| 融合RBR-CBR和模糊神经网络的荔枝病虫害诊断专家系统 |
| 高兴培
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| 2023-07-20
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| 发表期刊 | 河北农机
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| ISSN | 1002-1655
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| 期号 | 14页码:24-26 |
| 摘要 | 基于规则推理(Rule-Based Reasoning,RBR)和基于案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)是人工智能领域中应用较为广泛的推理方法,但RBR存在偏重于知识而CBR偏重于经验的缺陷,若将两者融合,则能互补缺点并发挥各自的长处。模糊神经网络是神经网络与模糊系统相结合的产物,吸收了神经网络和模糊推理的优点,在样本识别、学习联想和模糊信息处理等方面有较大的优势。为了提高荔枝病虫害诊断系统的智能化水平,本文提出RBR (基于规则推理)-CBR (基于案例推理)和模糊神经网络相融合的病虫害诊断方法。将CBR和模糊BP神经网络嵌入RBR,系统推理从执行RBR开始,并根据RBR的结论调用不同的案例检索算法或基于模糊BP神经网络推理,以获得最优的诊断结果。 |
| 关键词 | 基于规则推理
基于案例推理
模糊BP神经网络
荔枝
病虫害诊断
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| DOI | 10.15989/j.cnki.hbnjzzs.2023.14.006
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| URL | 查看原文
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| 语种 | 中文
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| 资助项目 | 茂名乡村振兴学院2022年度研究课题“基于CBR-RBR和模糊神经网络的荔枝病虫害专家系统研究”(课题编号:MMKD202209)研究成果
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| 原始文献类型 | 学术期刊
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| 文献类型 | 期刊论文
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| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/156679
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| 专题 | 国家开放大学广东分部
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| 作者单位 | 茂名开放大学
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| 第一作者单位 | 国家开放大学广东分部
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| 第一作者的第一单位 | 国家开放大学广东分部
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
高兴培. 融合RBR-CBR和模糊神经网络的荔枝病虫害诊断专家系统[J].
河北农机,2023(14):24-26.
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| APA |
高兴培.(2023).融合RBR-CBR和模糊神经网络的荔枝病虫害诊断专家系统.河北农机(14),24-26.
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| MLA |
高兴培."融合RBR-CBR和模糊神经网络的荔枝病虫害诊断专家系统".河北农机 .14(2023):24-26.
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