农业专家系统的问题与发展

中国人工智能系列白皮书-- 智慧农业目录第1 章智慧农业发展背景 (1)1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1)1.2 智慧农业及其发展趋势 (8)第2 章农业智能分析 (12)2.1 农业数据挖掘 (12)2.1.1 农业数据挖掘特点 (12)2.1.2 农业网络数据挖掘 (13)2.1.3 农业数据挖掘应用 (16)2.2 农业数据语义分析 (18)2.2.1 农业数据语义模型 (18)2.2.2 农业数据存储模型 (19)2.2.3 农业数据知识发现 (20)2.2.4 农业数据语义检索 (21)2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21)2.3 农业病虫害图像识别 (22)2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 232.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24)2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26)2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27)2.3.5 农业病虫害模式识别 (28)2.4 动物行为分析 (29)2.5 农产品无损检测 (34)2.5.1 农产品的无损检测 (35)2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36)2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)2.5.4 问题与展望 (38)第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40)3.1 作物生产决策系统 (40)3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40)3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41)3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41)3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42)3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43)3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。

3.2 作物病害诊断专家系统 (45)3.2.1 病害诊断知识表达 (45)3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47)3.2.3 病害诊断知识推理 (47)3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48)3.3 水产养殖管理专家系统 (49)3.3.1 问题与挑战 (49)3.3.2 主要进展 (51)3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52)3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54)3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54)3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56)3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57)3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58)3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59)3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59)3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 603.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)3.5.4多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .. 633.6 农业空间信息决策支持系统 (66)第4 章典型农业机器人 (71)4.1 茄果类嫁接机器人 (74)4.1.1 研究背景意义 (74)4.1.2 国内外研究现状 (74)4.1.3 关键技术与研究热点 (76)4.1.4 案例分析 (77)4.1.5 存在问题与发展策略 (78)4.2 果蔬采摘机器人 (79)4.2.1 研究背景意义 (79)4.2.2 国内外研究现状 (79)4.2.3 关键技术与研究热点 (80)4.2.4 案例分析 (81)4.2.5 存在问题与发展策略 (82)4.3 大田除草机器人 (83)4.3.1 研究背景意义 (83)4.3.2 国内外研究现状 (84)4.3.3 关键技术与研究热点 (84)4.3.5 存在问题与发展策略 (86)4.4 农产品分拣机器人 (87)4.4.1 农产品分拣机器人发展现状 (88)4.4.2 农产品分拣机器人的应用特点和支撑技术 (90)4.4.3 主要问题和建议 (92)第5 章农业精准作业技术 (94)5.1 拖拉机自动导航 (94)5.2 农机作业智能测控 (97)5.3 果树对靶施药 (101)5.3.1 我国果园施药作业现状 (101)5.3.2 基于靶标探测的智能施药 (102)5.3.3 靶标探测技术 (102)5.3.4 对靶施药的经济性与环保性 (106)5.4 设施蔬菜水肥一体化 (106)5.4.1 水肥一体化在设施蔬菜中的应用 (107)5.4.2 智能灌溉施肥设备 (108)5.4.3 设施蔬菜水肥一体化发展趋势 (110)5.5 设施环境智能调控 (112)5.5.1 温室环境与作物信息采集 (112)5.5.2 温室作物生长发育模型和小气候预测模型 (115)5.5.3 温室智能环境控制理论 (116)5.5.4 测控装备及平台构建方面 (117)5.6 农用无人机自主作业 (117)5.6.1 农用无人机自主作业需求背景 (117)5.6.2 农业无人机自主作业技术特点 (118)5.6.3 农业无人机自主作业发展现状 (119)5.6.4 抓住机遇迎接挑战人工智能技术的挑战 (122)第6 章智慧农业展望 (123)6.1 当前农业发展需求分析 (123)6.2 发展重点与建议 (123)第 1 章智慧农业发展背景中国农业经历了原始农业、传统农业、现代农业、智慧农业的逐渐过渡。

