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蔬菜病虫害远程诊断技术，就是针对大棚蔬菜的病虫害，由声、文、图、像等多媒体信息组成的远程检索和咨询的网络技术系统。这项技术应用了信息技术中的计算机网络技术、多媒体技术和通信技术，将高速网络和数据库相结合，应用于蔬菜病虫害远程咨询和诊断。
本片就主要向观众朋友们讲述了山东省寿光市蔬菜病虫害远程诊断系统概念：植保大典、远程视频服务，管理预警三大功能。以及这套系统的及时性、准确性等优点。这套系统可分为：系统网站、专家系统、客户端系统三大部分。本片最后还详细地讲述了蔬菜病虫害远程诊断技术，使用方法。
蔬菜病虫害远程诊断技术
蔬菜生病了，电脑来“会诊”。今天上午，记者在上海农科院生态所看到，办公室里的电脑正忙着望闻问切，帮助远在崇明的菜农杀虫治病。这就是上海市农科院和上海交通大学等共同开发的蔬菜主要病虫害网络化远程诊断技术。作为上海市重大科技攻关项目，该成果刚刚通过专家验收。
1、给生病蔬菜开药方
项目组长、上海市农科院生态所研究员王冬生告诉记者，蔬菜主要病虫害网络化远程诊断技术拥有两大“智囊团”——专家系统和会诊系统。这能让任何一台电脑随时变成“病虫害专家”。
专家系统指蔬菜病虫害诊断决策和防治系统。普通农户只要会上网，免费注册登录“专家门诊”后，就自动进入蔬菜病虫害辅助诊断软件和图像查询系统。拉动选择框，点击虫害条目，或者上传田间灾害照片，电脑就会开出一张张“病历单”。按照上面的诊断说明，农药类别和剂量，菜农只要“对症下药”，喷洒农药既准确又节省。
目前，“专家门诊”容纳了10万条蔬菜病虫害信息，能对十字花科蔬菜、茄果类等8大类蔬菜近500种常见病害进行诊断。而且，病毒库还时时更新，保证蔬菜就诊的准确率达90%以上。
相关资料：
农业病虫害网络化远程诊断平台技术研究及应用
项目应用的学科包括农业昆虫学。植物病理学，计算机技术中的数据库、多媒体、人工智能、图像处理与计算机视觉、网络应用等，是这些学科的一种综合应用。项目的研究开发构建了可广泛适用于农业病虫害识别与诊断的网络系统平台，其中包括“农作物病虫害多媒体信息远程咨询系统V1.0[简称: CPMIRIS]”、“基于Client/Server结构的昆虫远程自动鉴定系统（简称RBugVisux）”、“昆虫分类辅助鉴定多媒体专家系统通用平台（简称：TaxoKeys）（单机版）”、“农业害虫远程辅助诊断多媒体专家系统通用平台软件V1.0（简称：Dis-diag）”、“农业病害网络化远程诊断平台系统”、“农业病虫害交互式诊断远程协作平台”，在此基础上进一步开发了中国粉蛉料昆虫分类信息系统（中、英文版）、小蠹科昆虫检疫鉴定系统、河北省室外观赏树木蚧壳虫专家系统、林果病虫害防治技术专家系统及中国杂草辅助鉴定及信息咨询服务系统等应用软件系统。
农作物病虫害多媒体信息远程咨询系统：CPMIRIS是一个针对主要农作物病虫害声、文、图、像等多媒体信息进行远程检索和管理的网络数据库系统。本系统应用了信息技术中的计算机网络技术、多媒体技术，将高速网络和数据库相结合。应用于农业病虫害远程咨询，是农业病虫害远程诊断的重要辅助工具。
害虫远程自动识别与诊断平台：平台运用了昆虫图像处理及分析系统（BugVisux）对害虫图像进行分析、处理，获取图像的数字化特征值，建立主要农业（如：蔬菜、农作物等）害虫的数字化特征库；运用当前主流的网络技术和通信技术，开发昆虫远程自动诊断与识别软件，该软件包括客户端、服务器端和数据库端的三层结构，可通过USB接口的摄像头自动获取图像视频，经过远程传送到服务器端，由服务器端进行图像分析与处理，
农业虫害远程辅助识别与诊断专家系统平台：该平台是以网络数据库为基础的多媒体专家系统知识库、专家系统推理机，以昆虫分类鉴定检索表为基础的智能化专家系统知识库构建工具和多媒体用户界面等组成。该平台利用专家系统技术，将昆虫分类鉴定检索表表示成二叉树结构并装入数据库中，采用二叉树结点搜索技术进行系统的推理，实现了昆虫分类辅助鉴定多媒体专家系统通用平台（简称：TaxoKeys）（单机版），并将此技术结合当前主流的TCP/IP网络技术，在Internet上实现了病虫害远程辅助诊断，采用B/S结构为用户提供农作物害虫的远程辅助诊断与识别服务，以提高农业害虫诊断的准确率和速度并扩大系统的应用范围。
