浅谈农业专家系统
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
农业专家系统概述农业专家系统（又叫农业智能系统），是运用人工智能的专家系统技术，并集成了地理信息系统、信息网络、智能计算、机器学习、知识发现、优化模拟、虚拟现实等多方面高新技术，汇集农业领域知识、模型和专家经验等，采用合宜的知识表示技术和推理策略，运用多媒体技术并能以信息网络为载体，向农业生产管理提供咨询服务，指导科学种田。
对提高农业科技文化素质，就地培训基层农技人员，促进农业科技推广体制现代化，推动农业可持续发展，改变传统农业向现代化农业转变，将发挥重大作用，它是适合我国国情的精确农业，它不仅适用于广大农村，建造各种种植业、养殖业专家系统，也是配备3S技术的精确农业的重要决策支持工具，是设施农业智能化、自动化的重要技术。
贵州土壤肥料专家系统介绍该系统采用土壤学、植物营养学、肥料学、作物栽培学、信息科学和市场营销学相结合的方法，综合了我国，尤其是贵州省20多年的土壤、肥料和植物营养的研究结果，将土壤养分数据库技术、肥料开发、生产和销售、农化服务等专家知识和网络技术等系统结合，提供土壤信息管理、肥料信息管理与农化服务信息管理。
可供肥料企业、农业技术推广部门、化肥生产资料部门和农业科研教学部门使用。
贵州土壤肥料专家系统功能包括：1．贵州省各县市土壤中养分信息子系统包括贵州省70多个县市土壤类型、土壤有机质、各（乡）镇的土壤有效氮、磷、钾养分及pH等状况。
还包括中微量元素、养分丰缺指标、养分动态监测、养分测定方法等内容。
2．贵州省各地肥料试验信息子系统包括近二十年来贵州来各县市氮肥、磷肥、钾肥、复混肥、有机肥、微肥和叶面肥肥料试验作物种类、土壤类型、处理设计及试验结果分析等。
3．贵州省当前各地作物种植信息子系统包括各县市蔬菜与农作物（粮食作物、油料作物、蔬菜瓜类、棉花、麻类、糖类、烤烟、药材及其他）茶叶与水果等分布的种类面积、产量等。
4．农化服务信息子系统包括推荐配方、作物营养障碍、作物环境障碍、施肥技术、施肥研究、施肥效应、各县市历年肥料使用量等模块。
浅谈农业专家系统及其在我国农业信息化进程中的重要性
型农业信息资源数据库、 宏观决策支持系统、 农业专家系统、 计 算机生产管理系统， 此外应用地理信息技术进行灾害预测预报 与农业估产也已取得显著的效果。 三、 农业专家系统在农业信息化中的重要性 农业信息化的发展， 极大的丰富了我国的农业信息资源， 这 些资源， 更多的是一种浅层的知识， 对于普通的农民来说， 他们 需要的， 是能够将这些浅层资源通过推理总结得到的新知识， 指 导农作物和农产品的生产、 管理、 销售等方面， 从而提高经济效 益。因此， 农业领域专家显得至关重要。由于农业生产周期长， 涉及因素多、 变化大等原因， 一个农业专家往往需要多年从事农 业生产研究和实践积累经验和知识。且这些经验和知识， 更多 的是具有经验推理性质的表层知识， 它们不能用传统计算机程 序加以描述, 又难以用文字表达， 那么， 通过专家系统的挖掘、 贮 存和解释功能， 就能够比较容易的被农业用户所接受。 此外， 我 们在设计专家系统的时候， 力求做到友好的人机交互界面， 操作 简单， 使得专家系统能够像人类专家那样根据用户提供的不同 信息进行不同的咨询， 并根据用户的知识水平， 以用户可以理解 的形式解释自己的推理思路。通过农业专家系统， 农户在进行 种植、 养殖的过程中， 足不出户就可以得到农业专家们的指导。 农业专家系统作为农业信息化的一个分支， 为农业生产起 到了极大的推动作用， 特别是对于农业生产从传统的粗放高消 耗型向集约低耗型的发展， 很大程度的提高了生产率， 推动农业 经济的发展。
2012.3
13
创新论坛
浅谈农业专家系统及其在我国农业信息化进程中的重要性
王春秀
（湖北省科技信息研究院 湖北・武汉 430071）
摘 要 农业是一个国家的固国之本，是国民生活的基本保证。随着信息技术的发展，农业也进入了信息化的时代，采用人工智
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
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。
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。
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—农业专家系统概述
人机接口
• 人机接口是使用者或专家与农业专家系统之间的联系界面。知识的建立和维护，用户提出质询 以及推理结果的输出等都需要通过人机接口来实现。
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。
农业专家系统概述 （一）人工智能的概念
人工智能 研究进展 较大的三 应用分支
机器人 专家系统
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。
