“农作物栽培”领域本体的构建

围绕构建＂农作物栽培＂领域本体,探讨了本体构建的原则,常用的构建方法和本体的评估内容等。通过核心概念的确定,概念层次结构的建立,概念的属性定义,实例创建以及领域本体编码各部分,详细地阐述了建立领域本体中知识概念化和形式化的全过程。     

基于森林病虫害领域本体的概念相似度算法改进

传统的基于本体概念的相似度算法过于依赖层次结构,且忽略了许多影响概念间语义相似度的因素。针对这一问题,通过引入边权重关系、语义相关度影响因素,提出1种新的基于森林病虫害本体的语义相似度的计算方法。结果表明:改进后的相似度算法比传统算法更接近林业相关领域的专家经验值,证明了该方法的准确性及有效性,体现了林业领域本体概念间的复杂关系。     

基于本体的农作物种质资源数据集成研究

随着国家农作物种质资源平台服务的进一步加强,平台数据与其他相关数据源的集成共享,成为当前迫切需要解决的问题。提出了元数据和两级本体相结合的语义元数据集成解决方案:首先建立农作物种质资源全局本体;然后抽取各分布数据库的元数据,按照统一标准集成到一个元数据库中,同时,依据不同数据源建立各局部本体;最后建立全局本体和元数据库的映射、局部本体和各数据源的映射,形成语义元数据。构建了农作物种质资源集成框架,并进行了集成系统设计。实验结果表明:该语义元数据方案能解决数据的语义描述和语义异构问题,可最终实现系统的集成;局部本体使得查询更具智能性,可提高查全、查准率,有利于提高服务质量。     

基于ResNet18的图像分类在农作物病虫害诊断中的应用

使用Pytorch框架搭建ResNet18网络模型,优化网络参数和结构,基于深度学习的图像分类方法,通过数据清洗、图像数据预处理、数据加载、模型设计与搭建、进行不同周期的训练与测试,对模型进行评估,得到农作物病虫害10分类最佳模型和参数,并建立网络应用,进行农作物病虫害图片诊断和识别,最终应用于实际农作物病虫害种类的诊...     

基于中医药领域本体的信息检索模型研究

针对传统基于关键词匹配的中医药信息检索存在查全率和查准率低下的缺陷,将本体与潜在语义索引相结合,提出一种基于中医药领域本体的语义信息检索模型。该模型基于本体概念扩展树构建相应的查询扩展方法和语义向量空间模型,将用户查询和文档集映射到同一潜在语义空间,通过计算查询向量与文档之间的相似度返回检索结果。着重阐述了该模型的体系结构、实现过程和关键技术,并对其实用性进行论证。     

基于SWRL的枸杞病虫害本体知识推理研究

针对农业领域存在的知识表示、推理和重用等问题,将本体理念与技术引入农业领域,并对如何构建枸杞病虫害本体及相应的SWRL规则进行研究。首先对枸杞病虫害知识本体中的概念及概念之间的关系进行知识表示,构建1个可共享、可重用、可扩展的枸杞病虫害领域本体;然后根据枸杞病虫害本体中逻辑关系设计一系列SWRL规则;最后将构建的枸杞病虫害领域本体和SWRL规则放入Jess推理机中进行推理,通过推理的方法得到病害领域本体的隐含知识,从而完善枸杞病虫害领域本体。     

基于无人机遥感的农作物自动分类研究

长期以来,我国农作物种植类型等重要农业统计数据,主要通过全面统计或抽样调查等传统方法获得,传统方法普遍存在调查工作量庞大、财力和物力耗费高、调查周期长等诸多缺陷.目前,遥感技术已经在农作物分类动态信息提取、作物分布制图中发挥了重要作用.但由于高分辨率的卫星重返周期长,特定时间的指定区域的数据无法保证,单一利用遥感进行农...     

