基于神经网络与专家系统集成的智能决策系统的应用研究

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基于神经网络与专家系统集成的智能决策系统的应用研究

     论文目录

中文摘要第1-5页

英文摘要第5-9页

1 概述第9-16页

 1．1 人工智能概述第9-12页

  1．1．1 人工智能的概念第9页

  1．1．2 人工智能技术的两个分支-人工神经网络和专家系统的发展第9-12页

 1．2 人工智能技术在农业方面的应用第12-14页

 1．3 课题的来源及研究意义第14-16页

  1．3．1 课题来源第14页

  1．3．2 课题的研究意义第14-16页

2． 基于神经网络与专家系统集成的智能决策系统的结构第16-29页

   ·专家系统的原理与运行机理第16-17页

  2．1．1 专家系统概念第16页

  2．1．2 专家系统结构：第16页

  2．1．3 专家系统的运行机理第16-17页

 2．2 神经网络基本理论第17-19页

 2．3 专家系统与神经网络的各自特点第19页

  2．3．1 专家系统的特点第19页

  2．3．2 人工神经网络的特点第19页

 2．4 专家系统与神经网络的集成第19-21页

 2．5 基于神经网络与专家系统集成的混合系统的结构第21-23页

 2．6 基于神经网络与专家系统集成的混合系统的应用第23-29页

  2．6．1 番茄栽培智能决策系统的结构第23-25页

  2．6．2 番茄栽培智能决策系统的实现第25-29页

3 知识库第29-38页

 3．1 知识获取第29-30页

  3．1．1 知识获取方法的分类第29-30页

  3．1．2 混合系统的知识获取方法第30页

 3．2 知识表示第30-33页

  3．2．1 番茄栽培智能决策系统的知识表示第30-31页

  3．2．2 “规则架+规则体”的知识表示策略第31-33页

 3．3 知识检测第33-36页

  3．3．1 知识的语法检查第33页

  3．3．2 知识库中知识的一致性和冗余性分析第33-34页

  3．3．3 知识库中知识的一致性和冗余性检查第34-36页

 3．4 知识的求精第36-38页

4 推理机第38-52页

 4．1 推理机的基本概念第38-39页

 4．2 确定性理论第39-44页

  4．2．1 C-F模型第40-43页

  4．2．2 带加权因子的可信度推理第43-44页

 4．3 本文系统采用的不确定性推理模型第44-50页

  4．3．1 知识和证据不确定性的表示第44-47页

  4．3．2 不确定性匹配算法第47页

  4．3．3 组合命题不确定性的计算第47-48页

  4．3．4 结果不确定性的更新第48页

  4．3．5 结果组合算法第48页

  4．3．6 应用举例第48-50页

  4．3．7 不确定推理的步骤第50页

 4．4 混合系统推理机的实现第50-52页

5 神经网络第52-69页

 5．1 神经网络应用于知识处理的基本概念第52-53页

 5．2 神经网络块的结构与特点第53-54页

 5．3 BP算法第54-57页

 5．4 番茄病虫害诊断神经网络块第57-67页

  5．4．1 番茄病虫害诊断神经网络块结构第58-59页

  5．4．2 番茄病虫害诊断神经网络的组建第59-60页

  5．4．3 番茄病虫害诊断BP神经网络在MATLAB上的实现第60-67页

 5．5 软件实现第67-69页

结论第69-71页

致谢第71-72页

参考文献第72-75页

附录A：症状库第75-81页

附录B：训练样本和训练轨迹图第81-88页

附录C：仿真结果第88-89页

附录D：作者在攻读硕士学位期间发表的论文和科研情况第89页

论文编号BS878888，这篇论文共89页
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