稻田杂草识别与化学防除专家系统的研究和建立
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摘要
本研究以基于规则和基于案例的推理等人工智能技术为研究方法，以南方稻田杂草为主要研究对象，系统地研究了杂草的识别及化学防除等方面的内容，初步建立了包括具有杂草识别功能和化学防除处方功能的稻田杂草识别和防除对策专家系统。经测试，基于规则(RBR)的杂草识别模块，杂草识别完全正确率在67.8％以上，如果同时利用图片识别辅助手段，对杂草的识别准确率提高到75％以上。基于案例(CBR)的杂草防除模块能够根据田间杂草发生的具体情况为用户提供合理适用的防除方案，在没有完全匹配案例的情况下，系统将根据杂草的类别提供最为合适的处方。此外，系统还具有解释机制和一定的学习功能。
本专家系统采用了多种计算机技术(如多媒体技术)，使其图文并茂，界面友好，操作简便，系统的知识库、案例库易于修改扩充。本系统建立了稻田常见的58种杂草分类知识库及杂草数据库、常用的93种除草剂数据库和处方案例库，此外，还提供了290幅杂草图片以及其他资料。并且建立了杂草知识帮助文件和系统使用帮助文件。
研究表明，利用包括基于规则和基于案例的推理方法等计算机技术开发杂草识别和防除对策专家系统，在理论上和实践上都是完全可行的，今后的研究将集中在如何使系统的实用性进一步提高(即降低对用户专业知识的要求)和提高对杂草的识别率上。
In this paper the identification and control of 58 kinds of paddy weeds in south China was studied with the rule-based reasoning (RBR) and the case-based reasoning (CBR) technology, and an expert system for identification and control of paddy weeds (ICPWES) was established. When this system was tested with rule-based reasoning, the identified rate was above 67.8%, and if make use of images to identified weeds, it was found that the identified rate will be above 75%. The case-based reasoning module can provide proper control case to user according to the real occurrence of paddy weeds, if there are not a case equal to the input information by user, the system will provide a similar case according to the variety of weeds. The expert system own explaining function and can acquire knowledge by itself. In this system, the author have built a classify database of 58 kinds weeds that frequency occurrence in paddyfield, a database about those weeds' information, a herbicide database and a control case database. 290 weeds' images, a help file that help the user to use the system convenient and others files were attached in the system.
Because kinds of computer technologies (multimedia et al) were used, this system would be provided with a friendlier man-computer interface, a stronger capability and easier operation; its knowledgebase and casebase could also be modified and enlarged.
Result in this study showed that it was feasible completely to constructing weeds management expert system with rule-based reasoning and case-based reasoning technology. In the future the key of the study will be focus on how to improve the low identified rate and how to make the system more easy to be used.
本专家系统采用了多种计算机技术(如多媒体技术)，使其图文并茂，界面友好，操作简便，系统的知识库、案例库易于修改扩充。本系统建立了稻田常见的58种杂草分类知识库及杂草数据库、常用的93种除草剂数据库和处方案例库，此外，还提供了290幅杂草图片以及其他资料。并且建立了杂草知识帮助文件和系统使用帮助文件。
研究表明，利用包括基于规则和基于案例的推理方法等计算机技术开发杂草识别和防除对策专家系统，在理论上和实践上都是完全可行的，今后的研究将集中在如何使系统的实用性进一步提高(即降低对用户专业知识的要求)和提高对杂草的识别率上。
In this paper the identification and control of 58 kinds of paddy weeds in south China was studied with the rule-based reasoning (RBR) and the case-based reasoning (CBR) technology, and an expert system for identification and control of paddy weeds (ICPWES) was established. When this system was tested with rule-based reasoning, the identified rate was above 67.8%, and if make use of images to identified weeds, it was found that the identified rate will be above 75%. The case-based reasoning module can provide proper control case to user according to the real occurrence of paddy weeds, if there are not a case equal to the input information by user, the system will provide a similar case according to the variety of weeds. The expert system own explaining function and can acquire knowledge by itself. In this system, the author have built a classify database of 58 kinds weeds that frequency occurrence in paddyfield, a database about those weeds' information, a herbicide database and a control case database. 290 weeds' images, a help file that help the user to use the system convenient and others files were attached in the system.
Because kinds of computer technologies (multimedia et al) were used, this system would be provided with a friendlier man-computer interface, a stronger capability and easier operation; its knowledgebase and casebase could also be modified and enlarged.
Result in this study showed that it was feasible completely to constructing weeds management expert system with rule-based reasoning and case-based reasoning technology. In the future the key of the study will be focus on how to improve the low identified rate and how to make the system more easy to be used.
引文
[1]王健．杂草治理，北京：中国农业出版社，1997
[2]强胜主编．杂草学，北京：中国农业出版社，2001
[3]苏少泉．杂草学，北京：农业出版社，1993
[4]李扬汉主编．中国杂草志，北京：中国农业出版社，1998
[5]马承忠，刘滨．农田杂草识别及防除，北京：中国农业出版社，1999
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