"该资源是一篇关于人工智能和机器学习在水稻病虫害智能化咨询与诊断服务系统开发中的应用的浙江大学硕士学位论文。作者陈祝炉在导师许红卫的指导下,深入研究了水稻病虫害知识,并结合现代信息技术,构建了一个能够进行维护与升级的咨询与诊断系统。该系统采用Browse/WebServer/Database结构,使用Apache Tomcat作为Web服务器,以Java和JSP进行服务器端程序开发,实现了专家系统的网络化。同时,系统利用开源数据库PostgreSQL管理和组织知识库,增强了可扩展性和维护性。通过正反向混合推理和不确定性推理处理农业知识的复杂性和不精确性,基于特征的诊断机制用于识别病虫害的主要因素,如水稻各部位的症状特征。"
在论文中,作者详细阐述了开发这个智能化服务系统的过程和关键技术。首先,系统设计采用了Browser/WebServer/Database架构,这种结构允许用户通过浏览器访问,Web服务器Apache Tomcat处理客户端请求,而数据库部分使用PostgreSQL,这不仅提高了系统的灵活性,还使得知识库的维护和更新更为便捷。
在技术实现上,论文强调了Java和JSP在服务器端编程中的应用,这使得专家系统能够跨越地域限制,服务更多用户。同时,选择开源数据库PostgreSQL是因为其强大的数据库管理功能,它有助于构建和管理知识库,确保系统在面对大量数据和复杂知识时仍能高效运行。
系统的核心在于处理农业知识的不确定性和复杂性。通过正反向混合推理,系统可以处理农业问题中的模糊性和不确定性,而不确定性推理则进一步增强了系统的适应性,使其能够在不完全或不精确的信息下做出决策。此外,系统采用了基于特征的诊断机制,通过对水稻不同部位症状的分析,以及对个体昆虫生命周期阶段的识别,准确诊断出病虫害类型。
在实际应用中,系统收集并整理了多渠道的知识信息,包括水稻病虫害的特征、影响因素等,这些信息经过分析和总结,形成了一套有效的决策支持系统。论文也提及了项目背景,即作为浙江省科技计划项目的一部分,旨在利用科技提升农业咨询服务的质量和效率。
最后,作者对在研究和论文写作过程中给予帮助的导师、同事、家人和朋友表示了感谢,并将此成果献给他们。这篇论文展示了人工智能和机器学习在农业领域的实际应用,对于推动智慧农业的发展具有重要的理论和实践价值。