农业专家系统
农业专家系统实习报告
一、实习目的随着农业现代化进程的加快，农业专家系统的应用日益广泛。
为了深入了解农业专家系统的原理、操作和应用，提高自身在农业领域的实践能力，我选择了农业专家系统作为实习课题。
本次实习旨在：1. 理解农业专家系统的基本原理和结构。
2. 掌握农业专家系统的开发和应用方法。
3. 学会运用农业专家系统解决实际问题。
4. 增强团队合作能力和沟通能力。
二、实习时间与地点实习时间为2023年3月至5月，实习地点为XX农业大学农业信息与智能技术实验室。
三、实习内容1. 理论学习- 农业专家系统概述：了解了农业专家系统的定义、分类、发展历程以及在我国的应用现状。
- 专家系统开发方法：学习了专家系统开发的基本流程，包括问题定义、知识获取、推理机设计、解释器设计等。
- 农业领域知识：掌握了农业领域的基本知识，如作物栽培、病虫害防治、农业气象等。
2. 实践操作- 农业专家系统开发：在实验室导师的指导下，参与了一个农业专家系统的开发项目。
项目包括：- 问题定义：明确了系统要解决的问题，如根据作物品种、生长环境等预测产量。
- 知识获取：收集了大量的农业知识，包括作物生长规律、病虫害防治方法等。
- 推理机设计：设计了基于规则推理和案例推理的推理机。
- 解释器设计：设计了系统解释用户查询结果的解释器。
- 农业专家系统应用：将开发的农业专家系统应用于实际生产中，解决了一些农业生产问题，如作物病虫害防治、施肥管理等。
3. 团队协作- 在实习过程中，与团队成员密切合作，共同完成项目任务。
- 参与团队讨论，提出自己的见解和建议，为项目的顺利进行贡献力量。
四、实习成果1. 成功开发了一个基于规则推理和案例推理的农业专家系统。
2. 学会了农业专家系统的开发方法，提高了在农业领域的实践能力。
3. 增强了团队合作能力和沟通能力。
五、实习体会1. 农业专家系统在农业生产中具有重要作用，可以提高农业生产效率，降低生产成本。
2. 农业专家系统的开发需要具备扎实的理论基础和实践经验。
农业专家系统的概念特征与功能(
农业专家系统的概念特征与功能(
一、概念特征
农业专家系统是一种以先进的计算机技术和信息处理技术为支撑，以
专家知识为主导，具有自主思考能力和机器推理、决策能力的复杂系统。
它能够在规定的范围内模拟人类专家的智力来解决具有复杂模糊性、特异性、多学科、非结构化等特点的农业性问题。
二、功能
1、决策支持功能：农业专家系统拥有强大的决策支持能力，能够对
农业问题进行合理决策，并有效地支持农业经营活动。
2、问答功能：农业专家系统利用多种数据库以及基于网络的技术，
实现了聊天机器人与用户之间的对话，可以准确地回答用户的问题，并提
供实用的建议性意见，起到帮助管理决策的作用。
3、信息采集功能：农业专家系统可以实时采集各种农业信息，诸如
温度、湿度、土壤信息等，并自动分析。
4、农业预测功能：农业专家系统具备预测性能，可以利用农业大数
据对作物的生长模式、农药用量、土壤肥力等情况进行预测，及时发现问题，提出解决方案。
5、数据分析功能：利用农业专家系统可以对大量农业数据进行分析，从而了解当前和过去农业发展的趋势，掌握行业发展规律，挖掘未知的信息。
农业专家系统—农业专家系统的功能开发
(Advanced Sever)/ Windows 2003 Sever、SQL Server 2000、IIS 5.0信息服务器/安 装.NET框架/中文浏览器IE5.5以上版本。 • 平台应用于农业科研教学单位、政府农业管理、技术推广、服务部门或者大型农业企业。
农业专家系统的功能开发 二、农业专家系统的功能
系统管理：账户管理、界面管理、运行参数管理、文档控制管理 数据库管理：数据表结构维护、数据库安全管理工具 知识规则：规则知识定义、规则知识编辑、规则管理、数据挖掘 数据编辑 数据决策 数据查询：事实查询、结果查询
帮助
农业专家系统的功能开发
二、农业专家系统的功能
疫病远程监控：可以将远程摄像头 安装在农作物种植基地、温室大棚 等生产第一线，专家通过远程访问 可随时查看情况，及时方便的给予 技术指导。
