该文对人工智能技术的发展及其计算机网络技术中的应用进行了阐述,并对当前的计算机网络体系结构模式的作了进一步分析,设计了一种基于网络的智能决策应用系统结构.根据作物栽培中既有逻辑性、过程性、运算性的知识,也有建议性、描述性的知识,在系统设计中采用了综合知识体的知识表示方法.提出了多媒体技术表达多维化信息空间知识的方法.该文在详细讨论了粗集基本理论的基础上,提出了利用粗集实现关联规则采掘的方法,并实现了该算法,给出了算例,采掘出了相应的关联规则知识.提出了运用数理统计的知识发现方法.该论文通过对作物栽培数据的分析,对其进行统计推断,建立了相关的数学模型,并运用该模型获得知识规则,指导农户生产.该文提出了利用遗传算法,获取与客观事实最相容的问题解的方法.通过对农业专家提供的番茄品种数据库和原始数据库的分析,在系统中运用遗传算法的自适应寻优及智能搜索的特点获得了最合理的番茄品种知识.该文提出了基于特征的病虫害诊断方法.通过对病虫害症状的整理和收集,对病虫害症状采用特征——规则表的方式进行表达.利用神经网络理论,建立并实现了多个子神经网络的复杂层次网络结构模型,结合多媒体技术、友好界面技术,实现了基于特征的番茄病虫害诊断系统.最后,该文给出了一个基于网络的番茄专家系统,作为该智能决策应用系统的应用范例.