智能化胡椒管理决策支持系统设计和实现

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Il-●海南大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所晕交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究：l：作所取得的成果。除文中已经注明引州的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做山重要贡献的个人平¨集体，均已在文中以明确方式标明。本卢明的法律结果由本人承担。论文作者签名：日期劲／D年多月缸日学位论文版权使用授权说明本人完全了解海南人学关于收集、保存、使HJ学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部I’J或机构送交论文的复印f，l：和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权海南人学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采HJ影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本人在导师指导下完成的论文成果，知识产权!九属海南人学。 lk●海南人学硕十学位论文摘要摘要农业信息化、数字化是2l世纪世界农业发展的必然趋势，是农业现代化的重要内容之一。加强农业信息系统化建设是推进农业信息化的基础性工作。农业专家系统经过几十年的发展，其理论和技术趋于成熟，功能增强，但由于农业生产过程及影响因子的复杂性，智能化设计较差，大部分农业专家系统实用性和普及性不强。本课题在农业部公益性资金项目“热带特色香辛饮料作物综合管理专家智能系统”支持下，在分析和研究目前各种农业专家系统的基础上，结合智能决策技术，设计智能化胡椒管理决策支持系统，对提高专家系统智能化程度和实用性进行了研究。本文分为五个部分，在引言部分介绍了本课题研究的背景和意义，分析了国内外研究的现状。在此基础上对项目进行需求分析，提出了本课题研究的内容及技术路线。第二部分主要描述了系统采用的体系结构，功能划分。详细设计了系统的功能模块、典型功能的业务流程和数据字典。功能模块的设计充分考虑到了系统的通用性和可扩展性。第三部分重点研究系统实现关键技术。胡椒产量预测通过模型预测技术，设计了基于单一预测模型的组合预测模型，实现产量预测精度的提高，并通过模型修正技术对模型不断修J下，保持预测模型的稳定性。模糊算法通过模糊状态下进行决策的数学理论，设计了适用于本系统的模糊决策方法，实现了隶属函数和模糊聚类矩阵在本系统中的应用，增强系统内部模块问的关联性和系统智能化程度。关键技术的研究使本系统的设计思路更为开阔。第四部分为系统的可视化设计。通过图文结合的方式展示系统主页、椒园管理、种植决策等主要界面。详细阐述产量预测、施肥决策等典型功能的控制及业务逻辑层和表现层的设计与实现。第五部分对全文进行总结。分析系统的优点和不足，提出智能化胡椒管理决策支持系统进一步研究与改进的内容。关键词：智能化，决策支持系统，代码重用，组合预测，模糊算法。-I． AbstractTheinformationizationanddigitizationofagriculturearetheinevitabletrendsintheworldagriculturedevelopmentof21stcentury,whichisallimportantcontentofthemodernizationofagriculture．Systematicconstructionofagriculturalinformationisthebasisforpromotingagriculturalinformationwork．Withthedevelopmentoftheexpertsystem，itstheoryandtechnologytendtobemature，butbecauseoftheimpactofagriculturalproductionprocess，thecomplexityoffactorsinvolvedinandthepoorintelligentdesign，mostagriculturalexpertsystemsdon’thavestrongpracticalityandwidepopularity．Thisthesis，fundedinministryofagriculturepublicwelfarefundproject，throughanalysisandresearchinthecurrentagronomistsystem’Sfoundationandwiththecombinationofintelligencedecisiontechnology,designsintellectualizationpeppermanagementdecisionsupportprogramandhasastudyontheimprovementofintellectualizationandthepracticabilityoftheexpertsystem．Thispaperwasdividedintofiveparts。PartIintroducedthebackgroundandthesignificanceofthisthesis，analyzedthecurrentinternationalanddomesticresearcIhabouttheManagementofPepperDecisionSupportSystem．Onthisbasis，ithadananalysisontheneedsoftheproject，andproposedthecontentanddirectionofthisthesis．PartIIfocusedonsystemstructureandfunctiondivision．Functionmodulesofthesystem，thetypicalfunctionsofbusinessprocessanddatadictionaryweredetaileddesigned．FTheversatilityandscalabilityareconsideredfullyinthedesignoffunctionalmodule．PartIIIfocusedonkeytechnologiesofsystemrealization．Thepredictionofpepperproductionofthroughthemodelforecastingtechnology,designedsingleforecastingmodelbasedonacombinationofsinglepredictionmodel，toachievetheimprovementoftheaccuracyinproductionpredictionandbyrevisingthemodelsconstantlythroughthemodelrevisiontechnology,maintainedthestabilityofforecastmodel．Fuzzyalgorithmwiththemathematicaltheoryfordecision．makinginthefuzzystate，designeddecision-makingmethodsuitableforthisfuzzysystem，realizedthemembershipfunctionandthefuzzyclusteringmatrixinthissystem’Sapplication，andstrengthenedsysteminternalmodulerelatednessandthesystemintellectualizationdegree．TheresearchofKeytechnologiescausedthissystem·Sdesignmentalitytobemoreopen．．n． ●海南人学硕十学何论文AbstractPartIVwasthevisualdesignofthesystem．Thoughgraphicdisplayofsystemhomepage，peppergardenmanagement，planterdecision-making，andSOon，ithasaelaborationonthedesignandrealizationofproductionforecast，Fertilizationandothertypicalfunctions．PartVsummarizeAtheadvantagesandshortcomingsofthissystem．ItputforwardthecontentoffurtherresearchandimprovementabouttheIntelligentPepperDecisionSupportSystem．Keywords：Intelligent，Decisionsupportsystem，Codereuse，Combinationofprediction，Fuzzyalgorithm． 海南人学硕+学何论文目录目录1．绪论．．．⋯⋯．⋯⋯．．．⋯．．⋯⋯⋯⋯．．．．．⋯．．．⋯11．1论文的研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．2国内外农业专家系统研究状况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．2．1目前农业专家系统的开发技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯21．2．2国外相关农业系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．2．3国内相关农业系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．3农业专家系统发展趋势⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．51．4系统的设计目标⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．61．5系统的研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯71．6研究思路和技术路线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1O1．6．1研究思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1O1．6．2技术路线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1O1．7小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1l2．智能化胡椒管理决策支持系统的设计．⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯．122．1系统的体系结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一122．2系统的功能设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．132．2．1功能划分⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．132．2．2详细功能设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．142．3数据字典设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一192．4系统运行环境及相关技术介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2l2．4．1系统运行环境⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2l2．4．2Java相关技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2l2．4．3JSP相关技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯222．4．4SQL语言和SQLServer数据库概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯222．4．5Eclipse与MyEclipse⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一242．5小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯243．系统实现关键技术⋯，⋯．．．⋯．．．⋯⋯．．．⋯⋯．．⋯⋯．．253．1产量预测与模型修正技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯253．1．1基本预测模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯253．1．2组合预测模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯273．1．3模型修J下⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯283．2模糊算法在智能决策中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯293．2．