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《西北农林科技大学》 2010年
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苹果病害智能诊断系统研究与实现

刘晴蕊  
【摘要】:苹果种植是陕西六大支柱产业之一,而影响苹果产量和质量的主要因素是苹果病虫害,如何利用现代信息技术进行苹果病虫害诊断,为及时防治提供快捷方法是迫切需要研究的问题。本文针对苹果病虫害的诊断、预防和治理要求,从苹果病害特征分析入手,主要研究苹果病害诊断中的知识获取与推理方法,基于相似度和基于BP神经网络的专家系统模型的病害诊断方法,构建了苹果病害知识库以及诊断平台和智能系统平台。主要研究内容和结论如下: (1)全面、详细的分析了苹果病害致病因子、影响因子、病害种类、病害知识类型,确定了苹果病害的诊断参数(发生时期、发生部位、病状颜色、病状形状、病症)和病害知识表示方法,采用动态编码方式,自动生成病害诊断参数编码及诊断规则编码并存储到知识库中,分析了知识库的存储结构,构建了基于关系数据库的苹果病害知识库。 (2)研究了基于相似度的病害诊断模型。定义了苹果病害诊断相似度的概念,给出了苹果病害相似度的判断方法和标准,采用粗糙集理论方法,确定病害规则诊断参数在相似度诊断模型中所占权重,在不同病害同一诊断参数参数权重不变的条件下,构建了相似度模型及其算法平台,实验结果表明,在3组测试样本下,基于相似度模型的诊断正确率分别为91.70%、78.40%、33.30%。 (3)为进一步提高病害诊断正确率,研究了基于BP神经网络的苹果病害诊断模型,采用动态生成编码,将病害、诊断参数等存储到知识库中等策略进行网络程序设计,以病害诊断参数为输入,以病害诊断结果为输出,实现在Web方式下利用BP神经网络进行苹果病害诊断。实验结果表明,在3组测试样本下,BP神经网络诊断的正确率分别达到93.30%、80.00%、46.70%,均高于相似度模型的诊断正确率。 (4)设计并实现了诊断算法评测系统,以及3层B/S模式的苹果病害智能诊断系统。针对苹果病害智能诊断系统的架构及功能模块,分别设计了算法测试软件及病害诊断软件,利用算法测试软件对提出的诊断方法进行测试、验证和演示算法计算过程,而且使用户可以对知识库中的知识进行增加、删除和修改,利用苹果病害智能诊断系统完成病害查询、诊断、防治指导、专家在线交流等功能。
【学位授予单位】:西北农林科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:S436.611

【参考文献】
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