远程工作会议：通过各远程站点提 供高质量的音视频效果，可用于大 面积的远程诊断工作会议和信息发 布。
农业专家系统的功能开发 二、农业专家系统的功能
农业专家系统平台以后台数据库管理为核心，在Wcb服 务器挂接服务构件，通过前台浏览器管理和运行。实现了系 统管理、数据库管理，知识规则维护、数据编辑、智能决策、 数据查询和帮助这些模块。
设计数据库和 数据表
标准化处理
选择适当的数 据库系统
检验和校对
收集有关数据
数据筛选和分 类并入库
数据库的建立过程
对数据归并
02
农业专家系统的功能
农业专家系统的功能开发 二、农业专家系统的功能
实时远程技术咨询：为农民提供实 时的技术答疑、技术咨询，专家和 农民可以通过网络面对面交流。
农业专家系统—农业专家系统的应用
02
应用农业专家系统存 在的问题
农业专家系统的应用
二、应用农业专家系统存在的问题
01
专家系统所包含的内容不 全面，不能很好的满足农 民的需要。专家系统的开 发只是针对作物的某一生 长阶段，不能完全涵盖作 物生长的整个阶段，同时 也缺乏与生长相关因素的 综合考虑，以至于不能充 分发挥专家的作用。
02
专家系统在研制过程中没能 很好的考虑其服务对象，在 农业中开发的专家系统使用 对象只要是农民、科技人员 和基层管理人员，他们的计 算机水平普遍较低，不能熟 练的使用专家系统解决实际 生产中遇到的问题。
农业专家系统的应用
二、应用农业专家系统存在的问题
03
在农业中开发的专家系统一般 都是静态的，动态服务能力低， 时效性差。在农业生产中由于 受外界因素的影响，所以多变 因素复杂，有许多情况是事先 无法预料的，这就要求专家系 统具有适应动态变化的能力。 但是，目前在农业中的专家系 统一般都是静态的，知识更新 速度慢，这就要求专家系统必 须加强动态性建设。
目前的农业专家系统主要有：下几个品种:水稻、麦类、油
农业专家系统的应用 一、农业专家系统的应用领域
在粮食作物和经济作物中的应用
在粮食作物和经济作物上的应用较多，大部分应用在栽培管理、病虫害防治和后期管理上，有的还开发了适合当地条件的地域 性专家系统。如在小麦病虫害诊断上有古乐声等开发的专家系统，把CBR技术引入到小麦的病虫害诊断上，提高了解题能力，有 较高的求解效率和正确率。陈杰等构建了网络环境下的烟草生产专家系统，使专家系统能够更方便的为烟农提供生产指导、管 理和咨询服务。在张宏亮等开发的马铃薯专家系统中引入了遗传算法，很好的解决了和领域专家交流易产生随机性的问题等。
农业专家系统的应用 一、农业专家系统的应用领域
农业专家系统的概念特征与功能 (ppt 100页)
生成所需的程序。 学习：归纳学习和类比学习。 专家系统：利用专家知识进行推理达到专家解决问题的
能力。 机器人学：完成人部分工作的机器人。 机器视觉：研究感知过程。 智能检索系统：具有智能行为的情报检索的系统。 组合调度问题：如最短旅行路线。 系统与表达语言：用人工智能来深化计算机系统和语言。
二、专家系统及农业专家系统
专家系统（ES，Expert System），是一个智能程序， 它能对那些需要专家知识才能解决的应用难题，提供相关 领域权威专家水平的解答。或者说由一个专门领域的知识 库，以及一个能获取和运用知识的机构构成的一个问题求 解系统。
农业专家系统是一个拥有大量权威农业专家的经验、 资料、数据与成果构成的知识库，并能利用其知识，模拟 农业专家解决问题的思维方法进行判断、推理，以求得解 决农业生产问题结论的智能程序系统。
研究的主要内容 农林计算机辅助决策 砂姜黑土施肥专家系统 粘虫测报 环境工程控制 小麦综合管理专家系统 小麦综合管理 专家土地评价 灌溉管理
开发者
开发年代
美国Geogia大学 1990
中国合肥智能所
1991
中国农科院
1992
加拿大David等
1992
北京市农林科学院 1993
美国Ahmed Kamel 1993
询问、问题
把专家知识转移到计算机程序中
领域专家
知识工程师
策略 经验规则 领域规则
专家系统
专家系统与常规程序的区别
（1）常规的计算机程序是对数据结构以及作用于数据结 构的确定型算法的表述.
