农业专家系统开发及运用
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(1)在产前能根据用户的生产条件、生产目的,因地制宜地为用户提供最佳或较佳的产量指标、效益指标以及达到指标的优化技术方案。不同的生产条件组合或/和生产目的应有不同的产量指标、效益指标及相应的技术方案,也就是说一但某一生产要素或/和生产目的发生变化,其产量指标、效益指标及技术方案也应发生相应的变化[1]。
(2)在生产中能对出现的问题,根据用户提供的信息进行推导,判断出问题出现的原因,并提供可行、有效的解决办法[2]。
(3)在产后能根据用户产品的数、质量和市场的需求提供合理贮、运、销、加工等的建议[3]。
以上3个方面是“系统”智能的体现。专家系统的灵敏度、结论的可靠性、技术措施的可行性是衡量专家系统智能水平高低的重要尺度,它与专家系统集成知识数量、质量以及推理的合理性密切相关。
2开发农业专家系统的工作步骤
云南地处我国西南低纬度高原内陆地区,地貌特殊,生态类型复杂,具有低纬度和低海拔相叠合的趋势,气温随海拔的升高而降低。农业高度分散,影响因素十分复杂、时空变异大、生产的可控性和稳定性均差,有很强的地域性。由于自然条件复杂,加之农业自身固有的行业弱势,给农业专家系统的开发增加难度,多年研制实践表明,按下述的工作步骤开发,既能保证“系统”的本地化和实用性,又能缩短开发周期,降低开发成本[3~7](图1)。开发农业专家系统是一个跨学科的课题,应由熟悉计算机编程的农业专家统筹规划,合理布署。
3开发农业专家系统的关键技术
3•1拟定指标的标准及指标模型化
作物生产的指标,一般包括产量指标、质量指标、效益指标,它们受控于生产条件,具有很强的地域性是选择栽培品种和确定栽培措施的重要依据之一。产量指标和效益指标常用高、中、低来描述,质量指标常用优、中、差来描述,不论“高、中、低”还是“优、中、差”均属模糊概念。衡量产量和效益的“高、中、低”其数值界线随地区或生产条件不同而不同。合理确定不同地区高、中、低三者的数值界线,直接关系到“系统”的实用性。衡量质量的“优、中、差”地域性虽然不强,但其内容比较复杂,可参考部颁标准拟定三者之间的数值界线。作物生产指标是专家推理决策的重要依据,为了便于计算机处理和组建专家思路模型,首先应将“指标”模型化。作物生产指标模型可按下述方法描述:A(产量):a1(高量)、a2(中产)、a3(低产)B(产量):b1(优)、b2(中)、b3(差)C(效益):c1(高效)、c2(中效)、c3(低效)生产中常用的指标模型:a1———物质缺乏型,只考虑产品数量,不考虑成本和质量a1c1———对生产条件和技术水平要求较高a1c2———以产品数量为主适当考虑效益,此型风险较小a1c3———其特点与物质缺乏型相似,高产“攻关”多采用此型
3•2领域专家推理决策思路模型化
模仿农业专家进行推理决策是农业专家系统的基本特征。要实现这一基本功能,最佳的解决方案是将领域专家推理决策思路模型化。这样,一是便于计算机处理,二是确保推理结果和人类专家作出的结果基本相似。通过总结水稻、玉米、小麦等禾本科作物多位栽培专家的推理决策思路,发现他们的思路是基本一致,即以田(地)定产,以产选择栽培品种和确定栽培措施,所不同的是在产量构成因素的运筹上,有的专家采用增加穗数达到指标,有的强调狠攻穗重,有的专家采用穗粒兼顾。由于采取的策略不同,在品种选择和相应的栽培措施都有较大的差异。详见禾本作物栽培方案专家决策思路模型及水稻田氮、磷、钾用量决策思路模型。
3•3筛选影响产量、质量、效益及农艺措施的主导
因子影响作物产量、质量、效益及农艺措施的因子非常复杂,在栽培理论的指导下,通过全面系统分析,可将其分为三类:①随机因子:这类最重要的是气象因子,这类因子虽无法控制,但它们具有明显的规律性;②固定因子:这类因子包括海拔、土壤类型、肥力水平、耕作制度、品种、水利设施等。这类因子是拟定栽培技术方案的前提;③可控因子:这类因子包括各种栽培措施。这类因子中,有些对增加产量,提高品质,提高效益均有利,有些因子对增加产量有利而对提高品质和/或效益则不利,有些因子对提高品质有利,而对增加产量和/或提高效益不利等等。在开发农业专家系统时,对上述的因子面面俱到是不可能的,也是不必要的。应把重点放在处理可控因子上,通过认真分析指标与指标之间、指标与因子之间、因子与因子之间的关系,筛选影响各指标及农艺措施的主导因子,并恰当量化。在此基础上探索协调指标之间、因子之间、指标与因子之间矛盾的较好途径。这是开发既有实用性,又有较高水平农业专家系统的关键之关键。例如:云南省农科院植保所开发的“云南水稻栽培专家系统1•0版”,选种植地海拔高度、稻田土壤类型、稻田肥力水平、灌溉条件、前作、年景、品种特性、有机肥施用的数量及质量等8个因子作为影响水稻产量、品质、效益和各项农艺措施的主导因子,并通过一组多元二次函数来协调上述的各种矛盾,应用效果很好。
3•4拟定恰当的知识获取方案
