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| 編輯推薦： |
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强国必先强农，农强方能国强。《智能化农业装备技术研究丛书》由中国农业机械学会组织编写、中国工程院赵春江院士主编，内容主要围绕智能装备技术、关键核心部件技术、农业系统、基础共性技术等领域展开，旨在全面呈现我国农业科技和装备技术研究成果，为加速我国农业强国建设提供理论及技术支撑，以形成具有我国自主特色的智能化农业装备技术创新路线，促进农业现代化和乡村振兴全面推进。 本书入选2024年湖北省公益学术著作出版专项资金资助项目。
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| 內容簡介： |
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人工智能技术正在推动全球农业从传统模式迈向数字化、智能化新时代。如今，农业人工智能技术发展迅速并呈现出深度学习、跨界融合、人机协同等特征，成为农业智能决策的重要推动力。本书介绍了大数据驱动的知识学习、农业专家决策系统、农业知识模型与算法构建等关键技术，列举了机器视觉、农业机器人、机器学习等技术在种植、养殖等场景中的农业智能决策应用案例。 本书共12章，包括绪论、知识推理、专家系统、机器学习、机器视觉、大数据技术、自然语言处理、农业机器人、大田种植智能决策、设施种植智能决策、畜禽养殖智能决策、水产养殖智能决策。 本书可作为农业人工智能、农业管理科学与工程、数字农业技术、农业系统工程等学科研究人员的参考用书，也可供相关专业的学生使用。
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| 關於作者： |
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刘升平，研究员，博士生导师，中国农业科学院农业信息研究所智能农业技术研究室主任、国家现代蜂产业技术体系岗位科学家、农业农村部区块链农业应用重点实验室主任。长期从事农业信息技术领域科研工作。主持和参加国家科技支撑计划、国家“863”计划、国家现代农业产业体系、农业农村部重点项目、国家自然科学基金课题等类型的科研课题20余项。获得北京市科学技术奖、神农奖、中国农业科学院科技进步奖等奖励8项。
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| 目錄：
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目录第1章绪论/11.1农业智能决策综述/11.1.1农业智能决策的定义/11.1.2农业智能决策的应用意义与应用情况/21.1.3农业智能决策面临的挑战/41.2农业智能决策的技术研究领域/51.2.1知识表示/51.2.2知识推理/61.2.3计算智能/61.2.4专家系统/71.2.5机器学习/71.2.6机器视觉/81.2.7机器人学/91.2.8大数据技术/101.2.9自然语言处理/10第2章知识推理/122.1知识推理的基本概念/122.2知识推理的关键技术/132.2.1知识表示/132.2.2逻辑推理/142.2.3规则推理/152.2.4语义网络/162.2.5不确定性推理/182.2.6本体论/192.2.7机器学习与深度学习/202.3知识推理的农业应用/212.3.1农业跨媒体检索与智能问答/212.3.2农业语义检索/222.3.3农业个性化推荐和决策支持/24第3章专家系统/253.1专家系统的基本概念/253.1.1专家系统的概念/253.1.2专家系统的产生和发展/253.2专家系统的类型/273.2.1基于规则的专家系统/273.2.2基于框架的专家系统/273.2.3基于本体论的专家系统/283.3农业专家系统的应用/29农业智能决策目录第4章机器学习/334.1机器学习的基本概念/334.1.1机器学习的定义/334.1.2机器学习的发展历史/334.2机器学习的关键技术/364.2.1归纳学习/364.2.2类比学习/384.2.3神经学习/394.2.4知识发现/404.2.5深度学习/414.3机器学习的农业应用/424.3.1作物管理/424.3.2畜牧业管理/454.3.3土壤性质/46第5章机器视觉/485.1机器视觉的基本概念和发展历程/485.1.1基本概念/485.1.2发展历程/505.2机器视觉的关键技术/505.2.1图像采集系统/505.2.2图像处理技术/535.3机器视觉的农业应用/585.3.1作物病虫害诊断/585.3.2农作物的无损检测/605.3.3畜禽行为分析/625.3.4渔业智能养殖应用/64第6章大数据技术/686.1大数据的基本概念/686.1.1大数据的概念和特征/686.1.2大数据技术的内容和特征/696.2大数据的关键技术/706.2.1大数据采集/706.2.2大数据存储/736.2.3大数据计算/756.2.4大数据挖掘/766.2.5大数据可视化/776.3大数据技术的农业应用/816.3.1大数据在精准农业中的应用/816.3.2大数据在遥感监测中的应用/826.3.3大数据在农业农村综合服务中的应用/846.4国内农业领域相关数据资源分布/84第7章自然语言处理/887.1自然语言处理的基本概念/887.1.1自然语言处理的概念和定义/887.1.2自然语言处理的研究领域/887.1.3自然语言处理的研究方法/917.2自然语言处理的关键