基于B/S架構的葡萄病害輔助決策支持系統的研發
本文是一篇決策模擬論文，本研究針對江蘇省葡萄產業存在的問題，構建基于B/S結構的葡萄病害輔助決策支持系統，利用知識圖譜和自然語言處理技術及智能決策技術相結合，通過對專業網站、專業實驗室、文獻資料的有機結合形成葡萄生產管理和病害知識圖譜，提供癥狀、病因、防治方法等相關知識，為病害診斷提供數據來源基礎。
第1章 緒論
1.1 研究背景
1.1.1 葡萄產業在江蘇省的重要地位與發展需求
作為全國重要的葡萄產區之一，葡萄產業是江蘇省農業的重要組成部分。截至2021年，江蘇省統計局數據顯示，江蘇全省葡萄栽培面積33.25千公頃，產量62.14萬噸。主要的品種是‘夏黑’、‘ 陽光玫瑰’和‘巨峰’，種植面積分別占比約38%、24%、21%。
“夏黑”葡萄早熟、無核和口感甜美的特點，市場認可度高；“陽光玫瑰”獨特的風味和優良的品質，近幾年市場表現搶眼；“巨峰”葡萄果粒大而飽滿，風味獨特。主推這些優質品種的栽培，不僅豐富了江蘇葡萄的品種結構，也提高了葡萄的市場競爭力。
葡萄業的發展也為江蘇省農業增效、農民增收做出了巨大貢獻。又如連云港市贛榆區石梁河鎮，廣泛栽培葡萄，總面積達1.5萬畝，品種達到20多種，是江蘇省的著名“葡萄之鄉”。葡萄產業的發展同時帶動了旅游業的發展，使當地形成了一種集葡萄采摘與觀光旅游為一體的生態旅游。
總之，葡萄產業在江蘇省農業經濟中的重要性越來越大，對推動江蘇省農業經濟轉型、促進農民增收、實現鄉村旅游等發揮了積極的作用。然而，隨著產業規模的持續擴大和消費者對品質要求的不斷提高，葡萄生產的精細化管理，尤其是病害的有效防控，已成為保障產業健康可持續發展的核心挑戰。
決策模擬論文怎么寫
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1.2 國內外研究現狀
1.2.1 專家知識問答研究現狀
用人工智能技術，特別是NLP和ML技術實現的專家知識問答系統，對專家知識進行自動采集、加工、存儲和運用，被應用于諸多領域。在葡萄生產管理領域，應用專家系統技術，主要在病蟲害識別技術領域，通過對圖像識別和數據分析幫助農戶識別病蟲害。除此之外，在輔助決策系統方向的研究與應用也在不斷進步，特別是大數據技術、云計算技術以及大模型技術的發展，可以獲取大量的生產數據，從而進行管理決策，輔助決策系統，但目前將應用于葡萄生產管理領域的集病蟲害識別、決策支持系統一體的綜合系統，在國內外尚屬于探索階段，具有較大的研究意義和應用價值。
國內農業知識問答系統近年來依托人工智能大模型技術實現突破。例如，中國農業科學院發布的農業通用大語言模型（2024年），聚焦農業知識問答場景，通過融合知識圖譜、向量數據庫等技術，顯著提升了回答準確率并緩解了“幻覺”問題。中國農業大學研發的“神農大模型1.0”則具備農業生產決策推理能力，覆蓋農學、園藝學等多學科知識，數據量超5000萬條。此外，基于生成式大模型（如ChatGLM、ChatGPT）的智能問答系統已應用于果蔬種植場景，通過檢索增強生成（RAG）技術優化答案質量，精準率超85%。國內系統仍面臨數據標注成本高、模型幻覺率不穩定等挑戰。
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第2章 相關理論技術
2.1 知識圖譜
知識圖譜(Knowledge Graph)是新形勢下的一種結構化語義知識圖譜，它著重于使用本體模型對現實世界中概念及概念之間的關系及其他聯系進行描述和表達。 20世紀60年代，J.R.Quilling(奎林)提出了語義網絡(Semantic Network)的概念，它使用圖形內容來表示知識，其中每個圖形節點代表一個實體或概念，每條邊代表著一條語義關系。語義網絡最大的優點是能可視化知識，但由于語義網絡沒有規定知識可視化的標準建模方法(需要自定義節點類型和關系類型)，且對于不同來源的數據缺乏統一的集成機制，因此其工程應用受到限制。知識圖譜是語義網絡技術在應用方面的擴展。它采用RDF(Resource Description Framework，資源描述框架)的標準格式形成“實體－關系－實體”的RDF三元組(主體(Subject)、謂詞(Predicate)、客體(Object)結構。其中，實體指的是具有獨立含義的現實事物，并通過謂詞形成語義關聯，具有動態的語義流轉關系，構成了語義網絡。通過實踐表明，該標準化數據模型能夠提高知識處理效率42%～65%，并更易于進行復雜關系的推理。在農業領域，知識圖譜的應用已形成初步的典范。以CGIAR為代表的國際農業研究磋商組織，通過生成氣候模式、作物基因和農藝等方面的知識圖譜，以本體（ontology）為基礎構建DSS。中國也有“農業知識圖譜”的相關平臺，將種子、植物病害和市場信息關聯，實現智慧農業。本文利用知識圖譜的技術將病害知識分解后形成標準化的三元組結構，便于知識圖譜的可視化。
