第四讲农业专家系统

第四讲农业专家系统一、人工智能(artificialintelligence)1.概念人工智能是计算机科学的一门研究领域。以人类智慧的某些特点，用计算机来模拟人的推理、记忆、学习、创造等智能特征，主要方法是依靠有关知识进行逻辑推理，特别是利用经验性知识对不完全确定的事实进行的精确性推理。1956年A.Newell等人提出逻辑理论（LogicTheorist）程序系统，是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。第一节农业专家系统的概念、特征与功能2、应用领域问题求解：如下棋程序。逻辑推理和定理证明：如数学定理证明。自然语言处理：如语言翻译，语音识别，语言的生成和理解自动程序设计：“超级编译程序”能从高级形式的描述，生成所需的程序。学习：归纳学习和类比学习。专家系统：利用专家知识进行推理达到专家解决问题的能力。机器人学：完成人部分工作的机器人。机器视觉：研究感知过程。智能检索系统：具有智能行为的情报检索的系统。组合调度问题：如最短旅行路线。系统与表达语言：用人工智能来深化计算机系统和语言。二、专家系统及农业专家系统专家系统（ES，ExpertSystem），是一个智能程序，它能对那些需要专家知识才能解决的应用难题，提供相关领域权威专家水平的解答。或者说由一个专门领域的知识库，以及一个能获取和运用知识的机构构成的一个问题求解系统。农业专家系统是一个拥有大量权威农业专家的经验、资料、数据与成果构成的知识库，并能利用其知识，模拟农业专家解决问题的思维方法进行判断、推理，以求得解决农业生产问题结论的智能程序系统。领域专家知识工程师策略经验规则领域规则询问、问题把专家知识转移到计算机程序中专家系统专家系统与常规程序的区别（1）常规的计算机程序是对数据结构以及作用于数据结构的确定型算法的表述.常规程序＝数据结构十算法专家系统是通过运用知识进行推理，力求在问题领域内推导出满意的解答.专家系统＝知识十推理（2）常规程序把关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统则把应用领域中关于问题求解的知识单独地组成一个知识库。（3）常规程序通过查找或计算来求取问题的答案，是面向数值计算和数据处理，问题求解的顺序由程序事前规定；专家系统是通过推理来求取问题的答案，是面向符号处理，其推理过程随着情况的变化而变化，具有不确定性及灵活性。（4）常规程序处理的数据多是精确的，对数据的检索是基于模式的布尔匹配；而专家系统处理的数据及知识大多是不精确的、模糊的，知识的模式匹配也多是不精确的，需要为其设定阈值。（5）常规程序一般不具有解释功能，而专家系统一般具有解释机构，可对自己的行为作出解释。（6）常规程序与专家系统具有不同的体系结构.三、农业专家系统产生与发展(1)国际上的ES70年代末期，美国Illinois大学植物病理专家＋计算机专家Plant/ES；当时开发的系统主要是面向农作物的病虫害诊断；80年代中期，农业专家系统已从单一的病虫害诊断转向生产管理、经济分析与决策、生态环境等，尤其以美国、中国、日本和欧洲国家最为突出。国际上的ES系统名称研究的主要内容开发者开发年代PLANTES大豆病害诊断美国Illinois大学1978灌水管理美国California大学1981PLANTcd玉米螟危害预测美国Illinois大学1982棉花水分管理美国California大学1982人工智能用于木材砍伐美国Purdue大学1983病害管理辅助决策美国Rykid大学1984棉花病害综合防治美国California大学1984农业化学分析美国Jones等1984COMAX棉花管理系统美国USDA-ARS1985POMMB苹果害虫与果园管理Roach等1985MICCS番茄病害诊断日本千叶大学1985油桃病害诊断美国Plant等1986国际上的ES系统名称研究的主要内容开发者开发年代PBST病害诊断及预