远程农作物病虫害诊断专家系统的设计与实现文献综述
农业专家系统文献综述
专家系统文献综述1、国内外研究现状1.1国内研究概况随着我国农业科技信息现代化建设的不断发展，全国大多数农业科研院所、农业院校都将农业科技信息现代化建设提到议事日程上，农业领域中专家系统的研究和应用相对较少，尤其是病虫害防治领域，系统应用技术水平低，开发的对象也只限于马尾松毛虫等少数几种，在国内学术期刊中公开报道的有：王淑芬，陈亮，张真(1992)建立的马尾松毛虫防治决策专家系统。
马小明，叶文虎(1993)开发的松毛虫综合管理信息系统；周嘉熹等(1995)采用Profog语言开发的杨树天牛综合管理专家系统；为了解决生产中的实际问题，传播有关方面专家及其防治工作者在长期生产实践中积累起来的宝贵经验，更好地指导生产，王阿川，岳书奎(1998)在国家攻关研究的基础上，经过10年的努力研究完成了“林业种实害虫管理领域内樟子松球果象甲防治决策专家系统”。
进入新千年后，人们对环境的关注程度不断升高，也更加注重生态文明的建设，在这种背景下，越来越多的专家学者花费大量的精力投入病虫害预测，诊断和防治研究中。
齐群，耿祖群，杜永波(2001)采用Sybase公司的Powerbuild 及其数据库系统开发了运行在windows95下的杨树害虫综合治理专家咨询系统。
2003年，王明红等开发的基于B/S结构“北京市农作物病虫害远程预警信息系统”，通过网络将用户和领域专家联系起来，实现了对病虫害灾害远程控制，及时防治的决策目标；徐云等根据我国茶区主要发生的32种病害和5种寄生性植物采用VisualBasic6.O语言开发了“茶树病虫害诊断与防治专家系统”，并取得了应有的效果；张春雨等以Visual later Dev为环境平台，SQL server 7.0为数据库管理系统开发了“枣病虫害诊断咨询专家系统”，系统涉及枣树生产中的31种病害和31种虫害的诊断知识；姚玉霞等将面向对象的知识表达法应用到“水稻病虫害诊治智能化专家系统”中，对水稻病虫鼠害的形态诊断与识别，取得良好的效果；李佐华等以delphi5.0为开发工具完成“温室番茄病虫害、缺素诊断与防治专家系统”的开发；对温室番茄的病害、虫害及非侵染性病害的有效控制进行了细致研究；周如军等采用VisualBasi 6.0和Authorware为开发工具，开发了“中草药病害诊断与防治多媒体专家系统”;系统主要研究内容是中草药病害的诊断与防治，并配有多媒体演示。
远程农作物病虫害诊断专家系统的设计与实现任务书
毕业生毕业论文（设计）任务书
论文题目 远程农作物病虫害诊断专家系统的设计与实现
系 别_____
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一、论文(设计）主要内容 摘要 第一章 概述 1。1 农作物病虫害诊断专家系统研究的背景和意义 1.2 农作物病虫害诊断专家系统的主要内容 1。3 农作物病虫害诊断专家系统研究的重点与难点分析 1。4 农作物病虫害诊断专家系统研究的主要工作成果 第二章 应用需求分析 2.1 国内外的应用现状分析 2。2 农作物病虫害诊断专家系统的应用需求 第三章 专家系统及其应用 3.1 专家系统简介 3.2 应用专家系统来解决诊断设计的难题 3.2.1 知识库与知识的表示 第四章 系统总体模型设计 4.1 系统整体框架 4。2 推理机设计 4。2.1 农作物病虫害推理诊断算法设计 4。2。2 推理机算法流程 4。3 系统的功能设计 第五章 基于.NET 平台的系统实现 5.1 系统结构图 5.2 界面及系统功能说明 5.2.1 系统开发工具 5。2.2 系统主要功能列表 5。3 代码示例 第六章 总结与展望 6。1 总结 6。2 展望
说明：此任务书由指导教师填写，一式三份，一份发给学生使用，一份给指导教 师留存，一份存档.