农业病害远程识别与诊断专家系统：病害远程辅助识别与诊断专家系统平台采用基于B/S结构的MIS平台作为系统主架构，以MySQL为数据库服务器、Apache为网站服务器，使用PHP、javascript、Html等WEB语言编制出了系统主程序，在Win2000、Linux、WinCE等多个操作系统实现了番茄病害的远程诊断。
病虫害专家在线远程交互诊断平台：系统采用C/S模式设计，由远程会诊服务器端（MCU）、客户端、管理员端组成。系统运行时由客户端登陆服务器端建立连接，通过MCU进行图像与语音的分配和切换，由管理员端进行协作流程控制。专家与咨询需求方、专家与专家之间可以过音视频交流、文字交流、电子白板、文件与图片共享、应用程序共享及浏览器协同等功能进行交流，对生产中的重大问题进行远程实时交流与咨询，并由专家组为生产部门提供权威的防治方案。此外，本系统还可以作为部门级视频会议系统和可视化远程教育系统应用。
一、蔬菜病虫害防治
防治原则：培育和选用抗(耐)病虫品种，调节蔬菜生育期等一系列措施，提高蔬菜对病虫的抵抗能力；防止新的病虫侵入，切断传播途径等手段，防止病害侵染，将虫害消灭于严重危害之前，改善菜田生态系统，创造一个有利于蔬菜生长发育而不利于病虫发生的生态环境条件。
1、农业防治。通过选用抗(耐)病虫品种、采取健身栽培、合理轮作等农业措施，提高蔬菜抗逆性，减轻病虫危害。
2、生物防治。利用天敌昆虫、昆虫致病菌、农用抗生素及其它生物制剂等控制蔬菜病虫害，可以直接取代部分化学农药的应用，或减少化学农药的用量。生物防治不污染蔬菜和环境，有利于保持生态平衡和绿色食品业的发展。常用的方法有：以虫治虫；以菌治虫；以抗生素治虫；以抗生素治病；以病毒制剂防治茄果类蔬菜病毒病等。
3、物理防治。通过创造不利于病虫发生但有利于或无碍于蔬菜生长的生态条件的防治方法，是一种较理想的无公害防治方法。
4、化学防治。无公害蔬菜并非不使用化学农药，化学农药是防治蔬菜病虫害的有效手段，特别是病害流行、虫害爆发时更是有效的防止措施，关键是如何科学合理地加以使用，既要防治病虫危害，又要减少污染，使上市蔬菜中的农药残留量控制在允许范围内。
5、蔬菜生产过程中应全面禁止使用的农药。甲胺磷、呋喃丹、氧化乐果、甲基对硫磷、对硫磷、久效磷、甲拌磷(3911)、甲基异硫磷、五氯酚纳、杀虫脒、三氯杀螨醇等农药，包括含上述成分的混配制剂。
二、蔬菜田除草
除草是蔬菜生产的又一重要环节，而化学除草对蔬菜品质有一定的破坏作用，甚至导致蔬菜达不到无公害的标准，现介绍几种无公害蔬菜生产中的除草方法。
1、手工除草。对于叶类、茄果类、瓜类、豆类蔬菜，化学除草副作用大，适宜手工拔草。特别是对多年生草本宿根杂草，如水花生、莎草等，必须用手铲将植株(根、根茎、球薹)挖起除净，才能起到理想的除草效果。
2、覆盖除草。
(1)地膜覆盖。此方法既可覆盖空闲地，也可覆盖正在生长的蔬菜，如茄果类、瓜类、薯类地。具体做法是先将菜田畦整平，铺上地膜，按所栽作物的株行距打孔，栽植秧苗，不仅可以除草，还具有保湿、增温或降温的效果。
(2)煤渣、沙砾覆盖。蔬菜定植后，在株行间铺上原煤渣或沙砾，此方法适宜泥性中的重的菜地。但要注意不能破坏菜园的耕作性，影响下一级作物。
(3)农村废弃的有机材料覆盖。如稻草、稻壳、木屑、树叶、棉籽壳、秸秆等，都可用来覆盖菜园，可防止杂草生长。同时，这些材料腐烂后又可增加土壤的有机质。
(4)农家灰杂肥覆盖。在蔬菜作物生长期间，将农家灰杂肥料覆盖在植株周围及间隙，可以控制杂草生长。同时，灰杂肥料覆盖可起到保湿、降温和防止水土流失的作用。
3、种植绿肥杂草。在蔬菜作物轮作茬口中，当菜地空闲时，可种植一茬绿肥，以防杂草丛生，在适当的时候将绿肥翻入土中作肥料；绿肥的种类可因时因地选择适宜的品种，一般夏季种植太阳麻、田菁，冬季种植豌豆、苜蓿、紫云英、燕麦等；种植绿肥还可以改良土壤，防止连作造成的病害蔓延。
