托普云农设施农作物远程专家诊断系统

托普云农设施农作物远程专家诊断系统
托普云农设施农作物远程专家诊断系统

托普云农设施农作物远程专家诊断系统

一、方案概述

设施农业是近年来发展起来的对栽培技术、管理水平与设施水平要求较高的一种高投入、高产出的农业生产方式。设施农业的发展为提高农民收入、振兴地方经济和改善人们生活水平提供了支撑,受到国家和地方政府的大力关注。随着设施农业的发展,也出现了各种各样的新问题,如设施农业中出现了病虫害,农民如何科学的从事设施农业生产,如何更好的为农民与专家建立起桥梁等问题。随着物联网技术的发展,物联网技术在设施农业生产过程中逐渐得到了广泛的应用,我公司提出了设施农业智能专家系统解决方案来解决设施农业所遇到的这些问题。

托普云农设施农作物远程专家诊断系统利用现代通信技术和物联网技术,对农业设施内影响农作物生长发育的温度、湿度、光照等关键因子进行定量化的实时监控,同时和系统中农作物最适生长模型和病虫害发生模型进行比较,一方面系统可以直接将这些关键数据通过手机或手持终端发送给农户、技术员、农业专家等,为指导农业生产提供详细实时的一手数据;另一方面系统通过对数据的运算和分析,可以对农作物生产和病虫害的发生等发出告警和专家指导,方便农户提前采取措施,降低农业生产风险和成本,提高农产品的品质和附加值。

二、方案架构

每种农植物都有自己的生长周期,而在其成长周期,影响农植物生产的几个关键因素主要包括:水、空气、光照和温度等,通过对每项因素的解析,发现跟农植物密切相关的主要因素包括:空气的温湿度、土壤温度、光照等而随着信息化技术的快速发展,这些因素完全可以通过信息化调节来进行干预和调控,引导农植物的高效成长。

设施农作物远程专家诊断系统通过对影响农植物诸多因素的分析,采用一套适于各种农植物生长的动态模型库;农户通过远程专家诊断系统可以清楚了解该植物的成长周期、适宜的环境等,并通过实时监测植物成长过程中的关键因数,形成了属地特色的农植物生长模型库,当农植物生长过程的一些关键因素脱离标准模型时,系统即时给与告警,通知农户调节、指导农户生产。

三、方案主要内容

远程专家诊断系统从构架到开发,均采用‘无线化’模块设计,包括:前端数据采集、中间数据传输和终端数据浏览。技术实现上分四层:用于支撑业务应用系统运行的感知层设备、传输层网络、设施农业物联网云服务管理平台以及市、区县两级监控中心和各类应用终端。应用为政府主管部门构建市、区县二级控制应用中心,农业生产管理服务分三个级别体系,市农业主管机构、企业(基地、合作社)和农户,每层分别可以支持管理员、专家和种植者角色。服务内容包括温室农作物种植阶段生长环境要素的监测、智能化分析、病虫害预警、监测报警、专家指导等服务。

感知层:该层的主要任务是将设施农业生产涉及到的各种物理量通过各种手段,实时并自动的转化为虚拟世界可处理的数字化信息或者数据。感知层的主要任务是对各种信息进行标记,并通过传感等手段,对这些标记的信息和现实世界的物理信息进行采集,将其转化为可供处理的数字化信息。

传输层:该层的主要任务是将感知层采集到的农业信息,通过各种网络技术进行汇总,将设施农业信息整合到一起,发送给应用层。传输层是设施农业智能专家系统的神经中枢,负责信息的传递。网络层包括通信与互联网的融合网络、网络管理中心、信息中心等。

平台层:该层的主要任务是通过云计算技术平台的技术,对于收集来的设施农业数据进行数据挖掘、统计分析,记录设施农业的各种数据并借助农作物生长、病虫害、专家指导等模型库,通过数据分析建立预言系统来预测未来一段时期内农作物的生长情况,通过云计算技术平台的挖掘分析来引导农民选择设施农业的农产品进行有选择的种植。

应用层:该层的主要任务是将信息汇总并应用,应用层主要包括专家诊断咨询系统,病虫害防治与报警系统,温室监测、显示与报警系统,农作物成熟度分析系统,农技指导系统等。

主要功能如下:

设施环境监测和告警:设施环境监测是使用无线传感器实时采集蔬菜设施环境数据信息及视频图像信息,并对不适合农作物生长的环境条件自动告警。

病虫害预警:监测影响设施内病虫害发生的关键因子,建立设施农业病虫害发生模型,实现对病虫害预测预报,并进行有针对性的防治指导。

植物成熟状况预报:根据农作物生长积温模型预测植物各个生长期、发育成熟度和可收获日期。

远程生产指导系统:根据农作物生长模型库,对大棚实时环境监测数据对比分析,高于作物生长的上限或低于作物生长下限系统自动告警。将不同作物栽培种植流程规范化,不同的生长期系统自动发出农业规范操作信息、专家指导信息。

综合管理活动:通过植物生长适宜时间累积,病虫害适宜时间累积,及生产活动跟踪状况,对整个设施操作管理进行综合评价,通过综合指数加权和计算并进行排名,并形成区域设施状况综合报告。

实操管理:系统是为专家提供一个可以提高农户种植方法的工具;包括: 常见农植物种植方法下载、种植过程注意事项、各阶段病虫害的防治等,并通过短信或站内消息提示农户生产过程中的主意事项。

技术性能要点:

1、实时、准确的监测能力。

2、为管理者提供大量有针对性的管理功能,帮助用户利用管理手段改善生产质量和效率。

3、监测影响设施内病虫害发生的关键因子(空气温度、空气湿度、光照、土壤温度、土壤水份、二氧化碳含量等),建立设施农业病虫害发生模型,利用智能算法,实现对病虫害预测预报,并进行有针对性的防治指导。

4、特有强大的智能化模型分析和数据处理能力,帮助用户改善病虫害应对和管理能力。

5、可以根据用户要求,定制客户要求的特殊精度的监测和控制方案

6、传感器安装不需要任何连线,使得安装极为方便,环境适应能力强。

四、其他

方案关键技术点:

1、设施环境集成无线传感器:主要根据农植物生长过程中息息相关的环境因素,包含空气温、湿度,土壤温、湿度,光照,CO2浓度等,实现上述采集设备的高度集成,并将采集数据通过传输终端远程传输至设施农业监测管理平台.

2、基于ZigBee及Wi-Fi技术的传感网:同时支持ZigBee/Wi-Fi实现近距离、低复杂度、低功耗、低速率、低成本的双向无线通讯,实现了采集终端与数据传输终端间的数据交换高效无线组网.

