【摘 要】
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在对蔬菜病虫害症状的特征描述的基础上,利用知识工程的方法和技术,结合神经网络、不确定性推理、多媒体、友好界面和协作冲突消解技术,实现了基于神经网络的蔬菜病虫害诊断
【机 构】
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重庆大学自动化学院,重庆地维水泥公司改革发展部
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)
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在对蔬菜病虫害症状的特征描述的基础上,利用知识工程的方法和技术,结合神经网络、不确定性推理、多媒体、友好界面和协作冲突消解技术,实现了基于神经网络的蔬菜病虫害诊断专家系统框架.在本框架的神经网络中,采用了渐近学习、粗集消除冗余样本等技术.系统根据领域专家提供的事实数据,作为系统所构造的神经网络的样本数据来训练网络.为了使用户输入病虫害症状特征更形象、直观,以选择方式为主的输入方法,在选择按钮旁边标出提示样板或实物示例,辅助用户输入.利用此框架,编制出了番茄病虫害诊断专家系统.
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