开发农业专家系统除农业领域知识外,还需大量与农业生产有关基础数据。农业领域知识可以通过:①与农业专家交流,最好假设一些生产条件和假设一些生产中可能出现的问题,请有代表性的专家针对假设的生产条件和生产中可能出现的问题,提供技术决策和解决问题的方案;②收集各级农业科技机构近年有关的研究结果;③充分应用近年“土壤普查”、“病虫草害普查”、“品种资源普查”以及“综试区”的有关数据和成果;④查阅文献和专著等途径来获取。与农业生产有关的基础数据可请各级农业行政部门和有关的科研机构提供。知识获取是开发农业专家系统的重头戏,需要相当人力、财力,在开始工作前,应拟定一个恰当的知识获取方案,严格按方案实施,这样既可以保证知识完整性、可靠性,又可使知识库的建造有序分步进行,逐步完善。从而缓解人力、财力需求的矛盾。
3•5确定知识表示方法
农业专家系统的核心是知识,其来源于对领域专家知识的总结和概括,农业知识归纳起来可分为:描述型知识、数据型知识、规则型知识。不同类型的知识有不同的表示方法。
(1)描述型知识:常识性、原理性、经验性等知识均属该类,一般采用超文本、超媒体的手段,通过文字、声音、图片、动画、视频录像,按层次进行有机编排来表示[8~9]。
(2)数据型知识:这类知识包括农业生产的时空数据,(如地理位置、海拔高度、土壤类型、气候要素等),生产管理数据(如术语、概念、技术、方法、品种、农药、化肥等),此类知识几乎均是通过数据库管理技术来表示[10]。
(3)规则型知识:包括决策性、判断性、计算性(如数学模型)等,这类知识用产生式规则来表示。产生式规则的一般形式:如果〈前件〉则〈后件〉,其中,前件表示前提条件,后件表示结论或行动。必须强调指出,为了反映人类知识的本质特点,对复杂农业问题的知识表示成分中,往往需要包含一些模糊的修饰词,如“大”、“小”、“优”、“劣”、“基本”、“可能”等。这是专家系统比纯数学模型更接近人类智能的特点之所在。
4农业专家系统的特点及作用
农业专家系统是一种拥有高层次、多方面农业专家知识,并能摸仿人类推理过程,在计算机上以形象、直观的方式向用户提供各种农业问题决策咨询服务的实用软件,与人类专家相比,拥有综合性的知识和高速处理知识的本领,且不受时间、空间的限制和人类情感的影响。农业专家系统不仅可以保存、传播各类农业信息和农业知识,而且能把分散的、局部的单项农业技术综合集成起来,经过智能化信息处理,针对不同的生产条件(自然条件、经济条件、科技水平),给出系统性和应变性很强的各类问题的解决方案,为农业生产的全过程或某一生产环节提供专家水平的服务,从而促进农业生产的发展[11]。经几年的应用实践,农业专家系统在下述的几个方面发挥了重要作用:
(1)提高农民的科技文化素质,解决农业科技人员短缺的问题:云南省是一个少数民族集居的边疆省份,现有农业科技人员的数量质量都不能满足生产发展的需求,高层次的农业专家更是缺乏,农民的科技文化素质相对较差,农业生产决策带有较大的主观性和盲目性。农业专家系统是农业专家的模仿物,集成了专家群体的知识和经验,它可以起到高层次,多方面农业专家的作用,利用农业专家系统指导生产,操作简便、快捷,在增产、提高品质,降低成本方面效果显著,因而容易被农民和农村干部所接受,从而提高他们的科技意识和文化素质。
(2)促进耕地资源的可持续利用:随着交通、能源、工业、旅游的发展,云南省的耕地在不断地减少,这已成为不可逆转的事实。就我省的情况而言,不可能走外延或是扩大耕地面积之路,而只能走内涵式节约和保护耕地资源,提高其利用和生产率的道路,农业专家系统集成了专家群体的知识和经验,可以根据用户的生产条件(气候因子、土壤肥力、水利设施、投入水平等),进行科学决策,向用户提供种植作物的类型、种植模式、培肥途径、合理的指标(产量、质量、效益)以及具体的栽培措施,从而提高耕地的利用率和产出率,使有限的耕地资源得到最大限度的利用。
(3)提高养分资源的利用率:农业专家系统集成了专家群体的知识和经验,可以根据不同的自然条件、经济因素,进行综合推理,因地制宜,因时制宜地向用户提供最宜的肥料种类、最佳的施肥时间,最合理的施肥量以及先进的施肥方式,并同时提供防止肥料挥发,淋溶或者固定的技术措施,使施肥有了科学合理的依据,克服盲目性,从而提高肥料的利用率,降低施肥成本。
(4)提高作物病虫草害的防治水平,减少农药污染:农业专家系统一般都能帮助用户识别危害作物的病、虫、草的种类,使用户认识防治对象,并有针对性地提供综防措施。有的农业专家系统还能对一些作物主要的病虫害进行预测,从而克服作物病虫草防治的盲目性和单一性(化防),不仅提高防治效果,减少农药污染,还不断地改善各类天敌恢复和发展的条件。
(5)有利于走资源节约型的集约可持续农业之路:实现农业的可持续发展与提高现实生产力有一定的矛盾,即要实现农业的可持续发展,又要提高农业的现实生产力,一些水平较高的农业专家系统可根据复杂的环境因素和经济因素,应用专家集体的知识经验以及一些特殊的数学模型进行推理求证,为用户提供与资源承受力相适应的技术方案。虽然我省自然资源丰富,但走集约型可持续农业之路还是势在必行。集约化必然是高投入高产出,必须有强大的科技后盾,在加大科技含量的同时,研发高智能的农业专家系统可以为集约化的农业生产提供有关的各种决策咨询。
