重要水产养殖动物病害专家诊断系统的研制优秀毕业论文 参考文献 可复制黏贴.pdf

中图分类号 u i c 学校代码 1 0 0 5 5 密级 公开 高蕊天淫 硕士学位论文 重要水产养殖动物病害专家诊断系统的研制 t h ed e v e l o p m e n to fe x p e r ts y s t e mf o rd i s e a s ed i a g n o s i s o fa q u a t i ca n i m a l s 南开大学研究生院 二 一一年五月 南开大学学位论文使用授权书 l i i iiiiui iiii ii i t1u i y 2 0 0 2 7 4 5 根据 南开大学关于研究生学位论文收藏和利用管理办法 我校的博士 硕士学位获 得者均须向南开大学提交本人的学位论文纸质本及相应电子版 本人完全了解南开大学有关研究生学位论文收藏和利用的管理规定 南开大学拥有在 著作权法 规定范围内的学位论文使用权 即 1 学位获得者必须按规定提交学位论文 包 括纸质印刷本及电子版 学校可以采用影印 缩印或其他复制手段保存研究生学位论文 并编入 南开大学博硕士学位论文全文数据库 2 为教学和科研目的 学校可以将公开 的学位论文作为资料在图书馆等场所提供校内师生阅读 在校园网上提供论文目录检索 文 摘以及论文全文浏览 下载等免费信息服务 3 根据教育部有关规定 南开大学向教育部 指定单位提交公开的学位论文 4 学位论文作者授权学校向中国科技信息研究所和中国学 术期刊 光盘 电子出版社提交规定范围的学位论文及其电子版并收入相应学位论文数据库 通过其相关网站对外进行信息服务 同时本人保留在其他媒体发表论文的权利 非公开学位论文 保密期限内不向外提交和提供服务 解密后提交和服务同公开论文 论文电子版提交至校图书馆网站 h t t p 2 0 2 1 1 3 2 0 1 6 1 8 0 0 1 i n d e x h t m 本人承诺 本人的学位论文是在南开大学学习期间创作完成的作品 并已通过论文答辩 提交的学位论文电子版与纸质本论文的内容一致 如因不同造成不良后果由本人自负 本人同意遵守上述规定 本授权书签署一式两份 由研究生院和图书馆留存 作者暨授权人签字 毯主当 2 0 1 1 年0 5 月1 8 日 南开大学研究生学位论文作者信息 论文题目重要水产养殖动物病害专家诊断系统的研制 姓名钱字光学号 2 2 2 0 0 6 0 4 4 5 答辩日期2 0 1 1 年0 5 月2 5 日 论文类别 博士口学历硕士口硕士专业学位口高校教师 同等学力硕士口 院 系 所信息技术科学学院专业计算机应用技术 联系电话 e m a i l q i a n y u g u a n g t j a u e d u c n 通信地址 邮编 备注 是否批准为非公开论文 否 注 本授权书适用我校授予的所有博士 硕士的学位论文 由作者填写 一式两份 签字后交校图书馆 非公开学位论文须附 南开大学研究生申请非公开学位论文审批表 南开大学学位论文原创性声明 本人郑重声明 所呈交的学位论文 是本人在导师指导下进行研究工作所 取得的研究成果 除文中已经注明引用的内容外 本学位论文的研究成果不包 含任何他人创作的 已公开发表或者没有公开发表的作品的内容 对本论文所 涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体 均已在文中以明确方式标明 本 学位论文原创性声明的法律责任由本人承担 学位论文作者签名 钱主光2 0 1 1 年0 5 月2 5 日 非公开学位论文标注说明 根据南开大学有关规定 非公开学位论文须经指导教师同意 作者本人申 请和相关部门批准方能标注 未经批准的均为公开学位论文 公开学位论文本 说明为空白 论文题目 申请密级口限制 翌年 口秘密住1 0 年 口机密 2 2 0 年 保密期限 2 0年月日至2 0 年月日 审批表编号批准日期2 0年月日 限制 2 年 最长2 年 可少于2 年 秘密 l o 年 最长5 年 可少于5 年 机密 2 0 年 最长1 0 年 可少于l o 年 摘要 摘要 近些年来 我国水产养殖业取得了迅速发展 但因为相配套于水产养殖业 生产的服务措施相对比较落后 特别在水产养殖动物病害诊断 预防及治疗方 面总体上还处于较低水平 水产养殖动物病害频繁发生已严重影响我国水产业 的健康发展 以养殖鱼为例 当出现病害 如鲤鱼新型病毒症 褐牙鲆腹水病 各种海水珍品鱼类腐皮病等 以后 需要聘请水产养殖专家到现场进行诊断 由于这种方式时效性较差 需要的时间较长 而水产养殖动物病害的发展速度 较快 难以控制 如不能及时诊断治疗 极易出现整池和整塘养殖动物死亡 造成巨大的经济损失 这对水产养殖动物病害专家诊断系统的研制与开发提出 了迫切而现实的要求 同时 为了让养殖户及时地获取最新信息 利用网络技 术对养殖动物病害的防治技术进行有效地传播和推广 并且能够及时对病害的 症状进行诊断治疗 以减少巨大的经济损失 建立一个重要水产养殖动物病害 专家诊断系统势在必行 本文首先对重要水产养殖动物专家诊断系统的知识获取及表示进行了详细 地阐述 并建立了基于c b r 的推理模型 然后按照系统科学的方法将水产养殖 动物病害专家诊断系统划分为数据管理 用户管理 病例管理 信息查询 病 害诊断 经验交流等六个模块进行功能设计 