基于人工神经网络的人参栽培智能决策系统的研究

  本文关键词：基于人工神经网络的人参栽培智能决策系统的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

《吉林农业大学》 2011年

基于人工神经网络的人参栽培智能决策系统的研究

矫亮  

【摘要】：人参是五加科多年生草本植物,人参的干燥根供药用,是珍贵的中药材,也是“东北三宝”之一,它多生长于昼夜温差小,斜坡地的针阔混交林或杂木林或海拔500-1100米的山地缓坡。现代栽培的人参,是由野生人参经过长期引种驯化、栽培而形成的一种经济价值很高的作物。世界人参产区主要分布在东北亚地区,包括中国的小兴安岭、长白山等地。野生山参由于长期以来的过度采挖导致资源减少或面临枯竭,我国大多人参几乎都是人工栽培的人参,随着人参赖以生存的生态环境也遭到了严重的人为破坏,人参的种植面积有逐步较少的趋势。很多种类的人参已经灭绝,而东北参也处于濒临灭绝的边缘,因此,研究如何提高人参产量、退耕还林,对保护自然资源等具有极其重要的意义。 为了解决人参栽培中出现的专家不足和智能农业应用少等问题,在已有的专家系统的基础上,开展基于人工神经网络人参栽培智能决策系统的研究。在研究过程中,对于智能决策系统知识和经验的不全面,遇到没解决过的问题就束手无策的问题,我们采取神经网络的自学习功能,从而不断丰富知识库内容来解决知识更新的问题；我们还可以利用神经网络的高效性和方便的自学习功能来解决智能决策系统的知识获取困难等问题,用领域专家曾经解决过的实例问题训练神经网络。这样,在同样的输入条件下,神经网络就能获得与专家给出的答案或尽可能接近的答案。另外,由于其他已有的智能决策系统采用的串行方式、控制策略不灵活和推理方法简单,导致了“无穷递归”及“组合爆炸”,使专家系统推理的速度减慢,效率低下。而神经网络是通过神经元之间的作用实现推理过程,这种推理是并行的,并且速度很快。 本文通过将人工神经网络与智能决策系统很好的结合,充分利用各自的优点及它们的互补性,根据以往的施肥产生的人参产量对以后的人参产量进行预测,并通过测试神经网络,对训练好的神经网络进行应用,预测人参产量并对人参的施肥起指导作用。对于人参病虫害,我们可以采取图片指证的方法,利用智能决策系统对人参病虫害进行识别并给出解决方案,对于用户来说,他们可以进行更好的学习,扩大他们的知识面,更好的了解人参病虫害不同的症状。

【关键词】：
【学位授予单位】：吉林农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：S567.51;S126
【目录】：

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