4、间作除草。此方法适宜稀植栽培、生长前期空隙比较的蔬菜。为防杂草生长，可间作一些株型小、生长快的蔬菜，如南瓜、冬瓜、甘薯的行间可间作菜、萝卜、苋菜、花菜、甘蓝等。
5、冬晒除草。菜园在冬闲时，可采用多次翻耕、晒土的办法，以控制杂草生长，同时可以冻死一部分杂草种子，减少来年菜园的杂草量。
2012年8月
农机化研究第8期
蔬菜病虫害诊断专家系统的开发
陈步英，董会国，王党利
(邢台职业技术学院信息工程系，河北邢台054035)
摘要：主要介绍了蔬菜病虫害诊断专家系统的开发过程，专家系统主要包括人机界面、知识库、解释机制、控制系统、推理机和神经网络等几大模块。在创建知识库的过程中，使用了数据挖掘技术，推理机推理过程中使用了hOP技术，知识获取中引入了神经网络技术。蔬菜病虫害诊断专家系统的成功开发及投入使用，借助领域专家的知识和经验帮助农民及时诊断病虫害的种类并及时给出防治措施，避免或降低了农民的经济损失，深受农民的好评。
关键词：蔬菜病虫害；诊断；专家系统；AOP技术中图分类号：843；TP392
文献标识码：A
文章编号：1003-188X{2012)08-0171-04
O引言
近年来，随着蔬菜保护地栽培的发展、农业生产的调整和耕作制度的变迁，在大力发展蔬菜生产的同时，蔬菜病虫害的种类和发生次数也随之增加，病虫害的危害日益严重。病虫害的发生受环境影响较大，
用，神经网络模块提高专家系统的自学习能力以及并行推理能力，解释机制帮助用户理解专家系统给出的结论。
用户
I
善
对菜农的科学技术水平要求很高，但有相当部分的菜
农由于其生产管理技术水平的限制，即使在同样的设施条件和使用相同的栽培品种条件下，所获得的产量和效益较差，并且由于蔬菜的品种较多，每个品种病
‘
／＼
解释机制
控制系统
人机界面
I
善
推理机
‘
善t
t
知识庠
。
虫害发生的特点、危害程度及防治方法又不尽相同，因此普通菜农对复杂多变的病虫害难以做到合理、有效的防治。针对以上情况，开发了蔬菜病虫害专家系统，用来帮助菜农对病虫害进行推理和诊断，并给出合理的防治措施，同时在系统中引入了神经网络技术用来提高专家系统的自学习能力和并行处理能力。
1
上
综合数据库
神经网络推理}+一
t
罔络结构}一
学习算法【智能多维度蔬菜病虫害诊治专家系统】
上
t
自动知识获取
t
人工知识获取
t训练样本
t
stnlcturc
训练样本
蔬菜病虫害诊断专家系统的开发
图1Fig．I【智能多维度蔬菜病虫害诊治专家系统】
蔬菜病虫害诊断专家系统的总体结构图
Thetotal
figureofvegetablediseasesand
expert
system
1．1总体结构的设计
pestsdiagnose
蔬菜病虫害诊断专家系统的总体结构如图1所示…，主要包括人机界面、知识库、解释机制、控制系统、推理机和神经网络等几大模块。其中，推理机是整个专家系统的核心部分，人机界面是用户和专家系统的桥梁，知识库中存储着领域专家的知识、经验、著作和科技成果，控制系统保证系统的正常运行和使
收稿日期：2011—10-10
基金项目：河北省攻关项目(10220306)
作者简介：陈步英(1974一)，女，河北保定人，副教授，硕士，(E-mail)
cby2005一bychen@yahoo．COm．cn。
1．2基于角色的权限控制
当用户登录专家系统时，不同用户的权限分配采用基于角色的权限控制策略。基于角色的权限控制
ccessCRBAC(Role—BasedAontr01)的基本思想是根据
组织视图中不同的职能岗位划分角色，访问权限被封
装在角色之中，用户被指派到具体的角色，通过角色间接的访问资源完成权限的控制。在RBAC体系中，一个用户可被赋予多个角色，一个角色也可被赋予多
个用户。同样，一个角色可拥有多项权限，一个权限也可分配给多个角色”o。
-17l
附件
文献综述
论文题目 远程农作物病虫害诊断专家系统的设计与实现 系 别_____ ______ _
年 级______ _ _ _ _ _
专 业_____ ___ ___
