第二章農業專家系統第二章農業專家系統原理end教學內容第一節

專家系統技術概述

第二節農業專家系統概述第三節農業專家系統實例分析第二章農業專家系統原理end第一節

專家系統技術概述一、人工智能與專家系統

(一)人工智能的概念與發展1、人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是指研究人類智能活動的規律，利用計算機構造一個人工系統來模擬人類思考問題，使計算機具有人類智能行為以實現人類腦力勞動自動化的技術。第二章農業專家系統原理end2、人工智能發展第二章農業專家系統原理end第一階段：50年代人工智能的興起和冷落到了20世紀50年代，人工智能已躁動于人類科技社會的母胎，即將分娩。1956年夏季，年輕的美國學者麥卡錫(J.McCarthy)在美國的達特茅斯(Dartmouth)大學舉辦了一次長達2個月的研討會，認真熱烈地討論用機器模擬人類智能的問題。會上，首次使用了人工智能這一術語。這是人類歷史上第一次人工智能研討會，標志著人工智能學科的誕生，具有十分重要的歷史意義。這些從事數學、心理學、信息論、計算機和神經學研究的年輕學者，絕大多數都成為著名的人工智能專家，40年來為人工智能的發展作出重要貢獻。第二章農業專家系統原理end

1960年麥卡錫（J.McCarthy）成功地研制了著名的LISP表處理語言，成為人工智能的里程碑。機器翻譯譯出了荒謬的結論。如從英語→俄語→英語的翻譯中，有一句話：“心有余而力不足”，結果變成了“酒是好的而肉變質了”。60年代初，人工智能的創始人Simon(西蒙)等就樂觀的預言：①十年內數字計算機將是世界象棋冠軍。②十年內計算機將證明一個未發現的重要的數學定理。③十年內數字計算機將譜寫具有相當美學價值的而為批評家所認可的樂曲。④十年內大多數心理學家理論將采取計算機的形式。第二章農業專家系統原理end第二階段：60年代末到70年代，專家系統的出現，使人工智能研究出現了新高潮1）1968年斯坦福大學被譽為"專家系統和知識工程之父"的費根鮑姆(Feigenbaum)所領導的研究小組研究成功第一個專家系統DENDRAL，用于質譜儀分析有機化合物的分子結構。該系統具有非常豐富的化學知識,是根據質譜數據幫助化學家推斷分子結構,被廣泛地應用于世界各地的大學及工業界的化學實驗室。2）1972年～1976年，費根鮑姆小組又開發成功MYCIN醫療專家系統，用于抗生素藥物治療。第二章農業專家系統原理end

4）卡內基梅隆大學研制了語音理解系統Hearsay-II系統，他完成了從輸入的聲音信號轉換成字，組成單詞，合成句子，形成數據庫查詢語句，再到情報庫中去查詢資料。該系統是采用了“黑板結構”這種新形式的專家系統。5）1969年，成立了國際人工智能聯合會（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence——IJCAI）。這一階段的特點是重視了知識，開始了專家系統的研究，是人工智能走向實用化。第二章農業專家系統原理end第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到很大發展日本1982年開始了“第五代計算機的研制計劃”即“知識信息處理計算機系統KIPS”它的目的是使邏輯推理象數值運算那樣快。日本的十年計劃在政府的支持下大力開展，形成了一股熱潮。十年后第五代計算機還沒有生產出來，只取得了部分成果。該計劃的失敗對人工智能是一個挫折。第四階段：80年代末，神經網絡飛速發展1988年后，神經網絡迅速發展起來。1987年美國召開了第一次神經網絡國際會議，宣布新學課誕生。1988日本成為神經計算機元年，提出研制第六代計算機計劃。神經網絡成為一個獨立的學科發展起來。第二章農業專家系統原理end3、人工智能研究進展較大的三個應用分支機器人、專家系統和自然語言理解。1）機器人能再現人的感覺、操作和行動，從事復雜作業，可在一些有害、危險和繁重、疲勞性勞動場合來代替人去完成作業，如焊接、搬運、裝配、水下與地下作業等。2）專家系統具有專業知識并能通過推理和判斷來解決問題，可代替人類專家進行疾病診斷、數學公式推導、化學結構分析等方面的復雜工作。3）自然語言理解方面主要是研制各類自然語言處理系統，利用計算機來分析人的自然語言表達，幫助進行翻譯和實現人機自然語言對話。雖然，目前實現計算機模擬人的高級思維，如理解、靈感、頓悟等方面還十分困難，甚至不可能，但人工智能仍然是世界各國高新技術發展的重點領域之一。第二章農業專家系統原理end（二）專家系統的概念1、專家系統概念（ExpertSystem，ES）簡單地講就是具有與人類專家同等解決問題能力的智能程序系統。具體地講，專家系統是指在特定的領域內，根據某一專家或專家群體提供的知識、經驗及方法進行推理和判斷，模擬人類專家做決定的過程，來解決那些需要人類專家決定的復雜問題，提出專家水平的解決方法或決策方案的計算機程序系統。

