专家系统的应用

国际发展概况
• 1978年美国伊利诺斯大学开发的大豆病虫害诊断 专家系统PLANT/ds, • 1982年开发的玉米螟虫虫害预测专家系统 PLANT/cd, • 1983年日本千叶大学的西红柿病虫害诊断专家系 统MICCS等，但在当时并未受到人们普遍重视。 • 到了80年代中期，随着专家系统技术的迅速发展， 农业专家系统也取得了长足的进步，在数量上和 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、生态环境等， 尤其以美国、中国、日本、欧洲的一些国家最为 突出。
学龄前儿童能理解的事情
• • • • • • • 如果你把东西放在水里，它就会变湿。 如果苏珊是菲尔的姐姐，那么菲尔是苏珊的弟弟。 你不能从上至下建一座塔。 狗经常生活在房子里，可是牛却不是。 人不能穿墙而过。 如果你在饭馆吃饭，你需要付账并且留点小费。 如果你从沈阳到新马泰去旅游，时间便在旅途中 流逝。
七五期间
• 在七五期间由中国科学院合肥智能机械研 究所牵头承担了国家七五科技攻关农业专 家系统专题，其中有中国科学院合肥智能 机械研究所的施肥专家系统、中国农业科 学院作物研究所的品种选育专家系统、植 物保护研究所的粘虫测报专家系统、土壤 肥料研究所的施肥专家系统、华中理工大 学的园艺专家系统、浙江大学与中国农业 科学院蚕桑研究所合作的蚕育种专家系统 等课题。经五年攻关，取得了可喜成绩。
常识
计算机很难办的事情
• 由于计算机不能汲取人们多年积累的经验 建立一个关于世界的精神模型，它也就不 能自动地获取常识。 • 许多人工智能研究集中在使计算机获取和 储存现实世界的信息和日常知识。 • 开发那些连儿童都具有的广泛而浅显的知 识系统对计算机研究来说却很难取得成功。
专家系统的核心是知识库
美国
• 80年代国际上著名的农业专家系统要算由美国农业部和全 国棉花委员会组织研制的COMAX/GOSSYM，于1986年 10月投人应用，用于向棉花种植者推荐棉花管理措施。它 是一个基于模型的专家系统，有一个模拟棉花生长发育过 程和水分营养在土壤中传递过程的模型GOSSYM。它给 出施肥、灌溉的日程表和落叶剂的合理施用，给出棉花生 产最佳管理方案，已在密西西比三角洲和南卡罗林纳海滨 等棉产区应用。 • 这些地区在棉花收获时节正当雨季，准确通知棉花成熟日 期，使得农户可在雨季到来前收获完，得到最好的产量。 1988年在美国主要植棉州使用这一系统，获得相当成功。
• 而当知识库被局限于狭窄并且深奥 的领域中时——专家领域，它们却 成为有效而实用的具有智能的工具。 • 例如，知识库在商业、科学和工业 中所使用的成百上千的专家系统中 处于核心地位。
人造专家
专家就是对越来越窄 的领域懂得越来越多的人。
― 尼古拉斯·肤雷· 巴特勒
专家系统是软件程序
• 正如这个引用所指，专家就是对某一特定 领域的知识理解得极为深刻的人。 • 由于致力于某一领域的研究，专家会掌握 这一领域的大量知识。 • 专家系统是一套软件程序，它被设计用来 模拟人类专家的决策过程。 • 每个专家系统的基础都是含有特定领域观 点的知识库。
基于知识的系统
• 严格地说，专家系统提取专家的知识；有 些系统还吸收其他资源，例如政府条例、 公司章程和统计数据库，这些都被称为基 于知识的系统。 • 但在实际应用中，专家系统和基于知识的 系统这两个术语经常交替使用。
基于模糊逻辑
• 一个知识库经常使用if - then （如果… … 就）这 样的规则形式来表现知识： • 如果机器不运转并且灯也不亮，那么就检查一下 电池。 • 如果电池还有电，那么就检查电池连接器。 • 人类所做出的大多数决定都有不确定性，所以许 多现代专家系统都是基于模糊逻辑的。模糊逻辑 允许使用概率（有70 ％的机会）而不是确定性描 述结论。
