基于web的农业机器选型智能决策支持系统的研究

东北农业大学硕士学位论文基于Web的农业机器选型智能决策支持系统的研究姓名：祝荣欣申请学位级别：硕士专业：管理科学与工程指导教师：乔金友20060620基于Web的农业机器选型智能决策支持系统的研究作者：祝荣欣学位授予单位：东北农业大学相似文献(4条)1.学位论文胡文斌现代农业企业机器选型配套系统的开发与研究2001该文在充分认识当前农业企业内部机器选型配套工作的盲目性和无序性及其不良后果的基础上,研究了当前国内外农机选型配套的思想和方法.开发了一种以满足周年生产各环节农艺要求为目的,建立最优机器作业系统,并对其进行技术经济分析和评价,能较大程度上满足用户要求和方便用户使用的机器选型配套软件.2.学位论文乔金友农业机械化生产专家系统设计与开发2007农业信息化建设是解决“三农”问题和新农村建设的重要手段和途径。农业机械化作为农业的主要生产力，农业机械化信息化问题也倍受关注。近几年，相关农机部门及农机经营者有条件购置和使用计算机，而且涌现了很多农业机械化信息网络以及相关技术，使农业机械化信息化水平得以提高。尽管如此，目前农业机械化生产中适用的软件相对很少，设计、开发适用软件可以有效提高农业机械化技术的应用水平及效果，进而提升农业生产的效益，提高农民的收入，同时促进农村经济的发展，同时也可以有效提高农业机械化信息化水平。本文结合农业机械化生产实践要求、结合国家“863”项目及黑龙江省科技厅科技攻关项目的具体要求而设计开发“农业机械化生产专家系统(AMPES)”。设计开发AMPES不但可以满足目前农业机械化生产领域信息化发展的需求，而且可以促进农业信息化、发展数字农业、建设社会主义新农村的重要内容之一。探讨农业机械化生产专家系统设计开发的基本理论、研究农业机械化生产专家系统的功能以及设计和开发方法，又可以为农业机械化其他领域专家系统的设计与开发探明道路和方向，为进一步发展农业信息化奠定基础。本课题研究具有重要的理论和现实意义。作者查阅了大量的相关文献，掌握国内外农业机械化生产领域专家系统研究、应用动态及发展趋势，提出我国农业机械化生产专家系统存在的具体问题，并详细叙述了专家系统的概念、结构、特点以及开发方法。以此为基础，设计开发了单机版的农业机械化生产专家系统。本论文的主要研究内容包括农业机械化生产专家系统分析和总体功能设计、各模块详细设计、系统数据库设计、知识获取方式研究、知识表示方法及知识库设计、系统推理策略研究和推理机设计、系统开发与实现等几个部分。本研究取得的主要成果有：(1)通过系统分析，明确了系统的总体功能，设计了系统总体架构。进行了系统功能模块划分，并详细设计了各模块功能、工作原理及运行流程，设计了各模块数据库、知识库，为系统详细设计和开发工作奠定基础。(2)首次设计并开发了包括农业机械化作业工艺过程及规范、农业机器选型配备和农业机器技术保养三个主要功能模块的单机版“农业机械化生产专家系统”。该系统可以实现不同地区、不同种植结构和种植方式条件下农业机械化作业工艺过程制定、作业工艺规范咨询、农业机器选型与配备、农业机器技术保养规范咨询、保养计划制定以及农业机器信息浏览等功能。(3)根据系统要求，深入生产实际进行大量调查研究，获取大量的文字、图片及音像等资料，并对其进行了详细整理和归纳。同时，自行研究设计脚本、摄制并制作部分型号拖拉机技术保养操作过程的录像、拍摄大量照片，为系统设计和开发提供必备的知识，增强了AMPES知识表达直观性，提高了系统界面友好程度。(4)对AMPES知识获取问题进行了重点研究，确定的人工获取与半自动获取、自动获取相结合的知识获取机制，设计并实现了领域知识的半自动获取和自动获取功能。有效解决了专家系统设计和开发过程中知识获取这一“瓶颈”问题。提高了知识的可信度，缩短了知识获取的周期，提高了系统效率和咨询效果。(5)根据AMPES及各模块功能要求，分层次设计数据库，对综合数据库和各模块数据库的关系、层次结构、数据库中所含表的数量及表的具体结构进行了详细设计。