1模糊概率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯293．2．2隶属函数及其在本系统中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．313．2．3模糊聚类矩阵及其在本系统中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯343．3小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯374．智能化胡椒管理决策支持系统的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯38 海南人学硕十学何论文目录4．1系统主界面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．384．2椒园管理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯394．3种植决策⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯414．4产量预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯424．5施肥决策⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．444．6病害防治⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．464．7后台管理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．474．8／J、结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．485．总结与展望．⋯．．．．．．⋯．．．⋯⋯．．．．⋯．．⋯⋯．．⋯．．．49．5．1论文总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．495．2论文展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．49参考文献⋯⋯．⋯．．．．．⋯．⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯．．⋯⋯50硕士期间发表的论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．．⋯．．．．．．．．⋯．53后记⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．．54附录⋯．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯．．⋯．．55 海南人学硕十学位论文I绪论1．绪论1．1论文的研究背景胡椒，多年生常绿攀援藤本植物，系浅根性作物，蔓近圆形，呈褐色。胡椒可用作香料，可防腐，还可用作调味品；可入药，有镇静、温中散寒、下气、健胃、消炎、解毒等功能，主要用来治疗jxL寒感冒、腹部冷痛、呕吐、腹泻、食欲不振等症。我国胡椒每年总产量达3．5力．吨，为世界第六大胡椒生产国，海南省地处我国最南端，属热带海洋季风气候，阳光充足，雨量充沛，是我国最适宜种植胡椒的地区，胡椒产业是海南的优势特色产业。海南胡椒代表了中国胡椒，海南胡椒的发展决定了中国胡椒的发展趋势【l】。海南胡椒生产的发展，同时也解决了10万人的就业问题。从1998年至今，海南省胡椒产值每年都在4亿元以上，胡椒产业发展成为海南第二大热带作物产业。虽然海南胡椒产业经过几十年的探索，已经有了很大的发展，但在生产管理和产品加工等方面，整体水平不高，与世界主要胡椒种植国家马来西亚、印度尼西亚和巴西等国相比差距比较大，难以适应我国加入WTO后的新形势【2】。具体表现在：1、区域布局有待进一步优化；2、价格波动对胡椒生产的影响大；3、单产水平较低；4、产品质量没有保证。我国农业系统的研究伴随着计算机技术高速发展不断深入，数据库技术、知识表达技术、多媒体技术、网络技术等在农业系统设计中得到普遍应用。近年来，构建以虚拟技术为核心的虚拟作物专家系统、以数据挖掘技术为核心的专家系统和基于知识模型的作物智能决策支持系统成为农业专家系统的主要发展方向。其中，智能决策技术除强调与农业领域模型、常识型知识等结合外，将其它新技术融入农业专家系统，形成多种技术的综合系统是一个重要的发展方向。基于智能化的农业决策支持系统提高专家系统智能化程度和实用性，对农业系统在数据采集标准、采集方式和数据处理上进行了新的研究和探索pJ。目前，国内针对胡椒的专家系统多数是基于PAID开发平台进行开发，例如：2006年，智能化农业专家系统应用与推广项目在海南农业科技服务“110’’服务站推广应用PAID开发平台开发的胡椒栽培技术专家系统。利用PAID进行胡椒专家系统开发具有操作方便、界面友好等优势，但是PAID作为二次开发平台，系统的稳定性、可扩充性较差。因此，建立一个基于智能化的胡椒管理决策支持系统，实现胡椒种植区域一体化，提高胡椒产量和质量，保持价格平稳是迫切需要的。本系统在分析和研究目前各种农业专家系统的基础上，结合智能决策支持技术进行设计，对胡椒从种植到产收的全过程进行智能化管理，从而加快产业生产 海南人学硕十学位论文1绪论速度，提高胡椒质量，带来很好的经济效益和社会效益。1．2国内外农业专家系统研究状况农业信息化、数字化是21世纪世界农业发展的必然趋势，是农业现代化的重要内容之一，加强农业信息系统化建设是推进农业信息化的基础性工作。目前，以美国、日本等为代表的发达国家在数字农业领域己经取得了相当高的成就。农业信息(气象、土壤、森林、水利、市场等)采集、加工、处理、存储、积累和服务等已经实现了信息化、数字化和网络化，形成了多种服务平台以及多种网络(计算机网络、电视网络、电话通信网络、无线网络等)传输相互支持的格局，极大地支撑了数字农业的发展【4】。1．2．1目前农业专家系统的开发技术20世纪80年代初，农业专家系统主要采用一般的高级程序语言(如PASCAL，FORTRAN，C等)或人工智能语言(LISP，PROLOG等)开发。由于专家系统中各部分用了不同的语言，其链接和调试都比较繁琐，建立专家系统是很困难的【副。20世纪80年代末，研究人员根据专家系统知识库与推理机相分离的特点，把已有的专家系统中的知识条去掉，只保留外壳，这个外壳称为专家系统开发平台或专家系统外壳。利用这个外壳，领域专家只需将知识装入知识库，经调试修改，即可得到专家系统，这样的技术在国内应用也比较广泛。目前，国外一些辅助农业专家系统开发主要有CALEX、PALMS、GOSSYM／COMAX、MICCS、PCYield、GLA&NUTBAL、WHEATMAN等。CALEX开发平台是由加州大学戴维斯分校研制的，它开始是应用于棉花的生产管理【6。‘71，在加州的450个农场应用，称为CALEX／CoTTON。后又开发了CALEX／PEACHES，用于桃树园林管理。近年来，又建造了CALEX／RICE，用于水稻生产管理【8】，它可以通过因特网从气象台或其他来源的气象数据库中提取气象数据，通过加州的农药数据库检索数据，大大提高了农业专家系统的开发利用效率。美国农业部农业研究局作物模拟研究所于1985年研制的棉花管理专家系统COMAX-GOSSYM，是一个较完善的棉花生长模型，在设计过程中分析了影响棉花生长的各种因素，在植物方面有根、茎、叶、花蕾和棉桃等；在土壤方面有水文特征、肥力、养分的传输、阻抗、水分释放、容重等；在气象方面考虑了每同为基础的最高气温、最低气温、太阳辐射、降雨量等，海拔方面考虑了海拔高度、地势坡度等。COMAX能在农场内为棉花管理提供咨询，以确定灌溉、施肥、施用脱叶剂和棉桃开裂的最佳方案。在应用国外较成熟的开发平台同时，中国农业专家系统自主研制了农业专家系统平台，例如【9。’l】：哈尔滨工业大学的农业专家系统平台、吕民等人开发的ASCS农业专家咨询系统开发 海南人学硕十学位论文l绪论平台、周桂红等人研究的通用农业专家系统生成工具、国家农业信息化工程技术研究中心的PAID平台等。这些平台的共同特点是：(1)应用主流技术开发，符合信息技术发展趋势；(2)按照专家系统构造原理进行开发，遵循《农业专家系统开发技术规范》；(3)利用各种信息技术，如网络、地理信息系统、多媒体等。界面友好、功能丰富、可推广性和可移植性强。国家农业信息工程技术研究中心开发的PAID平台，网络版以管理系统为基础，对空间知识进行定性表示和空间推理，为用户开发具有功能强大的智能系统提供了强有力的平台支持。单机版适用于广大农村，特别是没有网络环境的条件。其基本知识和数据库的设计与网络相兼容，知识检测、推理功能强大、界面友好，适合基层农民的使用。1．2．2国外相关农业系统美国于20世纪70年代术期开始研究农业系统，最初用于农作物的病虫害诊断，如1978年美国伊利诺斯大学开发的大豆病虫害诊断专家系统，它是世界上应用最早的农业专家系统。随着研究的深入，美国农业系统不论在广度和深度方面，均有较大发展，1986年研制的COMAX／GOSSYM是美国最为成功的一个农业系统，由美国农业部和全国棉花委员会于1986年10月研制成功，用于向棉花种植者推荐棉田管理措施，并在密西西比河三角洲和南卡罗来纳海滨等棉产区开始应用。1988年在美国主要植棉州大面积推广该系统，获得了相当成功，标志着农业系统的研究开始进入实际应用阶段。同本是政府部门对农业系统较早重视的国家，这些年来已取得了不少成绩，出现了若干农业专家系统，主要有：东京大学的西红柿栽培管理专家咨询系统、培养液管理专家系统，千叶大学利用原MICCS工具开发了茄子等好几个作物的病害诊断专家系统、花卉栽培管理支持系统、庭院景观评价系统。近年来又将专家系统应用于蔬菜温室、牛奶生产等农业工业(或称为“植物工厂")中，取得了良好效果。近年来，农业系统利用模拟模型与其他技术相结合，建立具有决策模式功能的农业专家系统，例如：1996年MaartenGeypens等人把模拟模型系统引入了该农业系统，2004年JoelQ．Paz等人的基于WEB的大豆管理决策系统可以让用户评测一些地区的结果。1．2．3国内相关农业系统我国农业系统的研究起始于20世纪80年代初期，由于发展较晚，赶上信息 海南人学硕十学位论文l绪论技术和计算机技术的高速发展时期，因此我国的农业系统发展阶段划分不是很清晰，各种功能、各领域专家系统交错出现，1980年浙江大学与中国农科院蚕桑所合作，开始研究蚕育种专家系统，1983年中国科学院智能机械研究所和安徽农科院土肥所合作开发了砂浆黑土小麦施肥专家系统。近年来，我国农业专家系统的研究出现蓬勃的发展势头，研制出了大量的实用性和智能化程度较高的农业专家系统，先后推出5个具有较高水平的农业专家系统开发平台，开发了156个实用农业专家系统，涉及粮食、蔬菜、畜牧等不同领域。在果树生产管理方面有多媒体柑橘栽培专家系统、场山酥梨营养诊断与矫治模糊专家系统、果树专家系统、安全合理使用农药防治果树害虫专家系统等。目前的农业专家系统还被广泛应用到了花卉的标准化栽培、油料作物的生产、节水灌溉、水土保持、农业气象预测、杂草鉴别与防治、耕地适宜性评价，以及指导畜牧业生产和水产养殖等越来越广的农业领域。具体有：2004年，新疆生产建设兵团开发了基于WebGIS的棉田土壤肥力信息管理及施肥决策系统，基于知识模型的大豆生产管理专家系统研究【12】；南京农业大学研制的基于知识模型和生长模型的小麦管理决策支持系统【13】：国家农业信息化工程技术研究中心研制的基于知识模型的玉米栽培管理决策支持系统；2005年，南京农业大学研制的种植制度知识模型系统【14J；2006年，石河子大学研制了基于GPRS灌溉自动控制水分管理专家决策支持系统【bJ；南京农业大学研制了基于知识模型的网络化作物管理决策支持系绀№】；2007年，沈阳农业大学研制了东北同光温室番茄长季节栽培管理专家系统【l刀；南京农业大学研制了基于WebGIS和知识模型的精确农作决策支持系统。根据领域划分具体有：粮食作物方面柴萍等的农业专家系统在小麦栽培管理中的应用【l驯；米湘成等的水稻高产栽培专家决策系统【¨1；廖桂平等的基于WEB的油菜专家系统【2uJ；赵泽英等人基于GIS技术的适宜贵州玉米生产的喀斯特山区的玉米栽培系统；施翔等的水稻测土施肥专家系统等被广泛应用于农业生产。经济作物方面有郑曙峰的多平台棉花栽培专家系统：周炼清等人的基于WebGIS的农业园区水稻施肥推荐系统；邱建军等的基于模拟模型的棉花生产管理系统等。蔬菜方面有涂运华等的实用番茄栽培管理专家系统【2I】；王庆成等的日光温室黄瓜栽培管理专家系统[22】；李佐华等的温室番茄病虫害、缺素诊断与防治系统【23】等。果树生产管理有何离庆等的多媒体柑橘栽培专家系统【24】；裴国新等的Web网站上果树专家系统【251等。这些农业系统的开发，一定程度上促进了农业科技成果的转化，为发展高产、优质、高效农业做出了积极的贡献。其中，柑橘栽培专家系统是应用比较成功的典型，结合3G的普及，农民可以随时用手机咨询柑橘种植、施肥、病虫害等知识，并通过即时工具和专家交流，像把“农业专家"请到自己家里一样，这样可代替专家长期蹲点于农村，是解决 海南大学硕+学位论文l绪论农村技术力量缺乏问题的有效途径。1．3农业专家系统发展趋势虽然农业系统经过几十年的发展，其理论和技术不断更新，功能增强，但由于农业生产过程及影响因子的复杂性，大部分专家系统因智能化设计较弱，实用性和普及性较差。现今的农业专家系统主要存在如下问题：第一，数据的采集不准确，很难将多点的实验数据进行综合应用；第二，农业生产周期较长，构建专家系统数据积累时间较长；第三，影响因素复杂，数据采集具有一定偶然性，很难解释各因素的影响机理和确定其数量关系。目前，全世界重视以计算机技术和通信技术为核心的新技术对农业持续发展的作用，通过知识工程的技术手段获取农业专家系统设计相关知识，构造专家系统，再辅以3S、智能决策等技术，使其产生巨大生产效益。因此，专家系统的深入开发将会继续成为研究热门，参考目前国内外的研究现状，总结出农业专家系统有以下发展趋势【26之71：(1)农业标准数据库和数据仓库技术将数据仓库技术应用到数据的存储、加工和处理中，用于解决针对农业生产实践中的数据繁多，数据的规范化管理技术相对落后的问题，有效利用这些数据，并使之成为知识获取来源的有效途径。