针对系统中的核心模块 病害 的查询诊断模块 详细介绍了数据库的设计过程和模块实现中所采用的关键技 术与方法 本系统建立了一个基于w e b 2 0 技术的信息查询 发布平台及水产养殖动 物多媒体数据库 应用数据库技术管理后台数据 实现了用户与系统互动交流 用户通过接入互联网或局域网即可方便 快捷地应用平台获取 发布信息 同 时建立了病害专家诊断系统 用户可以根据系统的提示 输入相应的信息 通 过系统可查询到病害的相关信息 包括品种 病害主要特征 发病主要原因 发病部位 必见症状 偶见症状 预防措施 治疗方法 用药禁忌等 系统收 到用户的查询请求后 对系统后台的多媒体数据库进行检索 并将检索结果通 过w e b 页面提交给用户 本系统采用s q ls e r v e r2 0 0 5 作为后台数据库 提高了系统的稳定性 可扩 展性 可重用性和易维护性 i 摘要 关键词 水产养殖动物 病害 专家诊断系统 基于案例推理 a b s t r a c t a b s t r a c t i i lt h el a s tf e wy e a r s t h e r eh a sb e e nab i gp r o g r e s si na q u i c u l t u r ei n d u s t r yo f c h i n a b u tt h ef r e q u e n to c c u r r e n c eo fd i s e a s e so fa q u a t i ca n i m a l sh a dt h es e v e r e i m p a c to i lt h eh e a l t h yd e v e l o p m e n to fa q u a c u l t u r ed u et ot h ep o o rs e r v i c em e a s u r e s f o ra q u a c u l t u r e sp r o d u c t i o n f o re x a m p l e i ff i s h e sg e td i s e a s e t h ee x p e r t sw i l lb e i n v i t e dt od i a g n o s eo nt h es i t e w h i c hi saw a s t e f u lm e a s u r e f u r t h e rm o r e i ti ss o d i f f i c u l tt ok e e pc o n t r o lo ft h es i t u a t i o no ff i s hd i s e a s et h a ta l lk i n d so ff i s h e sm i g h t d i e i nt h es a m ep 0 0 1 t h e r ei sap r e s s i n gn e e df o rt h ed e v e l o p m e n to fs y s t e m c o n t r i b u t i n gt oa q u a c u l t u r ee x p e r t s d i a g n o s i s m e a n w h i l e a sa s o l u t i o no ft h eh u g e e c o n o m i cl o s s e s t h es y s t e mw i l lh e l pt h ef i s hr a i s e r st ot h eg e tt h el a t e s ti n f o r m a t i o n a n dp o p u l a r i z et h ep r e v e n t i v em 哉l s u r e so ff i s hd i s e a s e sv i ai n t e m e ti no r d e rt o d i a g n o s et h ef i s hd i s e a s e ss y n d r o m ei nt i m e t h ep a p e rd i s c u s s e st h ek n o w l e d g ea c q u i r e m e n ta b o u tt h ea q u a c u l t u r e s d i a g n o s i ss y s t e ma n db u i l t at h r u s tm o d e lb a s e do nc b l lt h ea q u a c u l t u r e s d i a g n o s i ss y s t e mc o u l db ed i v i d e df u n c t i o n a l l yi n t os i xm o d u l e si n c l u d i n gd a t a m a n a g e m e n t u s e r m a n a g e m e n t i n f o r m a t i o n q u e r y d i s e a s ed i a g n o s i s a n d s y m p o s i u m e s p e c i