第七章 农业专家系统

农业信息技术农学园艺学院谭筱玉

第七章农业专家系统专家系统技术概述1农业专家系统概述2农业专家系统研究示例3作物管理知识模型4农业决策支持系统5第一节专家系统技术概述一、人工智能与专家系统二、专家系统基本原理三、专家系统基本结构四、知识表示技术五、推理策略六、知识获取技术七、专家系统开发工具第一节专家系统技术概述一、人工智能与专家系统（一）人工智能的概念人工智能是用计算机模拟人的智能，通常是通过知识处理把人的各种思维和智能转化为符号的表示、推理、搜索、学习等方式。启发性、模糊性知识，搜索推理和不确定性推理，以及机器学习是人工智能研究的重要内容。知识表示、问题求解、自然语言理解、专家系统、机器学习、认知科学等是人工智能的重要研究分支。第一节专家系统技术概述一、人工智能与专家系统（一）人工智能的概念研制各类自然语言处理系统，利用计算机来分析人的自然语言表达，帮助进行翻译和实现人机自然语言对话人工智能研究进展较大的三应用分支机器人专家系统自然语言理解再现人的感觉、操作和行动，从事复杂作业，可在一些有害、危险和繁重、疲劳性劳动场合来代替人去完成作业，如焊接、搬运、装配、水下与地下作业等一个智能计算机程序系统，具有专业知识并能通过推理和判断来解决问题，可代替人类专家进行疾病诊断、数学公式推导、化学结构分析等方面的复杂工作第一节专家系统技术概述一、人工智能与专家系统（二）专家系统的概念它是一个智能程序；它具有相关领域内大量的专家知识；它能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的思维过程进行推理，解决相关领域内的困难问题，并且达到领域专家水平。-----费根鲍姆(EdwardFeigenbaum)教授（斯坦福大学，“专家系统和知识工程之父”）第一节专家系统技术概述一、人工智能与专家系统（二）专家系统的概念专家系统（ExpertSystem，ES）就是一种在相关领域中具有与人类专家同等解决问题能力的智能程序系统，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的复杂问题。也就是说，专家系统是指在特定的领域内，根据某一专家或专家群体提供的知识、经验及方法进行推理和判断，模拟人类专家做决定的过程，来解决那些需要人类专家决定的复杂问题，提出专家水平的解决方法或决策方案的计算机程序系统。专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。第一节专家系统技术概述一、人工智能与专家系统（二）专家系统的概念在医疗诊断、机械制造、企业管理、经济分析、环境控制、水文及地质调查、军事指挥、农业生产等多个领域已有广泛应用，发挥着解释、预测、诊断、设计、计划、监控、调试、修理、教学和控制等方面的作用。专家系统来自于专家，但又高于专家，是专家技能和知识的集成和综合。数量专家知识保留判断分析能力获得专家知识的时间成本应用人类专家数量稀少非永久性易受情绪和环境的影响较长较高广泛利用受到限制专家系统易于复制和转换永久性不受环境影响较短价格相对便宜很大程度上代替领域专家第一节专家系统技术概述一、人工智能与专家系统（三）专家系统的类型-----应用领域的性质和解决的问题类型不同诊断专家系统预测专家系统解释专家系统设计专家系统规划专家系统监视专家系统控制专家系统咨询专家系统教学专家系统调试与修理专家系统第一节专家系统技术概述

人工智能的概念

专家系统的概念

人类专家与专家系统的区别4.专家系统的类型第一节专家系统技术概述二、专家系统基本原理（一）专家系统与知识工程专家系统的知识表示技术问题求解技术推理知识人工智能的两大要素技术基础专家系统与一般人工智能系统又有所区别。其最重要的特征是它的研究对象不是普通人的智能，而是某个领域具有技术特长的专家在解决问题时的本领。第一节专家系统技术概述二、专家系统基本原理（一）专家系统与知识工程专家系统的核心是知识，所以专家系统又被称为基于知识的系统（Knowledge-BasedSystem）。在专家系统中，把通常的数据、公式、方法、经验以及信息等均看作知识。通常把所选择的专家称为领域专家。把建造专家系统的计算机技术人员称为知识工程师。专家系统的建造过程通常称为知识工程。第一节专家系统技术概述二、专家系统基本原理（一）专家系统与知识工程专家系统的关键技术知识获取知识表示知识运用研究如何从领域专家的口述或文字、书本资料或数据实例中抽取出该专家系统所需要的知识是研究如何将领域知识和专家经验等有效地表示成计算机能够工作和运行的形式研究如何对存放在知识库中的知识进行控制和操作，即问题求解，通常采用的方法是搜索和推理第一节专家系统技术概述二、专家系统基本原理（二）专家系统基本特征具有专家水平的专门知识能进行有效的推理具有获取知识的能力具有灵活性具有透明性具有交互性具有实用性具有一定的复杂性及难度第一节专家系统技术概述二、专家系统基本原理（三）专家系统与计算机程序的区别常规的计算机程序专家系统基本情况常规程序＝数据结构十算法专家系统＝知识十推理知识组织两级：数据级和程序级三级：数据级、知识库级和控制级求取问题方法查找或计算，面向数值计算和数据处理，问题求解过程中先做什么及后做什么都是由程序规定的推理，面向符号处理，其推理过程随着情况的变化而变化，具有不确定性及灵活性处理的数据多是精确的，对数据的检索是基于模式的布尔匹配大多是不精确的、模糊的，知识的模式匹配也多不精确（设定阈值）解释功能一般不具有具有，可对自己的行为做出解释体系结构不同第一节专家系统技术概述三、专家系统基本结构专家系统的一般结构第一节专家系统技术概述三、专家系统基本结构专家系统的一般结构系统通过它输出运行结果、回答用户的询问或者向用户索取进一步的事实由一组程序及相应的硬件组成，用于完成输入输出工作。通过它输入知识，更新、完善知识库通过它输入欲求解的问题、已知事实以及向系统提出询问第一节专家系统技术概述三、专家系统基本结构专家系统的一般结构由一组程序组成，基本任务是把知识输入到知识库中，并负责维持知识的一致性及完整性，建立起性能良好的知识库。第一节专家系统技术概述三、专家系统基本结构专家系统的一般结构存储领域内的原理性知识、专家的经验性知识以及有关的事实等负责对知识库中的知识进行组织、检索、维护等第一节专家系统技术概述三、专家系统基本结构专家系统的一般结构推理机是专家系统的“思维”机构（核心）。任务是模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解。能根据当前已知事实，利用知识库中的知识，按一定的推理方法和控制策略进行推理，求得问题的答案或证明某个假设的正确性。第一节专家系统技术概述三、专家系统基本结构专家系统的一般结构用于存放用户提供的初始事实、问题描述以及系统运行过程中得到的中间结果、最终结果、运行信息等的工作存储器数据库又称为“黑板”、“综合数据库”。第一节专家系统技术概述三、专家系统基本结构专家系统的一般结构对自己的行为做出解释，回答用户提出的“为什么？”、“结论是如何得出的？”等问题第一节专家系统技术概述四、知识表示技术知识是专家系统的核心，将人的知识转换为知识库能够表达和操作运用的知识，表示技术则是专家系统的核心技术。人类之间互相交往都是用自然语言形式描述和表达。要让计算机来理解和推理，就必须将自然语言知识形式化，变成计算机能使用的形式。所谓知识表示即如何形式化的表示知识。

第一节专家系统技术概述四、知识表示技术知识具体描述事实知识以“…是…”形式描述有关事物属性的静态知识规则知识以“如果…那么…”形式描述事物因果关系的动态知识控制知识有关问题求解步骤的技巧知识元知识有关知识的知识，包括怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识从知识库观点看，知识是某论域中所涉及的各有关方面、状态的一种符号表示。知识可从范围、目的、有效性三方面加以三维描述。其中知识的范围是由具体到一般知识的目的是由说明到指定知识的有效性是由确定到不确定第一节专家系统技术概述四、知识表示技术知识表示是研究利用计算机表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示可看成是一组描述事物的约定，以便把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。