云制造环境下复杂重型装备制造服务信息管理与应用研究

这是一篇关于云制造,服务信息,复杂重型装备,本体推理,图数据模型的论文, 主要内容为随着新兴智能技术与传统制造业快速融合,信息透明化,智能高效化,过程可视化,资源共享化等诸多信息化实现方案成为复杂重型装备制造业的发展趋势。而在复杂重型装备制造行业在向云制造模式转型的过程中,面临着对制造服务信息获取、存储、处理和应用的诸多领域内的具体应用问题。制造服务信息管理与应用为复杂重型装备制造服务进入云制造平台的数据支撑,是实现平台可用性的重要前提。为解决此问题,本文针对复杂重型装备制造服务信息的管理与应用展开了研究,主要的研究内容如下:第一,分析了复杂重型装备制造服务的特征及其云制造模式下对制造服务信息管理需求,研究了制造服务管理信息分类方案及其获取与存储方案,提出了复杂重型装备制造服务信息集成方案与应用方案。第二,为解决复杂重型装备制造服务基本信息描述过程中的语义歧义、描述不完整、信息重复等问题,本文使用本体技术来管理制造服务基本信息。构建了复杂重型装备制造资源信息描述模型和制造服务本体模型,实现了本体实例导入;对制造服务本体源信息和推理信息进行了查询和推理,对类别信息的语义语法信息校验并完成了服务实例的自动分类;最后提出基于本体推理的复杂重型装备制造服务调度方法,实现了制造服务基本信息在自动调度上的应用。第三,为解决复杂重型装备制造服务状态信息更新频繁、数据量大、关联性强而造成的信息管理过程中的信息存储、查询和处理的低效性问题。本文使用图数据模型对复杂重型装备制造服务状态信息进行管理。为此,构建了复杂重型装备制造服务图数据模型,实现了对制造服务信息的更新、存储和查询。并提出了图数据模型下的制造服务质量的计算预测模型。最后提出了基于历史数据的多指标优先级复杂重型装备制造服务优选方法,并在图数据库中实现了优选应用。第四,使用微服务架构来开发复杂重型装备制造服务信息平台,设计了服务信息平台的总体架构,最后对制造服务信息平台的底层数据库进行了设计。

基于本体的末端物流信息推荐系统研究

这是一篇关于末端物流,信息推荐,用户兴趣,本体推理,系统分析与设计的论文, 主要内容为得益于电商平台的快速崛起和疯狂扩张,快递行业近年也迎来了爆发式增长,自2014年我国快递业务量突破100亿件超过美国以来,已连续八年稳居世界第一。然而,快递业务量的急剧增长也给物流配送带来了巨大压力。一方面,由于物流配送过程中承担“最后一公里”配送业务的主体众多,服务水平参差不齐,并且存在着消费者配送需求与物流服务供给侧不匹配、服务质量和配送成本对抗等问题,导致物流服务商提供的配送服务质量不高。另一方面,随着居民生活质量的不断提升,消费者对于快递末端配送的要求也在逐步提高,客户在关注物流服务商提供的配送服务能满足快递可达性和配送时效性基础上,还看重配送过程中能否提供更加便捷、贴合客户需求的个性化配送服务。因此,为了顺应消费者不断提高的物流服务要求,改善末端物流配送的服务水平和服务质量,增强客户服务满意度,本文对末端物流配送领域的客户需求和个性化配送信息推荐展开了深入研究。首先,本文对末端物流配送领域相关文献进行查阅分析,明确当前末端物流配送服务面临的现状,同时采用问卷方式对末端物流配送涉及的主体客户进行需求调研,针对调研结果总结归纳出当前末端物流配送存在的问题与不足。在此基础上,挖掘客户在末端物流信息服务系统中功能性方面的深层次需求。其次,在明确末端物流信息服务功能性需求基础上,设计一种末端物流信息推荐系统。该系统采用表现层、业务逻辑层和数据层为主体的三层架构,结合系统架构和系统功能性需求,划分出以配送服务推荐为核心的主要功能模块,并对该系统所涉及的数据库进行设计。再次,对配送服务推荐模块中的关键核心技术展开研究,提出一种融合本体与用户兴趣的末端物流信息推荐方法。该方法采用向量空间模型的方式构建用户兴趣模型,用以表示用户在配送服务方面的个性化兴趣倾向,并根据用户模型中的用户属性信息划分出不同的用户群体。同一群体中的用户往往在配送服务兴趣倾向上具备一定共性,因此借用协同过滤的思想计算出用户对各项配送服务的兴趣度,并根据兴趣度高低排序,由此产生初始的配送服务推荐结果。该方法引入末端物流配送领域本体的规则推理,根据物流包裹信息过滤和匹配出适用的配送服务,与初始推荐结果结合形成最终的末端物流配送服务推荐,通过设计案例验证了方法的有效性。最后,本文对分析和设计的末端物流信息推荐系统的个性化推荐功能实现效果进行了展示,并设计功能用例测试了系统核心功能的正确性。本文的研究在理论层面上,完成了末端物流配送领域的用户兴趣建模,并在此基础上提出了适用于末端物流配送的信息推荐方法,该推荐方法不仅考虑了用户的兴趣倾向,还融入了末端物流领域本体的规则推理进行服务匹配和推荐,为物流服务领域的信息推荐提供了新的研究思路和理论支撑。在应用层面上,本文挖掘分析出了客户在末端物流配送信息服务上的深层次需求,并在此基础上设计和实现了末端物流信息推荐系统,有助于丰富物流企业信息系统和相关平台所提供的服务内容和功能扩展,为我国物流快递企业提高配送服务水平,提升客户服务满意度并增加用户黏度提供指导和建议。

