(完整版)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。

近10年农作物主要病虫害发生危害情况的统计和分析

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/a24811374.html, 近10年农作物主要病虫害发生危害情况的统计和分析 作者：夏莉 来源：《农家科技下旬刊》2018年第07期 摘要：科学研究发现，农作物发生病虫害是具有一定规律性的。所发生的病虫害的种类 和特点也存在一定的规律。通过对一定时间内的病虫害的情况进行研究可以有效的提高对各种病虫害的规律掌握，有助于提高病虫害的防治效果。本文将就近10年农作物发生较为严重的病虫害的情况进行研究，以期能够提高现阶段对农作物生产过程中病虫害防治效果。 关键词：农作物生长；病虫害防治；危害情况；统计分析 从2006年起，我国农业生产过程中病虫害发生情况较为严重。这种情况一直持续到2015年。发生病虫害的情况不论是从发生面积还是从发生次数来都较为严重。造成巨大的粮食损失。这些粮食损失能够占到粮食总产量的17%左右，已经引起了我国相关部门的重视。因此，对这十年来发生农作病虫害所造成的危害情况进行研究具有重要意义。 一、各种粮食作物近10年农作物病虫害情况分析 现阶段在我国种植面积较大的粮食作物主要有水稻、小麦、玉米、大豆、马铃薯五种。通过进行相应的统计分析可以发现，这五种农作物受到病虫害的危害情况也不尽相同。通过对统计结果进行分析可以发现，由于病虫害的产生造成损失最大的是水稻、小麦、玉米等粮食作物。在这三种作物中，水稻受到的影响最大，而小麦占到第二位，受影响最小的是玉米。通过采取相应的防治措施在一定程度上挽回了损失，其中由于水稻受到的影响最为严重，在近些年的防治工作中效果也最为显著，挽回损失的比例占到55%。而水稻、小麦、玉米、大豆和马铃薯晚会损失所占的比例分别是21%、18%、2%、3%。但就除去挽回损失以后剩余的损失比例来看，大豆和马铃薯所占比例较小，分别为2.11%和5.79%。这主要是由于随着近些年来国际市场上大豆价格不断下跌，国内种植大豆的面积不断下降，因此所造成的损失所占的比例也会较小。同时，在对统计结果进行分析的过程中同样也发现，与大豆种植情况相反，近年来由于国际粮食价格不断攀升，国内种植水稻的面积在不断升高。但是，由于近些年来我国对水稻病虫害防治的重视使得其造成的损失呈现出下降的趋势。这就说明通过治理是可以起到明显效果的。对于小麦而言，病虫害所造成的影响较为复杂。虽然由于进行防治可以在一定程度上降低损失，但是总体而言所造成的损失情况还是在逐年上升的。与之类似的还有玉米。由于玉米加工技术的提高使得玉米产生的经济效益正在逐渐扩大，同时近些年各种玉米种植技术的推广也使得农业生产者种植玉米的积极性不断升高。这就造成了玉米种植面积在较短时间内得到扩大。但是，单一品种的大面积种植就会对病虫害的抵抗能力明显下降，各种病虫害造成的损失比例也会相应升高。从这10年中获得的平均数据来看现阶段玉米病虫害造成的损失已经超过水稻的损失。因此必须引起重视。

