农业专家系统应用实例分析资料

实验报告课程：农业专家系统行政班级：11软件2班姓名：程茗学号：1108054208一、实验目的加深对知识表示方法的理解与认识，掌握知识特别是产生式知识在计算机内的存储方式；掌握知识库构建方法，利用关系型数据库建立知识库；选用适当的程序设计语言练习专家系统推理机的设计，编写推理程序；在上述基础上，根据农业专家系统的组成构建一个简单的农业专家系统。

实验方法1. 设计一个简单的医疗诊断专家系统。

2. 使用Prolog语言编程实现该系统。

3. 给出模拟运行结果。

三、实验环境及开发工具实验环境：（1）硬件环境：网络环境中的微型计算机。

（2）软件环境：Windows操作系统，任选一种网络编程语言和数据库管理系统开发工具：基于Visual Prolog的鸡疾病诊断专家系统实验内容首先对一些常见动物的属性进行归纳，提出有用的信息再对这种动物进行描述，通过这一过程，得出大部分动物的特点，这样再通过智能语言对它进行编写。

理解并掌握基于规则系统的表示与推理学会编写小型的生产式系统，理解正向推理和反向推理的过程以及两者的区别1.该系统可以识别孔雀、北极熊、狮子、长颈鹿、斑马、天鹅、鹦鹉在本系统中，知识库中的知识用产生式规则表示R1 IF 该动物有毛发THEN 该动物是哺乳动物R2 IF 该动物有奶THEN 该动物是哺乳动物R3 IF 该动物有羽毛THEN 该动物是鸟R4 IF 该动物会飞AND会下蛋THEN 该动物是鸟R5 IF 该动物吃肉THEN 该动物是肉食动物R6 IF 该动物有犬齿AND 有爪AND 眼盯前方THEN 该动物是肉食动物R7 IF 该动物是哺乳动物AND 有蹄THEN 该动物是有蹄类动物R8 IF 该动物是哺乳动物AND 是嚼反刍动物THEN 该动物是有蹄类动物R9 IF 该动物是哺乳动物AND 是肉食动物AND 是黄褐色们AND 头大鼻骨长THEN 该动物是狮子R10 IF 该动物是哺乳动物AND 是肉食动物AND 是白而淡黄AND 皮肤是黑色的THEN 该动物是北极熊R11 IF 该动物是有蹄类动物AND有长脖子AND 有长腿AND 身上有暗斑点THEN 该动物是长颈鹿R12 IF 该动物是有蹄类动物AND身上有黑色条纹THEN 该动物是斑马R13 IF 该动物是鸟AND 有彩色羽毛AND 头小有竖立羽毛AND 会飞THEN 该动物是孔雀R14 IF 该动物是鸟AND 会游泳AND会飞AND 有黑褐色THEN 该动物是天鹅R15 IF 该动物是鸟AND 会说话THEN 该动物是鹦鹉实验原理一个基于规则专家系统的完整结构示于图1。

农业科技创新应用案例分析农业作为国家的基础产业，一直以来都在不断寻求创新和发展。

科技创新在农业领域的应用，为提高农业生产效率、保障粮食安全、促进农业可持续发展发挥了重要作用。

以下将通过几个具体的案例来分析农业科技创新的应用及其带来的影响。

案例一：精准农业技术精准农业是一种基于信息技术和传感器技术的农业生产管理方式。

通过全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）和遥感技术（RS）等手段，实现对农田的精准监测和管理。

在某大型农场，管理者采用了精准农业技术。

首先，利用安装在拖拉机等农业机械上的GPS 设备，精确记录农田中每个位置的作业情况，包括播种、施肥、灌溉等。

同时，结合土壤传感器和气象站收集的信息，如土壤湿度、肥力、酸碱度以及气温、降雨量等，通过 GIS 系统进行数据分析和处理。

根据这些精准的数据，农场可以制定出个性化的农田管理方案。

例如，在土壤肥力较低的区域精准施肥，在干旱的区域精准灌溉，避免了资源的浪费和过度使用。

这不仅提高了农作物的产量和质量，还降低了生产成本，减少了对环境的负面影响。

案例二：农业物联网技术农业物联网是将各种传感器、控制器和通信设备连接在一起，形成一个智能化的农业生产网络。

一家蔬菜种植基地引入了农业物联网系统。

在温室中，安装了温度、湿度、光照和二氧化碳浓度等传感器，这些传感器实时监测环境参数，并将数据传输到中央控制系统。

当环境参数超出预设的范围时，系统会自动控制通风设备、遮阳网、灌溉系统等进行调节，为蔬菜创造最佳的生长环境。

此外，物联网技术还实现了对农作物生长过程的远程监控。

种植户可以通过手机或电脑随时查看温室的情况，及时发现问题并采取措施。

这大大提高了管理效率，减少了人工巡查的工作量，同时也降低了因环境变化导致的农作物损失。

案例三：基因编辑技术在农业中的应用基因编辑技术为农业育种带来了新的机遇。

通过对农作物基因的精准编辑，可以改良农作物的性状，提高其抗病虫害、抗逆性和产量等。

耒阳市测土配方施肥手机专家系统的案例分析邱希明（湖南农业大学公共管理与法学学院，湖南长沙410125）摘要农业新技术的推广，是促进农业高质量发展、农民增收和农村现代化的重要手段。

