本文围绕君子兰病虫害的快速诊断,将病虫害识别的专家知识与数字图像处理、神经网络相结合,运用面向对象的编程技术、数据库技术;基于Visual Studio 2010平台,将数据库技术与专家系统相结合,研究了君子兰病虫害的图像识别与诊断技术,开发了君子兰病虫害诊断专家系统。取得以下进展:1、使用Access数据库管理机制完成君子兰病虫害数据库的构建。收集整理我国常见的君子兰病虫害信息15种,利用Access数据库平台,建立君子兰病虫害数据库,为君子兰的病虫害信息修改,增加删除,查询浏览提供了方便。2、对基于产生式规则的知识表示方法进行研究。通过查阅大量资料并与领域专家交流,收集了君子兰病虫害的相关信息,按产生式规则的知识表示方法对知识进行整理,建立了基于关系数据库的知识库。3、开发了君子兰病虫害诊断专家系统。将多媒体技术、人工智能技术、面向对象技术有机结合,针对我国花卉生产的实际需求,以解决生产实践难题为目的,采用基于产生式规则的知识表示方法和混合推理技术,结合花卉病虫害防治相关领域知识,开发出具有病虫害诊断、虫体形态诊断、病虫害查询浏览模块的专家系统。4、介绍了传统的基于支持向量机的病虫害识别技术,分别提取了病虫害图像的颜色特征和纹理特征。在颜色特征提取方面,分别提取了图像R、G、B三通道的一阶矩和二阶矩。纹理特征方面,提取了目标部位的能量值、熵及惯性矩,用以上九个特征组成特征向量,使用构建的SVM分类器对君子兰三种病虫害进行分类识别。最后将SVM分类模型和专家系统集成。