基于算法的农产品智能分拣与配送优化方案.docVIP

基于算法的农产品智能分拣与配送优化方案

TOC\o1-2\h\u32540第1章绪论 3

97091.1研究背景与意义 3

45081.2国内外研究现状分析 3

245391.3研究目标与内容 3

27684第2章农产品智能分拣与配送相关理论 4

85522.1农产品特点及分拣配送要求 4

301322.2算法概述 4

218202.3智能分拣与配送系统架构 5

14158第3章农产品信息采集与预处理 5

34013.1农产品信息采集技术 5

236023.1.1视觉检测技术 5

278043.1.2振动传感器技术 5

135283.1.3激光雷达技术 5

237853.1.4重量检测技术 5

232583.2图像处理与特征提取 6

218293.2.1图像预处理 6

177223.2.2边缘检测与轮廓提取 6

255803.2.3形态学处理 6

224223.2.4特征提取 6

314963.3数据预处理方法 6

31533.3.1数据清洗 6

165903.3.2数据规范化 6

63313.3.3特征选择与降维 6

259713.3.4数据采样 6

91483.3.5数据集划分 6

21951第4章基于算法的农产品识别与分类 7

108944.1深度学习算法概述 7

59634.2卷积神经网络（CNN）及应用 7

195914.3循环神经网络（RNN）及应用 7

173294.4农产品分类模型训练与优化 7

15879第5章农产品智能分拣系统设计 8

5665.1分拣系统需求分析 8

256065.2分拣系统硬件设计 8

70875.2.1分拣设备选型 8

258135.2.2系统结构设计 8

252715.2.3传感器设计 8

81965.3分拣系统软件设计 8

149605.3.1软件架构 8

201295.3.2数据处理与分析 8

62395.3.3分拣策略设计 8

220465.4分拣算法实现与优化 8

5565.4.1分拣算法实现 9

275435.4.2算法优化 9

200345.4.3算法评估与调整 9

21097第6章农产品配送路径优化 9

262866.1配送路径优化问题概述 9

61796.2蚁群算法及其应用 9

19616.2.1蚁群算法基本原理 9

3476.2.2蚁群算法数学模型 9

326836.2.3蚁群算法在农产品配送路径优化中的应用 9

138166.3粒子群算法及其应用 9

258626.3.1粒子群算法基本原理 9

289046.3.2粒子群算法数学模型 10

54586.3.3粒子群算法在农产品配送路径优化中的应用 10

221036.4路径优化算法比较与选择 10

136136.4.1路径优化算法比较 10

278836.4.2路径优化算法选择建议 10

23332第7章农产品配送车辆调度优化 10

229267.1车辆调度问题概述 10

99207.2遗传算法及其应用 10

150487.3神经网络算法及其应用 10

197187.4车辆调度优化策略 11

10175第8章农产品智能配送信息系统设计与实现 11

117558.1系统需求分析 11

144158.1.1功能需求 11

252368.1.2功能需求 11

263388.2系统架构设计 12

292668.2.1总体架构 12

250608.2.2数据层 12

32578.2.3服务层 12

210058.2.4应用层 12

228568.2.5展示层 12

9898.3系统功能模块设计 12

126688.3.1信息采集模块 12

56198.3.2智能分拣模块 12

668.3.3配送路径优化模块 12

69568.3.4监控统计模块 13

66858.4系统实现与测试 13

221888.4.1系统实现 13

152438.4.2系统测试 13

10558第9章案例分析与应用验证 13

18899.1案例背景及数据准备 13

170769.2农产品智能分拣