基于本体的末端物流信息推荐系统研究

这是一篇关于末端物流,信息推荐,用户兴趣,本体推理,系统分析与设计的论文, 主要内容为得益于电商平台的快速崛起和疯狂扩张,快递行业近年也迎来了爆发式增长,自2014年我国快递业务量突破100亿件超过美国以来,已连续八年稳居世界第一。然而,快递业务量的急剧增长也给物流配送带来了巨大压力。一方面,由于物流配送过程中承担“最后一公里”配送业务的主体众多,服务水平参差不齐,并且存在着消费者配送需求与物流服务供给侧不匹配、服务质量和配送成本对抗等问题,导致物流服务商提供的配送服务质量不高。另一方面,随着居民生活质量的不断提升,消费者对于快递末端配送的要求也在逐步提高,客户在关注物流服务商提供的配送服务能满足快递可达性和配送时效性基础上,还看重配送过程中能否提供更加便捷、贴合客户需求的个性化配送服务。因此,为了顺应消费者不断提高的物流服务要求,改善末端物流配送的服务水平和服务质量,增强客户服务满意度,本文对末端物流配送领域的客户需求和个性化配送信息推荐展开了深入研究。首先,本文对末端物流配送领域相关文献进行查阅分析,明确当前末端物流配送服务面临的现状,同时采用问卷方式对末端物流配送涉及的主体客户进行需求调研,针对调研结果总结归纳出当前末端物流配送存在的问题与不足。在此基础上,挖掘客户在末端物流信息服务系统中功能性方面的深层次需求。其次,在明确末端物流信息服务功能性需求基础上,设计一种末端物流信息推荐系统。该系统采用表现层、业务逻辑层和数据层为主体的三层架构,结合系统架构和系统功能性需求,划分出以配送服务推荐为核心的主要功能模块,并对该系统所涉及的数据库进行设计。再次,对配送服务推荐模块中的关键核心技术展开研究,提出一种融合本体与用户兴趣的末端物流信息推荐方法。该方法采用向量空间模型的方式构建用户兴趣模型,用以表示用户在配送服务方面的个性化兴趣倾向,并根据用户模型中的用户属性信息划分出不同的用户群体。同一群体中的用户往往在配送服务兴趣倾向上具备一定共性,因此借用协同过滤的思想计算出用户对各项配送服务的兴趣度,并根据兴趣度高低排序,由此产生初始的配送服务推荐结果。该方法引入末端物流配送领域本体的规则推理,根据物流包裹信息过滤和匹配出适用的配送服务,与初始推荐结果结合形成最终的末端物流配送服务推荐,通过设计案例验证了方法的有效性。最后,本文对分析和设计的末端物流信息推荐系统的个性化推荐功能实现效果进行了展示,并设计功能用例测试了系统核心功能的正确性。本文的研究在理论层面上,完成了末端物流配送领域的用户兴趣建模,并在此基础上提出了适用于末端物流配送的信息推荐方法,该推荐方法不仅考虑了用户的兴趣倾向,还融入了末端物流领域本体的规则推理进行服务匹配和推荐,为物流服务领域的信息推荐提供了新的研究思路和理论支撑。在应用层面上,本文挖掘分析出了客户在末端物流配送信息服务上的深层次需求,并在此基础上设计和实现了末端物流信息推荐系统,有助于丰富物流企业信息系统和相关平台所提供的服务内容和功能扩展,为我国物流快递企业提高配送服务水平,提升客户服务满意度并增加用户黏度提供指导和建议。

