基于MySQL和Perl Fcgi的上海市农业专家网的建立

搜集整理了1996年以来有关出版著作中的上海市农业专家资料，通过问卷调查的方式，对部分专家的资料进行了添加和更新，采用MySQL—NT工具，建立了上海市农业专家数据库和数据更新维护方法，结合Perl fcgi技术，最后建立了上海市农业专家网。该项工作初步建立了可让社会通过网络了解上海市农业专家的途径，为农业专题信息网络化的实现提供了一个范例。     

应用贝叶斯网络模型评价象山港养殖区富营养化风险

为了真实、准确地反映象山港养殖区海域的富营养化状况,以2003—2007年,5年间的象山港养殖区水质监测资料为训练数据并结合有关研究结果,采用K2结构学习算法,构建了基于贝叶斯网络的象山港养殖区水质富营养化风险评价模型,通过该模型得到了各变量间的因果关系及其影响强度。结果表明,试验数据显示准确性为90．18％,Kappa指数为0．8770,以上证明该方法是有效可行的,预测结果表明象山港养殖区水环境富营养化程度日趋严重。     

基于ASP.NET的农业专家系统开发

首先介绍了B／S模式下农业专家系统构建方法的发展及ASP．NET的技术特点，然后通过一个果树专家系统的实例，结合代码分离和COM组件给出了构建基于ASP．NET的农业专家系统的解决方案。     

基于语义网的知识服务系统研究与应用

传统的农业知识服务是基于关键字而不是基于内容的,查全率和查准率都有待提高,运用基于语义网的知识表达,可以真正实现语义级的知识服务。分析了农业知识服务系统的现状并指出其不足,阐述了语义网技术和本体构建方法;构建基于语义网的农业知识服务系统模型并给出了它的框架结构和功能设计;并设计了适合种植、生产与销售实际的茶叶本体,部分实现了茶叶领域的农业知识服务系统。     

基于COM-I-的农业专家系统的设计

主要研究如何设计农业专家系统体系结构,重点分析了在设计基于B／S架构的农业专家系统时,如何采用对象池技术,减少系统开销。提高系统的健壮性与扩展性,从而提高农业专家系统的运行效率。     

基于COM+的农业专家系统的设计与开发

介绍了如何设计农业专家系统的体系结构,重点分析了在设计基于B/S的系统时,如何采用对象池技术,减少系统开销,提高系统的健壮性与扩展性,从而提高农业专家系统的运行效率。     

基于作物生长模型的农业专家系统中知识表示及管理的研究

基于作物生长模型的农业专家系统中,采用“模型字典 系统变量”对于作物生长模拟模型这类过程性知识进行表示,采用“描述框架 规则组”对问题域进行知识表示,解决了作物生长模拟模型与农业专家系统的有机结合,使农业专家系统具有动态的科学决策能力.基于这种知识表示技术,设计实现了基于作物生长模型的农业专家系统中的知识管理子系统,并给出知识管理子系统中因素分类、知识检测与求精和知识发现等构件的实现方法.     

基于智能手机的分布协同式农业专家咨决策系统设计

农业专家咨询决策系统是发展精确农业、现代农业的一项重要技术,当前我国农业专家决策系统多为静态知识库,无法动态更新;系统普适性偏低,一个决策系统只针对一种作物;便携性较差,很难应用于农村基层.针对这些问题,采用智能手机作为搭载平台,与后台计算机一起构建分布式、协同式农业专家决策系统,实现了专家决策系统的便携性、普适性、动态更新,使农业专家决策系统能够真正应用到农业生产一线,具有较高的使用价值.     

基于GIS的大豆生产技术专家系统研究

重点阐述了基于GIS的大豆生产技术专家系统总体结构、主要功能和实现技术。GIS大豆生产技术专家系统是农业专家系统的一个新的研究和应用领域,把人工智能技术和地理信息系统有机地集合起来,在GIS和ES集合方面做了一定研究。系统采用B/S三层结构,利用GIS和ES的动态链结集成技术和智能推理技术,融合大豆农业专家知识,建立了基于GIS的大豆生产技术专家系统。     

基于手机彩信通信和图像处理技术的农业专家系统研究

简单描述数字图像处理以及农业专家系统的概念、应用等内容,以农业专家系统在农村推广和普及方面存在的问题为出发点,介绍将手机的彩信通信功能和图像分析处理技术应用于农业专家系统,以此解决现今农业专家系统在推广和普及方面存在的问题,研究一种基于手机通信技术和图像处理技术的新型农业专家系统。     

运用布尔网络模型和贝叶斯网络模型推测基因调控网络的比较研究

基因调控网络的研究从基因之间相互作用的角度揭示复杂的生命现象,是功能基因组学研究的重要内容,也是当前生物信息学研究的前沿。布尔网络模型和贝叶斯网络模型都是研究基因调控网络的有力工具。本文分别采用布尔网络模型和贝叶斯网络模式推测基因调控网络,实验结果显示布尔网络推测出了7条正确的调控关系,而贝叶斯网络仅推测出5条正确的调控关系,在本实验中推测基因之间的调控关系正确数布尔网络模型优于贝叶斯网络模型。     

基于知识元的突发灾害事故动态情景模型

针对非常规突发灾害事故情景建模中信息资源丰富但来源众多、异质特性明显及微观分析不足等问题,研究采用知识元表示法,从突发灾害事故的情景状态、应急救援活动、孕灾环境及承灾体4个角度进行描述,结合灾害事故演变不确定性、自组织性的特点,构建了基于动态贝叶斯网络的灾害事故动态情景模型。利用青岛"11·22"输油管道泄漏爆炸事故,验证了基于知识元和贝叶斯网络的非常规突发灾害事故动态情景模型的科学性和有效性。结果表明:动态情景模型的情景演化路径与实际管道泄漏事故演化的顺序基本相同。研究结果可为制定非常规突发灾害事故的预防方案提供一定的参考依据。     

