基于案例推理的碭山酥梨黑星病預測系統(tǒng)研究.pdf

1、碭山酥梨栽培歷史悠久,是安徽省乃至全國的名優(yōu)品種.在黃河故道地區(qū)的碭山酥梨產(chǎn)區(qū),為害酥梨的病害有十多種,其中最關鍵的是梨黑星病(Venturia nashicolaTanaka et Yamamoto),如果預防不及時,常造成流行或大暴發(fā),導致生產(chǎn)上的重大損失.因此,梨黑星病防治就成為碭山酥梨病害防治的重中之重,而對其準確預測預報是進行有效防治的基礎與前提.該研究依據(jù)黃河故道地區(qū)碭山酥梨病害測報資料及氣象等相關生態(tài)因子資料,研制開發(fā)了碭

2、山酥梨黑星病預測專家系統(tǒng).使病害的預測完全交由計算機處理,提高預測的正確率.為碭山酥梨黑星病的預測預報提供一條新的具有前景的途徑.該研究采用的主要技術有基于案例的推理(Case-Based Reasoning,CBR)和模糊ISODATA聚類.CBR是一種基于過去求解類似問題的經(jīng)驗來獲得當前問題求解結果的一種新型專家系統(tǒng)推理模式,其應用案例來表示以前黑星病的發(fā)生情況,知識獲取和表示自然直接,克服了傳統(tǒng)的基于規(guī)則推理的專家系統(tǒng)中知識獲取的

3、"瓶頸"問題,而且系統(tǒng)可以將每次解決的典型的問題作為一個新的案例存儲于案例庫中,不斷地對案例庫進行更新,系統(tǒng)的效率也會不斷地得到提高.模糊ISODATA聚類是一種是基于模糊劃分的思想,利用迭代方法,在泛函極值意義下,不斷修正聚類中心的局部優(yōu)化算法.該研究將模糊ISODATA聚類技術與CBR技術相結合,實現(xiàn)CBR在案例檢索時的模糊不精確匹配推理,較好地仿真專家經(jīng)驗推理.該研究的CBR梨黑星病預測系統(tǒng)采用面向對象的VB編程設計實現(xiàn).系統(tǒng)利用