Zeitschrift für Computertechnik und Informationstechnologie

Entwicklung eines wissensbasierten Systems zur Diagnose von Weizenkrankheiten: Ein regelbasierter Ansatz

Desalegn Aweke Wako

Die Weizenproduktion in Äthiopien ist stark von Krankheiten betroffen und wird von einer Reihe von Schadinsekten befallen. Für die Diagnose von Weizenkrankheiten sind ausreichende und sachkundige Agrarexperten erforderlich, um die Krankheiten zu identifizieren und die Behandlungs- und Schutzmethoden im Frühstadium des Befalls zu beschreiben. Die Hilfe von Agrarspezialisten ist jedoch möglicherweise nicht immer für jeden Landwirt verfügbar und zugänglich, wenn er sie braucht. Daher stellt diese Studie ein regelbasiertes, wissensbasiertes System zur Diagnose von Weizenkrankheiten vor, um Weizenkrankheiten rechtzeitig zu identifizieren und die Kontrollmaßnahmen wirksam anzuwenden. Das System soll Forschungszentren und Entwicklungsagenturen als Leitfaden zur Verfügung stehen, um den Diagnoseprozess zu erleichtern. Zur Entwicklung des Systems werden Daten und Wissen aus dokumentierten und nicht dokumentierten Quellen beschafft. Das erworbene Wissen wird mithilfe einer Entscheidungsbaumstruktur modelliert, die Konzepte und Verfahren darstellt, die bei der Diagnose von Weizenkrankheiten eine Rolle spielen. Das System wurde mit der Programmiersprache SWI Prolog entwickelt. Das System wurde getestet und bewertet, um sicherzustellen, dass die Leistung des Systems genau ist und das System von Forschungszentren und Entwicklungsagenturen verwendet werden kann. Für das System wurde eine Gesamtleistung von 87,78 % registriert. Daher verfügt das entwickelte System über das Potenzial, als Entscheidungshilfe für die Diagnose und Behandlung von Weizenkrankheiten zu dienen.