知识表示的方法十分重要，通常一个专家系统是基于某种类型的知识表示方法设计的，同时一个专家系统表达知识的方式影响着系统的开发、效率、速度和维护。每一种知识表示方法都有其适用性。当前已提出的知识表示技术方法有上百种，包括产生式规则、语义网络、框架、脚本以及知识表示语言等。第一节专家系统技术概述四、知识表示技术产生式规则法“框架”表示法语义网络法面向对象表示法面向智能体表示法“规则架＋规则体”规则组法综合知识体法加权模糊逻辑产生式规则法人工智能语言第一节专家系统技术概述五、推理策略推理机是专家系统的控制部分，也称为控制程序。而它的控制方式是推理策略或者叫推理机制。每个专家系统实际上有一个完备的推理网络图。推理网络图由若干节点和这些节点之间相连结的弧线组成。在一个推理网络图中，节点分为目标节点、叶节点和中间节点。目标节点是该系统的最终的求解目标叶节点是向用户提问的因素中间节点是在叶节点向目标节点推理路上反映有关关系的节点第一节专家系统技术概述五、推理策略反向推理正向推理混合推理不确定性推理非单调推理定性推理常识推理基于案例推理“假设-测试”的策略（目标节点→叶节点）以事实或数据驱动（叶节点→目标节点）正向推理与反向推理配合进行概率推理、模糊推理等第一节专家系统技术概述六、知识获取技术（一）知识获取的任务抽取知识知识的转换知识的输入知识的检测第一节专家系统技术概述六、知识获取技术（二）知识获取方式非自动知识获取自动知识获取第一节专家系统技术概述七、专家系统开发工具语言型开发工具骨架型开发工具构造辅助工具支撑环境专家系统语言，如Prolog、CLIPS等普通的编程语言，如LISP、C和C++

借用开发好的专家系统，只保留其独立于问题领域知识的推理机部分设计辅助工具（设计正在构造的专家系统的结构）知识获取辅助工具（获得和表达领域专家的知识）调试辅助工具输入输出设备解释设备知识库编辑器

附带的软件包------典型组件第一节专家系统技术概述七、专家系统开发工具国内外业已研制出了多种专家系统开发工具，可作为专家系统开发平台。如国外著名的专家系统开发工具有CALLEX、SELECT、PALMS、MICCS、INSIGHT2+、LEVEL5、VP-Expert、AQ15、AE15等；基于Windows平台和网络环境运行开发平台EXSYS，是运用最广泛的专家系统开发工具。北京农业信息技术研究中心研发的可定制、可组装的构件化通用农业专家系统开发平台PAID，包括单机版、网络版、英文版、多媒体版、跨平台版和嵌入式版等6种版本，有效地支持了100多种应用框架和300多个专家系统开发，在全国28个省市区和东南亚部分国家得到推广应用。第一节专家系统技术概述七、专家系统开发工具中国科学院合肥智能机械研究所开发研制的基于软结构的专家系统开发平台——雄风6.0，其结构由知识库检验、知识库运行、ODBC数据库服务、网络信息获取等软构件组成。专家系统开发平台——雄风6.0基本结构框图第二节农业专家系统概述农业专家系统也叫农业智能系统（agriculturalintelligent-system），俗称电脑农业专家，是基于农业专家知识和模仿农业专家进行推理决策的计算机程序系统，是专家系统在农业领域中的具体应用。第二节农业专家系统概述一、农业专家系统发展概况二、农业专家系统研究和应用的意义三、农业专家系统的类型四、农业专家系统发展趋势第二节农业专家系统概述一、农业专家系统发展概况化合物分子结构推断计算机程序（首例专家系统，1960s中后期）70年代末期将专家系统技术应用于农业领域，以美国的研究开始最早，当时开发的专家系统主要是面向农作物的病虫害诊断，伊利诺斯大学开发的大豆病虫害诊断专家系统PLANT/ds（1978）伊利诺斯大学开发的玉米螟虫虫害预测专家系统PLANT/cd（1982）日本千叶大学的西红柿病虫害诊断专家系统MICCS（1983）20世纪80年代中期，随着专家系统技术的迅速发展，农业专家系统研究有了相当大的进展，在数量和水平上均有了较大的起色，已从单一的病虫害诊断转向生产管理、经济分析决策、生态环境评价等方面，尤其以美国、日本、中国和欧洲最为突出。