知识获取在智能化马铃薯信息处理系统中的研究与应用

摘要

针对当前我国农业领域知识的模糊性及农业专家缺乏等现状，智能化农业的发展成了必然的趋势。本文以PAID4.0专家系统开发平台进行国家863项目“智能化农业信息处理系统”的开发，该系统由智能决策和多媒体信息两大模块组成。通过采用Browser/Web Server/Database三层计算体系结构，实现了网络资源共享，扩大了马铃薯信息处理系统的应用范围。 在知识的表示模式中，本系统采用了基于规则扩展的知识表示方法，通常认为知识获取是专家系统建立中最难解决的一个关键，知识获取成为建立专家系统的一个瓶颈部分，本文阐述了国家863项目“智能化农业信息处理系统”中知识获取模块的设计和开发。 知识库中的知识有两个来源，一个是原始知识，由外界直接进入知识库，这一般需要知识编辑器作为知识获取工具，本文描述了对“智能化农业信息处理系统”中知识编辑器的设计。“智能化农业信息处理系统”中的知识编辑器是利用ASP技术和关系数据库技术开发的web应用软件，它具有web应用软件的优点，客户端是多种平台，并且使知识工程师和农业专家不受时间地点的限制随时可编辑知识规则。利用Intranet架构，使得“智能化农业信息处理系统”比传统的专家系统有更好的应用效益。知识库中知识的另一个来源是由系统本身学习的知识，利用机器学习来实行自动或半自动知识获取，这种知识获取有许多方法，在本文中讨论了利用知识发现和数据挖掘的关联规则方法实现自动知识获取。 在推理方法中，采用主观贝叶斯法，使用户的回答和这种基于规则扩展的知识表示方法所使用的可信度的范围一致。 系统的设计采用人工智能、专家系统、知识工程与信息技术相结合，综合运用了Web技术、多媒体技术、数据库技术、ASP开发技术、模糊推理等信息技术，保证了系统的先进性与实用性的有机统一。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：资助、符号说明

独创性声明及关于学位论文使用授权说明

第一章绪论

1.1农业信息处理发展概况

1.2本课题的研究背景

第二章系统框架的构建

2.1基本概念阐述

2.1.1人工智能

2.1.2知识工程

2.1.3专家系统

2.2系统的框架结构

2.3系统实现服务及功能

2.4运行平台及开发工具的选择

第三章智能决策子系统的技术研究

3.1决策系统设计中的基本概念

3.1.1知识库(Repository)

3.1.2知识获取机制(Knowledge Acquisition)

3.1.3推理机(Inference Mechanism)

3.1.4解释机(Explanatory Engine)

3.1.5数据库(Database)

3.1.6人-机界面(Man-machine interface)

3.2知识库的研究

3.2.1知识和知识获取

3.2.2知识编辑器

3.2.3从统计数据中发现知识

3.3推理机制

3.3.1推理方式

3.3.2不确定推理

3.3.3冲突消解策略

3.3.4推理机的实现

第四章决策子系统在PAID平台中的实现

4.1推理决策子系统的实现

4.1.1决策模块的建立

4.1.2标准表(数据库)和事实表的建立

4.1.3知识规则的建立

4.1.4推理机制的建立

4.1.5解释机制

4.1.6系统打包及维护

4.2决策模块设计的技术优势分析

第五章多媒体生产管理及信息子系统的设计

5.1系统模块划分

5.2多媒体信息模块编程问题

5.2.1 XML的应用

5.2.2 ASP.NET的应用

结束语

参考文献

附录1在系统中对SQL数据库的操作代码

附录2知识编辑界面代码1

附录2知识编辑界面代码2

致 谢

攻读学位期间参加的项目及发表的学位论文