但农业新技术自身专业性强以及我国农业新技术推广模式落后，导致推广效果不尽人意。

因此，探索出一条普适性较强的农业技术推广道路显得尤为重要。

为了解决上述问题，本文选取耒阳市测土配方施肥手机专家系统的推广作为研究对象，将其作为一个“小切口”，尝试从中探寻出一条适合中国农业技术推广的模式。

研究发现，在前期农业技术推广过程中，耒阳市存在推广方式落后、过度依赖农技人员、信息整合较为困难以及信息反馈渠道不通畅等问题。

因此，耒阳市应结合自身实际，采用“数字赋能”的方式，通过小规模的肥效试验、数据模型定量校准、数据比对、专家咨询等，在充分利用数字技术优势的同时，打通农业新技术推广的“最后一公里”，并根据专家经验进行综合判定。

通过对耒阳市相关措施进行归纳，总结出了数字赋能农业技术推广的“四步走”发展模式，在发挥数字技术赋能精准性的基础上，也保障了相关技术经验措施落地实施的有效性与可操作性，形成了现代化的“数字技术”推广和传统的“专家经验”之间的有机结合，实现了经济效益、社会效益和生态效益的全方位提升。

本文为我国其他地区开展农业新技术推广作出了示范和样板，开创了中国场景下的农业高质量发展的数字化模式，实现了农民、农业、生态三方良性发展。

关键词数字赋能；农技推广；测土配方施肥手机专家系统；湖南耒阳中图分类号S511.31文献标识码A文章编号1007-5739（2024）04-0185-06DOI：10.3969/j.issn.1007-5739.2024.04.045开放科学（资源服务）标识码（OSID）：2021年，农业农村部在《关于落实好党中央、国务院2021年农业农村重点工作部署的实施意见》中指出，要强化农技推广和农业科技的支撑作用，加快发展智慧农业。

专家系统在作物病虫害防治中的应用第一篇：专家系统在作物病虫害防治中的应用专家系统在作物病虫害防治中的应用农机一班引言农业是一个多方面的综合体,影响因素多,时空差异大,易受气象、病虫害的侵袭,生产稳定性差。

而我国是农业大国，害虫管理是整个农业技术管理的重要组成部分。

为挽回大量粮食损失，更智能、准确得到作物害虫信息，专家系统在其中扮演重要角色。

专家系统可以处理不确定的知识，进行启发式推理，系统的知识库和推理机是分开的，维修知识库灵活方便，而且系统推理过程是透明的，用户易于接受系统给出的结论和建议。

将专家系统运用到作物病虫害的预测与防治中，可以弥补以上的不足，大大提高工作效率和质量。

因此，专家系统在农作物病虫害上的研究与应用近年受到世界各国的高度重视，且取得了很大的进展。

专家系统概念专家系统是一个智能计算机程序系统,能够利用人工智能技术和计算机技术处理大量来自某研究领域专家的知识和经验，根据提供的各种条件，通过模拟人类解决问题的方法，进行判断和推理，达到与专家同等的解决问题的能力,它能解释决策的过程和步骤，并有自主学习的功能，能自动增长所需的知识。

简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

专家系统在林果病虫害防治中的应用2.1专家系统在林果病虫害防治中的诊断的应用。

1995年西北农业大学的苹果病虫害诊治专家系统是我国研发较早的病虫害诊断专家系统,该系统能够对苹果园实际发生的病虫害进行诊断,为及时防治病虫提供依据。

2005年广西农科院园艺研究所的实用型荔枝虫害诊断专家系统经生产示范应用,能较好地诊断荔枝虫害,且操作简单, 实用性很强。

2006年南京大学的梨树病害诊断咨询专家系统，涉及了梨的近100余种病害, 有病害诊断、咨询和提供防治建议等功能, 具有很好的直观性、实用性、易操作性等特点。

2006年河北农业大学的枣病虫害诊断咨询专家系统可以对枣树病虫害进行诊断。

此外,近些年还有龙眼专家系统中病虫害咨询子系统、柑橘病毒病专家系统、核桃病虫害诊断专家系统等。

第一章前言1998年10月召开的中国共产党第十五届三中全会通过的《中共中央关于农业和农村工作若干重大问题的决定》明确指出，“推进农业科技革命，要在广泛运用农业机械、化肥、农膜等工业技术成果的基础上，依靠生物工程、信息技术，使我国农业科技和生产力实现质的飞跃，逐步建立起科技创新体系”。

新的农业科技革命以生物技术和信息技术为重要突破口。

计算机和信息技术的出现将大大改变农业高度分散、生产规模小、时空变异大、量化规模化程度差、稳定性和可控程度低等行业性弱点。

21世纪农业将是信息农业的时代，这一点已成为人们的共识。

计算机和信息技术以及与其相关的遥感技术（RS）、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）技术对传统农业的现代化改造将产生深刻的影响，支撑着现代农业的发展。

在众多的农业信息技术中，以专家系统为代表的智能化农业信息技术的作用最为突出。

所谓农业专家系统，即是把分散的、局部的单项农业技术综合集成起来，经过智能化信息处理，它可针对不同的土壤和气候等环境条件，给出系统性和应变性强的各类农业问题的解决方案。

因而农业专家系统是一种高层次、多方面农业专家知识，并能模仿人类的推理过程，在计算机上以形象、直观的方式向使用者提供各种农业问题决策咨询服务的实用软件系统。

这是一支“永远不离开农村的专家队伍”。

由于农业专家系统的这些特点，使得农业专家系统在各国农业的信息化和产业化的过程中得到了广泛的应用。

世界上应用最早的农业专家系统是70年代美国Illinois大学开发成功的大豆病害诊断专家系统（Plant/ds）。

目前，国外农业专家系统已有极大的发展，其范围涵括了农业生产的各个方面，如农作物的生产与育种，果园的生产管理，病虫害的防治、诊断与发生预测及农业科技管理体制等。

比较有影响的有：美国的POMME（果园管理及害虫防治）、Comax-Cossym（棉花管理专家系统）、EXTRA（农业技术和资源保护）及日本千叶大学开发的番茄病害诊断专家系统等。

