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《吉林大学》 2006年
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新一代分布式粮食作物智能决策系统研究

高秋华  
【摘要】:本论文在深入研究移动agent技术的基础上,将基于Java的移动agent技术应用到粮食作物智能决策支持系统的开发中,为构建农业信息分布式应用提供一种具有广阔应用前景、高效实用的解决方案。新一代分布式粮食作物智能决策系统可以通过网络向多个用户提供决策、咨询服务,满足网络形式的农业技术服务要求。研究取得如下几个方面的成果: 1.开发了:“新一代分布式粮食作物智能决策系统(XFLZJS)”。该系统在结构功能方面看是智能决策支持系统、分布式智能决策支持系统和移动agent系统相集成,从技术方面看,是决策计算技术、人工智能推理技术、分布式计算推理技术、agent技术、移动agent技术、通讯技术、网络技术、农业信息技术等的集成;它具有决策特点、智能特点、分布特点、移动特点、并行处理特点。 2.首次将移动agent技术运用于农业智能决策系统中。由于移动agent技术本身具有将自身代码移动到远程资源所在地的特点,它能使系统进行决策时,所使用的大量数据和知识在数据源和知识源处进行本地处理,降低了分布式计算中的网络负载,克服了高延时及网络环境不稳定的不足。同时,移动agent还支持离线计算、支持实时远程交互、异步自主交互、能动态适应网络环境,它使决策时网络负载均衡,提高了决策效率。利用基于移动agent技术的智能决策系统进行宏观辅助决策,为决策者、各级领导、农业技术人员、农业生产者把握全局、进行各种决策提供技术支撑,也为农业技术人员、农民调整种植结构、促进增产增收提供科学依据和技术方法。 3.提出一种粮食作物产量预报模式。它使所研制的系统再前进一步,就上升为农业生产动态监测管理系统。粮食作物产量预报模式是农业智能决策系统的基础,也是系统中关键的技术问题之一。它直接关系到系统预报的科学性和准确性,直接影响到系统预报的质量和效果。在几年的调研中发现和认识了:粮食作物产量与其生长条件(信息)之间的依赖关系、并在不同的生长期,生长条件信息的影响程度的变化规律。经过多次走访农业专家,共同研究、探讨,共同总结出一种粮食作物产量预报模式。即根据作物生长规律,分成播种期、拔节期、成熟期三个阶段进行预报。利用计算机,充分利用当地生产资源,及时进行产量预报,根据预报的动态变化情况,遵照作物生长、管理的理论、技术、方法,调整管理机制,采取有利措施促进增产。可以设想如果将生产全过程再细化进行预报,再根
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:S126;TP319

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