首页 | 人工智能 | 数据挖掘知识 | 相关研究方向 | 编程技术 | 电脑常识 | 互联网资源 | 交流论坛 | 免费书籍资料下载 | 论文下载 | 文档资料 | 在线手册
人工智能: 信息检索 商业智能 搜索引擎技术与新闻 神经网络 生物信息学 模式识别 知识工程 本体理论与方法 机器学习 决策支持 自然语言理解 专家系统 >>更多
数据挖掘知识:
数据挖掘论文 数据挖掘其他 数据挖掘工具与应用 时序模式 相关研究人员主页 相关方向求职招聘信息 文本挖掘 学位论文 异类 预测 web数据挖掘 >>更多
相关研究方向: 联机分析 信息抽取 小波变换 数据仓库 access数据库 DB2数据库 Mysql数据库 Oracle数据库 SqlServer数据库 Sysbase数据库 统计分析 >>更多
主页>人工智能>专家系统>

N-Expert 专家系统在无公害菠菜生产中的应用

传统的蔬菜生产大多采用大水漫灌和频繁冲肥的方式, 考虑到蔬菜根系分布较浅, 这种方式虽然可以及时向表层土壤供应水分和养分, 及时弥补根系吸收能力的不足〔1〕, 但传统的水肥投入不仅会造成水肥资源的浪费、经济效益下降, 而且对人类健康和生态环境带来不利的影响〔2〕。由于无公害蔬菜不仅要求收获产品的硝酸盐含量不能超过规定标准。对地下水硝酸盐的含量也有严格的限制(张丽华等,1997) ,因此, 在保证土地氮素残留量和产品硝酸盐累积数量符合规定的前提下, 如何合理运筹氮肥的施用就成了问题的关键。了解菜田土壤中氮素的去向对合理施用氮素十分重要, 但目前我国这方面的研究工作并不系统。在无公害蔬菜的养分精确管理方面“KNS 系统〔3 ,4〕和20 世纪90 年代初期在欧洲应用的N2Expert 计算机施肥专家系统〔5 ,6〕可能会对我国无公害蔬菜生产有很好的借鉴〔7〕。在预测作物氮素吸收的基础上, 提出保证蔬菜作物正常生长的最低土壤无机氮残留值(即Nmin缓冲值) 的理论, 同时根据经验方程估算氮素的矿化和损失, 以氮素输入与输出平衡的角度及在不影响蔬菜产量的品质的前提下, 为蔬菜的限制性施肥措施提供了参考。本试验的目的是根据N2Expert 氮素专家系统原理及参数的基础上, 结合华北地区露地蔬菜的生产特点, 从作物产量、品质及环境效应方面对秋季菠菜的生长进行推荐、反馈验证并部分地修正模型参数, 为菠菜的无公害生产提供科学依据。

字串2

http://www.dmresearch.net/uploads/20060101/1000000002.pdf

字串8

字串2

上一篇:扩展产生式规则的网络故障诊断专家系统   下一篇:扩展产生式规则知识表示方法
版权申明:本站信息收集自互联网,仅供学习参考使用。若有违法转摘您的作品请email我们及时删除!  
用户名: 新注册) 密码: 匿名评论 所有评论
评论内容:(不能超过250字,需审核后才会公布,请自觉遵守互联网相关政策法规。
Google
8 热门推荐
  • Using Analytics for Maximum Marketing Ef
  • 一种基于知识规则推理的C ++ 实现方法
  • 扩展产生式规则知识表示方法
  • 扩展产生式规则的网络故障诊断专家系统
  • 空战决策指挥引导专家系统
  • 农业专家系统及其在灌溉管理中的应用
  • 专家系统
  • 专家系统工具OKPS
  • 什么是专家系统
  • 医学诊断专家系统
  • 8 阅读排行
     
    版权所有:数据挖掘研究院 2004-2006 未经授权禁止复制或建立镜像
    增值电信业务经营许可证编号:皖B2-20040042 文网文:[2005]027号