農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)

序
前言
第1章 緒論
1.1 農(nóng)業(yè)問題的認(rèn)知方法
1.2 什么是農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)
1.2.1 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)概念
1.2.2 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)研究內(nèi)容
1.2.3 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域
1.3 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)的類型
1.3.1 桌面版農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)
1.3.2 網(wǎng)絡(luò)版農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)
1.3.3 嵌入式版農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)
1.3.4 多媒體版農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)
1.3.5 智能設(shè)備
1.4 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)理論與方法基礎(chǔ)
1.4.1 專家系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)
1.4.2 信息智能決策技術(shù)
1.5 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)的發(fā)展
1.6 本書各章節(jié)的組織
參考文獻(xiàn)
第2章 農(nóng)業(yè)知識表示與智能推理
2.1 知識表示技術(shù)
2.1.1 產(chǎn)生式規(guī)則+模型+多媒體知識表示模型
2.1.2 加權(quán)模糊邏輯產(chǎn)生式規(guī)則
2.2 基于模糊產(chǎn)生式知識規(guī)則的推理技術(shù)
2.3 農(nóng)業(yè)知識與模型的混合算法
2.3.1 面向?qū)ο蠓椒ǖ闹R模型混合算法
2.3.2 基于JESS的知識模型混合算法
2.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 農(nóng)業(yè)知識智能搜索
3.1 知識搜索方法
3.1.1 知識空間表示方法
3.1.2 通用的搜索策略
3.1.3 啟發(fā)式搜索策略A*算法
3.1.4 農(nóng)業(yè)搜索引擎的發(fā)展
3.2 信息抽取技術(shù)
3.2.1 信息抽取的概念
3.2.2 信息抽取和信息搜索的區(qū)別和聯(lián)系
3.2.3 信息抽取的類型和功能
3.2.4 web信息抽取
3.3 農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息搜索
3.3.1 技術(shù)方法
3.3.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
3.4 農(nóng)作物病蟲害逆向搜索診斷模型
3.4.1 農(nóng)作物知識表示層次化
3.4.2 農(nóng)作物病蟲害結(jié)構(gòu)層次分析
3.4.3 知識模糊化
3.5 知識智能搜索算法
3.5.1 智能搜索算法
3.5.2 估價函數(shù)設(shè)計
3.5.3 診斷模型的代價分析反饋算法
3.6 農(nóng)作物病理貝葉斯診斷推理
3.6.1 農(nóng)作物病蟲害診斷貝葉斯推理模型
3.6.2 貝葉斯推理模型的計算機(jī)實現(xiàn)
3.7 農(nóng)作物病蟲害模糊診斷系統(tǒng)
3.7.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
3.7.2 系統(tǒng)工作流程分析
3.7.3 農(nóng)業(yè)診斷專家知識庫的獲取
3.8 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 農(nóng)業(yè)知識學(xué)習(xí)
4.1 農(nóng)業(yè)知識語義關(guān)系發(fā)現(xiàn)
4.1.1 農(nóng)業(yè)知識語義結(jié)構(gòu)
4.1.2 農(nóng)業(yè)知識資源語義檢索
4.1.3 農(nóng)業(yè)知識資源語義檢索中間件
4.1.4 基于知識元的知識學(xué)習(xí)方法
4.2 基于頻繁模式樹的農(nóng)業(yè)知識學(xué)習(xí)算法
4.3 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 農(nóng)業(yè)知識網(wǎng)格
5.1 農(nóng)業(yè)網(wǎng)格概述
5.1.1 網(wǎng)格技術(shù)基礎(chǔ)
5.1.2 農(nóng)業(yè)網(wǎng)格服務(wù)體系
5.2 農(nóng)業(yè)知識網(wǎng)格技術(shù)原理
5.2.1 農(nóng)業(yè)知識網(wǎng)格的定義和特征
5.2.2 農(nóng)業(yè)知識網(wǎng)格資源表示與描述模型
5.2.3 海量農(nóng)業(yè)知識資源的邏輯存儲與管理
5.2.4 農(nóng)業(yè)知識網(wǎng)格知識協(xié)同構(gòu)建機(jī)制
5.2.5 農(nóng)業(yè)知識網(wǎng)格知識并行計算與推理服務(wù)
5.3 農(nóng)業(yè)知識網(wǎng)格公共支撐平臺
5.3.1 平臺總體框架
5.3.2 平臺體系結(jié)構(gòu)