基于本体的末端物流信息推荐系统研究

这是一篇关于末端物流,信息推荐,用户兴趣,本体推理,系统分析与设计的论文, 主要内容为得益于电商平台的快速崛起和疯狂扩张,快递行业近年也迎来了爆发式增长,自2014年我国快递业务量突破100亿件超过美国以来,已连续八年稳居世界第一。然而,快递业务量的急剧增长也给物流配送带来了巨大压力。一方面,由于物流配送过程中承担“最后一公里”配送业务的主体众多,服务水平参差不齐,并且存在着消费者配送需求与物流服务供给侧不匹配、服务质量和配送成本对抗等问题,导致物流服务商提供的配送服务质量不高。另一方面,随着居民生活质量的不断提升,消费者对于快递末端配送的要求也在逐步提高,客户在关注物流服务商提供的配送服务能满足快递可达性和配送时效性基础上,还看重配送过程中能否提供更加便捷、贴合客户需求的个性化配送服务。因此,为了顺应消费者不断提高的物流服务要求,改善末端物流配送的服务水平和服务质量,增强客户服务满意度,本文对末端物流配送领域的客户需求和个性化配送信息推荐展开了深入研究。首先,本文对末端物流配送领域相关文献进行查阅分析,明确当前末端物流配送服务面临的现状,同时采用问卷方式对末端物流配送涉及的主体客户进行需求调研,针对调研结果总结归纳出当前末端物流配送存在的问题与不足。在此基础上,挖掘客户在末端物流信息服务系统中功能性方面的深层次需求。其次,在明确末端物流信息服务功能性需求基础上,设计一种末端物流信息推荐系统。该系统采用表现层、业务逻辑层和数据层为主体的三层架构,结合系统架构和系统功能性需求,划分出以配送服务推荐为核心的主要功能模块,并对该系统所涉及的数据库进行设计。再次,对配送服务推荐模块中的关键核心技术展开研究,提出一种融合本体与用户兴趣的末端物流信息推荐方法。该方法采用向量空间模型的方式构建用户兴趣模型,用以表示用户在配送服务方面的个性化兴趣倾向,并根据用户模型中的用户属性信息划分出不同的用户群体。同一群体中的用户往往在配送服务兴趣倾向上具备一定共性,因此借用协同过滤的思想计算出用户对各项配送服务的兴趣度,并根据兴趣度高低排序,由此产生初始的配送服务推荐结果。该方法引入末端物流配送领域本体的规则推理,根据物流包裹信息过滤和匹配出适用的配送服务,与初始推荐结果结合形成最终的末端物流配送服务推荐,通过设计案例验证了方法的有效性。最后,本文对分析和设计的末端物流信息推荐系统的个性化推荐功能实现效果进行了展示,并设计功能用例测试了系统核心功能的正确性。本文的研究在理论层面上,完成了末端物流配送领域的用户兴趣建模,并在此基础上提出了适用于末端物流配送的信息推荐方法,该推荐方法不仅考虑了用户的兴趣倾向,还融入了末端物流领域本体的规则推理进行服务匹配和推荐,为物流服务领域的信息推荐提供了新的研究思路和理论支撑。在应用层面上,本文挖掘分析出了客户在末端物流配送信息服务上的深层次需求,并在此基础上设计和实现了末端物流信息推荐系统,有助于丰富物流企业信息系统和相关平台所提供的服务内容和功能扩展,为我国物流快递企业提高配送服务水平,提升客户服务满意度并增加用户黏度提供指导和建议。