2024年农业信息技术考试试题一、选择题（每题2分，共40分）1、以下哪项不属于农业信息技术的范畴？（）A遥感技术B基因工程C地理信息系统D农业专家系统2、农业物联网中的传感器主要用于（）A采集环境数据B控制设备运行C传输数据D数据分析3、精准农业的核心是（）A变量施肥B精确灌溉C精准播种D以上都是4、以下哪种技术可以实现对农作物生长过程的实时监测？（）A全球定位系统B视频监控技术C无人机遥感D以上都可以5、农业数据库的主要作用是（）A存储农业数据B分析农业数据C管理农业数据D以上都是6、农业决策支持系统是为了帮助农民和农业管理者做出（）A生产决策B销售决策C管理决策D以上都是7、以下哪种软件常用于农业数据分析？（）A ExcelB SPSSC SAS D以上都是8、农业信息化的主要目的是（）A提高农业生产效率B促进农业可持续发展C提升农产品质量D以上都是9、农产品追溯系统主要依靠（）技术实现。

A二维码B条形码C射频识别D以上都是10、农业信息传播的主要渠道有（）A电视B网络C报纸D以上都是11、以下哪种技术可以预测农作物病虫害的发生？（）A模型预测B经验判断C实地观察D以上都不是12、智慧农业的特点包括（）A智能化B自动化C精准化D以上都是13、农业信息采集的方法包括（）A人工采集B仪器采集C传感器采集D以上都是14、以下哪种农业信息技术可以实现远程控制农业设备？（）A移动互联网B云计算C大数据D以上都不是15、农业信息化标准的制定有利于（）A数据共享B系统集成C规范行业发展D以上都是16、农业信息化人才应具备的能力包括（）A信息技术知识B农业专业知识C沟通能力D以上都是17、以下哪种农业信息技术可以优化农田灌溉方案？（）A智能灌溉系统B土壤水分监测C气象预报D以上都是18、农业电子商务的主要模式有（）A B2B B B2C C C2C D以上都是19、农业信息化对农村经济发展的作用体现在（）A增加农民收入B促进产业升级C推动农村信息化建设D以上都是20、以下哪项不是农业信息技术发展面临的挑战？（）A技术成本高B数据安全问题C农民接受程度低D技术发展成熟二、填空题（每题2分，共20分）1、农业信息技术是指利用（）、（）和（）等现代信息技术手段，实现农业生产、经营、管理和服务的信息化。

业科学技术信息化；农业经营管理信息化；术的应用，信息技术的应用将有利于农业企[6]。

农业资源环境信息化。

农业信息化的主要内业组织方式和农业经营管理方式的改革以信息技术的创新能力、网络性能、信息技容：信息和知识将作为新的资源要素，在农术的运用广度和深度为代表的信息化能力，业生产的各个领域和各个层次上发挥重要[4]。

信息既对农业生产方式、农业产业结构、农业管理作用，极大地提高农业生产能力是一种有形的独立要素，又是一种无形的内体制和经营方式产生越来越广泛和深刻的影含于其他各要素中的非独立要素。

信息资源响。

目前，在高科技领域和工业生产领域涌对物质和能源具有重要的意义。

当信息替代现的一些网络化组织及管理上的创新，将会物质和能源发挥作用时，可以降低农业生产逐步向农业领域扩散，推动农业企业组织结过程中的成本，节约物质和能源。

土地、劳构与管理方式的变革，并逐步实现农业经营动力和资本的特定优势势惟独与信息优势管理的现代化。

到目前为止，我国已开辟的相结合时才干充分发挥自己的作用。

农业智能化系统主要有：中国农电管理决策信息技术在农业上的广泛应用，将使传支持系统、县(市)农业规划预测系统、乡镇统的农业生产方式得到改造，农业生产效率企业管理信息系统、农村能源及环境监测管将大幅度提高。