信息系统在智能农业中的应用案例随着科技的不断发展，信息系统在各行各业中的应用越来越广泛。

智能农业正是其中之一，通过信息系统的应用，可以提高农业生产效率，实现精准农业管理，促进农业的可持续发展。

本文将介绍几个信息系统在智能农业中的应用案例，展示其在农业领域中的巨大潜力。

1. 农作物智能管理系统农作物是农业生产的核心，保证作物的健康生长对于提高产量和质量至关重要。

农作物智能管理系统通过传感器、无线通信等技术手段，采集农田中的土壤湿度、温度、光照等数据，实时监测作物的生长环境。

系统可以根据这些数据调节灌溉、施肥和光照等参数，以确保作物处于最适宜的生长条件下。

同时，系统还可以与天气预报和病虫害监测系统结合，提前预警可能对作物产生不利影响的天气和病虫害，帮助农民采取相应的防治措施。

2. 养殖环境智能监控系统在畜牧业中，养殖环境的健康和稳定是保证动物健康和生产效益的重要因素。

养殖环境智能监控系统通过传感器监测空气质量、温湿度、氨气浓度等指标，并及时向养殖户提供报警信息。

系统还可以实现远程监控和控制，养殖户可以通过手机应用程序随时随地监测养殖环境，并进行相应的调控。

此外，系统还能分析和记录养殖环境的历史数据，为农户提供决策依据，提高养殖效益。

3. 农产品溯源系统随着人们对食品安全和质量要求的提高，农产品溯源成为越来越重要的环节。

农产品溯源系统通过将农产品生产、加工和流通环节的信息记录在区块链或云平台上，实现农产品全程可追溯。

消费者可以通过扫描商品上的二维码或输入溯源码，查看该产品的生产地、生产工艺、质量检测等信息。

这不仅有效地防止了食品安全问题，也提高了消费者对产品的信任度，促进了农产品的销售。

4. 农业物联网应用系统农业物联网应用系统是将传感器、无线通信和云计算等技术结合，实现农业生产过程的智能化、自动化和远程化。

该系统可以监测农田中的土壤湿度、温度、光照等环境参数，监控设施农业中的温度、湿度和二氧化碳浓度等指标，同时对于农机的运行状态进行监测以及农产品的冷链运输进行追踪。

农业专家系统在农业生产中的作用（以吉林省玉米专家系统在农业生产中的作用为例）班级：种子112班姓名：雷蕾学号：1119110210当下，农户仍缺乏玉米优质、高产、高效栽培技术知识，玉米栽培管理主要依据传统管理方式与经验栽培模式进行；同时，玉米生产中常常出现当地基层农业管理与技术人员无法解答的问题，不能及时给予生产指导，贻误农时"这使得玉米单产远低于其技术产量，现有优良品种所蕴含的产量和质量优势得不到充分发挥，严重影响玉米生产的经济效益和玉米生产的进一步发展。

"农业专家系统通过模拟领域专家解决领域问题的过程来为用户提供决策支持，从而指导生产实践。

根据吉林省的自然生态和玉米种植特点，研究开发出吉林省玉米专家系统，它将农学知识、科研成果和实践经验与计算机技术有机结合，建立一套综合性的系统，以指导吉林玉米生产实际，解决切实问题，全面提高玉米生产科学经营管理水平，系统采用国际上主流软硬件技术、多媒体技术、网络应用与系统集成技术，综合吉林省农业生产实际，将众多农业专家多年积累的知识、经验和技术，经过深层次的提炼、加工和整理，并利用信息技术和知识工程的方法使之系统化。

1、系统结构与功能玉米专家系统主要由知识获取、知识库、推理机、解释机构及人机接口 5 个部分组成。

玉米专家系统实现的功能主要包括3个方面：（1）信息交互子系统，包括一般性知识!咨询服务；（2）相关站点多媒体生产管理咨询子系统，包括文字、声音、图片、影像等；（3）决策支持子系统，包括播期、播量、品种、施肥、养分、病虫害等生产决策；具体而言，系统面向生产实际，针对玉米生长发育特点及生产实践中的主要问题进行模块划分"把各种问题决策按其性质分别归属于各个生产时期，根据农作物本身的季节性和生产管理的阶段性，划分为8个咨询模块，即：播前准备、苗期管理、穗期管理、花粒期管理、收获期管理、病虫草害、培训教程以及智能决策。

用户可以在玉米生长的不同时期，根据需要选择咨询不同的模块，系统实现的主要功能有：①播前准备，包括播前整地、合理施肥、品种选择、种子处理、播量决策、播期决策、播种决策，还包括合理密植、播种等主要技术指标的确定等；②苗期管理，包括冻水、水肥、镇压、灌溉、化控、草害防治、病虫害防治等内容；③穗期管理，包括起身、拔节、抽穗时的管理，如培土、防倒伏、化学除草、病虫害防治、霜冻防治等；④花粒期管理，包括花粒期的主要管理措施；⑤收获期管理，包括收获期确定、收获方法、贮粮方法、收后田地处理等；⑥病虫草害，包括玉米各个生长时期的病（包括生理病害)、虫、草害的防治措施；⑦培训教程，主要实现用户对玉米生产管理中一般知识的网上学习与查询；⑧智能决策，进行用户所关心的各项生产决策智能决策是系统的核心组成部分，包含了基础数据和玉米生产中的各项决策，根据农业领域专家整理的知识和经验，用户可以进行决策的项目如图1所示：2、知识库构建农业知识库由三部分组成，分别是静态知识库、动态知识库和规则库。