三、论文（设计)进度安排
农技专家远程诊断系统设计
农 技 专 家 远 程诊 断 系统 设 计
农技专家远程诊断系统设计
Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｏ ｆ Ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ Ｄｉ ａ ｇｎ ｏ ｓ ｉ ｓ Ｓｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｆ ｏ ｒ Ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕ ｌ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ｉ ａ ｎ
一
公里” 问题 ， 能业 生 产
结合 ， 缩 短 了农 业 专 家 与 农 民 之 间 的 距 离 ， 给农 业 生 产 人 员 提 供 了便 捷 的 农 业 问题 解 决 途 径 。
１ 系 统 架构
－
农 技 专 家 远程 诊 断 系统 架 构 如 图 １所 示 ，主 要 分 成 四个 部 分： 专 家 在 线 诊 断平 台 、 管 理员后台管理平 台 、 服 务 器 处 理 程 序 和 专 家 诊 断 数 据 库 。 以下 分 别 介 绍 每 一 部 分 的 作 用 与 功 能 ：
关键词 ： 专 家远 程 诊 断 系统 ， Ｍ ｙ Ｓ Ｑ Ｌ ， 网络 ， ． Ｎ Ｅ Ｔ ， Ｗｉ ｎ Ｆ ｏ ｒ ｍ， Ｗｅ ｂ应 用程 序 ， Ｉ Ｉ Ｓ ， Ａ Ｓ Ｐ ． Ｎ Ｅ Ｔ ， Ｃ ＃ ， Ｊ ａ ｖ ａ Ｓ ｃ ｒ ｉ ｐ ｔ ， Ｃ Ｓ Ｓ
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｂａ ｓ ｅｄ ｏｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅｑ ｕｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏｆ ｍｏｄｅ ｒ ｎ ａ ｎｄ ｅ ｆｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ａｇｒ ｉ ｃ ｕｌ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄｅ ｖｅ ｌ ｏ ｐｍｅｎ ｔ ， ｔ ｈ ｅ ｄｅ ｖ ｅｌ ｏｐ ｍｅ ｎｔ ｔ ｒ ｅ ｎ ｄ ｏ ｆ ｍｏ ｄｅｒ ｎ ｈｉ － ｔ ｅ ｃｈ ａｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅｗ ｓ ｉ ｔ ｕ ａｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｓ ｃ ａｌ ｅ ａｇｒ ｉ ｃ ｕｌ ｔ ｕｒ ａｌ ｄｅ ｖ ｅｌ ｏｐｍｅｎ ｔ ． ｉ ｔ ｉ ｓ ｎ ｅｃ ｅ ｓｓ ａｒ ｙ ｔ ｏ ｄ ｅｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ａ ｎ ｅｘ ｐｅ ｒ ｔ ｒ ｅｍｏ ｔ ｅ ｄｉ ａ ｇｎ ｏｓ ｉ ｓ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅｍ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈｅ ｄｉ ｆｉ ｃｕ ｌ ｔ ｉ ｅｓ ｏ ｆ ａｇ ｒ ｉ ｃ ｕｌ ｔ ｕｒ ａｌ ｅ ｘ ｐｅｒ ｔ ｓ ａｎ ｄ ｔ ｏ ｉ ｍｐｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆｉ ｃｉ ｅｎ ｃ ｙ ａ ｎ ｄ ｑｕ ａ ｉ ｌ ｔ ｙ ｆ ｏ ａｇ ｒ ｉ ｃｕｌ ｔ ｕｒ ａｌ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ． Ｔｈ ｉ ｓ ｐ ａｐ ｅｒ ｆ ｏｃ ｕｓ ｅｓ ｏ ｎ ｔ ｈｅ ｆ ｕ ｎｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｄｅｓ ｉ ｇｎ ａｎ ｄ ｒ ｅ ａｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｍｏ ｔ ｅ ｄｉ ａ ｇｎ ｏｓ ｉ ｓ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅｍ ｆ ｏ ａｇ ｒ ｉ ｃｕｌ ｔ ｕｒ ａｌ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃｅ ａ ｎｄ ｔ ｅ ｃｈ ｎｏ ｌ ｏ ｇｙ． ｅｘ ｐｅ ｔｓ ｒ ．
农作物病虫害监测与防治技术综述
农作物病虫害监测与防治技术综述农作物病虫害是农业生产中常见的问题，它们严重威胁着作物的生长和产量。
为了及时掌握农作物病虫害的发生情况并采取有效的防治措施，农作物病虫害监测与防治技术得到了广泛关注。
本综述将对农作物病虫害监测与防治技术进行全面的梳理和总结，以期为农业生产提供科学依据和技术支持。
一、农作物病虫害监测技术农作物病虫害监测技术是指通过采集、分析和利用大量数据来了解病虫害的发生和分布规律，从而为防治措施的制定和实施提供科学依据。
目前，农作物病虫害监测技术主要包括以下几种：1. 传统监测方法：这种方法通常采用人工目视调查的方式，根据叶片病斑、虫害损害等外部表现进行判断。
虽然传统监测简单易行，但是需要大量人力物力，工作效率较低。
2. 图像识别技术：随着计算机视觉技术的快速发展，图像识别技术逐渐应用于农作物病虫害监测中。
通过采集农田图像，利用机器学习算法进行病虫害的自动识别和分类。
这种技术具有高效、准确的优势，可以大大提高监测效率。
3. 遥感监测技术：遥感监测利用卫星、无人机等远距离感知设备获取农田发育情况、植被状态等信息，并通过遥感图像分析判断病虫害的发生程度和分布范围。
遥感监测技术操作简便，具有广域、实时性强的特点，可以为病虫害监测提供全面的信息支持。
4. 生物传感技术：生物传感技术是利用生物体对病原微生物和害虫等生物因子的敏感性，通过检测相关生物标志物来实现病虫害的监测。
这种技术确实能够提供较为准确的监测结果，但是操作难度较大，且需要特定的设备和技术支持。
二、农作物病虫害防治技术农作物病虫害防治技术是指针对农作物病虫害问题而采取的相应措施和方法。
目前，农作物病虫害防治技术主要包括以下几种：1. 生物防治技术：生物防治技术是利用天敌、寄生昆虫或微生物等生物制剂进行防治。
通过释放天敌、寄生昆虫或喷洒微生物制剂，对病虫害进行控制。
生物防治技术绿色环保、安全可靠，不会对环境和人体造成污染，是一种可持续的防治方法。
智能农业病害检测诊断系统设计与实现
智能农业病害检测诊断系统设计与实现近年来，随着智能农业的发展，农业病虫害检测与诊断变得更加重要。
传统的病害检测技术通常需要专业人员进行观察和分析，耗费时间和人力成本较高。
而随着人工智能技术的不断进步，智能农业病害检测诊断系统的设计与实现已经成为可行的方案。
在设计智能农业病害检测诊断系统时，首要的问题是如何有效地收集病害数据。
可以选择使用摄像头、传感器等设备对农田进行实时监控，记录作物的生长情况、温度、湿度等数据。
这些数据可以通过云端技术存储和传输，使得专业人员可以远程监控和操作。
收集到的数据需要经过处理和分析，以便确定是否存在病虫害问题。
人工智能技术可以在这一过程中发挥重要作用。
例如，利用深度学习算法可以将图像数据转化为数字信号，并进行图像识别和分类，从而准确地识别出病虫害的类型和程度。
此外，可以利用机器学习模型对拍摄的图像进行分析，以帮助农民预测病害的发生概率和季节，提前采取相应的防范措施。