粗放型的高消耗生产模式将理信息系统、小麦玉米品种选育专家系统、被高度集约型优质低耗的“绿色”生产模式小麦计算机专家管理系统、水稻主要病虫害所替代。

农业信息化将对我国泛博农民的生诊治专家系统、水稻栽培计算机摹拟系统、活方式、就业结构和新兴产业的兴起产生前玉米生产计算机咨询系统、棉花生产管理模所未有的影响。

随着农业信息化的建设和完拟系统、果园专家系统等。

其中不少已得到[7]。

如在农业善，以及农村信息来源的多元化，从事与信应用，有些达到国际先进水平专家系统中，以水稻、小麦和玉米生产管理息技术相关的咨询服务、信息中介和知识技辅助决策的专家系统比较成熟，作物引种、术密集型产业的人将越来越多，而从事传统施肥、土地管理、规模化养殖的生产管理等产业生产的人会越来越少。

农业信息化建设初探作者：李永飞来源：《新农村》2012年第07期摘要：信息技术与传统农业相结合,可极大促进农业现代化水平。

分析了发展农业信息化的必要性,并提出加快农业信息化发展的对策,以加快农业现代化发展进程。

关键词：农业信息化现状存在问题发展一、我国农业信息化建设存在的现状我国农业信息化建设的特点是起步晚、发展速度快，但问题依然突出。

自1996年“中国农业科技信息网”开始运行，到目前，我国的农业信息网络已具备一定的规模和基础，初步建成具有较强技术支持功能的信息网络中心和国家农业核心网站，全国农业网站总数已达2200多个；农业部建立了农产品批发市场价格信息系统和国际农业生产贸易信息系统等，全国蔬菜市场经济信息服务系统运行良好；大部分省、市建立了农业信息中心，建成了一些大型农业信息资源数据库、农业专家系统等，县、乡级农业信息中心正逐步建立，全国已有7000多个乡镇建立了信息服务机构，占乡镇总数的18％。

另外，我国广播电视和通讯业的迅猛发展，使农村基本实现了村村通广播、电视和电话，部分乡村开通了因特网，为农民直接通过综合信息网络来获取农业生产和市场信息奠定了基础。

但我国农业信息化建设中存在的问题还比较突出，与发达国家相比，农业信息化建设相对滞后，我国广大农村地区与城市之间也存在明显的“数字鸿沟”，严重制约我国农业现代化的进程。

目前，我国农业信息化建设的突出问题表现在以下方面：1.农业信息基础设施比较落后，投入不足长期以来，由于中央和地方偏重于城镇信息化建设投资，对农业和农村信息化建设的投入十分有限，不但造成农业信息化的基础设施比较薄弱，农业信息化网络和传播体系不健全，而且导致农业信息技术的研究开发不足、信息服务业落后和农村信息资源稀缺，农业信息化程度不高，农村信息服务产业化水平低，信息进村入户难，且地区间发展不平衡。

