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基于融合推理的酥梨黑星病智能预决策方法
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:微电子学与计算机
  • 时间:0
  • 页码:32-35
  • 语言:中文
  • 分类:TP338.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]合肥工业大学,管理学院,安徽 合肥 230009, [2]安徽农业大学,计算机学院,安徽 合肥 230036
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(70631003)国家"863"计划项目(006AA10Z249)安徽省自然科学基金项目(050460402)
  • 相关项目:群决策理论与方法研究
中文摘要:

研究基于案例推理与规则推理的集成推理方法,提出基于案例推理与基于规则推理的融合推理框架,设计并实现了以融合推理框架模型为基础的病害智能预决策系统.将以黄河故道地区砀山酥梨黑星病为例进行测试的数据,与现有方法以及实测数据进行相关性统计分析.结果表明在对酥梨的黑星病预测上,该方法与现有方法相比,在拟合度、推理效率和准确率上具有显著的优势.

英文摘要:

In this paper, integrated reasoning method based on CBR and RBR are studied. A fusion reasoning frame based on CBR and RBR is put forward, and a Pre-DSS is designed and developed based on the frame. Relativity statistical analysis was conducted between the real data and the forecasting data of Dangshansu pear scab, which show the method is more super and more valid than the current method in efficiency and precision of forecast the occurrence tendency of Dangshansu pear scab.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909