山西省馬鈴薯專(zhuān)家系統(tǒng)的構(gòu)建及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)獲取的探討.pdf

1、本文介紹了專(zhuān)家系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀、結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)，詳細(xì)闡述了山西省馬鈴薯智能農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)的構(gòu)造過(guò)程，包括知識(shí)的獲取、表達(dá)和存儲(chǔ)以及推理機(jī)的推理方式和控制策略等。系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)采用了Browser/WebServer/Database三層分布計(jì)算體系，這種結(jié)構(gòu)具有擴(kuò)展性好、維護(hù)方便、客戶(hù)端界面統(tǒng)一、成本低、跨平臺(tái)性和開(kāi)放性等諸多優(yōu)點(diǎn)。系統(tǒng)采用Windows 2000 Server所提供的IIS中的WWW服務(wù)器，利用FrontPage 2

2、000、Photoshop、Dreamwaver、RealProducer和InterDev等開(kāi)發(fā)工具對(duì)文本、圖像、動(dòng)畫(huà)、音頻、視頻等信息進(jìn)行有機(jī)集成，形成圖、文、聲并茂的Web頁(yè)面，并充分運(yùn)用了.NET、XML、ActiveX構(gòu)件等新技術(shù)來(lái)強(qiáng)化系統(tǒng)的功能；采用基于模糊產(chǎn)生式規(guī)則的知識(shí)表示，混合推理控制策略以及應(yīng)用不精確推理的可信度模型，較好地解決了農(nóng)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的復(fù)雜性和不精確性，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化馬鈴薯信息處理系統(tǒng)，解決了農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)數(shù)據(jù)量

3、龐大，多媒體信息甚多，數(shù)據(jù)的不確定性等難點(diǎn)，集實(shí)用性、方便性和科學(xué)性于一體，突出系統(tǒng)的本地化，在基層農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的推廣應(yīng)用中，得到了用戶(hù)的廣泛好評(píng)。 近年來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，特別是人工智能的發(fā)展已影響著各行各業(yè)。專(zhuān)家系統(tǒng)在人工智能的重要分支，它的發(fā)展是本世紀(jì)科技發(fā)展的重點(diǎn)之一。本文從專(zhuān)家系統(tǒng)的發(fā)展談起，分析了目前存在于專(zhuān)家系統(tǒng)中的主要問(wèn)題，并且針對(duì)知識(shí)獲取方法這一瓶頸問(wèn)題進(jìn)行了深入的研究和分析。 關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于專(zhuān)家系

4、統(tǒng)主要是考慮專(zhuān)家系統(tǒng)可以解決分類(lèi)問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的自學(xué)習(xí)能力使得傳統(tǒng)專(zhuān)家系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用最為困難的知識(shí)獲取工作轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)的變結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)過(guò)程，從而大大方便了知識(shí)庫(kù)中知識(shí)的記憶和提取。本課題從理論上分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在改善專(zhuān)家系統(tǒng)中的知識(shí)獲取方法的優(yōu)點(diǎn)，提出了解決專(zhuān)家系統(tǒng)中知識(shí)獲取方法問(wèn)題的技術(shù)方案。為了實(shí)現(xiàn)馬鈴薯專(zhuān)家系統(tǒng)品種選擇模塊中知識(shí)獲取方法的改進(jìn)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇過(guò)程中，嘗試了多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案：Hopfield網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)等等