a l l y i nt h e d i s e a s ed i a g n o s i s t h ek e ym o d u l e t h ep a p e r i n t r o d u c e dt h ed e s i g np r o c e s sf o rt h ed a t a b a s ea n dt h ek e y t e c h n i q u e o nt h eb a s i so fw e b 2 0 ap l a t f o r mu s e dt oi s s u ea n ds c a nt h ei n f o r m a t i o na n d m u l t i m e d i ad a t a b a s ea b o u ta q u a c u l t u r ea n i m a l s d i s e a s ea r eb u i l ti nt h es r s t e m s t h e t e c h n o l o g yo fd a t a b a s ec o n t r i b u t e st om a n a g i n gt h ed a t ai nb a c k g r o u n d r e a l i z i n gt h e c o m m u n i c a t i o nb e t w e e nu s e r sa n dt h es y s t e m u s e r sw i l l g e ta n di s s u e t h e i n f o r m a t i o nc o m f o r t a b l ya n dq u i c k l yt h r o u g hi n s e r t i n gi n t e m a w i t ht h ed i s e a s e s d i a g n o s i ss y s t e m u s e r sj u s ti n p u tt h er e l a t e di n f o r m a t i o nf o l l o w i n gt h es y s t e m s s u g g e s t i v ei n f o r m a t i o ni no r d e rt os e ea b o u tt h ec o r r e l a t e dk n o w l e d g eo fd i s e a s e s i n c l u d i n gv a r i e t i e s p r e v e n t i v em e a s u r e s t h e r a p ym e t h o d sa n dc o n t r a i n d i c a t i o n sa n d s oo n a f t e rr e c e i v i n gt h er e q u e s tf r o mu s e r st h es y s t e ms e a r c h e si t sm u l t i m e d i a d a t a b a s ea n ds e n d st h er e s u l tt ot h eu s e r sb yw e b t h es y s t e mr e g a r d ss q ls e r v e r2 0 0 5a st h eb a c k g r o u n dd a t a b a s ef o rs t a b i l i t y e x p a n s i b i l i t y r e u s a b i l i t ya n dm a i n t a i n a b i l i t y k e yw o r d s a q u a t i ca n i m a l s d i s e a s e e x p e r td i a g n o s i ss y s t e m c a s e b a s e dr e a s o n i n g i i i 目录 目录 摘要 1 a b s t r a c t 1ll 目录 iv 图表目录 l 第一章绪论 1 第一节立题依据 一l 第二节研究目的及意义 2 1 2 1 重要水产动物病害专家诊断系统开发的必要性 2 1 2 2 重要水产养殖动物病害专家诊断系统的研究意义 2 第三节国内外研究现状 3 第四节主要研究内容与论文框架结构 5 第二章重要水产养殖动物病害专家诊断系统中的知识 7 第一节专家系统概述 7 2 1 1 专家系统的概念 8 2 1 2 专家系统与传统程序的区别 8 第二节专家系统在水产养殖中的应用 9 2 2 1 在水产养殖管理方面的应用 9 2 2 2 在水产养殖营养学方面的应用 9 2 2 3 在水产动物病害诊断方面的应用 一9 第三节水产养殖动物病害专家诊断系统知识的特点 1 0 目录 第四节水产养殖动物病害专家诊断系统的知识获取与表示方式 1 2 2 4 1 专家知识的获取方法 1 3j t 2 4 2 知识的表示 1 4 第五节重要水产养殖动物病害的诊断领域知识分析 1 6 2 5 1 有关基本概念 1 6 2 5 2 重要水产养殖动物病害的诊断 1 7 2 5 3 重要水产养殖动物的病害诊断过程 1 7 2 5 