【摘 要】
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由“植物诊所”形成的电子病历为作物病害处方推荐提供了新的思路。如何高效地挖掘电子病历数据并辅助作物病害处方推荐，目前还是亟待解决的研究热点问题。在总结和整理现有国内外研究文献的基础上，对基于显微图像的作物病害病菌孢子识别、基于光谱的作物病害诊断、基于电子病历的作物病害处方推荐等作物病害诊断与处方推荐关键技术进行了系统分析与讨论。综述结果表明，围绕作物病害病菌侵染过程，以智能化处方推荐需求为导向，开
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62176261）； 全国农业专业学位研究生教育指导委员会2021年研究生教育研究重点项目（2021-NYZD-07）；
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由“植物诊所”形成的电子病历为作物病害处方推荐提供了新的思路。如何高效地挖掘电子病历数据并辅助作物病害处方推荐，目前还是亟待解决的研究热点问题。在总结和整理现有国内外研究文献的基础上，对基于显微图像的作物病害病菌孢子识别、基于光谱的作物病害诊断、基于电子病历的作物病害处方推荐等作物病害诊断与处方推荐关键技术进行了系统分析与讨论。综述结果表明，围绕作物病害病菌侵染过程，以智能化处方推荐需求为导向，开展基于电子病历数据挖掘的作物病害处方推荐研究，将成为一个研究重点。针对作物病害处方推荐过程中，存在由于作物病害致病机理复杂、作物品种及病害种类多、病害病症动态变化且特征多等特点和难点，研究基于电子病历数据挖掘的作物病害致病机理解析、诊断推理、智能化处方推荐及其应用策略，将是研究的重大方向；探索基于知识图谱分析、大数据挖掘和机器学习算法推理等关键技术的作物病害电子病历数据挖掘分析研究，从区域宏观视角可视化解析作物病害致病机理及其与特征间的关联关系，面向实际应用场景实现基于诊断推理的单一作物病害处方推荐、基于语义匹配的多种作物多种病害处方推荐，具有更大的实际意义。
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