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设施果菜病害诊断的知识表达与推理模型 总被引：1，自引：1，他引：0
病害诊断的知识表达和推理是建立植物病害诊断系统的核心研究内容。该文在系统收集设施果菜病害诊断知识的基础上,根据模糊数学的思想,利用评估学中多比例法将诊断知识数值化,使用"对象—属性—值三元组法"(object-attribute-value,OAV)与产生式规则相结合,实现了病害诊断知识的有效表达。并进一步采用模糊推理的方法,模拟诊断专家的诊断思维模式,针对诊断问题的特点,构建了一步诊断及深入诊断两步诊断推理模型,使用最佳优先搜索法,并采用C#语言对模型进行计算机编程,实现了设施果菜病害诊断与推理模型。该研究建立的病害诊断与推理模型为进一步建立设施果菜病害诊断与防治管理决策支持系统奠定了基础。 相似文献
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针对大豆病害专家系统中诊断特征条件的复杂性和不确定性等问题,将病害证据可信度和不确定性推理的传递算法有机结合,提出了一种基于证据可信度不确定推理的大豆病害诊断方法。由植保知识库的专家先验知识和作物病害发生时期、部位和症状等表现特征,构成可信度权重作为推理依据;利用该文提出的基于证据可信度的不确定推理方法及推理规则,实现了大豆病害的自动诊断与决策。应用实践表明：该方法简单、可靠、易于实现,对大豆病害的诊断准确率达到87.62%,为植物病害的智能远程诊断和科学管理提供了一种高效的新途径。 相似文献
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复杂过程具有多样性的特点,常出现多种异常同时发生的情况。针对该问题,对异常过程中征兆的表现及其描述进行了分析,在已有自组织特征映射神经网络（SOM NN,Self-organizing Map Neural Networks）单一故障（病害）诊断的方法的基础上,提出了具有3级分析结构的SOM NN的多诊断模型。该模型以欧几里德距离作为主要判别条件对邻搜索方法进行优化和改进,在诊断过程中不用学习多病害样本。并在此基础上以农作物中具有代表性的番茄病害为例,提取病害征兆,建立病害与病害征兆之间的映射关系,完成了对病害征兆组合的分类,通过对实例的仿真,证明了该方法在多病害诊断上能获得良好的效果。 相似文献
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高光谱图像技术诊断温室黄瓜病害的方法 总被引：6，自引：3，他引：3
利用高光谱图像技术研究了诊断温室黄瓜病害的方法,以提高诊断的准确性和效率。试验以黄瓜霜霉病、白粉病为研究对象,利用高光谱图像采集系统获取黄瓜病叶的高光谱图像数据,在450～900 nm范围内的高光谱图像数据中,选出特征波长下的图像;然后,对该图像进行去除噪声的滤波处理,并提取黄瓜病叶的色度矩纹理特征向量;最后采用支持向量机分类方法对黄瓜病害进行诊断。研究结果表明,采用高光谱图像新技术与线性核函数对黄瓜霜霉病、白粉病的正确诊断率达100%,采用高光谱图像技术可以实现对温室黄瓜病害进行快速、精确的分类诊断。 相似文献
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根据葡萄病害的特点,采用改进的BP算法,建立了BP神经网络诊断模型,经测试其诊断结果正确率为100%,BP模型的诊断准确率为95.39%。研究结果表明BP神经网络技术适合应用于解决病害诊断这一复杂问题。 相似文献
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基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献
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基于图像识别的小麦腥黑穗病害特征提取与分类 总被引：10，自引：8，他引：2
小麦的网腥、印度腥与矮腥黑穗病危害小麦生产与人体健康,是出入境检验检疫的重要对象。该文利用小麦腥黑穗病害显微图像,采用图像分析与识别技术进行了小麦的网腥、印度腥及矮腥3类病害的分类识别。在分离出单个病害孢子图像的基础上,提取了3类病害孢子图像的16个形状和纹理特征,通过分析,从中选择小麦病害孢子的6个典型特征,并分别用最小距离法、BP神经网络和支持向量机分类器对提取的96个小麦腥黑穗病害孢子图像进行了分类试验,结果表明:支持向量机法对小麦腥黑穗病的分类识别能力优于最小距离法和BP神经网络,总体识别率达到82.9%。因此,采用图像分析技术和支持向量机识别方法进行小麦腥黑穗病害诊断的方法具有可行性。 相似文献
