基于GIS的专家系统及其在农业宏观决策中的应用研究

把人工智能技术和地理信息系统有机地结合起来，在地理信息系统和专家系统结合方面做了较为深入的研究、克服了以往农业专家系统偏重于局部的、微观尺度上的各单一种、养植专家系统的缺点，从宏观尺度上在大农业信息化方面做了有益的探索。系统采用常识推理模型和基于知识部件库专家系统结构，在地理信息系统平台(MapInfo)上，用面向对象技术完成了农业自然条件分区系统，给出了吉林省农业自然条件的分区及隶属程度和以玉米为例的农作物品种配套模型的研究。     

面向对象技术在玉米产量预测专家系统开发中的应用研究

把面向对象的技术应用与专家系统的知识库和推理机的建造中,在此基础上提出了一种基于规则推理网络模型的优化搜索的设计思路,把该方法应用于吉林省农作物熟区动态区划专家系统中的玉米参量预测子系统的开发中,取得了很好大效果。在实例应用中采用定性与定量相结合的综合多级推理,降低了问题求解的难度,更贴近人类专家的思维过程。     

玉米产量预报智能决策支持系统的研究

本文将移动Agent技术应用到粮食作物智能决策支持系统的开发中,为构建农业信息分布式应用提供一种具有广阔应用前景、高效实用的解决方案.玉米产量预报智能决策支持系统可以通过网络向多个用户提供决策、咨询服务,满足网络形式的农业技术服务要求,从全局上、宏观上对玉米给出大范围的、有规律性的、多方面的科学信息,便于各级领导部门、农业技术人员、农民把握全局进行决策.     

吉林省宏观农业智能决策支持系统的研究

把人工智能技术和地理信息系统有机地结合起来,在地理信息系统和专家系统结合方面做了较为深入的研究。本研究克服以往农业专家系统偏重于局部的、微观尺度上的各单一种、养殖专家系统的不足,首次从宏观尺度上在大农业信息化方面做了有益的探索。系统采用常识推理模型和基于面向对象的知识部件库专家系统结构,在地理信息系统平台M(apInfo)上,用面向对象技术完成了农业自然条件分区系统,给出了吉林省农业自然条件的分区及隶属程度和以玉米为例的农作物品种配套模型的研究。