测澳大利亚西农业部1987奶牛繁殖及诊断美国Margland大学1988CALBX农业管理美国California大学1988FARMSYS作物多熟种植美国Florid大学1988农作制度管理决策美国Lowa大学1988SOYBUG大豆病害管理Beek等1989SBLBCT农业管理与决策选择英国Bdinburgh农学院1989SMARTOSY大豆生长模拟与管理美国Geogia大学1989DHLBS奶牛营养诊断美国TexasA.M大学1989CIRMAN农作物生长风险决策美国TexasA.M大学1989CHESS母猪群的行为分析荷兰Wageningen大学1990国际上的ES系统名称研究的主要内容开发者开发年代RAIN农林计算机辅助决策美国Geogia大学1990砂姜黑土施肥专家系统中国合肥智能所1991AWFRS粘虫测报中国农科院1992HAISON环境工程控制加拿大David等1992ESWCM小麦综合管理专家系统北京市农林科学院1993IWCMSB小麦综合管理美国AhmedKamel1993BXCIS专家土地评价希腊Yialouris1995HYDRA灌溉管理意大利Jacucci1995(3)中国的ES“七五“期间开始，以合肥智能所为先；此后，中国农科院、中国农业大学等单位进行了开发研制；90年被列为国家“863“专项课题，目前，在全国20个省（区）设立了示范区。河南省1999年成为示范区之一。中国的ES目前开发的5个技术先进、具有“863”品牌和各具特色农业专家系统开发工具。宁夏广西海南中国的ES考虑区域典型性与代表性分5批设立了20个示范区第一批：北京、吉林、安徽、云南甘肃河北湖南山东吉林北京安徽云南第二批：湖南、河北、山东、杨凌示范区、甘肃第三批：山西、天津、四川、重庆、新疆兵团、黑龙江河南辽宁新疆黑龙江四川重庆山西天津第四批：河南、辽宁第五批：宁夏、广西、海南中国的ES1998至2000年，20个示范区累计示范推广农业专家系统3796万亩，增加产量20.6亿公斤，新增产值23.3亿元，节约成本6.4亿元，增收节支总额29.7亿元。98至99年99至2000年合计:实施规模（万亩)新增产量(万公斤)新增产值（万元）节约成本（万元）增收节支总额(万元)98-9999-00合计200548中国的ES：取得了良好的社会效益受益农户数548万户累计培训200多万人次培养了二支队伍四、农业专家系统发展的四个阶段(一)单功能农业专家系统该阶段是农业专家系统的起始阶段,时间是20世纪70年代末到80年代初,当时CPU主频较低,数据处理能力低,关系数据库也刚刚起步,因此该阶段农业专家系统功能单一,只相当于某一领域专家,解决特定问题,如病虫害防治、灌水管理、危害预测等。如美国伊利诺斯大学(IllionoisUniversity)开发的大豆病虫害诊断专家系统，1982年开发的棉花水分管理专家系统等。(二)多功能农业专家系统20世纪80年代中期，计算机的处理性能有所提高，关系数据也有很大发展，农业专家系统理论有所发展，此时专家系统在功能上已从解决单项问题的病虫害诊断等转向解决农业生产管理、经济分析、辅助决策、环境控制等综合问题的多个方向发展，该阶段专家系统能实现多功能，相当于多领域专家的结合，解决多个领域的复杂问题。如1984年，美国Jones等开发的农业化学分析专家系统；1985年，Roach等开发的苹果害虫与果园管理专家系统（POMME）。(三)基于模型的农业专家系统作物生长模拟模型是20世纪60年代以来在作物栽培学产生的新的研究方向，到了80年代，随着模拟模型技术的逐渐成熟，计算机处理性能和数据库技术进一步发展，形成了以作物生长模拟模型为核心，将模拟与优化相结合并与有关领域专家知识融合，形成了基于模型的专家系统。该阶段专家系统较好的实现了计算机技术与作物模拟模型的结合，增强了专家系统的机理性和决策功能，充分实现了数据库、模拟模型、知识库、推理机的有机结合，因此也可视为作物管理综合专家系统。