第二节农业专家系统概述一、农业专家系统发展概况美国农业部和全国棉花委员会于1986年开发研制成功著名的棉花生产管理专家系统GOSSYM/COMAX，功能十分强大，应用十分广泛，成为农业专家系统开发的典例。加里福尼亚大学戴维斯分校研制开发的CALEX系统也非常成功，包括CALEX/COTTON、CALEX/PEACHES、CALEX/RICE等已广泛的应用于棉花、桃树和水稻生产管理。目前，CALEX已演化成为专用于农业生产管理的专家系统开发工具软件。美国农业专家系统开发多利用商用的开发工具如LEVELES、VP-EXPERT、INSIGHT等。第二节农业专家系统概述一、农业专家系统发展概况日本政府对农业专家系统研究重视较早，1986年就出版了《人工智能与农业：精农技术与尖端技术的融合》的农业专家系统发展规划。此后研发了若干农业专家系统近年来又将专家系统应用于蔬菜温室、牛奶生产等设施农业的生产管理中，取得了良好效果。东京大学的西红柿栽培管理专家咨询系统和培养液管理专家系统千叶大学研发的作物病害诊断专家系统、花卉栽培管理支持系统和庭院景观评价系统农业研究中心研发的耕作方式计划支持系统、大豆栽培作业规划管理系统、拖拉机选用决策支持系统、联合收割机故障诊断系统等第二节农业专家系统概述一、农业专家系统发展概况中科院合肥智能所研制的13种作物23个施肥专家系统中国科学院水土保持研究所的“黄土旱塬小麦生产综合管理专家系统”中国农业科学院作物科学研究所的“品种选育专家系统”中国农业科学院植物保护研究所的“粘虫测报专家系统”中国农业科学院土壤肥料研究所的“施肥专家系统”华中农业大学的“园艺专家系统”浙江大学和中国农业科学院蚕桑研究所合作研制的“蚕育种专家系统”我国农业专家系统的研究开始于20世纪80年代初期1985年中国科学院合肥智能机械研究所和安徽农科院合作研制成功的“砂姜黑土小麦施肥专家系统”，在淮北平原得到较大规模应用，开拓了农业专家系统在我国的发展在国家“七五”和“八五”科技攻关期间，我国又研制了一批农业专家系统第二节农业专家系统概述一、农业专家系统发展概况进入20世纪90年代以来，我国不少研究单位将基于案例推理技术、面向对象技术、神经网络技术、数据库技术、多媒体技术、地理信息系统技术、作物生长模拟技术和计算机网络技术等综合集成应用于农业专家系统研究，提高了农业专家系统的技术水平。浙江大学的饲料配方专家系统河北农业大学的土坝事故诊断专家系统中科院沈阳计算研究所的水稻育种专家系统江苏农科院的水稻栽培计算机模拟优化决策系统RCSODS（1994）中国农科院棉花所研制的基于GOSSYM模型的黄淮海地区棉花生产管理系统COTMAS（1996）中科院合肥智能所研制的施肥推荐和作物栽培管理专家系统北京市农林科学院作物所的小麦综合管理专家系统ESWCM和玉米综合管理专家系统（1998）第二节农业专家系统概述一、农业专家系统发展概况在"九五”、“十五”期间，在国家“863”计划支持下，北京农业信息技术研究中心、中国科学院合肥智能机械研究所、吉林大学、哈尔滨工业大学先后开发了5个面向农业领域的农业专家系统开发平台，并成功地在全国20多个示范区推广应用，相继开发了300多个农业专家系统，取得了较为显著的经济效益和社会效益（下表）第二节农业专家系统概述一、农业专家系统发展概况示范区名称农业专家系统类型北京示范区小麦、玉米、苹果、梨、桃、葡萄、黄瓜、番茄、甜椒、西瓜、草坪、花卉、水产、养殖、畜牧云南示范区小麦、玉米、水稻、苹果、甘蔗、烤烟兵团示范区棉花、小麦玉米、西瓜、甜瓜黑龙江示范区大豆、水稻广西示范区荔枝、龙眼、芒果、甘蔗、玉米、水稻山东示范区小麦、玉米、花生、甘薯、苹果、大樱桃、桃、番茄、甜椒、黄瓜、对虾、海带、扇贝、鱼类、郁金香、蝴蝶兰河南示范区小麦、芝麻棉花玉米水稻重庆示范区番茄、辣椒、黄瓜、榨菜、柑橘安徽示范区棉花、水稻、油菜、养蟹、芝麻、养鹅、红籽瓜、花生、石榴、玉米、大豆、香菇、养猪、砀山酥梨海南示范区香蕉、橡胶、芒果、辣椒、植保山西示范区小麦、玉米、苹果、红枣、荞麦、谷子、核桃、马铃薯、养牛、蔬菜河北示范区小麦、玉米、黄瓜、辣椒、番茄、水稻、大豆、棉花、葡萄、养牛、养蟹辽宁示范区水稻、番茄、黄瓜、青椒甘肃示范区小麦、玉米、马铃薯、黄瓜、茄子、番茄、西瓜、辣椒、百合、特菜、葡萄、病虫害预测预报、植保