基于模糊神经网络和知识模型的设施葡萄生产辅助决策系统的研究

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葡萄精准化、智能化生产管理是实现“高产、优质、高效、生态”的现代化果树产业的重要组成部分。本研究以实现设施葡萄生产智能辅助决策为目标,梳理了人工智能等信息技术在果树生产中的应用,探索了葡萄根域限制栽培下知识规则结构,探讨了现场层、服务器以及信息交互的主要环节,确立了辅助系统的框架设计与实现途径,建立了基于知识模型的葡萄根域限制栽培辅助系统和基于模糊神经网络的葡萄病害智能诊断系统,实现了线上线下支持、“Web+SP”(Web Services+ Smartphone)协同辅助的决策支持服务模式。主要研究结果如下:(1)以智能手机作为移动终端设备,将嵌入式Windows Mobile操作系统平台的软硬件环境应用于设施葡萄生产管理领域,研制出带有专家决策系统的便携式服务终端,能进行知识查询、辅助决策,向生产者提供专家级的应变决策方案,能单机使用,也能通过后台实时支持实现强大的在线辅助功能;(2)以软件开发的理论和方法为基础,研究了基于Windows Mobile平台的智能手机端软件开发关键技术,以及与温室传感器、Web服务器信息交互的技术,实现利用蓝牙技术采收数据,通过3G、GPRS与后台服务器的信息交互,实现了“Web+SP”的协同化辅助决策服务模式(3)结合Web Services的软构件技术及网络化优势,将模型决策支持功能和Web服务功能耦合,建设了本系统的在线服务和升级维护平台,具有实时监控、专家在线等新功能。大大丰富了系统的功能模式,提升了辅助系统的自学习能力、智能性与可扩展性,为建立网络环境下的葡萄信息化、智能化生产管理系统奠定了基础;(4)以葡萄病害智能诊断为目标,利用人工神经网络、模糊理论等开发了动态化、智能化的Web葡萄病害智能诊断系统。系统基于C#开发的最适BP算法,建立了五个子网络并联式的网络拓扑结构。系统运行稳定、反馈迅速,达到了较高的诊断正确率,并可以通过调试和自学习不断优化,能为移动终端、注册用户提供实时、可靠的病害诊断决策支持。
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