【摘 要】
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农业信息化是目前农业发展的主要趋势,专家系统是农业生产过程中的得力助手。随着奶牛养殖业的发展,对具有丰富奶牛疾病诊断知识和经验的兽医人员需求日益增加,而我国现有的
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农业信息化是目前农业发展的主要趋势,专家系统是农业生产过程中的得力助手。随着奶牛养殖业的发展,对具有丰富奶牛疾病诊断知识和经验的兽医人员需求日益增加,而我国现有的从事奶牛疾病诊断的兽医人员的数量和水平都很难满足这种日益增长的需求,因此,开发具有专家水平的奶牛疾病诊断专家系统应该是解决这一矛盾的有效途径。本研究建立了人工获取方式的知识获取模式。知识获取过程包括主要包括选定知识源、形成初始知识、提炼加工知识和确定“知识库知识”4个阶段。结果表明:采用4阶段知识获取方法可以节省时间,减少工作量。根据奶牛疾病诊断专家系统中知识数量多,关系复杂的特点,本研究采用产生式规则进行知识表示,这种表示方法保留了模块化、易于理解的特点。专家系统中数据库技术的应用,增强了系统的查询和管理能力。本研究在总结奶牛疾病诊断专家的思维基础上,把混合推理策略作为专家系统的推理模式,同时根据不同用户的需求在“疾病名称”查询模块中使用了反向推理策略。本研究的创新点在于系统中设立了同义词库和学习模块,实现了一个系统多用的功能。把奶牛疾病诊断专家系统当成动物疾病诊断专家系统的骨架型开发工具进行设计,为其他动物疾病诊断专家系统的开发积累了理论基础和实践经验。利用以上研究结果,使用Visual Basic语言和Access关系型数据库管理系统,完成了北方牧区、半牧区舍饲奶牛疾病诊断专家系统的研制。本文中所提出的开发奶牛疾病诊断专家系统的各种方法和技术均具有实际应用价值,对专家系统的应用与研究具有重要的实践意义。
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