(2)农业知识的自动获取技术近年来，依托数据挖掘技术，从农业数据仓库中挖掘有用数据，对数据进行动态智能化完善，已成为农业智能知识工程中的重要研究课题。(3)农业知识的表示方法多样性的知识表示方法在农业领域不断发展，复合化的知识表示方法将是今后研究的重点。(4)搜索方法和推理技术专家系统求解过程中采用模糊理论或模糊神经网络是目前研究的热点之一。(5)智能决策等技术近年来，智能决策等技术除强调与农业领域模型、常识型知识等结合外，将其它新技术融入农业专家系统，形成多技术的综合系统是一个重要的发展方向。智能决策支持系统(IDSS)是传统决策支持系统(DSS)和人工智能(AI)及专家系统(ES)相结合形成的产物，它发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又同时发挥了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，尽可能做到定性分析和定量分析的有机结合，扩大解决问题的范围，提高解决问题的能力【23。301。本次论文研究就是以决策支持系统为方向，对胡椒整个生 海南人学硕十学11：7：论文l绪论产过程进行全面智能化管理。虽然智能决策支持系统的研究取得了巨大的进步，但是由于技术的原因，对于多数智能决策支持系统的应用来说，还有许多问题有待解决，如：(1)脆弱性和知识获取困难。知识获取途径虽多，但获取有价值、真实性高的数据比较困难；(2)封闭性，知识维护及知识更新难。系统一旦设计完成，再向系统内增加资源比较困难，因为各个模块之间的联系比较紧密，稍加变动就会影响整个系统；(3)决策过程的智能辅助程度较低。因为传统的专家系统采用的固定模式化的推理方式，无法按照描述性方式对决策过程提供智能支持；(4)灵活性和适应性差，传统智能决策支持系统各部件提供智能支持时，其学习行为大多是静态的、被动的，如果不是人为去改动系统的配置，很难对已有智能系统进行改进，系统不是按照实际环境需求制定动态的学习策略，缺乏主动学习机制。上述四点也是智能决策支持系统应用在农业中出现的问题，上述问题不能得到很好的解决，农业系统的智能化程度将会大大降低。因此，对于如何完善智能决策支持系统在农业中的应用是本次系统设计重点考虑雕Jf．1题【3‘。321。1．4系统的设计目标本系统设计基于“热带特色香辛饮料作物综合管理专家智能系统”项目背景，解决热带特色香辛饮料作物的优良种质筛选、养分综合管理、高效栽培模式、病虫害安全高效防控等关键技术难题，构建热带特色香辛饮料作物高产高效栽培、病虫害安全高效防控和施肥管理三大产业技术体系。通过技术集成与示范推广，实现热带香辛饮料作物科技创新能力提升和产业技术升级，促进产业可持续发展。2009年12月6同至9同相关课题单位到海南省110指挥中心、定安县定城服务站、博鳌服务站、南药服务站、南繁研究院、南红农场进行了需求调研，在调研的过程中对课题相关知识进行了解，对建立一个怎样的农业系统等重点问题听取农户、地方农业服务站工作人员及各方农业专家的意见。目前，海南智能农业专家系统建设还需解决的问题：1、相关作物知识采集信息数据量少，记录的数据准确性差，容易遗漏某些重要数据并且数据利用价值不高。2、现有农业系统智能化程度低，对决策支持力度不够。PAID使农业系统设计简单方便，但弊端也很明显，系统设计模式单一，并且基于平台的二次开发容易使服务器在查询过程中因各种原因无法正常运作。 海南人学硕+学位论文l绪论3、信息交流手段有待增加。尤其是因为农民对电脑知识普及较少，在实际使用中可能由于信息获取手段单一，解决不了实际问题。1．5系统的研究内容本系统研究内容的体现在椒园管理、种植决策、施肥决策、病害防治、产量预测和后台管理六大模块，如图1-1所示，对胡椒从前期建园到采收整个种植过程进行系统化、智能化的决策管理。智能化胡椒管理决策支持系统：鼍馍能计剜＼⋯⋯⋯⋯：／u一意图1-1系统设计模块图(1)椒园管理模块：本模块实现对胡椒种植前期相关问题的决策，通过模块设计可以指导农民科学选择园地、规划园地及开垦园地。本模块包括胡椒地选择决策、胡椒园地规划决策、胡椒园开垦决策、椒园管理费用决策、建园模式决策、中小椒园管理决策。其中胡椒地选择可以根据胡椒气象条件适宜度决策、胡椒土壤条件适宜度决策和胡椒海拔高度适宜度决策。每一种决策都有自己的规则集，不同的规贝0产生不同的决策结果，最终通过整体的评估指导农民进行胡椒产地的选择。胡椒开垦决策由开垦时间决策、修建梯F只决策等组成，这一模块规则相对简单，可以考虑应用综合查询的方法，查一个方面带出全面的胡椒开垦相关数据知识。胡椒园种植过程中管理对胡椒整形、修剪、绑蔓等重要过程进行决策，每一种决策方法都有自己的规则集，但就某个条件来说可能适用与不同的规则集。例如，胡椒整形决策、修剪决策、绑蔓决策中都要对胡椒状况这一决策条件进行选择以便产生相应规则，在此可以应用智能化管理，用某一项的决策规则来激活其他项的决策，使决策过程智能化。(2)种植决策模块：本模块实现对胡椒种植过程中相关技术问题的决策，通过模块设计可对胡椒种植过程科学决策管理，优化种植技术【”】。本模块包括誊蒙爹念参念藿佤 海南人学硕+学位论文1绪论胡椒栽植、胡椒繁殖、胡椒定植。胡椒栽植可以根据自然条件依存度、生产方式依存度、投资能力依存度进行决策，多种依存度之间决策条件存在互用的情况，这样有利于决策数据的准确度，以及互相的调用。例如，对胡椒栽植按自然条件依存度进行决策后可以设置提示是否进入与之相近的按生产方式依存度决策和按投资能力依存度决策界面，同时可以根据以往用户对决策的流程进行记录(矩阵存储)显示出当农民进行完自然条件依存度决策后下一步所关心的问题。胡椒繁殖、胡椒定植与胡椒栽植相似，其中有单一属性实现规则匹配的情况，因此可以用规则引擎一步步实现所有规则的导出。(3)施肥决策模块：本模块根据胡椒不同生长期所需各种微量元素、土壤类型分布以及天气状况等，对胡椒种植期I、日J所需要的各种肥料施肥量，施肥问歇期等做出决策，对于N、P、Ka等的施用量可以结合模型对肥料的优化分配进行决策【3伯引。施肥决策具体分类为幼龄胡椒施肥和结果胡椒施肥两个阶段，每个阶段又有对水肥施用、有机肥施用和磷肥施用的决策，进行决策后可以通过施肥计算模型计算所需要的某种肥料的施用量。因此，模块中既能对施肥需求的判断又能随之智能产生相应施肥量的数值，同时在施肥计算模型中应用到了模块之间数据的调用，产量预测的数值是施肥计算模型当中第二个决策因素，模块之间有了互动性。(4)病害防治模块：本模块实现病虫害的前期预防、专家诊断、病害救治，对胡椒种植过程中所能出现病害进行全面防治，做到病虫害发生的若干可能条件的预报以及防范的同时，建立对已经发生的病虫害的诊断与救治系统【3¨¨。具体分为两个部分，第一部分是对某种病害的判定，并给出可信度，在本次设计中结合专家所给知识，设计了瘟病预测预报、细菌性叶斑病预测预报、花叶病预测预报、线虫病预测预报、介壳虫病预测预报、蚜虫病预测预报这六种胡椒常见病害的预测，此模块设计时主要对每种病害的影响因素要做详细分析。例如，胡椒瘟病的预测预报中，通过文献资料和前期调研，可以得出胡椒品种、栽培环境、当地气候、土壤质地、栽培管理条件五个影响因素。每个决策因素中可设置多个属性值，胡椒品种可以选择大叶种和小叶种，栽培环境可以选择土壤带菌或有病株和无带菌或无病株，当地气候中可以选择当年有台风，8—10月或9—11月雨量超过1000mm和当年无台风，8—10月或9—11月雨量不超过1000mm，土壤质地可以选择土质粘重和砂壤土或砂土，栽培管理条件可以选择排水系统良好且椒头培土，设有防护林带和排水系统失常，没有给椒头培土，没有种防护林。通过决策因素和各因素的属性，可以得到胡椒瘟病的预测预报规则集数量：N=aI×a2×口3⋯⋯×a^ 海南人学硕+学位论文1绪论其中N为某种决策规则集数量，吻为第i种影响因素的属性值个数。因此，根据胡椒瘟病的预测预报五种影响因素，每种影响因素各有两种选择属性，可以算出规则集数量为32个。第二部分是对胡椒的病虫害的整体诊断。利用不同决策因素的组合，以及决策因素中属性值的不同，可以决策出胡椒的不同病害。这种决策方法可以考虑应用在两种情况中，一种是对某些病害统计不完全时，如果做成单一病害预测对系统的性能有影响，资源浪费，一种是当病害影响因素相互重叠时，可以把这些病害的决策一起进行，也是对性能的一种提升。本次设计利用18条规则通过确定胡椒疑似发病部位，以及在该部位最为明显的三个症状来决定病种，通过专家经验给出三种症状组合后得该种病的可信度，也可以考虑在系统成熟应用后用模糊矩阵中模糊统计的方法来对可信度建模，这样通过使用者的关注度和专家的经验相结合的方式产生的可信度数值更具说服力。(5)产量预测模块：本模块主要实现胡椒在该年若干种植因素下亩产量以及未来胡椒的价格走势预测，以此为依据决定今年在胡椒种植上的最佳投资量。此模块的设计依据现今国内农业系统的产量预测模块为出发点，在研究过程中发现产量预测及其相关模块可开发性高。因此尝试国内现有B／S系统中未出现的一些思路，预测可以应用单一模型进行预测，也可以进行产量的组合预测，并通过结果比较出组合预测更具可行度【421。加入模型修J下技术，当真实数据注入模型后，根据数据所占权重对原有模型进行调整，使模型精度提高，这样的产量预测结果才能更好的应对施肥模型对施肥量的预测。这种思路还可以应用到价格预测，货源预测等等模块。(6)后台管理模块：本模块在知识库、数据库、模型库不断完善的前提下，研究库间和模块间的相关性，通过相关知识的联系实现模块内部和各模块之间的关联应用，使系统更加灵活。智能决策支持系统对各库的要求比传统农业专家系统更高，在数据库的数据简洁易查询的同时，规范化、统一化是提出的新要求，管理系统知识面比较广，数据库承载的数据比较杂，如果不能做到统一规范管理，系统很可能达不到灵活跨库检索的能力，同时规则库中规则要保证完整，完整是规则引擎灵活运用的基础。在知识库获取和模型库构建过程中，需要气象单位提供雨量、湿度、温度等数据，土地管理单位提供各地区的土壤含量分布情况以及土质、地形等数据，农业研究基地提供品种优劣以及在各地的分布情况、病虫害的流行情况等数据。胡椒系统的智能关联性有模块内部和模块之间两种实现方法：模块内部：椒园管理、种植决策等模块内部，可以进行决策关联度的设计，当本次决策结果产生后，下次决策可以利用两种方法确定与前一组决策的相关性，根据专家经验设计本次决策与其他决策的相关度和通过以往决策流程矩阵数 海南人学硕十学位论文1绪论据库的记录产生相关性数据，应用模糊算法中的模糊统计理论算法设置相关度。此种设计可以让使用者在使用过程中了解最合适的决策流程和其他使用者最常用的决策流程。模块之间：产量预测模块中进行产量组合预测后，数据会自动进行保存，并把这个产量预测结果应用到施肥模块中的各施肥模型中，预测产量这一因素加入到施肥模型中，这对施肥量的预测精度能提高很多。随着模型的不断修正，产量预测精度能大幅提高，因而对施肥量有更好的掌控。1．6研究思路和技术路线1．6．1研究思路首先，根据系统需求确定所要研究的智能化胡椒管理决策支持系统的内容，寻找与胡椒种植、栽培等技术相关的环境因子。基于作物生理学、生态学以及计算机科学等多学科的理论为基础，在广泛收集和分析胡椒相关专家知识和经验的基础上，利用现有资料与实验数据的结合，采用系统分析原理与方法，总结出胡椒管理中所需知识模型。其次，在胡椒管理系统中大部分的知识无法用数学模型量化表示，应用知识规则建立知识库进行表示。对于部分可以量化知识，应用模型来量化表示，通过历史数据和专家经验，优化模型。此步骤中重点研究如何使知识库中不同规则集之间和模型库中各模型之间产生联系，具备相关性。第三，整理前两步所积累知识，对知识进行归类，确定B／S版智能化胡椒管理决策支持系统框架。每个模块所应包含知识点的确定和模块问如何设计相关性的确定是此步骤的重要工作。最后，按照软件工程的设计思想，利用Java技术和JSP技术，开发B／S版本的“智能化胡椒管理决策支持系统”。1．6．2技术路线典型的农业决策支持系统主要由知识库、数据库、模型库、推理机、后台管理、用户界面等部分组成。其中，知识库、推理机和模型库是农业决策支持系统最核心部分，这是任何一个农业决策支持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系统质量，模型库中模型的准确性对应着农业系统的可信度，推理机是农业系统的运行动力。本次系统设计与其他农业系统有所不同，对以往农业系统中已经比较成熟的技术模块不做过多设计，而就智能化的决策管理进行重点研究。 海南人学硕十学位论文1绪论本系统对胡椒管理每个模块都有规则集的设计，因此规则集较多较杂，如果用以往的规则匹配技术进行决策，会出现规则不匹配、规则匹配不完全等情况。VisualRules是一个基于规则引擎实现的可视化定制业务逻辑的商业规则管理系统，同时又具有快速开发Java软件项目的功能。因此，本系统采用规则引擎中著名的Rete模式匹配算法为基础应用对规则集进行处理。规则集完整的同时可以使不同规则集产生联系，使系统更加智能化。应用智能决策支持系统的构造原理及理论方法，分析当前计算机技术在农业专家系统中的应用情况，探讨构建农业智能决策支持系统的理论与实现技术，采用符合J2EE标准的Struts框架技术、SqlServer数据库与网络技术，构建网络化、构件化、层次化、智能化的胡椒优化管理决策支持系统，试图在理论方法与实现技术上针对已有农业专家管理系统的不足之处加以改进。1．7小结第一部分主要描述了本课题的研究背景以及国内外农业系统的发展状况，对本次设计的目标、研究内容、研究思路和技术路线作了详细的阐述。 海南人学硕+学位论文2智能化胡椒管理决策支持系统的没计2．智能化胡椒管理决策支持系统的设计2．1系统的体系结构根据课题需求分析，对于本次智能化胡椒管理决策支持系统的设计强调以下四个特性：1．胡椒系统界面设计的易用性海南农村计算机普及率10％左右，网络覆盖率不足10％，村一级服务点计算机目前也未达到全面覆盖，因此农民兄弟对计算机应用能力有限。这就要求农业系统设计尽量“傻瓜化’’，让每个农民即学即用，能实时反应胡椒种植过程中出现的问题并得到解答。2．知识获取和表示的多样性农业系统的设计，需要大量农业知识及对应系统设计作物的相关知识。