、养猪、水稻、抗洪救灾、蔬菜、农业灾害预报湖南示范区玉米、水稻、小麦、黄瓜、气象、植保、草坪天津示范区玉米、特用玉米、土肥、水稻、蔬菜、畜牧吉林示范区小麦、香菇、水稻、玉米、柑橘、烤烟、甘蔗、洋芋、荞麦、丹参四川示范区水蜜桃、石榴杨凌示范区小麦、玉米、节水灌溉、猕猴桃、苹果、食用菌、蔬菜“863”计划支持下研发的农业专家系统统计（刘世洪，2005）第二节农业专家系统概述一、农业专家系统发展概况从20世纪70年代至今，按照历史发展进程，农业专家系统发展可归纳为目前，国内外研制开发的农业专家系统已有数百个，广泛应用于作物生产管理、灌溉、施肥、品种选择、病虫害控制、温室管理、牛奶生产管理、牲畜环境控制、土壤保持、食品加工、粮食储存、环境污染控制、森林火灾控制、经济分析、财务分析、市场分析、农业机械选择、农业机械故障检修等众多方面，许多系统已得到实际应用，受到农民、农业技术人员、农业顾问以及农业管理机构等各类用户的欢迎。单功能农业专家系统阶段多功能农业专家系统阶段基于模型的农业专家系统阶段智能化农业专家系统阶段第二节农业专家系统概述一、农业专家系统发展概况系统名称研究的主要内容开发者发表时间PLANT/ds大豆病害珍断美国Illinois大学1978灌水管理美国California大学1981PLANT/cd玉米螟危害预测美国Illinois大学1982棉花水分管理美国California大学1982人工智能用于木材采伐美国Purdue大学1983病害管理辅助决策美国Rykid等1984棉花病害综合防治美国California大学1984农业化学分析美国Jones等1984COMAX棉花综合管理美国USDA-ARS1985POMMB苹果害虫与果园管理Roach等1985MICCS蕃茄病害诊断日本千叶大学1985油桃病害诊断美国Plant等1986PBST病害诊断及对策澳大利亚农业部1987奶牛繁殖及诊断美国Margland大学1987CALBX农业管理美国California大学1988世界上有代表性的农业专家系统及工具第二节农业专家系统概述一、农业专家系统发展概况系统名称研究的主要内容开发者发表时间FARMSYS作物多熟种植美国Florida大学1988农作制度管理决策美国Iowa大学1988SOYBUG大豆病害管理Beek等1989SBLBCT农业管理与决策选择英国Bdinburgh农学院1989SMARTOSY大豆生长模拟与管理美国Geogia大学1989DHLBS奶牛营养诊断美国TexasA&M大学1989CIRMAN农作物生长风险决策美国TexasA&M大学1989CHESS母猪群的行为分析荷兰Wageningen大学1990RAIN农林计算机辅助决策美国Georgia大学1990砂姜黑土施肥专家系统中国合肥智能所1991AWFRS粘虫测报中国农科院1992HAISON环境工程控制加拿大David等1992ESWCM小麦综合管理专家系统北京市农林科学院1993IWCMSB小麦综合管理美国AhmedKamel等1994BXCIS专家土地评价西腊Yialouris1995HYDRA灌溉管理意大利Jacucci

等1995世界上有代表性的农业专家系统及工具续第二节农业专家系统概述二、农业专家系统研究和应用的意义（一）农业专家系统研究的必要性生产的复杂性和经营的综合性由多个学科组成的专家群体解决问题长期的实践过程中通过不断探索、研究和总结农业领域知识的整体性、系统性、综合性以及可操作性和应变性不够强农业科技发展局限性专家系统“长期蹲点”整理、归纳综合集成第二节农业专家系统概述二、农业专家系统研究和应用的意义（二）农业专家系统的特点农业专家系统比一般计算机信息系统更突出专门农业知识与推理判断的作用，具有针对性更强的决策咨询能力，比人类农业专家拥有综合性知识和高速的知识处理本领，不受时间、空间的限制和人类情感的影响。农业专家系统具有智能性、继承性、集成性、复制性和便捷性。第二节农业专家系统概述二、农业专家系统研究和应用的意义（三）农业专家系统的作用汇集高水平的农业知识，克服农村地区交通信息不便的障碍，实地指导农业生产，缓解农技人员不足以及水平参差不齐的矛盾。