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基于WEB的小麦病害智能诊断技巧研究

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毕业论文范文题目：基于WEB的小麦病害智能诊断技巧研究，论文范文关键词：基于WEB的小麦病害智能诊断技巧研究
基于WEB的小麦病害智能诊断技巧研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：传统单机版的农业专家体系受时光、空间的限度,缺乏机动性,数据处理情势单一,难以适应当前信息膨胀的互连网时代。跟着Internet技巧的始终发展,网络日益成为信息传输的重要模式,树破基于网络的农作物病虫害智能诊断体系是农业信息化发展的必定趋势。针对智能体系网络化的请求,本文以小麦病害诊断为切入点,重点研究网络专家体系模型、常识库构建以及小麦病害诊断中的常识获取与推（本文此处忽略..）理方法,并对提出的诊断算法进行测试,开发了算法测试软件跟B/S模式的小麦病害智能诊断原型体系。本文的重要研究内容包含:(1)为了使常识库适应网络环境的须要,提出一种结合面向对象跟XML技巧的小麦病虫害常识表示方法,构建了小麦病虫害XML常识库,使常识库存在高度可扩大性并且不依附于软硬件平台;探讨了网络专家体系绝对传统单机版专家体系的上风,提出了一个基于J2EE/XML的（略..）网络专家体系模型,利用EJB技巧设计可重用的推理组件,使业务处理逻辑与底层体系逻辑分开。(2)针对传统专家体系在常识获取跟不断定性推理等方面的不足,提出基于BP神经网络的小麦病害的常识获取与推理方法。对小麦病害特点参数进行编码,利用神经网络断定病害症状与病害类型之间的因果关联,从而实现小麦病害的智能诊断。实验证明,该方法的均匀诊断正确率为80%。(3)为了使神经网络的诊断过程透明（文章此处忽略..）化,采取带处罚函数的交错熵误差函数对神经网络进行练习,通过神经网络剪枝、权重分析跟设定阈值三个步骤从神经网络中抽取产生式规矩。实验证明,当阈值为0.2时,提取的诊断规矩比较坚固,规矩的保真度跟精度分辨为85%跟81%。(4)将灰色关联分析利用于小麦病害案例推理中,提出采取灰色综合关联度做为案例的类似性度量指标,改进了间隔类似性度量的缺点。同时在案例检索中考虑特点参数对案例检索的重要性（此处忽略..）程度的不同,通过对不同特点参数设置不同的权值解决非关键指标对案例断定的烦扰问题。测试成果表明,灰色关联案例推理的均匀诊断正确率为82.5%。(5)研究体系实现的关键技巧,并利用JAVA语言开发了诊断算法测试软件跟B/S模式的小麦病害诊断原型体系。体系重要包含小麦病害诊断、图像查问、XML常识库管理与保护等功能。

以上为本篇毕业论文范文基于WEB的小麦病害智能诊断技巧研究的介绍部分。

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