知识获取在智能化马铃薯信息处理系统中的研究与应用

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1、太原理T大学硕士研究生学位论文知识获取在智能化马铃薯信息处理系统中的研窀与应用摘要针对当前我国农业领域知识的模糊性及农业专家缺乏等现状，智能化农业的发展成了必然的趋势。本文以PAID4．0专家系统开发平台进行国家863项目“智能化农业信息处理系统”的开发，该系统由智能决策和多媒体信息两大模块组成。通过采用Browser／WebServer／Database三层计算体系结构，实现了网络资源共享，扩大了马铃薯信息处理系统的应用范围。在知识的表示模式中，本系统采用了基于规则扩展的知识表示方法，通常认为知识获取是专家系统建立中最难解决的一个关

2、键，知识获取成为建立专家系统的一个瓶颈部分，本文阐述了国家863项目“智能化农业信息处理系统”中知识获取模块的设计和开发。知识库中的知识有两个来源，一个是原始知识，由外界直接进入知识库，这一般需要知识编辑器作为知识获取工具，本文描述了对“智能化农业信息处理系统”中知识编辑器的设计。“智能化农业信息处理系统”中的知识编辑器是利用ASP技术和关系数据库技术开发的web应用软件，它具有web应用软件太原理工大学硕士研究生学位论文的优点，客户端是多种平台，并且使知识工程师和农业专家不受时间地点的限制随时可编辑知识规则。利用Intranet架构

3、，使得“智能化农业信息处理系统”比传统的专家系统有更好的应用效益。知识库中知识的另一个来源是由系统本身学习的知识，利用机器学习来实行自动或半自动知识获取，这种知识获取有许多方法，在本文中讨论了利用知识发现和数据挖掘的关联规则方法实现自动知识获取。在推理方法中，采用主观贝叶斯法，使用户的回答和这种基于规则扩展的知识表示方法所使用的可信度的范围一致。系统的设计采用人工智能、专家系统、知识工程与信息技术相结合，综合运用了Web技术、多媒体技术、数据库技术、ASP开发技术、模糊推理等信息技术，保证了系统的先进性与实用性的有机统一。关键词：专家

4、系统，知识获取，知识编辑器，主观贝叶斯算法不确定推理太原理丁大学硕士研究生学位论文RESEARCHoFTHEKNOWLEDGEACQUISITIONMETHODSIN“INTELLIGENTPOTAToINFoRMATIoNPRoCESSINGSYSTEM”ABSTRACTAimingatthepresentstateofobscurecharacteristicsofcurl'entagricultureknowledgeandlackofagricultureexpertsetc．，thedevelopingofintellige

5、ntagricultureisbecomingainevitabletrend．ThispapertakesthePAID4．0ExpertSystemastheplatformtodevelopthe”intelligentagriculturalinformationprocesssystemofNational863project·Thesyst：嘞,designed，whichconsistsoftWOmodelsi．e．themultimediainformationandintelligentstrategyTheadop

6、tionoftheBrowser／WebServer／Databasestructuremakesthefulfillmentofwebresourcesshareaswellastheextensionofapplicationscopeofpotatoinformationprocessingsyste秘n太原理工大学硕士研究生学位论文Themethodofknowledgerepresentationbasedonruleextensionisadoptedintheknowledgerepresentationmode．Asa

7、generalrule，knowledgeacquisitionisthemostdifficultworkofconstructingExpertSystem，anditisthekeyandbottleneckofconstructingExpertSystem．ThispaperexplainsthedevelopmentofknowledgeacquisitionofNational863project“IntelligentAgriculturalInformationProcessSystem”Theknowledgein

8、knowledgebaseisacquiredfromtwosources．Onesourceisoriginalknowledge．ItisdirectlyStoredfromagricultureexpert．Kno