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专家系统文献综述1、国内外研究现状1.1国内研究概况随着我国农业科技信息现代化建设的不断发展，全国大多数农业科研院所、农业院校都将农业科技信息现代化建设提到议事日程上，农业领域中专家系统的研究和应用相对较少，尤其是病虫害防治领域，系统应用技术水平低，开发的对象也只限于马尾松毛虫等少数几种，在国内学术期刊中公开报道的有：王淑芬，陈亮，张真(1992)建立的马尾松毛虫防治决策专家系统。
马小明，叶文虎(1993)开发的松毛虫综合管理信息系统；周嘉熹等(1995)采用Profog语言开发的杨树天牛综合管理专家系统；为了解决生产中的实际问题，传播有关方面专家及其防治工作者在长期生产实践中积累起来的宝贵经验，更好地指导生产，王阿川，岳书奎(1998)在国家攻关研究的基础上，经过10年的努力研究完成了“林业种实害虫管理领域内樟子松球果象甲防治决策专家系统”。
进入新千年后，人们对环境的关注程度不断升高，也更加注重生态文明的建设，在这种背景下，越来越多的专家学者花费大量的精力投入病虫害预测，诊断和防治研究中。
齐群，耿祖群，杜永波(2001)采用Sybase公司的Powerbuild 及其数据库系统开发了运行在windows95下的杨树害虫综合治理专家咨询系统。
2003年，王明红等开发的基于B/S结构“北京市农作物病虫害远程预警信息系统”，通过网络将用户和领域专家联系起来，实现了对病虫害灾害远程控制，及时防治的决策目标；徐云等根据我国茶区主要发生的32种病害和5种寄生性植物采用VisualBasic6.O语言开发了“茶树病虫害诊断与防治专家系统”，并取得了应有的效果；张春雨等以Visual later Dev为环境平台，SQL server 7.0为数据库管理系统开发了“枣病虫害诊断咨询专家系统”，系统涉及枣树生产中的31种病害和31种虫害的诊断知识；姚玉霞等将面向对象的知识表达法应用到“水稻病虫害诊治智能化专家系统”中，对水稻病虫鼠害的形态诊断与识别，取得良好的效果；李佐华等以delphi5.0为开发工具完成“温室番茄病虫害、缺素诊断与防治专家系统”的开发；对温室番茄的病害、虫害及非侵染性病害的有效控制进行了细致研究；周如军等采用VisualBasi 6.0和Authorware为开发工具，开发了“中草药病害诊断与防治多媒体专家系统”;系统主要研究内容是中草药病害的诊断与防治，并配有多媒体演示。
农作物病虫害监测与防治技术综述农作物病虫害是农业生产中常见的问题，它们严重威胁着作物的生长和产量。
为了及时掌握农作物病虫害的发生情况并采取有效的防治措施，农作物病虫害监测与防治技术得到了广泛关注。
本综述将对农作物病虫害监测与防治技术进行全面的梳理和总结，以期为农业生产提供科学依据和技术支持。
一、农作物病虫害监测技术农作物病虫害监测技术是指通过采集、分析和利用大量数据来了解病虫害的发生和分布规律，从而为防治措施的制定和实施提供科学依据。
目前，农作物病虫害监测技术主要包括以下几种：1. 传统监测方法：这种方法通常采用人工目视调查的方式，根据叶片病斑、虫害损害等外部表现进行判断。
虽然传统监测简单易行，但是需要大量人力物力，工作效率较低。
2. 图像识别技术：随着计算机视觉技术的快速发展，图像识别技术逐渐应用于农作物病虫害监测中。
通过采集农田图像，利用机器学习算法进行病虫害的自动识别和分类。
这种技术具有高效、准确的优势，可以大大提高监测效率。
3. 遥感监测技术：遥感监测利用卫星、无人机等远距离感知设备获取农田发育情况、植被状态等信息，并通过遥感图像分析判断病虫害的发生程度和分布范围。
遥感监测技术操作简便，具有广域、实时性强的特点，可以为病虫害监测提供全面的信息支持。
4. 生物传感技术：生物传感技术是利用生物体对病原微生物和害虫等生物因子的敏感性，通过检测相关生物标志物来实现病虫害的监测。