第二章農業專家系統原理end2、專家系統與專家區別專家系統來自于專家，但又高于專家，是專家技能和知識的集成和綜合。人類專家的數量稀少、專家知識保留的非永久性、專家的判斷分析能力易受情緒和環境的影響、獲得專家知識的時間較長、成本較高等問題，使得人類專家知識的廣泛利用受到限制。而專家系統中的人工專門知識的保留具有永久性、易于復制和轉換、解決問題的能力不受環境影響和價格相對便宜，可以在很大程度上代替領域專家的作用，在醫療診斷、機械制造、企業管理、經濟分析、環境控制、水文及地質調查、軍事指揮、農業生產等多個領域已有廣泛應用，發揮著解釋、預測、診斷、設計、計劃、監控、調試、修理、教學和控制等方面的作用。第二章農業專家系統原理end（三）專家系統的類型專家系統按應用領域的性質可分為：1.診斷專家系統診斷專家系統(expertsystemfordiagnosis)是根據癥狀的觀察與分析，推斷故障(癥結)所在，并給出排除故障的方案的系統，它占據現存專家系統的很大比例。它包括了醫學、電子、機械、社會、農業和經濟等方面的各種診斷系統和排錯系統。例如，MYCIN，CASNET，PUFF和ACE等。第二章農業專家系統原理end2.預測專家系統預測專家系統(expertsystemforprediction)是根據觀察到的現狀，預測未來的系統。例如，天氣、水文、人口、地質、經濟、軍事乃至政治等方面的預測系統。預測是根據知識進行外推的過程，強烈地依賴于歷史資料的統計以及工作經驗的積累。例如，TYT系統。第二章農業專家系統原理end3.解釋專家系統解釋專家系統(expertsystemforinterpretation)是根據表面或外觀觀察情況進行分析，解釋深一層的結構或內部可能情況等的系統。例如，地質結構、化學結構、圖像、信號等解釋和各種語言的理解等系統。較著名的有Dendral，Prospector和Hearsay—Ⅱ等。4.設計專家系統設計專家系統(expertsystemfordesign)能根據設計要求，求出滿足問題求解方式的目標配置，包括各種智能CAD系統程序自動生成，如電路設計、土木建筑工程設計、計算機結構設計、機械產品設計、生產工藝設計等。第二章農業專家系統原理end5.規劃專家系統規劃專家系統(expertsystemforplanning)是能尋找某個能達到給定目標的動作序列或步驟的輔助系統。如機器人規劃、交通運輸調度、工程項目論證、通信及軍事計劃的制定、運輸或財政方案的制定和配置選擇等等。6.監視專家系統監視專家系統(expertsystemformonitoring)能對系統、對象或過程的行為進行不斷觀察，并把觀察到的行為與其應當具有的行為進行比較，以發現異常，發出警報。如核電站的安全監視、防空監視、農作物病蟲害監視與預報等。第二章農業專家系統原理end7.控制專家系統控制專家系統(expertsystemforcontrol)能自適應地管理一個受控對象或客體的全面行為，使之滿足預期要求。如空中交通管制、商業管理、自主機器人控制、生產過程控制等。8.咨詢專家系統咨詢專家系統（expertsystemforconsultation）又稱決策支持系統，能給各種決策人員或部門提供數據(或信息)、方法和方案選優等不同層次的決策支持和咨詢服務。它包括各種領域的智能決策支持系統、各種咨詢系統、輔助調度系統等。目前這類系統較成功的有：ManagementAdvisor，Expertax，CapitalExpertSystems等。第二章農業專家系統原理end9.教學專家系統教學專家系統(expertsystemforinstruction)根據學生的特點、弱點和基礎知識，以最適當的教案和教學方法對學生進行教學和輔導，不但能對領域知識進行傳授，而且能對學生提問，指出學生回答中的錯誤，并進行解釋，分析錯誤的原因，以及指導糾正錯誤等等。此外，它還能根據學生們回答的水平，來評分10.調試與修理專家系統調試與修理專家系統（expertsystemfordebuggingandrepair）能對失靈的對象（系統或過程）給出處理意見和方法，同時對發生故障的對象進行處理，使其恢復正常。第二章農業專家系統原理end（四）專家系統的基本特征(1)具有專家水平的專門知識；(2)具有符號處理的能力；(3)具有一般的問題的求解能力；(4)具有一定的復雜度和難度；(5)具有解釋功能；(6)具有獲取知識的能力；(7)只具有很窄的特定領域專門知識，其任務有針對性；(8)專家系統一般都把程序的控制和推理機構與知識(存在知識庫的知識)分開，使兩者相對獨立，因此具有較好的可擴充性與可維護性。第二章農業專家系統原理end（五）專家系統的發展專家咨詢系統（ExpertConsultingSystem）；自然語言理解（NaturalLanguageUnderstanding）和機器翻譯（MachineTranslation）；數據庫的智能檢索（IntelligentRetrievalfromDatabase）；定理證明（TheoremProving）；博奕游戲和決策（GamePlayingandDecisionMaking）（博奕論：一種為在競爭的情況下分析決定最適宜自己一方的策略而制定決策所采用的數學方法，用于政治、經濟和軍事計劃）；機器人學（Robotics）；自動程序設計（AutomaticProgramming）；感知問題（PerceptionProblems）：視覺、聽覺、嗅覺、觸覺；組合和調度問題（CombinationandScheduling）；分布式人工智能（DistributedArtificialIntelligence,DAI）和多Agent系統（Multi-AgentSystem）；模式識別（PatternRecognition）；人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork），等等第二章農業專家系統原理end二、專家系統基本原理專家系統內部包含兩個主要部分：知識庫和推理機，知識庫（knowledgebase）包含推理機（Inferenceengine）所使用而得出結論的知識。