在知识获取的过程中，可以通过农民在实际生产中的真实数据，农机服务站等地方性农业专家的数据，以及农业相关研究机构的专家的经验整理出相关知识。知识的表示同样需要多样性，规则查询、模型计算等多种方式进行系统决策管理。3．系统设计的智能全面性基于B／S的农业专家系统访问量较大，要求在系统设计时应该考虑功能强大的同时，保持系统流畅运行。传统系统完全倚仗数据库进行信息的存储，在进行前台查询、后来录入等操作时因数据量的不断增加导致数据库反应时间较长。本次设计应用规则引擎等技术使数据的加载进驻内存的方式，以内存的消耗换取数据调取速度，该技术以往应用于商业规则引擎，本次设计适用于农业系统当中，数据库和规则引擎的相结合能够优化资源，同时辅以多种沟通方式，使数据分流，减小网站流量负载。4．系统内容的高相关性以往农业专家系统数据量很大，规则集很多，但模块之问的联系不多，本次设计突出解决相关性问题。农民的咨询不再就题论题，而是“举一反三”，进行系统操作的过程中，利用模糊算法设计连续性查询功能，不仅仅解决当前问题，还能通过相关性设计找寻关联度高的问题，保证系统的高效性。因此，该系统具备的性能有：1)良好的交互性，工作内容中有相当大的部分是人机交流，这就要求系统的交互性要强。2)较好的可扩展性，工作的内容和形式具有多变性，要求系统具有良好的可扩展性。3)良好的可维护性，系统投入使用后，主要是由管理员承担系统维护的工作，维护人员不定期变动，这就要求系统的可维护性强。4)具有良好的安全性，系统投入使用后数据安全是十分重要的， 海南人学硕+学位论文因此系统要有很好的安全性。5)实用性，考虑到用户的计算机实际水平，系统要操作方便、简单实用完全“傻瓜式”。基于以上五点，采用J2EE编程环境，并相应采用专为J2EE定制的基于MVC模式的Struts框架，如图2-1所示图2-1系统结构图2．2系统的功能设计2．2．1功能划分根据系统需求，设计功能模块，如表2-1所示。表2-1系统功能表功能分类实现描述本功能士要是对二级使朋人员的授权，通过授权使每一等级使川人员具有不同的权限，不同的权限将会看剑不同的操作界面和操作菜授权管理单。普通权限只可以进行基本壳询I：作，后台权限可以管理信息的增、删、卉、改，高级权限处具备上述两种权限的功能外，还具有对数据模型等高级功能的操作。本功能提供上作人员在线留言；提供使用者对信息的发布、删除、信息发布管理修改以及对主界面热点新闻、相关技术等动态模块的操作。本功能提供对账号的管理，包括增、删、改，其中，高级权限的账户管理账户可以对其他两个权限的账户就行管理，低权限账户只能对自己的密码进行修改。在基于B／S模式的管理系统首页，可以查看后台发布剑的新闻、信息展示技术等动态模块，并且可以通过站内搜索引擎对站内数据库进行搜索平台管理查询，主界面还设置了地图查询功能，通过地图可以连接到地方服务 海南人学硕十学位论文2智能化酬椒管理决策支持系统的设计点网站，也可以查看胡椒终止服务区的详细信息。本功能实现对系统数据的加密处理，采用MD5算法，本功能设系统加密管理计是为以后系统应用到实际中准备，考虑到数据价值，所以在此应用加密处理防止外米侵入。本功能除实现对模型的增、删、改的处理外，还有对模型的修止模型管理等功能，这在胡椒系统中是首次使用。模糊算法是系统开发戍川最多的算法，每一个决策模块都会应川算法管理到模糊矩阵算法米表达各种决策之间的相关度，决策结果的可靠性。本功能是对前台显示信息的整体管理，为了系统应用的方便，除后台管理了具备信息发布的功能，还可以把规则库、模型库和算法库等都做入后台管理界面，这样方便高级用户的管理。规则集是本次系统开发分量较重的一部分，规则的采集、整理和应用整个流程严格把关，采集有用的数据，对数据分类，整理分类数规则管理据使其成为适合规则引擎的规则集，最后将整理好的数据纳入知识库的规则集中应HJ与系统开发。2．2．2详细功能设计(一)、授权管理功能授权管理是本系统的一个核心模块也是本系统的一个重要的技术特点，基于权限的用户使用机制，该系统实现对用户的增加、删除和修改，如图2-2所示。图2-2授权管理图-14- 海南人学硕十学位论文2智能化占月椒管理决策支持系统的设计说明：1．在系统登陆入口处，管理人员通过自己的帐号和密码进行登录，如果帐号和密码不匹配系统将提醒错误。可以通过系统超级管理员或该管理人员的上级管理人员从新申请或查询获得密码。目的是为了保护系统的安全性以及数据的统一性。用户帐号和密码以及用户权限属性保存在表user—info。2．在进行删除，增加，修改时要注意系统的提示。是否确认进行这些操作。3．注意管理员逐级进行操作，一般情况下每个上级只管理自己的下一级的成员。对于给下级工作人员的授权要求上一级管理人员牢记下级管理人员或某些用户的权限级别。(二)、规则管理功能基于规则集的知识库，是自{『期所掌握材料中内容最多的部分。该模块的设计首先理解规则知识的表示原理，掌握模糊推理的数据关系，然后根据材料内容设计不同的规则集。(1)规则知识表示法表示的数据关系，如图2-3所示。图2-3产生式规则表示数据表ER图产生式规则表，是根据各知识决策的前提因素不同，分别建立各个前提条件字段，每几个条件满足时，匹配相应的结论知识。如胡椒地选择知识板块中的气象条件适宜度决策，前提条件有：年平均气温>24。C、年降雨量>1800mm、年平均风速<=3米／秒。则数据表中匹配相应的专家知识，雨量大，园地四周要挖排水沟，丘陵坡顶挖天沟。用户在输入前提条件的情况下，便可方便，准备地找到对应的专家知识。(2)模糊推理知识表示中的数据关系，如图2—4所示。 海南人学硕十学位论文2智能化明椒管理决策支持系统的设计图2-4模糊推理中数据存储ER图条件表：模糊推理的设计适用于整个决策支持系统规则设计中，如病虫害诊断，此处的条件主体所表示的是胡椒出现病症的部位，条件属性值表示的是该部位出现的症状。如老叶就是条件主体，在老叶部位产生的三个症状就是条件属性值，所属规则号所表示的是该条件下应匹配规则表中的哪一条规则。当然实际应用中同时觉察出病株出现三种病状可能性较小，大部分的决策都是当病株出现一种症状时，应用病虫害诊断进行模糊决策，对于某种症状可能都多种发病可能，利用匹配的原则决策出可能的胡椒病害名，并导出其导致其发病的其他症状以便确认胡椒病种。当然，对于胡椒研究已经比较成熟的模块，可以直接应用存在与否的判断，系统给出条件表，使用者选择每个条件中的属性值，这种选择的方法使决策条件产生唯一性，自然会产生唯一的决策结果。事实表：事实表中的取值即为条件表中各部位可能出现的症状，可信度是以历史数据和专家经验为基础，通过计算得出该症状的概率，再由此概率通过模糊算法计算可信息度得出。规则表：该项表示的是根据条件表中所属规则号，诊断在某前提条件存在的情况下，匹配哪些规则。上述是对某规则集内部决策关系的描述，对于规则集之间的联系是本次设计所考虑的重点，规则集之间的关系在以往的规则系统中因为难以把握其关联性而被人忽略。通过本次设计过程中关于规则引擎和胡椒相关论文的学习，如果对胡椒系统中规则集分类明确，就可以对规则集之间的相关性应用模糊矩阵算法实现。(三)、信息管理功能 海南人学硕十学位论文2智能化占月椒管理决策支持系统的设计图2-5信息管理功能图说明：本功能是系统的核心功能设计，是信息库管理、模型库管理、知识库管理等功能模块的统称，如图2-5所示。从流程图上可以看到三级管理人员入口，每一级别的管理员在该模块中拥有不同的权限，为保证数字的准确性，考虑到各镇级别管理员计算机水平的差异性引起的录入信息的人为性误差，本系统加入了审核步骤，对每一个录入、修改的数据都要通过审核以后才能保存到数据库，该步骤看似繁琐，而实质上是保证录入的速度与准确性。(四)、模型管理功能本次设计中应用了胡椒施肥模型，产量单一预测以及组合预测模型，并算法实现模型的修正。在以往农业系统设计中，因为在此领域研究的不断深入，其相关模型的精度越来越高，但模型之间的联系却很少。如在胡椒种植过程中，胡椒单株产量与单株施肥量之间存在着必然联系，但以往设计中产量和施肥量的预测 海南人学硕+学位论文2智能化胡椒管理决策支持系统的设计都是应用各自的预测参数进行预测，这样的精度显然是不高的，因为单株施肥量的大小影响着胡椒的最终产量，而对产量的预测又能优化施肥量的决策。如图2—6所示，实现胡椒施肥模型与胡椒产量预测模型之间的联系。图2-6模型管理功能图说明：图中举例说明了产量预测与单一施肥量预测之间的联系，选择任意产量单一预测模型，输入模型属性值计算产量预测值，产量预测又是胡椒施肥模型的一个属性，而产量预测值是施肥模型中此属性的值。反之，施肥量的预测结果也是决定产量预测结果的属性。随着进一步的研究，可以通过农业试验，调研等方式得到更多的具有联系性的模型组，这种模型的使用能使农业系统的设计更科学合理。．18- 海南人学硕十学位论文2智能化胡椒管理决策支持系统的设计图2-7组合预测功能图说明：组合预测的结果可以反向推理修正模型技术，这种方法通过组合高精度的预测可以对单一预测模型起到很好的修J下作用。每一次的真实统计结果的输入是对预测模型进行科学修J下的最好方法。2．3数据字典设计数据字典描述每个数据对象和处理，因涉及到多张表，这罩只列出部分表供参考，所有表信息见附录l。表2-2建园管理表表名Juecejianyuan中文名建园管理表主键id关联通过建|元I管理表进行建同决策编号字段名中文名数据类型空默认值说明或含义01id编号VARCHAR(20)N编号02tinl投资能力VARCHAR(100)N决策属性03dxcls地形地势VARCHAR(100)N决策属性，04Juecel决策一苗术VARCHAR(100)Y决策结果04Juece2决策一开穴VARCHAR(100)Y决策结果05Juece3决策一立柱VARCHAR(100)Y决策结果06Juece4决策一开荒VARCHAR(100)Y决策结果07Juece5决策一防护林VARCHAR(100)Y决策结果 海南人学硕+学位论文2智能化胡椒管理决策支持系统的设计08Juece6决策一药管VARCHAR(100)Y决策结果说明：该表用来进行胡椒建园决策，决策前提条件2个，条件组合后决策结果属性有6个。其部分数据如图2-8。不充足一艘充足山地j|步荒地平地山地i步氘地平地山地沙氘地苗末：●苗立值．开穴：6008×600立桂：20-25米开荒：沟埂梯田碍防风#：末席重、为首：人工陈簟、控■、捡土戚先抚：苗术：簟苗仲檀·开穴：60明×6∞立柱：1．H2米开荒：两颦一耙防风林：末麻置药苗：人工除蔓．拴土，光抚松控舅苗末：簟苗立檀、开穴：Tool×?oo立桂：22-25米开荒：两聱一耙防风林：末席置．药首：人工或药控苗末：簟苗种植、开穴：∞明x6叩立拄：I8--'22开荒：沟便梯田霹防风林：术席董、药管：人工除蕈．捡土，光抚拴控舅苗末：●末种植并穴：60明×咖立}主：I8-22米开荒：两翟一耙防风林：末廨置、茹苗：人工际苴控萌戒药控苗末：农菡定檀·开穴：700t×700立拄：2．5-27米开荒：两颦两耙防风林：末肝置药管：人工控萌或药控苗末：疆荟定檀，并穴：∞明×6∞立{主：22-2T米开荒：等高梯田防风林：木群重、药管：人工控俏或为控苗末：衷苗立檀，开穴：∞x600立拄：l8-'2．眯开氘：两颦一把髓风林：末席置、为首：人工控麓和药控图2-8建园管理表数据表2-3园地规划表表名Juecejmandiguihua中文名圃地规划主键id关联通过同地规划表进行同地建设前决策编号字段名中文名数据类型空默认值说明或含义01id编号VARCHAR(20)N编号02]ymj椒剜面积VARCHAR(100)N决策属性03jyxz椒尉形状VARCHAR(100)N决策属性04]yzs建吲走势VARCHAR(100)N决策属性04flll是否有防护林VARCHAR(100)N决策属性05psg是否有排水沟VARCHAR(100)N决策属性06Juece决策结果VARCHAR(100)Y决策结果说明：该表用来进行园地建设前决策，与前一表比较，该表Ij{『提条件5个，决策结果1个，可见条件与结果设计的灵活性。其部分数据如下图2-9所示。．20- 海南人学硕+学位论文2智能化胡椒管理决策支持系统的设计r：一—：⋯T?⋯～1—?⋯一一T=?⋯f⋯r_⋯⋯⋯--4．一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯I小于3宙长方，l}东西走向有无劓：应营造髓护林．以末麻董树为好．1小于3亩长方形东西走冉无有剐：应营造髓护林．1小于3宙长方形东西走舟无剐：应控制排水沟，沟深最好大于eol米．锻圃四腑谴防护林．它怕I小于3亩长方形苴’宕走lal有劓：苗期注意椒头死复盏I小于3亩长方形茸它_走一育无剐：应排水沟，苗贿注意傲头死蔓■．I小于3亩长方形苴它走向无有刖：应营造防护林I小于3亩长方形苴它走阿无剐：应挖排水沟．曹造防护林J小于3童正方形东西走冉有育刚：是比较理想的胡傲圈．I小于3宙正方形东西走一有无删：应挖摊水沟l小于3宙正方形东西走一无有则：应营洼髓护林14,-1：3-曾芷方形东西走向无剐：应}宅排水沟I小于3宙正方形苴它走冉有削：种植窖度可小兰I小于3亩正方形真它走舟育无则：应挖排水沟l小于3宙正方形茸它走冉无有劓：应蕾J盎防护林l小于3亩正方形茸它走向无剐：应挖排水沟．蕾谴防护林13亩至5亩长方形东西走向有育则：是鞍理想的胡懒圈13亩至5宙长方形东西走向有无剐：耽在馓圈四周奢造防护林13亩至s亩长方形东西走冉无霄剐：应营造防护林3宙至5宙长方形东西走一无则：应范排班沟，四周蕾谴防护林．13亩至5亩长方形茸它走向育有则：注意苗期做头死复盖13亩至5宙长方形苴它走冉有无刖：应挖排水沟13亩至5亩长方形茸它走自无有剐：应营造防护林13亩至5宙长方形茸它走冉无删：应挖排水沟，奢渣防护林．13宙至5宙正方形求西走冉有劓：是较理j皂的胡傲曰13宙至5宙正方形幕西走冉有无剐：应挖摊水沟13亩至5宙正方形苯西走冉无有剐：应营造防护林13亩至5亩正方形东西走向无刖：应挖搏水沟，奢造防护林13亩至s亩正方形苴它走冉育有划：应注意苗贿傲头死复量13亩至5宙正方形苴它走向有无删：应挖捧水沟13亩至5宙正方形茸它走向无有则：应营)盒防护林13亩至S宙正方形苴它走冉无刖：应挖捧水沟，奢i毒防护林l大干5亩长方形东西走冉有刘：应注意椒园面积不苴太大，它喜欢雨■、酣■风的生长环境l大于5亩长方形东西走向有无剐：应挖捧水沟I丈于5宙长方形东西走向无有捌：应营造防护林l大于5宙长方，l}东西走向无捌：应挖捧水沟，蕾遣防护林I大于5亩长方形苴它走向有劓：应i主意苗期锻头咒复量．