3、基于M2M的智能通讯终端:以机器智能交互为核心的、网络化的应用与服务(M2M),提供对终端进行管理和监控,实现多个分散的采集点传感器的组网和通讯,并将这些数据远程传输到用户指定的任何地点,任何服务器或其他载体。平台接收远程管理平台的命令,并下发到到分散的控制终端,对本地的其他控制终端和检测传感器进行通信调度,日常维护和管理。平台为机器对机器通信提供智能管道,能够控制终端合理使用网络,监控终端流量和分布预警,提供辅助快速

定位故障,提供方便的终端远程维护操作工具。

4、基于云服务的设施农业远程专家服务管理平台:以云计算技术为基础,搭建物联网云服务平台,为蔬菜生产履历/病虫害防治与预警/成熟度预测/农作物智能化模型等物联网应用提供统一的服务交付平台,提供海量的计算和存储资源,提供统一的数据存储格式和数据处理及分析手段.

5、借助于病虫害模型数据库,能够对各种农作物发生病虫害的时间、范围以及规模进行预测,并且对已经发生了病虫害的农作物进行报警,同时对已发生病虫害的农作物提供相对应的解决方案。

五、托普云农物联网在农林“四情”监测中的应用

托普云农农林“四情”(墒情、苗情、虫情、灾情)监测预警系统以先进的无线传感器、物联网、云平台、大数据以及互联网等信息技术为基础,由相关硬件组成。各级用户通过Web、PC与移动客户端可以访问数据与系统管理功能,对每个监测点的病虫状况、作物生长情况、灾害情况、空气湿度等各种作物生长过程中重要的参数进行实时监测、管理。系统对作物实时远程监测与诊断,提供智能化、自动化管理决策,是农业技术人员管理农业生产的“千里眼”和“听诊器”。

六、农林“四情监测”系统架构图

七、农林“四情”监测系统组成部分:

1.墒情监测系统

无线墒情监测系统主要负责采集农林种植生产环境信息,包括:土壤水分/盐分、土壤温湿度、空气温/湿度、降雨量、风速/风向等诸多环境信息,上传至服务器并控制相关设备。墒情信息可以实时直观展现在行政区划地图上,方便管理人员通过列表、图表的方式查看详细墒情信息,也可以定时将采集到的各种数据通过无线网络发送到监测平台或者管理人员的手机上,方便指导农业生产并有效形成气象灾害预警,以便相关部门及时采取措施,降低灾害损失。

2.苗情监测系统

田间作物无线苗情监测系统,可定时采集作物、植物生长发育状态和各类生物在自然状态下的动态、病虫害活动的图片(包括日光图片和夜间的红外图片),进行田间物侯的远程连续定位摄像,并将采集的图片自动上传到远程物联网监控服务平台,实现植保监测人员的远程物候观测。图像采集效果图如下:

3.虫情监测系统

系统通过搭建在田间的智能虫情监测设备,可以无公害诱捕杀虫,绿色环保,利用无线网路,定时采集现场图像,自动上传到远端的物联网平台,工作人员可随时远程了解田间虫情情况与变化,制定防治措施。

4.灾情监测系统

用户通过视频系统可以清晰直观的实时远程查看种植区作物的生长及病虫害情况,并对突发性异常事件的过程进行及时监视和记忆,用以提供及时高效的指挥和调度。

5、信息管理平台

本平台具有分管层级、分权限查看和管理系统的功能。各省市县相关单位(农业局、林业局、植物保护检疫局等)通过该信息管理平台可全面视察职能辖区内的“四情”发生状况,并可远程实时查看现场监控图片,及时做好灾前预防、灾中控制、灾后治理等工作。保障生产安全、防灾减灾,提高农民经济收益、维护环境生态平衡。

八、系统特点:

功能亮点1:实现“四情”监测数据统一监管

功能亮点2:实现信息统一管理发布

功能亮点3:实现灾情预警与短信通知

功能亮点4:图形预警与灾情渲染

九、应用范围:

农业、林业、土肥、植保、森防、经作、园林等政府监管部门;

农技推广,林技推广部门;

农业科技示范区、农场等大型农业生产加工企业。

基于Internet的设备远程诊断系统实现技术研究_张晓彤

·网络技术应用· 基于Internet 的设备远程诊断系统实现技术研究 ① 张晓彤②  徐金梧③  杨德斌 屈蓉 (北京科技大学 100083) 摘要 设备远程诊断是设备故障诊断技术发展的必然趋势,是近几年随着Internet 的发展而兴起的一项综合性新技术。从传统的诊断方式入手,着重介绍了远程诊断技术的主要特点和基本原理,重点讨论了目前有关远程诊断技术新的研究方向,如数据仓库和数据挖掘技术,多网络协议的集成技术,基于分布式系统的CO RBA 技术,为开发新一代远程诊断系统提出了一些设想和实施过程中的经验和体会。 关键词 远程诊断 计算机网络 数据仓库 CO RBA 中图分类号 T P277 文献标识码 A Study of Remote Machinery Fault Diagnosis System Application Technologies Based on Internet Zhang Xiaotong Xu J inw u Yang debin Qu Ro ng (Univ ersity of Science a nd Tech nolog y Beijing ) ABSTRACT  The technologies of remo te machinery fa ult diagno sis ar e th e t rend o f the machinery fa ult diag no sis dev elo pm ent ,which a re nov el multi -technolog ies accompany dev elo pme nt o f Inte rnet .T he con-v entio nal methods o f building fault diag no sis system ar e intr oduced first ,and the main futur es and funda-ments of long-dista nce machinery fa ult diagno sis ar e inv estig ated late.Em phasis is fo cused on th e dev elop-ing o rienta tion,such as the tech nique o f Da ta W areho use,Da ta M ining ,M ulti-Pr oto co l Integ ra tio n and CO RBA,which w ould be helpful to dev elop adv anced long-dista nce machinery fault diag nosis system. KEYWORDS Remo te fa ult diag nosis Computer netw o rk Da ta W a rehouse CO RBA 1 前言 设备故障诊断技术始于60年代初,经过近20年不懈的努力,一些新的技术(如信息论、控制论、计算机和人工智能等)不断地被引入到故障诊断领域,并使故障诊断技术不断地丰富与完善。应用领域从单纯的机械设备诊断,发展到航空航天、海洋船舶、汽车、水利和电力等系统的诊断,以及生产过程的监测与控制。许多大型系统 或关键设备在设计阶段就已经考虑到对故障诊断的要求。故障诊断系统的规模也从原来的单机监测发展到现在的远程分布式监测系统,使计算机的监测范围扩大到整个企业。目前在冶金、石化、电力等领域已有许多企业采用了设备远程在线监测系统,并取得了显著地成效。文中在分析了目前常用的设备故障诊断技术的基础上,提出了实现设备远程诊断系统的模式与方法,并对设 — 30—To tal N o .125Februa ry 2001 冶 金 设 备M ET AL L U RG ICA L EQ U I PM EN T 总第125期2001年2月第1期①国家教委“跨世纪优秀人才计划”基金资助项目 ② 作者简介:张晓彤,男,博士,1968年5月生,北京科技大学信息工程学院计算机系,主要从事设备故障诊断、神经网络、小波分 析、信号处理和人工智能等方面的研究 ③ 作者简介:徐金梧,男,博士,博士生导师,北京科技大学机械工程学院教授

智慧农业云平台―农产品质量安全追溯平台.