农业专家系统应用实例分析第一篇：农业专家系统应用实例分析农业专家系统应用实例分析摘要:专家系统是人工智能领域中较为成熟的一个分支。

本文阐述了专家系统的基本概念及基本要素，介绍了专家系统在我国农业中的应用和我国农业专家系统的发展趋势。

关键词:人工智能;专家系统;农业专家系统;应用农业专家系统也可叫农业智能系统,是一个具有大量农业专门知识与经验的计算机系统。

它应用人工智能技术,依据一个或多个农业专家提供的特殊领域知识、经验进行推理和判断,模拟农业专家就某一复杂农业问题进行决策。

典型的农业专家系统主要由知识库、数据库、模型库、推理机、知识库管理系统、解释器、用户界面7个部分组成。

其中,知识库和推理机是农业专家系统最核心部分,这是任何一个农业专家系统都不可缺少的组成部分。

知识库的质量直接影响到农业专家系统质量及可信度;推理机是农业专家系统的运行动力。

而知识库管理系统则是对知识库中的知识进行检查和检索,还可以把推理过程中使用知识的实际情况显示出来,这是数据库管理系统中所没有的。

知识获取是农业专家系统开发过程中的瓶颈,其主要任务是完成领域知识的收集与整理.解释器是用来向用户,特别是专用户,解释推理的结果和在推理过程中所发生的一切。

专家系统有四个特点,即:启发性,能运用专家的知识和经验进行推理和判断;透明性,能解决本身的推理过程,能回答用户提出的问题;灵活性,能不断地增长知识,修改原有的知识。

综合性,能解答种子、土肥、植保、农经等多专业问题,克服了单个农业专家的专业局限。

研发农业专家系统的主要目的是使计算机在农业领域中起农业专家的作用,对那些需要专家知识才能解决的难题提供相关专业权威专家水平的解答。

专家系统在世界农业领域中的应用始于20世纪70年代末,经过20余年发展,应用已遍及作物栽培管理、设施园艺管理、畜禽管理、水产养殖、植物保护、育种以及经济决策等各方面。

