枣树是原产我国的特有果树，在中国历史上，枣与桃、杏、李、栗一起并称为“五果”。目前，全国枣树栽培面积已达150万公顷，枣果年产量300万吨以上，占世界的99%以上。随着枣树栽培面积和规模的不断扩大，枣树病虫害的发生和危害也日益严重。由于枣树的病害种类多，危害重，经济损失极大。因此，对枣树病虫害的研究具有重要的现实意义和应用价值。传统的枣树虫害诊断主要依靠人工目测，但这种方式存在一定问题：一是农民经验不足可能误诊；二是专业技术人员不能及时到达现场，延误病情。而这些问题都可以借助计算机图像处理和模式识别技术对枣虫害进行分析，进而实现枣树病虫害的诊断与治疗。因此，研究枣树病虫害短信平台是非常有必要的。本文研究了枣树病虫害诊断算法，对常见的枣树病虫害和已有的专家系统展开分析，以方便广大农民和提供快捷准确的诊断结果为目标，从诊断算法、短信平台的设计构建、数据库连接等几个方面对枣树病虫害短信平台进行了研究。主要工作如下：1.根据短信平台的要求建立知识表示模型。根据手机每次显示的内容数量的限制，综合手机短信/彩信、枣树病虫害知识的特点建立基于CBR的知识表示模型。2.枣树病虫害短信平台诊断流程设计。枣农发现病虫害后，利用手机拍照或者编辑文字短信等形式对枣树的病虫害进行记录，然后将短信发送到平台上；平台根据枣农提供的病症描述，提取病虫害特征信息并进行诊断，将诊断结果与系统的病虫害特征库的信息进行比对，确认是哪种病虫害后，从知识库中提取治疗方案，并发送到枣农的手机上。3.枣树病虫害诊断推理模型与诊断算法研究。分析了常见的枣树病虫害的基本情况，本系统的推理诊断采用基于案例的推理和数值诊断相结合的诊断方式，将传统的CBR方法和数值诊断结合在一起，可以对CBR算法的得出的结果进行验证，以保证诊断结果的唯一性和准确性。并进行了实例分析和验证，证明算法切实可行。4.根据理论研究和需求分析开发出了，适用于枣农的枣树病虫害短信平台，经过测试，诊断的准确率较高说明推理诊断算法选择合适，短信平台能够为枣农解决诊断枣树病害的问题，实现了预期目标。