网络攻击预测及防御方案生成系统研究与实现

这是一篇关于网络安全,知识图谱,支持向量机,本体推理的论文, 主要内容为互联网的蓬勃发展,为日常生活带来更多便利的同时,各类网络软件或系统的漏洞也随之增多。这些漏洞一旦被网络攻击者利用,会对绝大多数互联网用户产生十分严重的影响。因此,面对日益剧增的网络威胁,网络安全研究员更加重视对网络中异常流量的分析,使用机器学习算法构建异常流量分析模型实现对网络攻击的预测。目前,面对网络攻击已具有较高的识别精度,但对于识别出的网络威胁,安全研究员多数情况下仍只能依靠自身的专业水平去解决或缓解相应的网络攻击,鲜有能够针对网络攻击行为自动生成对应防御方案的模型来辅助安全研究员的决策。针对以上问题,本文研究并实现了网络攻击预测及防御方案生成系统,主要研究内容如下:(1)针对大部分网络安全知识图谱缺乏通用性的现状,本文构建了通用网络安全知识图谱,为防御方案生成提供数据支撑。首先分析海量异构的网络安全开源数据库,并使用爬虫技术爬取。然后复用统一网络安全本体,细化模式层概念,构建网络安全本体。经过数据处理后,以四元组的形式存储海量知识。最后自顶向下的构建通用网络安全知识图谱,并引入自动更新的概念及模块,实现对网络安全知识图谱的自动更新,以反应现实世界的快速变化。(2)为实现对网络攻击及其漏洞利用的预测,并为防御方案生成提供较为精确的威胁预测结果,本文参考了基于粒子群算法优化的支持向量机,在其基础上提出了基于对数自适应均值粒子群优化的支持向量机算法,应用于网络攻击及漏洞利用预测。该算法在粒子群优化算法的基础上使用对数函数动态调整惯性因子取值,并引入均值函数优化速度更新方程。与多个算法在常用数据集中进行比较分析,所提算法在精度及时间等方面表现得更好。依托于林肯实验室的公开数据集,本文将该算法应用于网络攻击及其漏洞利用预测,在两个领域中均有较好的预测表现。(3)为在面对漏洞利用类网络威胁时,自动生成可靠的防御方案,本文提出了一种基于本体推理的防御方案生成方法。基于语义网规则语言设计了防御方案推理规则,该方法针对网络攻击可能利用的漏洞,结合防御方案推理规则在本文构建的网络安全知识图谱上推理出可行的防御方案,为网络安全威胁对抗提供支撑。最后在实验中验证了提出的防御方案生成方法的可行性。(4)为验证本文提出的网络攻击及漏洞利用预测模型和防御方案生成方法的可行性,本文设计并实现了一套网络攻击预测及防御方案生成系统。该系统结合了网络安全知识图谱、网络攻击预测模型、漏洞利用预测模型及防御方案生成方法。经过实验验证与分析,表明了该系统较为准确的预测出异常流量及其可能利用的漏洞,并能根据漏洞生成相对应的防御方案,具有实践应用背景。

云制造环境下复杂重型装备制造服务信息管理与应用研究

这是一篇关于云制造,服务信息,复杂重型装备,本体推理,图数据模型的论文, 主要内容为随着新兴智能技术与传统制造业快速融合,信息透明化,智能高效化,过程可视化,资源共享化等诸多信息化实现方案成为复杂重型装备制造业的发展趋势。而在复杂重型装备制造行业在向云制造模式转型的过程中,面临着对制造服务信息获取、存储、处理和应用的诸多领域内的具体应用问题。制造服务信息管理与应用为复杂重型装备制造服务进入云制造平台的数据支撑,是实现平台可用性的重要前提。为解决此问题,本文针对复杂重型装备制造服务信息的管理与应用展开了研究,主要的研究内容如下:第一,分析了复杂重型装备制造服务的特征及其云制造模式下对制造服务信息管理需求,研究了制造服务管理信息分类方案及其获取与存储方案,提出了复杂重型装备制造服务信息集成方案与应用方案。第二,为解决复杂重型装备制造服务基本信息描述过程中的语义歧义、描述不完整、信息重复等问题,本文使用本体技术来管理制造服务基本信息。构建了复杂重型装备制造资源信息描述模型和制造服务本体模型,实现了本体实例导入;对制造服务本体源信息和推理信息进行了查询和推理,对类别信息的语义语法信息校验并完成了服务实例的自动分类;最后提出基于本体推理的复杂重型装备制造服务调度方法,实现了制造服务基本信息在自动调度上的应用。第三,为解决复杂重型装备制造服务状态信息更新频繁、数据量大、关联性强而造成的信息管理过程中的信息存储、查询和处理的低效性问题。本文使用图数据模型对复杂重型装备制造服务状态信息进行管理。为此,构建了复杂重型装备制造服务图数据模型,实现了对制造服务信息的更新、存储和查询。并提出了图数据模型下的制造服务质量的计算预测模型。最后提出了基于历史数据的多指标优先级复杂重型装备制造服务优选方法,并在图数据库中实现了优选应用。第四,使用微服务架构来开发复杂重型装备制造服务信息平台,设计了服务信息平台的总体架构,最后对制造服务信息平台的底层数据库进行了设计。