智慧农业云平台—农产品质量安全追溯平台 一、农产品质量安全追溯平台系统概述: 托普农产品质量追溯平台以保障农产品安全, 服务农业产业发展为宗旨, 以农业物联网为核心技术支撑,融合企业产地准出、政府监管、消费服务等功能, 构建信息互联共享的农产品质量安全追溯平台。追溯平台通过为农产品建立“身份证” 制度, 实现农产品的全程可追溯, 解决消费者对食品安全的信任问题和农业生产经营企业的农产品营销问题,推进农产品安全信用体系建设。 二、农产品质量安全追溯平台核心功能: 1、农产品质量安全产地准出管理: 生产主体可通过该平台建立起系统规范的生产管理制度, 实现对投入品使用、农事生产过程等的标准化管理,实现企业生产管理数据的电子化、数字化管理, 并实现企业信息的追溯。系统提供信息上报功能, 企业台帐信息和自检数据将实时上报至政府监管平台。 2、农事生产数据自动采集: 生产者通过刷卡、按键,即可实现播种、浇水、施药、采收等农事操作数据的自动、精准、批量采集,不依赖电脑和网络,数据自动存储,且能同步上传至政府监管平台。有效解决了数据采集繁琐、不准确、工作量大等问题。

3、农产品质量安全政府监管; 政府通过该平台对农产品质量安全的实时监管及对其日常工作的统一管理。实现对农产品的投入、生产、检测及上市过程的实时监管、监测、预警,形成产品质量安全溯源追责机制。 4、农产品质量安全溯源; 消费者可通过手机、移动设备、网络等方式查询农产品质量安全情况, 方便快速溯源和放心消费。 三、农产品质量安全追溯平台应用情况 ; 追溯体系覆盖 12个县 (市、区 , 其中浦江县成为国内首个实现葡萄产业全程追溯并有数字标签的示范县; 将 125家生产主体纳入托普云农追溯体系;

远程农作物病虫害诊断专家系统的设计与实现文献综述

附件 文献综述 论文题目远程农作物病虫害诊断专家系统的设计与实现系别_____ ______ _ 年级______ _ _ _ _ _ 专业_____ ___ ___ 学生姓名______ _____ 学号 ___ __ _ 指导教师______ ___ _ __ _ 职称______ __ ___ 系主任 _________________ _ _ ___ 2012年 04月22 日

文献综述 一、针对农作物病虫害诊断系统的研究 病虫害诊断目前已经在农业领域中得到了广泛的应用,作为一种有别于传统的专家到田里诊断病虫害的新型方式,病虫害诊断代替专家走向田里,在收集知识、整理规则、推理诊断等各个方面均有突出的表现,能正确诊断病虫害。目前已经有很多人对其各个环节进行了大量的研究与设计。 从远程农作物病虫害诊断应用的时间上可以分为“诊断前”和“诊断”两个阶段。对于诊断前,病虫害诊断需要进行收集整理知识,构建知识库;诊断需要进行根据用户输入的事实,从知识库中读取有用的规则来推理诊断。 1、针对诊断前的相关研究 在诊断前需要对专家系统、专家系统的结构进行研究: 参考文献[1]对农业专家系统做了详细的介绍,给出了农业专家系统的定义:它是运用知识表示、推理、知识获取等技术,总结农业专家的宝贵经验、实验数据及数学模型,建造起来的计算机农业软件系统;农业专家系统可应用于农业的各个领域,如作物栽培、植物保护、配方施肥、农业经济效益分析、市场销售管理等。利用系统工程和软件工程的理论和方法,应用先进的软件制作工具,制作出一套果树病虫害测报与防治技术的专家系统软件。该专家系统由三套软件组成,即林果病虫害防治技术专家咨询系统、昆虫图像处理及计算机视觉系统、果树害虫辅助鉴定多媒体专家系统。该套系统软件具有果树害虫的自动识别,害虫的辅助鉴定等害虫鉴定功能,同时其具有浏览、查询、知识学习、病虫害的预防、防治策略、资料输入、资料输出等果树病虫害测报与防治功能。 专家系统是模拟人类专家运用他们所知道的知识和经验来解决实际问题的方法、技巧和步骤。专家系统具有:启发性、透明性和灵活性等特点。选择什么结构最为合适,要根据应用环境和所要做的任务来确定。选择的系统结构,与专家系统的适用性和效率紧密相连。针对专家系统的结构问题,参考文献[2]给出了具体的阐述,总结出了专家系统的基本结构包括知识库、推理机、全局数据库、人机接口、解释器等五个部分,并对这五个部分的功能做出具体的解释。

智慧农业云平台之农业应急指挥解决方案

智慧农业云平台之农业应急指挥解决方案 一、农业应急指挥系统概述: 农业应急指挥解决方案是托普云农为加强全省突发事件处置能力和管理水平,根据农业部《农业应急管理信息化建设总体规划(2014-2017年)》建设要求,按照《全省农业应急指挥系统建设方案》文件精神,托普云农紧密依托“浙江省智慧农业云平台”和“浙江省视频会议系统”,建设农业应急综合指挥系统,实现各地区农业生产环境管理和农业灾病的远程管控、动态监测、专家会商、灾变预警和紧急指挥调度,满足省市县三级联动应急管理要求,提高农业应急指挥和灾变预警水平。 二、农业应急指挥系统解决目标: 1、实现对农业灾害、重大动植物疫病等各类突发事件的快速、有效、精准处置; 2、提升现代农业生产管理、产业管理、应急管理水平,科学决策; 3、全面构建智慧农业体系,实现信息化协同、高效化管理和多样化服务。 三、农业应急指挥系统适用对象: 省市县各级涉农主管部门和政府单位 四、农业应急指挥系统系统组成: 1、托普云农应急指挥信息管理平台 2、应急指挥中心 3、基于GIS的受灾影响分析 五、农业应急指挥系统业务应用: 事件采集、动态监测、灾变预警、远程会商、联动指挥、移动应急 六、农业应急指挥系统业务特色; 1、顶层设计 遵循省智慧农业云平台统一技术标准和规范;