4 案例举例 1 9 第三章重要水产养殖动物病害专家诊断系统推理模型 2 1 第一节基于c b r 的推理模型简介 2 l 第二节重要水产养殖动物病害案例库分类 一2 3 第三节建立优势案例索引 2 5 第四节案例的检索 2 6 3 4 1 水产养殖动物病害案例的复用 2 7 3 4 2 水产养殖动物病害案例的保存 2 8 3 4 3 具体案例分析 一2 9 3 4 4 对基于规则的分词算法的研究 2 9 3 4 5 知识不完全推理的算法流程 3 0 3 4 6 推理过程冲突消解策略的研究 3 l 第四章重要水产养殖动物病害专家诊断系统的数据库设计 3 3 第一节专家诊断系统需求分析 3 3 第二节专家诊断系统功能设计 3 4 第三节数据库的设计 3 5 4 3 1 概念结构设计 3 6 4 3 2 逻辑结构设计 3 8 v 目录 4 3 3 物理结构设计 4 0 4 3 4 数据库的实现 4 3 4 3 5 数据库的运行与维护 4 4 第五章重要水产养殖动物专家诊断系统的实现 4 6 第一节系统的总体说明 4 6 5 1 1 使用环境 4 6 5 1 2 系统主要功能 4 6 5 1 3 系统主要特点 4 6 第二节开发环境与相关技术 4 7 5 2 1 开发工具 4 7 5 2 2 设计相关技术 4 7 第三节重要水产养殖动物病害专家诊断系统主要模块的实现 4 7 5 3 1 系统主界面 4 7 5 3 2 水产养殖动物病害多媒体数据库 4 8 5 3 3 系统查询模块 4 9 5 3 4 病害诊断过程 5 0 5 3 5 实现用户的分级管理及在线注册与登录 5 1 5 3 6 后台完成用户 数据等系统信息管理的设计实现 5 2 5 3 7w e b 与数据库的连接 5 3 5 3 8 疑难杂症提交 5 3 5 3 9 技术经验交流平台 5 4 第六章总结与展望 5 5 第一节论文工作总结 5 5 第二节论文创新点 5 6 第三节进一步的工作与展望 5 6 目录 参考文献 5 7 致谢 6 0 个人简历 学术论文与研究成果 6 1 v 图表目录 图表目录 图2 1 病害症状与时间的关系 1 1 图2 2 知识的获取 分析 提炼和评判过程 1 4 图2 3 重要水产养殖动物病害诊断基本范畴 1 7 图2 4 病害的诊断过程 1 8 图3 1水产养殖动物病害诊断推理模型 2 1 图3 2c b r 专家系统的简单工作流程 2 2 图3 3 案例库分类流程图 2 4 图3 4 案例库结构图 2 4 图3 5 最近邻法的渐近平均错误率 2 7 图3 6 分词算法流程图 3 0 图3 7 知识不完全推理算法流程图 3 l 图3 8 知识不完全推理匹配过程 3 2 图3 9 知识不完全推理匹配过程 3 2 图4 1 系统功能结构图 3 5 图4 2e r 图 3 6 图4 3 逻辑结构设计步骤 3 9 图4 4 关联图 3 9 图5 1 系统主界面 4 8 图5 2 病害信息多媒体数据库 4 9 图5 3 病害信息查询 4 9 图5 4 病害信息查询结果 5 0 图5 5 病害诊断 5 l 图5 6 填写用户注册信息界面 5 2 图5 7 数据管理 5 3 图5 8 疑难病害提交 5 4 图5 9 技术经验交流 5 4 第一章绪论 第一章绪论 第一节立题依据 我国现有水产养殖面积达7 2 8 万公顷 2 0 1 0 年水产品产量达5 3 5 0 万吨 同比增长了4 6 水产养殖业得到了长足的发展和进步 我国已经成为世界上 重要的水产品生产大国 全世界1 3 的水产品是由我国生产的 但是 由于我 国水产业的整体管理水平较低 受水产养殖业信息技术条件的制约 水产养殖 业生产规模相对较小 可控程度不高和抗风险能力弱等因素的影响 在现阶段 还不能及时 准确地对水产养殖业资源的变化作出相应的决策 目前 我国正 从国有渔场为主的格局转化为以私人养殖户为主的新格局 私人养殖户将会成 为水产养殖业经济活动的主体 因为相配套于水产养殖业生产的服务措施相对比较落后 特别在水产养殖 动物病害诊断 预防及治疗方面总体上还处于较低水平 水产养殖动物病害频 繁发生已严重影响我国水产业的健康发展 以养殖鱼为例 出现鱼病 如鲤鱼 新型病毒症 褐牙鲆腹水病 各种海水珍品鱼类腐皮病等 聘请水产养殖专家 到现场进行诊断 由于这种方式时效性较差 需要的时间较长 而水产养殖动 物病害的发展速度较快 难以控制 如不能及时诊断治疗 极易出现整池和整 塘养殖动物死亡 造成很大的经济损失 在这种情况下对水产养殖动物病害专 家诊断系统的研制与开发提出了迫切而现实的要求 同时 为了让养殖户及时 地获取最新信息 利用网络技术的支持对鱼病的防治技术进行有效地传播和推 广 为了及时对鱼病的症状进行诊断治疗 从而减少经济损失 建立一个重要 水产养殖动物病害专家诊断系统势在必行 本项目研究旨在科技部星火计划 项目编号 2 0 0 8 g a 6 1 0 0 1 6 的支持下 开发基于i n t e r n e t 的水产养殖重要动物病害专家诊断系统 系统开发的最终目 的是使该专家诊断系统达到实用 界面友好 操作简单 易学易用与适用的特 点 并且当用户输入生产中的实际情况 系统会快速地提供正确的病害诊断结 论 预防措施及治疗方案 并辅以清晰的图文说明及相关视频材料 第一章绪论 第二节研究目的及意义 1 2 