基于本体的末端物流信息推荐系统研究

这是一篇关于末端物流,信息推荐,用户兴趣,本体推理,系统分析与设计的论文, 主要内容为得益于电商平台的快速崛起和疯狂扩张,快递行业近年也迎来了爆发式增长,自2014年我国快递业务量突破100亿件超过美国以来,已连续八年稳居世界第一。然而,快递业务量的急剧增长也给物流配送带来了巨大压力。一方面,由于物流配送过程中承担“最后一公里”配送业务的主体众多,服务水平参差不齐,并且存在着消费者配送需求与物流服务供给侧不匹配、服务质量和配送成本对抗等问题,导致物流服务商提供的配送服务质量不高。另一方面,随着居民生活质量的不断提升,消费者对于快递末端配送的要求也在逐步提高,客户在关注物流服务商提供的配送服务能满足快递可达性和配送时效性基础上,还看重配送过程中能否提供更加便捷、贴合客户需求的个性化配送服务。因此,为了顺应消费者不断提高的物流服务要求,改善末端物流配送的服务水平和服务质量,增强客户服务满意度,本文对末端物流配送领域的客户需求和个性化配送信息推荐展开了深入研究。首先,本文对末端物流配送领域相关文献进行查阅分析,明确当前末端物流配送服务面临的现状,同时采用问卷方式对末端物流配送涉及的主体客户进行需求调研,针对调研结果总结归纳出当前末端物流配送存在的问题与不足。在此基础上,挖掘客户在末端物流信息服务系统中功能性方面的深层次需求。其次,在明确末端物流信息服务功能性需求基础上,设计一种末端物流信息推荐系统。该系统采用表现层、业务逻辑层和数据层为主体的三层架构,结合系统架构和系统功能性需求,划分出以配送服务推荐为核心的主要功能模块,并对该系统所涉及的数据库进行设计。再次,对配送服务推荐模块中的关键核心技术展开研究,提出一种融合本体与用户兴趣的末端物流信息推荐方法。该方法采用向量空间模型的方式构建用户兴趣模型,用以表示用户在配送服务方面的个性化兴趣倾向,并根据用户模型中的用户属性信息划分出不同的用户群体。同一群体中的用户往往在配送服务兴趣倾向上具备一定共性,因此借用协同过滤的思想计算出用户对各项配送服务的兴趣度,并根据兴趣度高低排序,由此产生初始的配送服务推荐结果。该方法引入末端物流配送领域本体的规则推理,根据物流包裹信息过滤和匹配出适用的配送服务,与初始推荐结果结合形成最终的末端物流配送服务推荐,通过设计案例验证了方法的有效性。最后,本文对分析和设计的末端物流信息推荐系统的个性化推荐功能实现效果进行了展示,并设计功能用例测试了系统核心功能的正确性。本文的研究在理论层面上,完成了末端物流配送领域的用户兴趣建模,并在此基础上提出了适用于末端物流配送的信息推荐方法,该推荐方法不仅考虑了用户的兴趣倾向,还融入了末端物流领域本体的规则推理进行服务匹配和推荐,为物流服务领域的信息推荐提供了新的研究思路和理论支撑。在应用层面上,本文挖掘分析出了客户在末端物流配送信息服务上的深层次需求,并在此基础上设计和实现了末端物流信息推荐系统,有助于丰富物流企业信息系统和相关平台所提供的服务内容和功能扩展,为我国物流快递企业提高配送服务水平,提升客户服务满意度并增加用户黏度提供指导和建议。

