农业专家系统研究论文

摘要：在总结农业害虫知识和专家经验的基础上，提出了建立基于网络的农业害虫专家系统设计思路。该平台主体为农业害虫诊断数据库和农业害虫防治措施数据库，系统设计了农业害虫识别、查询、防治和用药指导等较为完整功能体系，可以实现农业害虫的网络诊断和查询功能，可以提供科学防治措施和综合治理农业害虫的专家决策体系。今天小编为大家推荐《农业专家系统研究论文 (精选3篇)》，希望对大家有所帮助。

农业专家系统研究论文 篇1：

基于XML技术农业专家系统知识库的研究

摘 要：本文针对农业专家系统的知识库，利用XML技术对其进行了架构设计。这一研究整合了产生式表示法、框架等三种知识表示方法，综合三者优点，能够体现继承、关联和层次的农业知识特点，可以充分体现出推理分析层次和技术呈现多样化和非线性化的特点。本文研究可以优化农业专家系统的知识库设计，适应目前人工智能技术的发展，可提高农业专家系统推理的准确性和稳定性，具有一定创新性，对农业专家系统研究具有一定研究价值。

关键词：农业专家系统;XML;知识表示;人工智能

精准农业是农业可持续发展的方向和主要途径[1]。精准农业技术是精准农业的基础和核心，农业智能专家决策系统是其重要的组成部分。技术人员可以通过农业智能专家决策系统的实施，将获取的生产数据通过模型库和知识库，经过综合分析、智能推理，得出符合生产实际的专家级生产决策建议，用于指导农业生产，可达到替代传统农业专家的作用[2-3]。

自20世纪70年代开始，国内外的农业专家就开始在农业生产中开展了专家系统技术在农业应用的研究，截至目前，专家系统在农业应用研究取得了很大的进展。但农业专家系统仍然存在许多问题。其中专家系统的知识库设计不足于适应现有知识推理技术的发展就是一个突出的问题。目前随着人工智能技术的发展，知识推理技术也在不断更新和发展，推理分析层次和技术呈现多样化和非线性化的特点，这些可以进一步提高专家系统决策的准确性、稳定性和针对性。但是由于目前农业专家系统的知识库设计严重滞后，无法适应知识推理技术的发展，大大影响了智能推理的准确性和稳定性。因此农业专家系统研究一个主要方向就是在知识库架构技术的优化方面，以便于适应目前人工智能技术和计算机信息技术的发展。

1 知识及知识表示方法

1.1 知识。知识是专家建议决策的重要基础。专家系统中知识的要素有事实、规则、概念等，需要描述这些要素，从而反映知识的内部结构关系，这样就可以按一定的规则来推理得出相应的结论，这个描述工具就是知识表示，因此专家系统的核心在知识表示。所谓知识表示就是通过各种信息符号以约定的方式将日常生活经验知识转化成计算设备可以识别、利用和进行加工的形式。人工智能技术中研究知识的学科分支是知识工程，随着近年知识工程研究和专家系统研究的深入，知识表示研究已经成为人工智能的关键技术之一和研究的热点之一。在知识工程研究中，知识表示和管理以及如何能被智能系统充分地利用是重要的研究课题之一。

根据知识在智能系统中的作用，可将知识分为以下几种形式：事实、规则、控制和元知识;其中事实类型的知识主要代表了反映有关问题环境的一些事实，它属于底层知识。例如研究对象事物的属性、类别，以及对象事物间的关系等均属于事实类型知识。规则主要代表是受控对象有关的经验以及推理性知识等，一般使用“IF…Then…”的形式来表达。控制是知识推理的核心，指能反映问题求解中控制策略的知识。元知识指的是有关知识的知识，一般指制定规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等。

1.2 知识表示方法。在知识工程中，常用的知识表示方法主要有：框架、Petri网、过程、产生式、语义网络、面向对象、谓词逻辑等。其中框架、产生式、面向对象是最常用的三种知识表示方法。这三种知识表示方法并不是完美的，各自有各自的优缺点。产生式表示法特点分析如表1所示：