1重要水产动物病害专家诊断系统开发的必要性 目前我国农业正处于由传统农业向现代农业转变的历史时期 又面临加入 w t o 带来的挑战与机遇 抓住发展机遇 实现历史性的跨越需要农业信息技 术等高新技术作为技术支撑 可以说信息化注定是水产养殖业现代化的必由之 路错误 未找到引用源 错误l 未找到引用源 依靠现代计算机技术和网络 技术解决水产养殖病害问题 将理论成果转化为生产力 最直接有效的途径就 是建立水产病害防治专家系统 模拟水产养殖病害专家的鱼病诊断过程 替代 鱼病专家实现养殖鱼类主要病害的诊断 弥补生产实践中鱼病专家和鱼病医生 相对紧缺的问题 促进鱼病病理学研究成果的快速 有效转化 减少经济损失 大水产养殖方面 天津市水产养殖病害的发生率也越来越高 发病区域越 来越广 造成的经济损失越来越大 且发生于不同养殖条件下的水产动物病害 危害的养殖品种不断扩大 危害程度日益严重 所造成的经济损失有不断加强 的趋势 如鲤鱼新型病毒症 褐牙鲆腹水病 各种海水珍品鱼类腐皮病等 对 水产养殖的经济效益已产生了非常明显的影响 严重损害了水产养殖行业的经 济效益 这就需要综合信息技术与水产养殖领域实用技术的专业应用系统 它 能够整合分散 局部的单项农业技术并进行智能化的信息处理 能够针对不同 的自然资源和环境气候条件 提出全面 系统的解决方案 为水产养殖生产全 过程提供全程服务 1 2 2 重要水产养殖动物病害专家诊断系统的研究意义 重要水产养殖动物病害专家诊断系统基于水产养殖行业的专家知识 实用 技术和生产实践经验 是将水产养殖技术与计算机技术 数据库技术 网络技 术进行高度集成的计算机应用系统 重要水产养殖动物病害专家诊断系统比一 般的计算机信息系统更突出专门农业领域知识 技术 经验对生产过程的指导 作用 具有更强的针对性 重要水产养殖动物病害专家诊断系统拥有综合性的 专业知识以及高速的知识处理本领 可以不受时间 空间的限制 能够起到 多 功能 全天候 的高层次专家的作用 重要水产养殖动物病害专家诊断系统主 2 第一苹绪论 要包括两个部分 一是病害诊断部分 二是多媒体病害信息查询部分 病害诊 断部分能够针对水产养殖生产过程中的具体病害给出诊断结论 治疗方法及预 防措施 多媒体病害信息查询部分是病害诊断部分的有力补充 它可以更详细 的向水产养殖从业人员提供全面 详细的专业信息 系统具有五方面的特性 智能 继承 集成 复制 便捷 它在传播水产养殖信息和知识 提高广大基 层技术人员及渔民的科技意识 降低成本 提高效益 促进农业和农村经济结 构 提高农民收入等诸多方面具有重要意义 第三节国内外研究现状 在计算机信息技术飞速发展的今天 病虫害诊断专家系统为水产养殖用户 提供了方便快捷的病害诊断服务 伴随着人工智能技术与应用的发展 我们将 目光投向了专家系统 目前 专家系统是人工智能应用中最成功的领域 应用 人工智能技术是实际上是用计算机系统模仿人类的感知 思维 推理等思维活 动 它可以达到甚至超过人类专家的水平 近些年来 国内外诸多学者采用了多种不同的方法对鱼病诊断专家系统进 行过系统地分析和研究 1 9 9 5 年 罗马尼亚的加拉茨大学d b o g a t u 等水产业 计算机 病害病理学方面的专家组成一个研究小组研制了世界上第一个鱼病诊 断专家系统错误 未找到引用源 2 0 0 0 年 以色列科学家d a n i d 研发出一套 单机版的鱼病诊断专家系统 它采用了模糊逻辑和规则推理相结合的方法错 误 未找到引用源 1 9 9 7 年集美大学的王成志 黄少涛 纪荣兴提出了国内最早的鱼病诊疗专 家系统 并命名为 鱼医生 错误 未找到引用源 但该系统停留在信 息查询的初步阶段 没有研究鱼病诊断知识的概念化 2 0 0 0 年 郑育红探讨了在建立鱼病诊断专家系统的过程中 遇到的一些领 域难点 提出了一种混合规则表示方法 但没有形成领域知识的概念模型 4 2 0 0 2 年李道亮 傅泽田等在应用网络技术开发鱼病远程诊断专家系统的研 究上 成功研制了基于w e b 的鱼病诊断专家系统 此系统对鱼类病害的症状和 类型作了大量的研究工作 这个系统拥有3 0 0 条以上的规则 4 0 0 张以上的图 表和图片 可以诊断九种淡水鱼的1 2 6 种病害错误 未找到引用源 3 第一章绪论 2 0 0 3 年段彦青 傅泽田 李道亮等又进一步开发了包括同步和异步诊断子 系统错误 未找到引用源 在内的基于w e b 的鱼病远程诊断系统 2 0 0 4 年 郭永洪提出了基于领域本体的鱼病诊断系统集成的概念体系 给 出了基于本体的鱼病诊断知识的表达 以x m l 与数据库之间的转换为例给出 了具体的算法 提出了基于g a 的知识获取模型 提出了将c b r 用于鱼病诊断 推理系统中 7 错误 未找到引用源 2 0 0 4 年 周云探讨了鱼病诊断中的思维模式 并综合鱼病诊断专家系统各 案例元素间的关系 给出了基于案例推理的鱼病诊断概念模型 探讨了基于相 似性度量模型和基于粗分析方法的两种案例检索策略错误 未找到引用源 2 0 0 5 年 张杰在论文 面向呼叫中心的鱼病知识获取系统研究 中 通过 详细分析鱼病诊断知识特点和鱼病诊断案例内容 建立了粗糙集和神经网络相 结合的鱼病知识表示模型 包括基于粗糙集理论的原始鱼病诊断案例的知识表 达系统 决策表和规则知识表示模型 以及基于神经网络的鱼病隐式表达方式 