为了提高病虫害检测的效率，可以结合移动设备和智能化工具进行诊断。
农民可以使用智能终端设备，在农田中快速拍摄照片或录制视频，并上传到云存储中。
这些数据可以立即送到诊断专家手中进行初步的检测和诊断。
与此同时，还可以利用智能化工具对农药进行微量化、智能化的喷洒，减少人工施药的误差，从而有效地控制病害的传播。
智能农业病害检测诊断系统的设计和实现，不仅需要依靠现代化的技术手段，也需要考虑到环境和农民的实际需求。
农田的复杂环境往往会影响到病虫害的检测和诊断，因此应选择高质量、多功能的设备。
同时，在系统实际应用中，还应该注重基础设施的建设、技术支持的培训和维护等方面。
总之，智能农业病害检测诊断系统是一项非常重要的技术创新，可以帮助农民更好地保护农田，提高农业生产效率。
虽然目前仍存在一些技术挑战和困难，但随着智能农业技术的不断推进，这项技术的应用前景必然是广阔的。
农作物病虫害智能识别与预测系统设计与实现
农作物病虫害智能识别与预测系统设计与实现作为全球农业领域最重要的问题之一，农作物病虫害对农民的生计和全球粮食安全产生了严重的威胁。
由于农作物病虫害种类繁多、传播迅速，并且往往需要快速反应和精确的识别与预测，因此开发一种智能识别与预测系统是至关重要的。
该系统旨在利用最新的人工智能技术，通过分析图像和其他相关数据，实现对农作物病虫害的准确识别和预测。
设计与实现该系统可以为农民提供及时的病虫害监测和反馈，从而帮助他们更有效地管理农作物，并减少产量损失。
首先，该系统需要通过图像识别算法来识别农作物的病虫害。
这个算法可以通过使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）来训练，以学会从图像中提取特征并对其进行分类。
通过大量的标注图像，系统可以学习识别各种类型的农作物病虫害，从而能够在实时场景中准确地识别出问题。
该算法的性能可以通过引入准确性、召回率和F1得分等评估指标进行评估，以保证系统的识别准确性。
其次，为了更好地预测农作物病虫害的扩散和发展趋势，该系统还需要整合其他相关数据，如气象数据、土壤数据和植物生长数据等。
这些数据可以通过传感器和其他设备来采集，然后与病虫害数据进行关联分析。
例如，气象数据可以提供关于气温、湿度和降雨量等因素，这些因素往往与病虫害的传播密切相关。
通过将这些数据整合到一个统一的数据模型中，并使用机器学习算法进行训练，系统可以建立起对农作物病虫害的发展趋势进行预测的模型。
此外，该系统还应该具备实时的数据收集和处理能力。
农作物病虫害的发展通常是动态变化的，因此系统需要能够实时地收集和处理来自各种数据源的数据。
为了做到这一点，可以使用传感器网络和物联网技术来实现数据的实时采集和传输。
另外，对于大规模农田，可以考虑使用无人机等遥感技术，以获取更全面和准确的图像和数据信息。
这些数据可以通过云计算和分布式处理技术进行处理，以提高系统的响应速度和处理能力。
最后，农作物病虫害智能识别与预测系统应该具备用户友好的界面，以便农民和农业专家能够方便地使用和操作。
远程农作物病虫害诊断专家系统的设计与实现_答辩
4.处理事实流程图
事实处理是对规则库 中事实进行初始化字典 ，去除重复值，并对输 入的事实进行检查，如 果新输入的事实在字典 中有存在，则合法写入 事实库中，不存在则去 除该事实。流程图如右 图所示：
5.推理过程图
整个推理过程就像一个递 归搜索过程，在知识库中已 经有了较为严格规定的规则 ，所以推理时只需查找到推 理的事实与结论部分相符合 的规则，就可以成功推理。 其中i为待推理事实中的字段 序号，j为知识库中的规则序 号，I为待推理事实中的记录 总数，J为规则库中的规则总 数。
9 总结
• 通过测试，本次设计的远程农作物病虫害 诊断系统可以完成前后台的基本功能， • 但是由于时间和技术水平的缘故，还有许 多功能没有完善。
致谢