基于贝叶斯网络的城市燃气管道安全失效概率

贝叶斯网络对不确定性问题具有强大的处理能力和自我学习更新能力,而贝叶斯网络软件的应用提高了基于贝叶斯网络风险预测的有效性。建立了基于贝叶斯网络的城市燃气管道失效概率分析模型,运用HUGIN和MSBNX软件工具,结合某市天然气管道案例,计算多态故障顶事件安全失效概率和各失效因素的结构重要度。运用BN的推理能力,对造成管道安全失效的自然破坏因素和腐蚀因素分别进行单因素和双因素修正。修正后的贝叶斯网络模型更加符合实际,对提高城市燃气管道安全失效定量分析的系统性、预见性和准确性具有更好的现实意义,也充分显示了贝叶斯网络在处理复杂系统风险分析中独特的优越性和适用性。     

贝叶斯网络在泰乐菌素发酵过程中的应用

[目的]为发酵过程的动态调控提供依据。[方法]以泰乐菌素发酵过程的各发酵条件参数为特征向量,研究利用贝叶斯方法来预测发酵过程终产量的准确度。[结果]通过用泰乐菌素发酵数据学习出的贝叶斯网络能较好地指导发酵过程中的工艺条件,取得了较好的预测效果。利用学习的贝叶斯网络能对发酵产物产量进行有效预测,对发酵过程有很好的指导意义。[结论]贝叶斯网络在微生物发酵生产中具有良好的预测性能,具有很好的实用价值和应用前景。     

基于贝叶斯网络的小麦条锈病预测研究

[目的]在地理信息系统GIS的平台上,将不确定性推理方法——贝叶斯网络引入病害预测,基于关键气象因子（温度、降水、湿度、日照）构建一个用于预测小麦条锈病发生概率的贝叶斯网络模型.[方法]采用预测日前7d的气象数据预测自预测日起7d内的条锈病发病概率,并对我国小麦条锈病重要流行区域——甘肃省东南部地区2010 ～ 2012年病害发生情况进行预测.[结果]模型在返青期至乳熟期输出的病害发生概率与实际调查结果吻合度分别为62.92％、63.18％、79.48％、94.75％,能够较客观地反映病害发生的时间规律和空间分布特点.[结论]该研究表明将贝叶斯网络和GIS分析结合在较大的空间范围内利用关键气象因子进行小麦条锈病短期预测是一种可行的途径.     

贝叶斯网络的参数学习研究

贝叶斯网络是数据采掘的一个非常有效的工具,它能够定性和定量地分析属性之间的依赖关系,进行概率推理。在给出贝叶斯网络相关概念后,讨论了贝叶斯网络在离散型、连续型和混合型3种情况下的参数学习计算公式;利用给定样本数据,对具有完整数据和不具有完整数据的贝叶斯网络,学习网络参数,更新网络变量原有的先验分布;从理论上给出两种不同类型下的参数学习公式。     

水稻测土施肥专家系统的研究与开发

全面阐述了水稻测土施肥专家系统的研发过程：首先对施肥专家知识作了详细的分析,将其划分成不同的知识单元,并以子数据库的形式存放在知识库中;然后按照问题求解的步骤,描绘了“施肥量求解推理网络图”,以此图为主线,说明系统的工作过程;最后对系统的研发作了总结与展望。     

基于主成分分析和贝叶斯正则化BP神经网络的GDP预测

选用财政收入、财政支出、消费品零售总额、实际利用外资、进出口总额以及全社会固定资产投资等对GDP有显著影响的6个因子,用1985~2008年中国的宏观经济数据建立了一个基于主成分分析和贝叶斯正则化BP神经网络的预测模型,并把它应用于我国GDP的预测。实证结果表明：通过主成分分析法和贝叶斯正则化方法对BP神经网络进行改进,可简化网络结构,增强泛化能力。与其它常用的预测方法相比,该方法数据输入简便,收敛速度快,拟合曲线光滑,且在预测精度上有明显的优势。     

具有“黑板—框架”型知识库的故障诊断专家系统

本文介绍了在IBM—PC/XT和0520—CH系列微机用Turbo—Prolog实现的通用机器故障诊断专家系统FDES—BF(Fault Diagnosis Expert System—Blackboard Frame)。它采用了“黑板—框架”结构的知识表示方法,正反向综合推理策略,模块式的系统结构,利用与之相应的生成工具可以很方便地建立各种机器的故障诊断专家系统。     

基于贝叶斯网络的中医辨证系统

将贝叶斯网络运用于中医辨证系统的研究,以更加量化中医辨证诊断系统.通过将中医体系中的916个证候,51项证素及其构成的1700条证名构成中医辨证贝叶斯网络的节点集,初步建立起中医辨证数据库并通过网络学习,形成中医辨证贝叶斯网络结构及概率表.利用建立的贝叶斯网络中医辨证系统,进行数据计量分析、推理验证证候—证素—证名间的关系,其结果与中医专家经验有很高的吻合性,尽管其仍未能全面反映中医辨证的思维能力.所以贝叶斯网络是对中医辨证进行信息挖掘处理的一种较好方法,可应用于中医人工智能辨证系统的建立.