专家系统在灌溉、施肥、栽培、病虫害的诊断与防治、作物育种、作物产量预测、畜禽饲养管理和水产养殖管理等方面,展示了广阔的应用前景。

农业专家系统及其应用-3.!第15卷第5期1994年9月芝廓筝,农业现代化研究髫REsEARCHOFAGRIc仉TURALMODERNIzATIOHV01.15No-5Sept.1994新技术应用?农业专家系统及其应用(中国科学院西北水±保持研究所陕西插睦712100)/z6—提要本文综述了专家系统在农业生产管理中的应用现状.并以黄土旱塬小麦生产综合管理专家系统为倒,倚述了农业生产管理专家系统的设计与实现方法.指出专家系统技术在实现农业生产管理现代化方面具有重要意义,提出了专家系统在农业生产管理应用中有特进一步探^研究的课题.农业生产系统是一个自然与经济再生产交织在一起的复杂系统,农业生产的发展受到自然,经济,社会,生态,技术等众多因素的影响,而且这些因素关系复杂,边界模糊,不确定性强,可控性差,加之农业科技发展迅速,科技成果的转化加快,应用周期缩短以及农业生产具有较强的地域性,时空性和综合性,使得农业生产管理的科学决策较为困难.与过去相比,今天各项农业技术之问的联系日益加强,种养加,产供销各个生产环节相互制约,相互促进的关系更加明显,从而对农业生产决策的科学性和时效性提出了更为迫切的要求.因此,面对农业生产中日益增长的多学科知识,有必要建立一种能有效地组织,处理并分析这些知识的新方法,强化农业生产管理决策的科学性,加强信息和智能的综台应用.专家系统技术以其快速的计算能力和推理功能,将在有效解决农业生产管理困难的同时,有效地完善农业生产管理技术体系.1专家系统所谓专家系统(下文简写为ES)就是在专家知识的基础上,具有自动推理的智能软件系统.把专家在解决问题过程中使用的知识分成事实和规则,以适当的形式存贮到计算机中并构成知识库,依据用户提供的信息,运用存贮的有关知识,选择合适的推理机制进行推理,最后提出解答供用户决策时参考.一般可将ES分为具有人工智能(下文简写为AI)性质的和没有AI性质的两种.后一种ES没有自己发挥智能的行为和主动性,它不具有知识表达,产生,推理等功能,很难达到专家在最佳思维状态下的决策水平;前一种ES具有AI的行为,具有对知识进行表达,获取,利用,解释,并对知识库进行控制和扩充的功能.ES是在AI研究停滞不前时发展起来的,也是AI中发展最快和应用最为成功的领域.尽管如此,ES发展的一个盲目高潮已经过去,它遇到了技术方面的障碍,主要有:①知识的不完备性与脆弱性,即常识和基本原理知识的缺乏及启发性知识的狭窄;⑦推理的单一性和呆板性;即Es仅用一种求解方法,缺乏多种不同求解方法的协作,缺乏非单调推理和常识推理;③l994—06—28收稿塑宣旦±!查些童塞墨蕉星基壅里!!不具备学习功能,即系统对自身的知识与推理不能深刻的认识,不能进行自我改进和完善,且系统的知识增长与系统的灵活性成反比,这与人类专家形成鲜明对照.上述不足严重影响了ES的实际应用,也是目前AI所有知识系统需待解决的关键问题.2专家系统在农业生产管理中的应用国际上自70年代后期即开始将专家系统技术运用于农业领域,80年代中叶有了迅速的发展,引起许多国家的充分重视.目前,国内外就作物栽培,施肥,病虫害防治,农业经济效益分析,杂草控制,储存管理,市场销售管理,作物轮作,森林环保,家畜饲养等方面研制了不少ES,但开发成功并投入使用的农业ES还为数不多.有人预测90年代将是出现研制农业ES的高潮,今后10年将是广泛应用农业Es的时代.国内外研究开发的农业专家系统,按其功能和结构的主要特征,可归纳为如下五类:2.1启发式专家系统以某些领域专家的经验知识为基础,按传统方式建立的ES.它与起初的ES概念接近,如s0yBUG,s0Y—Ex和小麦新品种选育ES均属这一类.启发式ES 适用于那些目标明确,内容较窄和商品价值较高的领域,但这些系统的知识获取工作量较大.这对于市场经济日益发达,商品化程度日益增强的中国农业来说,值得深思.2.2实时控制专家系统它利用来自传感器检测装置的数据,运用专家处理问题的知识经验,依据状态条件的变化去自动调整或控制某些参数或装置.由于这类系统涉及妁领域极端狭窄,目标非常明确,知识获取工作量较少,因而比启发式ES更为成功.在农业上这种系统多用于温室的自动调节与控制,典型例子是美国的MISTING.2.3基于模型的专家系统这类系统是把模拟模型与知识库结合在一起,利用ES为模型提供参数并对模型结果进行解释,以便用户更好地使用已被验证的模型.最着名的农业专家系统COMAX是一个基于模型的ES.它很好地将ES与模拟技术融台在一起,极大提高了棉花模型GOSSYM的实用价值.模型ES不仅能整理,解释模型的运行结果,还能表达探层的因果关系,这是一般ES所不能回答的问题.基于模型的ES,由于它能把定性分析和定量分析,符号处理和数值处理有效地结合起来,因而具有美好的应用前景,这将是未来农业科研和AI领域的重要研究方向.2.4专家数据库目前国内外建立的许多数据库系统,由于库容量和复杂性已成为用户利用的障碍,将ES与数据库相结合可改善数据库的可检索性与对数据库信息的解释能力.例如美国建立的DHLES奶牛群营养分析ES.2.s问题专用外壳它是利用ES的外壳及针对某些共同的问题研制的一种软件工具,在ES建造和知识获取阶段可避免大量重复性工作,方便ES的建造.尽管市场上已有许多商品ES化外壳,如VP--EXPERT,LEVELS,SELECT和GURU等,但对于解决农业问题并非最佳,因此,很多农业知识工程专家都非常重视农业ES外壳的研究上面介绍的农业Es,从研究角度看都是成功的,其实用价值都不尽然.国内外在开发农业ES时基本有一条经验,就是尽可能减少启发性知识的采集工作,同时ES解决的目标愈狭窄,范围愈明确,开发就愈成功.农业Es开发成功与否在很大程度上依赖于适当地定义目标?如我国所研制的施肥,病虫害诊断,育种等方面的ES,国外研制的奶牛营养动态分析,农场金融状况,温室植物控制等ES就是解决农业生产管理中的某个具体问题.300农业现代化研究l卷3专家系统在作物生产综台管理中的应用作物生产管理系统是作物,环境和技术三个子系统互相作用,包括许多因子组成的多种开放的复杂的系统,涉及到土肥水种密保管工等方面,而且彼此相关,难以分割,作物生产系统包含生物因素,环境因素,技术因素和经济因素四个方面的信息.