通过对鱼病案例知识的分析和对粗糙集与神经网络相结合知识获取模型的研 究 采用粗糙集理论来进行神经网络的前端处理 这样可以实现对原始鱼病诊 断案例进行知识约简的效果 并且可以实现b p 多层前馈神经网络对鱼病知识 的学习和训练错误 未找到引用源 以此建立了粗糙集与神经网络松耦合的 鱼病知识获取模型 2 0 0 6 年 温继文根据多病因 多病害的鱼病发生与传播机理 建立了 症 状一病害一病因 的双层因果网络模型 在 症状一病害 诊断问题的求解中 建立了基于覆盖集理论和模糊数学的诊断模型 该模型把诊断问题进行二值化 将其转化为卜l 整数规划模型 并且该模型采用了禁忌 t s 搜索方法进行 求解 有助于提高鱼病诊断的准确率和速错误 未找到引用源 错误 未找到 引用源 2 0 0 6 年 祝伟研制了基于c b r 推理模型的鱼病诊断知识获取系统 该模 型首先结合基于c b r 推理模型的的特点和鱼病诊断知识的特点建立了案例知 识库 并且在b s s 网络框架的基础上设计了案例知识获取和人机接口机制 最重实现了通过w e b 平台获取鱼病诊断案例知识和进行知识库的维护错误 耒 找到引用源 2 0 0 7 年 高文等建立了基于知识本体的诊断模型 该模型在分析诊断知识 4 第一章绪论 模式的基础上 根据诊断知识的特点定义了诊断知识的基本单元 并对该模型 进行了形式化描述 o w l 语言 为鱼病诊断知识的共享和复用提供了参考错 误 未找到引用源 2 0 0 7 年 刘志宏等采用m a t l a b 中的强大图像处理功能 进行编程 对 读入的图像进行中值滤波 灰度和二值处理 根据收缩与扩张的原理 去除杂 质点 最后采用区域矩特征的概念 将统计出白色像素的数目与统计数据进行 对比 即可判断是否产生鱼类病变死亡等异常情况错误 未找到引用源 综上所述 水产养殖动物病害诊断系统的研究已经进入了比较成熟的阶段 本文在水产养殖动物病害的诊断方面采用了基于领域本体的知识表示 在推理 模型方面采用了基于案例的知识表示 采用了基于c b r 的诊断推理模型错误 未找到引用源 第四节主要研究内容与论文框架结构 本人在研制重要水产养殖动物病害专家诊断系统的过程中 主要参与了病 害案例库和推理模型的建立 系统的需求分析 概要设计 详细设计及最后的 系统测试工作 本文主要研究内容如下 第一章绪论 本章主要阐述该项目的立项依据及研究意义 系统地介绍了国内外的研究 现状 并对该项目的主要研究内容进行说明 本章为后面的理论研究奠定了坚 实的基础 第二章重要水产养殖动物专家诊断系统的知识 本章主要阐述专家诊断系统中的知识的特点 知识的获取和知识如何进行 表示 并且对水产养殖动物病害的诊断领域知识作了详细的分析 为后面的诊 断模型的奠定了坚实的基础 第三章重要水产养殖动物病害专家诊断系统推理模型 本章主要阐述在建立基于c b r 的推理模型的基础上 对病害的案例进行 分类 为提高检索效率建立了优势案例索引 最后阐述了案例的复用和保存 本章为后面的重要水产养殖动物病害专家诊断系统的建立奠定了坚实的基础 第四章重要水产养殖动物病害专家诊断系统数据库的设计 5 第一章绪论 本章阐述了病害专家诊断系统的总体功能 并以系统的核心模块为例介绍 了数据库的设计过程 详细介绍了从需求分析 概念模型设计 逻辑结构设计 物理结构设计 一直到数据库的实施和运行维护等整个设计过程 本章为后面 的数据库系统实现奠定了坚实的基础 第五章重要水产养殖动物病害专家诊断系统的实现 本章阐述了重要水产养殖动物病害专家诊断系统的总体功能及各功能子 模块 并详细介绍了系统的实现过程 第六章总结与展望 本章阐述了论文的主要研究内容及成果 并对后续工作进行展望 6 第二章重要水产养殖动物病害专家诊断系统中的知识 第二章重要水产养殖动物病害专家诊断系统中的知识 对问题有一个全面和正确的理解是解决一个问题的关键 重要水产养殖动 物病害专家诊断系统的工作原理是根据现有知识库中的知识 通过用户提供的 物种和其症状等信息进行诊断 并给出相应的治疗方法及预防措施等 最关键 问题是如何对病害进行诊断 而解决的方法是利用专家所给出的知识和经验 所以我们首要解决的问题是对专家知识进行深入的了解 随着计算机技术 信息技术及网络技术的进步 农业开始向信息化方向发 展 专家系统作为信息技术的分支 在国内外农业系统中得到了广泛应用 成 为发展优质 高产 高效的可持续的现代农业的一项重要技术错误 未找到引 用源 水产养殖业已经成了农业的重要组成部分 专家系统在实际应用中已 第二章重要水产养殖动物病害专家诊断系统中的知识 2 1 1 专家系统的概念 1 它是一种具有智能的程序系统 和普通的程序系统不同 专家系统是 一种能运用专家知识和经验进行推理的启发式程序系统 2 它必须包含有大量专家水平的领域知识 并能在运行过程中不断地对 这些知识进行更新 3 它能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的推理过程 解决那些 本来应该有领域专家才能解决的复杂问题 2 1 2 专家系统与传统程序的区别 表2 1 传统程序与专家系统的区别 从本质上讲 专家系统是一类包含着知识和推理的智能计算机程序 但是 这种 智能程序 与传统的计算机 应用程序 已有本质上的不同 在专家系 统中 求解问题的知识已不再隐含在程序和数据结构中 