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新一代分布式粮食作物智能决策系统研究

作　者: 高秋华
导　师: 马生忠；叶水盛
学　校: 吉林大学
专　业: 地球探测与信息技术
关键词: 智能决策系统移动agent 产量预报指标体系宏观辅助决策
分类号: TP319
类　型: 博士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

本论文在深入研究移动agent技术的基础上,将基于Java的移动agent技术应用到粮食作物智能决策支持系统的开发中,为构建农业信息分布式应用提供一种具有广阔应用前景、高效实用的解决方案。新一代分布式粮食作物智能决策系统可以通过网络向多个用户提供决策、咨询服务,满足网络形式的农业技术服务要求。研究取得如下几个方面的成果:1.开发了:“新一代分布式粮食作物智能决策系统(XFLZJS)”。该系统在结构功能方面看是智能决策支持系统、分布式智能决策支持系统和移动agent系统相集成,从技术方面看,是决策计算技术、人工智能推理技术、分布式计算推理技术、agent技术、移动agent技术、通讯技术、网络技术、农业信息技术等的集成;它具有决策特点、智能特点、分布特点、移动特点、并行处理特点。2.首次将移动agent技术运用于农业智能决策系统中。由于移动agent技术本身具有将自身代码移动到远程资源所在地的特点,它能使系统进行决策时,所使用的大量数据和知识在数据源和知识源处进行本地处理,降低了分布式计算中的网络负载,克服了高延时及网络环境不稳定的不足。同时,移动agent还支持离线计算、支持实时远程交互、异步自主交互、能动态适应网络环境,它使决策时网络负载均衡,提高了决策效率。利用基于移动agent技术的智能决策系统进行宏观辅助决策,为决策者、各级领导、农业技术人员、农业生产者把握全局、进行各种决策提供技术支撑,也为农业技术人员、农民调整种植结构、促进增产增收提供科学依据和技术方法。3.提出一种粮食作物产量预报模式。它使所研制的系统再前进一步,就上升为农业生产动态监测管理系统。粮食作物产量预报模式是农业智能决策系统的基础,也是系统中关键的技术问题之一。它直接关系到系统预报的科学性和准确性,直接影响到系统预报的质量和效果。在几年的调研中发现和认识了:粮食作物产量与其生长条件(信息)之间的依赖关系、并在不同的生长期,生长条件信息的影响程度的变化规律。经过多次走访农业专家,共同研究、探讨,共同总结出一种粮食作物产量预报模式。即根据作物生长规律,分成播种期、拔节期、成熟期三个阶段进行预报。利用计算机,充分利用当地生产资源,及时进行产量预报,根据预报的动态变化情况,遵照作物生长、管理的理论、技术、方法,调整管理机制,采取有利措施促进增产。可以设想如果将生产全过程再细化进行预报,再根

全文目录

第一章决策系统的发展概况  9-32
  1.1 决策支持系统的发展  9-10
  1.2 智能决策支持系统的发展  10-15
  1.3 分布式智能决策支持系统的发展  15-17
  1.4 新一代分布式智能决策支持系统的发展  17-21
  1.5 农业智能决策系统的发展  21-25
  1.6 本文研究背景及主要内容  25-29
  1.7 存在的问题及思考  29-31
  1.8 本章小结  31-32
第二章智能决策系统中的非移动智能技术  32-61
  2.1 智能决策系统的结构和功能  32-35
  2.2 知识处理技术  35-50
  2.3 解决复杂问题的智能技术  50-60
  2.4 本章小结  60-61
第三章智能决策系统中的移动智能技术  61-87
  3.1 移动AGENT的定义  61-68
  3.2 移动AGENT的优点  68-69
  3.3 移动AGENT的系统结构  69-71
  3.4 移动AGENT的关键技术  71-73
  3.5 移动AGENT典型平台AGLET  73-82
  3.6 XFLZJS 的结构与功能  82-85
  3.7 本章小结  85-87
第四章新一代分布式粮食作物智能决策系统(XFLZJS)的开发  87-144
  4.1 开发目标  87
  4.2 开发环境  87-91
  4.3 系统结构  91-94
  4.4 系统功能  94-98
  4.5 资源库建设  98-100
  4.6 系统开发的关键技术  100-122
  4.7 系统运行分析  122-126
  4.8 系统运行实例  126-143
  4.9 本章小结  143-144
第五章总结与展望  144-146
  5.1 总结  144
  5.2 以后的工作  144-145
  5.3 展望  145-146
参考文献  146-158
攻读博士学位期间发表的学术论文及参与的主要科研项目  158-159
致谢  159-160
摘要  160-164
ABSTRACT  164-167

新一代分布式粮食作物智能决策系统研究

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