【摘 要】
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传统专家系统的知识库是静态的,每一次维护和更新都要由农业专家和知识工程师共同完成.农业知识具有地域性和时效性,且不同的农业专家的知识经验也不尽相同.笔者提出利用神经
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传统专家系统的知识库是静态的,每一次维护和更新都要由农业专家和知识工程师共同完成.农业知识具有地域性和时效性,且不同的农业专家的知识经验也不尽相同.笔者提出利用神经网络和模糊处理算法相结合,借助BP神经网络大规模的并行分布处理结构完成自适应学习过程.利用BP神经网络自适应地产生和精炼这些知识,根据本地不同农业专家的经验采用BP处理去优化这些知识,可以使专家系统的知识库不断更新,且更加适宜于本地经验的积累和针对该地区的特点进行决策.
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