省市县统一数据交换和共享; 集成各地视频传感等设施设备; 与本级指挥中心无缝对接。 2、三级联动 依托全省电子政务内网和无线网络,省、市、县、乡多级联动; 应急基地、移动应急终端和应急指挥中心实时对接; 省市县三级既可独立指挥亦可协同工作; 市县应急管理几点接入浙江省智慧农业云平台。 3、移动应急 满足各类突发事件现场的临时指挥需要; 采用移动应急终端采集突发公共事件信息; 与省智慧农业云平台实时音视频双向交互; 依托无线网络GPS定位全程实时移动应急监控。 4、覆盖广泛 覆盖农业“两区”、“一区一镇”、特色基地、病虫害测报点; 涉及应急现场数据、图像、音频、视频等信息; 整合台风路径、防汛抗旱、气象灾害等相关涉农数据; 涉及智能化生产、生态监控、疫病防控、粮食安全、食品安全等各个领域。 七、农业应急指挥系统典型案例: 浙江省农业厅丽水市农业局兰溪市农林局嘉兴市秀洲区农经局台州市黄岩区农林局金东区农林局三门县农业局临安市农林局 浙江托普云农科技股份有限公司

医疗专家系统方法

医生一般是 ①通过询问病史、体格检查、实验室检查和辅助检查手段搜集临床资料;②整理、分析、评价资料;③提出诊断;④给出治疗处理。 医学专家系统的推理方法: 1.基于规则推理 基于规则的推理是从领域专家那获取问题求解的知识,概括、转化为易于被计算机表示和推理的形式,然后以知识库中已有知识构成的规则为基础,将初始证据与知识库中的规则进行匹配的推理技术。而当知识库中的规则太多时会导致系统推理前后产生矛盾,另外,自学习能力很弱。 2.基于案例推理 基于案例的推理是通过查找知识库中过去同类问题的解决方案从而获得当前问题解决的一种推理模式,这一过程与医生看病采取的方法很相似。然而这种系统也有局限性:怎样有效地表示病例以及如何在大型病例库中快速有效地检索相似病例等问题。 3.模糊数学推理 模糊推理是运用模糊数学的理论建立模型,对不明确的信息进行分类,解决用一般数学模型难以描述的高度复杂和非线性的问题。 4.基于规则的神经网络推理 在许多疾病的诊断中,由于获得的临床信息可能不完整又含有假象,经常遇到不确定性信息,决策规则可能相互矛盾,有时表现无明显的规律可循,这给传统推理方法的专家系统应用造成极大困难。人工神经网络(artificial neural network,ANN)能突破这些障碍。但也存在缺点:①仅适用于解决一些规模较小的问题;②系统的性能在很大程度上受训练数据集的限制,难以解决异类数据源的融合和共享;③知识提取过程繁杂而低效。④得出结论的“黑箱”特征也限制了系统对诊断结果的解释功能。

医学专家系统的发展趋势 医学专家系统可借鉴数据库关于信息存贮、共享、并发控制和故障恢复技术,对知识库的管理、设计以及大型知识库、共享知识库和分布式知识库提供帮助,改善专家系统的特性,扩大规模。 将多媒体技术应用于医学专家系统,可集多种知识表达形式为一体(文字、图形、图像、影像及声音);能够充分发挥其高速处理综合问题的特点,提高系统识别速度,有效地模拟医生在临床诊断中用的直觉和模拟诊断功能;并具有友好的用户界面,系统将能以类似人类专家的方式来传播信息,与用户深入沟通,用户可向系统寻求解释、咨询、谈话;利用多媒体专家系统的知识获取模块,采用图像扫描器,可直接将医学图像及精确的解剖位置转化为系统内部知识表示,也可由人类专家用话筒直接向系统传授知识,从而使知识获取更方便。 将网络技术用于医学专家系统,一是可采用分布式知识库结构,将知识按其专业和特点分为若干个相关的知识库,提高数据的安全性,方便用户访问数据;二是可采用分布式推理机制,改善应用环境的系统运行能力,提高专家系统推理的速度和灵活性;三是可采用分布式结构,在一个网络运行多个专家系统,为疑难杂症诊断提供多种途径;四是远程医疗的蓬勃发展和网上医疗站的出现。 ⑴医学专家系统应以解决一些特殊的问题为目的。这些特殊的问题在计算机视觉和人工智能方面没有被研究过。人类对可视图案的认识不同于常规的推理, 并且代表明确的领域知识常常在视觉认识过程中下意识地忽略了被用到的那些因素。 ⑵医学专家系统的模型可能会是以多种智能技术为基础, 以并行处理方式、自学能力、记忆功能、预测事件发展能力为目的。目前发展起来的遗传算法、模糊算法、粗糙集理论等非线性数学方法, 有可能会跟人工神经网络技术、人工智能技术综合起来构造成新的医学专 家系统模型。

农作物重大病虫害数字化监测预警系统解决方案

农作物重大病虫害数字化监测预警系统解决方案 一、农作物重大病虫害数字化监测预警系统简介概述: 在我们的农业种植过程中,病虫害无疑是农业工作者以及相关研究部门最为头疼的一个部分。同时,若程度较小的病虫害未经良好处理,极有可能会演变成重大病虫灾害。其中,农作物重大病虫害数字化监测预警系统的出现,无疑为重大病虫灾害的预防做好技术方面的支持。 农作物重大病虫害数字化监测预警系统,在病虫灾害处理领域,可有效进行病虫防控组织化程度和科学化水平等方面的提升。其中农作物重大病虫害数字化监测预警系统是无疑是实现病虫综合治理、农药减量控害的重要措施,同时也是深入开展“到2020年农药使用量零增长行动”的重要抓手,其中最为值得一提的是,该系统还是转变农业发展方式、实现提质增效的重大举措。其中,相关部门为确保融合示范工作有力有序开展、取得实效,特此制定该方案。 由托普云农自主研发生产的农作物重大病虫害数字化监测预警系统在进行使用过程中,用户可随时进行园区数据查看。其中,系统可通过提前的设定,将检测的参数进行远程传输。用户可通过对设备自动传输回来的数据进行分析,并且进行后续计划的制定。 那么什么是农作物重大病虫害数字化监测预警系统呢?托普云农农作物重