1丈于5宙长方形苴它走冉有无llJ：应挖排水沟l大于s亩长方形苴’已走冉无有刖：应营】耋防护林I大于5官长方形苴它走冉无剐：应营造髓护林．傲圈四周挖捧水沟图2-9园地规划表数据2．4系统运行环境及相关技术介绍2．4．1系统运行环境运行平台JVM操作系统WindowsXP代码实现JAVA构架struts1．1WEB容器tomcat5．5．17集成环境Eclipse+MyEclipse数据库SqlServer2．4．2Java相关技术Java，是由SunMicrosystems公司于1995年5月推出的Java程序设计语言和Java平台的总称【43】。Java语言是进行Internet程序设计和面向对象的理．2l- 海南人学硕十学位论文2智能化胡椒管理决策支持系统的设计想语言，是目前少数应用最广泛、影响力最大、前景最好的程序语言之一。Java被广泛接受并推动了Web的迅速发展，常用的浏览器现在均支持Javaapplet。Java具有简单、面向对象、分布式、健壮、体系结构中立、可移植、解释执行、高性能、多线程、动态性等优良特性。Java语言的优良特性使得Java应用具有无比的健壮性和可靠性，这也减少了应用系统的维护费用。Java对对象技术的全面支持和Java平台内嵌的API能缩短应用系统的开发时间并降低成本。Java的编译一次，到处可运行的特性使得它能够提供一个随处可用的开放结构和在多平台之间传递信息的低成本方式m】。2．4．3JSP相关技术JSP(JavaServerPages)是由SunMicrosystems公司倡导、许多公司参与一起建立的一种动态网页技术标准。用JSP开发的Web应用是跨平台的，既能在Linux下运行，也能在其他操作系统上运行。JSP技术使用Java编程语言编写类XML的tags和scriptlets，来封装产生动态网页的处理逻辑。网页还能通过tags和scriptlets访问存在于服务端的资源的应用逻辑。JSP将网页逻辑与网页设计和显示分离，支持可重用的基于组件的设计，使基于Web的应用程序的开发变得迅速和容易。Web服务器在遇到访问JSP网页的请求时，首先执行其中的程序段，然后将执行结果连同JSP文件中的HTML代码一起返回给客户。插入的Java程序段可以操作数据库、重新定向网页等，以实现建立动态网页所需要的功能。JSP与JavaServlet一样，是在服务器端执行的，通常返回该客户端的就是一个HTML文本，因此客户端只要有浏览器就能浏览。自JSP推出后，众多大公司都支持JSP技术的服务器，如IBM、Oracle、Bea公司等，所以JSP迅速成为商业应用的服务器端语言。2．4．4SQL语言和SQLServer数据库概述(一)SOL语言SQL(StructureQueryLanguage，结构化查询语言)是美国国家标准局ANSI确认的关系数据库语言的标准，用于对关系型数据库中的数据进行存储，查询及更新等操作．正是由于SQL语言的标准化，所以大多数关系型数据库系统都支持SQL语言，它已经发展成为多种平台进行交互操作的底层会话语言。SQL语言的特点是：①高度的综合统一．②高度非过程化．⑨面向集合的操作方．④以同一种语法结构提供两种使用方式．⑤语言简捷，易学易用。SOL语言支持关系数据库三级模式结构，其外模式对应于视图(View)和部分基本表(BaseTable)，模式对应于基本表，内模式对应于存储文件。 海南人学硕十学位论文2智能化^H椒管理决策支持系统的设计(二)SQLServer数据库概述SQLServer是一个关系数据库管理系统。它最初是由MicrosoftSybase和Ashton-Tate三家公司共同开发的，于1988年推出了第一个0S／2版本。在WindowsNT推出后，Microsoft与Sybase在SQLServer的开发上就分道扬镳了，Microsoft将SOLServer移植到WindowsNT系统上，专注于开发推广SQLServer的WindowsNT版本[45】。Sybase则较专注于SQLServer在UNIX操作系统上的应用，数据访问体系结构如图2-10所示。应用服务器端图2-10数据访问体系结构其主要特点如下【19】：(1)高性能设计，可充分利用WindowsNT的优势。(2)系统管理先进，支持Windows图形化管理工具，支持本地和远程的系 海南人学硕十学位论文2智能化胡椒管理决策支持系统的设计统管理和配置。(3)强壮的事务处理功能，采用各种方法保证数据的完整性。(4)支持对称多处理器结构、存储过程、ODBC，并具有自主的SOL语言。SQLServer以其内置的数据复制功能、强大的管理工具、与Internet的紧密集成和开放的系统结构为广大的用户、开发人员和系统集成商提供了一个出众的数据库平台。2．4．5Eclipse与MyEclipseEclipse是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具(JavaDevelopmentTools，JDT)。2001年11月，IBM公司捐出价值4，000万美元的源代码组建了Eclipse联盟，并由该联盟负责这种工具的后续开发。集成开发环境(IDE)经常将其应用范围限定在“开发、构建和调试”的周期之中。为了帮助集成开发环境(IDE)克服目前的局限性，业界厂商合作创建了Eclipse平台。Eclipse允许在同一IDE中集成来自不同供应商的工具，并实现了工具之间的互操作性，从而显著改变了项目工作流程，使开发者可以专注在实际的嵌入式目标上m】。Eclipse框架的这种灵活性来源于其扩展点。它们是在XML中定义的已知接口，并充当插件的耦合点。扩展点的范围包括从用在常规表述过滤器中的简单字符串，到一个Java类的描述。任何Eclipse插件定义的扩展点都能够被其它插件使用，反之，任何Eclipse插件也可以遵从其它插件定义的扩展点。除了解由扩展点定义的接口外，插件不知道它们通过扩展点提供的服务将如何被使用。MyEclipse企业级工作平台(MyEclipseEnterpriseWorkbench简称MyEclipse)是对EclipseIDE的扩展，它是功能丰富的J2EE集成开发环境，包括了完备的编码、调试、测试和发布功能，完整支持HTML，Struts，JSF，CSS，Javascript，SOL，Hibernate[47】。2．5小结本章主要描述了系统采用的体系结构、数据访问的体系结构，详细阐述了系统的功能设计、以及典型功能的业务流程、设计了系统的数据字典，并对本系统运行环境及开发相关技术进行介绍。 海南人学硕十学{!c7：论文3系统实现关键技术系统实现关键技术3．1产量预测与模型修正技术3．1．1基本预测模型(1)多元回归模型多元回归分析是现代统计学的一个重要分支，是研究事物间变量规律的科学方法，研究一组自变量的变动对因变量的变动的影响程度，其目的在于根据已知的自变量的变化来估计或预测因变量的变化情况，从而确定自变量与因变量之间的定量关系【491。当预测对象(因变量)Y受多个因素xt，x：，⋯，Xx影响时，如果各个影响的因素与Y的关系可以近似地线性表示，就可以建立多元线性回归模型来进行分析和预测。公式为：Y=口IXI+口2X2+⋯+口。XI+s(3一1)例如，本次设计单株产量预测模型使用多元回归模型，其中多元回归预测的主要因素有穗长(XI)、成果率(Xz)、ff--粒重(x3)、单株穗数(X4)，％、口2、口3、口4。用SPSS统计软件，对1990、2005年四个因素的原始数据进行建模，得到多元线性胡椒总产量回归模型【50．5’】：Y=．19．639809+0．558416XI+0．086578X2+0．195699X3+0．006465X4(3—2)(2)灰色预测模型灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之则反。对“外延明确，内涵不明确”的对象，非常有效m1。在灰色模型分析中影响粮食产量的4个因素，尽管表象复杂，数据散乱，信息不充分，但必然有内在规律，必然是有序的。通过分析，发现与单株产量曲线最相似的是穗长，其次是千粒重，而单株穗数与历史产量曲线在几何形状上差别较大。由此可以初步推断：穗长对胡椒单株产量的影响最大，千粒重对单株产量的影响次之，单株穗数对历史单株产量的影响最小，那么就可以对这四个因素按照影响力的大小确定在模型中权重的大小。 海南人学硕十学位论文3系统实现关键技术以上只是粗略的来分析，还要进一步进行量化研究分析。因此可以根据灰色关联分析原理，确定出影响粮食产量的主要因子。设系统特征序列即参考序列为：Xo=(Xo(1)，Xo(2)，．．．，Xo(n))相关因素序列即比较序列为：Xt2(五(1)，‘(2)，．．·，一(，z”，i=1，2，⋯，m计算J0、s，以及_一s0n=IJ。I-I∑‰(七)+{x。(，1)k=2nffils，l-I∑x胎)+扣肋)k=2s。一s，I=l篆(x，(七)一x。(七))+{(x，(，1)一·h(刀))I(3—3)计算灰色关联度：，’——l+lsol+ls-,iJOl,IJi。lq=可再丽(3-4)把各自变量即影响产量因素带入计算得出4个因素影响胡椒单株产量的度量大小排列：穗长>千粒重>成果率>单株穗数。(3)指数平滑模型平滑预测法是一种常用的普通预测方法，主要包括两种方法，移动平均法和指数平滑法。指数平滑法是对移动平均法的一种改进，客服了移动平均法的两个主要限制，第一，计算移动平均必须具有N个观测值，而这个N值在进行预测时数据量较大。第二，N个过去观测值的每一个权重都是相等的。指数平滑法是利用平滑指数对时间序列进行修『F的一种方法。它对过去的数据分别加以不同的权数，而且更重视近期的数据即数据越近，权数越大；数据越远，权数越小，这与重近轻远原则是完全吻合的。重近轻远原则所用的权数是按等比级数递减的，这个级数的首项叫做平滑常数，通常用口表示，公比为卜口。在指数平滑法中，利用平滑常数口的大小与修J下程度成反比；而在反应最新数据的敏感性方面，与口取值大小成『F比。因此最新的观测值具有更大的权数，指数平滑法应运而生。如果指数平滑的目的在于用新的指数平滑平均数去反映时间序列中所包含的长期趋势，口一般取0．1-0．3之间。这种平滑分为一次指数平滑和二次指数平滑。一次平滑公式：F，=口Y，+(1一口)Ff-l(3—5)式中，，为第t期的平滑平均数：J，为第t期的数值；0一l为第t-1期的平滑平均数；口为平滑常数。 海南人学硕十学何论文3系统实现关键技术二次平滑公式：R，=q+6，，．(3-6)其中口，=2S，1一S，26，=a(s，1一只2)／(1+口)r为预测的超前期数。3．1．2组合预测模型(1)确定问题组合预测是对多种基本预测模型的综合预测，首先利用多种基本预测模型，进行量化计算，得到各种预测模型下的多组(多年)预测结果，然后根据多组(多年)数据利用权重算法求取各基本预测模型的权重，带入权重去求取最终的综合预测值。本次胡椒产量预测模型就是应用三种不同预测模型进行的组合预测。(2)确定相对权重在组合预测中，合理的权重会大大提高预测精度，因此合理的应用权重选择的方法很重要。权重选择方法有：算术平均法、标准差法、方差倒数法、均方倒数法等。本文选取方差倒数法，这种方式是对误差平方和小的模型赋予较高的权重，误差平方和大的赋予较小的权重。^．设第Y年误差平方为：Sy=(Xy—X)2(3—7)V^上式中^y为第Y年该模型预测产量，X表示实际产量。第个模型的误差平方和：。，2yiy：。syy：l，2，⋯，脚(3-8)‘，．．'，'⋯第个模型的误差平方和：y2-y21，z，⋯，历()上式中取y从2001到2004年的四年预测值进行计算。彬=。J_i／善D『I，且∑i=l形-_，Ⅻ，⋯，刀(3删扭l，且，‘一1'‘''”(3—9)应用三种基本模型产量预测结果来计算得到各预测模型的权重，得到三种预测模型的权重分别为0．586，0．219和0．195。由此可以列出这样的公式来计算组合模型预测值：y=0．586XI+O·219X2+O·195X3(3—10)其中，Y为组合模型产量预测值，Xi、X2、置分别为三种基本预测模型的预测值，0．586、0．219和0．195为对应三种基本模型的权重。(3)模型预测结果比较对产量数据进行预测结果分析可知，各种单项模型预测结果与实际之间存在较大差异，如图3-I所示。组合预测模型预测结果与实际产量相对单一预测模型 海南人学硕十学何论文3系统实现关键技术预测结果差距较小，并且特殊年份影响产量的多个因素出现较大波动时，组合模型预测结果与实际的结果并没有出现较大幅度波动。I⋯⋯一梗型一预测结果⋯⋯i⋯fts8816502,,7000003-⋯．．．J．．⋯⋯厂一一梗型=预测结果⋯⋯厂⋯f⋯162710390000呵二了⋯～r⋯⋯⋯⋯⋯税塑三琐测结果⋯⋯⋯⋯r⋯⋯⋯匝匦唧999999i二]⋯⋯⋯“厂——1组合预测结果～’厂一一睦亟堕堑堕堕了⋯⋯r⋯————⋯⋯～⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯签理燃⋯⋯⋯⋯⋯⋯一一一一一⋯⋯”⋯⋯⋯图3-1模型预测结果比较图通过各预测模型的平均绝对误差、平均相对误差、均方差等计算，组合预测模型各种指标值均低于三种单项预测模型。在产量预测中，基于组合预测方法构建组合预测模型能够利用各种信息，降低模型的预测误差，有效地改进单项预测模型。3．1．3模型修正模型的组合预测已经使预测结果达到了很高的精度，但随着生产环境的变化、种植技术的进步等各因素的不断影响，随着时间的推移，各预测模型的预测精度会不断降低。因此提出模型修J下技术，通过算法实现对每一个模型每一次真实数据注入后的模型再次计算，新数据对模型进行了再次训练，保持新数据对模型的同步更新。例如，本次设计中第一个模型的建立是根据以往数据建立，预测模型基础数据一直停留在1970、2005年，以此建立的模型对产量的预测根据以往经验准确性只能保持5年，如果2010以后的预测就不可能达到高精确，同样其他两个模型的预测精度也会随着时间的推移而降低，三个模型的组合预测因为各单一模型出现偏差而形成的权重会偏差更大，预测效果大大降低，因此模型的修J下是很有必要的。利用新的一年真实数据或者专家知识的注入，可以对原有预测模型的参数进行调整，使模型更为适合未来产量预测。模型数据的注入应考虑其权重，如果应用3年数据作为建模数据，新数据就可以考虑将其权重设置为[0．