这种技术确实能够提供较为准确的监测结果，但是操作难度较大，且需要特定的设备和技术支持。
二、农作物病虫害防治技术农作物病虫害防治技术是指针对农作物病虫害问题而采取的相应措施和方法。
目前，农作物病虫害防治技术主要包括以下几种：1. 生物防治技术：生物防治技术是利用天敌、寄生昆虫或微生物等生物制剂进行防治。
通过释放天敌、寄生昆虫或喷洒微生物制剂，对病虫害进行控制。
生物防治技术绿色环保、安全可靠，不会对环境和人体造成污染，是一种可持续的防治方法。
智能农业病害检测诊断系统设计与实现近年来，随着智能农业的发展，农业病虫害检测与诊断变得更加重要。
传统的病害检测技术通常需要专业人员进行观察和分析，耗费时间和人力成本较高。
而随着人工智能技术的不断进步，智能农业病害检测诊断系统的设计与实现已经成为可行的方案。
在设计智能农业病害检测诊断系统时，首要的问题是如何有效地收集病害数据。
可以选择使用摄像头、传感器等设备对农田进行实时监控，记录作物的生长情况、温度、湿度等数据。
这些数据可以通过云端技术存储和传输，使得专业人员可以远程监控和操作。
收集到的数据需要经过处理和分析，以便确定是否存在病虫害问题。
人工智能技术可以在这一过程中发挥重要作用。
例如，利用深度学习算法可以将图像数据转化为数字信号，并进行图像识别和分类，从而准确地识别出病虫害的类型和程度。
此外，可以利用机器学习模型对拍摄的图像进行分析，以帮助农民预测病害的发生概率和季节，提前采取相应的防范措施。
为了提高病虫害检测的效率，可以结合移动设备和智能化工具进行诊断。
农民可以使用智能终端设备，在农田中快速拍摄照片或录制视频，并上传到云存储中。
这些数据可以立即送到诊断专家手中进行初步的检测和诊断。
与此同时，还可以利用智能化工具对农药进行微量化、智能化的喷洒，减少人工施药的误差，从而有效地控制病害的传播。
智能农业病害检测诊断系统的设计和实现，不仅需要依靠现代化的技术手段，也需要考虑到环境和农民的实际需求。
农田的复杂环境往往会影响到病虫害的检测和诊断，因此应选择高质量、多功能的设备。
同时，在系统实际应用中，还应该注重基础设施的建设、技术支持的培训和维护等方面。
总之，智能农业病害检测诊断系统是一项非常重要的技术创新，可以帮助农民更好地保护农田，提高农业生产效率。
虽然目前仍存在一些技术挑战和困难，但随着智能农业技术的不断推进，这项技术的应用前景必然是广阔的。
农作物病虫害智能识别与预测系统设计与实现作为全球农业领域最重要的问题之一，农作物病虫害对农民的生计和全球粮食安全产生了严重的威胁。
由于农作物病虫害种类繁多、传播迅速，并且往往需要快速反应和精确的识别与预测，因此开发一种智能识别与预测系统是至关重要的。
该系统旨在利用最新的人工智能技术，通过分析图像和其他相关数据，实现对农作物病虫害的准确识别和预测。
设计与实现该系统可以为农民提供及时的病虫害监测和反馈，从而帮助他们更有效地管理农作物，并减少产量损失。
首先，该系统需要通过图像识别算法来识别农作物的病虫害。
这个算法可以通过使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）来训练，以学会从图像中提取特征并对其进行分类。
通过大量的标注图像，系统可以学习识别各种类型的农作物病虫害，从而能够在实时场景中准确地识别出问题。
该算法的性能可以通过引入准确性、召回率和F1得分等评估指标进行评估，以保证系统的识别准确性。
其次，为了更好地预测农作物病虫害的扩散和发展趋势，该系统还需要整合其他相关数据，如气象数据、土壤数据和植物生长数据等。
这些数据可以通过传感器和其他设备来采集，然后与病虫害数据进行关联分析。
例如，气象数据可以提供关于气温、湿度和降雨量等因素，这些因素往往与病虫害的传播密切相关。
通过将这些数据整合到一个统一的数据模型中，并使用机器学习算法进行训练，系统可以建立起对农作物病虫害的发展趋势进行预测的模型。