而是单独构成一个知 识库 从一定意义上讲 它已使传统的 数据结构 算法 程序 的应用程序模 式发生了变化 使之便成为 知识 推理 系统 当前 水产业需要解决的很多问题都是以知识为对象 特别在非结构化问 题的处理上专家系统相比传统程序能更好地解决问题 并且可以提供友好的人 机交互界面和平台接口错误l 未找到引用源 错误 未找到引用源 8 第二章重要水产养殖动物病害专家诊断系统中的知识 第二节专家系统在水产养殖中的应用 2 2 1在水产养殖管理方面的应用 一些养殖专家系统能够处理多种类型的问题 比如放养时间确立 产前预 测 生长期 收获期的管理 养殖场所的修整建议等 例如 河蟹养殖专家决 策系统错误 未找到引用源 网络化淡水虾错误 未找到引用源 错误l 未 找到引用源 河蟹养殖专家系统错误 未找到引用源 鲟鱼养殖专家系统错 误 未找到引用源 等 同时这些专家系统还能够对病害及饲料方面等问题给 予建议 可见 专家系统在水产养殖管理方面的应用已经向更加全面和多样化 的方向发展 在实际应用中给用户更多地支持和帮助 2 2 2 在水产养殖营养学方面的应用 f i n e s f i s hn u t r i o l o g ye x p e r ts v s t e m 鱼类营养学专家系统 是一个集 饲料优化配方 鱼类营养型病害诊断 饲养管理技术咨询等多种功能于一体 并具有鱼类动态环境下的营养需要量和最佳投饵率神经网络模拟功能的新型专 家系统 它根据鱼类不同的生长阶段 生长状态及周围环境建立一个鱼类营养 的动力学模型 在此基础上得到了一个准最优的饲养方案 并且可以进行饲料 配方的智能化设计以及营养方面的病害诊断 此专家系统可以减少饲料成本 改善水质环境以达到提高水产品质量及收益的目的 l 2 2 3 在水产动物病害诊断方面的应用 在水产动物病害诊断专家系统的研制过程中 主要任务是知识库表示和概 念模型的建立错误 未找到引用源 错误l 未找到引用源 错误 未找到引用 源 首先 专家系统把病害诊断的知识分为事实性知识 决策性知识和经验 性知识 然后 在此基础上建立概念模型 为系统的开发提供知识表示和推理 的理论基础 在实际中有很多水产动物病害诊断系统得到应用 例如加拉茨大学开发的 鱼病诊断系统 可以对7 8 种常见的淡 海水鱼类病害进行诊断错误 未找到 引用源 集美大学开发的鱼医生 不但可以对常见鱼病进行诊断 而且还能 9 第二章重要水产养殖动物病害专家诊断系统中的知识 对常见的鱼类寄生虫进行分类检索错误l 未找到引用源 中国农业大学开发 的鱼病诊断专家系统 首先通过现场调查 目检 镜检 深层判断等模块给出 病害的症状 在此基础上通过解释机制模块给出诊断的步骤及诊断结果错误 未找到引用源 养殖鱼类暴发性死亡诊断的专家系统 能够对由环境因子恶 化等所引起的鱼类暴发性死亡原因给出准确地判断和分析 并给出较为完善 地处理方法 但对由于病理性原因而造成的死亡诊断结果较为粗糙错误 未找 到引用源 病害诊断专家系统一般采取与用户交互的方式进行工作 即用户 对系统提出的问题给予回答 系统将用户所给的答案与知识库及相应的规则进 行匹配 逐步推导 进行求解 第三节水产养殖动物病害专家诊断系统知识的特点 水产养殖动物与人类疾病诊断非常相似 都是一个复杂的过程 它涉及诸 多学科和领域 因为诊断的对象不同 各种水产养殖动物 所以在诊断技术上 与人类疾病的诊断存在很大地差异 因此所研制专家诊断系统的知识 也具有 自身的特点 1 医学诊断知识的主要特性之一是时态性 即时间特性 从病害的发生 到病害的结束 称为病害经过 又称病害过程 病害的经过 有的有明显的阶 段性 有的则没有 如机械性 物理性因素引起的病害 例如传染病经过 有 明显的阶段性在这个过程中 病害症状是机体在病害过程中非常复杂的病理表 现 它可呈现出多种多样 千变万化 一种病害可出现许多症状 而同一种症 状也可反映完全不同的病症 在某些病害的发生和发展过程中 许多症状的出 现具有一定的规律性 它们常常依照固定的关系同时出现或按一定的次序先后 出现 这一系列的症状称为综合征 s y n d r o m e 或综合征候群 它是作出病害 诊断的重要依据 有的病害可能只有几项征候群 而有的病害可能有几十项甚 至更多 同一种病害在不同的情况下征候群也各不相同 在不同个体之间 征 候群也不完全相同 在不同病害之间 征候群却可能相同 使得在进行知识表 示时显得十分困难 因为关系复杂的知识具有独特的性质 不适合用固定的模 型表达这种关系 专家知识必须能体现出这种时间特性 才能正确地进行病害诊断 但是 某些病害虽然在各个不同阶段所表现的症状稍显不同 但其基本症状却相同 1 0 第二章重要水产养殖动物病害专家诊断系统中的知识 在这种情况下就不需要进行离散化处理 对该病害进行诊断时只用一个征候群 就可以 对于一种病害要根据不同阶段所表现出的症状对病害进行诊断 而不 能等到病害所有的典型症状都出现了才对病害进行诊断 病害症状与时间的关 系如图2 1 所示 图2 1 病害症状与时间的关系 从图中可以看到 时间在病害的发展过程中是连续的 而因观察的手段和 方法的限制导致征候群的表现为离散的 专家根据征候群出现的次序建立了时 间与征候群之间一一对应的关系 依据时间做离散化处理 具体处理方法通常 是根据病害的分类方式 专家经验等方式进行 通常普通病害分为初期 