10.3969/j.issn.2095-6835.2010.16.007
基于启发式搜索的农作物病虫害诊断方法
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.
病虫害、启发式搜索、AO*算法、聚类算法、规则集
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TP182(自动化基础理论)
项目名称:面向农业领域的海量知识资源组织、管理与服务系统研究;基金颁发部门:科技部2007AA01Z179;项目名称:农业移动智能信息服务关键技术研究;基金颁发部门:科技部2007AA10Z235
2014-07-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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