| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| 1 人工智能、知识工程和专家系统 | 第9-12页 |
| ·人工智能 | 第9页 |
| ·知识工程 | 第9-10页 |
| ·专家系统 | 第10-12页 |
| ·专家系统的组成 | 第10-12页 |
| ·专家系统的特点 | 第12页 |
| 2 农业专家系统 | 第12-15页 |
| ·农业专家系统研究进展 | 第12-14页 |
| ·农业专家系统的特点 | 第14页 |
| ·农业专家系统研究中存在的问题和发展方向 | 第14-15页 |
| 3 本课题的研究背景 | 第15-16页 |
| 4 本文的研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 基于Web的水稻生产专家系统概况 | 第18-26页 |
| 1 系统的开发流程 | 第18-21页 |
| ·系统的开发方式 | 第18-19页 |
| ·系统的开发流程 | 第19-21页 |
| 2 系统开发与运行环境 | 第21-26页 |
| ·系统的开发环境 | 第21页 |
| ·系统的运行环境 | 第21页 |
| ·系统的工作原理 | 第21-22页 |
| ·系统的结构与功能 | 第22-25页 |
| ·系统特点 | 第25-26页 |
| 第三章 基于Web的水稻生产专家系统具体开发 | 第26-59页 |
| 1 系统知识库的构建 | 第26-32页 |
| ·领域专家知识的来源 | 第26-27页 |
| ·知识的表示 | 第27-29页 |
| ·产生式系统简介 | 第27页 |
| ·“模糊加权产生式规则+模型”知识表示法 | 第27-29页 |
| ·知识规则库 | 第29-32页 |
| ·水稻栽培流程决策知识规则 | 第30页 |
| ·水稻栽培方法决策知识规则 | 第30-32页 |
| 2 系统数据库的构建 | 第32-42页 |
| ·农业基本情况数据库 | 第32-35页 |
| ·水稻品种数据库 | 第35-36页 |
| ·土壤数据库 | 第36-37页 |
| ·农业气象数据库 | 第37-38页 |
| ·用户事实数据库 | 第38-39页 |
| ·用户事实数据标准库 | 第39-40页 |
| ·系统知识规则库 | 第40-42页 |
| 3 系统模型库的构建 | 第42-59页 |
| ·基于模糊聚类的水稻产量预测模型 | 第42-51页 |
| ·产量影响因素的分析 | 第42-44页 |
| ·产量预测模型组建 | 第44-45页 |
| ·模型的检验 | 第45-46页 |
| ·产量预测模型在专家系统中的实现 | 第46-51页 |
| ·基于人工智能的病虫草害诊断与识别模型 | 第51-59页 |
| ·水稻主要病害诊断与防治的知识逻辑模型的框架表示 | 第51-54页 |
| ·水稻主要病害诊断与识别知识逻辑模型在知识规则库中的形式 | 第54-56页 |
| ·水稻主要害虫识别与防治知识逻辑模型在知识规则库中的形式 | 第56-57页 |
| ·稻田主要杂草识别与防治知识逻辑模型在知识规则库中的形式 | 第57-59页 |
| 第四章 基于Web的水稻生产专家系统的推广应用 | 第59-62页 |
| 1 WRPES系统推广区域 | 第59页 |
| 2 WRPES系统推广模式 | 第59-60页 |
| 3 WRPES系统推广思路 | 第60-62页 |
| 结束语 | 第62-63页 |
| 附录 | 第63-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 个人简历 | 第74页 |