用戶知識庫推理機事實專門知識（一）基本原理第二章農業專家系統原理end專家系統結構中，知識庫和推理機構是其核心部分，知識庫就象人的大腦存儲著指定的全部知識，推理機、人機接口、解釋機構、數據庫等部分組合成為一個結構框架，就象人的身體，人們稱之為“外殼”（Shell）。這種外殼只要配上包含有特定領域某方面知識的知識庫，就可組成一個可以運行的專家系統。從專家系統的結構角度看，所謂專家系統就是知識工程師通過知識獲取手段，將領域專家解決特定問題的知識采用某種知識表示技術編輯生成或自動生成某種特定表示形式，存放在知識庫中，然后用戶通過人機交互接口輸入信息、數據和命令，并借助于數據庫等，運用推理機構控制知識庫和整個系統工作，得到問題的求解結果。第二章農業專家系統原理end（二）建立專家系統原則專家系統技術研究的對象是專家，因此它必須滿足如下原則：（1）所建立的系統必須實用，能象專家那樣真正解決實際問題，有具體的實際應用目標；（2）所建造的系統要在解決問題時具有專家水平的本領，能模仿甚至超過專家；（3）它不是通用的百科全書，而是面向某個特定問題，在特定知識范圍和特定思維方式下運行；（4）專家系統的用戶一般是該特定領域內水平不高、能力較差、希望從該系統得到幫助的人們，要求系統要有透明度和信任感。第二章農業專家系統原理end三、專家系統基本結構專家系統是一個計算機軟件系統，由知識庫、推理機構、人機交互接口和其它有關部分組成。專家系統最常見的系統結構。數據庫推理機構知識庫解釋機構人機交互接口用戶專家第二章農業專家系統原理end1．知識庫是專家系統的核心，是用于存放領域知識的部分，在系統中獨立于其它部分，這是專家系統結構的一個重要特征。這里所說的知識包括數據、公式、方法、經驗、信息和模型。知識知識庫存放知識的方式是由知識表示策略決定的，不同的知識表示策略需有相應的推理機制。2．推理機構是控制整個專家系統進行工作、求解問題的機構，又稱為推理機、控制機構或問題求解器。它的控制方式叫推理機制或推理策略。第二章農業專家系統原理end3．解釋機構專用于向用戶解釋“為什么”、“怎樣”之類的發問。其功能強弱反映了專家系統的透明度和信任程度。4．人機交互接口又叫用戶界面，即用戶與專家系統進行聯系的部分，一般用來進行數據、信息或命令的輸入，結果的輸出和信息的顯示等。與用戶交往的媒介可以是文字、聲音、圖象、圖形、動畫、音像等。用戶界面的友好方便，畫面的圖文并茂、形象生動是專家系統性能好的重要標志。第二章農業專家系統原理end5．數據庫存放著系統的有關數據，包括用戶輸入數據、中間推理結果及最終結果等。第二章農業專家系統原理end四、知識表示技術知識是專家系統的核心，將人的知識轉換為知識庫能夠表達和操作運用的知識。知識表示技術則是專家系統的核心技術。已提出的知識表示技術方法有上百種，常見的有：第二章農業專家系統原理end四、知識表示技術1．產生式規則法如果用“天下雨”、“打傘”這些信息表示某種基本事實，則把它們用“如果－則”因果關系連接起來就是“如果天下雨，則需打傘”，就是一個代表常識性意義的知識，稱為具有因果關系的規則型知識或啟發性知識，這種知識表示方法叫產生式規則法。它的表示格式為：如果條件集合成立，則結論成立。以字符形式可表示為：IF｛A｝，THENB｛A｝表示若干條件因素的集合，B表示結論因素。條件因素集合中，常用“∧”表示因素之間“與”的關系，用“∨”表示“或”的關系，例如：IFA1∧A2∧A3∧A4，THENB表示當A1至A4均為真時，則B為真；IFA1∨A2∨A3∨A4，THENB表示A1至A4中只需有一為真，則B為真；IF（A1∧A2）∨（A3∧A4），THENB表示當A1、A2均為真，或A3、A4均為真時，B為真。第二章農業專家系統原理end四、知識表示技術2．“框架”表示法有些知識屬于敘述性、描述性知識，不具有因果關系，則不能用“如果－則”規則型方法表示，因此提出了“框架”型表示技術，其基本思想是：將一個實物、一個事件或一個概念用一個框架的格式來表示，每個框架有一個框架名，有一組描述這個實物、事件或概念的各方面內容的“槽”，每個槽有若干“側面”組成。也就是說，對于一個問題，采用的是步步深入、逐步細化的描述方法。比如：病蟲害知識的表示

