国内水稻栽培管理系统历程
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作者：王立舒 杨广林 戚国强 单位：东北农业大学 哈尔滨工程大学
0引言
中国是水稻生产大国,黑龙江省又是水稻种植大省.2004年,黑龙江水稻种植面积1587•8千公顷,占全国的5•6%,总产1130万吨,占全国的6•3%.水稻作为粮食作物的一种,它的生产全过程受气候、土壤肥力、病虫害、政策和农业技术措施等因素的综合影响,水稻的生产与管理急需科学的指导.但黑龙江省地处高寒偏远地区,交通及信息相对闭塞,如何实现国家提出的要用农业信息化带动农业现代化的要求,如何更好的把先进技术和农业生产实际结合起来,是摆在我们面前的一个迫切问题.本文提出了应用计算机技术的水稻栽培管理决策支持系统,对农业生产的信息化及现代化探索了一条道路.
1水稻栽培管理智能决策支持系统总体设计
1•1水稻栽培管理智能决策支持系统内部总体结构设计计算机智能决策支持系统(IDSS)是农业技术信息应用中一个令人瞩目的方向.从知识加工角度看,系统知识引入信息处理流程,代用户处理复杂的决策问题,输出决策结果或用户能够理解和执行的解决方案,使信息价值得以充分发挥,能够大大提高农业资源应用的整体水平.本系统内部逻辑结构由知识库、推理机、知识获取、全局数据库、事实黑板和人机接口等六部分组成,（图略）知识库是按照一定的知识表示方式描述的专家经验知识的集合.知识库是领域专家与计算机之间进行交流的桥梁,它使专家能够以自己熟悉的方式进行问题求解思维过程的描述,而不必编写繁杂的计算机程序.推理机是事实驱动的非过程性的问题求解过程的实现.推理机根据用户提出的问题和已知事实,在知识库中搜索、匹配激活相应的知识,根据知识由已知事实推断计算出新的事实,或者向用户提问获取推理需要的相关事实,直到最终问题求解或已知条件不足无法求解为止.根据水稻领域特点,本系统采用正向推理和逆向推理相结合的方法,在控制过程中进行模糊性传递和计算.知识获取主要是指与问题领域专家的交谈,或者从问题的典型数据样本中利用机器学习、数据挖掘等知识发现方法提取问题求解知识的过程.事实黑板主要用于存放本次问题求解过程中的事实,包括用户输入的事实及推理计算求得的事实.人机接口主要是实现用户与专家系统之间友好的、可视化的信息交互.
1•2水稻栽培管理智能系统开发技术流程设计计算机智能系统的开发首先要选择开发平台,然后进行知识获取、组织、表示,进而进行知识库、模型库、数据库的建立,在此基础结合推理机进行推理和初步测试,得出结论,再不断的结合实例测试进行修改和完善,直到推广应用（图略）
2水稻栽培管理智能系统开发过程
首先进行知识获取、表示,然后按照确定好的知识表示方法建造知识库,对建造好的知识库进行逐步的测试,测试无误的知识库与相应的推理机、人机接口等部分一起进行测试,经细致的测试后形成真正的智能系统,再逐步的推广应用.详细介绍如下:如图3所示.1)根据黑龙江省当地的实际情况,确定系统的应该具备的功能,明确系统要求解的问题.2)分析水稻栽培管理系统涉及的知识性质,选择采用适用于本系统的“规则架+规则体”规则组及综合知识表示基础上的“知识体+对象块”知识表示方法,进行问题求解模型的描述,分析、描绘各问题的求解思维过程,进而进行系统构建.3)编制、定制系统中的通用功能构件,开发特定的系统构件.4)进行构件的连接:将系统构件注册,在相应的对象内插入集成.5)检验调试完善系统:检验系统问题求解过程描述的完备性、正确性,修改完善系统知识.重复此过程,直到系统检验通过.6)通过典型实例运行检验系统的实用性,若检验通过则生成实用系统,否则修改问题求解过程,重新进行系统检验,直到达到实用要求为止.
3水稻栽培管理智能系统推理机制的确定
推理机制是IDSS系统主要核心部分.目前比较成熟也比较通用的控制策略主要是推理策略,即根据因果关系进行一步一步的分析、推断.如:反向推理、正向推理、双向混合推理方法.但这些推理策略与规则中条件和结论本身所表示的知识均为确定型的知识,即不是“是”就是“否”,但实际生活中许多事实和概念并不是绝对的肯定并能精确地描述出来的.例如水稻子叶、幼芽受害程度的轻重,病斑的边缘颜色以及形状等不能精确的描述,即条件需附加不确定性.为了表达这种不确定性,常用概率论、证据理论、可信度方法、模糊理论等数学方法来进行不精确计算.我们开发的系统主要采用了选择的“规则架+规则体”规则组的方法可将不确定因子计算放在规则体中进行,不同规则组可以用不同的不确定性推理机制,这就突破了一般只在推理机构中控制而且只能用统一的一种预算机制的局限.
4结论
通过构建基于IDSS的水稻智能系统,可把现代信息和网络技术应用于水稻的栽培管理当中.系统的建成可以部分代替水稻专家广泛指导生产实践,是农业科技人员和农户学习农业水稻栽培知识的良好工具,同时该系统具有很强的操作性和可移植性,通过建立不同的数据库,可开发出针对不同作物的智能管理系统,这必将大大推动黑龙江省农业信息化的发展.