摘 要：無(wú)公害辣椒專家系統(tǒng)的功能主要是解決辣椒栽培管理過程中所出現(xiàn)的問題，其核心是后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建。本文主要對(duì)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建和推理機(jī)制的設(shè)計(jì)進(jìn)行了分析。

關(guān)鍵詞：專家系統(tǒng)；病蟲害診斷；無(wú)公害

中圖分類號(hào)：S126；S435.11

1 無(wú)公害辣椒專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路

無(wú)公害辣椒專家系統(tǒng)是基于模塊化設(shè)計(jì)的理念，以“瀏覽器/Web服務(wù)器/后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)”三層體系結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，并結(jié)合ASP.NET相關(guān)技術(shù)進(jìn)行開發(fā)設(shè)計(jì)的。該專家系統(tǒng)具有信息查詢、病蟲害診斷與防治、留言等功能。用戶使用瀏覽器打開頁(yè)面并登錄系統(tǒng)后，可以學(xué)習(xí)辣椒種植相關(guān)知識(shí)，還可以對(duì)自家辣椒進(jìn)行病蟲害診斷，遇到疑難問題給專家留言；同時(shí)相關(guān)授權(quán)專家也可以登錄系統(tǒng)，對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行維護(hù)更新，并解答用戶留言。可以通過瀏覽器實(shí)現(xiàn)對(duì)該系統(tǒng)的管理及運(yùn)行維護(hù)等操作，其核心部分是后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。本文主要討論該專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建和推理機(jī)制的設(shè)計(jì)。

2 系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建

2.1 知識(shí)的獲取

知識(shí)是專家系統(tǒng)的精髓，而知識(shí)獲取是構(gòu)建專家系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟。無(wú)公害辣椒專家系統(tǒng)中專家知識(shí)主要通過以下方式進(jìn)行獲?。海?）參考科技文獻(xiàn)資料、科技成果、果蔬栽培領(lǐng)域?qū)＜页霭娴南嚓P(guān)著作、Internet等；（2）向有關(guān)辣椒栽培專家咨詢從而獲取經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)、解決問題的方式及推理方法；（3）與農(nóng)業(yè)技術(shù)員和農(nóng)民交流，搜集農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)員和有辣椒種植經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)民的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。通過以上途徑搜集辣椒栽培相關(guān)知識(shí)后要對(duì)其進(jìn)行初步整理，再交給專家進(jìn)行修改完善。

2.2 知識(shí)的組織結(jié)構(gòu)

無(wú)公害辣椒專家系統(tǒng)把病蟲害及其表現(xiàn)癥狀的關(guān)系用層次結(jié)構(gòu)表示出來。其中第一層為發(fā)病部位，分為根部、莖部、葉片、花果、植株五個(gè)部位；第二層為主要的癥狀特征，是針對(duì)第一層發(fā)病部位的病害描述，通過這些發(fā)病癥狀節(jié)點(diǎn)推理出病害名稱。

2.3 知識(shí)的表示

無(wú)公害辣椒專家系統(tǒng)的專家知識(shí)使用產(chǎn)生式表示法來表示。產(chǎn)生式表示法因其比較適用于推理、判斷知識(shí)，已經(jīng)成為專家系統(tǒng)中知識(shí)表示的最基本的方式。

產(chǎn)生式的基本形式：P→Q或者IF

THEN

其中：P是產(chǎn)生式的前提，也被稱為前件，是判斷是否運(yùn)用該產(chǎn)生式的條件。Q是一組結(jié)論或者操作，也被稱為后件，指出當(dāng)滿足前提P所示的條件時(shí)，應(yīng)該得出的結(jié)論或者應(yīng)該執(zhí)行的操作。前件和后件可以是由邏輯運(yùn)算符AND、OR、NOT組成的表達(dá)式。也就是說，如果前提滿足，則可得到結(jié)論或者執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作，即后件由前件來觸發(fā)。所以，前件是規(guī)則的執(zhí)行條件，后件是規(guī)則體。

2.4 數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建

無(wú)公害辣椒專家系統(tǒng)綜合數(shù)據(jù)庫(kù)由系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)、辣椒專家知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、辣椒決策規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)三個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)組成，每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)由多個(gè)表組成。系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中包含界面文檔、用戶登錄系統(tǒng)的賬號(hào)、密碼，留言資料等；辣椒專家知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中收集了辣椒栽培過程中的專家技術(shù)知識(shí)、辣椒病蟲害的資料（包括病蟲害的種類、發(fā)病癥狀、防治方法等）等；辣椒決策規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)中收集了關(guān)于辣椒品種選擇及辣椒病蟲害診斷過程中所用到的規(guī)則。