常规程序＝数据结构十算法 专家系统是通过运用知识进行推理，力求在问题领域内推 导出满意的解答.
农业专家系统基本原理
农业专家系统基本原理
农业专家系统（Agricultural Expert System，AES）是一种以计算机应用技术为理
论基础，以模拟专家知识为目的，可用来解决农业问题和实施技术管理的应用软件体系结构，它包括以下三个主要部分：
1、模拟专家知识：农业专家系统把专家输入的知识转换成农业专家系统所需的表达
形式，以供计算机使用，它主要有三种方式：规则表示法、知识表示法和语句知识表示法。
通过知识的表达，有利于把农业的领域知识赋一定的计算机表达。
2、推理机制：农业专家系统采用推理机制来运行，它是农业专家系统模拟专家知识
应用所必需的部分，它可用于处理经验问题、诊断问题、决策问题等。
农业专家系统采用
的推理机制有规则推理（选择推理、排序推理）、相似度推理，神经网络解法，回归分析
解法，定性模糊推理等。
3、知识库：农业专家系统知识库是存储系统的核心，它主要存储各种相关的农业知识，如病虫害防治等各类农业知识，以及农民技术管理等知识数据，使得农业专家系统能
够通过数字化后的知识数据来推理农业问题，或者提供农机信息管理等决策支持服务。
以上是农业专家系统的基本原理，它为农业科技发展提供了支撑，能够以高效、理性
的方式来处理复杂的农业问题，对于提高农业生产力以及农业诊断、决策等方面都有积极
的作用。
农业专家系统ppt
此外，英国、澳大利亚、前苏联、丹麦 、印度、以色列、原西德等国家先后进 行了不同农业专家系统研究和应用.促进 了农业专家系统的发展。
二十世纪90年代以后，农业专家系统的研 究在机理性、广泛性、应用性、综合性与 高技术性等方面有了长足的发展。1992年 8月黄山农业专家系统国际会议上，来自六 大洲14个国家的代表对他们最新开发的农 业专家系统进行了介绍，例如美国农业部 农业研究中心的COAMAX系统改进版和哥 伦比亚大学的梯田专家系统、
二十世纪70年代，在模型模拟研究的基础 上，许多农业专家系统相继开发出来并投 入应用。世界上应用最早的农业专家系统 是1978年美国伊利诺斯大学开发成功的大 豆病害诊断专家系统。到了二十世纪八十 年代中期，随着专家系统技术的不断进步 ，农业专家系统在国际上有了相当大的发 展，在数量和水平上都有较大的提高，开 发的系统已从单一的病虫害诊断转向了生 产管理、经济效益分析与决策、生态环境 控制等，尤以美国、口本和欧洲国家的应 用最为突出。
本农业研究中心利用开发工具KEE, ESHELL等开发了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专 家系统等。近年来口本又将专家系统应用 于蔬菜温室、牛奶生产等“植物工厂”中 。以上这些专家系统已投入实际应用，利 用农民协会等组织进行专家系统培训与咨 询，取得了良好效果。近儿年，又将信息 网络与专家系统相结合.应用于农业生产管 理
④非时空限制性:它可以不断拷贝，可以作 为一个计算机智能程序永远保存，并能高效 、准确、周密、迅速而不疲倦的工作，使人 类专家的专长不受时间和空间的限制;
⑤权威性:它拥有人类专家所具有的丰富知 识和高超技巧.能在权威专家水平上进行工 作
农业专家系统界面
农业专家系统
7. 农业专家系统的基本原理、结构和功能是什么？谈谈你对专家系统在农业生产经营作用的认识？所谓专家系统是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统, 它能运用领域专家多年累积的经验和专门知识, 模拟专家的思维过程和决策能力, 解决只有专家才能解决的困难问题.农业专家系统一般由知识库、数据库、推理机、解释部分、知识获取部分组成，其中知识库(知识集合)、数据库(反映系统的内外状态)、推理判断程序(规定选用知识的策略与方式)等部分为核心。
专家系统的工作方式可简单地归结为：运用知识进行推理。
农业专家系统的理论基础研究农业专家决策系统是基于农业专家知识，模仿农业专家进行推理决策，把多项农业技术和知识进行高度集成的计算机应用系统。
一方面，它比一般的计算机信息系统更突出农业专业知识与推理判断的作用，且具有更强针对性的决策咨询能力；另一方面，它比人类农业专家拥有综合性知识和高速的知识处理本领，可以不受时间、空间的限制和人类情感的影响，起到“农村不走”多方面高层次农业专家的作用。