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

故障诊断专家系统及其发展

综述与评论 计算机测量与控制.2008.16(9) C omputer Measurement &Control 1217 中华测控网https://www.docsj.com/doc/a24811374.html, 收稿日期:2008-06-08; 修回日期:2008-07-16。 作者简介:安茂春(1967-),山东莱阳人,副研究员,主要从事测试与故障诊断技术的管理工作。 文章编号:1671-4598(2008)09-1217-03 中图分类号:TP182 文献标识码:A 故障诊断专家系统及其发展 安茂春 (北京系统工程研究所,北京 100101) 摘要:文章对主要的故障诊断专家系统进行了系统的归纳和分类,主要关注故障诊断专家系统在军事领域的应用;重点讨论了基于规则的诊断专家系统、基于模型的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统的技术要点、发展现状、优缺点及其在军事方面的应用;最后,对该学科的发展做出了预测,指出基于多种模型结合的诊断专家系统、分布式诊断专家系统、实时诊断专家系统是今后的发展方向。 关键词:专家系统;故障诊断;军事应用;基于规则推理;建模技术;人工神经网络;模糊推理;基于事例推理 A Survey on Fault Diagnosis Expert Systems An M ao chun (Beijing Institute o f System and Eng ineering ,Beijing 100101,China) Abstract:In this article w e present a s urvey of fault diagnosis expert system s,and categorize them into 5different types according to know ledge organiz ation m ethod and reasoning m ech anis m,w hich are ru le-b as ed fault diagn osis expert system,model-based fault diagnosis ex pert system,n eural netw ork fault diagnosis exp ert sy stem,fuz zy fault diagn osis expert system and cas e-based fault diagn os is expert sys -tem,for each type w e describ e its techn ical pr op erties,curren t status,ad vantag es and disadvantages,and application s in military field.At the end of th is article,w e point out that hybrid model-based,distributed and real-time diagnosis expert sys tems are fu tu re direction s. Key words:ex pert sys tem;fault diagnosis ;military application;rule -b as ed reasoning;modelin g;artificial neural netw or k;fuzzy reasonin g;ease-b as ed reasoning 1 故障诊断专家系统及其分类 专家系统(Ex per t Sy st em,ES)是人工智能技术(A rt if-i cial I ntelligence,A I)的一个重要分支,其智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。 故障诊断技术是一门应用型边缘学科,其理论基础涉及多门学科,如现代控制理论、计算机工程、数理统计、模糊集理论、信号处理、模式识别等。故障诊断的任务是在系统发生故障时,根据系统中的各种量(可测的或不可测的)或其中部分量表现出的与正常状态不同的特性,找出故障的特征描述并进行故障的检测与隔离。 故障诊断专家系统是将专家系统应用到故障诊断之中,可以利用领域知识和专家经验提高故障诊断的效率[1]。目前专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛,如美空军研制的用于飞机喷气发动机故障诊断专家系统XM AN [2],N A SA 与M IT 合作开发的用于动力系统诊断的专家系统,英国某公司为英美军方开发的直升机发动机转子监控与诊断专家系统[3]等,此外在电力、机械、化工、船舶等许多领域中也大量应用了故障诊断专家系统。 根据知识组织方式与推理机制的不同,可将目前常用的故障诊断专家系统大致分为基于规则的诊断专家系统、基于模型 的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统。 2 故障诊断专家系统对比分析 2 1 基于规则的诊断专家系统 在基于规则的诊断专家系统中,领域专家的知识与经验被 表示成产生式规则,一般形式是:if<前提>then<结论>其中前提部分表示能与数据匹配的任何模型,结论部分表示满足前提时可以得出的结论。基于规则的推理是先根据推理策略从规则库中选择相应的规则,再匹配规则的前提部分,最后根据匹配结果得出结论。 基于规则的诊断知识表达方式直观、形式统一,在求解小规模问题时效率较高,并且具有易于理解与实现的优点,因而取得了一定成功。20世纪90年代,国外在军用水压系统、电力供应网络等方面进行了应用。 但是,对于复杂系统,所观测到的症状与对应的诊断之间的联系是相当复杂的,通过归纳专家经验来获取规则有着相当的难度,且诊断时只能对事先预想到的并能与规则前提匹配的事件进行推理,存在知识获取的瓶颈问题。2 2 基于模型的诊断专家系统 在基于模型的诊断专家系统中,领域专家的专业知识包含在建立的系统模型中,这种基于模型的诊断更多地利用系统的结构、功能与行为等知识。相比基于规则的诊断专家系统,这种诊断方式能够处理预先没有想到的情况,并且可能检测到系统存在的潜在故障。这类系统的知识库相对容易建立并且具有一定的灵活性,已应用于航天器动力燃烧系统故障诊断等方面。