基本情况 知识组织
常规的计算机程序
常规程序＝数据结构十算法
两级： 数据级和程序级
专家系统
专家系统＝知识十推理
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 推理，面向符号处理，其推理过程随着情况的变化
解过程中先做什么及后做什么都是由程序规定的
而变化，具有不确定性及灵活性
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
农业专家系统概述 三、专家系统的基本结构
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。
农业专家系统概述 三、专家系统的基本结构
推理机
• 推理机就是一个模拟人类思维，从已有事实出发，选用合适的规则，不断推出新的事实，最终 证明或否定某一结论的程序模块。
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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浅谈农业专家系统
摘要：本文通过查阅和分析文献资料的方法，总结了农业专家系统的发展概况以及我国农业专家系统的主要应用领域以及在发展过程中遇到的问题，并就农业专家系统的发展现状对其发展趋势和前景进行了简单预测。
关键词：农业专家系统，发展概况，问题，发展趋势
引言
随着我国加入WTO, 传统型农业将面临巨大的挑战, 因而必须依靠先进的科学技术, 向信息化、现代化农业迈进。
信息技术的广泛应用, 为精确农业的发展提供了技术支持。
精确农业在美国等发达国家已取得长足发展，但在我国尚处于起步阶段。
精确农业代表农业的发展方向, 以农业专家系统为特征，发展精确农业是我国农业信息化、现代化的一条新路。
农业专家系统也可叫农业智能系统, 是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统。
它应用人工智能技术, 依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断, 模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。
目前国际上有近百个农业专家系统, 广泛应用于作物生产管理、灌溉、施肥、品种选择、病虫害控制、温室管理、畜禽饲料配方、水土保持、食品加工、财务分析、农业机械选择等方面, 有些系统(如哥伦比亚大学的梯田管理系统)已成为商品进入市场。
与欧美等发达国家相比较来看，我国农户生产规模小而分散，农业科技素质差，习惯于传统粗放的经营方式，对农业生产知识技术有很大的需求。
再加上农业专家的缺乏，因此广泛推广运用农业专家系统对我国农业和农村发展有着十分重要的意义。
1.农业专家系统的含义及其特点
1.1 含义
农业专家系统是运用人工智能知识工程的知识表示、推理、知识获取等技术，总结和汇集农业领域的知识和技术，农业专家长期积累的大量宝贵经验，以及通过试验获得的各种资料数据及数学模型等，建造的各种农业“电脑专家”计算机软件系统。
该系统以形象直观的方式向农业生产者提供各种农业问题的咨询服务与决策方案，使计算机在农业活动中起到类似人类农业专家的作用。
1.2 特点
启发性，能运用专家知识和经验进行判断。
透明性，能解释本身的推理过程，能回答用户提出的问题。
灵活性，能不断地增长知识、修改和完善原有知识。
综合性，能解答种子、土肥、植保、农经等多专业问题，克服了单个农业专家的专业局限。
2.农业专家系统发展概况
2.1 国际上在20世纪60年代中后期首例专家系统——化合物分子结构推断计算机程序诞生，70年代末期将专家系统技术应用于农业农业领域，以美国的研究开始最早，此时开发的专家系统主要面向农作物的病虫害诊断。
2.2 20世纪80年代中期，随着专家系统的迅速发展，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。
2.3 目前国内外研制开发的农业专家系统已上百个，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、牛奶生产管理食品加工、经济分析、财务分析、市场分析、农业机械选择等各个方面，并等到各类用户的广泛欢迎。
3.我国农业专家系统的应用发展现状
3.1我国农业专家系统的研究开始于20世纪80年代初期，属于国际上开展此领域与应用研究较早的国家。
中国科学院合肥智能机械研究所与安徽省农业科学院土壤肥料研究所合作研制的砂姜黑土小麦专家施肥咨询系统于1985年10月建成,这是我国第一个农业专家系统，该系统在安徽省淮北10多个县得到大规模的应用，取得了很好的经济和社会效益。
在国家科技部的领导和支持下，国家高技术研究与发展计划“863计划”智能计算机主题专家组从1990年开始, 把农业专家系统等农业信息技术列入了“863计划”的重点课题，给予了重点支持。
“八五”和“九五”期间，国家“863计划”、306主题、国家科委、国家自然科学基金等部门安排了一批专家系统研究课题，成功研制开发了一大批各类专家系统。