它的理论基础是人工智能的知识表示和问题求解技术。
基本结构见图1⋯I。
知识和推理构成专家系统的两大因素。
专家系统的核心是知识，所以专家系统又称为知识基系统，或基于知识的系统。
以植物病理学专家系统为例：系统结构植物病理学专家系统就是运用电子计算机技术来模拟植病专家的综合、分析、判断等诊断思维过程的过程。
针对上述功能定位, 该系统在分析植物病理学专家判断疾病的实际过程的基础上, 综合应用一般模型和形象思维模型, 设计工作模型。
该系统采用标准的专家系统结构。
从数学上看, 植物病理学专家对病害的诊断是从症状到病种的集合映射。
以棉花几种主要病害为例, 棉花的常见病种构成疾病群空间W= { Q1, Q2, , Qi, P1, P2 , , Pj} , 这些疾病涉及到的所有症状构成症状群空间A= { A1, A2, , An }。
在建立数学模型时, 首先根据植物病理学知识和专家意见,确定每组症状对诊断疾病的支持程度, 即具有该组症状的病株患病害的可能性。
专家系统
•
作物生长模拟模型反映的是作物生长和发育的基本生
理生态机理和过程，它具有系统性、动态性、机制性与预
测性，更重要的是其具有通用性，适用于任何地点、时间
和品种，不受地区、时间、品种与栽培技术差异的限制。
因而作物生长模型在诸多领域得到了广泛的应用。
• 2.1.1 田间作物生产管理
•
利用作物生长模型可以研究不同播种时期、密度、灌
三、推理机
1、多层度不确定推理
•
推理的最终结果是确定出对象及有关值。根据实际情
况，推理出的结果并不一定是“非此即彼”，也可能是介 于“彼此”之同。因此，推理的过程就是确定出与某一对
象的接近程度，即可信度的过程。系统利用VC++的继承性， 通过为每个属性分配权值，以及在推理过程中根据用户回
答‘是’、 ‘否’、 ‘不确定’分配置信度-实现了
验或查阅文献资料获得作物参数；确定用以模拟的气象要
素，包括与作物生长发育有关的气象要素，有日照长度、
日最高气温、日最低气温、降水、湿度和风速等；最后将
程序、作物参数、气象资料连接在一起，构成一个完整的
模型。
• 1.2.4模拟运行与验证
•
将所建立的模型在模拟环境中运行，并进行验证。通过验证，了
解模拟结果与真实系统的逼近程度，从而确认该模型的正确性是否在
型的结构语句进行改进。
• 1.2.6模型试用
•
将模拟运行后的结果应用于生产，进行小面积示范试验，以检验
其适用性。
• 1.2.7问题的解答与选择决策
•
经验证，如该模型与真实系统相吻合，就可按模拟的结果来解答
生产中出现的问题，并据此进行最优方案的选择与决策。
• 2 作物生长模拟模型的应用
农业专家系统总结
第一章农业专家系统概述一、人工智能1、什么是人工智能？广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。
2、人工智能的起源与发展随着科学技术的不断进步，特别是数理逻辑、控制论、信息论的创立以及电子数字计算机的出现，在计算机科学、数学、神经生理学、心理学、语言学等多种学科的相互渗透下，经麦卡锡提议，现代人工智能这门新兴学科正式决定使用人工智能（Artificial Intelligence，AI）这一术语，从而开创了人工智能作为一门独立学科的研究方向。
历史：1958年麦卡锡发明了表处理语言LISP。
由于LISP语言可以方便地处理符号，很快成为人工智能程序设计的主要语言。
人工智能经历了自然语言的机器翻译、鲁滨逊(J.A.Robinson)于1965年提出的消解法、神经网络研究等一次次高潮，但是由于人们忽视了现实世界的复杂性和问题的多样性，人工智能的早期研究只能停留在实验室里进行，人工智能研究遇到了比想象的要严重得多的压力和困难。
60年代中期以后，人工智能由追求万能、通用的一般研究转入特定的具体研究，通用的解题策略同特定领域的专业知识与实际经验结合，产生了以专家系统为代表的基于知识的各类人工智能系统，使人工智能真正走向社会，走向实际应用研究。
斯坦福大学的费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）于1965年开创了基于知识的专家系统(Expert System，ES)这一人工智能研究的新领域。
3、人工智能的研究领域人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络。