大病虫害数字化监测预警系统的功能很强大,所以它的构建也并非只是一件简单的仪器,而是由孢子信息自动捕捉培养系统、病虫害远程监控设备、虫情信息自动采集分析系统、远程小气候信息采集系统、害虫性诱智能测报系统等设备组成,不仅可以做到病害状况的监测,还可以采集虫情信息、农林气象信息,并可以将数据上传至云服务器,用户通过网页、手机即可联合作物管理知识、作物图库、灾害指标等模块,对作物实时远程监测与诊断,提供智能化、自动化管理决策,帮助农业工作者智能管理农田。 我们都知道,像气候变化等现象都会对农作物病害的发生有影响,特别是在秋冬季节,秋冬季气温较常年略高、降水偏少,则有利于蚜虫、红蜘蛛、地下害虫越冬。反之,冬季要是较往年的平均气温偏低时,不利于大部分病虫害越冬,可减少病虫害的越冬基数。而通过农作物重大病虫害数字化监测预警系统配套的远程小气候信息采集系统对气候状况进行监测,就可以预测病害虫的发生趋势,对作物病虫害防治有积极的引导作用。 所以,我们可以知道,托普云农农作物重大病虫害数字化监测预警系统在农作物病虫害防治中有着多大的作用,它的出现和应用可以让农业少受或免受病虫害的侵袭,有利于农业高产和优产。 托普农作物重大病虫害数字化监测预警系统由虫情信息自动采集分析系统、孢子信息自动捕捉培养系统、远程小气候信息采集系统、病虫害远程监控设备、害虫性诱智能测报系统等设备组成,可自动完成虫情信息、病菌孢子、农林气象信息的图像及数据采集,并自动上传至云服务器,用户通过网页、手机即可联合作物管理知识、作物图库、灾害指标等模块,对作物实时远程监测与诊断,提供智能化、自动化管理决策,是农业技术人员管理农业生产的“千里眼”和“听诊

诊断专家系统

诊断专家系统 【摘要】 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法。技术及应用系统的一门新的技术科学。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,求解需要专家才能解决的困难问题。 【关键词】计算机,人工智能,专家系统 引言 随着科学技术的发展,装备的结构越来越复杂,功能也越来越完善,自动化程度越来越高,不但同一设备的不同部分之间相互关联,紧密耦合,而且不同设备之间也存在着紧密的联系,在运行过程中形成一个整体。一处故障可能引起一系列连锁反应,导致整个过程不能正常运行,甚至会造成重大的损失。因此,对故障诊断的要求也越来越高。另一方面,人工智能技术近年来得到很大发展,基于知识的故障诊断专家系统已成为当前研究和应用的一个热点。 人工智能又称机器智能,是计算机科学中新兴的一门边缘科学技术,利用计算机模拟人的智能行为、完成能表现出人类智能的任务。故障诊断专家系统是将人类在故障诊断方面的多位专家具有的知识、经验、推理、技能综合后编制成的大型计算机程序,它可以利用计算机系统帮助人们分析解决只能用语言描述、思维推理的复杂问题,扩展计算机系统原有的工作范围使计算机系统有了思维能力,能够与决策者进行“对话”,并应用推理方式提供决策建议,专家系统在故

障诊断领域的应用非常广泛,故障检测与诊断技术与专家系统相结合,使工程的安全性与可靠性得到保证。 1故障诊断专家系统简介 故障诊断专家系统,是指计算机在采集被诊断对象的信息后,综合运用各种规则(专家经验),进行一系列的推理,必要时还可以随时调用各种应用程序,运行过程中向用户索取必要的信息后,可快速地找到最终故障或最有可能的故障,再由用户来证实。专家系统故障诊断方法 可用下图的结构来说明:它由数据库、知识库、人机接口、推理机等组成。其各部分的功能为: 图1:故障诊断专家系统结构图 (1)数据库数据库通常由动态数据库和静态数据库两部分构成。静态数据库是相对稳定的参数,如设备的设计参数、固有频率等;动态数据库是设备运行中所检测到的状态参数,如工作转速、介质流量、电压或电流等。 (2)知识库存放的知识可以是系统的工作环境、系统知识(反映系统的工作机理及系统结构知识)、设备故障特征值、故障诊断算法、推理规则等,反映系统的因果关系,用来进行故障推理。知识库是专家领域知识的集合。 (3)人机接口人与专家系统打交道的桥梁和窗口,是人机信息的交接点。 (4)被诊断对象 人机接口 数据库 人机推理 结果 知识库

农作物病虫害智能化监测站建设方案

农作物病虫害智能化监测站 建设方案

目录 1.建设背景 (2) 2.建设原则 (2) 3.建设目标 (2) 4.建设内容 (2) 5.系统组成 (3) 5.1 无线虫情测报系统 (3) 5.2 孢子捕捉仪 (3) 5.3 病虫发生实时监控系统 (4) 5.4 害虫自动性诱监测仪 (4) 5.5 野外自动气象监测仪 (5) 5.6 病虫监测智能网关 (6) 5.7 手持病虫调查统计器 (7) 5.8太阳能供电系统 (8) 6.项目案例 (9)

1.建设背景 农作物病虫害一直农业生产管理的一大难题,造成大量损失,也加重了农药的使用,农业物联网的应用,将面对一系列在广域空间分布的信息获取、高效可靠的信息传输与互联、面向不同应用需求和不同应用环境的智能决策系统集成的科学技术问题。它既需要电子、信息、通信科技与产业界对关键共性技术的突破和提供低成本、使用可靠和易用性好的硬、软件产品与服务的支持,又需要农业信息工程科学家们的协力研究、面向农业应用需求的技术整合和运营服务模式创新的保障。信息科技将融入各种农业应用领域,成为生物、农艺、工程交叉汇聚学科的纽带。物联网农业应用技术的创新,将打破学科与部门的界限,促进不同学科间的交叉融合和衍生新的交叉学科,将大力推进以需求和应用为导向的协力研究模式,为新兴产业的发展和转变农业发展方式创造新的机会。 根据目前国内农业物联网技术研发及应用情况,农作物病虫害防治与预警系统信息采集以自动化采集为主,辅助以人工采集两方面组成。目前依靠自动化信息采集的主要是外部生产环境参数,待农作物本体感知技术研发突破后,及时增加相应的自动化采集参数,逐步减少人工采集。 2.建设原则 根据具体项目情况,综合选择适用于本项目要求的设计方案。考虑到系统相关需求,同时参考相关信息系统建设成功经验,确定采用以下设计原则进行系统设计: 先进性:系统将采用国际上最先进、成熟、实用的技术标准,既保证系统实现的功能,又满足未来若干年应用发展的需要。 安全性:提供全面符合国家和工信部有关信息安全政策法规、核心技术自主的整体安全解决方案。能够适应业务专网和工信部信息安全系统建设规范等多层次的安全要求。 可靠性:本系统的设计将在尽可能减少投资的情况下,从系统结构、网络结构、技术措施、设备选型等方面综合考虑,以确保系统稳定可用,实现7×24小时的不间断服务。 开放性:系统设计采用的各项软、硬件设备均应符合国际通用标准,符合开放性原则,要与技术发展的潮流吻合,保证系统的开放性和技术延伸性。

