【摘 要】
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在粮食安全备受关注的背景下,保障粮食的安全生产是农业工作的重中之重。玉米作为我国第二大粮食生产作物,具有非常重要的战略地位,而做好玉米病虫害的防治工作,在保障玉米种植生产活动中显得尤为重要,是对保障粮食安全生产的积极响应。玉米种植者又存在因受教育程度较低,而无法快速地从互联网海量数据中高效精准获取玉米病虫害相关知识的问题。本文旨在采用机器学习的相关算法优化设计,并实现玉米病虫害智能问答系统,不仅解
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在粮食安全备受关注的背景下,保障粮食的安全生产是农业工作的重中之重。玉米作为我国第二大粮食生产作物,具有非常重要的战略地位,而做好玉米病虫害的防治工作,在保障玉米种植生产活动中显得尤为重要,是对保障粮食安全生产的积极响应。玉米种植者又存在因受教育程度较低,而无法快速地从互联网海量数据中高效精准获取玉米病虫害相关知识的问题。本文旨在采用机器学习的相关算法优化设计,并实现玉米病虫害智能问答系统,不仅解决了玉米种植者在种植过程中遇到的病虫害问题,还为政府防控玉米病虫害灾情提供预警指导。本文的研究是建立在玉米病虫害百科知识图谱的基础上,通过构建玉米病虫害知识库,并采用机器学习的ID3决策树算法、LeNet卷积神经网络的图像识别技术和LBS技术优化设计,以此实现玉米病虫害智能问答系统。主要的研究内容如下所述:（1）玉米病虫害百科知识图谱的构建。采用人工构建的方法完成了玉米病虫害知识实体类型和实体间关系的设计工作,揭示了玉米病虫害知识实体间存在的相关关系,从互联网中采集相关数据,清洗后对其进行数据填充,构建了玉米病虫害百科知识图谱,并利用Neo4j图数据库对玉米病虫害知识图谱进行存储与可视化。（2）机器学习优化玉米病虫害识别的方法。利用ID3决策树算法优化病虫害识别的步骤,采用LeNet卷积神经网络的图像识别设计玉米病虫害识别模型,还引入LBS技术的思想辅助玉米病虫害的识别。一定程度上提高了玉米病虫害识别的准确率,也为智能问答系统的设计与实现提供技术支持。（3）玉米病虫害智能问答系统的设计与实现。设计实现了包括病虫害识别、知识科普、灾情预警以及线上商城等多功能的玉米病虫害智能问答系统,并详细介绍了各个功能的设计流程,通过举例的方式展示了系统各项功能的应用效果,最后,还对系统进行整体的测试。针对32种玉米病虫害进行测试的结果显示,智能问答系统定位功能运行状态正常,且病虫害识别、知识科普以及线上商城等功能返回给用户信息的准确率分别是78.13%、75.00%和71.87%。分析系统测试的结果,并提出系统存在问题与解决思路。
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