内容简介：

   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。

目  录：

第1章绪论/1

1.1农业智能决策综述/1

1.1.1农业智能决策的定义/1

1.1.2农业智能决策的应用意义与应用情况/2

1.1.3农业智能决策面临的挑战/4

1.2农业智能决策的技术研究领域/5

1.2.1知识表示/5

1.2.2知识推理/6

1.2.3计算智能/6

1.2.4专家系统/7

1.2.5机器学习/7

1.2.6机器视觉/8

1.2.7机器人学/9

1.2.8大数据技术/10

1.2.9自然语言处理/10

第2章知识推理/12

2.1知识推理的基本概念/12

2.2知识推理的关键技术/13

2.2.1知识表示/13

2.2.2逻辑推理/14

2.2.3规则推理/15

2.2.4语义网络/16

2.2.5不确定性推理/18

2.2.6本体论/19

2.2.7机器学习与深度学习/20

2.3知识推理的农业应用/21

2.3.1农业跨媒体检索与智能问答/21

2.3.2农业语义检索/22

2.3.3农业个性化推荐和决策支持/24

第3章专家系统/25

3.1专家系统的基本概念/25

3.1.1专家系统的概念/25

3.1.2专家系统的产生和发展/25

3.2专家系统的类型/27

3.2.1基于规则的专家系统/27

3.2.2基于框架的专家系统/27

3.2.3基于本体论的专家系统/28

3.3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/33

4.1机器学习的基本概念/33

4.1.1机器学习的定义/33

4.1.2机器学习的发展历史/33

4.2机器学习的关键技术/36

4.2.1归纳学习/36

4.2.2类比学习/38

4.2.3神经学习/39

4.2.4知识发现/40

4.2.5深度学习/41

4.3机器学习的农业应用/42

4.3.1作物管理/42

4.3.2畜牧业管理/45

4.3.3土壤性质/46

第5章机器视觉/48

5.1机器视觉的基本概念和发展历程/48

5.1.1基本概念/48

5.1.2发展历程/50

5.2机器视觉的关键技术/50

5.2.1图像采集系统/50

5.2.2图像处理技术/53

5.3机器视觉的农业应用/58

5.3.1作物病虫害诊断/58

5.3.2农作物的无损检测/60

5.3.3畜禽行为分析/62

5.3.4渔业智能养殖应用/64

第6章大数据技术/68

6.1大数据的基本概念/68

6.1.1大数据的概念和特征/68

6.1.2大数据技术的内容和特征/69

6.2大数据的关键技术/70

6.2.1大数据采集/70

6.2.2大数据存储/73

6.2.3大数据计算/75

6.2.4大数据挖掘/76

6.2.5大数据可视化/77

6.3大数据技术的农业应用/81

6.3.1大数据在精准农业中的应用/81

6.3.2大数据在遥感监测中的应用/82

6.3.3大数据在农业农村综合服务中的应用/84

6.4国内农业领域相关数据资源分布/84

第7章自然语言处理/88

7.1自然语言处理的基本概念/88

7.1.1自然语言处理的概念和定义/88

7.1.2自然语言处理的研究领域/88

7.1.3自然语言处理的研究方法/91

7.2自然语言处理的关键技术/93

7.2.1词法分析/93

7.2.2句法分析/94

7.2.3机器翻译技术/95

7.3自然语言处理的农业应用/96

第8章农业机器人/101

8.1农业机器人的基本概念/101

8.1.1基本概念/101

8.1.2农业机器人的产业需求/101

8.2农业机器人的主要类别/102

8.2.1农业机器人的发展阶段/102

8.2.2大田农业机器人/102

8.2.3果园农业机器人/105

8.2.4设施农业机器人/108

8.2.5畜禽养殖类机器人/110

8.3农业机器人的关键技术/111

8.3.1信息智能感知技术/111

8.3.2智慧决策与智能控制技术/112

8.3.3灵巧机械手、臂精准作业技术/114

8.3.4自主导航稳定行走技术/115

8.3.5云边端协同的农业机器人系统/115

8.4农业机器人的应用/116

第9章大田种植智能决策/119

9.1大田种植智能决策的研究背景/119

9.2大田种植智能决策的需求/120

9.3大田种植智能决策的关键技术/121

9.3.1农业无人机技术/121

9.3.2农业遥感技术/123

9.3.3作物模拟模型技术/126

9.3.4农机智能作业技术/128

9.4大田种植智能决策的应用案例/132

9.4.1无人农场/132

9.4.2数字果园/134

9.4.3天然橡胶数字平台/137

第10章设施种植智能决策/140

10.1设施种植业的发展情况/140

10.2设施种植智能决策的关键技术/142

10.2.1设施种植环境控制技术/143

10.2.2设施种植疾病预防技术/145

10.2.3设施种植智能装备技术/147

10.3设施种植智能决策的应用案例/149

10.3.1现代设施育苗中心/149

10.3.2植物工厂/150

第11章畜禽养殖智能决策/154

11.1畜禽养殖智能决策的需求/154

11.2畜禽养殖智能决策的关键技术/155

11.2.1畜禽养殖环境智能感知技术/155

11.2.2畜禽养殖环境控制技术/156

11.2.3畜禽养殖疾病预防技术/157

11.2.4畜禽养殖智能装备技术/159

11.3畜禽养殖智能决策的应用案例/160

11.3.1生猪养殖智能决策/160

11.3.2禽蛋养殖智能决策/162

11.3.3蜜蜂养殖智能决策/167

第12章水产养殖智能决策/172

12.1水产养殖智能决策的需求/172

12.2水产养殖智能决策的应用/176

12.2.1水产养殖水质检测与控制/176

12.2.2水产养殖智能识别/181

12.2.3鱼类养殖智能饲喂/183

12.2.4鱼类病害智能诊断/186

参考文献/190

编辑推荐：

   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。

作者介绍：

   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。