5、害虫管理专家系统开发中的贝叶斯网络应用

最新推荐文章于 2025-09-16 16:31:10 发布
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分类专栏： 物联网赋能智慧农业 文章标签： 贝叶斯网络 害虫管理 专家系统
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害虫管理专家系统开发中的贝叶斯网络应用

1. 引言

在缺乏知识和专业技能的情况下，农民在害虫管理决策支持方面过度依赖农药经销商，这导致了在害虫防治中过度、不当和不合理地使用化学药剂。这种做法不仅破坏了环境，还因蔬菜中残留的农药影响了人体健康。农民在害虫管理方面的主要决策问题是“是否需要以及需要采取何种害虫管理措施”。

多年来，害虫经济阈值水平（ETL）一直是害虫管理决策的基础，用于选择和确定必要的害虫管理方案的时机。但这一过程需要对农民田间的害虫活动进行科学观察以获取定量信息，然而大部分农民群体无法科学地获取此类信息。此外，当前的害虫管理决策还依赖于大量的农业生态或与害虫相关的信息，而不仅仅是害虫活动情况。及时为农民提供正确的害虫管理决策建议，要么可以挽救价值数亿卢比的农作物，要么可以避免不必要的干预措施，节省成本并保护环境。

在作物害虫管理决策支持方面，有多种工具可供使用，如预警服务、现场设备和专家系统等。其中，专家系统最为重要且应用广泛。创新的方法或算法是任何动态害虫管理专家系统的重要组成部分。目前，还没有方法能够处理农民提供的包含不确定性的与害虫相关的农业生态信息，以用于管理方案的决策。贝叶斯网络作为人工智能中处理概率的关键计算机技术，是处理不确定信息最有效和最受欢迎的方法之一，已广泛应用于生态决策，但在本国的害虫管理中应用较少。将创新的算法和方法应用于农业专家系统，根据农民获得的初步害虫相关信息为其提供合适的害虫管理方案决策支持，能够促进并加速为农民提供害虫管理决策支持的过程。

2. 害虫管理中的决策制定

2.1 决策制定过程

决策制定是一个心理过程，旨在从多个替代解决方案中选择一个行动。每个决策制定过程

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6、贝叶斯网络在害虫管理决策支持中的应用
arduino9maker的博客
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6、卷积神经网络在股市时间序列预测与作物叶片病害检测中的应用
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