苹果病害智能诊断方法研究与设计

被引：6

作者：

刘晴蕊 ^{[1
,2
]}

何东健 ^{[1
]}

张宏鸣 ^{[2
]}

朱珊娜 ^{[2
]}

郭云忠 ^{[3
]}

机构：

[1] 西北农林科技大学机械与电子工程学院

[2] 西北农林科技大学信息工程学院

[3] 西北农林科技大学植物保护学院

来源：

农机化研究 | 2011年 / 33卷 / 04期

关键词：

苹果; 病害诊断; 人工神经网络; 专家系统;

D O I：

10.13427/j.cnki.njyi.2011.04.058

中图分类号：

S436.611 [苹果病虫害];

学科分类号：

090401 ; 090402 ;

摘要：

针对传统苹果专家病害诊断系统自学习能力差、准确率低的不足,研究并设计了人工神经网络的苹果病害诊断方法。采用动态编码对苹果病害模糊知识进行量化,构建BP网络诊断模型进行诊断;采用Java语言开发基于Web的病害动态诊断平台,用白水苹果病害样本进行了实验。该方法对20种苹果病害的诊断具有较好的效果,测试准确率达到85.4%。在获得必要领域知识的前提下,用神经网络进行苹果病害诊断准确率高,系统设计灵活,基于Web的诊断平台便于推广和使用。

引用

页码：76 / 78+84 +84

页数：4

共 9 条

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