Sunflower Disease Diagnosis Expert System

ឯកសារនេះបង្ហាញពីការរចនា និងការអភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធអ្នកជំនាញដែលមានមូលដ្ឋានលើបណ្តាញជាពិសេសសម្រាប់ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យជំងឺទូទៅនៅក្នុងផ្កាឈូករ័ត្នដោយប្រើ Flask និង SQL Alchemy ។ ជាមួយនឹងការអភិវឌ្ឍនៃបច្ចេកវិទ្យាAI មនុស្សរំពឹងថានឹងប្រើទំនើបកម្មនៃបច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មាន ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាសំខាន់ៗដែលជួបប្រទះក្នុងវិស័យកសិកម្ម ជាមួយនឹងរបៀបដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណជំងឺផ្កាឈូករ័ត្នឱ្យបានលឿន និងឆាប់រហ័សតាមដែលអាចធ្វើបាន បានក្លាយជាបញ្ហាសំខាន់សម្រាប់ការបង្កើនផលិតកម្មដំណាំ និងប្រាក់ចំណូលរបស់កសិករ[1]។ ប្រព័ន្ធនេះរួមបញ្ចូលនូវមូលដ្ឋានចំណេះដឹងផ្អែកលើច្បាប់ ដែលធ្វើត្រាប់តាមដំណើរការនៃការសម្រេចចិត្តរបស់អ្នកឯកទេសកសិកម្ម ដើម្បីផ្តល់ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យត្រឹមត្រូវ និងទាន់ពេលវេលា។ ការស្រាវជ្រាវអនុវត្តតាមវិធីសាស្រ្តជាប្រព័ន្ធ រួមទាំងការទទួលបានចំណេះដឹងពីមូលដ្ឋានកសិកម្ម ការបង្កើតគំរូទិន្នន័យ គំនិត និងតក្កវិទ្យា ការបង្កើតច្បាប់ និងការអនុវត្តប្រព័ន្ធដោយប្រើស្ថាបត្យកម្ម MVC (Model-View-Controller) ។ លទ្ធផលសំខាន់ៗរួមមាន Entity-Relationship Diagram (ERD) ដែលជាគ្រោងការណ៍ SQL Alchemy ដែលមានមុខងារ និងម៉ាស៊ីនវិនិច្ឆ័យដែលមានសមត្ថភាពកំណត់អត្តសញ្ញាណជំងឺដូចជា Downy Mildew, Rust និង Sclerotinia។ ការវាយតម្លៃបឋមបង្ហាញថាប្រព័ន្ធនេះផ្តល់នូវការវិភាគរោគវិនិច្ឆ័យដែលអាចទុកចិត្តបាន ជួយកសិករកាត់បន្ថយការបាត់បង់ដំណាំតាមរយៈការធ្វើអន្តរាគមន៍ទាន់ពេលវេលា។ ការសិក្សានេះបញ្ចប់ដោយការស្នើឱ្យមានការកែលម្អនាពេលអនាគត ដូចជាការរួមបញ្ចូលនៃការទទួលស្គាល់រូបភាពសម្រាប់ការវិនិច្ឆ័យដោយមើលឃើញដោយស្វ័យប្រវត្តិ។

26 Sep 2026 2 55