本次毕业设计已经接近尾声，由于经验的匮乏，难 免有许多考虑不周全的地方，如果没有老师的督促指导 ，以及一起学习的同学们的支持，想要完成这个设计是 难以想象的。在此谨向老师致以诚挚的谢意和崇高的敬 意。 在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进 入系统设计到论文的顺利完成，有多少可敬的师长、同 学、朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚的谢 意！ 最后感谢各位评委老师的批评与指导。
6.系统功能需求分析（1）
农作物信息管理：主要是完成 农作物基本信息的一些操作， 包括对农作物信息的增加、修 改以及查询功能。 病害信息管理：根据不同农 作物对应的病害信息进行添 加、修改、删除和查询。
6.系统功能需求分析（2）
虫害信息管理：虫体的形状 、为害特点进行虫害信息的 添加、修改、删除和查询。 在线留言：访问者可以在线 留言，管理者进入后台，可 以恢复留言、删除留言。
远程农作物病虫害诊断专家系 统的设计与实现
1.研究概述
农作物病虫害智能监测系统设计与实现
农作物病虫害智能监测系统设计与实现第一章：引言随着农业生产的发展和技术的进步，农作物病虫害成为制约农作物生产和农民收益的一大难题。
传统的人工巡查和监测方法效率低下、成本高昂，难以满足现代农业的需求。
为了解决这一问题，农作物病虫害智能监测系统应运而生。
本文将介绍该系统的设计与实现。
第二章：系统需求分析在设计农作物病虫害智能监测系统之前，首先需要进行系统需求分析。
主要包括以下几个方面：2.1 数据采集农作物病虫害智能监测系统需要收集各项与农作物病虫害相关的数据，如气象数据、土壤湿度数据、病虫害监测数据等。
通过数据采集可以实时了解农作物生长环境，以及病虫害的发生情况。
2.2 数据处理与分析采集到的数据需要进行处理与分析，以便得出有用的信息。
数据处理与分析可以应用机器学习和数据挖掘等技术，通过建立模型对农作物病虫害进行预测、分类和识别等。
2.3 系统可视化与用户交互农作物病虫害智能监测系统需要提供可视化的界面，以便用户能够直观地了解农作物病虫害的情况。
同时，用户需要能够通过系统进行操作和交互，如设置报警阈值、查看历史数据等。
第三章：系统设计基于系统需求分析，本章将介绍农作物病虫害智能监测系统的设计。
3.1 系统架构农作物病虫害智能监测系统可以采用分布式架构，包括传感器节点、数据中心和用户端。
传感器节点用于采集农作物病虫害相关的数据，数据中心负责数据处理与分析，用户端提供界面与用户交互。
3.2 传感器选择与部署为了收集农作物病虫害的数据，需要选择合适的传感器并将其部署在农田中。
传感器可以包括气象传感器、土壤湿度传感器、光照传感器等。
传感器的选择应根据具体的农作物和病虫害的特点进行。
3.3 数据处理与分析采集到的数据需要进行处理与分析。
数据处理可以使用一些常见的算法和技术，如数据清洗、特征提取、统计分析等。
数据分析可以应用机器学习和数据挖掘等方法，通过建立模型进行预测和分类等。
3.4 系统可视化与用户交互农作物病虫害智能监测系统需要提供可视化的界面，以便用户能够直观地了解农作物病虫害的情况。
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文献综述
论文题目远程农作物病虫害诊断专家系统的设计与实现系别_____ ______ _
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2012年 04月22 日
文献综述
一、针对农作物病虫害诊断系统的研究
病虫害诊断目前已经在农业领域中得到了广泛的应用，作为一种有别于传统的专家到田里诊断病虫害的新型方式，病虫害诊断代替专家走向田里，在收集知识、整理规则、推理诊断等各个方面均有突出的表现，能正确诊断病虫害。
目前已经有很多人对其各个环节进行了大量的研究与设计。
从远程农作物病虫害诊断应用的时间上可以分为“诊断前”和“诊断”两个阶段。
对于诊断前，病虫害诊断需要进行收集整理知识，构建知识库；诊断需要进行根据用户输入的事实，从知识库中读取有用的规则来推理诊断。