要在如此多变的环境条件下,做出合理的决策反应.一般都要经过信息收集——状态判断——作出决策这一过程.从数学角度看,农业决策者的思维过程就是从形状表现(包括生物,环境,技术和经济等因素)到决策建议的集台映射.作物生产管理的特点是因时因地制宜,需搅条件变化作出不同的优化安排,而这种优化措旎安排往往需要在不同层次上综合分析诸多因素的相互联系作为决策和判断的依据,如果仅建立某项栽培措施的Es是不能解决对作物生产过程全方位管理和服务的问题.因此,为了适应多变的生产实际状况,我们研制的黄土旱塬小麦生产综合管理专家系统(下文简称为ESW.PMLP),将小麦生产动态管理的全过程与天气,土壤,社会,经济状况等环境结合起来,作为一个有机的整体统筹分析,并对其实行优化,控制,分类和决策,解决生产各阶段的问题,为此,ESWPMLP应有下列一些特殊的性能要求:①必须具有良好的实时性和较高的可靠性ESWPMLP所作出的决策与广大农民的生活和经济收益密切相关,加之本系统面临的对象是瞬时而变的作物及其环境,实时性较强,如何实现实时性和可靠性的均衡是一个重要问题.②必须具有与数据处理系统自动结合的能力在旱地小麦栽培中,众多学者从不同方面建立不少有价值的模拟模型,统计模型和知识模型,其中模拟模型可用于顼测小麦对多种环境因素的反应,分析多种可控因子(如播前各生长季中氮肥的使用,株距行距,密度和各种栽培措藏)对作物生长发育和产量的影响,对小麦生产的科学决策具有积极意义.所以,EswPMLP应尽可能将数据处理系统与知识处理系统融合成一个有机的整体.③必须具有较强的解释功能和友善的用户接口在农业生产实践中,农民是实践的主体.本系统作为农民的一种有力的辅助决策工具,应能提供较好的解释能力,向用户解释所作决策的理由,以便用户更好地理解,接受或拒绝.此外,系统向用获取,查询信息也需要有灵活的用户接口,在本系统中,人机界面的设计尤显重要.为了实现上述性能,在开发研制过程中考虑到本系统是一种实时监控系统.涉及的领域知识复杂,需采用多种求解问题的方法,为此,ESWPMLP采用静态知识库,动态知识库,数据库和模型库相结合的策略来构成知识库,依据管理内容分别建立子系统,各子系统可以运用不同的推理机制,调用不同的数据库和模型库.在研制过程中依据旱塬小麦生产管理知识的多元性特点,采用了多层次,多知识元的复合型知识表达方式,即知识表达形式有产生式规则,过程表示和数表图表示等方式,其中大部分知识以数据库的形式贮存.黄土旱塬小麦生产管理专家系统由6个子系统组成,各主要子系统的功能为:①生产潜力预测子系统在作物气候生产力模型的基础上,加进了年型特点,品种特性,供水条件,土壤肥力,病虫害以及农技普及率等方面的内容,可为一定的地区和年份提供合理的产量潜力和目标.②经济效益分析子系统对旱塬小麦生产两大限制因素——水,肥进行综合分析,进而研究水分+肥料的生产效益;依据生长期间的投肥量,劳力和机器等项目来分析小麦的纯收益,期宣厦壬!壅些圭茎墨丝垦基厘旦产投比收入和支出等项目}探讨某一农技措旋变化对产量及其构成因素的影响,以确定最佳措施组合的合理性.③播前决策子系统可根据当地的土壤水分肥力和其它气候条件,给出一个区域不同生态类型品种的最佳搭配比例;对用户的有限投资进行优化分配;对播前耕作技术进行指导,推荐最佳的限量灌溉方案,给具体农田推荐适应此环境条件的具体品种和处理技术方案,并就小麦播种给出最佳农业措施优化组合方案.④生长期管理子系统依据气象条件和栽培措旋预测小麦苗情,并给出不同苗情的管理方案,对不同时期的麦苗提出合理的分类管理措施,并就小麦种子提纯复壮提出建议.⑤气象灾害防治子系统对小麦生产中的主要气象灾害如冻害,干旱,干热风和倒伏等进行预测和分级,并提出相应的防御措施和防治途径,使灾害的危害降到最小.⑥病虫草防治子系统可对小麦生长过程中的病虫危害程度进行预测,并协助用户诊断病虫草的种类,发生程度和提供防治策略,包括推荐农药,介绍使用方法及注意事项.ESWPMLP的研制成功,为ES技术进一步在农业生产管理中的应用开辟了广泛前加速黄土旱塬小麦生产管理现代化,科学化的进程,但因黄土旱塬地域广阔,条件复杂,各种微气候环境众多,因此,本系统要在实际应用中进一步求得完善和发展.4专家系统在农业生产管理中的发展前景农业ES是一项投资少,见效快的高新技术,它将成为我国农业发展和现代化的一个重要工具,在我国农业生产管理中必将有着非常广阔的发展前景.将人工智能技术用于农业管理.能消除一般管理人员在应用计算机时因对计算机和数学生琉而产生的不适应.为了使农业ES在我国农业生产中健康,迅速地发展,今后在研制应用农业ES时应注意如下几个问题:4.1加速开展各种实用的农业专家系统要从农业生产的现状和发展趋势出发,针对技术性强,商品率高的领域建立一些解决农民实际问题的ES,在开展过程中应加强深层推理能力,学习功能和增加深层知识,克服以前研制的农业ES的脆弱性.考虑到农业生产的特点,可研制综合性和实时性的生产管理专家系统.4.2加强农业专家系统的基础研究要研制出高层次,功能强的新一代农业ES,应结合国情和农业领域的特点,提出若干有效而表达能力强的知识来表示技术与方法;提高农业知识的自动获取机器学习技术,重点是自实例学习,类比学习及人工神经元网络学习模型的研究,建造农业专用领域的ES构造工具和语言,使农业专家构造自己领域的ES,以缩短构造周期.4.3专家与其它系统或高新技术融合集成ES和模拟模型,大中型资源数据库,农业知识库,遥感,决策支持系统,现代控制技术,计算机网络等技术的有机结合,可以极大的丰富农业ES的内容功能和价值.4.4多专家系统或分布式专家系统的开发农业是一个经验性强且分散的综合性专业,农业生产决策涉及环境因素错综复杂,在生产中决策问题涉及多个领域时,决策者则需要具有不同且相关知识的多个领域ES的共同合作来辅助,也可通过ES联网以得以辅助.总之,农业领域中的广阔天地赋予农业ES强大生命力,我国已有不少人工智能专家和农业专家从事这项新兴的项目,并已开发出一批水平较高,又有实用价值的ES.我们相信,农业科学中,专家系统技术的引入将使农业生产和科学研究得到飞跃性的发展.同时所研制的新的农业专家系统一定会在我国农业生产中发挥重要作用.。