• 子规则1 pH下降至最底点后回升超过 △ pH0， CO2浓度 大于CRP0， pH值不小于 pH0。 • 子规则2 残糖浓度小于 Sr0， CO2浓度大于 CRP0 , pH 值不小于 pH0。 • 子规则3 (Sr- Sr0）／△t ∈［ α 1, α2 ］， CO2浓度大于 CRP0， pH 值不小于 pH0。判断条件满足后1小时进入发 酵的第二阶段。 • 子规则4 ( Sr- Sr0）／△t＜α 1 , CO2 浓度大于CRP0 , pH值不小于 pH0。判断条件满足后半小时进入发酵的第 二阶段。 • 子规则 5 发酵时间超过 T [ 0 ]。
• 除了知识库，一个完整的专家系统还包括人机界 面来完成使用者和系统之间的信息交互，以及一 个参考引擎，将使用者的输入与知识库对照，并 应用逻辑规则，产生所需的专家建议。 • 有时候专家系统提供给专家自动数据分析和第二 条可行方案。此外，专家系统也可以基于一位或 更多专家的判断，给一名非专业人员提供意见。 无论它们充当的角色如何，在狭小、严格的领域 内专家系统可以有效地工作
专家系统及其应用
•1专家系统概述
–知识库 –人造专家
•2农业专家系统发展概况 •3青霉素发酵过程的专家控制系wenku.baidu.com •4其他专家系统
1专家系统概述
• 一个学龄前儿童能够领你在附近游览，向 你介绍每一座建筑的用途，告诉你所遇到 每个人之间的关系，并且回答你在沿途所 遇到的任何问题。 • 在城市大厅中的计算机可以告诉你建筑材 料的实际情况和图样，并且评估房屋的价 值，但是它却不能提供给你在游览中孩子 向你传达的那部分知识。
CALEX系统
• 近年来COMAX又做了进一步改进。加利福 尼亚大学戴维斯分校研制的CALEX系统， 是又一个著名的例子。它开始也是应用于 棉花的生产管理，已在加州的450个农场应 用，称为CALEX/COTTON，已应用于加州 的圣· 乔亚齐因流域棉区。 • 后又建造了CALEX/EACHES，用于桃树园 林管理。它已成为专用于农业生产管理的 专家系统工具软件。
日本
• 作为政府部门对农业专家系统较早引起重 视的国家要算日本。日本农林水产省1984 年专门组织了一个“知识工程技术应用于 产业界预测调查”委员会，集中了全国70 名信息和农业两方面专家调研分析，写出 了详细报告，其中一部分于1986年汇编成 书：《人工智能与农业：精农技术与尖端 技术的融合》，并提出全面实施计划，反 映出日本政府对这门高技术在农业上的作 用所给予的高度重视。
一批成果
• 河北省农业厅与廊坊市农林局应用GURU 工具开发的冀北 小麦专家系统， • 辽宁省农业科学院的水稻新品种选育专家系统， • 宁夏农林科学院等应用VPEXPERT 开发的春小麦条锈病 预测专家系统， • 北京农业大学的作物病虫预测专家系统和农作制度专家系 统， • 中国农业科学院畜牧研究所的畜禽饲料配方专家系统， • 中国农业科学院农业气象研究所的玉米低温冷害防御专家 系统， • 南京农业大学和安徽省农业科学院的水稻害虫管理和稻纵 卷叶螟管理专家系统， • 安徽省计算中心和安徽农学院合作的水稻病虫害专家系统 等等。
知识库
• 数据库仅仅包含事实，而知识库还包含一 个规则系统用来决定和改变事物间联系。 储存在数据库中的信息被严格地按类编排； 而当知识库中的信息由于新信息的介入而 发生改变时可以被重新组织。 • 计算机科学家们试图开发一个知识库，使 计算机能够以孩子理解世界的模式来理解 世界，但到目前为止还没有取得很大进展。
几乎无所不包
• 1996年6月在荷兰瓦根宁根举行的国际计算机技 术应用于农业学术会议上，西班牙一位学者奥塞 林在大会上对农业专家系统做了一个综述报告， 列举目前国际上农业专家系统有近百个，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、牲畜环境 控制、土壤保持、食品加工、粮食储存、环境污 染控制、森林火灾控制、经济分析、财务分析、 市场分析、农业机械选择、农业机械故障检修等 众多方面，几乎无所不包。
水稻生产管理