033，0．1]之间，让新数据在模型中发挥更为重要的作用。 海南人学硕+学位论文3系统实现关键技术革株产量预测～修改梗型一穗长钿m)成果率佛)千粒重(‘)革株穗数⋯l⋯—匹重三二j厂—匿耍三二j『——叵堕三三二二丁⋯一r一⋯睦￡=三二二丁⋯⋯图3-2单株产量预测图3-3模型修征3．2模糊算法在智能决策中的应用随着智能化决策支持系统研究的不断深入，使决策的过程变得更加模糊不定，如果应用经典数学的方法去解决决策中的问题显得无能为力。不确定性是智能化的本质，可以说，智能主要反映在根据专家的经验来决策，解决思维、语言的模糊数学定量问题能力上。因此，不确定推理模型是人工智能与决策支持系统的一个核心研究课题。模糊决策就是在模糊状态下或模糊决策支持系统中进行决策的数学理论和方法，其目标是将论域中的对象在模糊的环境中进行排序，以便在某种限制条件下可以从排序的集合中找出最优选项，实现决策【53。”】。3．2．1模糊概率概率论中，事件就是基本空faJ的一个子集。若A为有限集{aI，a2，a3，a4，．．⋯．an)，则A的任一个子集C均为一个事件。将模糊事件定义为基本事件空间上的模糊集合。定义1：1若基本事件是离散的，其基本事件的空间为x={xI，X2，X3，X4，．．．Xi⋯．)，设这些基本事件的概率为P{xi}(i=l，2，3，4，．．．)，则模糊事件A的概率为隶属函数的期望值，即P(A)--∑∥』＆，)·P如，)(3—11)f式中∥彳如，)为A的隶属函数。 海南人学硕十学位论文3系统实现关键技术2若基本空间是连续的实数域，设已知概率密度为尸如)，模糊事件A的隶属函数为∥一匕)，则模糊事件的概率为P0)=e∥一＆b匕)出(3-12)根据模糊集合的运算规则，可以导出模糊概率的性质。定理l设A，B表示模糊事件1)若Ac_B则P(爿)≤P(S)2)P(_)=l一尸(爿)3)P(AuB=尸(彳)+P(B)一P(爿r、曰))4)性质3)可以推广到任意有限个模糊事件情形，即d0彳，)=芝t*lP(彳，)一吾Po，r、彳，)+⋯+(-·)”+1o。特别是当h与B相互独立时有P(AB)=尸0)。定理2设模糊事件A，B，若P(B)>O，则模糊的条件概率具有以下的性质：1)O≤P(AB)≤1．．2)若Ar、c=中，则P(AnBlc)=P(Al曰)+e(cI曰)。定义4设基本事件空间是连续的实数域，则模糊事件h的均值定义为酬=罱等=莉l胁胁G协p埘而事件A的方差定义为：仃2(彳)=南胁一E(彳))2∥一G)pG协(3“)该定义也可以类似的用于基本时间空间为离散的情形。 海南人学硕+学位论文3系统实现关键技术仃2(彳)=M(彳)一(E(彳”2式中：M(彳)2丽1ex2·ktA渤G域3．2．2隶属函数及其在本系统中的应用(3-15)隶属函数是用来表征模糊集合的一种数学工具。假设普通的集合A，它可以理解在论域U上的一个子集。当描述论域U中的一个元素u是否属于集合A时，可以用0(表示不属于)或者1(表示属于)来表示这种关系，因此可以得到U上的函数XA(u)，把它称为关于A的特征函数，为了描述一个模糊集合不分明性的隶属关系，将用从区间[O，1]中所取的数值代替0，l这两值来描述，u表示模糊集的隶属函数，而(u)即为隶属度。隶属函数是对模糊概念的定量描述。确定隶属函数，是运用模糊集合理论解决实际问题的第一步，其主要方法有：(1)根据主观认识或专家经验，给出隶属度的具体数值。这时的论域元素多半是离散的。这里，取论域式右端各项的“分母”部分表示论域U的组成元素，“分子”部分表示元素符合“r1个’’这一概念的程度。按定义，隶属度都在闭区间[0，1]内取值。(2)从问题的实际情况出发，选用某些典型的函数用作隶属函数。在这种隶属函数下的的论域元素多半是连续的。常用下面三种标准函数作为Fuzzy集的隶属函数。S函数(偏大型隶属函数)S(u；a，6)=”≤口．口+D口<／．4≤——2(3．16)—a+—b<“≤6、2“>b对于指定的参数a，b，S(u；a，b)是U的单调递增连续函数，例如模糊集“树龄变老”的隶属函数可表示为：A(u)=S(u；10，30)Z函数(偏小型隶属函数)Z(u；a，b)=1．S(u；a，b)对于指定的参数a,b来说，Z(u；a,b)是u的单调递减函数。H函数(中间型隶属函数)I-I(u；a,b)-S(．；b-a,a!；譬(3-17)rb一口户二一口一口“一60二一致●o坚扣咄。2l 海南人学硕+学位论文3系统实现关键技术对于指定的参数a,b来说，H(u；a，b)是U的连续函数。且H(b；a，b)=l：当u≤b，H(b；a，b)单调递增；当u≥b时，H(b；a，b)单调递减。(3)模糊统计。模糊统计与人的心理过程密切联系，它研究的是事物本身的模糊性，是对人的心理过程的一种统计。例如：设论域U，选定元素u0∈U，然后考虑U的一个边界可变的集合A木晴朗、“产量高’’等，它是随不同条件、(模糊集合)，如“土壤肥力高"、“天气不同场合、不同观点而变化的。每一次试验可以理解为让不同观点的人评论u0是否属于“土壤肥力高"、“天气晴朗、“产量高”这样的集合胁，当rl足够大时，定义u0属于胁的隶属度为“爿(‰)=丝旦警(n足够大)(3．18)两个模糊子集间的运算，实际上就是逐点对隶属度作相应的运算。在一个模糊集合中，隶属函数值大于某一水平值入的元素所组成的集合，叫做该模糊集的入水平集或称入截集，记作A入。入就是水平值，O≤入≤l，显然，水平集是普通集合。若写成一般表达式，即AA={xlu彳(x)≥允)0≤力≤l(3．19)在椒园管理费用决策中对气象条件适宜度决策后，产生其相关决策的相关度，这种相关度可以通过专家的经验得出。1年平均气温ll大千24度菹il年降雨量l{大干1800nvlr—一一⋯一一；⋯．2一⋯⋯■———=。⋯⋯～1年平均风速l}小千等千3米／秒v!|厂——————～圜一一回⋯一一厂———一雨量大，园地四周要挖排水沟，丘陵坡项挖天沟一～——厂——一聿目关决策j一土壤条件适宜度决策相关度：i—i巫f—一厂——～相关决策：海拔高度适宜度决策相关度：。l一壹凌——r一‘⋯⋯相关决策：园地规划决策相关度：o．5必⋯⋯⋯⋯一．32． 海南人学硕十学位论文3系统实现关键技术椒园面积l团蟹里囹厂⋯⋯做园形F⋯一厂一匿堕剑厂——～-搬园走哥———r—1杀西走厂—飞护广厂陋一竭几周捐i椭一厂匿鞫向丫』厂————]酉酉广—————————1IJ：是较理想的胡椒园厂————相关决策_“弃垦时间决策相关度f矿r夏受F——一|⋯⋯相关决策j’清理时间决策相关度：b．522趁⋯⋯⋯一～厂——一一相关决策r修建时间决策相关度：’百砭芝i夏———一r——一相关决策：管理费用相关度：0．5之2≥盐⋯一——图3-4气象条件适宜度关联决策如图3-4所示，首先对气象条件适宜度决策，年平均气温大于24度、年降雨量大于1800mm、年平均风速小于等于3米／秒三个前提条件的情况下，决策结果为雨量大，园地四周要挖排水沟，丘陵坡顶挖天沟。同时，还给出了其他相关决策及其相关度。这种相关度可以简单的设计成0、0．5、l三种相关度，O代表与其无直接相关，O．5代表与其有一定相关性，l代表与其必然相关。本例中与气象条件适宜度决策有必然相关性的是土壤条件适宜度决策和海拔高度适宜度决策，这三种决策都是胡椒地选择的先决条件，所以三者之间的相关度设置为1。与气象条件适宜度决策有一般相关性的是园地规划决策，只有胡椒地的选择才能进行椒园规划，但其没有必然的联系，所以把两者之间的相关度设置为0．5。而气象条件适宜度决策与开垦时间等没有必然联系，所以把相关度设置为0(相关度为0的在系统设计时可以不予显示)。选择与气象条件适宜度决策一般相关的椒园规划决策，进入椒园规划决策页面，选择前提条件，决策出该条件是较理想的胡椒园。胡椒地的选择是椒园规划的前提条件，只有在胡椒地选择好的情况下，才能进行胡椒园的规划，通过两个界面可以看出，胡椒地选择中的气象条件适宜度决策与胡椒园规划决策是前后关系，因此气象条件适宜度决策后必然与椒园规划决策有相关性，而椒园规划是在气象条件适宜度决策之后，椒园规划决策后与气象条件适宜度决策就没有了必然联系，而与其有相关联系的是紧接椒园规划后的椒园管理费用决策、胡椒园开垦决策等。同样这种相关性可以应用经典隶属函数、模糊统计来设置相关性，如图3—5所示。．33． 海南人学硕十学位论文3系统实现关键技术PM值5到7。嚆J土壤肥力匣蔓Jl提交II清空l则：土壤酸碱度适中，土地肥沃，坚持年补充有机肥和专用肥·可获高产稳产．相关决策：通过此通道进入气象条件适宜度决策的人数有：234模糊统计结果为：0．2925>>>>>相关决策：通过此通道进入海拔条件适宜度决策的人数有：328模糊统计结果为：0．41>>>>>相关决策：通过此通道进入园地规划的人数有：173模糊统计结果为：0．21625必图3-5土壤条件适宜度关联决策3．2．3模糊聚类矩阵及其在本系统中的应用普通关系只能描述元素之间关系的有无。现实世界存在着大量更为复杂的关系，元素I'aJ的关联不是简单的有和无，而是不同程度地存在。一般用模糊矩阵来表现模糊关系，用聚类分析模糊关系。首先确定xi与xj问的相关程度ri．_u(xi．xj)，然后建立模糊相似矩阵。Fuzzy聚类分析的第一步叫标定，即使用普通聚类分析中的确定相似系数的方法来建立Fuzzy相似方阵：在此可以应用数量积法、夹角余弦法、相似系数法、绝对值倒数法、最大最小法、最小算数平均法等多种方法计算出相似系数rij。这些方法的应用需要根据实际情况决定，当对实际情况把握不准的时候可以请有实际经验的专业人员直接对ui与uj的相似程度评分，作为rij的值．为避免片面性，也可以采用多人评分¨～妒，矿m啦～址厂h㈤u陪 海南人学硕十学位论文3系统实现关键技术再取平均值来确定rij。例如将其应用与种植决策中，种植决策模块包括自然条件依存度决策、生产胎巴7艺刁 海南人学硕+学何论文、3系统实现关键技术r——一芏壤肥另r⋯⋯⋯H支柱高度厂⋯匿虻二封厂一匮习⋯一⋯r～臣生鲞蝴r⋯⋯⋯⋯⋯⋯圆圈广——1斫糯疆密厦丁芝米×(2⋯-2．5～)米+_茵埴⋯168-133一株厂～一相关决策：生产方式依存度决策相关度：523三兰≥婪一——厂一‘相关决策r投资能力依存度决策相关度：48⋯5一芝巫f—～厂—一'幸目关决策_’种苗选择标准决策相关度：一893一夏夏}——一厂一⋯相关决策：种苗切取方法决策相关度：7632三2竖⋯⋯。厂—～相关决策：种苗假植方法决策相关度：-7862趁≥——一厂———_j：目关决策r也圃包装运输决策相关度：研§J_匦厂⋯⋯一4相关决策厂——一一相关决策厂—————j}日关决策：定植时间决策相关度：113>>>>>：定植方法决策相关度：231>>>>>：胡{i投摘花决策相关度：145>>>>>厂——一相关决策i一胡}彀摘叶决策相关度：112j翌：竖土壤肥力支柱高度巨一司砸一两圜圈——则j栽植密度：2米X(2--2．5)米，亩植166-i33株——一————耳目关决策■至产方式依存度决策相关度：一5一一2rj至j夏相关决策：投资能力依存度决策相关度：485>>>>>相关决策：种苗选择标准决策相关度：893>>>>>相关决策：种苗切取方法决策相关度：763>>>>>相关决策：种苗假植方法决策相关度：786>>>>>相关决策：出圃包装运输决策相关度：6732盐控⋯一一相关决策：定植时间决策相关度：113型一⋯——相关决策：定植方法决策相关度：231>>>>>相关决策：胡}i投摘花决策相关度：14522狴相关决策：胡傲摘叶决策相关度：1t22三鲨图3-6胡椒种植关联决策如图3-6所示，在胡椒种植决策模块进行自然条件依存度决策后给出决策结果的同时给出了其相关决策的相关度，这种相关度就是以用户的使用记录为参照，例如通过此界面进入生产方式依存度决策的有523次操作，如果现在点击进入生产方式依存度决策则下次再进入此界面523变成524。此外参考专家经验给与一定的权重，形成对象集u={Ul，U2，U3，⋯U。。)的特征数据，再利用利用最小最大法计算；计算系数rij的值，得到Fuzzy相似方阵。．36- 海南人学硕十学位论文3系统实现关键技术3．3小结本部分主要描述了系统实现关键技术。通过胡椒产量组合预测模型以及模型修正技术的引入提高产量预测精度。模糊算法通过数学理论的引入增强系统模块内部以及模块间的关联性。关键技术的研究使本系统的设计思路更为开阔。 海南人学硕十学位论文4智能化洲椒管理决策支持系统的实现4．智能化胡椒管理决策支持系统的实现4．1系统主界面1、主界面最上方的导航条把智能化胡椒管理决策支持系统分成主页、椒园管理、种植决策、施肥决策、病害防治、产量预测、留言板和后台管理二级页面。2、热点新闻、胡椒相关技术两个动态小框架利用动态JSP框架结构嵌入在主界面中，并可利用后台管理对热点新闻、胡椒相关技术两个动态框进行添加、删除、修改工作。3、胡椒相关知识查询，通过一个小型搜索引擎，实现对数据库中所有表内容的关键字查询。4、地图知识的利用，利用地图表示出海南各县市胡椒相关情况。鼠标移动至该县市地图上方可直接显示该地胡椒种植基本情况，并可点击弹出新页面，新页面可以对该县市情况做进一步了解，也可以连接到该市县关于胡椒系统的二级网站。未来可以通过多层地图，实现地图查询功能，直接通过地图放大，缩小功能实现对某农业110服务站或试验F日的定位，既可以总揽海南胡椒种植全面，也可以细致了解到侮一个胡椒终I卜点的具体情况。t页I嫩日管理1种植决策I麓肥决簟I瘸喜防治I产量臻谢I我量留曹I1看留曹l后台管理圜圜撇相关拄木热点信■【曩青】i弱竞争力分忻’一主一·今年一■胡期Ij■蝴格上升量一人：■■省价格成奉—l队叶■：2∞●年12月01日【住■同一】·2009年全田商亚t^带作物工作含'：=【在一口睫I召并大客好．欢迎访同智麓化坍嗷曹理决冀文持累蜿热点新田⋯。“胡鞭相关童谭图4-1系统主界面E翮k矗■孽蔬姒蕾二～～=景：j雎Lr．．甩名码户用密 海南人学硕十学1：：)=论文4智能化胡椒管理决策支持系统的实现4．2椒园管理分为胡椒地选择、胡椒园地规划、胡椒园开垦、椒园管理费用、建园模式、中小椒园管理6个大项，每个大项又有若干小项，如图4-2所示。墨墼垒!主逵星星迭盏r，’±遽玺挂莲室廑迭筮；、堕堡查星i重塞壁遗筮’匿：。胡傲园地舭nI溷鱼地堡量』遮筮,Z*A'--徽园开垦．芝鎏!汪垦堕}鱼迭基；；’清理树根决策、j丝望燮里速笠艮凇国管理费用。’：。l管理要用决燕∥疆园檀零8鄹啁敝，，二；重土壤条件适直度决策r一⋯⋯一一-_r一．——．．．．．