君子蘭病蟲害診斷模型構(gòu)建及智能專家系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、本文圍繞君子蘭病蟲害的快速診斷，將病蟲害識別的專家知識與數(shù)字圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，運用面向?qū)ο蟮木幊碳夹g(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)；基于Visual Studio2010平臺，將數(shù)據(jù)庫技術(shù)與專家系統(tǒng)相結(jié)合，研究了君子蘭病蟲害的圖像識別與診斷技術(shù)，開發(fā)了君子蘭病蟲害診斷專家系統(tǒng)。取得以下進展：
　　1、使用Access數(shù)據(jù)庫管理機制完成君子蘭病蟲害數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建。收集整理我國常見的君子蘭病蟲害信息15種，利用Access數(shù)據(jù)庫平臺，建立君子蘭病

2、蟲害數(shù)據(jù)庫，為君子蘭的病蟲害信息修改，增加刪除，查詢?yōu)g覽提供了方便。
　　2、對基于產(chǎn)生式規(guī)則的知識表示方法進行研究。通過查閱大量資料并與領(lǐng)域?qū)＜医涣?，收集了君子蘭病蟲害的相關(guān)信息，按產(chǎn)生式規(guī)則的知識表示方法對知識進行整理，建立了基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的知識庫。
　　3、開發(fā)了君子蘭病蟲害診斷專家系統(tǒng)。將多媒體技術(shù)、人工智能技術(shù)、面向?qū)ο蠹夹g(shù)有機結(jié)合，針對我國花卉生產(chǎn)的實際需求，以解決生產(chǎn)實踐難題為目的，采用基于產(chǎn)生式規(guī)則的知識表示

3、方法和混合推理技術(shù)，結(jié)合花卉病蟲害防治相關(guān)領(lǐng)域知識，開發(fā)出具有病蟲害診斷、蟲體形態(tài)診斷、病蟲害查詢?yōu)g覽模塊的專家系統(tǒng)。
　　4、介紹了傳統(tǒng)的基于支持向量機的病蟲害識別技術(shù)，分別提取了病蟲害圖像的顏色特征和紋理特征。在顏色特征提取方面，分別提取了圖像R、G、B三通道的一階矩和二階矩。紋理特征方面，提取了目標部位的能量值、熵及慣性矩，用以上九個特征組成特征向量,使用構(gòu)建的SVM分類器對君子蘭三種病蟲害進行分類識別。最后將SVM分類模型