农作物病虫害诊断依赖于发生部位、病虫害表观、生理生化和生态等因子的影响程度,应用常规逻辑性推理模型很难满足求解目标的可信度要求。在病虫害层次化结构分析的基础上,建立病虫害特征元素的模糊隶属度矩阵,对病情描述进行模糊均值聚类,提出基于启发式与/或图搜索的农作物病虫害诊断方法,利用诊断搜索树来响应用户的初始状态空间,获得引发病虫害的多个症状的树结构。估计函数分析表明,该模型能够进行农作物病虫害诊断的逆向空间搜索,提供病虫害症状所有不同权重的不同搜索路径,并表现出较强的诊断可靠性。