疾病诊断专家系统

目录 摘要............................................... 错误!未定义书签。Abstact............................................ 错误!未定义书签。第一章绪论........................................ 错误!未定义书签。 1.1引言........................................ 错误!未定义书签。 1.2问题的提出.................................. 错误!未定义书签。 1.3可行性分析.................................. 错误!未定义书签。 2.1专家系统概述................................ 错误!未定义书签。 2.1.1什么是专家系统........................ 错误!未定义书签。 2.1.2专家系统的组成........................ 错误!未定义书签。 2.1.3专家系统的应用领域.................... 错误!未定义书签。 2.2 知识库..................................... 错误!未定义书签。 2.3推理原理.................................... 错误!未定义书签。 2.3.1推理概念及分类........................ 错误!未定义书签。第三章鸡疾病诊断专家系统知识库的研究............. 错误!未定义书签。 3.1鸡疾病诊断专家系统介绍...................... 错误!未定义书签。 3.2鸡疾病诊断专家系统设计...................... 错误!未定义书签。 3.2.1系统功能.............................. 错误!未定义书签。 3.2.2 鸡疾病诊断专家系统知识开发的技术流程.. 错误!未定义书签。 3.2.3 鸡疾病诊断专家系统知识库的设计........... 错误!未定义书签。 3.3.1 知识表示.............................. 错误!未定义书签。第四章系统调试................................... 错误!未定义书签。 4.1 Prolog软件介绍............................. 错误!未定义书签。 4.1.1 Prolog语言的特征..................... 错误!未定义书签。 4.1.2 Prolog语言基本语句................... 错误!未定义书签。 4.2 程序调试................................... 错误!未定义书签。 4.2.1 推理机的概述.......................... 错误!未定义书签。 4.2.2 推理机的使用.......................... 错误!未定义书签。 4.2.2 调试结果.............................. 错误!未定义书签。第五章毕业设计小结................................ 错误!未定义书签。 5.1论文小结.................................... 错误!未定义书签。 5.2 知识库发展的趋势........................... 错误!未定义书签。致谢............................................... 错误!未定义书签。参考文献........................................... 错误!未定义书签。附录一源程序...................................... 错误!未定义书签。

医疗诊断专家系统研究进展

收稿日期:2001-08-24 作者简介:邵 虹,博士研究生,讲师.目前主要从事医学图像检索、图像处理和专家系统等研究.E-mail:shaoh @neusoft .com 崔文成,硕士研究生.助理研究员,研究方向为数据挖掘、网络等.张继武,博士.教授,博士生导师.研究方向为医学多媒体信息处理及通信技术等.赵 宏,教授,博士生导师,研究方向为分布式多媒体信息系统及多媒体网络技术. 医疗诊断专家系统研究进展 邵 虹1,2 崔文成2 张继武3 赵 宏1 1( 东北大学软件中心,辽宁沈阳110179) 2( 沈阳工业大学,辽宁沈阳110023) 3(中国科学院西安光学精密机械研究所,陕西西安710068) 摘 要:专家系统是人工智能领域的重要分支,医疗诊断专家系统可以作为医生诊断的一种辅助工具.本文从医疗诊断专家系统中的知识表示、推理机制等理论知识和实践研究两方面,对其研究现状进行了回顾.关键词:专家系统;医疗诊断 中图分类号:T P 391 文献标识码:A 文章编号:1000-1220(2003)03-0509-04 Research Advances on Medical Diagnosis Expert System SHAO Hong 1,2,CU I Wen-cheng 2,ZHA NG Ji-w u 3,ZHA O Ho ng 1 1( S ef tw are Center ,N or theaster n Univer sity ,S heny ang 110179,China ) 2( She nyang Unive rsity of T echnology ,S henyang 110023,China ) 3 (X i an Institute of Op tics &P recision M echanics ,S inic Ac ad emy of S cience ,X i an 710068,China ) Abstract :Expert sy stem is an impor tant embra nchment of ar tifical intellig ent ,medical diag no sis exper t system may be assistant to ol for docto r s dia gnosis .T his paper r ev iew s resear ch adva nces on m edical diag no sis practice and theo ries including know ledg e repr esentat ion,inference,etc.Key words :exper t system ;medical diag no sis 1 引 言 专家系统是当前人工智能研究中最活跃的分支之一,它实现了人工智能从理论研究走向实际应用,从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破.从20世纪70年代开始,人们着手进行“医疗诊断专家系统”的研究工作,美国斯坦福大学最先于1974年开发出了性能较高、功能较全的M Y CIN 系统,用于帮助内科医生诊治感染性疾病.在这之后将近三十年的时间内,国内外都投入了巨大的力量进行研究与开发,有了一定的进展,但真正能为医生所接受并投入实际临床使用的为数极少. 能够诊断疾病的专家系统可以帮助医生解决复杂的医学问题,可以作为医生诊断的辅助工具,可以继承和发扬医学专家的宝贵理论以及丰富的临床经验,特别是对那些年轻无经验的医生,能够帮助他们提高诊断技能,为患者提供最佳的诊断方案.医疗诊断领域是信息处理技术的一个前景十分广阔的应用领域.但是,要想在该领域内取得真正有意义的发展,必须认真研究过去的医疗专家系统.下面将从理论和实践两方面对医疗诊断专家系统进行回顾. 2 医疗诊断专家系统的理论研究 知识表示和推理机制是人工智能的重要研究课题,是专家系统的核心.2.1 医学知识的表示 所谓知识表示是指将问题领域的知识和专家的经验知识用适当的结构表示出来,且便于在计算机中存储、检索和修改,知识表示是知识处理中最基本的问题,因为各种领域的知识必须表示成某种形式才能被记录下来,没有知识表示就谈不上知识使用.目前,已经提出了许多较为成熟而又针对特定领域的知识表示方法,常用的有:谓词逻辑表示法,产生式系统,框架理论,语义网络等.下面介绍在医疗诊断专家系统中所用到的几种知识表示方法. 产生式规则是目前应用最为广泛的一种知识表示方法.规则描述的是事物间的因果关系,规则的产生式表示形式常称为产生式规则,简称为产生式,或规则.产生式表示法易于理解,能充分表示与问题有关的推理规则和行为,较好地体现了动态知识即专家的经验知识.其基本形式是“IF a T HEN b ”,IF 部分称为前提,T HEN 部分称为操作.它说明在产生式系统的执行过程中,如果某条规则的条件部分被满足,那么这条规则就可以被应用,即可以给出结论或触发另一条规则.这种方法的缺点是:由于疾病的种类繁多,症状各异,因而需要的规则很多.  第24卷第3期 2003年3月 小型微型计算机系统M IN I -M ICR O SY ST EM S V ol .24N o .3 M ar .2003

