核心期刊學術咨詢服務
您當前的位置:首頁 > 學術論文 > 農業論文 > 農業專家系統概述與優化研究

農業專家系統概述與優化研究

來源:核心期刊咨詢網位置:農業論文時間:2020-11-12 10:2212

  [摘要]中國十分重視農業信息化建設工作,注重科技在農業領域的應用,引領農業發展。在專業領域解決問題都需要專業知識,因專家很難克服時間和空間等因素,故專家系統應運而生。從專家系統的結構角度闡述了其優勢所在,構造了模糊輸入下的模糊專家系統,有助于解決數據不確定性、不精確性,進一步優化和發展農業專家系統,更好地服務于農業生產。

  [關鍵詞]專家系統;農業信息化;智慧農業

農業信息化論文

  尼古拉斯·弗雷·巴特勒說:“專家就是對越來越窄的領域懂的越來越多的人。”專家系統是通過設計計算機程序提供一些專家知識來進行決策、咨詢、診斷、學習或研究的計算機系統。農業專家系統把人工智能技術與農業技術充分結合,采集農業領域專家、歷史案例的知識與經驗進行分析和儲存,對遇到的新農業問題模擬農業專家進行推理診斷,克服時空等限制因素,將專家知識、經驗等信息資源匯集,實現信息共享,極大地提高資源利用率,更好地服務于農業生產和推進農業信息化建設。

  1專家系統概述

  1.1專家系統基本結構

  專家系統的主要構成部分包括知識庫、知識獲取模塊、推理機、數據庫、解釋機構、人機接口。

  上述專家系統的基本結構如圖1所示。

  1.2運作模式和優勢

  專家系統基本運作模式為首先把從專家獲取的專業知識和經驗轉化為信息納入知識庫,數據庫存儲原始數據和中間信息;解釋模塊對用戶提出的問題經系統處理進行推理得出結果,人機接口將內部形式的信息轉化為用戶可接受的信息形式輸出給用戶,知識獲取模塊既對專家知識進行錄入,也對用戶索取更多反饋信息。

  基于這種運作模式專家系統,數據庫根據篩選出的具有針對性的農業問題,對不同的用戶所需,通過已經建立的知識體系進行推理分析,可以做出嚴謹科學的判斷,同時可以不斷更新和學習新的知識,獲取知識渠道多樣,具有高度的適應性和調整性,使原有系統變得更加靈活。通過增加新的知識,及時地對知識庫更新換代,同時讓新知識與原有知識相互融合,達到高度的協調與統一。而其最突出的優勢是不受空間和時間的限制,高效地工作,迅速、及時、準確地完成任務,并且系統代碼可以無限拷貝,知識能夠以程序的形式永久保留下來。除此之外,知識庫是對人類專家所擁有的豐富的專業知識的高度概括和總結,它的影響力可以堪比該領域的專家的指導,具有高度的說服力和可行性。

  2農業專家系統

  2.1發展概述

  20世紀60年代計算機技術蓬勃發展,信息技術農業領域邁出第一步。1969年荷蘭誕生了第一個與農業相關的計算機模型——ELCROS模擬模型。1967年,美國科學家關于玉米葉面積與葉片角度對群體光合作用的影響發表了相關論文,標志著農業計算機模擬研究的開始。以此為開端,國際上不斷進行基于模型仿真的農業專家系統的開發,開始將計算機系統與農業結合并投入實際應用。1978年世界上最早的農業專家系統——大豆病害診斷專家系統(PLANT/DS)在美國問世。

  20世紀80年代以后,技術變革使得農業專家系統朝著更智能、更高效的方向發展,研究覆蓋范圍也不斷廣闊,不拘泥于單一的病蟲防治向著生產管理、環境監測等各方面進行落地應用,涉及領域不僅僅有生產作物,畜牧養殖、設施園藝和漁業養殖等領域也均有普及,研發深度與廣度不斷加深和擴寬。

  2.2中國對專家系統的研究

  美國和日本作為對專家系統研究起步較早的國家,到上世紀80年代后期才投入實際應用。中國起步比較晚但發展較快,上世紀90年代中國對農業數據庫的建設已成效顯著,明顯加速了中國農業專家系統發展的步伐。

  各涉農科研院校、高校、社會團體十分重視農業專家系統建設工作,歷經多年探索實踐,并取得了重大進展。在中國科學院智能機械研究所和安徽農科院土肥所的共同努力下,砂姜黑土小麥施肥專家系統被成功地研發出,并應用到實際。在土壤肥料研究所、在畜牧研究所、植物保護研究所、農科院作物研究所、遼寧農科院、北京農業大學、河北省農業廳與廊坊市農業局等的辛勤付出和研究下,研發出了禹城施肥專家系統飼料配方、粘蟲測報、品種選育、水稻新品種選育、作物病蟲預測專家和農作制度、冀北小麥等一系列農業專家系統,大大改善了中國多個地域的農業經濟的發展狀況,并適用于復雜的地域。

  隨著信息技術發展越來越迅速,應用越來越廣泛,對傳統農業的改造也越來越深入,農業專家系統也在不斷地改進優化中。中國還將物聯網、大數據、云計算、神經網絡訓練應用在農業專家系統中,致力于建設農業信息化、規范化、集約化。

  3模糊專家系統

  而在專家系統中,實際過程會不可避免地遇到一些不精確或不完整的輸入特征。專家系統要更具實際效用,必須要妥善處理不精確數據。由于模糊集理論是面向數值處理和處理不確定或不精確信息的,因此在專家系統中使用模糊推理代替傳統推理和語言變量對專家知識進行編碼具有重要意義。模糊專家系統是將模糊集和模糊邏輯納入其推理過程和知識表示方案的專家系統。

  開發模糊專家系統的一個典型過程包括以下步驟。

  步驟1說明問題并定義語言變量。

  第一步也是最重要的一步,確定問題的輸入和輸出變量及其范圍。在實際實現過程中,所有的語言變量、語言值及其范圍通常都是由該領域專家選擇。

  步驟2確定模糊集。

  模糊集可以有各種形狀,但三角形或梯形模糊集可以充分表示專家知識,同時顯著簡化了計算過程。在此基礎上,保證模糊系統在相鄰模糊集上有足夠的重疊,以保證系統的平穩響應。

  步驟3引出并構建模糊規則。

  為了獲得模糊規則,我們可以請專家描述如何使用前面定義的模糊語言變量來解決問題。所需的知識也可以從其他來源收集,如書籍、計算機數據庫、流程圖和觀察到的人類行為。

  推薦閱讀:河南農業投稿有什么要求

農業論文發表流程

農業論文發表流程-核心期刊咨詢網
論文發表咨詢

相關論文閱讀

期刊論文問答區

農業優質期刊

最新期刊更新

精品推薦