据统计，目前我国约有90％的信息资源尚未电子化，计算机设备的利用率和联网率仅为15~20％，农村许多地区甚至没有利用计算机。

第七章专家系统7.1.答：（1）专家系统的定义费根鲍姆（E．A．Feigenbaum）：“专家系统是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题”专家系统是基于知识的系统，用于在某种特定的领域中运用领域专家多年积累的经验和专门知识，求解需要专家才能解决的困难问题保存和大面积推广各种专家的宝贵知识博采众长比人类专家更可靠，更灵活（2）专家系统的特点①具有专家水平的专门知识专家系统中的知识按其在问题求解中的作用可分为三个层次：数据级、知识库级和控制级数据级知识（动态数据）：具体问题所提供的初始事实及在问题求解过程中所产生的中间结论、最终结论数据级知识通常存放于数据库中知识库级知识：专家的知识，这一类知识是构成专家系统的基础一个系统性能高低取决于这种知识质量和数量控制级知识（元知识）：关于如何运用前两种知识的知识在问题求解中的搜索策略、推理方法②能进行有效的推理推理机构——能根据用户提供的已知事实，通过运用知识库中的知识，进行有效的推理，以实现问题的求解.专家系统的核心是知识库和推理机③具有启发性除能利用大量专业知识外，还必须利用经验判断知识来对求解问题作出多个假设（依据某些条件选定一个假设，使推理继续进行）④ 能根据不确定（不精确）的知识进行推理综合利用模糊的信息和知识进行推理，得出结论⑤具有灵活性知识库与推理机相互独立，使系统易于扩充，具有较大的灵活性⑥具有透明性一般有解释机构，所以具有较好的透明性解释机构向用户解释推理过程，回答“Why ？”、“How ？”等问题⑦具有交互性一般都为交互式系统，具有较好的人机界面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；另一方面它也需要不断地从用户处获得所需的已知事实并回答询问.7.2.答：专家系统的一般结构人机接口、推理机、知识库、动态数据库、知识获取机构、解释机构专人机接口解释机构知识获取机构知识库推理机数据库用户领域专家知识工程师家系统核心知识库：主要用来存放领域专家提供的专门知识(1) 知识表达方法的选择（最多的三种表示方法是产生式规则、框架和语义网络）①充分表示领域知识②能充分、有效地进行推理③便于对知识的组织、维护与管理④便于理解与实现(2) 知识库管理冗余和矛盾一致性和完整性安全性推理机模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解能根据当前已知的事实，利用知识库中的知识，按一定的推理方法和控制策略进行推理，直到得出相应的结论为止推理机包括推理方法和控制策略两部分推理方法有精确推理和不精确推理（已在推理章节介绍）控制策略主要指推理方向控制及推理规则选择策略推理有正向推理、反向推理和正反向混合推理推理策略一般还与搜索策略有关（已在推理章节介绍）推理机性能/构造与知识的表示方法有关，但与知识的内容无关à保证推理机与知识库的独立性，提高灵活性知识获取机构“瓶颈”，是建造和设计专家系统的关键基本任务是为专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足求解领域问题的需要要对知识进行一致性、完整性检测人机接口专家系统与领域专家、知识工程师、一般用户间进行交互的界面，由一组程序及相应的硬件组成，用于完成输入输出工作更新、完善、扩充知识库；推理过程中人机交互；结束时显示结果内部表示形式与外部表示形式的转换数据库又称“黑板”、“综合数据库”或“动态数据库”，主要用于存放用户提供的初始事实、问题描述及系统运行过程中得到的中间结果、最终结果等信息数据库是推理机不可缺少的工作场地，同时由于它可记录推理过程中的各种有关信息，又为解释机构提供了回答用户咨询的依据（需相应的数据库管理程序）解释机构：回答用户提出的问题，解释系统的推理过程，使系统对用户透明7.3答：(1) 传统程序是依据某一确定的算法和数据结构来求解某一确定的问题，而专家系统是依据知识和推理来求解问题，这是专家系统与传统程序的最大区别.