中期 后期 传染性病害分为最急性 急性 亚急性 慢性 专家需要根据自己的经 验给出病害的征候群 征候群过少会导致无法诊断或误诊 征候群过多会导致 不同征候群之间重复症状过多 出现知识的冗余 将病害征候群依据时间的特性进行分类 实际上就是将同一种病害因不同 阶段的症状不同而分为不同的表现型 这样做的优点在于避免了以往把由一种 病原引起的病害笼统地以一个病害名称命名的弊端 同一病害名称下将所有症 状列举在一起进行描述的方法 既提高了专家系统诊断的准确性 又增加了知 识的粒度 2 由于水产养殖动物数量上非常巨大 一个水产病害专家相当于医院里 的所有医生的工作量 这就需要对各种病害作出诊断 这就要求专家对各种病 害都有诊断的能力 研制重要水产养殖动物病害专家诊断系统首先要创建包含 各种病害专家知识的知识库 功能必须满足当前用户对系统功能的要求 专家 知识包括病原性病害和非病原性病害诊断相关的专家知识 因为症状之间是排 列组合的关系 所以在病害诊断过程中要求专家系统具有良好的组织结构 否 则在搜索过程中就会出现很多问题 例如 专家系统运行速度慢 循环和嵌套 回司 第二章重要水产养殖动物病害专家诊断系统中的知识 诊断过程复杂 知识冗余 知识组合爆炸 3 因为病害的发生具有一定的地域性 所以同一种病害在不同地域在水 产养殖动物体表出现的征候群不同 地域性病害包括与气候有关的病害 疫源 性病害 营养代谢病 中毒病等 一般来说 水产养殖动物病害的诊断知识作 为诊断的依据是由某个地区的专家获取的专家知识 因此病害也就有该地区的 发生特点 在一般情况下 由于所研制的专家系统都具有一定的地域性 只适 用于同一地区或区域水产养殖动物病害的诊断 因此需要在水产养殖动物病害 诊断的前提条件中 添加该水产养殖动物所属区域的地理信息等相关知识 第四节水产养殖动物病害专家诊断系统的知识获取与表示方式 知识获取 k n o w l e d g ea c q u i s i t i o n k a 一词最早出现于人工智能领 域 b u c h a n a n 等人对知识获取的定义是 从特定的知识源获取可能有用的 问题求解知识和经验并转换为程序的过程 事实上 由于针对任何特定应用 的人工智能系统都需要以一定的知识作为基础 知识获取问题无疑是人工智能 领域最关键的问题之一 在重要水产养殖动物病害专家诊断系统研发过程中 需要解决的最重要的问题就是知识的获取 现阶段数据挖掘技术已经成为知识 获取的主要手段 并已经成功应用到专家系统的开发中 成为现代专家系统的 主要特征错误 未找到引用源 错误 未找到引用源 因为应用数据挖掘技 术的前提必须依托海量数据的标准数据库 所以想要对水产养殖动物动物病害 诊断 就必须有标准的临床病例数据库 目前 在我国还没有相关的专家系统 研制成功的报道 因此 通过数据挖掘等技术进行知识的自动获取还无法实现 一方面 如果专家系统是针对某一种病害或一类病害的诊断 那么只需向 少数几位专家获取知识 就能够对相关领域知识的结构及各因素之间的关系有 非常系统 深入和全面地了解 因此对此类专家系统研制难度相对较小 并且 此类专家系统解决问题的能力也比较强 所以说专家系统解决的问题的范围越 小 解决问题的能力越强 但目前 我国水产养殖动物病害诊断的整体水平不 高 而且基层缺乏有解决实际问题能力和经验丰富的技术人员 甚至是水产养 殖业解决某一类问题的专家 水产养殖动物一旦发生病害 会造成巨大的经济 损失 因此不仅要解决某一类问题 而是要提高整体的病害诊断水平 现阶段 我国水产养殖动物病害诊断专家系统的开发研究 多集中于一种水产养殖动物 1 2 第二章重要水产养殖动物病害专家诊断系统中的知识 病害的诊断 大多数是对某一个水产养殖动物的主要常见病害的诊断 在这种 情况下 对同一种水产养殖动物病害获取专家知识时 就可以向多位不同学科 的专家获取该物种的所有或常见病害的诊断问题 另一方面 如果我们开发针 对某一类病害或者是一种病害的不同表现的诊断专家系统 来解决临床上同一 个物种的所有病害的诊断问题 就需要建立多个专家系统 这样的方法投资庞 大 开发周期很长 从系统开发和用户使用的角度考虑 是不可行的 2 4 1专家知识的获取方法 1 知识的来源 领域专家主要是各个学科的知名专家 学者和教授 如水产养殖业 传染 病 营养代谢病 寄生虫病 中毒病 由于建立一个水产养殖动物病害诊断专 家系统所需知识量庞大 涉及的学科领域多 所以知识有4 个主要的来源即该 领域的专家学者 相关书籍 文献资料和网络资源 知识的来源在很大程度上 决定了知识的实用性 准确性 可靠性和获取知识的效率 书籍主要包括水产 养殖动物病害专著 相关高校课本 文献资料主要包括期刊 杂志和技术报告 等 网络主要包括局域网和i n t e r n e t 2 知识的获取方法 由于该领域的专家学者教学科研工作任务非常重 而且他们多是身兼数职 因此 一般情况下 他们只能抽出很少的时间来完成相应的科研任务 因此在 知识获取的整个过程中 主要由研究生小组负责具体的工作 由于他们从不同 的知识来源中获取所需要的全部相关领域的知识 因此所获取的知识具有很高 的实用性和针对性 由于研究生专业基础理论充足 但是诊断病害的临床经验 不足 因此他们所获取的知识叫做初始知识 首先 初始知识经过专家的分析 与提炼形成加工的知识 同时 专家根据自己的实践经验