1、针对诊断前的相关研究
在诊断前需要对专家系统、专家系统的结构进行研究：
参考文献[1]对农业专家系统做了详细的介绍，给出了农业专家系统的定义：它是运用知识表示、推理、知识获取等技术，总结农业专家的宝贵经验、实验数据及数学模型，建造起来的计算机农业软件系统；农业专家系统可应用于农业的各个领域，如作物栽培、植物保护、配方施肥、农业经济效益分析、市场销售管理等。
利用系统工程和软件工程的理论和方法，应用先进的软件制作工具，制作出一套果树病虫害测报与防治技术的专家系统软件。
该专家系统由三套软件组成，即林果病虫害防治技术专家咨询系统、昆虫图像处理及计算机视觉系统、果树害虫辅助鉴定多媒体专家系统。
该套系统软件具有果树害虫的自动识别，害虫的辅助鉴定等害虫鉴定功能，同时其具有浏览、查询、知识学习、病虫害的预防、防治策略、资料输入、资料输出等果树病虫害测报与防治功能。
专家系统是模拟人类专家运用他们所知道的知识和经验来解决实际问题的方法、技巧和步骤。
专家系统具有：启发性、透明性和灵活性等特点。
选择什么结构最为合适，要根据应用环境和所要做的任务来确定。
选择的系统结构，与专家系统的适用性和效率紧密相连。
针对专家系统的结构问题，参考文献[2]给出了具体的阐述，总结出了专家系统的基本结构包括知识库、推理机、全局数据库、人机接口、解释器等五个部分，并对这五个部分的功能做出具体的解释。
针对知识获取问题，传统的农业专家到田里诊断农作物病虫害，没有知识库，专家根据农作物生长状态直接给出结论。
但在专家系统中，设计师需要向有关专家收集知识，把知识转换成另一种表示形式，经过编辑、编译送入知识库，这就涉及到知识库构建的问题。
参考文献[3]提出了知识获取是一件相关困难的工作，被公认是专家系统建造中的一个“瓶颈”问题，知识获取的目的是为专家系统获取知识、建立健全完善、有效的知识库。
后期可以对构建好的知识库进行维护和完善。
2、针对诊断过程中相关研究
参考文献[4]将CBR技术引入到蔬菜病虫害诊断中, 解决蔬菜病虫害诊断专家系统在知识获取上存在的瓶颈问题。
针对农业专家在对病虫害诊断时的思维过程和CBR基本原理的一致性, 构建了CBR的蔬菜病虫害诊治专家系统，为蔬菜病虫害诊断问题开辟了一条新的途径,将其应用到蔬菜病虫害的防治工作中,不能使广大菜农独立完成病虫害的防治工作,而且,由CBR具有能够对未知案例进行推理得出新结论的功能,也能够辅助农业专家对复杂问题进行诊断和防治。
对生产实践具有重要意义。
推理机的设计是农作物病虫害诊断系统的重要部分，推理机的模型有正向推理、反向推理和双向推理三中典型策略。
每种策略都有他们的优缺点，在参考文献[5]提出了反向推理的基本思想：首先选定一个假设目标，然后寻找支持该假设的证据，若所需的证据都能找到，则说明原假设是成立的；若无论如何都找不到所需要的证据，则说明原假设不成立，此时需要另外选定新的假设。
与正向推理相比，反向推理的主要优点是不必使用与目标无关的知识，目的性强，同时它还有利于向用户提供解释。
反向推理的缺点是在选择初始目标时具有很大的盲目性，若假设不正确，就有可能需要多次提出假设，影响了系统的效率。
反向推理比较适合结论单一或直接提出结论要求证实的系统。
3、专家数据库的研究
针对专家系统数据库的研究，参考文献[6]中指出：此类系统是专家系统与数据库相连接的组合系统，其中专家系统的作用是改善对数据库的存取和解释能力，更方便地实现对数据库有关信息的利用。
参考文献[7]对研制了北京地区蔬菜病虫害远程诊治专家系统VPRDES。
该系统对实时推广北京地区主要蔬菜病虫害的无公害治理技术、促进农户合理用药、提高蔬菜产品的安全性等具有重要作用。
根据知识库与数据库的比较，数据库中的规则通常是隐含于数据结构或完整性约束中，而知识库中的规则主要通过某种知识表示方式，与事实一样显示的表达出来。
参考文献：
[1] 李志红. 计算机辅助决策技术在蔬菜生产及害虫治理中的应用研究. 中国农业大学博士学位论文，1997.