二、专家系统1、什么是专家系统？专家系统（Expert System，ES）是一个利用知识和推理过程来解决那些需要特殊的、重要的人类专家才能解决的复杂问题的计算机程序。
2、专家系统的起源与发展专家系统的产生（1965年—1971年）专家系统的基本成熟（1972年—1977年）七十年代中期，一批卓有成效的专家系统开始出现，涉及医疗、自然语言理解、教学、地质等多个应用领域，对专家系统技术的发展做出突出贡献的典型专家系统有：MYCIN、CASNET、PROSPECTOR等。
第二章农业专家系统原理
2.预测专家系统 预测专家系统(expert system for prediction)是根据观察到的现 状，预测未来的系统。例如，天气、水 文、人口、地质、经济、军事乃至政治 等方面的预测系统。预测是根据知识进 行外推的过程，强烈地依赖于历史资料 的统计以及工作经验的积累。例如， TYT系统。
从专家系统的结构角度看，所谓专家系统就是知识 工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定问 题的知识采用某种知识表示技术编辑生成或自动生 成某种特定表示形式，存放在知识库中，然后用户 通过人机交互接口输入信息、数据和命令，并借助 于数据库等，运用推理机构控制知识库和整个系统 工作，得到问题的求解结果。
（二）建立专家系统原则
专家系统技术研究的对象是专家，因此它必须满 足如下原则：
6.监视专家系统 监视专家系统(expert system for monitoring)能对系统、对象或过程的行为进 行不断观察，并把观察到的行为与其应当具有 的行为进行比较，以发现异常，发出警报。如 核电站的安全监视、防空监视、农作物病虫害 监视与预报等。
7.控制专家系统 控制专家系统(expert system for control)能自适应地管理一个受控对象或客体 的全面行为，使之满足预期要求。如空中交通
3.解释专家系统 解释专家系统(expert system for interpretation)是根据表面或外观观察情况进 行分析，解释深一层的结构或内部可能情况等
的系统。例如，地质结构、化学结构、图像、
信号等解释和各种语言的理解等系统。较著名 的有Dendral，Prospector和Hearsay—Ⅱ等。
机器人学（Robotics）； 自动程序设计（Automatic Programming）； 感知问题（Perception Problems）：视觉、听觉、嗅觉、触觉； 组合和调度问题（Combination and Scheduling）； 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence, DAI）和多 Agent系统（Multi-Agent System）； 模式识别（Pattern Recognition）； 人工神经网络（Artificial Neural Network），等等
地方农科院信息所和农业专家系统
地方农科院信息所和农业专家系统
地方农科院信息所作为农业科技推广和研究的重要基地，承担着推动
农业科技进步和成果转化的重任。
近年来，随着信息技术的飞速发展，地方农科院信息所也在不断探索和实践如何利用现代信息技术提升农
业科研和推广的效率。
农业专家系统作为信息所的重要组成部分，通过集成农业领域的专业
知识和经验，为农业生产提供决策支持。
这一系统通常包含以下几个
关键功能：
1. 知识库构建：收集和整理农业领域的各类知识，包括作物种植、病
虫害防治、土壤管理等，形成结构化的知识库。
2. 智能诊断：利用人工智能技术，对农民提供的作物生长状况、病虫
害情况等信息进行分析，提供诊断建议。
3. 决策支持：根据作物生长周期、气候条件、土壤状况等因素，为农
民提供种植管理、施肥灌溉等决策支持。
4. 信息推送：通过移动应用、短信、电子邮件等方式，将最新的农业
政策、市场信息、科研动态等推送给农民。
5. 在线培训：提供在线农业技术培训课程，帮助农民提升种植技术和
管理能力。
6. 数据分析：收集农业生产过程中的数据，进行深入分析，为科研和
决策提供数据支持。
地方农科院信息所通过这些功能，不仅提高了农业科研的效率，也为农民提供了更加精准和个性化的服务。