汇集当地的农业知识，抢救、固化农学专家和种田能手的宝贵经验，使其逐渐积累丰富，构成本地农业生产技术数据库集和农业环境数据库集。推广演示软件采用多媒体技术既有文字，又有声音、图像，内容详尽，针对性、操作性强，易于被农民理解、接受，并付之以实践。农业生产时效性很强，农业专家系统能够实现随时解答农民生产中遇到的问题，大大减少了解决问题的时滞。第二节农业专家系统概述三、农业专家系统的类型（一）按功能和结构特征划分启发式专家系统（HeuristicExpertSystem）实时控制专家系统(Real－timeControlExpertSystem)基于模型的专家系统(Model－basedExpertSystem)专家数据库系统(ExpertDatabase)专家系统开发工具(Problem－specificShell)第二节农业专家系统概述三、农业专家系统的类型（二）按涉及学科领域划分作物栽培专家系统农田施肥专家系统植物保护专家系统设施农业专家系统新品种选育专家系统畜禽水产养殖专家系统水利灌溉专家系统其它学科领域的专家系统农业生产管理农机具优化设计与选择农业经济分析农产品评价水土保持第二节农业专家系统概述三、农业专家系统的类型（三）按照系统运行环境划分桌面版农业专家系统网络版农业专家系统嵌入式版农业专家系统多媒体版农业专家系统智能设备智能语音驱鸟设备温室娃娃变量施肥机智能传感器变量农药喷洒机掌上电脑（AHPC）和掌中宝（PDA）第二节农业专家系统概述四、农业专家系统发展趋势（一）农业专家系统研究和应用中存在的问题1.农业专家系统研究水平偏低，专家系统性能较差开发的历史较短，研究力量相对单薄，计算机技术人员与农业领域专家结合较差，和世界先进水平相比，在技术水平和应用效果上都有很大差距。目前我国AES开发中，知识库的知识数量较少且质量较差与农业数据库、地理信息系统、优化模型、决策支持系统、多媒体技术、通讯网络技术等结合不够推理机制简单，解释性能较差，用户界面不友好先进性和实用性不够，尚未达到真正领域专家的水平，起不到“专家”的作用，限制了农业专家系统的推广应用。第二节农业专家系统概述四、农业专家系统发展趋势（一）农业专家研究和应用中存在的问题2.农业专家系统软件技术较差，系统开发、维护和应用困难AES软件设计缺乏统一技术标准和方法，软件的兼容性、支持分布计算、可插拔、可扩展、可移植、可替换等性能较差，低水平和重复性研究居多。我国已经开发和发布了5种“863”品牌的农业专家系统开发平台，在将软件开发人员与用户之间进行分离、提高AES开发效率、减少了重复开发方面有一定成效。但无法充分满足不同层次用户的需求，使用过程对用户要求过高，只适合软件开发人员使用，产品化程度较低。我国农户经营规模小，经济收入少，购买电脑和AES软件投入高，AES推广应用难度较大。第二节农业专家系统概述四、农业专家系统发展趋势（二）农业专家系统发展趋势面向不同用户层（程序员、知识工程师、农业专家）开发农业专家系统生成和辅助工具，提高农业专家系统的开发效率。农业信息资源的开发和利用，包括信息资源的数字化、网络化处理，信息挖掘、知识发现等。充分利用计算机网络技术，建立分布式与协同式农业专家系统，扩大系统适应范围，满足用户跨时空服务需要。克服专家系统的一些缺点，如知识处理的浅层性、狭窄性，集成模型技术、面向对象技术等。与通信技术、电子技术交叉，向嵌入式设备、数字终端等技术产品化发展。第三节农业专家系统研究示例——小麦生产管理决策系统一、工作基础二、研究方法三、总体设计四、小麦生产管理决策系统数据库、知识库、模型库的建立五、小麦生产管理决策系统的知识获取六、小麦生产管理决策系统的推理机制七、小麦生产管理决策系统的功能和特点第三节农业专家系统研究示例一、工作基础——小麦生产管理决策系统小麦一生全过程中植株和各部分器官的生长发育规律及其相互之间的关系。不同生态地区、不同气候年型、不同类型品种和不同生产条件下小麦生长发育的变化特点。多年、多点科学试验分析总结小麦生产不同时期和不同生育状况下采用各项栽培技术和促控管理措施的具体作用和综合效应及其应用指标。第三节农业专家系统研究示例二、研究方法——小麦生产管理决策系统建立的小麦生产管理决策系统，以Windows为系统环境平台，以IBM-PC及兼容机为硬件环境平台，采用分布式专家系统开发工具（CIMAIS）和VB/VC为系统实现语言，采用Intranet/Internet网络结构，提供远程访问服务。