人工智能技术在农业生产方面的应用.docx

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人工智能技术在农业生产方面的应用摘要：本文首先简要介绍了人工智能技术和农业专家系统的基本功能和作用作物栽培、植物保护、配方施肥、农业经济效益分析、市场销售管理等。例如，病虫草害防治专家系统是针对作物不同时期出现的各种症状和不同环境条件，诊断可能出现的病虫草灾害，提出有效的防治方法。栽培管理专家系统是在各个作物的不同生育期，根据不同的生态条件，进行科学的农事安排，其中包括栽培、施肥、灌水、植物保护等。栽培部分包括品种选择、种子准备、整地、播种、田间管理与收获，优化它们之间及其与产量之间的关系；施肥部分主要是优化肥料与产量的关系，水分管理部分主要是合理灌排，优化水分与产量的关系；植保部分主要是病虫草害的预测和控制。
农业专家系统来自专家经验，它们代替为数极少的专家群体，走向地头，进入农家，在各地具体地指导农民科学种田，培训农业技术人员，把先进适用的农业技术直接交给广大农民。农业专家系统像“傻瓜”照相机那样，可以把农民种田技术一下子提高到像专家那样的水平，这是科技普及的一项重大突破。
下面，以农作物栽培技术为例说明一下专家系统在农业生产中的应用。
1. 预测与动态调控
预测是通过模拟模型得以实现。如作物模拟模型的建立，通常要求输入如作物品种特性、土壤理化特性、天气、历史天气数据以及农业实践参数等数据。然而在复杂的农业生产中许多模型不能实用，它必须引入专家知识，也就是说在模型系统之上耦合包含知识的专家系统，使系统形成以模型为基础（定量），以专家知识为准（定性）的“专家曲线”。系统以“专家曲线”和一些高产栽培原则及生育指标为标准，当预测的作物生长发育偏离时，系统分析原因，推荐一个适宜的调控措施（如改变播种期、播种量或肥料运筹等）和调控时期。当系统预测结果明显偏离曲线时，用户可以人为修正，输入作物生育状况，以提高下一阶段的预测性。系统最后输出决策的技术措施及预测的作物生育动态。
2. 专家咨询
农业专家系统可以帮助用户分析和解决具体问题。根据生产水平确定合适的产量目标；考虑品种的特性（熟性、抗性和发育特性）类型进行品种选择；根据产量水平、栽培调控方式确定播种量；根据积温模式确定播期；根据茬口情况选用合适的播种技术；根据当年的苗情与往年比较，进行苗情分析；根据生产水平，确定合适的施肥量、基肥、追肥的比例及施用的时间等。
3. 方案设计
运用专家系统可以进行方便的设计，如作物栽培方案可根据决策地点的常年生态条件、用户的产量目标制定一套合理的栽培方案。北京示范区的小麦等实用专家系统，是根据产生的气象资料和当地常年土壤情况以及品种、播期、密度、肥料运筹、理想的产量结构、茎孽动态等来设计一套合理的栽培方案。小麦管理智能决策系统（IDSWM）,它的功能是方案设计、预测与动态调控及专家咨询，它采用VB设计系统的主控部分，AmzilPROLOG实现逻辑推理，产生式规则表达专家知识，应用元级控制，模式匹配等策略，逆向推理机制进行推理，在应用上基本能指导生产，在江苏淮南丘陵麦区一南京地区，系统决策基本符合该地区的高产栽培模式和理论。
农业专家系统以其投资少、见效快的特点，近20年来在世界各国迅速发展。根据我国农业现有水