生育期->發生部位->所發生部位的癥狀->確診病

第二章農業專家系統原理end

3．語義網絡法語義網絡也是較早提出的基于網絡結構的知識表示技術。其基本思想是用圖解的形式來組織知識，網絡由節點和具有語義的弧鏈組成，節點用來表示物體、概念和事件等，弧鏈表示它們之間的關系，語義網絡表示方法可以把事物的結構、屬性及因果關系通過節點與弧鏈形式明顯而簡要表達出來，自然直觀，易于理解，也符合人在處理這類問題的思維習慣。第二章農業專家系統原理end四、知識表示技術4．規則組法對于表達如診斷、分類以及包含大量運算性知識的領域，可采用具有層次結構描述的規則組形式加以表達，一個規則組是求解一個子問題的所有知識的集合，本身具有獨立性和封閉性，由規則架和規則體組成。規則架是參加系統推理的骨架，是一個多前提多結論且結論之間也可存在因果關系的規則形式，只反映結論與前提之間因素的邏輯確定關系。規則體反映因素之間求解或定值方法的具體知識，包含運算公式和一組規則。第二章農業專家系統原理end四、知識表示技術5．綜合知識體法綜合知識體由描述框架、規則組和黑板結構三部分組成，統一調度，有機配合，不同的知識在不同部分加以處理。一個綜合的知識體是一個獨立的基本知識單元，它本身具有相當強的功能，將邏輯型、過程型、運算型、描述型知識以及聲音、圖象、圖形集成于一體，表示方法層次清楚，符合人的思維方式，簡明易懂，便于用戶學習，便于增加其它知識表示形式。對于象作物栽培、畜禽養殖等領域的知識通常多為建議性、描述性的知識，且通常與邏輯性、過程性和運算性知識交織在一起運用，則宜采用綜合知識體的知識表示方法。第二章農業專家系統原理end五、推理策略推理機構是專家系統的控制中心，依靠推理機這種控制程序去運行知識庫和其它機構，解決用戶提出的問題。目前比較成熟和通用的控制策略主要采用推理策略（或推理機制），即根據因果關系進行一步步分析、推斷。第二章農業專家系統原理end正向推理反向推理雙向混合推理不確定推理第二章農業專家系統原理end反向推理的思路是一種稱作“假設—測試”的策略。先假定是某一個目標，然后去測試，尋找以此目標為結論的規則集，然后逐個檢查規則集中每個規則的各個條件項與用戶輸入的事實是否相匹配。1．反向推理第二章農業專家系統原理end與反向推理相反，正向推理是事實或數據驅動，從推理網絡圖的葉節點，即詢問因素——用戶提供的事實、數據開始，自下向上進行推理，逐一將用戶提供的信息與各個規則的條件進行匹配，最后求得當前問題的解答。2．正向推理第二章農業專家系統原理end即正向推理與反向推理配合進行，運用這兩種推理各自的優點。反向推理中目標的選擇是順序進行，比較費時。可以先通過某些已知數據或事實的驅動去選擇合適的目標，然后再反向推理，這樣減少了反向推理選擇目標的盲目性，又減少了單純應用正向推理漫無目標的盲目性。3．混合推理第二章農業專家系統原理end4．不確定推理在上述介紹的規則中條件和結論本身所表示的知識均是確定性知識，即不是“是”，就是“否”，以及條件與結論之間的關系也是肯定的。而實際生活中，許多事實、概念并非絕對肯定能夠精確描述的，有許多中間過渡類型，規則本身也有肯定程度的不同。為了表達這種不確定性，常采用概率論、證據理論、可信度方法、模糊理論等數學方法來進行不精確計算。此外，專家系統推理方法還有非單調推理、定性推理、常識推理、基于案例推理等。