框架表示法特点分析如表2所示：

从上述分析可以发现，二种表示方法的综合体能够避免一些缺点，但是目前的知识库设计无法有效融合上面的表示。

2 基于XML技术农业专家系统知识库的设计

2.1 农业专家系统知识范例。在上述三种知识表示方法中，产生式表示法简单，易于实现，因此在农业专家系统中，绝大多数都是将知识规则以产生式的形式存储在文本文件中，以产量相关知识规则为例，在文本文件中以如下形式保存：

IF 同等地力其他农户三年平均产量>19500斤 THEN 其他农户三年平均产量所在产量水平为超高产水平

IF 15000斤<同等地力其他农户三年平均产量<=19500斤 THEN 其他农户三年平均产量所在产量水平为高产水平

IF 10500斤<=同等地力其他农户三年平均产量<=15000斤 THEN 其他农户三年平均产量所在产量水平为中产水平

IF 同等地力其他农户三年平均产量<=10500斤 THEN 其他农户三年平均产量所在产量水平为低产水平

产生式表示法在表示简单知识规则时没有问题，但是其在表示复杂关系知识则有严重缺陷。因为在农业生产中不同对象之间，具有一定继承性、关联性和层次性，产生式表示法无法展现这些特性。因此如果针对产生式表示法、框架和面向对象形式进行整合，构建具有继承、面向对象等特性的知识库架构，这样可充分展现知识结构层次结构，表示复杂的知识结构，提高农业专家系统知识处理水平。

对上述三种表示方法进行整合，需要一个实现的工具，这个工具能够清晰表示出继承、关联和层次性，同时也易于处理，从这一方面来说，XML技术是最理想的实现工具。本文就是利用XML技术来实现农业专家系统的知识库架构，从而达到了将上述三种表示整合的目标。这种架构具备了三种表示方法优点，同时又避免三种表示方法各自缺点，可以充分体现推理分析层次和技术呈现多样化和非线性化的特点。

2.2 基于XML技术农业专家系统知识库架构及推理模块设计。在专家系统中，推理过程就是人机交互的过程，使用者将所掌握的信息，通过交互平台反馈给推理机，农业专家系统推理机利用农业生产决策模型、知识库、综合数据库，在专家知识和经验的基础上，利用推理算法来进行知识推理，找到用户所需结果，并形成专家建议，反馈给用户。

农业专家系统推理模块结构由四部分组成：人机交互界面、知识库、知识处理模块和推理机模块。其中人机交互界面的主要功能是把用户所输入的信息或外来数据转换成系统的内部表示形式，并交给农业专家系统推理机处理，农业专家系统推理机输出的推理结果也可以由人机交互界面转换成用户易于理解的结果展示方式。农业专家系统知识管理模块是指对系统知识库中的知识进行管理、设置和控制的功能模块，它的主要作用是辅助推理机完成对知识库的各种操作，并向咨询用户提供知识检索和查询手段，其中XML处理技术就在这一模块实现;其功能包括知识更新、知识获取、知识校验、知识求精、知识查询等。农业专家系统推理模块主要包括推理机和解释机制，农业专家系统推理机主要是依据推理模型和算法，解析知识，得出结论;解释机制主要是负责引导用户输入掌握信息和将结论以用户接受的方式解释。

3 结论

本文以XML技术针对农业生产知识进行了表示，整合了框架、产生式规则、面向对象是三种常用的知识表示方法，集中了三者的优点，避免了其不足之处。并以此为基础构建农业专家系统的知识库。这种新的知识库架构设计，可以充分体现出农业生产知识的继承、关联和层次的特点，可以充分表示出知识的复杂关系。同时由于XML技术解析、处理目前有很多程序设计语言都可以实现，因此利用XML技术来构建农业专家系统的知识库比目前文本形式的知识库更易于体现推理分析层次和技术呈现多样化和非线性化的特点，适应目前人工智能技术的新发展，提高农业专家系统准确性和稳定性，有利于农业专家系统的应用普及。本文的研究在农业专家系统研究具有一定创新性，也可以将其推广到农业专家系统模型库的架构设计中，具有一定应用价值。

参考文献：

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[3]熊范纶.农业专家系统及开发工具[M].北京：清华大学出版，1999.

