农业专家系统原理end
农业专家系统原理end
（五）专家系统的发展
专家咨询系统（Expert Consulting System）； 自然语言理解（Natural Language Understanding）和机器翻译 （Machine Translation）； 数据库的智能检索（Intelligent Retrieval from Database）； 定理证明（Theorem Proving）； 博奕游戏和决策（Game Playing and Decision Making）（博奕论： 一种为在竞争的情况下分析决定最适宜自己一方的策略而制定决策 所采用的数学方法，用于政治、经济和军事计划）； 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
（三）专家系统的类型
专家系统按应用领域的性质可分为： 1. 诊断专家系统 诊断专家系统 (expert system for diagnosis) 是根据症状的观察与分析，推断 故障 ( 症结 ) 所在，并给出排除故障的方案的系 统，它占据现存专家系统的很大比例。它包括 了医学、电子、机械、社会、农业和经济等方 面的各种诊断系统和排错系统。例如，MYCIN， CASNET，PUFF和ACE等。
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。 4.设计专家系统 设计专家系统(expert system for design)能根据设计要求，求出满足问题求解 方式的目标配置，包括各种智能CAD系统程序 自动生成，如电路设计、土木建筑工程设计、 计算机结构设计、机械产品设计、生产工艺设 计等。
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
• 我国二十世纪80年代中期就研制出了适合农业领
域技术人员操作的专家系统开发工具，也就是面 向领域和面向任务的专家系统开发工具，主要是 编辑型开发工具和智能型开发工具，如熊范纶等 研制的雄风系列[22j、哈尔滨工业大学的专家系 统平台[m、河北农业大学的农业专家系统生成工 具AEST3. 0 、吉林大学的MES ,浙江大学的 ZDEST、中国科学院计算所的VESS}u}，以及国 防科技大学和北京农林科学院研制的开发平台 PAID 3.0等。
2.2农业专家系统的特点
• 农业专家系统一般具有以下几个主要特征:
• ①启发性:它能利用规范化的判断性知识及 已确立的理论知识对问题进行推理和判断 并求解;
• ②透明性:它能向用户解释其本身的推理过 程，通过回答用户提出的问题，使用户了 解知识的内容和推理思路;
• ③灵活性:它能以不同的方式接收新的知识 ，调整有关的控制知识和领域知识，使新 的知识与整个知识库相容;
• 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。
• 二十世纪60年代中期，国际上信息技术开 始应用于农业，荷兰科学家DEWTI于1965 年首创性应用计算机的高级语言模拟了玉米 叶片群落的几何结构、光学特性与生理过程 ，并在1969年提出了一个作物生长过程中 碳素平衡的计算机模拟模型ELCROS，这 是国际上第一个农业计算机模型。随后美国 科学家DUNCAN于1967年发表了“玉米叶 面积与叶片角度对群体光合作用影响的模拟 ”的论文，这两位科学家的研究成果标志着 农业计算机模拟的开始。
