基于混合推理技术的蚜虫危害诊断与防治专家系统关键技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-15页 |
| ·研究的意义 | 第11页 |
| ·国内外农业病虫害诊断专家系统的研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外农业病虫害诊断专家系统研究与应用状况 | 第11-12页 |
| ·国内农业病虫害诊断专家系统研究与应用状况 | 第12-13页 |
| ·农业病虫害诊断专家系统中普遍存在的问题 | 第13页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·本文结构布局 | 第14-15页 |
| 第二章 专家系统理论知识 | 第15-22页 |
| ·专家系统的类型 | 第15-17页 |
| ·基于规则推理的专家系统 | 第15页 |
| ·基于案例推理的专家系统 | 第15-16页 |
| ·基于模糊推理的专家系统 | 第16-17页 |
| ·专家系统核心技术 | 第17-20页 |
| ·知识表示的方法 | 第17-19页 |
| ·推理机制 | 第19-20页 |
| ·Petri 网原理 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 蚜虫危害诊断知识分析与表示 | 第22-31页 |
| ·蚜虫危害诊断领域知识分析 | 第22-23页 |
| ·诊断的定义 | 第22页 |
| ·蚜虫危害诊断 | 第22页 |
| ·蚜虫危害诊断思维方式 | 第22-23页 |
| ·蚜虫诊断领域知识表示 | 第23-27页 |
| ·知识获取的来源 | 第23-24页 |
| ·蚜虫危害诊断知识概念化 | 第24-27页 |
| ·知识库设计 | 第27-30页 |
| ·系统知识库 | 第27页 |
| ·系统数据库设计 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 推理机设计与实现 | 第31-45页 |
| ·推理机设计 | 第31-32页 |
| ·规则推理算法设计 | 第32-35页 |
| ·模糊推理规则的推理算法 | 第32-33页 |
| ·模糊规则推理实例 | 第33-35页 |
| ·基于案例推理与模糊推理算法设计 | 第35-39页 |
| ·案例推理与模糊推理流程 | 第35-36页 |
| ·C-均值聚类算法 | 第36-37页 |
| ·案例推理算法 | 第37-38页 |
| ·模糊推理算法 | 第38-39页 |
| ·实现过程与举例 | 第39-41页 |
| ·C-均值聚类算法数据分析 | 第39-40页 |
| ·案例与模糊推理算法实例 | 第40-41页 |
| ·规则检测算法设计 | 第41-43页 |
| ·规则检测算法 | 第41-42页 |
| ·规则检测实现案例 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第45-52页 |
| ·系统需求分析 | 第45页 |
| ·系统建设原则 | 第45页 |
| ·系统目标 | 第45页 |
| ·系统开发平台构建 | 第45-46页 |
| ·系统结构设计 | 第46-47页 |
| ·系统总体结构 | 第46页 |
| ·系统功能子模块描述 | 第46-47页 |
| ·系统功能子模块图 | 第47页 |
| ·系统界面示例 | 第47-50页 |
| ·系统测试 | 第50-51页 |
| ·本章小节 | 第51-52页 |
| 第六章 结论与展望 | 第52-53页 |
| ·研究结论 | 第52页 |
| ·研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |