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。

作物病害快速诊断及田间病害分布诊断技术

作物病害快速診斷及田間病害分佈診斷技術--- 兼談植物健康管理與植物醫師制度 孫岩章 國立台灣大學植物醫學研究中心首屆主任、植物醫師 國立台灣大學植微系教授、中華民國環境保護學會理事長、 花蓮縣無毒農業輔導計畫主持人、行政院環保署公害糾紛裁決委員 一、作物疾病之快速與正確的診斷 由於台灣位處亞熱帶，四季如春的氣候讓農作物的病蟲草害進展非常快速，一般農民都知道：如果慢了一週或十天才發現疫病蟲害，或慢了一週或十天才防治，那些呈對數生長的病菌、蚜蟲、紅蜘蛛、夜蛾等，早已將作物吃得面目全非。所以「快速且正確的診斷」、「快速且有效的處方與防治」其實是影響該批作物「成與敗」最大的關鍵所在。這診斷與防治的時機問題其實是農政單位及一般大眾最不易了解而輕忽的問題。換言之，農民及農企業常需和時間賽跑，一旦發現拓展迅速的病或蟲，就得趕快尋求診斷、尋求處方、立即施藥處理。如果慢半拍，對不起，老天就不給你這口飯吃了。 但誰會「快速且正確的診斷」、「快速且有效的處方與防治」？答案是：不是農民自己！也非農藥店販售農藥的老闆！ 因為正確的診斷是極為專業的學問，很像人類生病和寵物生病一樣，植物的「疫病蟲害」有千種以上，若無受過六年訓練的專業植物醫師，恐無法做到「快速且正確的診斷」。而現行在台灣農藥店販售農藥的老闆最多只受過兩週的訓練，當然無法做到「快速且正確的診斷」。 由於農作物常見者約200種，如每一種之「疫病蟲害」以10種計，則一位植物一師就要學會2000種疫病蟲害的診斷。這和一位人醫或獸醫所需要學會的知識量體來比是「有過之而無不及」。所以要做到快速且正確的診斷有時連念植物病理學或昆蟲學的大學教授們，也都覺得很困難，更何況是沒學過植物病理或昆蟲學的農民或農企業負責人。也因此，有很多農民或農企業負責人都採取「不管有無病蟲，一律每週或每十天洗藥一次」之策略。但這就像人們還沒感冒就定期吃藥一樣是荒謬、錯誤與浪費的，是對作物、對農友、對未來的消費

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。

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

《农作物病虫害防治技术》

第1章农业害虫的识别 1. 农业害虫的概念： 农业害虫指害农作物生长、发育、影响产品和品质的一类昆虫。 2. 害虫对农业生产的影响 （1）对产量的影响 （2）对品质的影响 3. 农业害虫有哪些危害？ （1）对植物根部的危害 （2）对植物茎部的危害 （3）对植物叶和花的危害 （4）对植物果实和种子的危害 4. 导致农业害虫发生的主要要素 （1）虫原因素 （2）气象因素 （3）土壤因素 （4）生物因素 （5）人为因素 5. 农业害虫的生活习性 （1）活动的昼夜节律 （2）取食行为 （3）趋性 （4）群集、扩散与迁飞 （5）自卫能力 6. 农业害虫的主要类型 ﹙1﹚分类 按照农业害虫的为害对象 按照农业害虫的特点 按照农业害虫的生物特性 （3）农业害虫的主要类型及其特点 直翅目昆虫鞘翅目昆虫鳞翅目昆虫同翅目昆虫半翅目昆虫双翅目昆虫 膜翅目昆虫 第2章农作物病害的诊断 1、 植物病虫害的类型 1. 按照病原类型划分

2. 按照发病植物类别划分 3. 按照病害传播方式划分 4. 按照发病器官类别划分 2、 真菌 1. 植物病原真菌 （1） 鞭毛菌亚门 （2） 接合菌亚门 （3） 子囊菌亚门 （4） 担子菌亚门 （5） 半知菌亚门 2. 植物病原病毒 3. 植物病原原核生物 4. 植物病原线虫 5. 寄生虫种子植物 3、 环境因素与植物病害 （1）温度 （2） 湿度 （3） 光照 （4） 土壤 四、病虫害的传播方式 1.气流传播 2.水流传播 3.人为传播 4.昆虫和其他介质传播 五、植物病虫害有哪些病状类型？ 1.病状观察 变色 坏死 腐烂 萎蔫 畸形 2.五大类 霉状物 粉状物 颗粒状物 伞状物 线状物 脓状物 六、植物病害表现在哪几方面/ 1.异病同症 2.同病异症 3.症状潜隐 七、病原物鉴定 1镜检病原 2.诱发培养 八、非浸染性病害 1.营养失调 2.水分失调 3.高温和低温

