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不确定性推理在病虫害专家系统中的应用研究

窦智勇  
【摘要】:随着城市化进程快速发展,人们在建设物质文明和精神文明的同时,对生态环境的要求也越来越高。城市绿化带对城市生态环境起到了至关重要的作用,近几年,病虫害对绿化带不断侵害,以使绿化带不堪重负。据园林部门统计,在2008年哈尔滨市九成以上的糖戚树遭到光肩星天牛的侵害;2009年,虫害又卷土重来,给哈市造成严重的经济损失。基于上述情况,建立实用高效的病虫害专家系统对病虫害进行有效预测、诊断和防治已迫在眉睫。 本文根据绿化林带病虫害知识的特点,选择了非自动知识获取方式,并通过知识抽取、知识转换、知识输入和知识检测四个步骤,确保了知识的正确性和完整性。在知识表示方面,采用了传统的产生式表示法,构建了绿化林带病虫害知识库。建立了实用、规范的虫害预测预报模型,使虫害的预测预报更加准确。 在病虫害诊断和防治过程中,症状的不确定是事普遍存在的,而这种不确定性对最终结论会产生直接影响。因此,本系统采用不确定性推理机制,通过对可信度,CF模型和主观Bayes模型的分析,建立了可信度主观Bayes模型,该模型消除了可信度CF模型和主观Bayes模型对结论的先验概率P(H)的依赖,并结合实例应用在病虫害诊断推理中。 本系统是集病虫害诊断、预报、防治、树种与病虫害基本信息查询的综合系统,实现了对对绿化林带病虫害进行科学化、智能化管理。系统采用B/S体系结构,前台应用当今流行的JSP技术,后台利用MySQL数据库管理系统对数据连接、访问和控制提供强大支持。


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