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[7]Kruger G A，Karamanos R E. Fertility analysis and recommendations manager[J].Commun Soil Sci Plant Anal，1994，25(7/18)：955-965.

[8]高美玲，栾非时，寇胜利.作物专家系统发展概况与趋势[J].东北农业大学学报，2003，34(1)：105-108.

作者简介：朱春娆(1982-)，女，助理馆员，硕士，从事人工智能研究。

作者单位：长春工程学院 图书馆，长春 130012;长春工程学院 计算机技术与工程学院，长春 130012

基金项目：农业公益性行业科研专项经费项目(200803037);吉林省科技发展计划项目(2006BAD02A10-6-6)。

作者：朱春娆　张华

农业专家系统研究论文 篇2：

农业害虫专家系统信息化平台的构建

摘要：在总结农业害虫知识和专家经验的基础上，提出了建立基于网络的农业害虫专家系统设计思路。该平台主体为农业害虫诊断数据库和农业害虫防治措施数据库，系统设计了农业害虫识别、查询、防治和用药指导等较为完整功能体系，可以实现农业害虫的网络诊断和查询功能，可以提供科学防治措施和综合治理农业害虫的专家决策体系。

关键词农业害虫;专家系统;数据库;生物信息学

目前，我国农业正处于传统农业向现代化农业转型的重要时期[1-2]。农业要实现现代化，必须大力发展信息技术这一管理和传播手段。专家系统(Expert System，简称ES)是通过调用知识库和推理机来解决必需有一定领域专家才能解决的问题的信息化系统，而完成这个过程需要的知识库和推理机，可以看作是该领域专家的知识模型[3]。我国专家系统的研究开始于20世纪80年代，1985年10月建成的砂姜黑土小麦专家施肥咨询系统开创了农业专家系统在我国应用的先河。目前专家系统已应用于我国农业的诸多领域，特别是在农业田间管理[4]、动植物病虫害诊断[5-9]、地震预测、气象预报等方面开发的专家系统，取得了明显的经济效益和社会效益[10]。

我国幅员辽阔，受地理位置和气候环境等多种因素的影响，各地农业害虫发生的频率和范围及种类各不相同，每年农业害虫的发生都给农业造成了巨大损失。因此，农业害虫的防治与管理就显得尤为重要。但由于农业害虫种类较多，大部分农业技术人员难以掌握如此多的病虫害资料，不能及时对农业害虫做出及时正确诊断及防治措施，仅仅依据其危害症状和粗略的识别就进行防治很难达到理想的效果。因此，急需建立一套具有服务范围广、诊断准确、防治措施有效且反应快速的网络化专家系统平台。笔者在总结前人经验的基础上，提出了农业害虫专家系统信息化平台的构建思路，为更好地进行农业害虫防治提供参考，也为农业信息化的发展做出贡献。

1平台设计思路

农业害虫专家系统信息化平台主体应该包括农业害虫诊断数据库和农业害虫的防治措施数据库。主要建设步骤包括元数据获取、标本数字化表达、开发害虫诊断系统、录入数据形成农业害虫诊断数据库;获取防治措施、防治措施数字化、录入数据形成农业害虫防治措施数据库。

2平台建设步骤

2.1构建农业害虫诊断数据库

2.1.1农业害虫诊断数据库元数据获取。 在平台中应录入以下元数据。

(1)害虫调查。调查农业产区主要害虫及相应天敌种类，采集农业害虫及天敌标本进行分类鉴定;整理相关调查数据并数字化以备录入农业害虫专家系统网络平台，形成农业害虫信息数据库。