3 推理機(jī)制

3.1 推理模式

推理模式其實(shí)就是知識(shí)的運(yùn)用模式，在當(dāng)今實(shí)際應(yīng)用中采用最多的推理模式有正向推理、反向推理、正反向混合推理等。正向推理是從已有的事實(shí)出發(fā)，按照一定的策略，運(yùn)用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)，推斷出結(jié)論的過程。反向推理又被叫做目標(biāo)驅(qū)動(dòng)推理，與正向推理正好相反，它是從結(jié)論開始，假設(shè)結(jié)論成立，在知識(shí)庫(kù)的規(guī)則庫(kù)中尋找證據(jù)來證明該結(jié)論是否成立。由此可見，正向推理的缺點(diǎn)是目的性不強(qiáng)，反向推理的缺點(diǎn)是初始推理比較盲目。在實(shí)際應(yīng)用中通常是將正向推理和反向推理相結(jié)合，利用雙方優(yōu)點(diǎn)，克服各自缺點(diǎn)，使得推理速度和效率大大提高。在無(wú)公害辣椒專家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則性知識(shí)運(yùn)用產(chǎn)生式規(guī)則表示法，在辣椒專家決策系統(tǒng)中綜合運(yùn)用正向推理和反向推理的推理方法。以辣椒根部病害為例。首先判斷發(fā)生的是病害而不是蟲害，然后選擇病害部位根部，再根據(jù)典型的癥狀和詳細(xì)癥狀，就可以確定具體的病害類型。這種從根部到典型癥狀，再到詳細(xì)癥狀的過程為正向推理過程。如果從病害名稱到典型癥狀和詳細(xì)癥狀這一過程是反向推理過程。

3.2 推理機(jī)設(shè)計(jì)

推理機(jī)是專家系統(tǒng)的核心部分。診斷型專家系統(tǒng)推理機(jī)的設(shè)計(jì)可以根據(jù)實(shí)際情況分為兩種：基于案例的推理（CBR）和基于模糊規(guī)則的推理（RBR）。

CBR的主要思想是利用知識(shí)庫(kù)中已有的、類似的案例來解決問題的。其推理過程是首先分析當(dāng)前的問題，從案例庫(kù)中檢索出相似的案例，然后推理系統(tǒng)對(duì)檢索出來的案例進(jìn)行差異比較，將用戶比較認(rèn)可的案例的解決方案提交給用戶，如果用戶對(duì)解決方案不滿意，則推理系統(tǒng)將對(duì)此解決方案進(jìn)行重新設(shè)計(jì)修改后提交給用戶，同時(shí)將有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)或是案例存儲(chǔ)在案例庫(kù)中。這種方法將專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)充分歸納到了一起，并得到了充分利用。但是對(duì)案例庫(kù)的要求非常高，不能保證所有的問題都在案例庫(kù)中有相似的案例存在。

RBR的主要思想是利用產(chǎn)生式規(guī)則的形式來解決問題，它將所有的規(guī)則都模糊化。

由于辣椒專家理論知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)的不確定性和模糊性，我們?cè)谶M(jìn)行病蟲害診斷或品種選擇時(shí)運(yùn)用模糊推理規(guī)則來處理模糊知識(shí)，對(duì)給出的診斷結(jié)果或品種選擇有很大的幫助，但是使用這種方法來構(gòu)建一個(gè)比較全面、完整的規(guī)則庫(kù)需要大量的工作，在實(shí)施過程中有很大困難。鑒于這種情形，在無(wú)公害辣椒專家決策系統(tǒng)中，我們主要采取將CBR和RBR相結(jié)合的推理方法。

以辣椒病蟲害診斷為例，首先用戶在系統(tǒng)界面處輸入辣椒的病蟲害癥狀，系統(tǒng)對(duì)所輸入的信息與案例庫(kù)中的案例進(jìn)行對(duì)比匹配，如果檢索匹配成功的話，則直接將所對(duì)應(yīng)的案例提取出來，由該案例提供診斷結(jié)果；否則要將用戶輸入的病蟲害癥狀的所有信息與案例庫(kù)中的案例進(jìn)行相似度（貼近度）的計(jì)算，如果計(jì)算結(jié)果滿足所給定的閾值，則給出與該用戶描述癥狀相似的案例診斷結(jié)果；否則進(jìn)行模糊推理。診斷結(jié)束時(shí)，如果判定該病蟲害診斷有價(jià)值，則將該案例存入案例庫(kù)中，否則退出該推理系統(tǒng)，結(jié)束診斷。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文主要分析和討論了怎樣構(gòu)建無(wú)公害辣椒專家系統(tǒng)的核心部分知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)。當(dāng)用戶通過人機(jī)交互界面與無(wú)公害辣椒專家系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)話，服務(wù)器響應(yīng)，如果請(qǐng)求結(jié)果存在于數(shù)據(jù)庫(kù)中，則返回給用戶；如果請(qǐng)求結(jié)果沒有直接顯示在數(shù)據(jù)庫(kù)中，則需要推理機(jī)調(diào)用知識(shí)庫(kù)中的已有案例進(jìn)行匹配，若匹配成功，則將該案例結(jié)果返回給用戶；如果知識(shí)庫(kù)中沒有相似案例，則利用知識(shí)庫(kù)中的模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理；若滿足規(guī)則的前提條件，則將結(jié)果存放到綜合數(shù)據(jù)庫(kù)中，最終由專家系統(tǒng)把推理出的結(jié)論展現(xiàn)給用戶。

參考文獻(xiàn)：

[1]袁濤，馬超.基于案例推理的水稻病蟲害診斷專家系統(tǒng)研究[J].農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息，2009（12）：22-24.

[2]祁業(yè)鳳，劉平，劉孟軍.棗智能專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)信息化推廣應(yīng)用[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2009（21）：351-354.

作者簡(jiǎn)介：蔡盈盈，女，河南新鄉(xiāng)人，講師，工程碩士，研究方向：計(jì)算機(jī)多媒體。

作者單位：河南農(nóng)業(yè)職業(yè)學(xué)院，鄭州 451450