一种基于模糊hopfield网络的多病害诊断方法

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1、一种基于模糊Hopfield网络的多病害诊断方法*本文得到国家863计划的资助（2001AA113520；2002AA243031）。柴毅，1962年生，教授，博士，研究方向为人工智能与专家系统，数字信号处理与模式识别。柴毅张可李大杰应力徐术平重庆大学自动化学院400044摘要本文针对农作物病害中病状特征呈现出的多样性和变化性，以及不确定性等因素，以番茄为例，提出了一种将模糊控制技术应用于异联想记忆Hopfield神经网络的农业病害诊断模式。本模式通过农业病害的发病症状描述，根据领域专家提供的知识构

2、建了知识库和病害特征数据库，以番茄病害为例，定义了病害特征分类点，获取了80余种病害的发病症状组合，并在此基础上提出了用于多病害复合诊断的模糊神经网络推理机制，实现了基于发病症状的病害复合诊断。通过实践表明，该模式能够充分利用病害和症状间的联系，增加诊断的可靠性。关键词模糊神经网络、Hopfield、番茄病害、病害复合诊断、异联想记忆AbstractSymptomsinagricultureareuncertain,varyandvariable.Thispapertaketomatoasanexa

3、mpleandputsforwardadiagnosismode,whichblendsthefuzzycontroltechnologyintothehetero-associativeHopfiledHopfieldANNandcombinetheexpertsystem.Inthismode,symptomsofthoseagricultureagriculturaldiseasesaredescribed.Repositoryanddiseasecharacterdatabasearefou

4、nded.Diseasecharacterclassesaredefinedthroughtheanalyzingoftomato.Morethan80diseases'symptomsareacquired.Bebasedonthat,ANN-Reasoningmechanismareestablishedandrealizesthesymptom-baseddiaeasediseasediagnosis.Thepracticeshavealreadybeenprivedprovedthatthi

5、smodecouldtakegooduseoftherelationshipbetweendiseasesandsymptomsenhancedthereliabilityofthediagnosis.关键词模糊神经网络、Hopfield、番茄病害、病害复合诊断、异联想记忆Keywords:FNN,Hopfield,tomatodisease,multi-diseasediagnosis,thehetero-associativememory1引言15农作物、蔬菜病害的诊断是一个典型的非结构化问题，

6、病害的症状特征存在着大量非确定性的和模糊性的，农作物在生长的各个阶段中，将会不断受到病害和自身生理病害的侵蚀，各种不同类型的农作物受生长环境、自然气候情况、土壤等影响，起抗性和健壮性都存在着差异，同是某类作物其病虫害的发生情况在不同的地区其症状也不会一样，并且受到生长过程的影响，即症状的非唯一性。农作物（广义的农作物定义已经包括蔬菜）病害在诊断中主要以植株各部位的病状、病原发病条件等为依据，着重需要解决病例的有效表示、相似病例检索、诊断对象与相关病例的相似度等问题。当前的农作物病害诊断的手段多以神经

7、网络应用与智能专家系统相结合，基本的方法是对症状特征的描述和智能诊断方法的研究，但由于专家系统中知识搜索树的二叉树特性，此类方法主要适用于单一病害的诊断[01]。而对于病害中的复合发病症状特征集多未作处理分析，在复合病害的诊断结果上与实际病害存在着较大的差异。Thediagnosisoftheagricultureandvegetablesisatypicalunstructuredproblem,inwhichplentyofuncertainandfuzzyknowledgeareexisted

8、.Theagriculturewillfacecontinualdiseasefrominsideoroutsideduringitsgrowth.Becauseofthedifferenceofthecircumstanceofenvironment,climate,soilcondition,andtherobustoftheagriculture,thesymptomsindifferentplaceswillbevary,althoughtheyallcaus