山西省馬鈴薯專家系統(tǒng)的構(gòu)建及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識獲取的探討.pdf

1、本文介紹了專家系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀、結(jié)構(gòu)特點及發(fā)展趨勢，詳細(xì)闡述了山西省馬鈴薯智能農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的構(gòu)造過程，包括知識的獲取、表達(dá)和存儲以及推理機的推理方式和控制策略等。系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計采用了Browser/WebServer/Database三層分布計算體系，這種結(jié)構(gòu)具有擴展性好、維護(hù)方便、客戶端界面統(tǒng)一、成本低、跨平臺性和開放性等諸多優(yōu)點。系統(tǒng)采用Windows 2000 Server所提供的IIS中的WWW服務(wù)器，利用FrontPage 2

2、000、Photoshop、Dreamwaver、RealProducer和InterDev等開發(fā)工具對文本、圖像、動畫、音頻、視頻等信息進(jìn)行有機集成，形成圖、文、聲并茂的Web頁面，并充分運用了.NET、XML、ActiveX構(gòu)件等新技術(shù)來強化系統(tǒng)的功能；采用基于模糊產(chǎn)生式規(guī)則的知識表示，混合推理控制策略以及應(yīng)用不精確推理的可信度模型，較好地解決了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域知識的復(fù)雜性和不精確性，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化馬鈴薯信息處理系統(tǒng)，解決了農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)量

3、龐大，多媒體信息甚多，數(shù)據(jù)的不確定性等難點，集實用性、方便性和科學(xué)性于一體，突出系統(tǒng)的本地化，在基層農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的推廣應(yīng)用中，得到了用戶的廣泛好評。 近年來，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，特別是人工智能的發(fā)展已影響著各行各業(yè)。專家系統(tǒng)在人工智能的重要分支，它的發(fā)展是本世紀(jì)科技發(fā)展的重點之一。本文從專家系統(tǒng)的發(fā)展談起，分析了目前存在于專家系統(tǒng)中的主要問題，并且針對知識獲取方法這一瓶頸問題進(jìn)行了深入的研究和分析。 關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于專家系

4、統(tǒng)主要是考慮專家系統(tǒng)可以解決分類問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的自學(xué)習(xí)能力使得傳統(tǒng)專家系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用最為困難的知識獲取工作轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)的變結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)過程，從而大大方便了知識庫中知識的記憶和提取。本課題從理論上分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在改善專家系統(tǒng)中的知識獲取方法的優(yōu)點，提出了解決專家系統(tǒng)中知識獲取方法問題的技術(shù)方案。為了實現(xiàn)馬鈴薯專家系統(tǒng)品種選擇模塊中知識獲取方法的改進(jìn)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇過程中，嘗試了多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案：Hopfield網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)等等