o‘．；i；；#=：．：．篇⋯⋯一；PM值|5到7吃ll⋯一⋯一——}一⋯===：■_=========曼一⋯⋯一⋯{土壤肥力；高v{!⋯⋯⋯⋯～：L一——-⋯～⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一．1l网网{则：土壤酸碱度适中．土地肥沃．坚持年补充有机肥和专用肥·可获商产稳产．；相关决策：通过此通道进入气象条件适宜度决策的^数有：234梗糊兢!计结果为．02925>>>>>l相关决策：通过此通道进入海拔条件适宜度决策的人数育：328梗糊统；计结果为0．4l>>>>>l相关决策：透过此通道进入园地规茏4的人数有：lT3梗糊统计结果l为：o．21625盐2壁圆}堑蔓建煎E，，中，j馓固触理⋯羞．，鏊巡丝翌遮筮0麴塞篮。划图4-2椒园管理模块决策前件与后件可以使一对一、多对一、多对多。例如，胡椒依投资能力建园模式决策过程，如图4-3所示。决策H”U‘：前期投资能力属性值为不充足，地形地势属性值为山地。决策后：根据相对应条件产生关于苗木、开穴、立柱、开荒、防护林、药管的多对多决策。胡椒依投资能力建园梗式 海南人学硕+学何论文4智能化胡椒管理决策支持系统的实现胡做依投资能力建园梗式前期投资能力『禾艇◆l地形地势唑一划陛型匣到苗术j单苗立植：“少蔓多剪开穴：BOCMX60CHX50CM，100株／亩立柱：2．0-2．5米开荒：沟埂梯L田或等高梯田，梯田面宽i：莒祀一1l；l斜i5度——⋯防风林：末麻黄、马占相思⋯“⋯一——药管一i入工除草：。控萌、松土或先抚松控萌图4-3多对多决策模块胡椒原地规划决策过程，如图4—4所示。决策H”U‘：椒园面积属性值为大于5亩，椒园形状属性值为长方形，椒园走向属性值为其他走向，防护林属性值设置为有，四周排水沟属性值设置为有。决策后：根据相对应条件产生椒园规划过程中应注意苗期椒头死覆盖的多对一决策。园地规划决策_商面广厂医手5霞i——～厂～椒园形广厂■方扩习一——r⋯～锻园走向⋯一厂～【墨宴声剑⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。’厂防护林⋯I幽厂1周排水泻—一厂一f有01——l⋯⋯圜圈”‘⋯⋯『⋯⋯一刚：应注意苗期傲头死复盖图4-4多对一决策模块胡椒修建梯阳决策过程，如图4-5所示。决策Ij{『：地势属性值为坡度5度以下。决策后：根据相对应条件产生梯阳应为面宽6米，种两行的一对一决策。修建梯田决策图4-5一对一决策模块 海南人学硕十学位论文4智能化胡椒管理决策支持系统的实现4．3种植决策本模块的设计与椒园管理模块类似，总体分为胡椒栽植、胡椒繁殖、胡椒定植三个大的模块，如图4-6所示，在前期需求时重点考虑模块内容的选择以及模块之间的联系。立苎盈蛙筮壹星盔筮生主直萎煎登厘建篁i理壅熊查擅歪廑堕筮蘸’胡椒繁殖梗块．5习氇茧壁瑾篮蕉迭嚣?；‘登茧塑墼美基建苤z、种苗暇植方法决策‘r’堂鱼鱼苤运鳘迭墓隧：诱攮宠植梗块!：蔼庭焦盟圃决麓定焦夏接迭筮．．黪皴煎磷镱胡缝墒箜蛰筮自然蠢件依存度决策{地，l；j平地，谚I■一～～⋯——Ir一～；：一■鼍善●———一———～⋯l土壤肥力高v；L—一一——k～．_『一。．。一|支柱高度}2．2米y!i隈妇懦司剐：栽植密度：2米×(2-25)米，宙檀l∞一133株1相关决策：生产方式依存度决策相关度：52．4212盐}相关决策：投资能力依存度决策相关度：485、>)>>相关决策：种苗选择标准决策相关度：893>>>>>相关决策：种苗切取方法决策相关度："rG3j>、>>相关决策：种苗假檀方法决策相关度：T∞2卫控l相关决策：出圈包装运输决策相关度：G732≥2控相关决策：定植时闻决策相关度：1132：：盐相关决策：定植方法决策相关度：231>>>，>相关决簟：胡御摘花决策相关度：145三∑￡相关决策：胡搬捕叶决策相关度：1122边盐图4-6种植决策模块胡椒繁殖模块中决策属性相对独立，如果使用属性的组合来进行多对一的决策不具备科学性，因此设计时采用先选择属性后对属性进行决策的流程，这与国内比较流行的PAID设计模式相似。考虑选择属性后就此属性的决策条件相对较少，因此将该属性值决策的所有结果列出，比PAID设计模式省略了一步，提升系统性能，如图4．7所示。种苗选择标准决策门择条广广一萎条长度嘏蔓龄蔓粗萎条气根是否发达蔓条有无分枝荃条分枝带叶数量荽条液芽是否饱满E●巴互1倒3幢I赫I蜀 海南人学硕+学位论文4智能化胡椒管理决策支持系统的实现种苗选择标准决策选择条件l菖条长度《ll网网噎条有否机械损伤=有则：做种苗的蔓条应选择没有机}戒损伤的-此蔓l适合．蔓条有否机械损伤=否则：不适合做种苗，做种苗的蔓枝应选择没有机械损伤的．图4-7胡椒繁殖模块在其他模块中同样可虑考虑应用该种设计模式，如图4-8所示。定植方法决策厂—谲嘶广厂一l椒苗与地平面所成的角度vI陬酉取酮箍衙莜而翮r]——ll每穴椒苗数量l函出泣隧越塑麓豳璺豳测⋯。厂—蕊磊一厂雨看与裤呦翩角茇可一lI提交1l清空lI～--------J～————--一’傲苗与地平面所成的角度=600--700则：是较理想的定植角度，定植时}距标棍约10厘米处挖一深30-40厘米的“v”形小穴，使靠标棍的坡面形j成45-60度的斜面，并压紧．2、搬苗与地平面所成的角度=<600或>{700贝m]：角度不对，鞍理想的定植角度，定植时距标棍约10厘米处挖一深30-40厘米的“v”形小穴．使靠标棍的坡面形成45-60度的斜面．并压l紧．4．4产量预测图4-8胡椒定植模块预测是一门技术上比较成熟的学科，也是决策的基础。在绝大多数决策问题中，预测都占有很大的比重，科学的预测是进行决策的依据和保证，而产量预测是保证农业稳定的重要自{『提。许多学者根据不同的理论和方法建立了不同的预测模型。本文就三种基本预测模型对粮食产量预测进行分析，并在此基础上，构造了粮食产量组合预测模型。结果表明组合预测模型预测粮食产量的精度优于基本预测模型。l、预测前：如图利用组合预测模型对单株产量进行预测，该组合模型有三个单一预测模型组成，通过30年数据对单一模型进行训练，并确定组合模型中各单一模型权重生成组合预测模型。输入数据进行预测，如图4-9所示。 海南人学硕十学位论文4智能化胡椒管理决策支持系统的实现簟株产量预测广一⋯⋯。决策属性⋯⋯”⋯‘臆性值⋯⋯⋯⋯r⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“⋯⋯⋯⋯轴洳模型一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯稿长(c-)L⋯⋯⋯⋯⋯⋯一一⋯⋯⋯+⋯。⋯⋯⋯0～。¨．⋯呈兰：三三==三j三=三三互二=二芸⋯～I成果率幔)千粒重(‘)■——————～一fr————t三釜；三兰兰荟三三兰薹三兰兰三兰型■——～。}簟株疆披{L——--··．——---．---—-—．—·-——---———----···--—-—·——_J颈测梗翌=“月肥料需求量)厂一⋯⋯⋯∥⋯～L：二=三二二了⋯⋯厂⋯⋯i⋯———厂一t=三i==广～L⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯lr⋯⋯亡===二=3⋯⋯厂—ti二三二了～11c}厂=二●■]广⋯⋯⋯⋯⋯⋯+⋯硬溯梗型三(10胄肥丰；I薷求■)⋯⋯⋯’⋯一⋯⋯一i[二二二二]{r[：=：二二二二二二l厂⋯⋯⋯⋯I一⋯⋯⋯⋯⋯”厂⋯一f=二===了⋯⋯I厂⋯⋯⋯⋯Cl⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯r⋯。e：二==!：：二i：三二i：i⋯～一l一一J厂⋯⋯⋯一11t一⋯⋯⋯}一⋯～fi=三二j⋯～厂—————t堕盯飞堕厂趋熊f————一{；；；；；=二；；；；；；；；；；；二一————一———==_二——————二—一一．一——二；；=；茹——茹■●；二；==；I；—-；=图4-9胡椒产量组合预测模型2、预测后：根据相应数据预测单一预测结果以及组合预测结果，如图4一10所示，实验表明组合预测结果更接近实际值。厂——————丽厕汹菇藁!——⋯——————+梗型二预测结果厂——‘枝型三颈测结果梗型三颈测结果组合颈测结果图4一lO单一预测与组合预测3、模型修正：模型的组合预测已经使预测结果达到了很高的精度，但随着生产环境的变化、种植技术的进步等各因素的不断影响，随着时间的推移，各预测模型的预测精度会不断降低。因此提出模型修正技术，通过算法实现对每一个模型每一次真实数据注入后的模型再次计算，新数据对模型进行了再次训练，保持新数据对模型的同步更新。例如，本次设计中第一个模型的建立是根据以往数据建立，预测模型基础数据一直停留在1970’2005年，以此建立的模型对产量的预测根据以往经验准确性只能保持5年，如果2010以后的预测就不可能达到高精确，同样其他两个模型的预测精度也会随着时间的推移而降低，三个模型的组合预测因为各单一模型出现偏差而形成的权重会偏差更大，预测效果大大降低，因此模型的修正是很有必要的。．43． 海南人学硕十学位论文4智能化胡椒管理决策支持系统的实现修正前：对真实数据的注入，如图4-1l所示图4-11单株产量预测覆型修改前簟株产量=o．558416*穗K-+o．0e瓢578．成果率+0．1钙69秘千j立重+0．00州,65．单株穗数-15．639809覆墨修改后簟株产J[--o．558416*氇K-+o．00930121*成果事+0．210zea3l千轻重+0．007222916*簟株穗数-19．5357484．5施肥决策图4-12模型修正1、对某种肥料的施肥决策，分为幼龄胡椒施肥和结果胡椒施肥。幼龄胡椒施肥可以根据树龄、土壤养分和季节属性对其水肥、有机肥和磷肥施用情况进行决策，如图4-13所示。塑型照宴生蔓互熟照堕』隧鞠翅翌毫莨。结果胡黼肥，曩‘擅舅胡伽碴旭t≈筻Eo：㈣量，，涠。甄艘吐墓蝗盟，ik“妊玉。，唰“菇“‰Jl良“妇，轴淄涮¨磁l站矗瑚f¨⋯“黼⋯l厂～土壤靠分⋯⋯’厂F-⋯⋯拿节⋯⋯⋯r厂～⋯⋯圈 海南人学硕+学位论文4智能化胡椒管理决策支持系统的实现有机肥磷肥施用决策图4-13有机肥磷肥施用决策结果胡椒根据物候期和土壤养分属性对胡椒进行施肥决策，如图4-14所示。结果胡椒施肥决策结果胡做施肥决策物候期I采果完后一个月v。}L一⋯‘土壤养分f高√jL⋯一一：jI提交Il清空l则：此、突属攻花肥，一般在采果后一个月．在雨下透土的悟况下，中部枝条侧芽萌动时施下．时间约8月．施肥量占全年施用量的1／3．攻花肥以速效氮磷肥为主，配合迟效的有机肥和钾肥．通常植株施腐熟的有机肥12千克，过磷酸钙0．25，水JIPlo千克，饼肥0．4千克，复合肥0．2千克尿索0．15千克，氯化钾0．15千克．图4-14结果胡椒施肥决策2、施肥料养分量计算器进行计算。如图4-15所示，图中根据若干数据，通过模型算出施用某种肥料的养分量。通过胡椒产量组合预测模型已经预测出较为精确的呼叫单株产量，将这个产量预测值传输到施肥养分量计算器的第二个属性中，这种施肥量的预测模型更具科学性，并且通过这种方式增强了模块之问的关联性。施肥料养分量计算器厂飞积实测茁⋯E三二iFl预测产量916．564．355749¨k‘厂———芏交速额荠务重主—一厂——一可片养分含量(％了～一厂—丽交笪莱薮——E三二二三jF厂——一匿丁啊图4-15施肥养分计算器 海南人学硕十学位论文4智能化I!i『】椒管理决策支持系统的实现4．6病害防治病害防治分为多种病害判断和胡椒病虫害预测两个模块，如图4一16所示。胡椒多种病害判断模块分为胡椒瘟病预测预报、细菌性叶斑病预测预报、花叶病预测预报、线虫病预测预报、介壳虫病预测预报和蚜虫病预测预报。可以就胡椒某种病害进行查询，输入病株特征属性值，得出结论并能给出原因和发病率。飘麴烈蜒蛾。：；，细菌性叶斑病塑谩0琐堡j茁吐感凰必jj缝虫病预测项堡：佥蠢塞叠塑趔塑堡j塑皇塑±!翊塑殛影胡黼虫骞预_i鲥I习握皇妻星焦选墅达墓谭胡椒疽瘸的预测预报l晶种l大叶种yl■——．I一——三一——⋯——————————⋯一—．|l栽培环境i土壤带菌或有瘸株≯Il气候}当年有台风。8—10月或9一11月雨量超过1000柚糍}10，。一；～一一一一√一一．一一一”l二!土壤质地{土质牯重旗：一：——．：’～一。一。⋯．，i}艘培管理条件}l捧水系统良好且椒头培土，设有防护林槽yE|i隈习陌酮图4-16病害防治模块在瘟病预测预报中，当大叶种胡椒在带菌土壤已经雨量较多季节等条件组合情况下，决策结果为发病的可能性很大，其原因为大叶种属易感病品种，因台风给树体带来损伤，且雨量很大，土质粘重，不易排水，栽培环境中土壤带菌或有病株，并给出该种条件下的病害流行的可能性在80％以上，如图4—17所示。胡椒瘟病的预测预报品种!大叶种v!栽培环境j土壤带菌或有病株v气候l当年有台风．8--10月或9--11月雨量超过1000胍。丫J土壤质地I}土质粘重0。lI栽培管理条件lI排水系统良好且椒头培土，设有防护林带。咒l网厢司 海南人学硕十学何论文4智能化胡椒管理决策支持系统的实现胡依瘟瘸的预测预报厂1矿一厂圉种镶)厂歉培环境一厂～陆壤带菌或厂⋯气候一厂～i当年有台风有瘸求。司一=：：=一二，18--lo月譬9■!1月雨量超过1000啤⋯。蚓r±壤质地⋯厂l士质粘重二：鼍1f菇嘴管理条件一厂⋯豳!巫墨昝良好且椒头籍壬_堡帮陋熊棼亳二二翮⋯⋯厂⋯⋯——⋯～圜圈～⋯⋯r硇：发病的可能性很犬了-大叶种尾易感病品种．因台风绐树体带来损伤，且雨量很I；大．土质粘重，不易排水，栽培环境中土壤带菌或有病株，病害流行的可能性在80Sl以上．图4-17胡椒瘟病预报预测对于某些病害的不确定性，同样可以应用胡椒繁殖模块中的设计思路，采用先选择属性后对属性进行决策的流程，如图4一18所示。介l——选择条件⋯⋯|壳虫病预测预报臁鼍——lI果实lI有否引起煤烟病I介壳虫病预测预报l选择条件l小嫩叶。v，}l网同n■詈■焉哼罩j嚆离疆财了一1f荦c果实爱育状态蜘簖看茇至芥羌茧酌症习FIi2、当：果实=发育正常则：依果实芨育状态判断没有发生介壳虫的症状：．：．．．．．——一．⋯——～一⋯～一⋯一一。图4一18介壳虫病预报预测4．7后台管理包括主界面中热点新闻、胡椒相关技术的增删查改，对用户留言的在线回复等，如图4-19所示。随着设计的深入，模型库、规则集、数据库的操作也会加入到该模块中，这样的设计改变对专业的人员的依赖，普通管理人员就可以对系统进行维护。