基于权重自动调整神经网络的水稻病虫害诊断专家系统

• 作者: 唐启义 唐洁 孙传恒 杨信廷 程家安
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 水稻病虫害 专家系统 神经网络 权重
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 159-164
• 页数: 6页
• 分类号: TP182|S431.11
• 字数: 5098字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-6819.2007.06.031

摘要

针对水稻病虫害诊断特点,从人工智能角度出发,提出了一种基于权重自动调整的神经网络水稻病虫害的知识组织方式.文章以15种常见水稻病虫害为例,通过对病虫害症状的特点和特征进行分类、抽象和编码,构建了基于权重自动调整的BP神经网络.利用神经网络和不确定性推理技术,对实例样本进行训练学习,并将权值数据作为知识库来进行诊断,并基于这种方法构建了水稻病虫害神经网络诊断专家系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐洁	浙江大学应用昆虫学研究所	9	91	4.0	9.0
2	唐启义	浙江大学应用昆虫学研究所	19	229	9.0	15.0
3	程家安	浙江大学应用昆虫学研究所	191	5151	38.0	60.0
4	杨信廷		86	1815	25.0	39.0
5	孙传恒	浙江大学应用昆虫学研究所	44	1036	16.0	31.0