第二章農業專家系統原理end六、知識獲取在專家系統知識庫建造中，領域專家自身或知識工程師與領域專家共同整理總結領域的知識、經驗、模型及研究成果，按所建專家系統規定的知識表示形式，整理成為一個個知識單元，放入知識庫，這種過程稱之為知識獲取。第二章農業專家系統原理end六、知識獲取知識獲取、知識表示與知識運用是建造專家系統的三大關鍵技術。知識表示是解決知識的存在形式問題，知識運用是解決知識的操作運行問題，而知識獲取則是解決知識的來源問題。知識獲取是研究如何從知識源去獲得本專家系統解決某特定問題需要的各種知識。這里所說的知識源可以是專家、技術人員，也可以是書本、資料、試驗數據與事例等。知識獲取是建造專家系統十分重要而又相當困難的環節，是關系到專家系統成敗的關鍵。第二章農業專家系統原理end1．知識獲取的困難在建造知識庫時，知識工程師需要和領域專家合作獲取領域知識。由于知識工程師對領域知識十分生疏，而領域專家又對專家系統技術缺乏了解，知識獲取過程通常十分艱苦，成為建造專家系統的“瓶頸”問題。在專家系統建成后，仍然需要對知識進行修改和完善。所以，知識獲取是貫穿于專家系統的設計、維護的全過程。第二章農業專家系統原理end2．知識獲取方式（1）人工獲取方式，即知識工程師參與，與領域專家交談、討論，從書本資料去整理、總結。人工整理好后，再建造知識庫。知識工程師也可以是領域專家和技術人員。這是目前通常采用的方式。（2）半自動獲取方式，計算機通過一種智能編輯器工具同專家打交道，按照人機交互要求去整理知識，編排知識庫。（3）自動獲取方式，計算機直接從專家、書本以至實例、數據中獲取專家系統需要的知識，并在獲取過程中不斷改善知識的性能，也即自身具有學習本領。自動知識獲取是獲取領域知識的最高級手段，實現難度很大，但目前國際上利用機器學習、機器發現技術從數據或實例中自動獲取知識的研究十分活躍。第二章農業專家系統原理end七、專家系統開發工具知識庫只是專家系統的“大腦”，它需要與推理機構、人機交互接口等“外殼”組成專家系統。這些外殼若初學者自己編程建造則比較困難，也沒有必要。實際上這些外殼對同類型專家系統來說具有通用性。專家系統開發工具就是這樣一種具有通用性的“外殼”，它還包含了知識庫調試進行語法檢查和一致性檢驗等所需的管理機構，是用來簡化構造專家系統工作的程序系統。第二章農業專家系統原理end七、專家系統開發工具編輯型開發工具智能型開發工具自動知識獲取工具第二章農業專家系統原理end1．編輯型開發工具這類工具供專家系統建造者將領域專家的知識按規定的知識庫描述語言格式編輯成知識庫，并將獲取的知識進行檢驗，生成所需的專家系統。該類工具由專家系統外殼和知識庫生成與管理子系統2部分組成。專家系統外殼包括推理機構、人機交互接口、解釋模塊、綜合數據庫等，它們具有通用性，當聯入特定的知識庫，即構成所需建造的專家系統。第二章農業專家系統原理end2．智能型開發工具雖然編輯型開發工具使用方便，領域技術人員經過短期培訓就可學會使用，但仍需熟悉如何將知識經驗按照知識描述語言規定的格式進行編輯。為了讓用戶不必了解人工智能、專家系統的術語和原理，完全按照該領域的思維方式與術語去引導領域專家和技術人員整理知識經驗，這稱之為智能引導型專家系統開發工具。這種工具比編輯型工具功能強大，但實現的難度也大。第二章農業專家系統原理end第二節

