智能化小麦信息处理系统的研究与应用
| 一 绪论 | 第1-23页 |
| 1 人工智能 | 第10-14页 |
| (1) 人工智能 | 第10-12页 |
| (2) 知识工程 | 第12-13页 |
| (3) 专家系统 | 第13-14页 |
| 2 专家系统技术在农业领域的应用 | 第14-18页 |
| (1) 农业专家系统国际发展概况 | 第15-17页 |
| (2) 我国农业专家系统发展概况 | 第17-18页 |
| 3 山西省小麦专家系统选题背景与立项基础 | 第18-23页 |
| (1) 选题背景与立项基础 | 第18-21页 |
| (2) 小麦专家系统的综合技术成果 | 第21-23页 |
| 二 系统整体的结构和方案设计 | 第23-34页 |
| 1 系统整体的结构设计 | 第23-27页 |
| (1) 系统的体系结构 | 第23-26页 |
| (2) 系统功能 | 第26-27页 |
| 2 运行平台和开发工具的选择 | 第27-31页 |
| (1) 运行和开发平台 | 第27-28页 |
| (2) 专家系统开发平台 | 第28-31页 |
| 3 开发工具的选择 | 第31-32页 |
| 4 数据库的选择 | 第32-34页 |
| 三 信息管理子系统 | 第34-49页 |
| 1 信息管理子系统的构成 | 第34页 |
| 2 信息管理子系统的实现技术 | 第34-49页 |
| (1) HTML和CSS | 第34-38页 |
| (2) 信息交互技术 | 第38-41页 |
| (3) 数据库技术 | 第41-49页 |
| 四 智能决策子系统 | 第49-67页 |
| 1 知识库的构建 | 第49-56页 |
| (1) 知识获取 | 第49-51页 |
| (2) 知识表示 | 第51-54页 |
| (3) 知识库的实现 | 第54-56页 |
| 2 综合数据库的构造 | 第56-59页 |
| (1) 静态数据库的表现 | 第56-58页 |
| (2) 动态数据表 | 第58-59页 |
| 3 推理机的实现 | 第59-65页 |
| (1) 推理机 | 第59-60页 |
| (2) 不确定性推理 | 第60-63页 |
| (3) 推控制策略 | 第63-65页 |
| 4 解释接口 | 第65-67页 |
| 五 模糊神经网络在推理机实现的应用 | 第67-90页 |
| 1 人工神经网络基本原理及模型 | 第67-73页 |
| (1) 人工神经网络基本原理 | 第67-70页 |
| (2) 神经网络的BP模型 | 第70-73页 |
| 2 人工神经网络在专家系统的应用 | 第73-77页 |
| (1) 专家系统极其面临的问题 | 第73-74页 |
| (2) 神经元网络模型 | 第74-76页 |
| (3) 神经网络知识表示 | 第76-77页 |
| 3 神经模糊推理系统 | 第77-83页 |
| (1) 模糊集合的引入 | 第78-80页 |
| (2) 模糊推理系统 | 第80-83页 |
| 4 模糊神经网络系统的设计 | 第83-90页 |
| 结束语 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 在读期间发表论文情况 | 第97页 |
