融合RBR-CBR和模糊神经网络的荔枝病虫害诊断专家系统  

作　　者：高兴培 

机构地区：[1]茂名开放大学

出　　处：《河北农机》2023年第14期24-26,共3页

基　　金：茂名乡村振兴学院2022年度研究课题“基于CBR-RBR和模糊神经网络的荔枝病虫害专家系统研究”(课题编号:MMKD202209)研究成果。

摘　　要：基于规则推理(Rule-Based Reasoning,RBR)和基于案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)是人工智能领域中应用较为广泛的推理方法,但RBR存在偏重于知识而CBR偏重于经验的缺陷,若将两者融合,则能互补缺点并发挥各自的长处。模糊神经网络是神经网络与模糊系统相结合的产物,吸收了神经网络和模糊推理的优点,在样本识别、学习联想和模糊信息处理等方面有较大的优势。为了提高荔枝病虫害诊断系统的智能化水平,本文提出RBR(基于规则推理)-CBR(基于案例推理)和模糊神经网络相融合的病虫害诊断方法。将CBR和模糊BP神经网络嵌入RBR,系统推理从执行RBR开始,并根据RBR的结论调用不同的案例检索算法或基于模糊BP神经网络推理,以获得最优的诊断结果。

关 键 词：基于规则推理 基于案例推理 模糊BP神经网络 荔枝 病虫害诊断 

分 类 号：TP1[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]