農業專家系統概述

農業專家系統是基于農業專家知識和模仿農業專家進行推理決策的計算機程序系統。這類系統能對需要解決的農業問題進行解答、解釋或判斷，提出決策建議，使計算機在農業活動中起到類似人類農業專家的作用第二章農業專家系統原理end一、農業專家系統研究的必要性從農業科學技術發展本身看，農業是一個多學科、多技術交叉的復雜領域，但由于多種因素的限制，分散的、單項的、局部的研究成果和技術經驗比較多，而農業領域知識的整體性、系統性、綜合性以及可操作性和應變性不夠強。專家系統通過對專家群體知識的整理、歸納和多學科知識的綜合集成，形成快速的計算能力和較強的推理能力，增強了農業領域知識的系統性和實用性，對深化農業科學研究，提高農業專家自身的技術水平，都有重大促進作用。第二章農業專家系統原理end一、農業專家系統研究的必要性我國農民科技素質較低，需要大量專家系統指導生產實踐歐美發達國家農業實行規模化、機械化、專業化與技術集約化生產經營方式不同，我國農戶生產經營規模小而分散，農業科技素質差，習慣于傳統粗放的生產方式，雖然急切希望農業專家能到千家萬戶，言傳身教現場傳播最新農業生產知識和技術，但由于我國農業專家十分奇缺，極難長期深入農村。農業專家系統來自于專家，又高于專家，可以代替為數極少的專家群體，成為成千上萬個“電腦專家”，走向田間地頭，進入農戶家，具體指導農民的農業生產經營，培訓農業技術人員，幫助各級干部管理農業生產。隨著計算機和通信網絡的日益普及，這種愿望逐漸成為可能。這是一項投資少，見效快、實用性強的農業信息技術。第二章農業專家系統原理end農業專家系統的作用在當前我國農業生產經營活動中，農業專家系統的作用主要表現在：（1）匯集高水平的農業知識，克服農村地區交通信息不便的障礙，實地指導農業生產，緩解農技人員不足以及水平參差不齊的矛盾。（2）匯集當地的農業知識，搶救、固化農學專家和種田能手的寶貴經驗，使其逐漸積累豐富，構成本地農業生產技術數據庫集和農業環境數據庫集。第二章農業專家系統原理end（二）農業專家系統的作用（3）推廣演示軟件采用多媒體技術既有文字，又有聲音、圖象，內容詳盡，針對性、操作性強，易于被農民理解、接受，并付之以實踐。（4）農業生產時效性很強，農業專家系統能夠實現隨時解答農民生產中遇到的問題，大大減少了解決問題的時滯。第二章農業專家系統原理end二、農業專家系統發展概況

國際上在20世紀60年代中后期首例專家系統——化合物分子結構推斷計算機程序誕生，70年代末期將專家系統技術應用于農業領域，以美國的研究開始最早，當時開發的專家系統主要是面向農作物的病蟲害診斷，如伊利諾斯大學開發的大豆病蟲害診斷專家系統PLANT/ds（1978）和玉米螟蟲蟲害預測專家系統PLANT/cd（1982），此外還有日本千葉大學的西紅柿病蟲害診斷專家系統MICCS（1983）。20世紀80年代中期，隨著專家系統技術的迅速發展，農業專家系統研究有了相當大的進展，在數量和水平上均有了較大的起色，已從單一的病蟲害診斷轉向生產管理、經濟分析決策、生態環境評價等方面。尤其以美國、日本、中國和歐洲最為突出。第二章農業專家系統原理end二、農業專家系統發展概況