传统程序= 数据结构+ 算法专家系统= 知识+ 推理(2) 传统程序把关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统则将知识与运用知识的过程即推理机分离.（使专家系统具有更大的灵活性，使系统易于修改）(3) 从处理对象来看，传统程序主要是面向数值计算和数据处理，而专家系统则面向符号处理.传统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和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.(4) 传统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.(5) 传统程序因为是根据算法来求解问题，所以每次都能产生正确的答案，而专家系统则像人类专家那样工作，通常产生正确的答案，但有时也会产生错误的答案（这也是专家系统存在的问题之一）.专家系统有能力从错误中吸取教训，改进对某一工作的问题求解能力.(6) 从系统的体系结构来看，传统程序与专家系统具有不同的结构.7.4答：可行性分析：威特曼（Watermam）从三方面研究如何选择适合专家系统开发的问题(1)什么情况下开发专家系统是可能的? （满足！）①问题的求解主要依靠经验性知识，而不需要大量运用常识性知识②存在真正的领域专家，这也是开发专家系统最重要的要求之一专家必须能够描述和解释他们用于解决领域问题的方法③一般某领域中有多个专家，他们应该对领域答案的选择和精确度有基本一致的看法④任务易，有明确的开发目标，且任务能被很好地理解(2)什么情况下开发专家系统是合理的？（之一！）①问题的求解能带来较高的经济效益②人类专家奇缺，但又十分需要，且十分昂贵③人类专家经验不断丢失④危险场合需要专门知识(3)什么情况下开发专家系统是合适的？（特征！）①本质——问题本质上必须能很自然地通过符号操作和符号结构来进行求解，且问题求解时需要使用启发式知识，需要使用经验规则才能得到答案②复杂性——问题不是太容易且较为重要③范围——问题需要有适当的范围.选择适当的范围是专家系统的关键，一般有两个原则：一是所选任务的大小可驾驭；二是任务要有实用价值.7.5答：专家系统的设计原则(1)专门任务领域大小(2)专家合作反复磋商，团结协作(3)原型设计从“最小系统”到“扩充式”开发(4)用户参与充实、完善知识库(5)辅助工具提高设计效率(6)知识库与推理机分离体现特征，灵活专家系统的开发步骤知识工程比软件工程更强调渐进性、扩充性重新描述(1) 问题识别阶段——知识工程师和专家确定问题的重要特点，抓住问题各主要方面的特征①确定人员和任务②问题识别：描述问题的特征及相应的知识结构，明确问题的类型和范围③确定资源：确定知识源、时间、计算设备以及经费等资源④确定目标：确定问题求解的目标(2) 概念化阶段——主要任务是揭示描述问题所需的关键概念、关系和控制机制，子任务、策略和有关问题求解的约束①什么类型的数据有用，数据之间的关系如何？②问题求解时包括哪些过程，这些过程中有哪些约束？③问题是如何划分成子问题的？④信息流是什么？哪些信息是由用户提供的，哪些信息是应当导出的？⑤问题求解的策略是什么？(3)形式化阶段——把概念化阶段概括出来的关键概念、子问题和信息流特征形式化地表示出来（究竟采用什么形式，要根据问题的性质选择适当的专家系统构造工具或适当的系统框架）三个主要的因素是：假设空间基本的过程模型数据形式化阶段假设空间①把概念描述成结构化的对象，还是处理成基本的实体？②概念之间的因果关系或时空关系是否重要，是否应当显式地表示出来？③假设空间是否有限？④假设空间是由预先确定的类型组成的，还是由某种过程生成的？⑤是否应考虑假设的层次性？⑥是否有与最终假设和中间假设相关的不确定性或其它的判定性因素？