[2] 林尧瑞，张钹，石纯一等.专家理论与实践 [M].清华大学出版社.1998：89-93.
[3] 尹朝庆，尹皓.人工智能与专家系统.中国水利水电出版社.2001：177.
[4] 刘鹤,李东明,陈桂.基于CBR的蔬菜病虫害诊治专家系统的研究.安徽农业科学, Journ al ofAnhu iAgr.i Sc.i 2010, 38( 27) : 15380- 15381, 15413.
[5] 宫雷光，陈守礼.专家系统设计使用指南.吉林大学出版社，1986:103-132.
[6] 郑永利，程家安，章华强. 专家系统及其在植保领域中的应用与发展. 中国稻米，2004（2）：31-33
［7］邵刚，李志红,王维瑞等. 北京地区蔬菜病虫害远程诊治专家系统VPRDES的研制. 植物保护, 2006，32（1）: 51-54.
［8］李晓强，崔德光.基于关系数据库的知识库结构设计[J].计算机工程与应用，2001:102-110
［9］张宝峰. 中国检疫性有害生物信息管理与辅助鉴定系统的研究. 中国农业大学研究生院硕士学位论文, 2003
[10] 肖艳华，下青兰、毕业莉等.吉林省实施“农技110”信息服务模式的探讨.农业网络信息.2006（10）:26-29.
[11] 赵春江等.基于Struts框架的农业专家系统研究.计算机应用研究.2005（9）:10-30.
[12] 杨宝祝等.农业专家系统开发平台的研究现状及发展趋势.中国农学通报.2006（6）.
[13] B.G.Buchaman,and Feigenbaum,E.A.DENDRAL and Meta-DENDRAL:Their Applications Dimension,Artificial Intelligence,1978,11:5-24.
[14] 肖杭，张秀彬，周培，申广荣.基于GIS及混合模式的生态农业管理信息系统[J].福建农林大学学报（自然科学版），2007,36(3)：323-327
[15] 孙冠英，陈学新，程家安等.基于网络的进出境植物检疫信息管理和辅助决策系统.
浙江大学学报（农业与生命科学版）.2003：407-413.
[16] Giarraiano J，Riley G（印鉴，刘星成，汤庸，译）.专家系统原理与编程[M].北京：机械工业出版社，2000:15-18
[17] 徐恩普.知识工程与专家系统.东南大学出版社，1996
[18] El-Sayed El-Azhary, Hesham A. Hassan, Rafea A. Pest Control Expert System for Tomato (PCEST). Knowledge and Information Systems, 2000（2）:242-257.
[19] 张全寿.专家系统建造原理及方法.北京：中国铁道出版社，1992:92-101.
[20] 王珊，萨师煊.数据库系统概论（第四版）.高等教育出版社.2006:50-65.
[21] Kaili Watson .C#2005数据库编程经典教程[M].人民邮电出版社.2007:24-54
[22] 武文，赵长保，农业现代化与现代农业——《农业现代化问题研究综述》之一
[23] 于洪飞，戴俊英.世界持续农业的进展对中国农业发展的影响.农业现代化研究，1995,16（1）
[24] 张优良.农业专家系统及发展方向探讨.青海农技推广，2002年第3期，18,25
[25] 李明树.以农业专家系统为突破口积极推进智能化农业信息技术的应用示范工程[J].计算机与农业，2000，（5）：20-21
[26] 朱凤林.农业专家系统的应用与发展[J].厦门科技，1992，(5):30
[27] 熊范纶.雄风专家系统开发工具[M].北京：清华大学出版社，1999.4
[28] 陈亚兵，孙济庆.基于知识库的专家咨询系统设计与实现.计算机工程，2007，33(16)：190-198
[29] 张白一，崔尚森.基于Web的汽车故障检测专家系统的设计.长安大学学报（自然科学版），2006,26（2）：70-80
[30] 黄红桃.专家系统开发平台的对比.电脑知识与技术，2005,10:133-134。