(2)害虫诊断。首先由昆虫分类专家完成种类鉴定工作，完成后对标本进行图像记录，拍摄害虫整体及主要鉴别特征图片，编制物种检索表，将标本进行数字化处理，为农业害虫专家系统网络平台中害虫诊断中多媒体图像查询、检索表式查询等多种查询方式提供相关资料和检索依据，并实现正反双向检索。

2.1.2农业害虫诊断数据库标本的数字化表达。

对害虫种类进行鉴定后，确保物种鉴定和数据来源准确、信息完整齐备，信息录入规范、标准;对采集到的标本进行数字图像采集(尤其是鉴别特征数字图像的采集);进行数字化表达字段包括害虫名称，引发病症的生物物种名称，害虫种类所在纲、目、科、属、种，害虫的鉴别特征，对农业的危害部位、危害时期，形成危害的害虫发育期，害虫生态图片等;并编制病害虫分类信息检索表及图像鉴定体系，以备录入形成农业害虫诊断数据库，供害虫诊断使用。农业害虫诊断数据库拟数字化表达的内容字段见图1。

2.1.3主要农业害虫的诊断系统的工作模式。

对“农业害虫数据库”的主要字段进行检索，实现害虫的诊断。为保证诊断效果，要实现单一与多条件2种检索模式，并要形成由现象到病症和由病症到现象的双向诊断模式。主要诊断途径设计见图2。

2.2农业害虫防治措施数据库构建

2.2.1防治措施获取。

防治措施的获取主要通过以下途径：①知识积累。对国内外发表的相关害虫防治文献进行归纳、整理和总结，将有关知识抽提并精练，形成规范化的系统知识。②专家经验。通过对相关害虫防治专家及各级害虫防治技术人员咨询，将专家在长期的实践中积累的经验和解决特定问题的推理路线整合，总结一套合理的防治措施。③田间试验。对常见易发害虫的防治技术进行田间试验，进行多种防治方法防治效果及产生经济、社会效益进行对比，优选出害虫防治的较佳措施，针对不同发育时期的不同害虫提出及时有效的防治措施。

2.2.2防治措施数字化。

将获取后的防治措施按如下条目进行整理归纳，录入农业害虫专家系统网络平台，形成农业害虫防治措施数据库，通过“害虫名称”字段与农业害虫数据库进行数据对接，实现诊断—防治一体化服务体系。

2.3两数据库联动形成专家系统平台

将农业害虫诊断数据库和农业害虫的防治措施数据库通过诊断模式联动，形成信息、诊断、防治于一体的农业害虫专家系统信息化平台。其主要工作模式见图3。

3结语

农业害虫诊断的目的无疑是快速、科学、准确地给出诊断结果。传统农业害虫诊断的设计思路大多是首先让用户选择害虫所属的目、科、属，这种设计思路从本质上就是本末倒置的;而另一种设计思路是根据害虫的形态特征，如通过害虫的触角形状、体色、翅型、翅色、足型等特征来诊断害虫[11-12]。笔者认为，设计害虫专家系统时采用后一种思路，采用多种害虫诊断方式，结合农民的认知方式，设计出害虫诊断系统的框架结构、知识库构成和推理机，操作方便简单，更有利于基层人员的使用，也有效地提高了害虫诊断的准确性。建立一套具有专家级知识和经验的网络害虫专家防治系统，对农业害虫进行科学诊断，并实施有效的防治措施，方便农民及从事农业害虫防治的技术人员能准确、快速地推理、诊断农业害虫及查找自己所需要的信息，使农民能及时得到专家的指导信息，解决农业生产中害虫防治技术不到位