学生姓名______ _____
学 号 ___ __ _
指导教师______ ___ _ __ _
职 称______ __ ___
系 主 任 _________________ _ _ ___
2012年 04月22 日
文献综述
一、针对农作物病虫害诊断系统的研究
病虫害诊断目前已经在农业领域中得到了广泛的应用，作为一种有别于传统的专家到田里诊断病虫害的新型方式，病虫害诊断代替专家走向田里，在收集知识、整理规则、推理诊断等各个方面均有突出的表现，能正确诊断病虫害。目前已经有很多人对其各个环节进行了大量的研究与设计。
从远程农作物病虫害诊断应用的时间上可以分为“诊断前”和“诊断”两个阶段。对于诊断前，病虫害诊断需要进行收集整理知识，构建知识库；诊断需要进行根据用户输入的事实，从知识库中读取有用的规则来推理诊断。
1、针对诊断前的相关研究
在诊断前需要对专家系统、专家系统的结构进行研究：
参考文献[1]对农业专家系统做了详细的介绍，给出了农业专家系统的定义：它是运用知识表示、推理、知识获取等技术，总结农业专家的宝贵经验、实验数据及数学模型，建造起来的计算机农业软件系统；农业专家系统可应用于农业的各个领域，如作物栽培、植物保护、配方施肥、农业经济效益分析、市场销售管理等。利用系统工程和软件工程的理论和方法，应用先进的软件制作工具，制作出一套果树病虫害测报与防治技术的专家系统软件。该专家系统由三套软件组成，即林果病虫害防治技术专家咨询系统、昆虫图像处理及计算机视觉系统、果树害虫辅助鉴定多媒体专家系统。该套系统软件具有果树害虫的自动识别，害虫的辅助鉴定等害虫鉴定功能，同时其具有浏览、查询、知识学习、病虫害的预防、防治 策略、资料输入、资料输出等果树病虫害测报与防治功能。
专家系统是模拟人类专家运用他们所知道的知识和经验来解决实际问题的方法、技巧和步骤。专家系统具有：启发性、透明性和灵活性等特点。选择什么结构最为合适，要根据应用环境和所要做的任务来确定。选择的系统结构，与专家系统的适用性和效率紧密相连。针对专家系统的结构问题，参考文献[2]给出了具体的阐述，总结出了专家系统的基本结构包括知识库、推理机、全局数据库、人机接口、解释器等五个部分，并对这五个部分的功能做出具体的解释。
针对知识获取问题，传统的农业专家到田里诊断农作物病虫害，没有知识库，专家根据农作物生长状态直接给出结论。但在专家系统中，设计师需要向有关专家收集知识，把知识转换成另一种表示形式，经过编辑、编译送入知识库，这就涉及到知识库构建的问题。参考文献[3]提出了知识获取是一件相关困难的工作，被公认是专家系统建造中的一个“瓶颈”问题，知识获取的目的是为专家系统获取知识、建立健全完善、有效的知识库。后期可以对构建好的知识库进行维护和完善。
2、针对诊断过程中相关研究
参考文献[4]将CBR技术引入到蔬菜病虫害诊断中, 解决蔬菜病虫害诊断专家系统在知识获取上存在的瓶颈问题。针对农业专家在对病虫害诊断时的思维过程和CBR基本原理的一致性, 构建了CBR的蔬菜病虫害诊治专家系统，为蔬菜病虫害诊断问题开辟了一条新的途径,将其应用到蔬菜病虫害的防治工作中,不能使广大菜农独立完成病虫害的防治工作,而且,由CBR具有能够对未知案例进行推理得出新结论的功能,也能够辅助农业专家对复杂问题进行诊断和防治。对生产实践具有重要意义。
推理机的设计是农作物病虫害诊断系统的重要部分，推理机的模型有正向推理、反向推理和双向推理三中典型策略。每种策略都有他们的优缺点，在参考文献[5]提出了反向推理的基本思想：首先选定一个假设目标，然后寻找支持该假设的证据，若所需的证据都能找到，则说明原假设是成立的；若无论如何都找不到所需要的证据，则说明原假设不成立，此时需要另外选定新的假设。与正向推理相比，反向推理的主要优点是不必使用与目标无关的知识，目的性强，同时它还有利于向用户提供解释。反向推理的缺点是在选择初始目标时具有很大的盲目性，若假设不正确，就有可能需要多次提出假设，影响了系统的效率。反向推理比较适合结论单一或直接提出结论要求证实的系统。
3、专家数据库的研究