基于本体的关联数据质量评估方法研究

这是一篇关于关联数据质量,本体,关联数据,本体推理的论文, 主要内容为随着语义网技术的不断发展,网络上的语义数据呈现出爆炸式的增长,知识图谱的提出和发展,让网络语义数据的研究和应用更为普遍。作为网络语义数据存储和交换的载体,关联数据的发布量和使用量也是呈指数级增长。由于网络的开放性和共享性,许多单位都将各自领域的数据通过关联数据技术发布到网络上供大家使用。但是数据发布者遵循的标准不统一,发布的关联数据其数据质量也难以保障,使得关联数据的数据质量问题成为阻碍关联数据应用的关键因素。为了减小关联数据质量问题所带来的影响,众多企业和单位都在寻求有效的关联数据质量评估的方法,很多国内外学者也纷纷加入到关联数据质量的研究中。针对关联数据质量的研究,一些专家认为关联数据质量问题本质上就是数据质量问题,而有的学者将关联数据质量单独作为一个研究方向。但是至今关联数据质量评估也没有形成标准化的评估方法。国内学者大多更专注于对关联数据质量评估方法的统计分析。为了解决关联数据质量评估中评估方法效率和集成度偏低等问题。首先,本文对关联数据、关联数据质量相关文献进行研究,对国内外的研究成果进行对比分析。认真讨论了关联数据质量评估中的关键维度,对比了关联数据质量的检测方法。其次,能够完成对关联数据可用性、延迟、吞吐量等方面的检测。再次,目前关联数据质量评估模型不规范,本文对数据质量评估模型,以及关联数据质量评估模型进行研究和分析,使用Jena按照七步法构建了用于关联数据质量评估的LDQA(ontology for Linked Data Quality Assessment)本体,LDQA可以规范关联数据质量概念,并且能够利用其推理功能进行数据挖掘,挖掘关联数据集中部分缺失数据所对应的正确数据,提高评估的准确性。最后,利用LDQA对关联数据的语义规范功能,对关联数据集中语义的准确性进行检测。同时本文使用动态规划方法和多线程技术提高评估的效率。本文以油田开发数据为背景,设计并实现了关联数据质量评估系统。该系统集成了关联数据质量不同维度的评估方法。提供了评估本体的维护界面。能够实现对本体及推理规则的维护升级。并且用户和管理人员操作入口分离,降低了系统使用的复杂度,成功实现了关联数据质量高效、准确评估。验证了本文所提出的基于本体的关联数据质量评估方法的有效性和可行性。

基于本体的水稻病虫害诊断专家系统研究

这是一篇关于水稻病虫害,诊断系统,本体建模,本体推理的论文, 主要内容为本体作为表达知识的共享概念模型，自提出以来就引起了国内外许多学者的关注，并日渐成为知识工程、知识管理、信息检索、语义Web和人工智能中的一种重要的建模工具。本研究针对南方红壤丘陵区水稻病虫害的特点和特征，采用本体开发工具Protégé建立专家知识本体，利用本体推理技术对病虫害进行诊断推理，开展了基于本体的水稻病虫害诊断专家系统研究，设计开发了原型系统。测试试验表明，系统能够较为准确地诊断出的病虫害，并给出相应病虫害防治措施。 本文重点研究水稻病虫害智能诊断系统中的三个关键技术，分别是水稻病虫害知识的概念建模、水稻病虫害知识的智能诊断推理和水稻病虫害诊断原型系统设计。研究的主要内容如下： 1.研究了基于OWL（OntologyWebLanguage）的水稻病虫害的概念建模方法。根据水稻病虫害的发生特点和知识特征，确定领域知识的建模模式，提出了基于本体的水稻病虫害知识的组织形式，采用OWL实现水稻病虫害本体知识的有效表达，构建水稻病虫害领域的本体模型。 2.研究了基于本体的水稻病虫害不确定诊断推理的方法。通过分析水稻病虫害诊断领域的特点，对本体库中的知识进行检索与匹配，提出运用基于本体推理和相似度计算相结合的方法，并利用权系数算法，实现病虫诊断推理过程，提高系统诊断的准确性。 3.研制开发了基于本体的水稻病虫害智能诊断原型系统。在MyEclipse平台环境下，采用JSP和Jena技术设计实现了水稻病虫害智能诊断系统。其中虫害诊断主要依据害虫的形态特征、危害部位和危害症状，病害诊断主要依据病斑形状、病斑颜色、危害部位和植株为害症状。系统诊断界面及防治界面友好，清晰易用。 本研究结合“十一五”国家科技支撑计划重点项目课题：红壤丘陵区双季稻专家系统的研究与应用（2009BADC4B02），围绕基于本体理论的水稻病虫害智能诊断系统设计技术开展研究，所开发的系统集诊断、防治和查询多种功能于一体，对南方红壤丘陵区水稻病虫害的诊断和防治具有很好的应用价值。