的问题，使农业专家的知识和经验得到有效地推广和应用，农业生产水平将会提高一大步，产生巨大的经济效益。

参考文献

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作者：赵路欢 张玉波

农业专家系统研究论文 篇3：

浅谈基于物联网的温室智能监控系统设计与实现

摘 要：随着社会的不断进步，信息技术在各领域应用越来越广泛，也推动了温室大棚的技术水平的大幅度提升。目前，温室大棚管理和监测工作的要求越来越细化。温室大棚具有控制因子多、系统运行环境复杂、温室环境测控以及系统的持续稳定性等特性，针对温室大棚特性，市场上出现了一种基于物联网技术的温室只能监控系统。该系统依托物流联网技术框架，该系统由光照感知系统、温度系统和显示系统和控制系统四个部分组成。相关实验数据表明，这种基于物联网的温室监控系统传输数据稳定性较好，可靠性较高，低成本、功耗低、可操作性强，具有就较高的使用和推广价值。

关键词：物联网;温室大棚智能监控;系统设计;

近些年，我国温室大棚规模不断扩大，温室大棚面积逐年递增。因此，依靠现代科技完成温室大棚智能监控已成为必然趋势。伴随科技的不断创新，利用物联网通信技术实现温室大棚管理应用范围正逐步扩大，温室大棚智能监控技术在欧美等发达国家得到了广泛推广，该技术在我国部分省市温室大棚的智能监控管理实践中，取得了广泛好评。物联网框架下的环境监测系统实现了温室大棚环境进行实时监控，其中无线网络可以实现对农作物生长的远程监测，温室大棚监控系统可以很好的完成相关信息数据的采集和设备的控制工作，浓度监测系统是在无线传感器网络的基础上创新研发的，能够高效完成温室大棚的浓度监测工作。

一、温室大棚智能监控系统总体方案

一是功能设计。农作物生长需要：光、水和二氧化碳以及温度湿度都是有一定要求的，温室大棚环境相对密闭，只有对农作物做到实时监控，才能创造出有利于农作物生长的温室大棚环境，从而实现温室大棚经济效益目标。温室大棚智能监控系统主要作用体现在以下几方面：实现数据信息无线传输;精准采集农作物生长环境;智能系统运行稳定;能够实现自动灌溉;系统操作便捷;性价比高成本低。

二是系统总体架构。为了全方位掌握温室大棚农作物的环境生长数据，温室大棚内需要设置多个传感器节点，为实现低成本目标，可以适当延長传感器间距。利用有线数据传输的方式不仅对农作物生长造成一定影响，且成本相对较高，不利于大规模推广。为进一步实现温室大棚智能监控系统低成本目标，采用无线数据传输，不仅能够保证数据信息传输的稳定性和及时性，也有利于农作物的种植生长，同时也缩减了系统成本支出。温室大棚智能监控系统主要分为感知层、应用层和网络层三个部分。其中感知层由二氧化碳创干起、土壤温湿度传感器、空气温湿度传感器、光照传感器以及灌溉装置等组成，通过数据传输完成温室大棚中各类环境数据的收集，对温室大棚内农作物的生长状态做到实时监控，在一定程度上减小了人工作业量，同时更利于温室大棚内农作物的管理，从而实现温室大棚的经济效益目标。通过网络层将采集到的农作物参数及时发送到服务器终端。应用层主要分为：农业专家库、服务器以及系统终端几部分。数据库中存储的数据主要是通过服务器来传递的，将数据库中的数据与农业专家库进行认真比对、科学分析和合理筛选，从中选出最优灌溉方式。用户通过控制界面发送控制指令，通过客户端访问服务器对应的IP地址实现控制器的运行，以此保证温室大棚环境的有效监测。

二、温室大棚智能监控系统硬件设计

一是传感器节点的设计。传感器节点设计是感知层硬件设计的关键，其主要由电源模块、二氧化碳传感器、无线采集模块、空气温湿度传感器、光照传感器、土壤温湿度传感器组成。

二是无线采集模块。无线采集模块主要特点是指：抗干扰能力强、传输可靠性能高、传输距离较远、低功耗。其特性刚好符合温室大棚低成本、利于推广的设计理念，所以温室大棚内各类传感器采集到的数据信息主要通过无线采集模块发送。无线采集模块采用的超低耗无线芯片，并且频率范围具有一定延展性，能够进一步实现温室大棚各类信息数据的可靠性和稳定性。