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基于智能手机的鸡病辅助诊治系统开发与应用 总被引：3，自引：1，他引：2
针对鸡常见群发疾病桌面计算机辅助诊断系统使用不便、普及率低、时效性差等局限性,该研究采用新一代智能手机作为开发平台,以.Net 2005为开发语言,以SQL Server 2005 CE为数据库,对常见鸡群发疾病的病因性知识与诊断知识进行了数字化整理,建立了基于可信度的产生式规则推理机制等,研制了适合于农村中小规模养鸡场和基层兽医使用的智能手机鸡病辅助诊治系统。结果表明：系统构建了面向对象的鸡病诊断知识库,在推理分析环节引入可信度,可通过主要症状、疑似症状或多症状组合3种可选方法,对70多种主要鸡病进行辅助诊断,并提供相应的治疗或其他处置措施。系统应用结果表明,该系统辅助诊断准确率达88.3%,且使用方便、操作简单、易于普及。随着TD-SCDMA与Internet的融合与应用,通过不断更新该系统运行所支持的知识库,逐步提高诊断准确率,使得该系统在中国广大农村具有广阔的应用前景。 相似文献
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基于复杂大系统智能控制理念,研究农业大系统的控制智能问题是一个富有挑战意义的课题。依据大系统控制理论以及智能控制的定义构造以农业复杂大系统智能控制为核心的智能农业系统架构,并对智能农业的内涵进行了阐述,指出了智能农业应该是以农业大系统智能控制为核心的闭环系统。同时按照网络结构体系论述了物联网的基本含义,首次对智能农业与农业物联网的关系进行了论述,指出了农业物联网在智能农业大系统中的位置和作用,探讨了与智能农业大系统的接口问题。 相似文献
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网络通信技术和INTERNET的迅猛发展,使得办公自动化已经成为综合计算机技术、通信技术、系统科学、行为科学等学科的科学技术,它将基于不同技术的办公设备,以联网的方式连成一体,将语言、图像、数据、文字处理等功能组合在一个系统中,形成一个事务处理能力强、工作效率高、信息流转快、决策科学的体系。本文通过对开发环境和系统特点的分析,介绍了.NET的相关知识。运用ASP.NET开发技术,采用Browser/Server(浏览器/服务器)模式,建立一个基于.NET的新疆农科院农经信息所的办公自动化系统。 相似文献
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互联网突破了传统教学模式的时空限制,为外语教学提供了丰富的背景资料,,也对外语教学提出了新的要求和挑战。阐述了利用互联网辅助大学德语教学的优越性,分析了互联网在德语教学中应用的可能性,并对现代大学德语教学模式提出了尝试性的建议。 相似文献
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在物联网日益发展的今天,物联网技术正逐渐渗透到我国畜禽养殖产业建设中。根据我国的实际情况,从系统需求、技术架构以及系统功能三方面对畜禽养殖物联网做了介绍,并对这些技术进行了简要的分析,对社会需求方面进行了评价。 相似文献
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20万羽蛋鸡场电脑管理信息网络系统的实现 总被引：6，自引：3，他引：3
采用桌面数据库Ｖｉｓｕａｌ ＦｏｘＰｒｏ５．０以及面向对象的可视化编程技术,运行于３２位操作系统Ｗｉｎｄｏｗｓ９５下,利用ＯＬＥ对象链接和嵌入,以及Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ ｆｏｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ（ＶＢＡ）,实现ＶＦＰ与Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌ、Ｗｏｒｄ的相互调用,发挥Ｅｘｃｅｌ数据分析与图表绘制特长和Ｗｏｒｄ文字处理功能。利用Ｉｎｔｅｒｎｅｔ技术应用于企业信息网的构建,设计一个包括生产统计系统、生产计划系统和免疫接种备忘系统的现代集约化鸡场电脑管理信息网络系统,在南京市象山蛋鸡场实施使用,以提高生产管理水平。 相似文献