农业专家系统(数据库)

时间：2022-11-04 04:30:02 | 来源：信息时代

时间：2022-11-04 04:30:02 来源：信息时代

    农业专家系统 : 运用知识表示、推理、知识获取等智能技术,总结农业专家长期积累的经验、实验数据及数学模型,建造起计算机的农业辅助决策软件系统。它具有独立的知识库、智能化的分析推理和图、文、声并茂功能。
农业专家系统的研究兴起于20世纪70年代末期。1978年美国Illinois大学开发的针对Illinois地区的大豆病虫害诊断专家系统PLANT/cd,被认为是第一个农业智能系统。1986年由美国农业部和全国棉花委员会研制成功的COMAX/GOSSYM,是世界著名的农业智能系统,主要应用于棉花的生产管理。随后相继开发了作物管理、植物病虫害管理、土壤侵蚀预测和控制、资源保护与耕作、一般性的农场管理与决策、灌溉与土壤管理、动物营养和生产过程控制等智能系统,从而80年代中期在美国、欧洲、日本等国掀起了一股农业智能系统热潮。
1.农业专家系统的技术体系
农业专家系统广泛应用于农、林、牧、渔各方面,已成为数字农业、现代农业研究的重要内容。农业专家系统、精准农业中的智能系统以及农业机器人等均已成为重要发展方向。尽管应用领域有所不同,但农业专家系统的技术体系概括起来主要包括:面向农业领域的知识表示、推理机制(知识运用)、知识获取、体系结构、技术集成等方面。
2. 农业专家系统的知识表示
知识表示是对知识的描述,使用约定的符号把领域知识和专家的经验有效地表示成可以被计算机接受,并便于系统使用的数据结构。知识是智能系统的核心,是智能系统乃至人工智能的重要研究内容之一。在建立特定任务的专家系统时,首先要考虑的就是要选用合适的知识表示策略。
农业领域知识复杂,常规专家系统的知识表示方法难以解决。面对农业特点提出了下列知识表示策略: ①“规则架+规则体”规则组知识表示;②综合知识体的表示; ③面向对象的综合知识体的知识表示;④可视化“知识体·对象块·构件”的知识表示; ⑤多级知识单元知识表示; ⑥面向知识发现的广义综合知识表示。
这些表示方法可以有效地进行知识类型的拓展,且实现构件化、网络环境表示的拓展,形成一个基本能够反映整个农业领域知识及自动半自动知识获取实施的知识表示方法体系。
3.农业专家系统的知识获取
知识获取是智能系统技术的核心技术。早期研究主要集中于人工知识获取的方法技巧和效率。随着系统的开发,产生了采用智能引导的思路来进行人工的知识获取,提供一个友好高效的知识获取环境,伴随知识发现技术的兴起,进而又进行自动半自动知识获取技术的研究。
(1)人工知识获取的智能综合引导研究:先后采用综合引导启发机制、智能引导、智能帮助,尤其是集成语音技术、Agent技术、可视化技术为一体的综合智能知识获取环境的提出,让知识获取直接面对领域专家,大大提高了人工知识获取的效率。
人工知识获取存在的问题有: 获取规范化知识困难,知识工程师和领域专家之间存在隔阂,从而使得领域专家的知识很难被规范地表示出来;知识规范化实现困难,知识也许存在,但并非总是为领域专家所知,而且领域专家有时依靠“经验”行事;知识的表示形式有限,将知识表示为规则型或其他表示型式,对于那些存在于数据中的隐形知识难以转换和表示。
(2) 自动半自动知识获取技术的研究成果:农业领域和科研技术人员积累了大量数据,尤其随着信息技术与生物技术等高新技术的发展,农业领域对各种资源数据、技术数据、实际案例等的获取和积累,已引起高度重视。例如,从大量的作物苗情、土情、肥情、病虫害、气象、生态、环境、畜牧、水产养殖,以及各种灾害等大量数据资料中,如何发现知识、发现规律,建立数学模型,是一种有效的途径,然而,很多是难以和无法模型化,或者没必要模型化的。近年来信息技术尤其是智能技术的迅速发展,为从上述资源中发现规律、知识、模式等,提供了很有效的捷径。运用机器学习、数据挖掘、智能计算等技术,从农业数据中发现各种隐含的、有用的模式,取得了很好的效果。这些研究和取得的成果,对智能系统技术的发展,具有重要的理论和实际应用价值。
4.农业专家系统的系统结构
遵循专家系统的一般结构,农业专家系统由知识库、推理机构、人机交互接口等部分组成,其结构如图1所示。

图1 农业专家系统结构

我国农业专家系统研究,始于20世纪80年代初,是国际上此领域开展研究和应用较早的国家之一。1983年,中科院合肥智能机械研究所与安徽省农科院土壤肥料研究所合作。1985年研制成功一个实用的“砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统”,推动了农业智能系统在我国的发展。80年代初,浙江大学也开展了蚕育种专家系统的研究。“七五”期间,又涌现了一批应用范围较广的农业智能系统。如:合肥智能所的应用于多种作物的施肥专家系统; 中国农科院作物所的品种选育专家系统,植保所的粘虫测报专家系统,土肥所的适用于山东禹城的施肥专家系统;华中理工大学的柑橘园艺专家系统; 浙江大学与中国农科院蚕桑所的蚕育种专家系统等。
从实际出发,借鉴国际发展经验,我国农业信息系统未来发展应主要把握三个方向: 一是进一步推进农业产业发展信息化,加速产业的改造升级,提升农业产业的整体水平,加大科技进步在现代农业发展中的贡献率。二是进一步加强农业电子政务建设,促进政府职能转变,增强决策和管理能力,提升工作效率和服务水平。三是进一步加快农业电子商务建设,建立完善农产品现代流通体系,降本增效,提高国际竞争力。具体而言,推进我国社会主义新农村及现代农业建设,面临着一系列与农业信息系统建设紧密相连的课题:
(1)建设完善国家农业监测预警信息系统,为农业各部门及社会公众的农业管理、生产经营决策提供信息支持。
(2)建设完善国家农产品和生产资源市场监管信息系统,加强市场管理、保障农业生产和农产品质量安全。
(3)建设完善农村市场和农业科技信息服务系统,为农业生产提供及时准确有效的信息服务。
(4)建设完善国家农业综合门户网站,提供国家农业电子政务的正常运转平台。
(5)开发建设完善一系列信息网络应用系统,支持农业科学化管理、促进农业可持续发展。
(6)开发建立各类农业生产管理和智能化支持系统,提升农业整体生产水平。
(7)开发建设农产品流通信息系统,建设农业电子商务平台,推进农业企业信息化步伐,完善农产品市场体系。
(8)建立完善农业信息采集系统,建设完善各级农业信息服务平台(包括乡镇信息服务站),培训农业信息化队伍,完善农业信息管理服务体系。