针对专家系统数据库的研究，参考文献[6]中指出：此类系统是专家系统与数据库相连接的组合系统，其中专家系统的作用是改善对数据库的存取和解释能力，更方便地实现对数据库有关信息的利用。
参考文献[7]对研制了北京地区蔬菜病虫害远程诊治专家系统VPRDES。该系统对实时推广北京地区主要蔬菜病虫害的无公害治理技术、促进农户合理用药、提高蔬菜产品的安全性等具有重要作用。
根据知识库与数据库的比较，数据库中的规则通常是隐含于数据结构或完整性约束中，而知识库中的规则主要通过某种知识表示方式，与事实一样显示的表达出来。
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所在院系：化工学院化工机械
所在班级：10级自动化<1>班
学生姓名：
学生学号：
专家系统在作物病虫害防治中的应用 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。这些专家系统基本上都能准确地诊断果园病虫害, 从而进行有效的防治。
专家系统在林果病虫害防治中预测的应用。目前,果树病虫害测报专家系统很少,仅见2000年莱阳农学院的苹果园病虫害测报计算机信息系统和2004年安徽农业大学的砀山酥梨黑星病预测专家系统，这类专家系统可利用果园主要病虫害发生危害的生物气候指标和各地的气候资料, 或利用模糊聚类技术与基于案例的推理技术,很方便地预测果园各种主要病虫害在各地的发生时期 。
专家系统在林果病虫害防治中的应用。1998年西北农业大学的苹果病虫害防治专家系统可诊断苹果园病虫害,并可查询其名称、发生规律、危害情况及防 治方法,还可以查询使用药剂的理化性质、作用原理、常用剂型、防治范围及
注意事项等。2003年浙江大学的安全合理使用农药防治果树害虫的专家系统立足于安全合理使用农药的理论基础,对农药的安全性作出综合评价,提供防治决策支持, 信息查询等多种功能。王庆雷、沈佐锐、刘春琴、高灵旺、李志红、王茹芳等利用系统工程和软件工程的理论和方法，应用先进的软件制作工具，制作出一套果树病虫害测报与防治技术的专家系统软件。该专家系统由三套软件组成，即林果病虫害防治技术专家咨询系统、昆虫图像处理及计算机视觉系统、果树害虫辅助鉴定多媒体专家系统。本套系统软件具有果树害虫的自动识别，害虫的辅助鉴定等害虫鉴定功能，同时其具有浏览、查询、知识学习、病虫害的预防、防治策略、资料输入、资料输出等果树病虫害测报与防治功能。专家系统软件在北方果树主要产区河北省的沧州、石家庄、廊坊、唐山与山东的无棣、庆云、高密、鄄城和山西的太原以及北京、天津等地的林果主产区进行推广应用，对当地的林果生产起到了积极的促进作用。
专家系统在榨菜病虫害防治中的应用。田现中、邓洁、叶川、孙钟雷利用Internet下的人工智能技术，将重庆涪陵榨菜的病虫害诊断和防治经验集成，建立了基于Web 的榨菜病虫害防治专家系统。该系统包括榨菜概述、病虫害概述、诊断与防治、专家在线等模块，采用ASP 网络语言、Aces 数据库技术和Html 可视化程序语言设计了推理机，构建了知
识库，开发了信息操作窗口。该系统在榨菜生产中的应用，为农户和科技人员提供了一个获取和交流榨菜病虫害信息的平台， 为菜农进行榨菜病虫害诊断与防治提供了科学的指导， 在榨菜种植产量和质量的提高方面，以及帮助农民增产增收方面具有较高的现实意义。
专家系统在小麦病虫害防治中的应用。赵春江、诸德辉、李鸿祥、杨宝祝、康书江、郭晓维建立小麦栽培管理计算机专家系统( ESWCM) 。该系统是利用计算机人工智能技术, 把40 多年来小麦栽培科学取得的研究成果和专家的知识经验做系统集成而建立的综合性、智能化的计算机决策系统。ESWCM 把模型技术和专家系统技术有机结合起来,是一个基于模型的专家系统。根据1994、1995两年的实际应用和示范验证结果,由ESWCM 控制的80个试点地块在原有基础上产量增加10%～15%,成本降低5%～7%,效益增加15%～20%。目前,ESWCM 通过建立的覆盖北京地区8个主要产麦区县,4个国营农场的市、县、乡三级计算机网络大面积推广应用累计20多万hm2。