(一)國外1、美國美國農業部和全國棉花委員會于1986年開發研制成功著名的棉花生產管理專家系統GOSSYM/COMAX，它是一個基于棉花生長模型GOSSYM的專家系統COMAX，利用GOSSYM為COMAX提供決策依據，利用COMAX分析和解釋GOSSYM的模擬結果，功能十分強大，應用十分廣泛，成為農業專家系統開發的典例。此外，加里福尼亞大學戴維斯分校研制開發的CALEX系統也非常成功，包括CALEX/COTTON、CALEX/PEACHES、CALEX/RICE等已廣泛的應用于棉花、桃樹和水稻生產管理。目前，CALEX已演化成為專用于農業生產管理的專家系統開發工具軟件。同時，美國農業專家系統開發多利用商用的開發工具如LEVELES、VP-EXPERT、INSIGHT等。第二章農業專家系統原理end二、農業專家系統發展概況

2、日本日本政府對農業專家系統研究重視較早，1986年就出版了《人工智能與農業：精農技術與尖端技術的融合》的農業專家系統發展規劃，此后研發了若干農業專家系統，如東京大學的西紅柿栽培管理專家咨詢系統和培養液管理專家系統；千葉大學研發的作物病害診斷專家系統、花卉栽培管理支持系統和庭院景觀評價系統；農業研究中心研發的耕作方式計劃支持系統、大豆栽培作業規劃管理系統、拖拉機選用決策支持系統、聯合收割機故障診斷系統等。近年來又將專家系統應用于蔬菜溫室、牛奶生產等設施農業的生產管理中，取得了良好效果。第二章農業專家系統原理end二、農業專家系統發展概況

(一)國內1、80年代初期我國農業專家系統的研究開始于20世紀80年代初期，1985年中國科學院合肥智能機械研究所和安徽農科院合作研制成功的“砂姜黑土小麥施肥專家系統”，在淮北平原得到較大規模應用，開拓了農業專家系統在我國的發展。通過“七五”、“八五”科技攻關，我國又研制了一批農業專家系統，如中科院合肥智能所研制的13種作物23個施肥專家系統、中科院水保所的“黃土旱塬小麥生產綜合管理專家系統”、中國農科院作物所的“品種選育專家系統”、植保所的“粘蟲測報專家系統”、土肥所的“施肥專家系統”、華中農業大學的“園藝專家系統”、浙江大學和中國農科院蠶桑所合作研制的“蠶育種專家系統”等。第二章農業專家系統原理end二、農業專家系統發展概況