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。
农业专家系统及其开发工具(ppt 34页)_7494
J. P. Patacq
1987 Optimization of forage production
E. R. Plant O. W. Morgan et al.
1989 1989
Cotton and rice management and peach tree control Winter wheat variety selection
2、综合知识体 = 描述性框架 + 规则组
框架： FRAME 1 架名
STATE 状态槽名（集） IF…… THEN…… （条件侧面 PROCESS ） ……. DEFAULT（默认侧面）
PROCESS 处理槽名 处理侧面 ADVICE 无处理侧面 （调用子框架或规则组）
3、基于OOP的综合知识体 = 知识体 · 对象块
农业专家系统及其开发工具(ppt 34页)
• Expert Systems in Agriculture • Agricultural Expert Systems • Intelligent Systems in Agriculture • Developing Tool for Expert Systems • Developing Platform for Expert Systems
内容：
• 概况 • 概念 • 结构 • 技术
• 工具（平台） • 步骤 • 实例 • 未来
一、概况
1、二十一世纪最活跃的学科：生物技术、信息技术 （数据库、多媒体、网络、人工智能、3S 等）
2、ES是人工智能（AI）的一个重要分支 3、ES产生于70年代末，应用于医疗、探矿、化学结构 4、农业专家系统开始于80年代初，如雄风系列，
〈模糊体规则集〉::=〈模糊规则〉{；〈模糊规 则〉}；
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
农作物病虫害诊断专家系统
农作物病虫害诊断专家系统农业专家系统是农业信息技术中的一项重要技术、它是运用人工智能的专家系统技术，结合农业特点发展起来的一门高新技术。
目前国际上的农业专家系统，广泛应用于作物生产管理、灌溉、施肥、品种选择、病虫害控制、温室昔理、家禽饲料配方、水上保持、食品加工、财务分析等许多方面。
1'专家系统体系结构专家系统由知识库、知识的获取、推理机、综合数据库、解释程序、人机接口六个部分组成。
1.1知识库知识库用以存放领域专家提供的专门知识、这此专门知识包括与领域相尖的书木知识、常识性知识以及专家凭经验得到的试探性知识、专家系统的问题求解是运用专家提供的专门知识来模拟专家的思维方式进行的、知识库中拥有知识的数量和质量成为一个专家系统中系统性能和问题求解能力的矢键因素。
因此，知识库的建立是建造专家系统的中心任务。
1 -2知识获取知识获取部分负责对知识库进行昔理和维护，包括知识的输入、修改、删除和查询等昔理功能及知识的一致性、冗余性和完整性检查等维护功能。
这些功能为领域专家提供了很大方便，使得他们不必知道知识库中的知识表示形式即可建立知识库并对其进行修改和扩充，大大提高了系统的可扩充性。
1.3推理机推理机是专家系统的思维机构，是构成专家系统的核心部分，因为推理是专家系统解决问题的基木技术。
它能够根据当前已知的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解答或证明某个假设的正确性；在一定的控制策略下针对综合数据库中的当前信息，识别和选取知识库中对当前问题求解有用的知识进行推理。
1-4综合数据库主要存放与专家系统推理相尖的数据，包括用户输入的信息、推理过程产生的新信息以及推理所得到的结了等。
1 -5解释程序解释机由一组程序组成，跟踪并记录推理过程，当用户提出“为引一么？”结“论是如何得出的？”等询问需要解释时，它将根据问题的要求分别做出相应的处理，最后把解答用约定的形式通过用户界面输出给用户，便于用户理解系统的问题求解，增加用户对求解结果的信任程度、在知识库的完善过程中便于专家或知识工程师发现和定位知识库中的错误，便于领域的专业人员或初学者能够从问题的求解过程中得到直观学习。
第四讲农业专家系统.pptx
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。
1989
DHLBS 奶牛营养诊断
美国TexasA.M大学 1989
CIRMAN 农作物生长风险决策 美国TexasA.M大学 1989
CHESS
母猪群的行为分析 荷兰Wageningen大学 1990
国际上的ES
系统名称 研究的主要内容 RAIN 农林计算机辅助决策
砂姜黑土施肥专家系统 AWFRS 粘虫测报 HAISON 环境工程控制 ESWCM 小麦综合管理专家系统 IWCMSB 小麦综合管理 BXCIS 专家土地评价 HYDRA 灌溉管理
农业管理
美国California大学 1988
FARMSYS 作物多熟种植
美国Florid大学
1988
农作制度管理决策 美国Lowa大学
1988
SOYBUG 大豆病害管理
Beek等
1989
SBLBCT 农业管理与决策选择 英国Bdinburgh农学院 1989
SMARTOSY 大豆生长模拟与管理 美国Geogia大学
目前，在全国20个省（区）设立了示范区。 河南省1999年成为示范区之一。
中国的ES
目前开发的5个技术先进、 具有“863”品牌和各具特色 农业专家系统开发工具。
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ppt课件
自然语言理解
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
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
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 3 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。
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）
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
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
