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文檔簡介
1、本文圍繞君子蘭病蟲害的快速診斷,將病蟲害識別的專家知識與數(shù)字圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合,運用面向?qū)ο蟮木幊碳夹g(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù);基于Visual Studio2010平臺,將數(shù)據(jù)庫技術(shù)與專家系統(tǒng)相結(jié)合,研究了君子蘭病蟲害的圖像識別與診斷技術(shù),開發(fā)了君子蘭病蟲害診斷專家系統(tǒng)。取得以下進展:
1、使用Access數(shù)據(jù)庫管理機制完成君子蘭病蟲害數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建。收集整理我國常見的君子蘭病蟲害信息15種,利用Access數(shù)據(jù)庫平臺,建立君子蘭病
2、蟲害數(shù)據(jù)庫,為君子蘭的病蟲害信息修改,增加刪除,查詢?yōu)g覽提供了方便。
2、對基于產(chǎn)生式規(guī)則的知識表示方法進行研究。通過查閱大量資料并與領(lǐng)域?qū)<医涣?,收集了君子蘭病蟲害的相關(guān)信息,按產(chǎn)生式規(guī)則的知識表示方法對知識進行整理,建立了基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的知識庫。
3、開發(fā)了君子蘭病蟲害診斷專家系統(tǒng)。將多媒體技術(shù)、人工智能技術(shù)、面向?qū)ο蠹夹g(shù)有機結(jié)合,針對我國花卉生產(chǎn)的實際需求,以解決生產(chǎn)實踐難題為目的,采用基于產(chǎn)生式規(guī)則的知識表示
3、方法和混合推理技術(shù),結(jié)合花卉病蟲害防治相關(guān)領(lǐng)域知識,開發(fā)出具有病蟲害診斷、蟲體形態(tài)診斷、病蟲害查詢?yōu)g覽模塊的專家系統(tǒng)。
4、介紹了傳統(tǒng)的基于支持向量機的病蟲害識別技術(shù),分別提取了病蟲害圖像的顏色特征和紋理特征。在顏色特征提取方面,分別提取了圖像R、G、B三通道的一階矩和二階矩。紋理特征方面,提取了目標部位的能量值、熵及慣性矩,用以上九個特征組成特征向量,使用構(gòu)建的SVM分類器對君子蘭三種病蟲害進行分類識別。最后將SVM分類模型
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