水稻病害诊断专家系统的研究与实现



水稻病害诊断专家系统的研究与实现

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水稻病害诊断专家系统的研究与实现

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-9 页
第一章绪论	第9-19 页
1 研究目的和意义	第9-10 页
2 国内外研究现状	第10-15 页
· 国内外农业专家系统的应用与发展	第10-13 页
· 国内外机器视觉技术在农业领域应用的研究现状	第13-15 页
3 研究内容	第15-16 页
4 研究方案	第16-19 页
· 技术路线	第16-17 页
· 研究步骤	第17-19 页
第二章专家系统知识概述	第19-31 页
1 专家系统定义	第19 页
2 专家系统体系结构	第19-30 页
· 专家系统一般架构	第19-20 页
· 知识库及知识表示	第20-27 页
· 推理机	第27-29 页
· 人机接口	第29-30 页
3 农业专家系统简介	第30 页
4 小结	第30-31 页
第三章数字图像处理典型算法与图像识别	第31-46 页
1 作物病害图像识别的一般流程	第31-32 页
2 数字图像处理技术简介	第32-39 页
· 图像灰度化	第32-33 页
· 图像二值化	第33-34 页
· 图像滤波	第34-35 页
· 图像的腐蚀与膨胀	第35-36 页
· 图像边缘检测	第36-37 页
· 区域标记	第37-39 页
3 图像识别技术简介	第39-45 页
· 图像识别的基本原理	第39-40 页
· 神经网络图像识别技术	第40-42 页
· 模糊图像识别技术	第42-45 页
4 小结	第45-46 页
第四章水稻病害诊断专家系统的总体设计	第46-81 页
1 系统简介	第46-47 页
2 系统总体架构	第47-49 页
· 系统功能结构图	第47-48 页
· 功能模块描述	第48-49 页
3 病害智能推理诊断部分的设计	第49-59 页
· 水稻病害诊断知识的组织	第49-51 页
· 病害知识规则表示及知识库构建	第51-55 页
· 推理机设计	第55-58 页
· 人机接口的设计	第58-59 页
4 病害图像识别诊断部分的设计	第59-78 页
· 水稻病害图像获取	第59-62 页
· 水稻叶部病害特征提取	第62-72 页
· 水稻病害分类方法研究	第72-78 页
5 小结	第78-81 页
第五章水稻病害诊断专家系统的具体实现	第81-95 页
1 软件开发工具和环境	第81-82 页
2 智能推理模块的实现	第82-86 页
3 图像识别模块的实现	第86-89 页
4 Web访问模块的实现	第89-94 页
5 小结	第94-95 页
第六章结论及下一步研究建议	第95-97 页
1 结论与讨论	第95-96 页
2 下一步研究建议	第96-97 页
参考文献	第97-101 页
附录	第101-102 页
致谢	第102-103 页
作者简历	第103-104 页
在读期间科研学术成果目录	第104 页

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