作物病害快速诊断及田间病害分布诊断技术

作物病害快速诊断及田间病害分布诊断技术Prepared on 21 November 2021

作物病害快速诊断及田间病害分布诊断技术--- 兼谈植物健康管理与植物医师制度 孙岩章 国立台湾大学植物医学研究中心首届主任、植物医师 国立台湾大学植微系教授、中华民国环境保护学会理事长、花莲县无毒农业辅导计画主持人、行政院环保署公害纠纷裁决委员 一、作物疾病之快速与正确的诊断 由於台湾位处亚热带，四季如春的气候让农作物的病虫草害进展非常快速，一般农民都知道：如果慢了一周或十天才发现疫病虫害，或慢了一周或十天才防治，那些呈对数生长的病菌、蚜虫、红蜘蛛、夜蛾等，早已将作物吃得面目全非。所以「快速且正确的诊断」、「快速且有效的处方与防治」其实是影响该批作物「成与败」最大的关键所在。这诊断与防治的时机问题其实是农政单位及一般大众最不易了解而轻忽的问题。换言之，农民及农企业常需和时间赛跑，一旦发现拓展迅速的病或虫，就得赶快寻求诊断、寻求处方、立即施药处理。如果慢半拍，对不起，老天就不给你这口饭吃了。 但谁会「快速且正确的诊断」、「快速且有效的处方与防治」答案是：不是农民自己！也非农药店贩售农药的老板！ 因为正确的诊断是极为专业的学问，很像人类生病和宠物生病一样，植物的「疫病虫害」有千种以上，若无受过六年训练的专业植物医师，恐无法做到「快速且正确的诊断」。而现行在台湾农药店贩售农药的老板最多只受过两周的训练，当然无法做到「快速且正确的诊断」。 由於农作物常见者约 200种，如每一种之「疫病虫害」以10种计，则一位植物一师就要学会2000种疫病虫害的诊断。这和一位人医或兽医所需要学会的知识量体来比是「有过之而无不及」。所以要做到快速且正确的诊断有时连念植物病理学或昆虫学的大学教授们，也都觉得很困难，更何况是没学过植物病理或昆虫学的农民或农企业负责人。也因此，有很多农民或农企业负责人都采取「不管有无病虫，一律每周或每十天洗药一次」之策略。但这就像人们还没感冒就定期吃药一样是荒谬、错误与浪费的，是对作物、对农友、对未来的消费者都输得「三输」，相反地，如果能由植物医师配合执行「快速且正确的诊断」、「快速且有效的处方与防治」、「整合防治管理」之策略（Integrated Pest Management，简称IPM），