愀鹊塑匿二二二二二二二二二二二二；技术介绍。⋯’1⋯⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯～一⋯⋯⋯‘。l广—谏用优良箍礤凭丰．f一穗株璧长筷■焉果卓■≯置高’■焉丽1苌了—抚爱精每标—司!l淮为-长度30一40厘米，5一T节，蔓龄4—6个月，粗0．6厘米以上，气根发达，渤Il新技术1日。塑I 海南人学硕十学何论文4智能化占月椒管理决策支持系统的实现厂_1i：一括竦胡黼况F——————————。—厂厂～mem—：—一I[20lo年⋯03eJ～24f—彳L⋯。_|l一!磊箕；篙；；焉瀛：zz=茹：=z蕊赢篇L土一⋯一一’·'=赢d翮觋殛蜒宣圃内容留言用户名，。di⋯⋯⋯一⋯‘⋯⋯⋯一～⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯～⋯⋯一。留盲时阍2010年叽胄0．r自～留言标题胡搬可治疗慢性胃炎鸣?。⋯⋯一专家你好!白胡傲炖猪肚可以治疗慢性胃炎呜?回复内客图4-19系统后台管理模块4．8小结本部分为系统的可视化设计。通过图文结合的方式展示系统主要界面。详细阐述重要功能模块的实现。．48． 海南人学硕十学位论文5总结与展望5．总结与展望5．1论文总结在热带特色香辛饮料作物综合管理专家智能系统项目的支持下，本文对胡椒系统的作了详细的需求分析，设计智能化的胡椒管理决策支持系统。系统智能决策、组合预测、模型修J下、模糊算法等多项技术，具有很强的使用价值和技术含量，是技术性、实用性的融合。其主要成果如下：l、设计多个胡椒相关规则集，并归类成椒园管理，胡椒种植等模块。2、建立多个胡椒相关施肥、产量预测模型，并使用组合预测提高精度，模型修正技术的使用，通过不断新数据的注入，保持未来预测的高精度。找寻具有相关性的模型，使模型之间产生联系，预测性能提升。3、实现利用模糊算法在相关性上的应用。隶属函数、模糊聚类矩阵等数学理论在系统中的实现。4、对一些现行农业系统分析不足，提出改进方案。5．2论文展望由于时间关系，还有许多关于智能决策系统的设计想法因材料收集有限等原因，还有待进一步实现：1、模块之间的关联建设：下一步应在各决策模块中深度挖掘，是系统关联性较强，一点决策带动整体决策。2、规则引擎技术的应用：规则引擎是一个业务逻辑的解析器。规则引擎需要结合规则编辑器、规则包来完成业务逻辑的解析。一个基于数据库的信息系统从根本上来说是对数据的处理，因此业务逻辑层的操作其实是对界面传入的数据进行运算以及存储等操作。规则引擎系统通过对象库来定义传给规则需要处理的数据，通过规则标记语言来定义处理这些数据的逻辑并将其存储在规则包中。外部程序则需要通过规则引擎来解析执行规则包中的业务逻辑。现使用VisualRules规则引擎对以往的基于数据库的决策系统进行改进。希望通过努力能达到比较好的效果。如果商用规则引擎可以较好的使用与农业系统中，可考虑使用IBM的JBossRules通用规则引擎应用到农业当中来。3、标准化的引入：与工作相结合，通过省质监局标准信息所关于食品卫生、产地的生态环境质量等标准，使胡椒系统整个设计流程标准化，提高系统可用性。 海南人学硕十学位论文参考文献【l】胡椒【EB／OL]．http：／／baike．baidu．corn／．【2】符气恒．东吕农场胡椒标准化种植与管理技术【J】．热带农业科学，2009．6，第29卷第6期：P46--48．【3】陈红奎．国内外农业专家系统现状及趋势【J】．中国人口、资源与环境，2008，第18卷专刊：P329—33l【4】李朝尔，崔国贤，盛畅，等．农业专家系统的发展概况与展望【J】．农业网络信息，2009—2(2)：P4-,7．【5】葛中一．农业专家系统的虑Hj及发展【J】．山尔师范人学学报(臼然科学版)，2008．12，第23卷第4期：P150--,153．【6】郑曙峰．多平台棉花栽培专家系统【J】．安徽农学通报，2002．8(4)：P42---43．【7】邱建军，肖荧南，戴逸民，等．基于模拟模型的棉花生产管理系统研究【J】．农业jI：程学报．2002．18(6)：P161-164．【8】施翔，吴建富，卢志红，等．水稻测十施肥专家系统知识库的建造【J】．江两农业人学学报(白然科学版)，2004．24(5)：P695—701．【9】笛新明，曾路，郭绍杰，张慧．基于PAID平台的新疆葡萄栽培贮藏保鲜决策系统的研究【J】．信息技术，2009-2：P80-82．【lO】马建红，程风娟，卫权岗．C／S与日／S模式体系结构．卜．的农业专家系统平台的研究与实现【J】．科技咨询，2006-IO：PIO．【ll】高灵旺，陈继光，丁．新文．农业病虫害预测预报专家系统平台的开发【J】．农业I：科学报，2006．10，第22卷第10期：P154--,158【12】武向融基丁．知识模型的春人豆生产管理专家系统研究【D】．呼和浩特：内蒙古农业人学．2008年4月．【13】朱艳，曹卫星，千其猛．基丁知识模型和生长模型的小麦管理决策支持系统【J】．中国农业科学，2004，第37卷第6期：P814--,819．【14】彭汉艮，姚霞，朱艳，等．种植制度知识模型系统的设计与实现【J】．南京农业大学学报，2005，第28卷第2期：P125—128．【15】崔静，马富裕，郑重，等．基于GPRS灌溉自动控制水分管理专家决策支持系统设计与实现【J】．农业网络信息，2006-7：P125～128．【16】崔曹静，刘小军，汤亮，等．基丁知识模型的网络化作物管理决策支持系统【J】．南京农业人学学报2007，第30卷第3期：P21-26．【l7】邱华锐，罗新兰，李国春，等．东北日光温室裔茄长季节栽培管理专家系统的研制【J】．农业网路信息，2007，第30卷第3期：P21～26．．50． 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海南人学硕十学位论文硕十期间发表论文利参加科研情况硕士期间发表的论文(1)基于决策支持系统的粮食产量组合预测模型[J】．电脑知识与技术，2009，33(5)：9375-9377．(第一作者)．53． 海南人学硕+学位论文后记三年的研究生生活，感受颇多，要感激的人很多。首先，感谢我的导师杜文才教授。杜老师一丝不苟的作风、严谨求实的态度、踏踏实实的精神给我留下了深刻的印象。研究生期间，在杜老师的指导下，实际参与到一些项目中，并且给了我很多参与调研、学术会议等加强业务能力的机会。他的教诲和关怀让我受益匪浅，感谢杜老师在我的论文撰写过程中对我悉心的指导，以及为我的课题研究提供的诸多帮助和支持。感谢所有帮助过我的老师，你们是我成功路上的推动力。在此，祝愿学院的所有老师事事顺心。感谢我的爸爸妈妈，养育之恩，无以回报，你们永远健康、快乐是我最大的心愿。最后对帮助我的每位同学和朋友表示感谢! 海南人学硕十学位论文附录附录附录1数据字典：襻一～撑Host：IocaIhost襻Port：8800样Database：jueceCREATEDATABASE、juece、：##Structureforthe、juece_qiXiang、tabIe#CREATETABLE’juece—qixiang、(’npjwd、varchar(100)NOTNULLdefauIt、njyI、varchar(100)defauItNULL．’npjfs、varchar(100)defauItNULL．、juece、varchar(300)defauItNULL．)：襻#Structureforthe’juece_turang’tabIe：#CREATETABLE、juece_turang、(、PH、varchar(100)NOTNULLdefauIt”．、trfI、varchar(100)NOTNULLdefauIt”．、juece、varchar(300)defauItNULL．)：#撑Structureforthe、]uece_haiba’tabIe：#CREATETABLE’juece—haiba、(、hbgd、varchar(18)defauItNULL．、dspd’varchar(14)NOTNULLdefault”．’juece、varchar(300)defauItNULL．#撑Structureforthe、juece_jiaoyuan、tabIe：稃CREATETABLE、juece-jiaoyuan、(’jymj’varchar(100)defauItNULL．’jyxz’varchar(100)defauItNULL．’jyzs’varchar(100)defauItNULL．’fhI’varchar(100)defauItNULL．’juece’varchar(300)defauItNULL．)：撑撑Structureforthe、juece—zaizhi_midu、tabIe：#CREATETABLE、juece—zaizhi_midu、(、dx、va．rchar(14)defauItNULL．．55- f卜海南人学硕十学位论文附录、trfI、varchar(40)defauItNULL。、zzgd、varchar(40)defauItNULL．。juece、varchar(200)defauItNULL．襻#Structureforthe’juece—zaizhi_shengchan’tabIe：#CREATETABLE’juece—zaizhi—shengchan、(、trfI、int(60)defauItNULL。、ggtj’int(60)defauItNULL．’juece、varchar(200)defauItNULL．)：嚣襻Structureforthe、juece_zaizhi_touzi、tabIe：嚣CREATETABLE’juece—zaizhitouzi’(、tznI、int(11)defauItNULL。’dxds、varchar(100)defauItNULL．、juece、varchar(200)defauItNULL，撑#Structureforthe、juece—feiyong、table：#CREATETABLE’juece—feiyong、(、tinI’varchar(100)defauItNULL．’dxds’varchar(100)defauItNULL．、trfI’varchar(300)defauItNULL)：##Structureforthe’juece_jianyuan_touzi、tabIe：撑CREATETABLE、juece—jianyuan—touzi’(、tinI、varchar(15)NOTNULLdefauIt．、dxds’varchar(14)NOTNULLdefault，’juecemianmu、varchar(100)defauItNULL．、juece—kaiXUe’varchar(100)defauItNULL，、juece—Iizhu、varchar(100)defauItNULL．、juece_kaihuang、varchar(100)defauItNULL．’juece_fanghuIin、varchar(100)defauItNULL．、jueceyaoguan、varchar(100)defauItNULL．)t．襻#Structureforthe’juece—zhengxing’tabIe：#CREATETABLE、juece—zhengxing、(、hjnI、varchar(20)defauItNULL．、qh、varchar(50)defauItNULL．’sfbIzm、int(10)defauItNULL．、juece’varchar(200)defauItNULL．．56． 海南入学硕十学位论文附录)：##Structurofortho’juoee—shifoi_youIing、tabIe：撑CREAIET^BLE’jueeo—shifei—youIing’(、sI、int(10)defauItNULL。’tryf’int(10)defauItNULL．’jj、varchar(50)dofauItNULL．、numbor、int(11)dofauItNULL。、jueeo—sfI’varehar(200)defauItNULL．、jueeo—sfpI、varchar(200)dofauItNULL。)：稃#$trueturofortho、jueee—shifei_yjf、tabIe：撑CREATETABLE、jueee—shifei_yjf’(、sI、int(10)defauItNULL：、tryf、inl：(20)defauItNULL：、jj、int(20)dofauItNULL：、jueeo、varchar(200)defauItNULL：)：撑#Strueturofortho’juoeo_shifoi-jg、tabIe：撑OREAIEI^BLE、jueee—shifei—jg’(、whq、varehar(50)dofauItNULL．、tryf、int(14)defauItNULL．、ju∞e—sfsj’vatchat(200)defauItNULL．’juoeo—sfrvarchar(200)dofauItNULL．)：##$trueturofortho、jueee_binghai_wb、tabIe：#ORE^TETABLE’juece—binghai_wb、(、pz、int(14)defauItNULL．、zohj、varchar(50)defaultNULL．、trzd、varchar(50)defauItNULL．、qh、varchar(50)defaultNULL．、zogItj、varchar(100)defauItNULL．、jueeo、varehar(100)dofauItNULL。)：#撑Structurofortho、juoeo_binghai_ybb、tabIe：撑ORE^TETABLE’jueeo_binghai—ybb、(’jj、vatchat(60)dofauItNULL．’sfyzfhl、int(10)dofauItNULL．、zohj、varchar(60)dofauItNULL．、juoeo、varehar(200)dofauItNULL．)：##$tructurofortho’jueeo—binghai_hyb、tabIe：嚣ORE^TETABLE’juoee—binghai_hyb、(．57-