 信息融合的層次
        2.1.3 主要方法
    2.2 Android開發(fā)平臺
        2.2.1 Android系統(tǒng)架構(gòu)
        2.2.2 Android開發(fā)技術(shù)
    2.3 本章小結(jié)
第三章 系統(tǒng)總體方案設(shè)計
    3.1 系統(tǒng)需求分析
    3.2 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計
    3.3 系統(tǒng)服務(wù)端設(shè)計
        3.3.1 服務(wù)端架構(gòu)設(shè)計
        3.3.2 基于HTTPS的網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)計
        3.3.3 服務(wù)端與客戶端數(shù)據(jù)交互格式
    3.4 系統(tǒng)工作流程
    3.5 本章小結(jié)
第四章 大農(nóng)戶就倉安全儲糧系統(tǒng)And roid客戶端的設(shè)計
    4.1 總體設(shè)計
        4.1.1 需求目標(biāo)
        4.1.2 整體功能模塊劃分
        4.1.3 主界面設(shè)計
    4.2 糧情檢測模塊
        4.2.1 實時檢測模塊
        4.2.2 定時檢測模塊
    4.3 通風(fēng)控制模塊
        4.3.1 通風(fēng)狀態(tài)查看模塊
        4.3.2 通風(fēng)配置模塊
    4.4 數(shù)據(jù)記錄模塊
        4.4.1 記錄查看模塊
        4.4.2 趨勢圖模塊
    4.5 用戶設(shè)置模塊
        4.5.1 倉庫信息模塊
        4.5.2 管理員設(shè)置模塊
        4.5.3 子用戶倉庫配置模塊
    4.6 客戶端測試
        4.6.1 功能測試
        4.6.2 性能測試
    4.7 本章小結(jié)
第五章 大農(nóng)戶就倉儲糧中智能降水干燥方法的研究
    5.1 研究方法
        5.1.1 D-S證據(jù)理論
        5.1.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    5.2 基于D-S證據(jù)理論和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能降水干燥方法
        5.2.1 融合算法
        5.2.2 儲糧安全狀態(tài)評判與分析
        5.2.3 降水干燥決策與分析
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號：3778803