技术/937.2.1词法分析/937.2.2句法分析/947.2.3机器翻译技术/957.3自然语言处理的农业应用/96第8章农业机器人/1018.1农业机器人的基本概念/1018.1.1基本概念/1018.1.2农业机器人的产业需求/1018.2农业机器人的主要类别/1028.2.1农业机器人的发展阶段/1028.2.2大田农业机器人/1028.2.3果园农业机器人/1058.2.4设施农业机器人/1088.2.5畜禽养殖类机器人/1108.3农业机器人的关键技术/1118.3.1信息智能感知技术/1118.3.2智慧决策与智能控制技术/1128.3.3灵巧机械手、臂精准作业技术/1148.3.4自主导航稳定行走技术/1158.3.5云边端协同的农业机器人系统/1158.4农业机器人的应用/116第9章大田种植智能决策/1199.1大田种植智能决策的研究背景/1199.2大田种植智能决策的需求/1209.3大田种植智能决策的关键技术/1219.3.1农业无人机技术/1219.3.2农业遥感技术/1239.3.3作物模拟模型技术/1269.3.4农机智能作业技术/1289.4大田种植智能决策的应用案例/1329.4.1无人农场/1329.4.2数字果园/1349.4.3天然橡胶数字平台/137第10章设施种植智能决策/14010.1设施种植业的发展情况/14010.2设施种植智能决策的关键技术/14210.2.1设施种植环境控制技术/14310.2.2设施种植疾病预防技术/14510.2.3设施种植智能装备技术/14710.3设施种植智能决策的应用案例/14910.3.1现代设施育苗中心/14910.3.2植物工厂/150第11章畜禽养殖智能决策/15411.1畜禽养殖智能决策的需求/15411.2畜禽养殖智能决策的关键技术/15511.2.1畜禽养殖环境智能感知技术/15511.2.2畜禽养殖环境控制技术/15611.2.3畜禽养殖疾病预防技术/15711.2.4畜禽养殖智能装备技术/15911.3畜禽养殖智能决策的应用案例/16011.3.1生猪养殖智能决策/16011.3.2禽蛋养殖智能决策/16211.3.3蜜蜂养殖智能决策/167第12章水产养殖智能决策/17212.1水产养殖智能决策的需求/17212.2水产养殖智能决策的应用/17612.2.1水产养殖水质检测与控制/17612.2.2水产养殖智能识别/18112.2.3鱼类养殖智能饲喂/18312.2.4鱼类病害智能诊断/186参考文献/190
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前言 以人工智能技术为代表的新一轮科技革命和产业变革正在重构全球科技创新版图，推动各国农业发展由传统模式步入数字化、智能化新时代，机器视觉、农业机器人、机器学习等人工智能技术在农业领域的应用推动农业智能决策技术的发展进入新阶段。农业智能决策技术作为智慧农业的重要组成部分，是人工智能技术在农业领域的一次积极实践，是传统农业在人工智能助力下焕发蓬勃生机的大胆革命。 农业智能决策技术在农业领域的应用涉及种植业、畜牧业和渔业等方面，贯穿产前、产中、产后各阶段，以其独特的技术优势助力农业生产智能管理、精准管控，培育农业新质生产力，提升农业生产效率，促进农业资源的合理利用，提高农作物产量和品质，降低生产成本，改善生态环境，实现农业可持续发展，推进现代农业从数字化、机械化、自动化向智能化方向快速跃升。当前，我国农业正处于从传统农业向现代农业转型的关键阶段，发展农业智能决策技术还存在诸多挑战，加快农业智能决策基础理论与关键技术研究非常必要。 本书共12章：第1章为绪论，详细介绍农业智能决策的概念、应用、挑战和研究领域；第2章为知识推理，详细介绍知识推理概念、关键技术及在农业领域中的应用；第3章为专家系统，介绍了专家系统的概念和在不同领域中的应用情况；第4章为机器学习，介绍了机器学习的发展历史、主要方法和农业应用情况；第5章为机器视觉，介绍了机器视觉相关概念、关键技术和农业应用情况；第6章为大数据技术，介绍了大数据的获取、分析、可视化和农业应用情况；第7章为自然语言处理，介绍了相关概念、文本的处理方法和农业应用实例；第8章为农业机器人，介绍了农业机器人的发展、关键技术和适应现代产业发展的农业机器人装备；第9章为大田种植智能决策，介绍了大田种植的智能决策需求、关键应用技术和国内具有特色的大田种植智能决策模式；第10章为设施种植智能决策，介绍了设施种植的决策需求、关键技术和应用案例；第11章为畜禽养殖智能决策，介绍了畜禽养殖智能决策的需求和应用情况；第12章为水产养殖智能决策，介绍了水产养殖智能决策的需求和应用情况。 本书由刘升平、诸叶平、张杰著。刘升平负责全书的总体组织与统筹协调，承担主要章节的撰写和全书的统稿工作；诸叶平负责第1章至第6章的内容组织与撰写；张杰负责第7章至第12章的内容组织与撰写。根据研究方向和专业特长，还有以下人员分担了相关章节的撰写任务：路云涛，第3章；武威，第4章；吕纯阳，第5章；郭秀明、李路华，第7章；孙开梦、雷超凯、黄霁崴，第8章；仲晓春、胡亚南、王梦玥，第9章；仲晓春、李世娟、鄂越，第10章；杜鸣竹，第11章；岳慧丽，第12章。撰写过程中，各位成员通力协作，确保了本书内容的专业性、系统性与实用性。 本书可作为农业人工智能、农业管理科学与工程、数字农业技术、农业系统工程等学科研究人员的参考用书，也可以供相关专业的学生使用。 因时间和水平有限，书中难免存在疏漏和不足之处，敬请读者对本书提出宝贵意见和建议，我们将对本书内容不断完善。作者2024年12月
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