⑦是否考虑不同的抽象级别？形式化阶段基本的过程模型找到可以用于产生解答的基本过程模型是形式化知识的重要一步过程模型包括行为的和数学的模型（如果专家使用一个简单的行为模型，对它进行分析，就能产生很多重要的概念和关系）（数学模型可以提供附加的问题求解信息，或用于检查知识库中因果关系的一致性）形式化阶段数据的性质①数据是不足的、充足的还是冗余的？②数据是否有不确定性？③对数据的解释是否依赖于出现的次序？④获取数据的代价是多少？⑤数据是如何得到的？⑥数据的可靠性和精确性如何？⑦数据是一致的和完整的吗？(4)实现阶段把形式化知识变成计算机的软体，即要实现知识库、推理机、人机接口和解释系统（知识的一致性和相容性）推理机应能模拟领域专家求解问题的思维过程和控制策略必须很快地实现（实现原型系统的目的之一是检查开发早期阶段的设计是否有效）(5)测试阶段通过运行实例评价原型系统以及用于实现它的表达形式，从而发现知识库和推理机制的缺陷性能不佳的因素：①输入输出特性，即数据获取与结论表示方面存在缺陷例如，提问难于理解、含义模糊，使得存在错误或不充分的数据进入系统；结论过多或者太少，没有适当地组织和排序，或者详细的程度不适当②推理规则有错误、不一致或不完备③控制策略问题，不是按专家采用的“自然顺序”解决问题测试的主要内容：①可靠性——通过实例的求解，检查系统所得出的结论是否与已知结论一致②知识的一致性——向知识库输入一些不一致、冗余等有缺陷的知识，检查是否可检测出来检查是否会给出不应给出的答案检测获取知识的正确性（如有某些自动获取知识功能）③运行效率——知识查询及推理方面的运行效率，找出薄弱环节及求解方法与策略方面的问题④解释能力——一是检测能回答哪些问题，是否达到了要求；二是检测回答问题的质量（说服力）⑤人机交互的便利性7.6答：专家系统种类解决的问题解释根据感知数据推理情况描述诊断根据观察结果推断系统是否有故障预测推导给定情况可能产生的后果设计根据给定要求进行相应的设计规划设计动作控制控制整个系统的行为监督比较观察结果和期望结果修理执行计划来实现规定的补救措施教学诊断、调整、修改学生行为调试建议故障的补救措施(1) 解释型专家系统能根据感知数据，经过分析、推理，从而给出相应解释.（必须能处理不完全、甚至受到干扰的信息，给出一致且正确的解释）代表性：DENDRAL（化学结构说明）、PROSPECTOR（地质解释）等(2) 诊断型专家系统能根据取得的现象、数据或事实推断出系统是否有故障，并能找出产生故障的原因,给出排除故障的方案（目前开发、应用得最多的一类）代表性：PUFF（肺功能诊断系统）、PIP（肾脏病诊断系统）、DART（计算机硬件故障诊断系统）等(3) 预测型专家系统能根据过去和现在信息（数据和经验）来推断可能发生和出现的情况（天气预报、市场预测、人口预测等）(4) 设计型专家系统能根据给定要求进行相应的设计（工程设计、电路设计、服装设计）代表性：XCON（计算机系统配置系统）、KBVLSI（VLSI电路设计专家系统）等(5) 规划型专家系统能按给定目标拟定总体规划、行动计划、运筹优化等（机器人动作控制、军事规划、城市规划等）代表性：NOAH（机器人规划系统）、SECS（帮助化学家制定有机合成规划的专家系统）、TATR （帮助空军制订攻击敌方机场计划的专家系统）等(6) 控制型专家系统能根据具体情况，控制整个系统的行为代表性：YES/MVS（帮助监控和控制MVS操作系统）(7) 监督型专家系统能完成实时的监测任务，并根据监测到的现象作出相应的分析和处理代表性：REACTOR（帮助操作人员检测和处理核反应堆事故）(8) 修理型专家系统能根据故障的特点制订纠错方案，并能实施该方案排除故障，当制订的方案失效或部分失效时，能及时采取相应的补救措施(9) 教学型专家系统能根据学生学习过程中所产生的问题进行分析、评价、找出错误原因，有针对性地确定教学内容或采取其它有效的教学手段代表性：GUIDON（讲授有关细菌感染性疾病方面的医学知识）(10) 