随着技术的不断进步，未来农业专家系统将更加智能化、个性化，更好地服务于农业生产和农民生活。
什么是农业专家系统
什么是农业专家系统？农业专家系统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。
具体是指人们事先将农业专家为解决某类农一问题而长期积累的知识以适当的形式存入计算机，计算机利用这些农业知识和反映当时农情的各种数据和事实，模仿农业专家的思维过程进行推理，对需要解决的农业问题进行解答、解释或判断，使计算机在农业活动中起到类似人类专家的作用。
1981年，熊范纶作为中科院合肥智能所的首批访问学者，来到美国马里兰大学学习人工智能、模式识别。
到校后，经一位知名华裔科学家的指点，他对一门新兴学科——电脑专家系统产生了浓厚的兴趣。
两年后，熊范纶即将学成回国。
热心的美国友人问他想到哪里去玩玩，他说“我想看看美国的农村”。
在参观了几十个各种类型的农庄后，美国先进的农业理念促使熊范纶走上将智能技术与中国大农业联姻的道路。
1985年10月，熊范纶成功的在国产微机上研制出“砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统”，中国土地上第一个电脑农业专家系统诞生了。
农民只要报出田块的土壤参数或肥力水平等，计算机就可告知每亩地应施氮、磷、钾肥的数量以及化肥的成本，并可对秋后的收成进行估产，算投入产出比。
经率先在安徽淮北10多个县推广应用后，均实现增产增收的效果。
“砂姜黑土小麦施肥专家咨询系统”受到专家的高度评价，但熊范纶却很清醒。
他知道，我国幅员辽阔，农业门类众多，仅靠几个专家系统和少数科技人员服务于全国各地，是不可能的。
智能化信息技术能否大面积应用，怎样让农民认识和掌握，还有许多理论和实践问题有待探索。
他们首先把工作扩展到积极与各级地方政府合作上，先试验，后示范，再推广，这是电脑农业生根、发芽、开花、结果的保障和支撑点。
从那时开始，在田间地头，人们经常能看到几位戴眼镜的人员背着一台电脑在农村各个村庄搞研究。
以后的实践证明，这些符合中国国情的思路，是行之有效的。
1990年，科技部把农业专家系统等列入863计划，给予重点支持。
1992年，中科院合肥智能所的专家来到了云南省宁蒗县。
农业专家系统
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。
常规的计算机程序 基本情况 常规程序＝数据结构十算法
专家系统 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
二、专家系统基本原理
（一）专家系统与知识工程 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。
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-Based System）。
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。
索取进一步的事实
通过它输入知识，更新、 完善知识库
由一组程序及相应的硬件组 成，用于完成输入输出工作。
专家系统的一般结构
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。
三、专家系统基本结构
编辑型开发工具 智能型开发工具 自动知识获取工具
农业专家系统的概念特征与功能
农业专家系统的概念特征与功能
国际农业专家系统（International Agriculture Expert System，IAES）是一种新型计算机软件，它为农业生产提供信息支持，帮助农业生
产者更容易地管理农业资源，提高农业生产的效率和质量。
它可以代替传
统的传统农业理论，用信息技术来支持农业研究，优化农业管理，提高农
业生产效率。
IAES的概念特征主要有：
一、以计算机技术为支撑：国际农业专家系统是以计算机软件为支撑，采用综合研究方法，融合农业科技成果和社会发展需要。
二、依据农业实践经验：它基于大量的实践经验，把多个农业专家的
丰富知识集中起来，以形成这种新型的知识系统。
三、以农业专家为知识源：国际农业专家系统以过去数十年来农业专
家的研究成果、经验和知识为基础，积极收集和整合知识，为农业生产提