专家系统在玉米病虫害防治中的应用。刘大有、唐海鹰、陈建中、庄铁成、陈桂芬利用知识工程的方法和技术, 结合不确定性推理、多媒体、友好界面和协作冲突消解技术, 充分考虑引起玉米病虫害发生的多种因素及因素中信息的不确定性, 实现了一个面向农民用户的玉米病虫害防治专家
第20卷 第1期农业系统科学与综合研究Vol.20,No.1
2004年2月黄瓜病虫害诊断专家系统知识组织的研究与设计
牛贞福1,2,杨信廷2,寿森炎1,吴华瑞2,杨宝祝2
(11浙江大学园艺系,浙江杭州 310029;21国家农业信息化工程技术研究中心,北京 100089)
摘 要:针对黄瓜病虫害的特点和特征描述,利用产生式—特征表结合的表达方式、模糊逻辑和可能性理论,对黄瓜病虫害诊断的知识组织进行研究,解决了黄瓜病虫害诊断过程中的症状表现的偶然性和差异性。该研究对于开发一系列的蔬菜病虫害诊断专家系统有很好的应用和参考价值。图1,表1,参10。关键词:黄瓜;病虫害;诊断;专家系统;知识组织
中图分类号:S4361421;TP182 文献标识码:A 文章编号:1001-0068(2004)01-0033Researchonknowledgeconstructofcucumberexpertsystem
NIUZhen2fu1,2,YANGXin2ting2,2GBao2zhu2
(11,China;
21NationalEngineeringTechnologyinAgriculture,Beijing100089,China)
Abstract:Theofknowledgeofcucumberdiseasesandinsectpestsonthebasisofboththechar2acterandfeature1useoftheconjunctexpressioninrule2basedknowledgeandcharacter2table,fuzzylogicandpossibilitytheoryintosolvethecasualanddifferentofsymptomindiagnosisprocess1Thisresearchisbenefitforexploitingase2riesofvegetables’diseasesandinsectpestsdiagnosisexpertsystems1
Keywords:cucumber;diseasesandinsectpests;diagnose;expertsystem;knowledgeconstruct
近年来,蔬菜的栽培技术有了很大的提高,但
是蔬菜栽培中的病虫害防治问题仍是关键性的问题。大部分菜农不能对蔬菜病虫害进行有效合理地防治,有时能造成20%以上的减产[1]。为了防治病虫害,目前菜农广泛使用农药,虽然能显著地控制病虫害,达到提高产量、消灭病虫害的目的,但常常造成环境污染和蔬菜中农药残留量超标等后果。
计算机技术特别是人工智能(AI)能模仿人类智能行为,专家系统是其中一种最具有代表性的智能应用系统,它旨在研究如何设计基于知识的计算机程序系统来模拟人类专家求解专门问题的能力。蔬菜病虫害诊断专家系统,是利用先进的信息技术和人工智能提取蔬菜专家的知识和经验,以一定的方式存储到计算机中,可以部分代替农业专家指导菜农诊断和防治蔬菜病虫害,降低农药的使用量,生产无公害蔬菜。而知识库与推理机是专家系统不可缺少的组成部分,是基于知识的推理的基础和核心[2-4]。知识表示在专家系统中非常重要,有两个原因:第一,专家系统外壳是为某种类型的知识表示方法设计的,例如规则或者逻辑;第二,
收稿日期:2003-06-231
专家系统表达知识的方式影响着系统的开发、效率、速度、维护。下面我们以黄瓜为例来探讨研究蔬菜病虫害诊断专家系统的知识组织方法和推理方法。
1 黄瓜病虫害诊断知识的概念化
知识表示是对知识的一种描述,或者说是一组约定,是一种计算机可以接受的、用于描述知识的数据结构,对知识进行表示就是把知识表示成便于计算机存储和利用的某种数据结构。有效的知识表示和推理方法是建立专家系统的关键所在,它不仅影响到知识的获取、应用和维护,还对节省存储空间、提高诊断速度和准确度的影响很大。我们以D来代表黄瓜病虫害,M代表其危害的症状,C代表其病原,T代表其防治方法。