调试型专家系统能根据相应的标准检测被测试对象存在的错误，并能从多种纠错方案中选出适用于当前情况的最佳方案，排除错误专家系统的应用领域已扩展到数学、物理、化学、医学、地质、气象、农业、法律、教育、交通运输、机械、艺术以及计算机科学本身，甚至渗透到政治、经济、军事等重大决策部门，产生了巨大的社会效益和经济效益，同时也促进了人工智能基本理论和基本技术的发展.7.7答：（1）正向推理：见教材P206图7.7（2）反向推理：见教材P212图7.127.8答：（1）知识获取的任务基本任务：为专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足求解领域问题需要①抽取知识识别、理解、筛选、归纳等，及自学习②知识的转换第一步：从专家及文献资料处抽取的知识转换为某种知识表示模式，如产生式规则、框架等（知识工程师完成）第二步：该模式表示的知识转换为系统可直接利用的内部形式.（输入及编译实现）③知识的输入知识编辑器④知识的检测不一致、不完整等⑵知识获取的模式①非自动知识获取(人工移植)知识工程师知识编辑器②自动知识获取系统具有获取知识的能力，它不仅可以直接与领域专家对话，从专家提供的原始信息中学习到专家系统所需的知识，而且还能从系统自身的运行实践中总结、归纳出新的知识，发现知识中可能存在的错误，不断自我完善，建立起性能优良、知识完善的知识库➢具有识别语音、文字、图像的能力➢具有理解、分析、归纳的能力➢具有从运行实践中学习的能力③半自动知识获取7.9答：正确性(1)系统设计的正确性①系统设计思想的正确性如目标、原则等②系统设计方法的正确性如知识表达方法、知识推理方法、控制策略、解释方法等③设计开发工具的正确性如正确使用和正确维护(2)系统测试的正确性①测试目的、方法、条件的正确性②测试结果、数据、记录的正确性(3)系统运行的正确性①推理结论、求解结果、咨询建议的正确性②推理解释及可信度估算的正确性③知识库知识的正确性语法、语义和语用及专业内容有用性(1)推理结论、求解结果、咨询建议的有用性(2)系统的知识水平、可用范围、易扩充性、易更新性等(3)问题的求解能力（解题速度、推理效率），可能场合和环境(4)人机交互的友好性(5)运行可靠性、易维护性、可移植性(6)系统的经济性（软硬件投资、运行维护费用、设计开发费用和系统运行取得的直接或间接经济效益）7.10答：（1）四种主要的类型：①用于开发专家系统的程序设计语言②骨架系统③通用型知识表达语言④专家系统开发环境（2）专家系统开发环境（工具包）AGE是斯坦福大学研制的一个专家系统开发环境.AGE是典型的模块组合式开发工具，为用户提供了一个通用的专家系统结构框架，并将该框架分解为许多在功能和结构上较为独立的的组件部件，这些组件已预先编制成标准模块存在系统中.AGE采用了黑板模型来构造专家系统结构框架.可通过两条途径构造自己的专家系统：①用户使用AGE现有的各种组件作为构造材料，很方便地来组合设计自己所需的系统.②用户通过AGE的工具界面，定义和设计各种所需的组成部件，以构造自己的专家系统.应用AGE已经开发了一些专家系统，主要用于医疗诊断、密码翻译、军事科学等方面.7.11答：EMYCIN是由MYCIN系统抽去原有的医学领域知识，保留骨架而形成的系统（产生式规则表达知识、目标驱动的反向推理控制策略）.EMYCIN具有MYCIN的全部功能：①解释程序——可以向用户解释推理过程.②知识编辑程序及类英语的简化会话语言——提供一开发知识库的环境，使得开发者可以使用比LISP更接近自然语言的规则语言来表示知识.③知识库管理和维护手段——所提供的开发知识库的环境还可以在进行知识编辑及输入时进行语法、一致性、是否矛盾和包含等检查.④跟踪和调试功能EMYCIN开发的一些专家系统（适合开发各种领域咨询、诊断型专家系统）.EMYCIN帮通过解释呼吸分析并确定病通过解释油井预测麦田是否助决定解决结构分析问题的策略测试数据来诊断肺病人血液凝固机制中有无问题SACON钻探数据来鉴定地下岩层将受黑鳞翅目幼虫之害LIGHOPIANT/CDP。

