基于个性化特征的无公害农产品目录智能服务系统

从促进无公害农产品流通,提高认证产品信息服务质量出发,该文以无公害农产品目录为研究对象,以实现认证产品信息的个性化检索与推荐为目标,进行产品目录智能服务的关键技术研究。以产品概念、属性和语义关系为主体,设计产品目录本体模型,建立产品目录领域本体,形成无公害农产品电子化目录;基于产品目录领域本体,从本体概念层面进行用户兴趣特征建模,采用语义清晰度与用户兴趣度的综合值设置概念权值,建立个性化产品目录加权本体模型,并设计个性化产品目录加权本体建立算法,实现用户兴趣的动态、准确和全面描述;通过个体过滤、综合过滤、概念映射、语义查询扩展和查询结果优化,构建个性化产品目录信息推荐与检索算法,建立产品目录智能服务系统。在检索结果用户满意度对比试验中,相比于基于领域本体检索、基于语义相似度优化检索和基于个性化本体优化检索3种方式,分别提高了31%、21%和14%,结果表明可在一定程度上提高无公害农产品目录信息检索推荐的质量和满意度,满足个性化的需求,同时也可为无公害农产品推广、品牌化销售和电子化交易提供技术支撑,具有较好的应用前景。     

一种面向语义检索的向量空间模型改进方法

阐述了向量空间模型文本分类技术的基本思想。通过在传统的向量空间模型的基础上增加语义环境形成语义向量空间模型,用以体现领域本体概念之间的关系即语义属性。根据领域本体概念之间关系的不同层次论述了不同关系的不同权重计算方法,并且提出了单层语义向量空间模型的改进方法。     

农业抗旱过程中的多代理协同方法

为解决抗旱过程中各种代理所描述的语义信息可理解性不高和语义概念关键属性分类精度低的问题,该文基于农业抗旱处置过程建立了代理的抗旱协同推理适应度模型。同时为解决多代理协同方式僵化问题和推理计算过程中的不确定性问题,建立了农业抗旱多代理协同的多目标鲁棒优化模型。并且运用NSGA-Ⅱ(改进的非支配排序遗传算法)算法对算例进行了求解,从而能够得到不同风险水平的决策支持方案。最后通过仿真分析,说明了该方法具有较高的系统稳定性和有效性。     

基于本体推理的水稻虫害诊断系统研究

针对江西省水稻虫害的特点和特征,采用Protege建立了专家知识本体库,基于本体推理方法实现了虫害诊断推理,并运用相似度算法解决了知识不确定性的诊断问题。开发的水稻虫害诊断系统集诊断、防治和查询多种功能于一体,对南方红壤丘陵区水稻虫害的诊断和防治具有很好的应用价值。     

基于自适应密度峰值聚类的野外紫色土彩色图像分割

野外自然环境下采集的紫色土图像背景复杂,将紫色土区域从背景中分割出来是应用机器视觉对紫色土进一步分析处理的首要工作。该文提出基于自适应密度峰值聚类的野外紫色土彩色图像分割算法。该方法首先构造基于熵的相似度矩阵,从而建立基于类间方差最大化类内方差最小化准则的灰度变换优化模型,求解优化模型获得一个提升了紫色土与背景间分离特性的灰度图像。然后,构建无参的密度公式和一个中心决策度量来自动获取聚类中心,实现在密度峰值聚类算法框架下紫色土图像的自适应分割。最后,设计边界提取与区域填充的后处理算法获得完整的紫色土土壤区域图像。通过使用常规样本集、鲁棒样本集试验测试,结果显示:该文分割算法的初分割平均分割精度分别为93.45%和87.40%,比采用原始密度峰值聚类算法的平均分割精度分别提高3.16和12.47个百分点。经该文算法初分割、后处理,平均分割精度分别提高到96.30%和91.63%,平均耗时分别为0.36和0.35 s。研究结果为野外紫色土彩色图像的自适应分割提供参考。     

农业领域本体自适应学习建模研究

在总结现有的本体理论与本体学习技术的基础上,建立了一套本体学习的自适应机制,通过获取农业数据源变化信息、本体服务的需求,以及对已构建本体的评估,提出基于多Agent的农业领域本体自适应学习理论与模型,实现对农业领域本体学习规则的实时自动调整,提升农业本体构建的动态适应性及优化能力,对大规模构建农业领域本体研究具有一定的实际意义。     

基于语义本体的柑橘肥水管理决策支持系统

利用信息技术实现柑橘精准生产管理是果树信息化管理的重点和难点。该文针对山地果园肥水信息化精准管理问题,研发了基于语义本体的柑橘肥水管理决策支持系统。柑橘肥水语义本体是决策支持系统的核心,它以资源描述框架三元组整合涉农信息。系统实现了施肥、生理病害防治和排灌监测3个功能。系统验证结果表明:1)施肥查询模块能够根据树龄、施肥时期、土壤质地、地形和产量5个因素计算氮、磷、钾施肥量,经216组数据验证其输出正确率100%;2)经100组涵盖12种营养素缺乏和过剩生理病害数据验证,病症查询模块能够根据输入病症正确判断生理病害;3)排灌检测模块能根据不同土壤质地对排灌实时监测,经小型气象站获取的土壤含水率数据验证,系统正确预警率达100%。经361组性能测试数据结果表明系统平均响应时间在0.23 s(浏览器端应用)和0.58 s(手机端应用)内,具备较优性能。该研究为农业领域知识建模和异构多源数据整合等问题提供了可行方案。     