90年代以來，我國不少研究單位將基于案例推理技術、面向對象技術、神經網絡技術、數據庫技術、多媒體技術、地理信息系統技術、作物生長模擬技術和計算機網絡技術等綜合集成應用于農業專家系統研究，提高了農業專家系統的技術水平。如浙江大學的飼料配方專家系統、河北農業大學的土壩事故診斷專家系統、中科院沈陽計算研究所的水稻育種專家系統、江蘇農科院的水稻栽培計算機模擬優化決策系統RCSODS（1994）、中國農科院棉花所研制的基于GOSSYM模型的黃淮海地區棉花生產管理系統COTMAS（1996）、中科院合肥智能所研制的施肥推薦專家系統和雄風系列農業專家系統開發工具、北京市農林科學院作物所的小麥綜合管理專家系統ESWCM和玉米綜合管理專家系統（1998）等。第二章農業專家系統原理end三、農業專家系統的類型（一）按功能和結構特征劃分（1）啟發式專家系統（HeuristicExpertSystem）這類系統以某些領域專家的經驗知識為基礎，按照傳統方式建立專家系統，適用于那些目標明確、內容較窄的應用價值較高的領域，但系統知識獲取的工作量很大。如美國的大豆病蟲害管理系統SOYBUG、柴毅等開發的基于作物生長特征的作物栽培專家系統。第二章農業專家系統原理end三、農業專家系統的類型（2）實時控制專家系統(Real－timeControlExpertSystem)它利用來自傳感器監測裝置的數據，運用專家處理問題的經驗，依據狀態條件的變化去自動調整或控制某些參數或裝置。此類系統多用于溫室的自動調節與控制，如美國的MISTING系統、孫忠富等研制的溫室番茄計算機環境管理系統屬于實時控制專家系統。第二章農業專家系統原理end三、農業專家系統的類型（3）基于模型的專家系統(Model－basedExpertSystem)這類系統把模型與知識庫相結合，利用專家系統為模型提供參數和對模型結果進行解釋，以便用戶更好的使用模型。此類系統把定性和定量分析、符號處理和數據處理有效地結合，功能十分強大，應用前景廣闊，是農業專家系統發展地重要方向。如GOSSYM/COMAX、曹衛星等研制的基于生長模型的小麥管理專家系統。第二章農業專家系統原理end三、農業專家系統的類型（4）專家數據庫系統(ExpertDatabase)目前已經建立了許多功能強、結構好地數據庫系統，但庫容量和復雜性已成為數據庫使用的障礙。將專家系統和數據庫相結合，可改善數據庫的可檢索性和對數據庫信息的解釋能力，從而使決策者方便地從大型數據庫中獲取有用地信息。如美國的良種選擇專家系統CUE。第二章農業專家系統原理end三、農業專家系統的類型（5）專家系統開發工具(Problem－specificShell)這是一種輔助專家系統開發的軟件工具，主要用來幫助研究人員建立知識庫和進行結構設計。如SELECT、CALEX、LEVELS、VP-Expert以及國內熊范綸等研制的雄風專家系統開發工具、蔣文科等研制的通用農業專家系統生成工具AEST等。第二章農業專家系統原理end（二）按涉及農業學科學科領域劃分（1）作物栽培專家系統。此類系統根據特定地區氣候、土壤特點和作物栽培經驗，為當地用戶提供有關大田作物、園藝作物的品種選擇、土壤耕作、灌水施肥、病蟲草害防治、產量估算等田間栽培管理綜合措施的技術指導。第二章農業專家系統原理end三、農業專家系統的類型（2）農田施肥專家系統。也叫肥料推薦專家系統，主要針對特定地區土壤理化性質，評估肥力水平，根據作物、氣候、土壤、栽培管理及肥料特點，推薦肥料運籌與施肥方法，計算施肥效益等。（3）植物保護專家系統。根據特定地區農作物病、蟲、草害發生規律，為用戶提供有關作物的病、蟲、草害診斷、預測預報和防治方法。第二章農業專家系統原理end三、農業專家系統的類型（4）設施農業專家系統。主要針對果蔬的溫室栽培和冷庫儲藏開發的實時控制專家系統，以達到對設施農業環境的自動監測與控制。（5）新品種選育專家系統。包括動、植物的親本選配、后代選擇和品種評價，提高農業生物育種的效率。（6）畜禽水產養殖專家系統。提供各種家畜、家禽、水產品的科學養殖技術，包括場所建設、品種選擇、飼料配合、科學飼養、病蟲防治等方面。第二章農業專家系統原理end三、農業專家系統的類型（7）水利灌溉專家系統。提供灌溉水源預報、灌溉需水量預報、作物灌溉制度擬定、灌區用水計劃管理、灌溉設施的自動化控制等。（8）其它學科領域的專家系統，包括農業生產管理、農機具優化設計與選擇、農業經濟分析、農產品評價、水土保持等方面。第二章農業專家系統原理end第三節農業專家系統實例分析第二章農業專家系統原理end二、農業專家系統研究的發展方向專家系統和模型的結合專家系統和模型的結合，可以靈活地處理結構化和半結構化乃至無結構問題。結構化和半結構化的問題可以通過模型系統進行精確的計算，而結構性不強的描述性的知識則可通過專家系統的符號推理來實現。第二章農業專家系統原理end專家系統和3S技術相結合專家系統和3S技術相結合，可以擴展知識獲取、表達、運算能力。以“3S”(GPS，GIS，RS)技術為核心是未來農業專家系統的發展趨勢。全球定位系統GPS能精確地確定地物的空間位置，可以提供基礎數據。地理信息系統GIS可以對地理實體實現定位、定性和定量的描述，為專家系統提供必需的基礎數據和數據的分析和可視化。遙感技術RS也可以為專家系統提供數據。第二章農業專家系統原理endES和PA精確農業是將遙感、地理信息系統、全球定位系統、計算機技