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农作物病虫害诊断依赖于发生部位、病虫害表观、生理生化和生态等因子的影响程度，应用常规逻辑性推理模型很难满足求解目标的可信度要求。在病虫害层次化结构分析的基础上，建立病虫害特征元素的模糊隶属度矩阵，对病情描述进行模糊均值聚类，提出基于启发式与/或图搜索的农作物病虫害诊断方法，利用诊断搜索树来响应用户的初始状态空间，获得引发病虫害的多个症状的树结构。估计函数分析表明，该模型能够进行农作物病虫害诊断的逆向空间搜索，提供病虫害症状所有不同权重的不同搜索路径，并表现出较强的诊断可靠性：