基于本体的玉米领域知识表示构建研究

传统的人工智能采用不同的建模方法、开发工具进行知识表示,使得各种知识表示之间缺乏互操作性,本体的引入解决了这一问题。对基于本体的知识表示方法进行了探索,对玉米领域知识本体进行了构建。结果表明,本体可有效地解决复杂知识间表达的异构问题,使计算机对信息的理解升至为语义层次,利于玉米智能系统的研制。     

基于相似度的温室无线传感器网络定位算法

针对温室移动节点定位简单、易实现要求,提出了一种基于相似度的温室无线传感器网络定位方法。该方法主要包括虚拟网格划分、测量距离修正、节点定位3个阶段。首先,汇聚节点根据信标节点的分布信息,将温室区域等分划分虚拟网格,并返回除区域边界外的网格顶点的坐标;然后,汇聚节点通过比较信标节点间测量距离与真实距离的偏差,获得各信标节点的误差系数,用以修正传感器节点与各信标节点间的测量距离,并按序组成距离向量;最后,量化该距离向量与所有除区域边界外的网格顶点到各信标节点的距离向量之间的相似程度,选取相似度最高的网格顶点的质心为传感器节点的估计位置。仿真试验表明,该方法充分考虑测距误差、虚拟网格、信标节点数量对定位误差的影响,具有较高的稳定性和定位精度,能够满足网络定位成本受限的温室定位需求;将该方法与支持向量机定位算法进行比较,2种算法的定位误差均值分别为2.5407、2.9195 m,定位算法平均运行时间分别为0.2326、2.3719 s,表明该方法具有更低定位误差和计算复杂度。     

农业知识问答系统句子相似度算法研究

在农业领域中,农业知识问答系统以其能接受自然语言检索和直接返回精确答案而成为一种新的信息检索技术。针对农业领域,提出了一种多重信息融合的句子相似度算法。该算法结合了句子的结构信息、词法信息和语义信息,同时考虑农业知识问答系统中问句的特征,使其更适合应用在农业特定领域中,并通过实验验证了算法的可行性和准确性。     

柑橘肥水智能决策支持系统的变化预测方法及应用效果

本体是农业智能信息系统的核心,是实现精准农业信息服务的关键.本体的维护和管理过程将导致本体发生各种变化,从而对其支撑的应用程序产生不同程度的影响.如何有效地分析本体元素的变化对应用程序的影响是农业智能信息系统维护和管理的难题.该文提出一种基于界面组件依赖矩阵、本体概念依赖矩阵及本体概念-界面组件依赖矩阵的系统变化预测方法,实现了避免代码层分析而较准确预测本体概念的变化对应用程序用户界面组件的影响.以包含22个本体概念和6个界面组件的柑橘肥水智能决策支持系统为案例分析,验证结果表明:该变化预测方法能够达到85％的平均准确率和98％的平均召回率.该变化预测方法对解决以本体为核心的农业智能信息系统的变化管理难题可提供有效的解决方案.     

基于过程本体的奶牛养殖业信息协同服务系统的建立

农业信息协同服务是农业信息化发展的重要方向之一,也是目前农业信息领域倍受关注的热点学术问题。该文将农业本体论思想引入农业生产经营过程,并以奶牛养殖业为例,探讨并划分了奶牛业生产经营过程阶段和对应的信息需求单元,构建了奶牛养殖过程本体和奶牛养殖业信息协同服务业务链模型,建立了基于业务链模型的奶牛养殖业信息协同服务系统,进而对系统的服务功能进行了初步实现。研究结果表明：建立在生物学特征基础上的农业过程本体在作为农业信息统一分类标准方面具有显著优势,基于过程本体的业务链模型有效地解决了农业信息资源优化调度和协同服务机制难题,实现了农业搜索服务和异构网站服务的协同。     

基于本体的茶虫害诊断系统构建的研究

本文简单介绍了本体的基本概念及其组成结构,详细阐述了使用本体开发工具Protégé构建茶叶病虫害领域本体的方法。针对茶虫害领域知识的特点,本文采用生物分类法与完整的公理系统相结合的方法,清晰的体现了茶虫害领域知识的层次结构,并且有利于本体在诊断系统中的检索、推理等应用。     

基于描述逻辑的领域本体知识逻辑检测

对本体库进行逻辑检测是本体构建的一个重要环节。基于描述逻辑的领域本体知识逻辑检测主要归结为判断概念关于TBox的可满足性以及判断ABox关于TBox的一致性。本文采用基于Tableaux算法的Pellet推理机对茶虫害本体库进行逻辑检测,验证了本体逻辑定义的有效性、完备性,为茶虫害本体的评价和二次开发以及后期应用奠定基础。     

农业数据网格体系研究

由于农业数据具有地理分布、异构和动态等特性,网络环境下农业数据的分发组织和高效能处理是一个非常复杂且具有挑战性的问题。该文设计了层次式的农业数据网格系统软件体系结构;研究了基于时空本体的农业元数据建模、农业数据空间聚类与映射、多系统信息协同和层次访问控制机制等关键技术;构建了农业数据网格节点应用环境。测试检验结果表明,所设计的农业数据网格体系具有良好的网络高性能传输能力。     

面向茶学领域本体的概念自动提取方法研究

针对目前手工构建本体耗时费力这一难题,以茶学领域知识为研究对象,提出了一种本体的概念自动提取方法。该方法利用中文分词技术对茶学语料进行切分,使用互信息技术从切分后的语料中得出候选概念（合成词）集合,通过判断候选概念和非合成词的领域相关性,自动提取出茶学领域本体概念。以该方法为基础开发了相应的原型系统,实验结果表明,该方法是有效的。