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水稻病虫害诊断模型构建及智能咨询识别系统的实现

摘要第1-9页
Abstract第9-10页
第一章 绪论第10-13页
   ·课题研究的目的与意义第10页
   ·病虫害诊断研究现状第10-11页
   ·病虫害诊断的难点第11页
   ·病虫害诊断技术探讨第11页
   ·主要研究内容第11-13页
第二章 人工智能技术在病虫害诊断中的应用第13-26页
   ·人工智能、知识工程、专家系统第13-15页
     ·人工智能第13页
     ·知识工程第13-14页
     ·专家系统第14-15页
   ·专家系统发展概况及农业专家系统国内外研究现状第15-18页
     ·专家系统发展概况第15-17页
     ·农业专家系统国内外研究现状第17-18页
       ·国外研究和应用状况第17-18页
       ·国内研究和应用状况第18页
   ·农业专家系统发展方向第18-21页
     ·农业标准数据库和数据仓库技术第18-19页
     ·农业知识的自动获取技术第19页
     ·农业知识的表示方法第19页
     ·搜索方法和推理技术第19页
     ·3S、虚拟农业、智能决策等多技术的集成技术第19-20页
     ·农业专家系统开发工具(平台)第20页
     ·网络技术第20页
     ·分布式农业信息处理技术第20-21页
     ·基于组件的农业专家系统系统软件研发技术第21页
   ·人工神经网络第21-24页
     ·人工神经网络概述第21-23页
     ·神经网络的发展情况第23-24页
   ·专家系统与神经网络的结合第24-26页
     ·专家系统与神经网络的互补第24-25页
     ·专家系统与神经网络的区别第25-26页
第三章 系统的总体设计第26-31页
   ·系统目标第26页
   ·系统结构与功能第26-28页
     ·系统模式设计第26-27页
     ·系统功能第27页
     ·系统模块设计第27-28页
   ·诊断子系统设计第28-29页
     ·诊断子系统模块设计第28-29页
     ·诊断子系统内容设计第29页
   ·界面设计第29-30页
   ·系统开发流程图第30-31页
第四章 知识库设计第31-40页
   ·知识获取第31-32页
     ·知识获取的方法第31-32页
   ·知识表示方法第32-35页
     ·知识分类第32-33页
     ·知识表示方法第33-35页
       ·常用的知识表示方法第33页
       ·系统的知识表示方法第33-35页
   ·水稻病虫害发生特点与知识描述第35-38页
     ·水稻病虫害知识特点第35-36页
     ·水稻病虫害发生特点第36-37页
     ·水稻病虫害知识特征化描述第37-38页
   ·知识库的建立第38-39页
   ·知识库的组织形式第39-40页
第五章 推理机的设计第40-49页
   ·基本的推理技术第40-44页
     ·推理的类型第40-41页
     ·推理的控制策略第41-42页
     ·搜索策略第42-44页
   ·基于产生式知识规则的模糊混合推理第44-46页
     ·模糊推理第44-45页
     ·不确定性推理第45-46页
   ·系统采用的推理策略第46-49页
     ·推理诊断主要因素的确定第46页
     ·推理机的设计实现第46-49页
第六章 基于神经网络的病虫害特征诊断第49-57页
   ·BP神经网络第49页
   ·BP神经网络的学习算法与数学原理第49-52页
   ·基于特征的病虫害诊断的神经网络的组建第52-54页
     ·神经网络的知识表示第52-53页
     ·神经网络的知识获取第53页
     ·基于神经网络的知识推理第53-54页
   ·病虫害诊断的神经网络的构建第54-55页
   ·专家系统与神经网络的集成第55-57页
     ·集成的概念第55-56页
     ·集成方式与集成结构第56-57页
第七章 系统集成第57-62页
   ·系统实现环境第57页
   ·开发的相关技术第57-60页
     ·面向对象技术第57-58页
     ·基于OLE-DB的ADO数据访问技术第58-59页
     ·数据库技术第59-60页
   ·系统开发过程第60-62页
结论第62-63页
参考文献第63-66页
攻读硕士期间发表的论文及参加的学术会议第66-67页
致谢第67页

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