其中有6个专家系统被评为重大成果。
国防科技大学、吉林大学、哈尔滨工业大学、中科院合肥智能所、北京市农林科学院、中国农业大学、中国农业科学院等单位在农业专家系统的研制和应用上取得了一批引人注目的成果，为专家系统技术在农业领域的广泛应用奠定了基础。
这些系统涉及到作物栽培、新品种培育、病虫害防治、生产管理、节水灌溉、农产品评价等方面。
3.2 一批比较典型的农业专家系统如下：
（1）施肥专家系统：由中科院合肥智能所研制，主要内容包括20多个适用于小麦、水稻等10多种作物的实须知施肥与栽培专家系统，建立了由数十个施肥专家系统组成的施肥技术知识库。
（2）智能化网络化农业专家系统开发平台：由北京农业信息技术研究中心研制，主要内容是采用三层网络结构模型，遵循COM/DCOM技术规范，支持远程多用户、多目标任务的并
行处理，可对特定农业领域问题进行定性推理和定量决策，具有高度智能化的特点。
（3）全国冬小麦遥感估产业务运行系统：由中国农业科学院研制，主要内容是采用遥感和地理信息系统等技术，实时监测冬小麦长势、准确掌握冬小麦播种面积变化情况、进而估算冬小麦的单产和总产的变化。
（4）小麦管理专家系统：由北京市农林科学院研制，该项目利用计算机人工智能技术，把40多年来小麦栽培科学取得的研究成果和专家的知识经验做系统集成而建立的综合性、智能化的计算机决策系统。
（5）蔬菜生产信息技术的研究与应用：由中国农业大学研制，该系统是一个多媒体管理信息系统，为北京地区农业管理部门提供有关蔬菜生产的辅助决策服务，该系统集文本、图形、图象、声音等于一体的多媒体风格使其易于为用户所接受，界面友好且生动。
（6）农业害虫诊治专家系统并应用到生产实践，农业病虫害诊治专家系统也正在研制中。
在此基础上,科技部、国家863计划306主题专家组与地方政府合作,“九五”期间共同在北京、吉林、安徽和云南建立了4个智能化农业信息技术应用示范区。
示范区经过2年多的建设取得了显著成效,同时探索出了信息技术服务农业的成功经验和发展模式。
在提高产量和农产品质量方面产生了明显实效,创造了明显的经济效益和社会效益。
到目前为止,可以说,农业专家系统已触及我国农业领域的各个方面,为发展高产、优质、高效农业做出了贡献（7）植保专家系统的研究已有二十余年的历史，主要用于病虫害的诊治及预测，如李志红等研制的蔬菜害虫辅助鉴定多媒体专家系统PestDiag，毛莉菊等研制的南通地区棉花害虫综合管理专家系统，丁克坚等研制的水稻主要病害诊断、预测、防治专家系统，李志红等研制的中国检疫性有害生物信息管理与辅助鉴定系统等。
4.我国农业专家系统存在的主要问题
4.1农业专家系统的水平参差不齐，综合性水平偏低
我国现有的系统在质量和水平上与世界先进水平相比都存在较大的差异，有些所谓的专家系统缺少知识和推理机这两个专家系统的核心部分，名不副实。
大多数专家系统只是针对作物生产的某一侧面开发，缺乏对作物各个生产阶段，各个方面的有机联系和统筹考虑，而是即生产者需要的是综合信息服务，只有提高综合性水平，才能真正解决农民的实际问题。
4.2 农业专家系统的性能较差，达不到专家的要求
应用于开发脱节是我国农业专家系统应用中存在的一个主要问题，一些农业专家系统只强调应用，缺乏进行二次开发所需的专家系统开发工具，使用者无法根据当地实际情况创建知识库和模型库。
即使提供了系统开发工具，由于没有充分考虑作物生产的不确定性，再
加上缺乏多年积累的作物生长发育并与之实时的环境参数资料，是专家系统在推理过程中受到诸多因素的限制，从而制约了专家系统在生产实际中的应用。
4.3 农业专家系统的知识获取、知识表示和知识运用技术缺乏统一技术标准和方法。
现有的许多农业专家系统尚不完善，软件之间的兼容性、移植性差，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、通讯网络等技术结合不够，不能提供声、图、文并茂的专家知识。
4.4 我国农业科技数据收集和知识获取困难重重，缺乏领域专家的有效经验知识。
由于知识源的缺乏，使农工业专家系统开发受到制约。
5.我国农业专家系统的发展趋势
以3S技术为核心的精准农作专家系统、以虚拟技术为核心的虚拟作物专家系统以及以数据挖掘技术为核心的专家系统将可能会成为今后的农业专家系统主要发展方向。
但是由于精准农业投入较大、虚拟农业模型还不成熟，基于我国农业现状，以及基于数据挖掘的农业专家系统将是我国农业专家系统发展的主要方向。
6.参考文献
[1]武向良，高聚林等.农业专家系统研究进展及发展方向【J】.农机化研
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[2]吴玺，谭宏等.试论我国农业专家系统的应用及发展.【J】计算机与农业。
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[3]陈红奎.国内外农业专家系统发展现状及趋势.【J】中国人口.资源与环境2008(18).
[4]李军.农业信息技术.科学出版社.【M】2005.8。