此外，该系统还应该具备实时的数据收集和处理能力。
农作物病虫害的发展通常是动态变化的，因此系统需要能够实时地收集和处理来自各种数据源的数据。
为了做到这一点，可以使用传感器网络和物联网技术来实现数据的实时采集和传输。
另外，对于大规模农田，可以考虑使用无人机等遥感技术，以获取更全面和准确的图像和数据信息。
这些数据可以通过云计算和分布式处理技术进行处理，以提高系统的响应速度和处理能力。
最后，农作物病虫害智能识别与预测系统应该具备用户友好的界面，以便农民和农业专家能够方便地使用和操作。
农作物病虫害智能监测系统设计与实现第一章：引言随着农业生产的发展和技术的进步，农作物病虫害成为制约农作物生产和农民收益的一大难题。
传统的人工巡查和监测方法效率低下、成本高昂，难以满足现代农业的需求。
为了解决这一问题，农作物病虫害智能监测系统应运而生。
本文将介绍该系统的设计与实现。
第二章：系统需求分析在设计农作物病虫害智能监测系统之前，首先需要进行系统需求分析。
主要包括以下几个方面：2.1 数据采集农作物病虫害智能监测系统需要收集各项与农作物病虫害相关的数据，如气象数据、土壤湿度数据、病虫害监测数据等。
通过数据采集可以实时了解农作物生长环境，以及病虫害的发生情况。
2.2 数据处理与分析采集到的数据需要进行处理与分析，以便得出有用的信息。
数据处理与分析可以应用机器学习和数据挖掘等技术，通过建立模型对农作物病虫害进行预测、分类和识别等。
2.3 系统可视化与用户交互农作物病虫害智能监测系统需要提供可视化的界面，以便用户能够直观地了解农作物病虫害的情况。
同时，用户需要能够通过系统进行操作和交互，如设置报警阈值、查看历史数据等。
第三章：系统设计基于系统需求分析，本章将介绍农作物病虫害智能监测系统的设计。
3.1 系统架构农作物病虫害智能监测系统可以采用分布式架构，包括传感器节点、数据中心和用户端。
传感器节点用于采集农作物病虫害相关的数据，数据中心负责数据处理与分析，用户端提供界面与用户交互。
3.2 传感器选择与部署为了收集农作物病虫害的数据，需要选择合适的传感器并将其部署在农田中。
传感器可以包括气象传感器、土壤湿度传感器、光照传感器等。
传感器的选择应根据具体的农作物和病虫害的特点进行。
3.3 数据处理与分析采集到的数据需要进行处理与分析。
数据处理可以使用一些常见的算法和技术，如数据清洗、特征提取、统计分析等。
数据分析可以应用机器学习和数据挖掘等方法，通过建立模型进行预测和分类等。
3.4 系统可视化与用户交互农作物病虫害智能监测系统需要提供可视化的界面，以便用户能够直观地了解农作物病虫害的情况。
智慧农业中的农作物病虫害检测与防治系统设计随着科技的不断进步和人们对农业生产效率的追求，智慧农业已经成为现代农业的重要发展方向。
其中，农作物病虫害的检测与防治是智慧农业中一个至关重要的环节。
本文将探讨智慧农业中农作物病虫害检测与防治系统的设计。
农作物病虫害是导致农作物减产和经济损失的主要原因之一。
传统的病虫害检测与防治方法主要依赖人工观察和经验判断，存在着工作量大、检测结果不准确、防治措施滞后等问题。
然而，随着物联网、大数据、人工智能等技术的广泛应用，智慧农业为农作物病虫害的检测与防治提供了新的解决方案。
首先，智慧农业中的农作物病虫害检测系统需要利用物联网技术。
通过在农田、农作物上布设传感器，实时监测温度、湿度、光照等关键环境指标，以及农作物的生长情况。
传感器所采集到的数据可以通过无线网络传输到云平台进行分析和处理。
借助物联网技术，农作物病虫害的检测可以实现自动化、无人化，能够及时获取准确的数据，为农作物病虫害的防治提供可靠的依据。
其次，智慧农业中的农作物病虫害检测系统需要利用大数据技术。
通过收集农作物病虫害的历史数据、气象数据等相关数据，结合物联网传感器所采集到的实时数据，利用数据分析和挖掘算法，可以建立起农作物病虫害的预测模型。
