农业专家系统

一、实习目的随着农业现代化进程的加快，农业专家系统的应用日益广泛。

为了深入了解农业专家系统的原理、操作和应用，提高自身在农业领域的实践能力，我选择了农业专家系统作为实习课题。

本次实习旨在：1. 理解农业专家系统的基本原理和结构。

2. 掌握农业专家系统的开发和应用方法。

3. 学会运用农业专家系统解决实际问题。

4. 增强团队合作能力和沟通能力。

二、实习时间与地点实习时间为2023年3月至5月，实习地点为XX农业大学农业信息与智能技术实验室。

三、实习内容1. 理论学习- 农业专家系统概述：了解了农业专家系统的定义、分类、发展历程以及在我国的应用现状。

- 专家系统开发方法：学习了专家系统开发的基本流程，包括问题定义、知识获取、推理机设计、解释器设计等。

- 农业领域知识：掌握了农业领域的基本知识，如作物栽培、病虫害防治、农业气象等。

2. 实践操作- 农业专家系统开发：在实验室导师的指导下，参与了一个农业专家系统的开发项目。

项目包括：- 问题定义：明确了系统要解决的问题，如根据作物品种、生长环境等预测产量。

- 知识获取：收集了大量的农业知识，包括作物生长规律、病虫害防治方法等。

- 推理机设计：设计了基于规则推理和案例推理的推理机。

- 解释器设计：设计了系统解释用户查询结果的解释器。

- 农业专家系统应用：将开发的农业专家系统应用于实际生产中，解决了一些农业生产问题，如作物病虫害防治、施肥管理等。

3. 团队协作- 在实习过程中，与团队成员密切合作，共同完成项目任务。

- 参与团队讨论，提出自己的见解和建议，为项目的顺利进行贡献力量。

四、实习成果1. 成功开发了一个基于规则推理和案例推理的农业专家系统。

2. 学会了农业专家系统的开发方法，提高了在农业领域的实践能力。

3. 增强了团队合作能力和沟通能力。

五、实习体会1. 农业专家系统在农业生产中具有重要作用，可以提高农业生产效率，降低生产成本。

2. 农业专家系统的开发需要具备扎实的理论基础和实践经验。

农业专家系统的概念特征与功能(
一、概念特征
农业专家系统是一种以先进的计算机技术和信息处理技术为支撑，以
专家知识为主导，具有自主思考能力和机器推理、决策能力的复杂系统。

它能够在规定的范围内模拟人类专家的智力来解决具有复杂模糊性、特异性、多学科、非结构化等特点的农业性问题。

二、功能
1、决策支持功能：农业专家系统拥有强大的决策支持能力，能够对
农业问题进行合理决策，并有效地支持农业经营活动。

2、问答功能：农业专家系统利用多种数据库以及基于网络的技术，
实现了聊天机器人与用户之间的对话，可以准确地回答用户的问题，并提
供实用的建议性意见，起到帮助管理决策的作用。

3、信息采集功能：农业专家系统可以实时采集各种农业信息，诸如
温度、湿度、土壤信息等，并自动分析。

4、农业预测功能：农业专家系统具备预测性能，可以利用农业大数
据对作物的生长模式、农药用量、土壤肥力等情况进行预测，及时发现问题，提出解决方案。

5、数据分析功能：利用农业专家系统可以对大量农业数据进行分析，从而了解当前和过去农业发展的趋势，掌握行业发展规律，挖掘未知的信息。

农业专家系统基本原理
农业专家系统（Agricultural Expert System，AES）是一种以计算机应用技术为理
论基础，以模拟专家知识为目的，可用来解决农业问题和实施技术管理的应用软件体系结构，它包括以下三个主要部分：
1、模拟专家知识：农业专家系统把专家输入的知识转换成农业专家系统所需的表达
形式，以供计算机使用，它主要有三种方式：规则表示法、知识表示法和语句知识表示法。

通过知识的表达，有利于把农业的领域知识赋一定的计算机表达。

2、推理机制：农业专家系统采用推理机制来运行，它是农业专家系统模拟专家知识
应用所必需的部分，它可用于处理经验问题、诊断问题、决策问题等。

农业专家系统采用
的推理机制有规则推理（选择推理、排序推理）、相似度推理，神经网络解法，回归分析
解法，定性模糊推理等。

3、知识库：农业专家系统知识库是存储系统的核心，它主要存储各种相关的农业知识，如病虫害防治等各类农业知识，以及农民技术管理等知识数据，使得农业专家系统能
够通过数字化后的知识数据来推理农业问题，或者提供农机信息管理等决策支持服务。