设计开发基于自身的三层数据库的数据库/知识库管理系统(DBMS/KBMS)，不但可以实现数据库/知识库的常规维护功能，而且该模块依据自身的数据库结构及内容自动加载AMPES系统所有数据库和知识库，使DBMS/KBMS程序代码完全脱离AMPES数据库而存在，提高了系统的适应性，也简化了代码维护工作。(6)根据AMPES所涉及知识的特点，采用常规的产生式规则表示农业机械化作业工艺过程、农业机器选型等领域知识；根据源作业工艺过程知识特点，探讨并采用语义网络方法表示源机械化作业工艺过程的专家知识。实际应用证明，系统研究设计的知识表示方法有效实用，便于实现系统功能。(7)研究了AMPES推理控制策略，设计了基于产生式规则的推理机，包括基本工艺过程推理机、专家选型推理机、普通用户选型推理机等；设计了基于语义网络知识的源工艺过程推理机。同时，引用基于实例的推理思想，恰当地解决了基本工艺过程推理问题，也提高了基本工艺过程知识库知识自动获取能力。(8)采用正向推理方式、广度优先搜索策略设计AMPES推理过程；采用启发式思想，依据知识库知识组织顺序以及知识的解释说明进行冲突消解。针对工艺过程制定和农业机器选型等比较复杂的推理问题，采用相关推理机串联或并联使用、逐层推理的推理策略完成推理过程设计，有效地实现了系统功能。(9)结合系统需要，设计开发了生产率法、能量法农业机器配备程序，实现了计算机自动划分作业阶段、各作业阶段负荷值的计算以及作业负荷的调整等功能，同时设计开发了基于计算法的农业机器技术保养计划制定程序。(10)本文开发“农业机械化生产专家系统”实现了系统代码与数据库相对独立、知识库与推理机相分离。在系统数据库、知识库变化后，不影响系统功能的实现，系统适应性强。3.期刊论文洞庭湖区农田作业机器系统优化配备的研究-农机化研究2009,31(11)应用系统工程的理论与方法,依据实际情况确定了机器系统的基本参数,通过对规模经营农场作业机器系统中的关键问题-机器选型和配备理论及方法的研究,建立了优化目标下的相关模型,解决机器系统优化配备问题,并且通过西湖管理区的优化实例,验证了优化方案的可行性和实用性.4.学位论文何瑞银农业机器系统优化模型与水稻种植区典型系统评价的研究2008农业机器系统是指作物、土壤和农业机器等组成的一个大系统，其中农业机器的功能是在特定的气候、土壤等作业条件下，完成作物生产作业工序要求的各项任务，国内农业机器的作业成本通常要占到农业生产总成本的30-50％，因此，农业机器系统优化问题的研究具有重要的理论和实践意义。很多学者对农业机器系统进行了研究，但目前还存在一些问题有待解决，如农业机器选型尚局限于选型方法的研究，缺乏能指导生产实践的应用性成果；农业机器折旧成本的估计缺乏科学依据，一般都用直线折旧法来计算折旧费用，与农业机器实际价值转移规律并不一致。维修保养费的估计没有充分考虑机器类型、机龄、累积作业小时和作业工序等因素的显著影响，导致估计值与实际值有很大差异；农业机器的可下地概率一般根据经验来估计，没有充分考虑当地气候条件和土壤条件等特殊性，导致估计值与实际值有很大偏差；农业机器关键作业的适时性损失尚无应用性成果，优化时一般限定某项作业在规定时间段内完成，与实际作业情况有差异；优化配备中一般也没有考虑农业机器完好率的影响等。本文首先对农业机器产品的满意度进行了调查与分析，研究结论可为选型提供重要依据，其次根据农场实际数据对农业机器系统优化的几个关键子模型进行了研究，即残值系数模型、可下地概率相关模型和作业成本预测模型，并在这些模型的基础上构造了新的农业机器系统优化配备模型。最后对水稻种植区典型的农业机器系统进行了比较分析与评价，评价结果对各稻区有重要的指导意义。