付强，关海鸥

（黑龙江八一农垦大学电气与信息学院，大庆163319）

在我国，小麦生产比重高、产量大，是国民最主要的粮食作物。小麦的生长过程中，常常会遭受很多自然灾害的侵袭，比如真菌、暴风、寒流等，这些病害、冻害等的产生会严重影响小麦产量甚至造成绝收。而小麦赤霉病就是其中严重影响小麦产量和品质的作物流行病之一。自有统计以来，黑龙江省也曾多次遭受到小麦赤霉病的侵袭，其中，在1959 年全省小麦因赤霉病而减产20%～50%。而在1981 年全省国营农场又因小麦赤霉病即损失粮食近3.5 亿kg[1]。因此，准确地对小麦赤霉病的流行强度做出预测，对黑龙江省小麦的生产活动具有重要意义。

随着互联网技术以及通信技术的不断发展与进步，“人工智能”时代已经来临，越来越多的传统行业依托“机器学习”等现代计算机技术，不断的更新甚至被颠覆，人工智能在农业领域也已经得到了广泛的应用，对农作物病虫害预测等问题提供了一定的参考和借鉴作用。

目前利用人工智能技术对农作物病虫害预测的研究有很多，时雨[2]以安徽省太和县近年小麦赤霉病的发生流行情况作为研究对象，提取病原、寄主和气候等3 方面数据，利用统计分析的方法，总结出了长期气象指标和短期气象指标分别对小麦赤霉病发生情况的影响，提出了基于气候因素的小麦赤霉病预测预报方法；2017 年，吴亚琴[3]通过分析中国中部地区近十年来小麦赤霉病发生情况以及气候数据，分别建立了含有气象因子交叉项的逐步回归模型以及含有气象因子的多元线性逐步回归模型；……