植物病害快速诊断仪的使用方法及注意事项

植物病害快速诊断仪的使用方法及注意事项 一、植物病害快速诊断仪概述: 细菌、真菌和病毒是引起农作物病害的主要原因。这些病害微生物一般通过茎、叶、根系,果实等侵染植物,大部分病害在染病初期虽然较易防治,但一般不易被人察觉,病害一旦发生,防治不仅困难而且效果较差,致使农作物减产,甚至绝收。如何在病害发病初期检测和及时防治,对防治病害的发生尤为重要。 植物病害的检测是一种复杂的化学和物理过程,从实验室走入实际应用一直是人们追求的目标,托普云农植物病害快速诊断仪能够快速分析确定各种农作物病害的种类。为如何防治病害及用药提供了科学理论依据,为农场主和农户带来了极大的便利。 二、植物汁液检测仪/植物病害检测仪功能特点: 1、取样部分:各类植物的茎,杆,叶,果均可取样。 2、适用范围:对各种农作物,植物,蔬菜水果,茶叶等进行检测。 3、可快速诊断出农作物的各种病毒和细菌: 4、真菌类:灰霉病、霜霉病、猝倒病、枯黄病、立枯病、早晚疫病、茎枯病、蔓枯病、黑星病、黑斑病、锈病、轮纹病、白粉病、斑点落叶病、疮痂病、全蚀病; 5、细菌类病害:溃肠病、细菌性角斑病、软腐病、青枯病; 6、病毒类病害:粗短病、丛矮病、花叶病毒病。 7、大屏幕中文液晶显示并提示操作,使用简便。 8、全自动控制,可自动计算,自动校准,自动打印,测试精度高。 9、自动打印机一体化设计。 10、可连接电脑及打印机,储存检测数据,为用户建立档案,提供配药指导

依据。 11、可连续测试多个样品、测试成本低。 12、测试速度:单项测试60份/小时,连续测试120份/小时。 13、打印方式:热敏打印机。 14、工作电源:AC220V±10%,50Hz±2Hz。 15、功率:≤30W。 16、净重:≤3kg。 三、植物病害快速诊断仪检测原理: 根据生物物理学方法:一般健康植物的膜位在-50mv左右,外液跨膜电阻均在105Ω/cm左右,膜电容基本保持在1uf。本仪器利用单色光对试纸条上的反应区进行逐项扫描,因单色光在不同的颜色及颜色的深浅不同的情况下的反射率不同,通过确定反射率的梯度,进而确定植物汁液中的各种生化成分的含量。仪器的单色光对试纸进行扫描,扫描系统将光信号转化成电信号。 四、植物病害快速诊断仪仪器配置: 1、主机一台 2、试纸一盒 3、说明书一本 4、保险丝2个 5、电源线一根 6、保修卡一份 7、打印纸一卷 8、指示液一组(5瓶) 9、合格证一份 五、植物病害快速诊断仪操作规程: (一) 仪器安装 正常连接好电源线,按以下介绍的方法安装好打印纸,打开电源,仪器即进行系统自检,载物台移除,停在工作位置。自检正常,仪器即可正常工作。按START键,开始测试。

设备远程监测系统服务器

设备远程监测系统服务器 设备远程监测系统采用若干台中心计算机作为故障诊断服务器,在设备的关键位置上建立状态观测点,通过在观测点上永久安装的传感器获取设备的实时工作状态信息,经过信号预处理、A/D 转换后输入本地监测计算机,然后对信号进行处理,实现连续实时地采集设备状态数据,而在技术力量较强的科研院所、大学、设备供应商建立远程分析诊断中心,为设备提供远程技术支持和保障。 通过网络将观测点连接成一个复杂的监测网,任何一个监测系统都可以提出请求服务的要求,在异地的诊断服务中心接到请求服务的信息后,可以提供各种服务,并返回诊断结果。同时,远程的服务中心也可以从网上直接获取目前各观测点的状态信号、历史数据以及本地诊断的结果,从而形成一个完整的监测与诊断系统。一旦出现异常现象,可以在短时间内调动互连网内的所有诊断资源,实现对设备的早期损伤诊断和及时维修,使设备安全使用。 远程监测系统兼备了单机系统和离线分布式系统的优点,成为近年来机械故障诊断领域的研究热点。这种系统实现了设备的远程在线监测与管理,及时控制设备的运行状态,为设备的安全运行提供了可靠的保障,同时也形成了全国乃至全球范围内的诊断网络,有利于数据的

积累和资源共享以及实施多样化协同服务。 随着信息时代的到来,Internet的发展为各行各业带来了全新的理念,把远程诊断的概念提高到了一个新的层次,已经把生产企业、科研机构、设备供应商三者更加紧密地结合在一起,对远程诊断的研究具有重要的现实意义: (1) 提供更大范围的资源共享,避免了重复开发; (2) 生产企业通过Internet从科研机构、设备供应商获得最新的诊断知识、诊断方法和技术,提高了企业对新型故障的防范能力,降低了故障率,不断提高企业的故障诊断水平; (3) 提高了设备供应商的服务水平,设备供应商通过Internet 为企业提供远程咨询、诊断和维修,培训了企业的员工,实现“移动的数据而不是人”,节约了成本,提高了维修服务质量; (4) 提高科研机构的理论研究能力,科研机构通过Internet从企业现场获得第一手设备运行资料和企业的需求,对于进一步完善产品设计提供了依据。同时提高科研机构理论与实际相结合的能力。 这种系统实现了设备的远程在线监测与管理,及时控制设备的运行状态,为设备的安全运行提供了可靠的保障,同时也形成了全国乃至全球范围内的诊断网络,有利于数据的积累和资源共享以及实施多样化协同服务,它为企业提供了一种企业专家和科研单位专家网上互通信息的平台。在经过充分调研分析后,整个系统包括:一个远程诊断中