定义1:黄瓜病虫害的诊断利用。黄瓜病虫害危害的症状诊断出可疑的病虫害,其过程可以用公式1来表示。
(1) Y=f(M,M+|C,C+)其中,Y代表D、C、T的子集;f代表诊断因
素,它是一个不连续的函数;M+和C+分别是
M
基金项目:国家“863”计划项目(2001AA115140);国家星火计划项目(2001EA600030)1
第一作者简介:牛贞福(1976-),男,山东东阿人,在读硕士,研究方向为蔬菜生理生化与环境调控1
34农业系统科学与综合研究 第20卷
和C的子集。
定义2:病原(包括虫害)是黄瓜病虫害发生的原因,这个过程可以用公式2来表示。
(2) di=f(P,P+)
其中,di代表一种病虫害,它是D的一个记录,
P代表病原,P是P的子集。
+
推论3:黄瓜病虫害的显著症状和次要症状
+
ηSM={PM|P[xr≤c= P(di|PM+)≤xs]α=1-α}
MM=SM∪CM
(6)
其中,SM代表显著症状,MM代表次要症状,在黄瓜病虫害诊断过程中SM提供强有力的证据,
η而MM则不能。c代表病虫害症状的强度,xr和
xs分别代表知识工程师定义的显著症状的强度和病虫害本身显著症状的强度,α代表假设次要症状发生的概率。
定义3:黄瓜病虫害症状是病原作用于黄瓜上表现出的不正常状态,它可以用公式3来表示。
+
(3) f(di)={Md<M}i
+
其中,Md代表黄瓜可能出现的病虫害症状,但是i
不同的病原在不同的时间、不同的黄瓜品种、不同的环境会导致黄瓜病虫害的症状表现不同,有些症状对某一个病害是一定表现的,而有些症状的表现是偶然的,,症状的贡献程度是不同的。、黄瓜红粉病、、诊断贡献不一样,3个公式。
推论1:黄瓜病虫害发生的可能性
++)=∑P(mj)P(di|mj)PMd=P(di|Mdd
i
i
2,树的宽度和深度可以分别反映问题的宽度和难度,为了使开发的专家系统有很强适应各种实际问题的能力,黄瓜病虫害诊断专家系统的知识表示采用产生式规则表示法,其规则如下:
<rule>::=if<condition><CF>then<condition>
<condition>::=<SM><CF(Pdi/SM)>and<MM><Pdi/>
<SM>::=<symptom>{<operator><symptom>}
<MM>::=<symptom>{<operator><symptom>}
operator表示推理符号“and”和“or”,CF
MM
(4)
++
其中,PMd代表由Md诊断出di的可能性,Pi
>
(mj)代表mj发生的可能性,P(di|mj)代表症
状mj发生时病虫害发生的可能性。
推论2:黄瓜病虫害的基本症状和偶然症状
+
PM={M|ηo=P(mj|dj)=100%}
CM={M|η100%}o=P(mj|dj)≠
+PM∩CM=Φ;PM∪CM=Md
d
+
<conclusion>::=<di><CF(Pdi/M+)
(5)
其中,PM代表病虫危害的基本症状,是指在病虫危害时期内都可以见到的症状;CM代表病虫危害的偶然症状,是指在病虫危害时期内可能见到的症状;ηo代表病虫害症状发生的频率。
表示推理结果可信度,rule表示推理所用的规则。
在实际上的一个关系中,用特征来描述,它包括特征属性和值两部分,那么关于病虫害的一组特征组成一个特征表,如表1所示。
表1 病虫害特征
病害名黄瓜镰刀菌枯萎病
发病时期
症 状
根、茎、叶、整株
病原发作条件病原发病极限温度为4℃～34℃,最适温度为24℃～25℃,适宜pH416～6
传播途径【智能多维度蔬菜病虫害诊治专家系统】
土壤、有机肥
发病条件
苗期、初花期、根:根部腐烂结果期
茎:茎部纵裂、茎部维管束
变褐、茎病部表面有霉状物、茎部缢缩叶:叶片发黄、叶片萎焉整株:植株萎焉、植株枯死
病原主要以菌丝体、秧苗老化、连作、厚垣孢子或菌核在土壤和未腐熟的有机肥中越冬,成为翌年初侵染源