加快智慧农业建设助力现代农业发展摘要：智慧农业是在1999年，由中国科技部提出的概念，推动了农业现代化的发展。

智慧农业不仅依托3S技术等现代化的技术手段，更是与云计算、物联网、移动互联等新技术深度融合，是在农业产前、产中、产后全方位地引入智慧化的思想和技术应用，实现耕种作业精准化、基础设施智能化和产业发展现代化。

关键词：智慧农业；农业发展；措施引言随着物联网和大数据时代的来临，建立共创、共享、共赢的“互联网+现代农业”产业链生态圈已经成为现代农业的发展趋势。

智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中，运用传感器、控制器和软件，通过手机或者电脑对农业生产过程进行监测和控制，通过建立基于大数据平台的专家系统使传统农业更具有“智慧”，有利于农业生产的增产、增效、增收，省水、省肥、省电等目的。

除了精准感知、控制外，从广泛意义上来讲，智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务以及合作社管理等领域。

1我国智慧农业发展面临的挑战1.1规模化程度低农业生产规模化是智慧农业发展的前提，也是现代农业技术和设备进一步应用与推广的重要条件。

在市场经济条件下，小规模生产在农产品价格和成本方面，往往处于竞争劣势，再加上农户无力采用先进的农业技术设备，无法及时掌握最新的市场信息，收入受市场影响波动较大。

据统计，全市发展家庭农场逾2500家，但经营面积33.33hm2以上的仅占4%左右，农业规模化发展较难，小规模的农业生产仍占主导地位，严重影响了智慧农业的发展。

1.2智慧农业人才匮乏，农业科技推广能力不足据统计，荷兰已有90%以上的农民受过中等教育，12%的农民毕业于高等院校；法国50%以上的农民受过2年以上的职业培训。

然而我国由于二元结构的存在，留守在农村的农业从业人员整体文化水平偏低，农村高素质人力资本流失严重。

虽然近年来，我国一直鼓励大学生与在外务工农民积极返乡创业，助推农村经济发展。

但是由于农村经济、医疗、教育等方面与城镇差距较大，几乎无法引进符合智慧农业发展需求的人才。

智慧农业论文范文3篇物联网下的智慧农业发展论文在传统农业中，灌溉、施肥、喷药，农民全凭经验和感觉。

而如今，在智慧农业中，农作物浇水、施肥、打药时间，农作物的空气温度、空气湿度、酸碱度、光照、二氧化碳浓度、土壤水分，做到按需供给，一系列作物在不同生长周期的问题，都有信息化、智能化监控系统实时定量“精确”把关。

智能农业、精准农业发展，智能感知芯片、移动嵌入式系统、无线通信技术等物联网技术在现代农业中的应用逐步拓宽，作用显著，具体表现为：在监控农作物灌溉情况、土壤空气变更、畜禽的环境状况以及大面积的地表检测，收集温度、湿度、风力、大气、降雨量，有关土地的湿度、氮浓缩量、土壤污染和土壤pH值等方面实现科学监测、科学种植，帮助农民抗灾、减灾[1]。

在智慧农业中，可运用物联网的温度传感器、湿度传感器、PH值传感器、光照传感器、CO2传感器等设备，检测环境中的温度、相对湿度、PH值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等参数，通过各种仪器仪表实时显示或作为变量参与到自动控制中，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。

采用物联网，特别是无线传感器网络来获得作物生长的最佳条件，可以为智慧农业提供科学依据，达到增产增收、改善品质、调节生长周期及提高经济效益的目的。

1智慧农业1.1智慧农业特点基于物联网技术的智慧农业是当今世界农业发展的新潮流，传统农业的模式已远不能适应农业可持续发展的需要，农产品质量问题、农业资源不足、普遍浪费、环境污染、产品种类需求多样化等诸多问题使农业发展陷入恶性循环，而智慧农业为现代农业发展提供了一条光明之路。

智慧农业与传统农业相比最大的特点是以高新技术和科学管理换取对资源的最大节约，它是由信息技术支持的根据空间时间，定位、定时、定量地实施一整套现代化农业操作与管理的系统，其基本涵义是根据作物生长的土壤性状、空气温湿度、土壤水分温度、二氧化碳浓度、光照强度等调节对作物的投入，即一方面查清田地内部的土壤性状与生产力，另一方面确定农作物的生产目标，调动土壤生产力，以最少或最节省的投入达到同等收入或更高的收入，并改善环境，高效地利用各类农业资源取得经济效益和环境效益双丰收。