三是传感器的选择。通常每一个传感器节点必须搭载一组传感器，但温室大棚智能监控系统的设计基于成本考虑，最大程度减少传感器的使用数量，同时还要确保其在监控系统所发挥的作用不受影响，采用了三合一传感器，实现温室大棚内的光照强度和空气温湿度的检测工作。三合一传感器直流供电10～30V，最大功耗仅为0.4V，对空气温度测量、空气相对湿度测量以及光照强度的精准度测量结果均相对较高。二氧化碳传感器的选择上，为实现变化的范围和低成本的设计要求，采用485型传感器，直流供电10～30V，最大功耗仅为0.4V，其测量精准度与传统的半导体传感器相较而言，精准度相对较高。土壤湿度传感器的主要作用是为了实时监测大棚内土壤湿度，土壤湿度对农作物生长起着至关重要的作用。HSTL作为传感器节点选用的土壤湿度传感器，其水分量可根据农作物需要进行调整，测量精准度较高，工作范围较大，电量电压需求较小，完全符合低成本设计初衷。考虑到土壤传感器的探针长期处于潮湿环境状态下，为避免其生锈影响使用效果，应该采用316L不锈钢材料作为土壤传感器的探针。

四是灌溉装置。肥液路和水路是灌溉装置的主要组成部分。肥液路包含4各肥液灌，罐底的出水口与肥液路相通，管路上设有电动阀门、抽肥液泵、水肥过滤器、流量计、止回阀以及手动阀门;水路控制系统利用水泵将自来水抽入管道，经过流量计和上路止回阀后到达肥液路，通过混合管道的压力机和电动阀，将其配比后的混合水肥经过管道出口完成灌溉作业。

五是控制节点的设计。控制器主要由单机片、无线模块、稳压器模块、继电器模块和电源模块组成。以微控制为核心，微控制的选择要满足控制器处理能力强、高性能、低功耗、兼容性好几大优势。服务器中收到的温室大棚数据信息主要是通过传感器来完成，将数据信息与农业专家库进行科学比对后，在进行合理决策，通过无线模块传到微控制器，继而通过继电器和固态继电器来操控控制阀门和水泵的自动控制。另外，控制器上还配备了的手动控制装置，进一步确保温室大棚内水泵和控制阀门作用的有效发挥。

三、温室大棚智能监控系统软件设计

一是数据库的存储与输出。温室大棚环境采集到的数据信息需要实施传输，因此，数据储存需要大量的存储空间。对收集到的温室大棚内的各类进行通过表格进行分类存储，并将数据信息及时发送到手机，实现温室大棚的远程监控。

二是监控软件设计。只有设置服务器IP地址，才能实现用户端与监控终端的通信，用户可以通过网络和移动数据来访问服务器地址，到达实施监控温室大棚的目的。通过服务器界面可以实时监测农作物的生长趋势、水泵控制、水肥配比、种植技术指导等相关功能，实现远程操控温室大棚内农作物的灌溉量和施肥情况。

结束语：

温室大棚智能监控系统是按照温室大棚内农作物对生长环境的需求，设计出的一种基于物联网的一种实时监控系统。该设计主要是通过温室大棚内设置的多种数据采集器，传感器节点实现对温室大棚内各类数据信息的采集工作，并将数据信息实时传输到网关，通过GPRS模块将数据信息传输指服务器，利用网络和无线通信使用户可以实时监测温室大棚内部环境。同时，将采集到的数据信息与农业专家库的数据进行科学比对从而得出相应的结论，根据比对结果来决策农作物是否需要进行灌溉和施肥等相关的管理。该系统采集到的数据信息精准度较高，并且具有良好的稳定性和可靠性，符合该系统的设计要求。

参考文献

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作者：董赜铭