君子蘭病蟲害診斷模型構建及智能專家系統(tǒng)實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

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)絡相結合,運用面向對象的編程技術、數(shù)據(jù)庫技術;基于Visual Studio2010平臺,將數(shù)據(jù)庫技術與專家系統(tǒng)相結合,研究了君子蘭病蟲害的圖像識別與診斷技術,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域專家交流,收集了君子蘭病蟲害的相關信息,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、人工智能技術、面向對象技術有機結合,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,結合花卉病蟲害防治相關領域知識,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,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

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