中草药病害诊断与防治多媒体专家系统的研制

以软件工程学原理、数据库技术以及专家系统理论为依据,研制了中草药病害诊断与防治专家系统(MPDS) ,分为系统管理、病害数据库维护、病害资料查询、病害诊断及多媒体演示5个主要功能模块。内容包括病害种类、症状特征、病原形态、发病规律及防治措施等 ,是一个实用性强、界面友好、操作简便的植物保护多媒体软件。

蔬菜病害诊断及咨询多媒体系统研制及应用

利用现代多媒体技术将蔬菜病害及其综合治理的研究结果开发制作了一个多媒体系统。该系统主要包括浏览、咨询、诊断和帮助4个子系统,系统从图、文、音、视等多方面提供给用户最大的信息,供不同层次人员识别田间病害和掌握病害基本知识,用户可选择适宜的防治技术方案进行蔬菜病害的防治。

基于甘蔗病害智能诊断的立体化精准农药喷洒机的设计

本文针对现有农药喷洒机在精确性、效率以及喷洒均匀性方面的不足,提出一种基于甘蔗病害智能诊断的立体化精准农药喷洒机设计方案。该设计方案克服了传统喷洒设备在农药喷洒过程中无法精确识别和定位甘蔗病害区域以及喷洒均匀性不足的问题。通过运用图像处理技术和深度学习算法,系统能够自动识别甘蔗叶片的病害种类、病情程度和位置信息,并借助立体化精准农药喷洒机实现智能化调整喷洒剂量,以确保精准且均匀地喷洒农药。田间试验结果表明,该系统能够显著提高农药利用率和病害防治效果,具有较高的实用性和推广价值。

海带病害诊断防治专家系统研究

海带病害诊断和防治是保障海带健康养殖的关键。为了提高海带养殖用户的病害诊断和防治水平,对海带病害诊断专家系统进行了研究。研究了知识获取,以学术期刊发表的文献为主,同时辅以专家调研,收集整理31种海带病害;选择产生式规则描述知识,并构造了规则库;采用正向推理进行病害诊断。该系统采用JSP+Sevlet+JavaBean实现,可以满足海带养殖用户对病害诊断防治的需求,并指出了未来研究方向和内容。

植物病害诊断与绿色防控中心的建设与实践

成都农业科技职业学院秉持职业教学精神,大力开展职业教育改革,在实训条件建设方面,全力保障植物保护类课程模块化改革的实施。其中已建设成功并投入运营的植物病害诊断与绿色防控中心,通过病原显微互动,配套病菌分离、培养、鉴定相关仪器设备和环境改造,既能够满足涉农专业植物保护类课程“植物病害识别与绿色防控”教学模块的需求,又能为社会提供植物病害诊断与绿色防控服务,彰显了农林高职院校为“三农”服务、为乡村振兴育人的办学宗旨。

番茄果实重要病害的诊断及精准防控技术--Ⅱ生理性病害

通过连续多年对番茄种植区番茄果实病害的症状、发病规律及综合防治技术进行调查和试验,明确了为害果实的生理性病害的症状、病因及精准防控技术。生产过程中,按照“预防为主、精准防控”的原则,可有效减轻果实病害的发生及为害。

虹鳟常见重要病害及“四级八标”系统化诊断方法

虹鳟养殖产业已逐渐成为国内特色优势产业,但近年来虹鳟病害有频发的趋势,病害系统化预判对于保障养殖产业高质量发展具有重要意义。针对上述问题,结合前期实践经验,文章首次从养殖环境、群体特征、体表特征、解剖特征等4个层级,每个层级设置了8项指标,合计32项指标,对虹鳟常见病害进行了环境和个体特征归类判断总结。该方法既有利于提高养殖户对病害自行判断能力和提前预判能力,同时有助于专业人员远程诊断治疗,可为虹鳟重大病害的智慧化诊断奠定基础,从而进一步提出预警,确保国内冷水鱼养殖产业健康可持续发展。

