基于Web的番茄栽培专家系统总体设计
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摘要：番茄是世界范围内广泛栽培的作物，随着世界经济全球化进程的加快，近年来世界番茄产品贸易规模呈不断扩大趋势，番茄已经成为蔬菜类中产量最高的蔬菜品种，番茄生产在世界农业生产和贸易中占有举足轻重的地位。但是，目前农户在种植番茄的过程中主要依靠农户个人经验，对病虫害无法提前预防，种植效率低下。针对上述问题，本文设计了基于模糊理论的番茄栽培专家系统。该系统可以实现番茄生长预测与控制、番茄病虫害诊断以及数据库管理等功能。由于番茄种植面积大，种植位置分散，以及分布式的数据采集方式的特点，本文采用了基于web方式的系统设计方案。
为了更好的设计番茄栽培专家系统，详细调查了番茄栽培专家系统的用户需求，并分析得到相应的系统功能需求。针对以上用户需求和功能需求，基于Web的番茄种植专家系统的详细的设计路线。最后介绍了系统的开发平台与运行平台的选择。
1 用户需求分析
研究并实现一种协助用户进行番茄栽培管理的基于Web的专家系统。番茄是一种常见的蔬菜，在我国境内广泛种植，实现番茄种植管理的专家系统平台能够帮助用户进行合理栽培及田间管理，减少人力资源的投入，并有效利用肥料资源、水资源，降低成本，在推广农村农业信息化的同时，实现番茄作物优质增产及节能减排作用。
为了有效合理的设计专家系统平台，我们进行了一系列的实际调查，听取番茄种植户的栽培经验，总结调查结果，详细的分析的番茄种植管理专家系统平台的用户需求。
1.1 考虑到番茄种植面积大，种植位置分散，以及分布式的数据采集方式的问题，用户迫切需要一种能够远程、随时随地实现栽培管理的方法。针对这种需求，我们拟采用基于Web的方式实现番茄栽培专家系统，该系统能够实现番茄栽培远程管理，无需投入资金购买客户端软件，能够实现随时随地查看作物的生长情况。
1.2 番茄的生长模型及预测。在传统的番茄种植过程，种植户需要根据往年经验选择合理的种植时间、进行施肥、灌溉等。本专家系统平台需要解决的首要问题就是，根据农业专家以及种植的经验知识，建立番茄的生长模型，对番茄各个阶段的生长情况进行推理、判断和预测，并给出合理正确的建议。譬如当土壤湿度过低时，需要及时的通知种植户进行灌溉；根据土壤的氮、磷、钾等元素的含量，提醒用户进行施肥；根据作物的生长情况，给出番茄成熟时间以及产量的预测等。
1.3 番茄作为常见的作物，也受到各种病虫害的侵袭。专家系统平台迫切需要解决的另一个问题是对当前番茄的病虫害情况进行诊断，并给出合理的治理建议。常见的番茄病害包括：灰霉病、枯萎病、斑枯病、白粉病等；常见的番茄虫害包括：地老虎、棉铃虫等。
1.4 在番茄种植的过程中，用户需要观测作物的长势，施肥造成的土壤环境的变化等。番茄栽培专家系统平台需要为用户提供观察作物生长过程中历史数据的变化趋势，主要包括各项环境参数的变化，以及番茄各项生长状态参数的变化等。合理的参数变化趋势能够帮助用户作出栽培的决策，并为来年的番茄种植提供指导依据。
2 软件功能需求分析
基于Web的番茄栽培专家系统的主要功能及目标是整理农业专家的多年研究经验，结合智能推理分析算法，为番茄种植用户提供合理的建议和帮助，提高番茄产量，降低种植投入，增加农民收入。根据上述的用户需求分析，可以得到以下软件功能需求：
2.1 系统登陆功能。本系统为不同的用户设立不同的权限，根据权限为用户提供不同级别的功能。譬如，一级用户为系统管理员，系统管理员可以通过系统平台对番茄温室的设备进行控制，修改番茄生长模型参数、完善番茄病虫害知识库、直接操作系统的历史数据库等；二级用户为普通用户，普通用户可以对番茄温室的设备进行控制，可以查询数据库中的数据，但不能对数据库进行修改或删除等操作；三级用户为查看用户，只能查看番茄温室设备当前工作状态，但不能实施控制操作。用户信息以加密方式存储在系统数据库中。
2.2 为了计算番茄的生长状态，并预测产量及成熟时间，需要建立详细番茄生长模型。根据生长模型以及实测数据，计算并记录番茄的各项生长指标，包括：平均温度、累积生长度日、每日净同化量、干物质积累日增量、干物质积累量、植株地上部干物重、叶片干物重、果实干物重、植株高度、产量（果实鲜重）等数据。
2.3 根据实测番茄生长的环境数据，以及番茄的生长状态，推理判断番茄当前生长所需要的水分、肥料以及光照等各项因子是否合适。系统并提供了用户控制接口，可以实时控制温室中各项设备，对番茄进行灌溉、施肥以及补光等操作。