以上是农业专家系统的基本原理，它为农业科技发展提供了支撑，能够以高效、理性
的方式来处理复杂的农业问题，对于提高农业生产力以及农业诊断、决策等方面都有积极
的作用。

7. 农业专家系统的基本原理、结构和功能是什么？谈谈你对专家系统在农业生产经营作用的认识？所谓专家系统是一种在相关领域中具有专家水平解题能力的智能程序系统, 它能运用领域专家多年累积的经验和专门知识, 模拟专家的思维过程和决策能力, 解决只有专家才能解决的困难问题.农业专家系统一般由知识库、数据库、推理机、解释部分、知识获取部分组成，其中知识库(知识集合)、数据库(反映系统的内外状态)、推理判断程序(规定选用知识的策略与方式)等部分为核心。

专家系统的工作方式可简单地归结为：运用知识进行推理。

农业专家系统的理论基础研究农业专家决策系统是基于农业专家知识，模仿农业专家进行推理决策，把多项农业技术和知识进行高度集成的计算机应用系统。

一方面，它比一般的计算机信息系统更突出农业专业知识与推理判断的作用，且具有更强针对性的决策咨询能力；另一方面，它比人类农业专家拥有综合性知识和高速的知识处理本领，可以不受时间、空间的限制和人类情感的影响，起到“农村不走”多方面高层次农业专家的作用。

它的理论基础是人工智能的知识表示和问题求解技术。

基本结构见图1⋯I。

知识和推理构成专家系统的两大因素。

专家系统的核心是知识，所以专家系统又称为知识基系统，或基于知识的系统。

以植物病理学专家系统为例：系统结构植物病理学专家系统就是运用电子计算机技术来模拟植病专家的综合、分析、判断等诊断思维过程的过程。

针对上述功能定位, 该系统在分析植物病理学专家判断疾病的实际过程的基础上, 综合应用一般模型和形象思维模型, 设计工作模型。

该系统采用标准的专家系统结构。

从数学上看, 植物病理学专家对病害的诊断是从症状到病种的集合映射。

以棉花几种主要病害为例, 棉花的常见病种构成疾病群空间W= { Q1, Q2, , Qi, P1, P2 , , Pj} , 这些疾病涉及到的所有症状构成症状群空间A= { A1, A2, , An }。

在建立数学模型时, 首先根据植物病理学知识和专家意见,确定每组症状对诊断疾病的支持程度, 即具有该组症状的病株患病害的可能性。

第一章农业专家系统概述一、人工智能1、什么是人工智能？广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。

2、人工智能的起源与发展随着科学技术的不断进步，特别是数理逻辑、控制论、信息论的创立以及电子数字计算机的出现，在计算机科学、数学、神经生理学、心理学、语言学等多种学科的相互渗透下，经麦卡锡提议，现代人工智能这门新兴学科正式决定使用人工智能（Artificial Intelligence，AI）这一术语，从而开创了人工智能作为一门独立学科的研究方向。

历史：1958年麦卡锡发明了表处理语言LISP。

由于LISP语言可以方便地处理符号，很快成为人工智能程序设计的主要语言。

人工智能经历了自然语言的机器翻译、鲁滨逊(J.A.Robinson)于1965年提出的消解法、神经网络研究等一次次高潮，但是由于人们忽视了现实世界的复杂性和问题的多样性，人工智能的早期研究只能停留在实验室里进行，人工智能研究遇到了比想象的要严重得多的压力和困难。

60年代中期以后，人工智能由追求万能、通用的一般研究转入特定的具体研究，通用的解题策略同特定领域的专业知识与实际经验结合，产生了以专家系统为代表的基于知识的各类人工智能系统，使人工智能真正走向社会，走向实际应用研究。

斯坦福大学的费根鲍姆（E.A.Feigenbaum）于1965年开创了基于知识的专家系统(Expert System，ES)这一人工智能研究的新领域。

3、人工智能的研究领域人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络。

二、专家系统1、什么是专家系统？专家系统（Expert System，ES）是一个利用知识和推理过程来解决那些需要特殊的、重要的人类专家才能解决的复杂问题的计算机程序。

2、专家系统的起源与发展专家系统的产生（1965年—1971年）专家系统的基本成熟（1972年—1977年）七十年代中期，一批卓有成效的专家系统开始出现，涉及医疗、自然语言理解、教学、地质等多个应用领域，对专家系统技术的发展做出突出贡献的典型专家系统有：MYCIN、CASNET、PROSPECTOR等。