第三节农业专家系统研究示例三、总体设计——小麦生产管理决策系统（一）系统结构组成小麦栽培管理专家系统系统结构组成第三节农业专家系统研究示例三、总体设计——小麦生产管理决策系统（二）系统开发技术流程第三节农业专家系统研究示例三、总体设计——小麦生产管理决策系统（三）系统内容第三节农业专家系统研究示例四、小麦生产管理决策系统数据库、知识库、模型库的建立——小麦生产管理决策系统（一）数据库气象资料数据库土壤资料数据库农业生产条件数据试验资料及高产地块档案数据库京郊地区10个气象台站自1915年来有关的气象资料达40万个数据北京13个郊区县、200多个乡镇的土壤资料（地形、地貌、土壤质地、土壤养分等）150万个数据（京郊各区县）农业机械、化肥投入、灌溉设施、劳力、管理水平、科技水平、主要粮食作物产量水平、投入产出水平等20多项科学研究成果，200多个项次的联合栽培试验，2000多块不同类型麦田和高产样板的技术档案资料，1986年以来12年京郊100多个小麦定位系统，累计超过500万个数据。第三节农业专家系统研究示例四、小麦生产管理决策系统数据库、知识库、模型库的建立——小麦生产管理决策系统（二）知识库品种选择知识库播期、密度知识库作物营养与施肥知识库节水灌溉知识库小麦生长发育知识库化学控制知识库病虫草害与防治知识库第三节农业专家系统研究示例四、小麦生产管理决策系统数据库、知识库、模型库的建立——小麦生产管理决策系统（三）模型库小麦生长发育全过程及各个部分器官生长发育动态模型；各生育阶段、生育时期的划分及其生育特点模型；群体结构动态模型及其早期判断有效无效分蘖的标准；个体植株长相及其高产理想株型；不同类型品种产量结构模型；充分利用光能最佳叶面积动态模型；干物质积累、分配动态模型；劣势器官转优模型；营养器官（根、茎、叶、穗）和生殖器官（小花、籽粒）建成模型和衰老模型；测土、配方、平衡施肥模型；不同地力、播期合理密度模型；节水高产栽培灌溉模型；叶龄指标促控法因苗管理模型第三节农业专家系统研究示例四、小麦生产管理决策系统数据库、知识库、模型库的建立——小麦生产管理决策系统（三）模型库专家系统与模型系统的连接关系第三节农业专家系统研究示例五、小麦生产管理决策系统的知识获取——小麦生产管理决策系统知识源的确定概念化阶段形式化阶段实现阶段完善阶段知识表示与知识库的形成第三节农业专家系统研究示例六、小麦生产管理决策系统的推理机制——小麦生产管理决策系统数据驱动的控制推理策略目标驱动的控制推理策略用户先输入与当前问题有关的信息，构成当前数据（上下文）；然后进行推理得出结论先从问题的基本证据出发正向推理，再在一定的假设目标下进行反向推理第三节农业专家系统研究示例七、小麦生产管理决策系统的功能和特点——小麦生产管理决策系统由六大部分21个模块组成超过1000万个数据组成的数据库19个知识库九种类型72个小麦生长发育规律机制模型推荐相应的优良品种；确定施肥数量、元素配比和施肥方法；确定合理种植密度；确定灌溉时间和水量；确定促控措施等综合系统栽培管理技术；确定因地制宜的优化组合、因苗管理的最佳方案，分类指导的应变决策。第四节作物管理知识模型一、作物管理知识模型的概念、特征与作用二、作物管理知识模型的构建三、基于知识模型的作物管理方案设计第四节作物管理知识模型一、作物管理知识模型的概念、特征与作用（一）作物管理知识模型产生的背景作物管理知识模型的构建思路第四节作物管理知识模型一、作物管理知识模型的概念、特征与作用（二）作物管理知识模型的定义与特征作物管理知识模型，是基于作物管理的理论与技术及知识和经验，通过试验支持研究和文献资料分析，对作物生育及栽培管理指标与品种类型、生态环境及生产水平之间的关系进行系统化的提炼和综合而建立起来的定量化和动态化设计模型。普适性强、高度精炼性、实用性好、独立性好。