2.4 为了更直观的显示番茄生长过程中的各项数据变化情况，系统设计了接口，在用户界面上显示作物生长的趋势、环境因子的变化趋势图，用户可以根据需要选择查询的数据项以及统计周期，高权限用户可以对平台的数据库进行操作和编辑。
2.5 为了实现番茄病虫害的远程诊断功能，系统根据用户种植实际经验，构建番茄的病虫害数据库，用户可以根据番茄生长过程中出现的各种病虫害的现象，查询可能出现的病虫害，系统针对此种病虫害，给出治理建议。
系统建立完善的番茄生长模型，并建立推理规则。系统终端采集温室中实时参数，并存入数据库中。根据采集到的番茄生长状态参数，番茄生长模型的规则库可以预测番茄成熟时间及预计产量；跟据采集到的番茄温室环境参数，番茄生长模型的规则库可以推理出温室的控制建议，包括补水、补光、施肥等。在系统建立与运行过程中，不断完善番茄的病虫害知识库，用户可以输入当前番茄的病虫害症状，要求系统诊断出病虫害的种类、名称及防治方法；同时用户可以根据病虫害的名称，在系统中搜索病虫害的具体信息及描述，提前进行病虫害的预防。在历史数据显示与编辑功能模块中，为用户提供了数据显示接口，用户可以自行选择需要查看的数据项与时间区间，譬如“温室湿度”，区间“2011-8-1~2011-9-1”，系统自动从数据库中查询此段时间内温室湿度的所有数据，并可以以曲线、饼图、柱状图等方式直观的显示在用户的面前；历史数据编辑功能，是为高权限用户提供的一种数据编辑功能，包括数据项的插入、修改与删除等。
3 设计路线与系统框架
本文设计并实现了番茄栽培专家系统平台。通过采用JSP、Tomcat以及MySQL进行Web应用程序的开发，实现了支持用户通过网络浏览器的应用方式。本系统实现了番茄在温室大棚环境下的种植综合管理。在专家知识库以及事实数据库的基础上，系统功能主要分为番茄生长模型预测子系统、番茄病虫害诊断子系统以及历史数据查询三个部分。在番茄生长模型预测子系统中，通过番茄的生长模型知识库构建番茄的生长模型推理机，推理机根据番茄生长的实测数据库，判断番茄的生长态势，预测番茄的成熟时间及产量，并给出专家级的建议。在番茄病虫害诊断子系统中，我们收集了大量的番茄病虫害资料，结合专家意见，分析归类，生成表示番茄病虫害的模糊知识库。病虫害诊断子系统在获得了实测数据后，根据知识库里先验数据，进行模糊推理判断，诊断出当前番茄最可能出现的病虫害，并给出相应的治理方案。系统展现给用户的界面层是由JSP页面完成与用户的交互，包括番茄栽培的预测、诊断、管理的相关状态输入及对策、结果输出等；第二层是逻辑应用层，包括Web服务器和应用服务器，专家系统的推理、解释等功能在逻辑应用层实现，该层接受来自用户的输入，并从数据库查询数据进行处理，然后将结果返回给用户；第三层是数据库服务器，在农作物专家系统推理机中要使用到的知识以数据库的形式存放于数据层，并在数据层完成对数据的完整性和安全性的检验工作。这种三层体系的B/S模式结构，可以满足多用户同时访问相同的服务器。应用程序在服务器端集中管理，显著降低了平台的开发费用和维护成本，利用Java语言还可以方便地编写接口，易于系统的进一步扩展，更加适合信息时代的要求。前两层实现页面结构和元素的定义，而把该页面的大量元素值即数据存放在数据库，数据的复杂处理放在中间层。从而使站点结构维护和数据更新成为两个相对独立的过程。这种结构的最大好处就是把应用程序和计算逻辑全部移植到服务器端，客户端只保留界面统一的浏览器，便于维护和减轻网络负担。
4 结论
综上所述，系统的运行机制以后台数据库为核心，在Web服务器端实现专家系统的推理决策，通过前台浏览器管理和运行。首先，浏览器向服务器发出HTTP请求；然后服务器在适当的条件下响应请求并产生相应动作，通常是利用脚本采集并分析提交的数据，需要访问数据库时可利用JDBC访问后台数据库，最后生成标准的HTML语言内容下载到客户浏览器端。系统在分布于网络环境下的多台计算机上运行。
参考文献：
[1]陈明亮，李怀祖.基于规则的专家系统中不确定性推理的研究[J]. 计算机工程及应用，2000，(5).
[2]吴信东.不精确推理实现的问题和求解[J].微型机算计系统.1989，10(5).
[3]刘有才，刘增良.模糊专家系统原理与设计[M].北京:北京航空航天大学出版社.1995.
[4]刘普寅，吴孟达.模糊理论及其应用[M].长沙:国防科技大学出版社.
[5]吴沁奕，陈英，黄湘武.专家系统中基于模糊对象匹配的研究[J].北京理工大学学报.2002，22(4).