基于无人机高分辨率影像的农作物分类研究

农作物分类是精准农业中的重要技术之一.为探究多品类作物分类的有效方法,基于无人机高分辨率遥感影像,分别应用基于像元和面向对象分类方法建立了研究区内28类典型农作物分类模型,并采用总体精度、Kappa系数、用户精度、生产者精度对分析结果进行了评价.结果表明:基于像元的最小距离法、马氏距离法、最大似然法、神经网络法和支持向...     

基于本体的蔬菜病虫害知识库构建

针对传统农作物病虫害知识表示方法以及现有农业本体存在的不足,将本体概念引入蔬菜病虫害知识表达.分析了蔬菜病害领域的知识特点,并以蔬菜病害为例,运用本体相关理论和方法构建了蔬菜病害知识领域本体,建立了基于本体和规则推理的蔬菜病虫害知识库模型.探讨了本体知识库的应用.     

基于贝叶斯分类的农作物产品质量挖掘研究

采用贝叶斯算法的基本原理,并结合农作物生长环境数据的特点,分析和预测了农作物的产品质量。采用随机选取的样本组进行试验预测,预测准确率高,表明该算法是有效的。     

基于贝叶斯分类的农作物产品质量挖掘研究

采用贝叶斯算法的基本原理,并结合农作物生长环境数据的特点,分析和预测了农作物的产品质量。采用随机选取的样本组进行试验预测,预测准确率高,表明该算法是有效的。     

基于AdaBoost改进算法的农作物病虫害预测模型研究

提出了一种基于改进的Boosting算法的病虫害预测新模型。针对当前全球气候变化异常造成传统的病虫害预测的模型预测的准确率不高,根据气象因子定位可疑虫灾区域,对可疑病虫害区域提取突发病虫害的特征值,以消除气候规则变化带来的干扰。结果表明:与传统的预测模型相比,该模型具有较低的误报率和漏报率,并提高了预测模型的学习效率。     

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。     

农作物病虫害综合防治研究

农作物病虫害的发生会导致农作物减产,不利于农民增收。因此,应积极防治农作物病虫害,防止造成损失。基于此,本文主要分析农作物生长过程中常见的病虫害类型,并提出综合防治方法,以供参考。     

农作物病虫害防治措施研究

农作物病虫害是我国的主要自然灾害之一。近几年来,由于农作物病虫害的严重扩散,给我辖区造成了严重的农作物损失,为保证农作物的生产,防治病虫害显得尤为重要。本文结合当地农业生产实际,阐述了我镇典型农作物存在的主要病虫害症状,并针对防治过程中出现的问题,提出了一些有效防治措施。     

基于本体的药学领域知识管理

本体作为领域知识的规范化形式语言，已成为领域知识管理的 强有力工具。运用“七步法”构建思路，探讨了基于本体的药学领域知识构建和管理。

     

基于嵌入式的农作物病虫害诊断系统的研究与设计

针对特色农业设计一个网络平台,是根据特色农业的现状、综合信息共享的要求,与城市的网络拓扑结构的状态进行计划的。在该方案中,对远程诊断、专家决策、全面的信息共享、远程教育、信息管理和登录日志等都给出了解决方案。     

农作物病虫害的综合防治研究

我国的经济正在快速发展,其中农业起着不可或缺的作用,然而我国农业正面临着日益严峻的考验,如何有效地防治病虫害成为提高农作物产量与品质的关键。针对我国目前现状,特此做出研究,防治病虫害需采用将植物检疫、农业防治、生物防治、物理防治和化学防治结合起来的综合防治方法。     

农作物病虫害防治

我国加入WTO后，随着农作物现代化、国际化进程的推进，农作物正在走向世界，造福全人类，但我国生产的众多传统农作物产品，大多数不能符合国际的标准和要求，致使目前我国在国际市场上农作物销售份额不大。其原因之一是农作物种植过程中防治病虫害使用的农药残留超标问题。因此，规范农作物生产是提高产品质量和竞争力的需要。