这样，在农作物病虫害发生前，系统就能够预警并提供相应的防治建议。
同时，利用大数据技术可以对农作物病虫害的防治效果进行评估和优化，提高防治的精确度和效率。
再次，智慧农业中的农作物病虫害防治系统需要利用人工智能技术。
通过深度学习算法和图像识别技术，可以对农作物病虫害进行自动识别和分类。
农田中的摄像头可以实时拍摄农作物的生长情况，并通过人工智能系统进行分析，快速准确地检测出病虫害的存在和严重程度。
在确定了病虫害的类型和程度后，系统可以根据事先设定的防治策略，自动下达相应的指令，例如喷洒农药、降低温度等。
借助人工智能技术，农作物病虫害的防治可以实现智能化、自动化，提高防治的效果和效率。
专家系统在作物病虫害防治中的应用第一篇：专家系统在作物病虫害防治中的应用专家系统在作物病虫害防治中的应用农机一班引言农业是一个多方面的综合体,影响因素多,时空差异大,易受气象、病虫害的侵袭,生产稳定性差。
而我国是农业大国，害虫管理是整个农业技术管理的重要组成部分。
为挽回大量粮食损失，更智能、准确得到作物害虫信息，专家系统在其中扮演重要角色。
专家系统可以处理不确定的知识，进行启发式推理，系统的知识库和推理机是分开的，维修知识库灵活方便，而且系统推理过程是透明的，用户易于接受系统给出的结论和建议。
将专家系统运用到作物病虫害的预测与防治中，可以弥补以上的不足，大大提高工作效率和质量。
因此，专家系统在农作物病虫害上的研究与应用近年受到世界各国的高度重视，且取得了很大的进展。
专家系统概念专家系统是一个智能计算机程序系统,能够利用人工智能技术和计算机技术处理大量来自某研究领域专家的知识和经验，根据提供的各种条件，通过模拟人类解决问题的方法，进行判断和推理，达到与专家同等的解决问题的能力,它能解释决策的过程和步骤，并有自主学习的功能，能自动增长所需的知识。
简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
专家系统在林果病虫害防治中的应用2.1专家系统在林果病虫害防治中的诊断的应用。
1995年西北农业大学的苹果病虫害诊治专家系统是我国研发较早的病虫害诊断专家系统,该系统能够对苹果园实际发生的病虫害进行诊断,为及时防治病虫提供依据。
2005年广西农科院园艺研究所的实用型荔枝虫害诊断专家系统经生产示范应用,能较好地诊断荔枝虫害,且操作简单, 实用性很强。
2006年南京大学的梨树病害诊断咨询专家系统，涉及了梨的近100余种病害, 有病害诊断、咨询和提供防治建议等功能, 具有很好的直观性、实用性、易操作性等特点。
2006年河北农业大学的枣病虫害诊断咨询专家系统可以对枣树病虫害进行诊断。
此外,近些年还有龙眼专家系统中病虫害咨询子系统、柑橘病毒病专家系统、核桃病虫害诊断专家系统等。
附件
文献综述
论文题目远程农作物病虫害诊断专家系统的设计与实现系别_____ ______ _
年级______ _ _ _ _ _
专业_____ ___ ___
学生姓名______ _____
学号 ___ __ _
指导教师______ ___ _ __ _
职称______ __ ___
系主任 _________________ _ _ ___
2012年 04月22 日
文献综述
一、针对农作物病虫害诊断系统的研究
病虫害诊断目前已经在农业领域中得到了广泛的应用，作为一种有别于传统的专家到田里诊断病虫害的新型方式，病虫害诊断代替专家走向田里，在收集知识、整理规则、推理诊断等各个方面均有突出的表现，能正确诊断病虫害。
目前已经有很多人对其各个环节进行了大量的研究与设计。
从远程农作物病虫害诊断应用的时间上可以分为“诊断前”和“诊断”两个阶段。
对于诊断前，病虫害诊断需要进行收集整理知识，构建知识库；诊断需要进行根据用户输入的事实，从知识库中读取有用的规则来推理诊断。
1、针对诊断前的相关研究