农作物病虫害的发生与控制

农作物病虫害的发生与控制 我国是农业生产大国，作物种类多，也是病虫害等生物灾害多发、重发、频发、广发的国家，病虫害发生种类多、程度重、频次高、区域广，对我国农作物尤其是粮食作物安全生长造成较大的威胁。据全国植保专业统计，2012年全国水稻、小麦和玉米三大粮食作物病虫害累计发生面积39亿亩次，防治面积为49亿亩，分别为种植面积的2.9倍和3.6倍；实际损失和挽回粮食1560万吨和7770万吨，损失量接近总产量的17%。病虫害危害除降低产量外，对农产品品质也有严重影响，如谷物受病虫害危害后，形成虫蚀粒、病斑粒和生霉粒等，除影响外观、色泽和口味外，有些病菌还可产生毒性物质，致人畜中毒。因此，做好病虫害的预防与控制，对保障农作物产量和品质都有十分重要的意义。 一、我国农作物病虫害发生种类 《中国农作物病虫害》中记载，我国农作物害虫发生838种、病害724种，可危害粮食、棉花、油料、蔬菜、果类、饲用和药类作物等。 （一）虫害 虫害包括昆虫或螨类造成的危害。按危害寄主植物范围的广、窄，农作物害虫可分为单食性、寡食性和多食性害虫。单食性害虫即只取食危害1种植物，如三化螟、褐飞虱只为害水稻；寡食性害虫只取食1个科或其近缘科内的植物，如菜青虫和小菜蛾危害白菜、甘蓝、萝卜、油菜等十字花科植物；多食性害虫取食寄主植物范围广，涉及不同科的植物，如玉米螟、粘虫、草地螟、蝗虫、棉铃虫和棉蚜等。 按害虫危害部位和取食方式，可分为地下害虫、食叶性害虫、刺吸性害虫、钻蛀性害虫。地下害虫是指害虫生活在土中或土表危害根茎部，造成植株萎蔫、根茎部被咬断或生长点受损出现丛生、矮化等症状，常见的有地老虎、蝼蛄、金针虫等；食叶性害虫是指咬食植株叶片，造成叶片缺刻、孔洞，严重者叶片被食尽植株呈光秆，此类害虫种类较多，如菜青虫、粘虫、蝗虫、稻纵卷叶螟、草地螟、甜菜夜蛾、叶甲类等；刺吸性害虫是指害虫刺（锉）吸植株叶片、茎秆和果穗，造成叶片失绿形成白色斑点、叶片皱褶、心叶扭曲，或果

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

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，

植物病虫害诊断和防治大全

植物病虫害诊断及防治大全（留着珍藏，慢慢看） 一、望：从远处一眼望去，判定是成片发生还是点片发生 1、成片发 有机肥害：有机粪肥在腐熟发酵过程中造成土壤溶液浓度过高，并释放出大量的热量，引起烧根，僵苗不阿发，叶片畸形，严重时蔬菜逐渐萎蔫枯死。 无机肥害：过量施用化肥造成土壤溶液浓度高，土壤中水势降低，导致根系中的水分倒流进土壤，也就是根系吸水困难，进而出现肥害，俗称“烧苗”。沤根：由于土壤温度低、湿度大等因素导致根部不发新根或不定根，根皮发锈后腐烂，致地上部萎蔫，且容易拔起，地上部叶缘枯焦；严重时，成片干枯，似缺素症。 缺水：由于土壤中含水量过少或高温过强的蒸腾作用而导致蔬菜暂时缺水萎蔫，若及时补水，则可恢复正常。 高温障碍：果实上发生日灼，初期受害果实表皮呈灰白色革质状，表面变薄、皱缩，细胞组织坏死、发硬，好像被开水烫过一样；花芽分化差，雌花数量明显少，开花节位提高，有些甚至直接没有雌花；畸形果多，西葫芦、黄瓜等极易出现把长、嘴尖、大头等畸形瓜或者色泽不好等问题，降低或失去商品价值。低温障碍：植株遭受寒害或冷害，造成连片症状。顶芽受冻，生长点遭危害，顶芽冻死，生长停止；叶片受冻，边缘上卷，失绿，甚至发黄或发白，严重时干枯，叶柄和茎杆部位在冻害初期常常出现紫红色，严重时变黑枯死；果实受冻，通常会出现着色不均匀、畸形果和心腐果，茄果类蔬菜还会出现僵果；根系受冻，生长停止，并逐渐变黄甚至死亡，阻碍了养分和水分的正常吸收，造成营养缺乏。 温室气害：由酸性气体（二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳等气体）或碱性气体（氨气等气体）造成的萎蔫、变色、坏死等症状，通常是由于不恰当施肥造成。温室、大棚内有害气体的检测一般以检测棚室露滴作出判断。露滴酸碱度的检测通常在早晨换气前取样进行，检测方法可用精密pH试纸，根据露滴pH的检测结果，判断气体的种类及伤害程度。如pH值为4.6以下，二氧化硫、二氧化碳等酸性气体严重超标。 药害：一般药害有急性和慢性两种。急性药害是在喷药后几小时至3-4 天出现，如烧伤、凋萎、落叶、落花、落果，幼嫩组织上出现斑点，如褐斑、黄斑、网斑等，在生长中较常见。慢性药害是在喷药后，经过较长时间才出现明显症状，

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