供更专业的支持。
四、全面支持农业管理：国际农业专家系统可以支持完整的农业管理，能够以有效、科学、快速的方式收集、处理和转换农业资源的信息，模拟
农业管理进程，为农业生产加速提供建设性的保障和支持。
国际农业专家系统的主要功能有：。
农业专家系统
7. 农业专家系统的基本原理、结构和功能是什么？谈谈你对专家系统在农业生产经营作用的认识？所谓专家系统是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统, 它能运用领域专家多年累积的经验和专门知识, 模拟专家的思维过程和决策能力, 解决只有专家才能解决的困难问题.农业专家系统一般由知识库、数据库、推理机、解释部分、知识获取部分组成，其中知识库(知识集合)、数据库(反映系统的内外状态)、推理判断程序(规定选用知识的策略与方式)等部分为核心。
专家系统的工作方式可简单地归结为：运用知识进行推理。
农业专家系统的理论基础研究农业专家决策系统是基于农业专家知识，模仿农业专家进行推理决策，把多项农业技术和知识进行高度集成的计算机应用系统。
一方面，它比一般的计算机信息系统更突出农业专业知识与推理判断的作用，且具有更强针对性的决策咨询能力；另一方面，它比人类农业专家拥有综合性知识和高速的知识处理本领，可以不受时间、空间的限制和人类情感的影响，起到“农村不走”多方面高层次农业专家的作用。
它的理论基础是人工智能的知识表示和问题求解技术。
基本结构见图1⋯I。
知识和推理构成专家系统的两大因素。
专家系统的核心是知识，所以专家系统又称为知识基系统，或基于知识的系统。
以植物病理学专家系统为例：系统结构植物病理学专家系统就是运用电子计算机技术来模拟植病专家的综合、分析、判断等诊断思维过程的过程。
针对上述功能定位, 该系统在分析植物病理学专家判断疾病的实际过程的基础上, 综合应用一般模型和形象思维模型, 设计工作模型。
该系统采用标准的专家系统结构。
从数学上看, 植物病理学专家对病害的诊断是从症状到病种的集合映射。
以棉花几种主要病害为例, 棉花的常见病种构成疾病群空间W= { Q1, Q2, , Qi, P1, P2 , , Pj} , 这些疾病涉及到的所有症状构成症状群空间A= { A1, A2, , An }。
在建立数学模型时, 首先根据植物病理学知识和专家意见,确定每组症状对诊断疾病的支持程度, 即具有该组症状的病株患病害的可能性。
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一、人工智能与专家系统
（二）专家系统的概念
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 人类 专家 专家 系统 数量稀少 易于复制 和转换
专家知 识保留
非永久 性 永久性
判断分析 能力
易受情绪和 环境的影响 不受环境影 响
获得专家知 识的时间
较长 较短
成本 较高 价格相 对便宜
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
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
知识获取
知识表示
知识运用
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
二、专家系统基本原理
（一）专家系统与知识工程
知识表示技术
人工智能的 问题求解技术 专家系统的 技术基础
知识
推理
两大要素
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。
二、专家系统基本原理
（一）专家系统与知识工程
应用 广泛利用 受到限制 很大程度上 代替领域专家
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。
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
二、专家系统基本原理
（二）专家系统基本特征
1. 具有专家水平的专门知识 2. 能进行有效的推理 3. 具有获取知识的能力 4. 具有灵活性
5. 具有透明性
6. 具有交互性 7. 具有实用性 8. 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