在诊断前需要对专家系统、专家系统的结构进行研究：
参考文献[1]对农业专家系统做了详细的介绍，给出了农业专家系统的定义：它是运用知识表示、推理、知识获取等技术，总结农业专家的宝贵经验、实验数据及数学模型，建造起来的计算机农业软件系统；农业专家系统可应用于农业的各个领域，如作物栽培、植物保护、配方施肥、农业经济效益分析、市场销售管理等。
利用系统工程和软件工程的理论和方法，应用先进的软件制作工具，制作出一套果树病虫害测报与防治技术的专家系统软件。
该专家系统由三套软件组成，即林果病虫害防治技术专家咨询系统、昆虫图像处理及计算机视觉系统、果树害虫辅助鉴定多媒体专家系统。
该套系统软件具有果树害虫的自动识别，害虫的辅助鉴定等害虫鉴定功能，同时其具有浏览、查询、知识学习、病虫害的预防、防治策略、资料输入、资料输出等果树病虫害测报与防治功能。
专家系统是模拟人类专家运用他们所知道的知识和经验来解决实际问题的方法、技巧和步骤。
专家系统具有：启发性、透明性和灵活性等特点。
选择什么结构最为合适，要根据应用环境和所要做的任务来确定。
选择的系统结构，与专家系统的适用性和效率紧密相连。
针对专家系统的结构问题，参考文献[2]给出了具体的阐述，总结出了专家系统的基本结构包括知识库、推理机、全局数据库、人机接口、解释器等五个部分，并对这五个部分的功能做出具体的解释。
针对知识获取问题，传统的农业专家到田里诊断农作物病虫害，没有知识库，专家根据农作物生长状态直接给出结论。
但在专家系统中，设计师需要向有关专家收集知识，把知识转换成另一种表示形式，经过编辑、编译送入知识库，这就涉及到知识库构建的问题。
参考文献[3]提出了知识获取是一件相关困难的工作，被公认是专家系统建造中的一个“瓶颈”问题，知识获取的目的是为专家系统获取知识、建立健全完善、有效的知识库。
后期可以对构建好的知识库进行维护和完善。
2、针对诊断过程中相关研究
参考文献[4]将CBR技术引入到蔬菜病虫害诊断中, 解决蔬菜病虫害诊断专家系统在知识获取上存在的瓶颈问题。
针对农业专家在对病虫害诊断时的思维过程和CBR基本原理的一致性, 构建了CBR的蔬菜病虫害诊治专家系统，为蔬菜病虫害诊断问题开辟了一条新的途径,将其应用到蔬菜病虫害的防治工作中,不能使广大菜农独立完成病虫害的防治工作,而且,由CBR具有能够对未知案例进行推理得出新结论的功能,也能够辅助农业专家对复杂问题进行诊断和防治。
对生产实践具有重要意义。
推理机的设计是农作物病虫害诊断系统的重要部分，推理机的模型有正向推理、反向推理和双向推理三中典型策略。
每种策略都有他们的优缺点，在参考文献[5]提出了反向推理的基本思想：首先选定一个假设目标，然后寻找支持该假设的证据，若所需的证据都能找到，则说明原假设是成立的；若无论如何都找不到所需要的证据，则说明原假设不成立，此时需要另外选定新的假设。
与正向推理相比，反向推理的主要优点是不必使用与目标无关的知识，目的性强，同时它还有利于向用户提供解释。
反向推理的缺点是在选择初始目标时具有很大的盲目性，若假设不正确，就有可能需要多次提出假设，影响了系统的效率。
反向推理比较适合结论单一或直接提出结论要求证实的系统。
3、专家数据库的研究
针对专家系统数据库的研究，参考文献[6]中指出：此类系统是专家系统与数据库相连接的组合系统，其中专家系统的作用是改善对数据库的存取和解释能力，更方便地实现对数据库有关信息的利用。
参考文献[7]对研制了北京地区蔬菜病虫害远程诊治专家系统VPRDES。
该系统对实时推广北京地区主要蔬菜病虫害的无公害治理技术、促进农户合理用药、提高蔬菜产品的安全性等具有重要作用。
根据知识库与数据库的比较，数据库中的规则通常是隐含于数据结构或完整性约束中，而知识库中的规则主要通过某种知识表示方式，与事实一样显示的表达出来。
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