基于神经网络的作物营养诊断专家系统.pdf

《基于神经网络的作物营养诊断专家系统》这篇文章探讨了如何运用神经网络技术来构建一个能够诊断作物营养状况的专家系统，旨在解决传统专家系统在自我学习能力和推理准确性上的不足。文章指出，随着农业生产的快速发展，作物营养失调问题日益严重，因此开发一个智能的营养诊断系统对提高作物品质和农业效益至关重要。 作者何勇和宋海燕设计的系统以神经网络为基础，收集了小麦在缺乏特定营养元素时的各种症状和原因，由专家进行诊断，将诊断过程中输入的可信度值和结论作为神经网络的输入和输出节点。通过在个人计算机上训练神经网络，学习结果存储在永久性存储器中作为系统知识库的一部分。然后，系统被移植到MCS-51单片机上，实现了在田间实地诊断的功能。 文章强调，神经网络的优势在于其并行推理能力和容错性，它可以模仿人类专家的推理过程，对模糊问题进行精确处理。传统的基于规则的专家系统在这方面存在局限。BP神经网络，作为文中应用的一种，具有误差反向传播的学习算法，可以不断调整权重以优化网络性能。系统结构包括输入层、隐藏层和输出层，信息从输入层经隐藏层处理后传递到输出层，通过正向传播和反向传播调整权重以减少误差。 在实际应用中，该系统通过田间试验验证，证明能够有效地模拟专家现场诊断，显著提高了诊断效率。这为农业生产和管理提供了一种有效工具，尤其是在农作物营养管理和病虫害诊断方面。尽管中国在农业专家系统的发展相对较晚，但通过结合神经网络和单片机技术，该系统展示了强大的潜力和实用性。 总结来说，这篇论文介绍了如何利用神经网络技术构建一个作物营养诊断专家系统，克服了传统专家系统的局限性，提高了诊断效率和准确性。通过在单片机上的实现，使得该系统更加便携和实用，对于现代农业生产中作物营养问题的解决具有重要意义。