基于EasyDL平台的甘肃陇南核桃主要病害诊断模型的构建及应用

旨在解决甘肃陇南地区核桃产业中病虫害准确鉴定的问题,以提高种植户核桃园管理的水平和能力。基于自动化深度学习技术(Automated deep learning technology,AutoDL),利用机器学习模型搜索(Model Search)实现自动化人工智能(Automated artificial intelligence,AutoML)算法框架,基于飞桨开源深度学习平台Easy DL构建甘肃陇南核桃主要病害的诊断模型,并进行诊断精度的模型训练。结果显示,共246张训练集进入模型,鉴定为9种常见核桃病害,模型部署在API公用云上,通过微信小程序或浏览器运行。经训练,其诊断准确率达95%以上。说明通过EasyDL构建的陇南地区核桃上常见病害模型运行可靠,能够为核桃种植户提供准确的病害诊断,从而很好地指导种植户提高管理核桃园的水平和应付突发植保问题的能力,以便及时、迅速采取综合防治措施,最大程度地减少因病害造成的经济损失。同时也是相关从业人员和基层研究人员解决核桃植保问题的得力辅助工具。

基于知识图谱的水产养殖病害诊断技术研究

水产养殖病害是影响水产养殖效益的重要因素,由于水产养殖病害文本数据杂乱无章,无法快速准确定位疾病原因,从而耽误诊断和治疗时机,导致水产养殖质量和产量下降;为解决上述问题,深入知识图谱的工作原理和模型特征,采用知识图谱技术完成水产养殖病害诊断总体方案设计,建立水产病害语料库,引入H-BIO标注策略,完成标注方案设计、改进BiLSTM模型构建,进行实体关系抽取和水产病害模型训练,完成水产养殖病害知识图谱可视化设计,并进行水产病害联合抽取实验;实验结果表明:基于知识图谱的改进BiLSTM模型在实体关系抽取方面效果较好、可靠性较高,有效提高了水产病害联合抽取准确率,构建了水产养殖病害可视化知识图谱,能够辅助作业人员快速准确进行水产病害诊断和治疗,对提升水产养殖生产效益具有十分重要的作用。

大语言模型在桥梁病害诊断和养护决策智能化应用上的探索

为了研究大语言模型在桥梁病害诊断以及养护决策推荐中的作用,基于LoRA技术对大语言模型进行微调,采用LangChain应用框架基于知识库搭建了桥梁病害诊断及养护决策推荐系统,分别对比了仅微调模型情况下和微调模型结合知识库情况下,系统生成的文本与目标文本之间的差异。实验结果表明,仅微调模型时,可能存在随意发挥的现象;当采用LangChain应用框架结合知识库时,大语言模型可以很好地在相关问题上进行文本生成,具有较好的效果。表明大语言模型在桥梁病害诊断及养护决策智能化推荐方面具有良好的应用前景,为公共基础设施的智慧养护提供了新方向。

基于市政公用工程的道路病害诊断与维修技术研究

本研究针对我国市政道路工程长期存在的易出现病害问题,提出一种基于公用工程的道路病害诊断与维修技术。通过收集和分析大量市政公用工程的道路病害案例和维修记录,我们建立了一套综合的、科学的道路病害诊断和修复模型。该模型包括道路病害类型分类、等级评定、诊断方法、维修技术等多个方面。研究发现,采用这种技术,可以精确地识别道路病害的类型和等级,从而为后续维修提供更准确的参考依据。研究还发现,对于不同类型和等级的道路病害,选用适合的维修技术,可以明显提高维修效果、延长道路使用寿命,而且可以在一定程度上降低维修成本。研究结果为公用工程领域中的道路病害诊断和维修技术提供了新的理论依据和实践参考。

隧道结构病害诊断与加固维修策略分析

隧道,作为现代交通体系中的一个核心组成部分,其结构健康状态与行车安全以及交通系统的整体效能之间存在着紧密的联系。然而,随着时间的推移,隧道使用年限的不断累积,结构病害问题逐渐显现并日益加剧,这无疑成为了制约隧道安全运营的一个关键因素。本文旨在深入探索隧道结构病害的诊断技术,对病害的成因进行详尽的分析,并研究有效的加固维修策略。通过综合运用多种先进的检测手段与加固技术,本文力求构建一套系统化、科学化的隧道病害治理方案,以期为隧道工程的长期稳定运行提供坚实的理论支撑与实践指导。

地铁隧道结构病害诊断与治理技术分析

地铁隧道作为城市交通的重要组成部分,其结构健康状况直接关系到运营安全与效率。本文综述了地铁隧道结构病害的类型、诊断技术以及治理技术。结构病害类型包括结构性病害、功能性病害和环境性病害。诊断技术涵盖了视觉检测、物理检测、化学检测和数字化诊断。治理技术则包括结构性病害的补强与替换、功能性病害的防水与防腐处理,以及环境性病害的环境治理与生态修复。通过这些技术的应用,可以有效保障地铁隧道的安全运行和延长其使用寿命。