农业发展：现代农业科技应用案例引言农业作为人类社会最早的生产方式之一，在现代社会依然扮演着重要角色。

随着科技的迅猛发展，现代农业科技应用越来越广泛，对提高农业生产效率、保护环境、改善农民生活水平具有重要意义。

本文将介绍一些现代农业科技应用的典型案例。

1. 精准农业精准农业是指基于全球定位系统（GPS）、遥感技术和地理信息系统（GIS）等先进技术手段，在不同区域、不同地块中实施差异化管理，以提高资源利用率和产量稳定性。

例如，利用无人机和遥感技术监测农田土壤水分状况和作物生长情况，并通过数据分析帮助决策者制定精确的灌溉计划，减少水资源浪费。

2. 智能设备在温室种植中的应用智能设备如自动化控制系统、传感器等在温室种植中起到了关键作用。

例如，利用温度、湿度传感器监测温室内环境参数，通过自动控制灌溉和通风系统，实现对温室内生长环境的精确调控。

此外，利用智能设备还可以实时监测温室内光照强度和CO2浓度等因素，并根据作物的需求进行调整。

3. 农业无人机应用随着农业无人机技术的迅速发展，其在农业中的应用越来越广泛。

农业无人机可以通过搭载高分辨率遥感摄像头，快速获取大面积农田的图像数据。

这些数据可以用于作物生长监测、病虫害识别、施肥管理等方面。

同时，无人机还可以进行精准喷药，减少对环境的污染和农药的使用量。

4. 基因编辑技术在作物改良上的应用基因编辑技术如CRISPR-Cas9已经被广泛应用于作物改良领域。

通过基因编辑技术，科学家们能够精确修改植物基因组中的目标位点，使得作物具备耐病性、抗逆性以及提高产量等特征。

这种新一代基因编辑技术可为农业生产带来革命性的变革，加速作物品种改良的进程。

5. 区块链技术在农产品溯源中的应用区块链技术可以实现对食品从生产到消费全过程进行透明、不可篡改地追踪和记录。

农产品溯源平台利用区块链技术，将农产品的生产、加工、运输和销售等信息以分布式、加密的方式存储在区块链上，确保食品安全和质量，同时增强了消费者对农产品的信任。

农业分析的案例分享与经验总结农业是人类最早的生产活动之一，也是人类生存和发展的基础。

随着科技的不断进步和社会的发展，传统的农业模式正在逐渐被现代农业所替代。

而在农业生产过程中，分析和总结经验是至关重要的。

本文将从不同角度展示几个农业分析的案例，以及从中得出的经验总结。

一、市场需求分析在农业生产时，了解市场需求是至关重要的。

以某地某农场为例，该农场常年种植水果，一直以来销售良好。

然而，由于市场需求的变化，农场感到自己的产品不再受欢迎。

为了解决这个问题，农场进行了市场需求分析。

他们通过调查了解到，消费者对无农药、有机水果的需求在不断增长。

因此，农场决定改变生产方式，全面推行无农药栽培，进一步满足市场需求。

经验总结：市场需求是农业生产的重要指标，对市场需求变化的敏感度和及时调整生产方式能够帮助农场保持市场竞争力。

二、土壤分析农业生产过程中，土壤是农作物能否正常生长的重要因素。

一些农户在种植玉米时发现，虽然施肥和浇水做得很充分，但玉米的生长情况却不甚理想。

于是，他们请专业机构对土壤进行了分析。

结果显示，土壤的酸性过高，导致了缺乏氮元素的吸收。

经过韧酸调理，土壤的酸碱度适中，农作物的生长状况明显改善。

经验总结：土壤的酸碱度对农作物的生长有重要影响，及时进行土壤分析能够为调整施肥措施提供依据。

三、气象数据分析农业生产对天气条件要求较高，因此气象数据的分析对农作物产量的影响非常大。

在某个地区，农户在前几年都有不错的玉米收成，然而近几年收成却明显下降。

为了找出原因，他们请教气象专家，对当地的气象数据进行了详细分析。

发现近几年降雨量和温度均有明显波动，导致了农作物生长的不稳定性。

农户决定引进先进的温室设施，控制温度和湿度，以降低天气因素对玉米生产的影响。

经验总结：分析气象数据可以帮助农户了解气候变化对农作物生长的影响，及时采取相应的措施应对。

四、产量和成本分析农业生产的核心目标是提高产量，但同时也要控制成本。

某个农场种植了大量的大豆，产量也一直保持在较高水平。

农村大数据在农业生产中的应用案例随着信息技术的迅猛发展，农村大数据在农业生产中的应用案例越来越多。

农村大数据的应用能够帮助农民提高农业生产效率，优化农业资源配置，促进农村经济的发展。

本文将以具体的案例来说明农村大数据在农业生产中的应用。

案例一：智慧农田管理系统某农村引入了智慧农田管理系统，通过土壤湿度、温度、光照等传感器采集农田的实时数据，并利用物联网技术将这些数据上传至云端。

农民可以通过手机或电脑登录系统，实时了解自己田地的情况。

系统通过分析大量的农田数据，结合气象预报，给出最佳的种植方案和施肥建议。

农民无需再凭借经验去决策，而是根据系统的指导进行农业操作。

这不仅提高了农民的农业生产水平，还能够降低农业环境污染。

案例二：农产品溯源系统为了解决农产品质量安全问题，某个农村建立了农产品溯源系统。

通过扫描农产品上的二维码，消费者可以追溯到该农产品的生产环节、生长情况、使用的农药和化肥等详细信息。