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。 知识表示技术则是专家系统的核心技术。已 提出的知识表示技术方法有上百种，常见的 有： 产生式规则法，“框架”表示法，语义网络 法，“规则架 + 规则体”规则组法，综合知 识法
推理策略
专家系统的控制中心，依靠推理机这种控制程序 去运行知识库和其它机构，解决用户提出的问题 。 正向推理 反向推理 双向混合推理 不确定推理
一、人工智能与专家系统
（一）人工智能的概念
机器人 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 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
基本情况 常规程序＝数据结构十算法
知识组织 两级： 数据级和程序级
专家系统＝知识十推理
三级： 数据级、知识库级和控制 级
查找或计算，面向数值计算和数 推理，面向符号处理，其推理过程 求取问题 据处理，问题求解过程中先做什 随着情况的变化而变化，具有不确 方法 么及后做什么都是由程序规定的 定性及灵活性 处理的数 多是精确的，对数据的检索是基 大多是不精确的、模糊的，知识的 据 于模式的布尔匹配 模式匹配也多不精确（设定阈值）
农业专家系统
专家系统 农业专家系统概述 农业专家系统技术和设计
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农业专家系统的研制与应用 农业管理知识模型
一、人工智能与专家系统
（一）人工智能的概念
人工智能（artificial intelligence，AI）是指研究人类智能活动的规 律，利用计算机构造一个人工系统来模拟人类思考问题，使计算 机具有人类智能行为，以实现人类脑力劳动自动化的技术。 智能机器(intelligent machine)是能够在各类环境中自主地或交互 地执行各种拟人任务的机器，具有判断、推理、证明、识别、感 知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
知识获取技术
按所建专家系统规定的知识表示形式，整理成一 个个知识单元，放入知识库，这个过程称为知识 获取。 获取方式： 人工获取方式，半自动获取方式，自动获取方式 过程： 确定任务、制造方案、实时获取、调试弯身
开发工具
编辑型开发工具 智能型开发工具 自动知识获取工具
专家系统的一般结构
三、专家系统基本结构
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。 专家系统的一般结构
三、专家系统基本结构
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
一、人工智能与专家系统
（二）专家系统的概念
专家系统（Expert System，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。
人工智能 研究进展 较大的三 应用分支
专家系统
自然语言理解
一、人工智能与专家系统
（二）专家系统的概念
① 它是一个智能程序； ② 它具有相关领域内大量的专家知识； ③ 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(Edward Feigenbaum)教授 （斯坦福大学，“专家系统和知识工程之父”）
解释功能 一般不具有
体系结构
具有，可对自己的行为做出解释
不同
三、专家系统基本结构
专家系统的一般结构
三、专家系统基本结构
通过它输入欲求解的 问题、已知事实以及 向系统提出询问 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
通过它输入知识，更新、 完善知识库
由一组程序及相应的硬件组成， 用于完成输入输出工作。专家系统的一般结构三、专 Nhomakorabea系统基本结构
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。
专家系统的一般结构
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。