具有解释能力强、应用面宽、考虑的因子多和易控制等优点，其功能主要是提供目标、动态、定量与优化决策。国际上具有代表性的基于模型的农业专家系统是20世纪80年代中期美国农业部推出的棉花综合管理专家系统（COMMAX/GOSSYM）(四)智能化农业专家系统20世纪90年代以来，随着计算机技术、人工智能技术、数据库技术、“3S”技术以及自动化控制技术的高速发展，农业信息技术进入了一个新的发展时期，相继开发除了智能化农业专家系统。智能化农业专家系统主要是各种智能技术在专家系统领域的集成，如神经网络、WEB技术、智能温室、“3S”技术，利用现代数据处理手段，对数据进行新的处理，丰富了农业专家内涵，提高了专家系统决策的精确性、智能性和实用性。如20世纪90年代初，美国Florida大学农业工程系集成了农业环境地理信息系统的决策支持系统；U.Singh等人运用CERES作物模拟模型与GIS相结合，建立了印度半干旱地区决策模式；A.D.Gier等人运用GIS建立了印度尼西亚区域空间分析农业生产模式的决策支持系统。五、专家系统的基本特征（1）具有专家水平的专门知识（2）能进行有效的推理（3）具有获取知识的能力（4）具有灵活性（5）具有透明性（6）具有交互性（7）具有实用性（8）具有一定的复杂性及难度（1）具有专家水平的专门知识可分为三个层次，即数据级、知识库级和控制级。★数据级知识：是指具体问题所提供的初始事实以及问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论等。例如病人的症状、化验结果以及由专家系统推出的病因、治疗方案等，这一类知识通常存放于数据库中。★知识库级知识：是指专家的知识。例如医学常识、医生诊治疾病的经验等。★控制级知识：是关于如何运用前两种知识的知识。由于控制级知识是用于控制系统的运行过程及推理的，因而其性能的优劣直接关系到系统的“智能”程度。（2）能进行有效的推理专家系统的根本任务是求解领域内的现实问题。问题的求解过程是一个思维过程，即推理过程。不同专家系统的推理机制也不尽相同，有的只要求进行精确推理，有的则要求进行不确定性推理、不完全推理以及试探性推理等。（3）具有获取知识的能力专家系统的基础是知识。为了得到知识就必须具有获取知识的能力。遗憾的是目前专家系统在这方面的能力还比较弱，当前应用较多的是建立知识编辑器，知识工程师或领域专家通过知识编辑器把领域知识“传授”给专家系统，以便建立起知识库。一些高级专家系统目前正在建立一些自动获取工具，使得系统自身具有学习能力，能从系统运行的实践中不断总结出新的知识，使知识库中的知识越来越丰富、完善。（4）具有灵活性在大多数专家系统中，其体系结构都采用了知识库与推理机相分离的构造原则，彼此既有联系，又相互独立。另外，由于知识库与推理机分离，就使人们有可能把一个技术上成熟的专家系统变为一个专家系统工具，这只要抽去知识库中的知识就可使它变为一个专家系统外壳。（5）具有透明性所谓透明性是指系统自身及其行为能被用户所理解。专家系统具有较好的透明性，这是因为它具有解释功能。人们在应用专家系统求解问题时，不仅希望得到正确的答案，而且还希望知道“为什么是这样?”“是怎么得出来的?”等。为此，专家系统一般都设置了解释机构，用于向用户解释它的行为动机及得出某些答案的推理过程。另外，由于专家系统具有解释功能，系统设计者及领域专家就可方便地找出系统隐含的错误，便于对系统进行维护。（6）具有交互性专家系统一般都是交互式系统。一方面它需要与领域专家或知识工程师进行对话以获取知识;另一方面它也需要通过与用户对话以索取求解问题时所需的已知事实以及回答用户的询问。（7）具有实用性专家系统是根据领域问题的实际需求开发的，这一特点就决定了它具有坚实的应用背景。另外，专家系统拥有大量高质量的专家知识，可使问题求解达到较高的水平，再加上它所具有的透明性、交互性等特征，就使得它容易被人们接受、应用。（8）具有一定的复杂性及难度专家系统拥有知识，并能运用知识进行推理，以模拟人