• 近年来，又建造了CALEX/RICE,用于水稻 生产管理。它的数据来源可以通过Internet 从气象数据库和加州的农药数据库得到。 在美国，许多农业专家系统的开发多是利 用商用的工具，如LEVELS, VPEXPERT, INSIGHT等。还有一些是专用的工具，例 如CALEX就是专用于作物管理的开发环境， 还有SELECT, PALMS等。
我国农业专家系统
• 我国农业专家系统的研究，早在20 世纪80 年代 初期就已开始，是国际上开展此领域研究与应用 比较早的国家。 • 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 施肥专家系统”，于1985年10月建成，比美国 1986年10月投人实用的著名农业专家系统 COMAX还早一年，开拓了农业专家系统在我国 的应用发展，并荣获国家科技进步二等奖。
推理机
• 推理即控制规则库中规则的选择和使用， 根据当前的和历史的数据匹配规则库中的 规则，求得当前的流加量。 • 规则推理常采用正向推理，其中规则匹配 的顺序根据专家考虑同一问题的顺序确定。 • 比如首先判断发酵过程所处阶段，然后根 据阶段与系统当前状态确定流加量。
知识库的建构
• 由于知识库是特定知识的集合，所以一个 专家系统的知识库必须由一名使用者、一 位专家或者一名知识工程师来建构。 • 知识工程师是采访和观察专家的言行并将 其言行转化为知识库的专业人员。 • 一些新型专家系统可以在观察人类决策者 工作的同时，不断扩充自身的知识库。但 是对大多数专家系统来说，这一过程仍然 需要人类参与。
人脑不善于的和计算机善于的
• 人类的大脑不善于储存和回忆事情，但它 却善于巧妙地处理知识——将事物间的联 系合成信息。 • 另一方面，计算机更善于处理数据而不是 知识。没有人确切地知道人脑是如何储存 和操纵知识的。 • 为使计算机能够处理知识，人工智能研究 者已经开始并且从没有停止过从事这方面 技术的开发。
青霉素流加发酵生产过程的专家控 制系统的结构
知识库
• 主要存放领域专家的知识、操作人员的经 验以及有关生产数据，经过归纳所形成的 规则。 • 整个规则可划分为两部分： • 一部分用于判定发醉阶段， • 另一部分用于确定糖、前体、尿素的流加。 • 整个规则库共有30多条规则。
其中用于判断是否从发酵阶段 1 进入发酵阶 段 2 的规则，含有五条子规则，如下所示：
说明
• 以上各规则中 CRP0、 pH0、 Sr0分别表示 开始流加糖时的CO2释放量、 pH和残糖浓 度。 • 只要满足其中的任一条规则，即可进人第 二发酵阶段。 • 子规则3、4是为了弥补残糖浓度每4小时离 线测量一次的缺陷而加入的增补条件。
数据库
• 该系统的数据库用于存放有关发酵阶 段和各种基质流加参数，有关过程的 数据，操作的界限、报警阀值等。 • 因此数据库在开始运行前存放系统设 定值，在运行时存放过程性结论。
2农业专家系统发展概况
• 国际上出现的专家系统开发工具已很多，不少已 成为通用的商品化软件，有些已引人国内。 • 但由于对人工智能、专家系统的陌生以及外语障 碍，作为各领域的技术人员在操作应用方面不能 得心应手，尤其像农业方面的专业人员更感到望 而生畏。 • 国际上农业专家系统的研究．最早始于20世纪70 年代末期。也许是受了专家系统最初应用于医疗 诊断的启迪．当时开发的系统主要是面向农作物 的病虫害诊断。
MYCIN 的例子
• 有一个来自MYCIN 的例子，MYCIN 是被 设计学习医生专业知识的第一个专家系统， 他有一个规则： • 如果 • 1 ）感染主要来源于细菌感染； • 2 ）繁殖场所是经过消毒的； • 3 ）怀疑生物体的人口是肠胃管道。 • 那么这种生物体有70 ％的可能是类杆菌。
专家系统还包括
3 青霉素发酵过程的专家控制系统
• 青霉素是青霉菌的次生代谢产物。青霉素发酵过 程作为一个非常复杂的生物化学过程，具有高度 的非线性、时变性和不确定性，很难给出一个精 确的数学模型，因此各种现代控制方法的效果都 不能令人满意。 • 而在50 多年的青霉素生产中，却积累丰富的经验 和知识，基于这些知识，一些研究者构建了青霉 素流加发醉工业生产过程的专家控制系统，取得 了较好的效果。