農業病蟲害遠程診斷與預警技術

《農業病蟲害遠程診斷與預警技術》系統地總結了農業病蟲害遠程診斷和預警技術的相關概念、理論、方法、技術和應用，全書23章組織成相應的四篇：①理論篇。提出一套基於診斷理論、預警理論和會診理論的能夠指導農業病蟲害遠程診斷和預警的理論體系。②方法篇。系統地研究了農業病蟲害診斷和預警知識的表示、推理和獲取，為農業病蟲害診斷問題以及處理疑難雜症問題提供有效的求解模型。③應用篇。結合網絡技術、計算機技術、短信技術、移動pda技術、視頻會議技術和呼叫中心技術，總結了農業病蟲害診斷領域的應用經驗，特別是《農業病蟲害遠程診斷與預警技術》作者所在科研團隊的長期探索，為相關人員提供技術支持。④示範篇。在上述研究成果的基礎上，給出了農業病蟲害遠程診斷和預警專家系統的開發和應用示範。

理論篇

第1章 緒論

1.1 概述

1.2 診斷理論及其應用

1.2.1 診斷推理概念的提出

1.2.2 診斷推理的方法

1.2.3 診斷型專家系統

1.3 會診理論及其應用

1.3.1 羣決策理論和方法

1.3.2 羣決策支持系統

1.3.3 遠程醫療會診系統

1.4 預警理論及其應用

1.4.1 病蟲害預測預報

1.4.2 病蟲害預警

1.5 研究的創新點及其成果意義

1.5.1 研究的創新點

1.5.2 對相應研發工作的影響

1.5.3 對相應學科發展的影響

1.6 本書的研究目的和內容

1.6.1 研究目的

1.6.2 研究內容

參考文獻

第2章 農業病蟲害診斷理論

2.1 農業病蟲害診斷概念模型

2.1.1 診斷與診斷問題的定義

2.1.2 農業病蟲害診斷概念模型

2.2 農業病蟲害診斷的數學定義

2.3 農業病蟲害診斷問題的求解模型

2.3.1 診斷知識的預處理

2.3.2 層內診斷問題

2.3.3 層間診斷問題

2.4 小結

參考文獻

第3章 農業病蟲害預警理論

3.1 農業病蟲害預警

3.1.1 病蟲害預警的概念與範疇

3.1.2 病蟲害的預警過程

3.1.3 病蟲害預警的特點

3.1.4 病蟲害的預警方法

3.2 農業病蟲害預警指標體系

3.2.1 預警指標篩選原則

3.2.2 預警指標體系的內容

3.3 農業病蟲害預警系統

3.3.1 農業病蟲害預警系統功能

3.3.2 農業病蟲害預警系統結構

3.3.3 農業病蟲害預警系統的構建過程

3.4 小結

參考文獻

第4章 基於羣決策的病蟲害會診理論

4.1 病蟲害羣決策的內容和過程

4.1.1 羣決策內容

4.1.2 羣決策過程

4.1.3 羣決策特點

4.2 羣決策系統分析

4.2.1 羣決策系統要素

4.2.2 羣決策系統結構

4.2.3 羣決策系統分類

4.2.4 多屬性羣決策過程

4.2.5 羣決策規則

4.3 羣決策問題的求解

4.3.1 病蟲害會診羣決策的目標導向

4.3.2 病蟲害會診羣決策方案選擇

4.3.3 病蟲害會診羣決策環境特點

4.3.4 非結構化的病蟲害會診決策

4.3.5 病蟲害會診羣決策的診斷和治療假設

4.4 小結

參考文獻

方法篇

第5章 農業病蟲害知識表示模型

5.1 知識表示概述

5.2 農業病蟲害診斷知識的分類

5.2.1 知識的作用

5.2.2 知識的數據結構

5.2.3 知識的確定性

5.2.4 知識的表現形式

5.3 病蟲害知識的表示

5.3.1 案例知識的表示

5.3.2 經驗知識的表示

5.4 小結

參考文獻

第6章 基於遺傳算法的魚病案例推理模型

6.1 基於案例推理的基本概念

6.1.1 基於案例推理的基本原理

6.1 _2基於案例推理的一般過程

6.2 魚病診斷推理系統中的案例表示

6.2.1 案例的主要內容

6.2.2 案例的表示方法

6.2.3 魚病診斷推理系統案例表示

6.3 魚病診斷推理系統案例的檢索

6.3.1 現有的案例檢索模型

6.3.2 基於規則與案例結合的檢索方法

6.4 基於遺傳算法的權重優化模型

6.4.1 適應度函數數學模型的建立

6.4.2 自適應的遺傳算子

6.4.3 基於遺傳算法GA的權重優化算法

6.5 案例檢索模型在魚病診斷系統中的應用

6.5.1 魚病診斷推理系統案例集合的結構特點

6.5.2 基於規則與基於案例推理結合的應用

6.6 小結

參考文獻

第7章 基於cBR和RBR協同推理的魚病診斷推理模型

7.1 魚病診斷的CBR與RBR協同推理機制

7.2 魚病診斷的案例檢索模型

7.2.1 魚病症狀特徵辨識

7.2.2 魚病案例初級匹配

7.2.3 魚病案例相似性度量

7.2.4 魚病案例複用

7.2.5 魚病案例保存

7.3 實例分析

7.4 小結

參考文獻

第8章 基於相對熵的FDT羣決策偏好集結模型

8.1 決策偏好的表示方法

8.2 常見偏好信息的數學描述

8.3 羣決策中不同形式偏好信息的一致化研究

8.3.1 不同偏好信息轉換為判斷矩陣的一致化方法

8.3.2 不同偏好信息轉換為效用值的一致化方法

8.4 羣決策中不同偏好信息的集結模型和方法

8.4.1 個體偏好序的偏好集結函數

8.4.2 判斷矩陣的偏好集結方法

8.4.3 基於效用值的相對熵羣決策集結最優化模型

8.5 不同形式偏好集結的FDT羣決策流程

8.6 FDT實例分析

8.7 小結

參考文獻

第9章 基於證據理論的不確定性FDT羣決策方法

9.1 經典ns證據理論的基本概念及性質

9.1.1 概率的四種解釋及性質

9.1.2 基本定義

9.1.3 Dempster合成規則及其性質

9.2 證據理論合成規則的修正方法評述

9.2.1 修改組合規則

9.2.2 證據源修改方法

9.2.3 各種改進方法的比較

9.3 不確定性FDT的羣決策流程

9.3.1 自然語言描述的基本可信度分配表示

9.3.2 FDT羣決策基本過程

9.4 FDT實例分析

9.5 小結

參考文獻

第10章 基於粗糙神經網絡的知識獲取模型

10.1 粗糙神經網絡松耦合知識獲取模型

……

第11章基於遺傳算法的知識獲取模型

第12章基於徑向基網絡的梨黑星病中短期預測預警

第13章基於神經網絡和遺傳算法的牙鮃疾病預警模型

應用篇

第14章基於j2ee的魚病診斷系統

第15章基於案例推理的魚病診斷專家系統

第16章基於呼9u中心的魚病智能診斷系統

第17章移動式魚病診斷專家系統

第18章奶牛疾病診斷專家系統的設計與實現

第19章基於web的果樹病害診斷系統

第20章重大動物疫情疫病諮詢系統

示範篇

第23章農業病蟲害遠程診斷技術研究與示範