农民在种植过程中采集的数据包括土壤检测报告、农药使用记录、气象数据等，都被记录在系统中。

如果出现食品安全问题，相关部门可以根据溯源系统快速找出问题所在，并采取相应的措施。

这种高效的农产品追溯系统能够保障消费者的食品安全，提升农产品的信誉度，促进农产品销售。

案例三：农业保险精准扶贫在某个贫困农村，政府引入农业大数据来开展农业保险精准扶贫工作。

该系统通过对农田、农户、天气等数据的分析，评估农户的风险情况，并量化农业保险的标准和金额。

当灾害发生时，农户可以准确地获得相应的赔偿。

这种农业保险精准扶贫的模式不仅能够减轻农户的损失，还能够提高贫困农户的脱贫概率，促进农村经济的可持续发展。

案例四：智能农机操作系统某个农村的合作社引进了智能农机操作系统，通过对农机的传感器数据和农田的地理信息进行分析，实现了精准的农机操作。

农民只需在手机或电脑上输入农田的信息，系统就能够智能地控制农机的运行轨迹、种植深度等参数，提高土地的利用效率，并减少农机的能耗和污染。

农业行业的大数据应用案例随着信息技术的快速发展和智能化的兴起，大数据在各个行业中的应用逐渐得到广泛应用。

农业作为我国重要的支柱产业之一，也开始逐渐借助大数据技术实现数字化、智能化的转型。

本文将介绍几个农业行业中成功应用大数据的案例，展示大数据在提升农业生产效率和决策精度方面的潜力。

1. 农产品供需预测通过大数据的分析和挖掘，农业企业可以收集并整理农产品的生产和销售数据，结合气象、人口、经济等多种因素，进行供需预测和市场分析。

以某某公司为例，该公司利用大数据技术分析多年的农产品销售数据，结合当地的天气数据和农业政策变化情况，预测该地区的粮食需求量和市场价格，为农民提供种植建议，帮助他们调整农作物种植结构，提高农产品的市场竞争力。

2. 农产品质量溯源在食品安全日益受到关注的今天，农产品质量的溯源成为了保障消费者权益的重要手段。

借助大数据技术，农业产业链上的每个环节都可以被记录和追溯。

例如，某某农场在生产过程中使用传感器、物联网等技术，对农田土壤、气候、施肥、病虫害等数据进行实时监测，将这些数据与农产品的批次信息绑定，形成全程可追溯的质量档案。

这样一来，一旦发生质量问题，相关方便可以迅速定位和解决问题，有效保障了食品安全。

3. 农业智能化管理大数据技术在农业智能化管理中发挥着重要作用。

例如，某某农业科技公司开发了一款基于大数据的智慧农场管理系统。

该系统通过采集农田环境、农作物生长情况、病虫害发生等数据，利用大数据分析算法判断农作物的生长状况和病虫害风险，并向农场主提供实时的预警和管理建议。

农场主可以通过手机或电脑终端，随时随地对农田进行监测和管理，提高农作物的生产效率和品质。

4. 农业保险评估农业保险是农民保障农业收益的重要方式之一。

大数据在农业保险评估方面发挥着重要作用。

比如，某某保险公司通过收集农田环境、农作物生长、天气状况等相关数据，结合农民的投保情况，利用大数据技术进行风险评估和赔付模型建立，提供针对性的农业保险产品。

农业分析的技术支持与决策参考案例推荐随着科技的不断进步，农业领域也迎来了一波又一波的变革。

在现代农业中，越来越多的技术被应用到种植、养殖等环节中，为农业生产提供了强有力的支持。

本文将通过十个小节，分享一些农业分析的技术支持与决策参考的案例，以期为农业生产提供有益的借鉴与启示。

1.大数据在农业中的应用近年来，大数据技术已经逐渐应用到农业生产中，成为农业分析的重要支持手段。

例如，在灌溉方面，通过对植物的生长情况、土壤湿度等数据进行采集和分析，可以实现精准的水肥一体化管理，提高灌溉效率，降低用水成本。

2.无人机在农业中的运用无人机技术的快速发展，为农业生产提供了全新的可能性。

无人机可以携带高分辨率的摄像设备，对农田进行全面、迅速的监测。

通过无人机采集的图像数据，可以分析农作物的生长情况、病虫害发生情况等，为农业决策提供科学依据。

3.气象数据在农业中的价值气象数据是农业生产中不可或缺的信息源，能够有效地帮助农民决策。

通过收集当地气温、降雨量、风速等数据，结合作物生理特性，可以预测作物的生长趋势，制定适时的耕作措施，提高产量。

4.生物技术在农业中的创新应用生物技术的发展为农业分析与决策提供了新的途径。

例如，基因编辑技术可以用来改良农作物的抗病虫害能力，提高产量和品质。

同时，通过基因测序技术，可以对作物进行品种鉴定，为农民选择最适合当地生长的作物品种提供依据。

5.土壤分析技术的重要性农作物的生长需要良好的土壤环境，土壤分析技术可以评估土壤的养分状况、酸碱度等指标，提供土壤改良的建议，帮助农民合理施肥、调整土壤酸碱度，提高土壤质量，保证作物的正常生长。

6.市场需求分析对农业生产的指导作用农产品市场需求的不断变化需要农业生产方做出相应的调整。

通过市场需求分析，可以预测未来一段时间内各种农产品的需求量和价格趋势。

基于这些分析结果，农民可以选择最具市场竞争力的作物进行种植，增加收益。

7.风险评估对农业决策的重要性农业生产面临诸多风险，如气候灾害、病虫害等，风险评估可以帮助农民评估可能面临的风险，制定相应的风险管理措施。