5.3.3 平臺基本組成與功能
5.3.4 平臺構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)
5.3.5 平臺網(wǎng)格節(jié)點部署環(huán)境
5.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 農(nóng)業(yè)多智能體系統(tǒng)
6.1 農(nóng)業(yè)智能體的形式化表達(dá)
6.2 農(nóng)業(yè)多智能體的邏輯表達(dá)
6.3 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 農(nóng)業(yè)移動智能
7.1 農(nóng)業(yè)移動智能中的ARM技術(shù)
7.2 農(nóng)業(yè)移動機(jī)器人
7.3 農(nóng)業(yè)移動位置服務(wù)
7.4 農(nóng)業(yè)專題數(shù)據(jù)移動同步方法
7.4.1 移動同步策略和模型
7.4.2 農(nóng)業(yè)專題數(shù)據(jù)變化類型
7.4.3 農(nóng)業(yè)專題數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)差分析
7.4.4 增量信息數(shù)據(jù)建模
7.5 基于上下文計算的移動信息服務(wù)個性化
7.6 農(nóng)業(yè)低成本移動智能終端
7.7 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)構(gòu)造方法
8.1 技術(shù)體系結(jié)構(gòu)
8.2 系統(tǒng)集成技術(shù)
8.2.1 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)中間件服務(wù)環(huán)境
8.2.2 Web Service集成技術(shù)
8.3 領(lǐng)域框架構(gòu)造技術(shù)
8.3.1 數(shù)據(jù)庫構(gòu)造技術(shù)
8.3.2 知識庫構(gòu)造技術(shù)
8.3.3 模型庫構(gòu)造技術(shù)
8.4 多終端服務(wù)的設(shè)計方法
8.5 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)開發(fā)平臺構(gòu)造技術(shù)
8.6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)構(gòu)件
9.1 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)構(gòu)件技術(shù)概述
9.1.1 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)軟構(gòu)件定義
9.1.2 農(nóng)業(yè)自適應(yīng)軟件總線機(jī)制
9.1.3 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)構(gòu)件化建模技術(shù)
9.1.4 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)構(gòu)件連接規(guī)范
9.1.5 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)構(gòu)件抽取策略
9.1.6 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)構(gòu)件特點與分類
9.2 農(nóng)業(yè)知識表示構(gòu)件
9.3 推理機(jī)構(gòu)件
9.4 知識獲取構(gòu)件
9.4.1 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的知識獲取
9.4.2 知識獲取構(gòu)件實現(xiàn)
9.5 知識沖突消解構(gòu)件
9.5.1 知識推理沖突消解
9.5.2 知識檢測與求精
9.6 人機(jī)界面構(gòu)件
9.7 解釋機(jī)構(gòu)件
9.7.1 解釋機(jī)構(gòu)件機(jī)制說明
9.7.2 解釋機(jī)構(gòu)件接口設(shè)計
9.8 基于構(gòu)件組裝的農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)開發(fā)方法
9.8.1 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)平臺的構(gòu)造技術(shù)
9.8 ，2支持多技術(shù)平臺構(gòu)件庫
9.9 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章 GIS與農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)的集成方法
10.1 GIS在農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)中的應(yīng)用
10.2 基于GIS的農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
10.3 農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)空間化處理方法
……
第11章 控制系統(tǒng)與農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)的集成方法
第12章 基于圖形圖像技術(shù)的農(nóng)業(yè)智能決策
第13章 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)中的RFID技術(shù)應(yīng)用
第14章 典型案例
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