树木病害监测与诊断技术创新

树木病害的监测与诊断是森林保护和城市绿化管理的重要组成部分。随着全球气候变化和城市化进程的加快,树木病害问题日益严重,对生态系统和人类生活产生了重大影响。因此,发展高效、准确的树木病害监测与诊断技术显得尤为重要。目前,树木病害监测与诊断主要依赖于传统的目视观察和实验室分析方法,这些方法耗时费力且容易受到主观因素的影响。为了克服这些局限性,研究人员开始探索应用先进的传感器技术、机器学习算法和无人机遥感等创新方法。这些技术可以实现树木病害的早期检测、快速诊断和大范围监测,提高监测与诊断的效率和准确性。本文论述了树木病害监测与诊断领域的技术创新,探讨了现有技术的局限性并提出解决方案,展望未来的发展趋势。

公路混凝土路面病害诊断与修复技术研究

公路混凝土路面在长期使用过程中,承受交通荷载和环境因素的共同作用,极易发生病害。裂缝、坑槽、不均匀沉降以及磨损是最典型的路面病害形式,这些病害降低了路面的舒适性、安全性和使用寿命。因此,及时有效对路面进行病害检测与修复至关重要。目前,公路路面病害的诊断与修复技术已得到长足发展,出现了系列检测修复设备与材料。本文主要探讨了公路混凝土路面病害的诊断方法及各类修复技术的工作原理、工艺流程和应用情况,以期为相关研究者提供参考。

路面病害诊断与修复技术在城市道路维护中的应用研究

随着城市化进程的迅猛推进,道路病害频发成为制约城市发展的关键瓶颈。本文聚焦于路面病害诊断与修复技术,旨在探索其在城市道路维护中的高效应用路径。通过实施全面的道路健康监测,我们构建了精准的病害诊断模型,深刻剖析了病害类型、程度及成因。基于此,我们量身定制了多样化的修复策略,有效遏制了病害恶化,显著延长了道路服务周期。在实际操作中,科学维护管理体系的引入,确保了病害的早发现、早处理,不仅降低了交通事故风险,还大幅提升了城市道路的通行顺畅度。研究充分证明,系统化应用路面病害诊断与修复技术,对于推动城市道路健康、可持续发展具有不可估量的价值。

混凝土桥梁常见病害诊断与常规修复技术研究

本文对预应力梁体裂缝、支座病害以及桥面铺装层病害等常见病害进行了系统的诊断分析。诊断技术包括声发射监测、有限元模拟、应力监测、荷载试验和位移监测等。在此基础上,文章进一步探讨了碳纤维加固、支座更换与加固策略以及桥面铺装层更新等常规修复技术的具体应用,为桥梁维修与加固提供了科学的方法和技术支持。

作物病害机器视觉诊断研究进展

据统计,由病害引起的作物产量损失平均在12%以上,病害不仅直接影响产量,而且也严重降低农产品的品质。通过快速诊断识别作物病害而及时采取防治措施,提高作物病害的诊断水平是保证有效防治病害的重要组成部分。机器视觉技术的发展为作物病害诊断和识别提供了快捷、低廉、无损检测的可能手段。本文综述了面向多种作物病害机器视觉诊断研究的进展,归纳了作物病害机器视觉诊断的识别模式,分析了诊断中存在的问题,提出了相应的解决方法。

茶树病害诊断与防治专家系统研制

将中国各大茶区主要发生的 32种病害和 5种寄生性植物 ,利用数值诊断的原理和方法 ,分为 18个病组 ,对每个病组的病害症状或特征数值化 ,以数值的大小判断发生病害的种类 ,用病害可信度表示诊断的准确性 ,用VB6 0等编制计算机程序 ,将数值诊断的结果及防治技术进行综合集成 ,实现模糊推理功能 ,运用多媒体技术增加系统可视性 ,界面友好 ,针对性强 ,操作简便。图 5 ,表2 ,参 8。

基于Web的黄瓜病害诊断系统设计

设计了基于Web的黄瓜病害诊断系统,用户在输入病害症状信息的过程中不必进行数字的选择和输入,只需在相似症状上打勾,以实现专家系统源信息需求最简化的目标。该系统以产生式规则作为知识表示方法,采用数值诊断与RBR规则推理相结合的推理机制,应用病害可信度来判断诊断结果准确性,引入症状示病数以保证诊断结果的唯一性,提高了单纯使用数值诊断法诊断的效率。