数据融合技术在环境监测中的应用

介绍了数据融合技术、自适应加权算法和D-S证据理论算法的原理,采用自适应加权算法和证据理论算法相结合的方法,提出了一种适用于环境监测的多传感器体系结构和二级融合模型,通过对饲养场室内多种传感器采集的数据信息进行融合,分析环境的变化,克服了对每个传感器采集的信息分别处理时的不确定性和不稳定性。试验结果表明,该方法提高了环境监测的准确度。     

农作物生产管理决策系统中的数学推理方法

本文阐述了农作物生产管理决策系统中的数学推理方法。     

基于事例推理的车身内部布置关键技术

根据汽车车身内部布置的特点,通过扩展对象模型提出了车身内部布置事例的面向对象表达模型,将车身内部布置的约束分为范围、规则和表达式3种形式,并研究了其对象表达模型.利用最近邻方法检索相似事例,结合参数替换和约束满足方法提出了布置事例修改策略,实现了布置事例的修改.利用UG和VC++开发了试验系统,应用实例验证了方法的可行性和有效性.     

基于Web的犬病诊断专家系统的设计与实现

模拟兽医专家的诊断过程,对290余种犬病用计算机进行诊断模拟,充分发挥Internet收集、共享知识和数据的优势,改善了诊断专家系统的性能并扩展增强了诊断功能.采用正-反向结合的混合推理策略及深度优先的搜索方式,利用MVC设计模式,实现了基于web的犬病诊断专家系统.可以为犬病专家和养犬人士提供方便.     

基于信息扩散近似推理的年降水量预测模型

【目的】研究信息扩散近似推理方法在年降水量预测中的应用,并对比其他方法分析其推广前景。【方法】通过分析年降水量时间序列的特性,提出了基于当前趋势以及相邻年份降水量的年降水预测规则。利用信息扩散近似推理描述年降水量间的复杂非线性关系,并以某灌区长系列降水资料为样本进行实例计算。【结果】信息扩散近似推理方法预测效果较好,该方法误差绝对值和为1.673,小于人工神经网络和线性自回归方法的统计结果。【结论】信息扩散近似推理可将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可将矛盾模式转换成兼容模式。通过与传统预测方法相比较发现,该模型能够很好地光滑样本数据以及较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值。     

基于网络的鸡病防治与诊断专家系统的设计

目前中国鸡病防治中存在一些暂时无法解决的难题,如基层中鸡病诊断专家缺乏、鸡病防控不及时等。基于现状,利用计算机网络技术和人工智能技术,将SQL数据库和ASP.NET技术相结合,设计并开发了基于网络的鸡病防治与诊断专家系统。该系统将鸡病诊断和鸡病防治知识进行集成,采用基于规则的模糊化的混合推理策略,实现了鸡病诊断和防治的数字化和智能化,用户可通过网络实现鸡病诊断、鸡病防治、鸡群管理、知识查询和统计分析等功能。经验证性试验和专家评测,该系统结构合理,功能完善,可以满足广大基层用户的需求,具有一定的推广应用前景。     

农产品冷链HACCP管理体系知识建模与推理

为了保障冷链上农产品的食用安全性和品质以及高效可靠地冷链监控管理。该文在冷链一般性业务流程与HACCP管理体系的基础之上,提出一种基于描述逻辑SROIQ(D)的冷链HACCP知识语义模型CC-HACCP,使用SWRL规则语言描述业务逻辑规则,增强了该模型的知识自动推理能力。以生食牡蛎肉的冷链HACCP管理知识体系为例,使用OWL 2 DL语言对CC-HACCP描述的语义知识进行实现,并且通过知识校验、实例识别与规则推理等功能,完善了整体冷链的HACCP计划,试验结果表明,通过对HACCP冷链安全管理知识的建模与推理,冷链各环节之间进行有效的完善和共享。因此,HACCP知识模型的应用对多方参与的农产品冷链HACCP安全监控管理的整合和完善具有积极的意义,有助于提高农产品冷链物流安全监控管理的效率,从而保障农产品食用安全性和品质。     

A case-based method of selecting covariates for digital soil mapping

Selecting a proper set of covariates is one of the most important factors that influence the accuracy of digital soil mapping(DSM). The statistical or machine learning methods for selecting DSM covariates are not available for those situations with limited samples. To solve the problem, this paper proposed a case-based method which could formalize the covariate selection knowledge contained in practical DSM applications. The proposed method trained Random Forest(RF) classifiers with DSM cases extracted from the practical DSM applications and then used the trained classifiers to determine whether each one potential covariate should be used in a new DSM application. In this study, we took topographic covariates as examples of covariates and extracted 191 DSM cases from 56 peer-reviewed journal articles to evaluate the performance of the proposed case-based method by Leave-One-Out cross validation. Compared with a novices' commonly-used way of selecting DSM covariates, the proposed case-based method improved more than 30% accuracy according to three quantitative evaluation indices(i.e., recall, precision, and F1-score). The proposed method could be also applied to selecting the proper set of covariates for other similar geographical modeling domains, such as landslide susceptibility mapping, and species distribution modeling.     

基于案例推理的造林专家系统的探索

以往的造林专家系统大多采用基于规则推理的方式,本文给出一种基于案例推理的造林专家系统的设计方案,介绍了知识库的设计和推理机制,并利用属性分类来处理相似度计算过程中可能出现的重要属性被屏蔽的问题。     

生猪养殖业污水排放智慧监管系统的设计与实现

为了对生猪养殖业污水的治理过程进行监控和违规排污预警,该文提出了养殖污水实时监管策略,设计并实现了生猪养殖污水治理智慧监管系统。该系统通过信息采集模块收集养殖污水排放的实时数据,实现养殖污水实时数据监测、预警分析等功能。其中集中治理的监管是根据安装在槽罐车上的GPS数据和污水集中处理厂的信息,判断污水是否被运送到指定地点排放;工业治理的监管是采用模糊推理理论,以监管因子的浓度偏差及偏差变化率为输入量,相应的污水预警等级作为输出量,对监管因子进行模糊化及逻辑推理,建立相应的模糊监管子系统,生成工业治理监管规则及策略;针对生态治理的监管,构建了相应的监管策略和Ecological数学模型,该模型以监管策略为依据,对实时数据进行定性与定量分析预测,实现对偷排漏排、满溢等违规排污现象的判断。试验结果表明,系统预警准确度为96.17%,平均误差时间为33.22 s,违规排污量平均值为15.77 L,能够满足养殖污水排放监管要求,对提高监管效率具有重要意义。