第四节作物管理知识模型一、作物管理知识模型的概念、特征与作用（二）作物管理知识模型的定义与特征作物管理知识模型研制的总体技术思路第四节作物管理知识模型一、作物管理知识模型的概念、特征与作用（三）作物管理知识模型的作用和意义有助于揭示生态环境和农艺栽培措施与作物生长发育与产量品质形成的内在关系和机制，使得区域化和经验性作物栽培管理模式上升到系统化整合和科学化表达，从而形成普适性和规范化的现代作物栽培技术体系；实现了作物模拟模型的动态预测功能与专家系统管理决策功能的有效耦合与集成，形成了模型化的专家系统和决策性的系统模型，提升了作物信息技术的发展水平，开拓了数字化和精确化作物管理决策的新领域。第四节作物管理知识模型二、作物管理知识模型的构建（一）作物管理知识模型的框架结构作物管理知识模型功能框架第四节作物管理知识模型二、作物管理知识模型的构建（一）作物管理知识模型的框架结构

总施肥量模型的基本算法流程第四节作物管理知识模型二、作物管理知识模型的构建（一）作物管理知识模型的框架结构作物管理知识模型应用系统开发框架第四节作物管理知识模型二、作物管理知识模型的构建（二）作物栽培方案设计模型小麦、水稻、棉花和油菜等4大作物栽培管理知识模型的定量算法栽培方案设计生长指标动态设计产量目标品质目标栽培品种播期和移栽期基本苗和播种量肥料运筹水分管理第四节作物管理知识模型二、作物管理知识模型的构建（三）作物生长指标设计模型小麦、水稻、棉花和油菜等4大作物栽培管理知识模型的定量算法栽培方案设计生长指标动态设计生育指标源库关系指标植株养分指标群体茎蘖动态模型叶龄动态模型叶面积指数动态模型干物质积累动态模型粒叶比有效叶面积率高效叶面积率地上部养分积累动态浓度动态第四节作物管理知识模型三、基于知识模型的作物管理方案设计

南京农业大学江苏省农业信息高技术研究重点实验室建立了基于生长模型和栽培管理知识的作物生产智能决策支持系统。作物管理知识模型软件界面第四节作物管理知识模型三、基于知识模型的作物管理方案设计小麦生育进程设计结果第四节作物管理知识模型三、基于知识模型的作物管理方案设计小麦群体动态设计结果第四节作物管理知识模型三、基于知识模型的作物管理方案设计小麦群体指标设计结果第四节作物管理知识模型三、基于知识模型的作物管理方案设计小麦栽培管理措施设计结果第五节农业决策支持系统一、决策支持系统概述二、农业决策支持系统示例第五节农业决策支持系统一、决策支持系统概述（一）决策支持系统的概念决策支持系统（DecisionSupportSystem，DSS）是利用知识和数学模型，通过计算机分析或模拟，协助解决多样化和不确定性问题，如对计划、管理、调度、作战指挥和方案寻优等应用问题进行辅助决策的计算机程序系统。它不是决策自动化，而是人机对话式的决策辅助和支持系统，又称为计算机辅助决策系统。它通过与决策者的一系列对话，为决策者提供各种可行方案，检验决策者的要求和理想，从而达到支持决策的目的。第五节农业决策支持系统一、决策支持系统概述（一）决策支持系统的概念“决策支持系统不同于管理信息系统(MIS)，它允许管理者以求助方式选择和控制信息，做出更好和更有见识的决策，决策支持系统的一个最重要特征是它有一种交互的特别分析能力，它使管理者能够尽量完全和精确地对他们的问题进行仿真和模型化，允许管理者试验不同的假设与方案的影响。也就是说，在现实世界中试验各种方案之前，就能够在较安全的计算机中作预先试验”。-----BemarlC.Reimann等人第五节农业决策支持系统一、决策支持系统概述（一）决策支持系统的概念决策支持系统“着眼于管理者的决策行为和需要，同时开拓他们的能力”。“决策支持系统要用计算机在半结构化任务的决策过程中辅助管理者；支持而不是代替管理者作判断；改善决策的效益而不是效率”。-----Keen和Scott-Morton第五节农业决策支持系统一、决策支持系统概述（一）决策支持系统的概念决策支持系统为供非计算机专业人员作用的一个“交互式软硬件系统”，它能在下面几个方面帮助和支持决策者：-----ChristerCarison①从计算机的数据库中提取有用信息；②根据数据进行判断；③按各种不同的和变化的时间层次来形成决策问题和计划任务；④解决问题和执行计划任务；⑤制订和加强计划及行动步骤。第五节农业决策支持系统一、决策支持系统概述（二）决策过程问题识别建立模型执行模型评判决策修改模型第五节农业决策支持系统一、决策支持系统概述（三）决策机制第五节农业决策支持系统一、决策支