神经网络技术在节水灌溉专家系统中的应用

针对传统专家系统开发和应用过程中存在的问题,利用神经网络的学习功能、记忆功能和并行处理的优势,提出了用神经网络建立专家系统的方法,构造了神经网络专家系统的基本框架,并介绍了神经网络专家系统在节水灌溉上的应用。     

专家系统是模式化栽培的高级阶段

本文论述了模式化栽培的概念，特点，成效和发展阶段。农作物栽培专家系统是继经验模式，数学模式阶段之后的模式化栽培高级发展阶段。实现领域专家和知识工程师的结合，选准专家系统建造工具，使专家系统具有自学功能，是专家系统建造中必须解决的重要问题。     

湖泊富营养化综合评价模糊神经网络专家系统的研究

在综合评价体系结构基础上，应用模糊神经网络技术，建立了1个湖泊富营养化综合评价模糊神经网络专家系统，该专家系统易于表达模糊知识，其知识获取和存储方式与普通专家系统不同，具有较高的推理效率，较强的容错、自适应和自我更新能力。     

基于BP神经网络的对虾病害防治专家系统

针对中国对虾养殖产业遭受病害重创的情况,为解决基层相关技术人员短缺以及病害诊断准确率低的问题,结合神经网络专家系统在疾病诊断领域的应用,采用ASP.NET技术和B/S三层架构思想,设计并建立了基于BP神经网络的对虾病害诊断与防治专家系统。该系统是虾蟹养殖专家系统中的一个子系统,有效地解决了传统专家系统获取知识困难、自学习能力差和推理能力弱等问题,实现了对虾养殖的咨询、病害诊断与防治等功能,界面友好,操作简单实用,维护方便,具有一定的现实意义和推广价值。     

神经网络与专家系统的结合及其应用研究

在分析神经网络与专家系统相结合的优点基础上,探讨了神经网络与专家系统的几种常见结合方式,阐述了该方法的典型应用－－基于神经网络的故障诊断系统,并以发动机故障诊断为例给出了两者结合的具体实现。     

基于模糊神经网络的电控发动机诊断专家系统的研究

发动机出现故障的机率较高,一般占整车故障的40%左右。研究发动机故障诊断专家系统,可以及时、准确进行故障定位,提高工作效率。但是传统专家系统存在推理效率低、自学习能力差等缺点。本研究将模糊逻辑和传统神经网络相结合形成模糊神经网络,建立了模糊神经网络(FNN)故障诊断模型,并将该模型应用于发动机故障诊断,优势互补,提高了专家系统的推理效率和自学习能力,其性能高于传统的BP网络。     

农业专家系统的知识获取

专家系统是个计算机程序,是以知识为核心的计算机程序,建造专家系统的关键问题是知识获取.比如,一位农业专家对作物疾病的判断是从现象结合自身的知识得出结论,结论的正确率在于专家头脑中的知识掌握程度,知识越全面,得出的判断越正确.而专家系统的推理过程正是模拟了人的思维过程,其结构如下.     

专家系统在果树中的应用及研究进展

专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机系统,它主要分为知识库、综合数据库、推理机、解释器、接口等几部分.现今,中国国内果树专家系统的应用类型主要分为果树栽培生产专家系统和果树营养、病虫害诊断防治决策系统两类;在果树专家系统上的应用研究最多的计算机理论主要是:人工神经网络、模糊神经网络、多媒体技术、web技术等;果树专家系统的开发手段主要是利用现成的农业专家系统平台直接进行二次开发,还有少数是直接利用程序语言进行原型系统开发.今后随着信息技术的不断发展,利用果树学的特点结合先进的计算机理论和技术,将开发出动态的、更具智能化的果树专家系统.     

BP神经网络在水稻病虫害诊断中的应用研究

介绍了BP神经网络算法及编码的内涵,探讨了基于BP神经网络的水稻病虫害专家系统的构建。研究表明,BP神经网络在水稻病虫害诊断中具有较强的应用价值。     

汽车电喷发动机故障诊断专家系统的开发研究

针对汽车电喷发动机故障诊断的特点，结合专家系统的发展方向，研究了汽车电喷发动机故障诊断专家系统的建造思路和算法，着重探讨了电喷发动机故障诊断知识表示、知识获取及专业领域知识库的开发。引入双可信度的不精确推理机制，并对专家系统人机界面的开发和设计进行了研究。