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
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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（二）专家系统的概念
1、专家系统概念（Expert System，ES） 简单地讲就是具有与人类专家同等解决问题能 力的智能程序系统。具体地讲，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。
第二阶段： 60 年代末到 70 年代，专家系统的出现， 使人工智能研究出现了新高潮 1） 1968 年斯坦福大学被誉为 " 专家系统和知 识工程之父"的费根鲍姆(Feigenbaum)所领导的研 究小组研究成功第一个专家系统 DENDRAL ，用于 质谱仪分析有机化合物的分子结构。该系统具有 非常丰富的化学知识 ,是根据质谱数据帮助化学家 推断分子结构 ,被广泛地应用于世界各地的大学及 工业界的化学实验室。 2 ） 1972 年～ 1976 年，费根鲍姆小组又开发 成功 MYCIN 医疗专家系统，用于抗生素药物治疗。 3 ） R.O.Duda 等人 1976 年研制了矿藏勘探专 家系统 PROSPECTOR 系统。该系统用语义网络表 示地质知识。该系统在华盛顿州发现一处矿藏， 获利一亿美元。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2、人工智能发展
第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落 到了20世纪50年代，人工智能已躁动于人类科技社会 的母胎，即将分娩。1956年夏季，年轻的美国学者麦 卡锡(J.McCarthy) 在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学 举办了一次长达2个月的研讨会，认真热烈地讨论用机 器模拟人类智能的问题。会上，首次使用了人工智能 这一术语。这是人类历史上第一次人工智能研讨会， 标志着人工智能学科的诞生，具有十分重要的历史意 义。这些从事数学、心理学、信息论、计算机和神经 学研究的年轻学者，绝大多数都成为著名的人工智能 专家，40年来为人工智能的发展作出重要贡献。
教学内容
第一节 专家系统技术概述 第二节 农业专家系统概述 第三节 农业专家系统实例分析
第一节 专家系统技术概述
一、人工智能与专家系统 (一)人工智能的概念与发展 1 、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。
3、人工智能研究进展较大的三个应用分支 机器人、专家系统和自然语言理解。 1）机器人能再现人的感觉、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。 2）专家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。 3）自然语言理解方面主要是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。虽然，目前实现 计算机模拟人的高级思维，如理解、灵感、顿悟等方 面还十分困难，甚至不可能，但人工智能仍然是世界 各国高新技术发展的重点领域之一。
（三）专家系统的类型
专家系统按应用领域的性质可分为： 1. 诊断专家系统 诊断专家系统 (expert system for diagnosis) 是根据症状的观察与分析，推断 故障 ( 症结 ) 所在，并给出排除故障的方案的系 统，它占据现存专家系统的很大比例。它包括 了医学、电子、机械、社会、农业和经济等方 面的各种诊断系统和排错系统。例如，MYCIN， CASNET，PUFF和ACE等。
1960年麦卡锡（J.McCarthy）成功地研 制了著名的LISP表处理语言，成为人工智能 的里程碑。 机器翻译译出了荒谬的结论。如从英语→ 俄语→英语的翻译中，有一句话：“心有余 而力不足”，结果变成了“酒是好的而肉变 质了”。 60年代初，人工智能的创始人Simon(西蒙 )等就乐观的预言：①十年内数字计算机将 是世界象棋冠军。②十年内计算机将证明一 个未发现的重要的数学定理。③十年内数字 计算机将谱写具有相当美学价值的而为批评 家所认可的乐曲。④十年内大多数心理学家 理论将采取计算机的形式。
第三阶段： 80 年代，随着第五代计算机的研制， 人工智能得到很大发展 日本 1982 年开始了“第五代计算机的研制计 划”即“知识信息处理计算机系统 KIPS”它的目的 是使逻辑推理象数值运算那样快。日本的十年计 划在政府的支持下大力开展，形成了一股热潮。 十年后第五代计算机还没有生产出来，只取得了 部分成果。该计划的失败对人工智能是一个挫折。 第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展 1988年后，神经网络迅速发展起来。1987年 美国召开了第一次神经网络国际会议，宣布新学 课诞生。1988日本成为神经计算机元年，提出研 制第六代计算机计划。神经网络成为一个独立的 学科发展起来。
2、专家系统与专家区别
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。 人类专家的数量稀少、专家知识保留的非永久性、专 家的判断分析能力易受情绪和环境的影响、获得专家 知识的时间较长、成本较高等问题，使得人类专家知 识的广泛利用受到限制。而专家系统中的人工专门知 识的保留具有永久性、易于复制和转换、解决问题的 能力不受环境影响和价格相对便宜，可以在很大程度 上代替领域专家的作用，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。
4 ）卡内基梅隆大学研制了语音理解系 统 Hearsay-II 系统，他完成了从输入的声音 信号转换成字，组成单词，合成句子，形成 数据库查询语句，再到情报库中去查询资料。 该系统是采用了“黑板结构”这种新形式的 专家系统。 5）1969年，成立了国际人工智能联合 会 （ International Joint Conferences on Artificial Intelligence ——IJCAI）。 这一阶段的特点是重视了知识，开始了专家 系统的研究，是人工智能走向实用化。