基于Web Service的远程分布式故障诊断专家系统

基于Web Service的远程分布式 故障诊断专家系统 秦振汉,史慧 (北京航天测控技术开发公司,北京100037) 摘要:本文针对武器保障系统中普遍存在的异构问题,建立了一个基于Web Service技术的远程分布式故障诊断专家系统并详细分析了该系统的结构组成。之后,阐明了Web Service的基本原理,并在此基础上详细论证了远程诊断专家系统的组成、功能和诊断方法。该系统可以有效地实现网络各节点的资源共享,从而提高系统的诊断能力。 关键词:远程分布式故障诊断;Web Service;专家系统 0 前言 我国武器装备具有型号多、批次多、数量多、广域分布、机动部署的特点,这给武器型号的后勤保障与维护带来了极大的困难。同时随着高新技术在武器型号上的应用,对武器型号的现场保障维护提出了更高的要求。而目前的装备监测与故障诊断系统普遍存在相对独立、诊断知识不足、问题求解能力单一等缺点, 很难实现复杂的诊断任务,难以满足部队的实际需求。造成这种局面的一个主要原因是各个系统之间缺乏信息交互手段,成为一个个“信息孤岛”,无法实现资源的有效整合,降低了诊断资源的利用效率,导致保障能力的不足。 随着计算机技术和网络通讯技术的发展, 以Intranet/Internet为应用背景的分布式计算技术应用已经成为故障诊断领域的重要发展方向,为武器装备保障能力的提高提供了新的技术途径。对于故障诊断,远程分布式网络在信息共享方面将发挥更大的优势。利用远程分布式网络,将处于不同地域的武器研制、试验、使用、维护单位密切联系起来,综合利用它们各自的保障资源和诊断知识,为诊断对象提供远程诊断服务,可以有效解决目前各自独立的诊断系统所无法解决的复杂问题[1]。 1远程分布式诊断系统的体系结构 远程分布式诊断系统架构在Intranet/Internet之上,开发人员可以通过建立B/S或C/S系统,实现网络内各种资源的集成。该系统由远程诊断用户、远程诊断中心、远程节点等构成,其具体结构如图1所示。 远程诊断用户主要包括武器试验基地、武器保障基地、战斗执行单位等现场节点。在远程分布式诊断系统中,该节点主要由测试系统、监测系统、数据库系统、服务器组成,

智慧农业—我国农业现代化的发展趋势

智慧农业—我国农业现代化的发展趋势

智慧农业—我国农业现代化的发展趋势 一、智慧农业简介概述 智慧农业通过生产领域的智能化、经营领域的差异性以及服务领域的全方位信息服务,推动农业产业链改造升级;实现农业精细化、高效化与绿色化,保障农产品安全、农业竞争力提升和农业可持续发展。因此,智慧农业是我国农业现代化发展的必然趋势,需要从培育社会共识、突破关键技术和做好规划引领等方面入手,促进智慧农业发展。 改革开放以来,我国农业发展取得了显著成绩,粮食产量“十二连增”,蔬菜、水果、肉类、禽蛋、水产品的人均占有量也排在世界前列,但代价不菲。一是化肥农药滥用、地下水资源超采以及过度消耗土壤肥力,导致生态环境恶化,食品安全问题凸显;二是粗放经营,导致农业竞争力不强,出现农业增产、进口增加与库存增量的“三量齐增”现象,越来越多低端农产品滞销。解决这些问题就需要大力发展以运用智能设备、物联网、云计算与大数据等先进技术为主要手段的智慧农业。

二、托普云农智慧农业推动农业产业链改造升级 托普云农升级生产领域,由人工走向智能。在种植、养殖生产作业环节,摆脱人力依赖,构建集环境生理监控、作物模型分析和精准调节为一体的农业生产自动化系统和平台,根据自然生态条件改进农业生产工艺,进行农产品差异化生产;在食品安全环节,构建农产品溯源系统,将农产品生产、加工等过程的各种相关信息进行记录并存储,并能通过食品识别号在网络上对农产品进行查询认证,追溯全程信息;在生产管理环节,特别是一些农垦垦区、现代农业产业园、大型农场等单位,智能设施与互联网广泛应用于农业测土配方、茬口作业计划以及农场生产资料管理等生产计划系统,提高效能。 托普云农升级经营领域,突出个性化与差异性营销方式。物联网、云计算等技术的应用,打破农业市场的时空地理限制,农资采购和农产品流通等数据将会得到实时监测和传递,有效解决信息不对称问题。目前一些地区特色品牌农产品开始在主流电商平台开辟专区,拓展农产品销售渠道,有实力的龙头企业通过自营基地、自建网站、自主配送的方式打造一体化农产品经营体系,促进农产品市场化营销和品牌化运营,预示农业经营将向订单化、流程化、网络化转变,个性化与差异性的定制农业营销方式将广泛兴起。所谓定制农业,就是根据市场和消费者特定需求而专门生产农产品,满足有特别偏好的消费者需求。此外,近年来各地兴起农业休闲旅游、农家乐热潮,旨在通过网站、线上宣传等渠道推广、销售休闲旅游产品,并为旅客提供个性化旅游服务,成为农民增收新途径和农村经济新业态。

远程农作物病虫害诊断专家系统的设计与实现

摘要 本文论述了集成农作物种植理论和实用技术、远程农作物病虫害诊断专家系统的构建和实现。在比较国内外农业专家系统构思的基础上,论证了本系统实施的方案,实现了农作物病虫害诊断专家系统的网络化,扩大了农作物病虫害诊断专家系统应用的空间范围。文中主要以病害诊断为例着重介绍了规则库的建立、推理机的设计。论文前半部分首先对农作物病虫害诊断专家系统研究的背景、课题的研究内容、农业专家系统在国内外的研究、专家系统概况作了较全面的介绍和阐述,说明了本课题的研究目的和意义,接着对本课题专家系统的核心部分——知识表示和推理机的设计进行了阐述。论文后半部分是对于专家系统的总体设计、数据库设计以及界面功能进行了详细论述,并用其设计专家系统开发平台的框架模型。 关键词:农业专家系统推理机病虫害

Abstract This paper discusses the structure and achievement of the theory of integrated crop planting, practical technology and the expert system of remote crop diseases and insect pests diagnosis. Contrast of the domestic and foreign agricultural expert system conception, it demonstrates the system of the implementation of the scheme that realizing the network of the expert system of remote crop diseases and insect pests diagnosis and enlarging the spatial dimension.It introduces the establishment of rule-base and the design of the inference engine which takes disease screening as example.The preceding half part of thesis stresses the background and content of expert system of remote crop diseases and insect pests diagnosis, also states of research both at home and broad and general situation of expert system. Then introduce the main part that is the design of the inference engine.The last part of the thesis analyzes the overall design of expert system, base design and Interface and Function in order to apply to the model. Key words:Agricultural expert system,inference engine,diseases and pests

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