基于语义技术的生猪疾病诊断决策支持系统研究
本文关键词：基于语义技术的生猪疾病诊断决策支持系统研究 出处：《西南大学》2016年硕士论文 论文类型：学位论文
【摘要】：生猪养殖业是我国的优势农业产业,是增加农民收入和地方财政收入的重要渠道。生猪疾病影响着生猪的成活率、猪肉质量、出栏率和出栏周期,这些都直接关系到养殖户或企业的利润,是养殖户目前最为关心的问题。农村基层兽医工作者缺乏,诊断水平较低,普通养殖户和中小型养殖企业的现有养殖人员缺乏科学的专家知识做指导,导致生猪养殖过程中遇到的生猪疾病无法得到及时地和准确地诊治,使生猪质量和产量的提高遇到瓶颈。集成权威专家知识的生猪疾病诊断决策支持系统可以弥补生猪疾病专家紧缺的问题,是解决上述问题的有效途径。传统的生猪疾病诊断决策支持系统基于关系数据库,而关系数据库存在支撑容量有限、增删管理不方便、可扩展性差、并发性差、难以处理多维度问题等缺陷,给海量、多源、异构的生猪疾病专家知识的表示和存储设置了障碍。本文利用的语义本体技术,使用URI(统一资源标识)标识资源,利用如RDF、RDFS、RDFS+和OWL等W3C定义的标准语言描述资源之间的关系,在知识表示、语义集成和大规模推理等方面具有很大优势,为生猪养殖方面的专业知识应用到实际中提供了可能。本文在分析了现有决策支持系统的不足的基础之上,构建了基于语义技术的生猪疾病诊断决策支持系统,改善了生猪疾病诊断结果,本文主要贡献包括:(1)海量、多源、异构的生猪疾病诊断专家知识的语义集成。根据本体构建的法则,经过知识获取、知识预处理、列举术语清单、定义类及类的层次结构、定义属性及属性限制、转换三元组、构建规则、验证查询等步骤,利用企业级的本体开发工具TopBraid Composer建立包含多位生猪疾病诊断专家知识的生猪疾病语义本体。(2)在生猪疾病本体知识库的基础之上,计算专家权重、整合专家知识,利用多属性决策方法描述生猪疾病诊断问题。并在属性权重上提出新的想法,构建了基于群体的模糊TOPSIS的生猪疾病诊断模型。(3)根据系统的需求分析,在Allegrograph语义数据库服务器之上,利用JAVA语言在Myeclipse 8.5的集成开发环境下实现了基于B/S架构的生猪疾病诊断决策支持系统。经系统对20个生猪疾病实例的测试结果表明,系统具有良好的实用性,专家满意度达95%,诊断准确率达85%。综上,本文通过构建基于语义本体和群体模糊TOPSIS的生猪疾病诊断决策支持系统,为普通养殖户和中小型养殖企业提供生猪疾病诊断决策支持,弥补了农村基层兽医紧缺的问题。
【学位授予单位】：西南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：S858.28;TP391.1
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，本文编号：1329469
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