有机肥不腐熟、土壤过分干旱或质地粘重的酸性土,空气相对湿度90%以上
第1期 牛贞福等:
黄瓜病虫害诊断专家系统知识组织的研究与设计35
对黄瓜栽培过程中病虫害的诊断和防治,要根据己知的信息(发育时期、病虫危害部位、症状和病虫害图片[5])确定病虫害的种类,以便做出正确的防治或处理,消灭病虫害,控制病情的发展[1,6]。这里所获得的黄瓜生长证据用I表示病虫害特征表中的一个元组(记录),即一个确定病害或虫害的主要特征属性,则可表示为:IfI1(发育时期)∧I2(病害危害部位)∧I3(症状和病害图
αThen片)∧I4(发病条件)∧I5(传播途径)∈
D(病害名)或IfI1(害虫体形大小)∧I2(害虫危害部位)∧I3(症状和害虫图片)∧I4(生活习
αThenD(害虫名),以上为两个产生式规性)∈
则。以病害为例说明,I1(发育时期)包括发芽期、苗期、初花期、结果期,I2()包括根、茎、叶、花、果实、1的病虫害特征表,((d1,d2…,di)害,并给出各病虫害发生的CF和各自的防治措施(T)[7]。
3 基于产生式知识规则的模糊推理
设计
由于农业系统中的知识大部分是不精确的和不确定的(证据不确定),并且领域专家的知识和经验是不确定的(规则不确定),推理是利用事实(证据)和规则结合起来得出的结论,由于证据和黄瓜病虫害诊断专,所以我们用[1]。
本研究使病虫害诊断专家系统实现了基于产生式知识规则的模糊推理[8],其算法流程图如图1
。
图1 推理机算法流程
36农业系统科学与综合研究 第20卷
4 黄瓜病虫害诊断专家系统的其他知
识组织
411 知识库中对诊断结果验证的知识组织
系统对用户选择的症状进行推理得出结果后,
用户可以对诊断结果进行验证,以降低误诊率并提高诊断效率。对具体的某种病虫害,系统可以提取所有与该病虫害有关的症状,并配以对应图片加以验证,此知识放在病虫害症状的数据库中。412 知识库中多媒体的知识组织
过去农业专家系统存在的一个突出问题是可视化程度不高,本系统为了提高可视度,结合文字说明配以图片来帮助用户判断黄瓜发生的病虫害名称。由于病虫害中某个症状对应不同的病害,,有此症状,,可以对病虫害的具体信息进行查看,内容包括病虫害的时期、部位、防治方法、专家提示、图片和有关的声像文件(声音支持MP3、RM格式,图像支持ASF、ASX格式)等,和各个病虫害一一对应显示,以满足不同用户对专家系统的要求,有效合理地防治病虫害。413 知识库的维护
鉴于农业系统中病虫害的复杂性,为了提高黄瓜病虫害诊断专家系统的精度[9],系统设立了知识库的维护功能[10],以使用户在实践的基础上,丰富知识库的内容,突出病虫害诊断的地区性,提高专家系统的诊断水平。
菜病虫害诊断专家系统知识库,组织过程病虫害症状出现的偶然性和不明显性的问题。这样知识工程师建立病虫害诊断专家系统的知识库相对比较简单,并且通过该研究可以减少知识规则的数量,用此方法建立的黄瓜病虫害多媒体诊断专家系统的知识规则由原来的705条降到471条,这样提高了专家系统的诊断速度并且提高了诊断的准确度;由于多媒体知识的嵌入,提高了系统整体的可视度和使用的范围。参考文献:
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5 结语
该研究通过几个定义和推论,巧妙地解决了蔬(上接第32页)
立高效合理的种植业结构,逐步变粮经二元结构为
粮经饲三元结构;加强农业重点工程建设,突出抓种子工程和旱作节水农业工程;完善农村社会化服务体系,加快农业先进实用技术的普及推广,加快推进农业产业化进程,不断延长产业链,实现种植业的稳定健康发展。21世纪初山西省必须在稳定发展粮食生产的前提下,以畜牧业、林业为重点,积极稳妥地调整农业结构,才能使各业之间相互支持,互相依存,相得益彰,才能使其农业得以健
康、稳定的持续发展。参考文献:
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万方数据
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