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2.2 分詞
分詞是自然語言處理中重要的第一步，同時也有利于做進一步的詞性標注、句法分析、文本分析等[16]。英文的文本處理一般沒有分詞的需求，除在一些特殊情況下，單詞之間由空格間隔。但中英文的最大不同在于，中文文本的書寫是以字為單位，而不是以詞為單位，因此分詞技術在中文自然語言處理中的地位和難度遠超英文[17]。
中文分詞面臨以下難點：中文表達形式復雜，存在二字詞、三字詞、四字詞等各種不同形式，所以詞匯數量巨大；中詞的組合和排列搭配具有各種可能性，使得結果具有多樣性；同一詞語在不同的上下文中具有不同含義，使得分詞更加復雜化；中文中存在著大量未登錄詞，即詞典中沒有的詞，也使得分詞工作變得更加困難。
在諸多的中文分詞工具中，Jieba分詞器性能最佳、功能最全。 Jieba分詞器是基于Python語言開發的中文分詞組件，由Python第三方庫Jieba提供[16]。Jieba分詞器通過加載用戶自定義的詞典和詞典（包含大量的中文詞匯和詞頻）構建Trie樹型分詞模型，對文本中的所有可能切分組合，利用動態規劃算法搜索基于詞頻的最大切分組合，從而實現了準確高效的分詞。
Jieba分詞器提供了三種模式：精確模式、全模式和搜索引擎模式[18]。精確模式盡可能精確地切分句子，用于文本分析；全模式會將句子中所有可能成詞的詞語都掃描一遍，具有很快的分詞速度，但同時也出現了歧義；搜索引擎模式則在精確模式的基礎上，再次對長詞進行切分，以提高召回率，適合于搜索引擎分詞。
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第3章 葡萄知識圖譜構建 ............................ 16
3.1 知識圖譜構建流程 ........................................... 16
3.2 知識圖譜數據構建 ............................ 16
第4章 輔助決策支持系統的設計與實現 ....................... 22
4.1 系統概述 ........................... 22
4.2 需求分析 ..................... 23
第5章 總結與展望 .............................. 38
5.1 總結 ................................ 38
5.2 展望 ................................... 38
第4章 輔助決策支持系統的設計與實現
4.1 系統概述
葡萄病害輔助決策支持系統，運用人工智能領域專業技術，集成大模型技術、圖像處理、網絡爬蟲、數據處理、Web 開發、數據庫技術等多方面技術，匯集葡萄生產管理、病害相關領域專業知識。系統通過構建葡萄知識圖譜，并以此為基礎建立知識問答系統。 在輔助決策方面，系統將圖像識別與知識問答功能相結合，以智能化、專業化手段幫助農業人員快速判斷當前病害情況，降低種植人員的學習成本，為種植人員制定及時有效的治療方案提供輔助決策，可以在一定程度上提高種植人員的施藥準確率，減少農藥的不必要浪費，降低病害對果樹造成的危害，提升葡萄的產量和品質。系統整體頁面如下圖：
決策模擬論文參考
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第5章 總結與展望
5.1 總結
本研究針對江蘇省葡萄產業存在的問題，構建基于B/S結構的葡萄病害輔助決策支持系統，利用知識圖譜和自然語言處理技術及智能決策技術相結合，通過對專業網站、專業實驗室、文獻資料的有機結合形成葡萄生產管理和病害知識圖譜，提供癥狀、病因、防治方法等相關知識，為病害診斷提供數據來源基礎。在應用上，結合自然語言處理和圖像處理技術，對病害診斷結果進行快速判斷、推薦藥物使用以及專家虛擬咨詢等主要功能的開發，保證了輔助決策支持系統的快速性和科學性，最終目的是在葡萄種植業上驗證信息技術和農業管理的實際效果，尋求將傳統農業轉向基于數據驅動的數據農業的范式轉移，產生廣泛的社會和經濟效益。
參考文獻（略）