在对农业机器产品的满意度进行调查与分析时，采用美国社会心理学家R.A.Likert提出的李克特量表(LikertScale)设计了问卷，采用广泛调查法获得了满意度分析的样本数据，产品范围涉及到50个生产厂家生产的轮式拖拉机、联合收获机、插秧机、秸秆还田机扣条播机五大类产品中的150个具体产品，调查对象均为熟悉被调查产品的管理人员、服务人员和机手，共在江苏省13个地级市和省农机局直属机关发放调查问卷11102份，现场回收有效问卷9982份，保证了样本数据的真实性和可靠性，并用SAS软件进行了数据处理，研究结果表明，五大类农业机器产品质量满意度的次序为：拖拉机、秸秆还田机、条播机、联合收获机和插秧机；五大类农业机器产品中，拖拉机、秸秆还田机、条播机、联合收获机和插秧机满意度在“基本满意”以上的产品数比例分别为91.23％、100％、94.12％、87.10％和81.82％，而在“比较满意”以上的产品数比例分别为84.12％、91.18％、88.24％、41.94％和72.73％，说明拖拉机、秸秆还田机和条播机的满意度比较高，而联合收获机和插秧机的满意度相对来说还比较低；试验还得出了全部50个生产厂家的满意度排序、五大类13个系列产品的满意度排序，同一厂家不同型号联合收获机的满意度之间还呈现出显著的相关性(相关系数为0.9061)。本研究成果已在江苏省得到了具体应用。在对残值系数模型的研究中，采集了江苏省大丰市的上海农场近15年的128个样本数据，随机抽取其中116个样本来构造模型，并用其它12个样本进行了验证试验，结果表明，双平方根模型为6个备选模型中的最佳残值系数模型(调节平方和为0.8367)，残值系数模型中机龄是决定实际残值系数的主要因素，对比分析表明，预测模型中12个验证样本中的8个样本的预测偏差在以±10％内，验证样本中最大预测偏差为17.50％；而在ASABE模型中12个验证样本中仅有3个样本的预测偏差在±10％以内，验证样本中最大预测偏差为47.59％；说明新建立的拖拉机残值系数模型达到了满意的精度，可以用来预测我国同类条件下大中型拖拉机的残值系数。在对农业机器可下地概率相关模型进行研究时，采集了近15年的历史气象数据，并建立了蒸发量和降雨量模型，结果表明，农场上半年和下半年的蒸发量模型都达到了较高的预测精度(调节平方和分别为0.7985和0.7167)，平均温度和日照小时数对蒸发量均有显著影响，在同样温度和日照小时数务件下，上半年的蒸发量比下半年的蒸发量大。实证分析表明，蒸发量模型的预测精度是满意的，随机抽取的12个验证样本中，9个样本的预测偏差在±20％以内；用马尔科夫模型来预测降雨量这样一个随机过程是合理的，2006年、2007年多数月份的模型预测结果与实际月降雨量是一致的，从而为今后充分利用农业气象信息提供了一种新的方法与手段。最后建立了月降雨量与可下地概率的经验关系，为实践中根据预测的月降雨量来估计当月农业机器的可下地概率提供了依据。在对农业机器作业成本预测模型进行研究时，根据农场的实际情况，农业机器的总作业成本主要包括折旧费、维修保养费、油料费用、人员工资和管理费5项成本，采集了7台JDT-654拖拉机机组历史年的相关数据，并用SAS进行了建模分析，结果表明，本文提出的建立农业机器作业成本预测模型的一般方法是可行的；根据农场实际数据建立的拖拉机残值系数、JDT-654拖拉机累积维修保养费系数的回归方程均达到了较高的预测精度(调节平方和分别为0.8367和0.8840)，可以用来科学预测拖拉机的折旧成本和维修保养成本；实证分析中6号JDT-654拖拉机组成的犁耕机组和旋耕机组作业成本的预测偏差分别为-2.11％和-5.92％，这台拖拉机所有机组的总作业成本的预测偏差为-3.88％，证实了模型的可行性。典型机组的经济性分析表明，与纽荷兰110-90拖拉机和JDT-654拖拉机组成的犁耕机组和旋耕机组在5年内的单位面积平均作业成本分别为316.47元·hm-2、139.65元·hm-2和242.24元·hm-2、122.64元·hm-2，纽荷兰110-90犁耕机组和旋耕机组5年内平均作业成本要JDT-654拖拉机同类机组分别高126.62％和97.52％；