顧靜秋+吳華瑞

摘要：針對(duì)目前我國(guó)農(nóng)業(yè)決策支持系統(tǒng)與專家系統(tǒng)的信息呈孤島格局的現(xiàn)狀，農(nóng)業(yè)信息資源和系統(tǒng)存在嚴(yán)重重復(fù)性建設(shè)問題，提出基于云計(jì)算平臺(tái)的農(nóng)業(yè)知識(shí)云服務(wù)模式。以知識(shí)模型庫(kù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用Web Service 及XML技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)通用的專家知識(shí)模型云端服務(wù)。應(yīng)用結(jié)果表明，其為零配置客戶端的個(gè)性化知識(shí)應(yīng)用系統(tǒng)的構(gòu)建提供了便捷的工具，為實(shí)現(xiàn)“知識(shí)即服務(wù)”做出了有效的嘗試。

關(guān)鍵詞：云服務(wù)；農(nóng)業(yè)知識(shí)；推理；加權(quán)模糊

中圖分類號(hào)：TP399 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2014）15-3643-04

Design and Implementation of Cloud Services Model of Agricultural Knowledge

GU Jing-qiu1，2，3，WU Hua-rui1，2，3

（1.Beijing Research Center for Information Technology in Agriculture，Beijing 100097，China；2. National Engineering Research Center for Information Technology in Agricultural， Beijing 100097， China；

3. Key Laboratory for Information Technologies in Agriculture， Ministry of Agriculture， Beijing 100097， China）

Abstract： Agricultural decision support information systems and expert systems of China's are separated mutually. Repeated construction of agricultural information resources and systems is a serious problem. Cloud services model of agricultural knowledge based on cloud computing platform was proposed. Based on Knowledge Model base， Web Service and XML technology were used to design and realize generic expert knowledge cloud Web Services. Application results showed that it was a convenient tool for building personalized knowledge application systems of zero configuration client. This work was an effective attempt to achieve the “knowledge is service”.

Key words： cloud service； knowledge agriculture； reasoning； weighted fuzzy

收稿日期：2014-02-19

基金項(xiàng)目：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（2012BAD52G01）；北京市自然科學(xué)基金（4122034）；北京市科委項(xiàng)目（D121100003212003）

作者簡(jiǎn)介：顧靜秋（1977-），男，河北秦皇島人，副研究員，碩士，主要從事農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘研究，（電話）13366800727（電子信箱）

gujq@nercita.org.cn；吳華瑞，男，研究員，（電話）13070146450（電子信箱）38951466@qq.com。

現(xiàn)有的云計(jì)算平臺(tái)已趨成熟，如Google App Engine、Amazon Elastie Compute Cloud等?；谠朴?jì)算實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用可以方便地部署其上使用其計(jì)算資源。而數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，Google Bigtable與Amazon Simple Storage Service等為實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)與訪問提供了支持，計(jì)算平臺(tái)的商業(yè)化發(fā)展與成熟為構(gòu)建農(nóng)業(yè)知識(shí)云服務(wù)提供了很好的底層架構(gòu)支持[1，2]。

Web服務(wù)是因特網(wǎng)上運(yùn)行的應(yīng)用。用戶所請(qǐng)求的服務(wù)運(yùn)行在遠(yuǎn)端系統(tǒng)上，后者充當(dāng)服務(wù)的宿主。這種類型的Web API使得用戶能夠利用因特網(wǎng)上共享的功能，而不是提供自己的完整的應(yīng)用程序。這種做法的最終結(jié)果是一個(gè)定制的、基于Web的應(yīng)用程序，該程序的大部分由第三方提供，因而減輕了傳統(tǒng)應(yīng)用程序在開發(fā)和帶寬方面的需求。一個(gè)優(yōu)秀的Web服務(wù)的例子為谷歌地圖API用戶所創(chuàng)造的“整合應(yīng)用”。利用這些定制的應(yīng)用程序，開發(fā)者無須編寫代碼或提供地圖應(yīng)用，所要做的一切就是連接到谷歌的Web API。

作為農(nóng)業(yè)信息服務(wù)的延伸和升華，農(nóng)業(yè)知識(shí)服務(wù)具有針對(duì)性、創(chuàng)造性、效用性、知識(shí)性等優(yōu)勢(shì)，無疑將成為未來農(nóng)業(yè)科技服務(wù)體系發(fā)展的趨勢(shì)和目標(biāo)[3]。利用構(gòu)建的農(nóng)業(yè)云知識(shí)模型庫(kù)，設(shè)計(jì)研發(fā)模糊推理機(jī)，針對(duì)多種作物生產(chǎn)管理所需的專家知識(shí)模型，對(duì)知識(shí)進(jìn)行服務(wù)封裝與發(fā)布，形成農(nóng)業(yè)云知識(shí)模型Web API，使用戶能夠利用因特網(wǎng)上共享的知識(shí)服務(wù)API，構(gòu)建自身的知識(shí)服務(wù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，而不用考慮知識(shí)庫(kù)的知識(shí)表示、組織、存儲(chǔ)方式，也不用考慮知識(shí)的推理決策模型，更不用考慮這些服務(wù)的部署方式，從而為用戶構(gòu)建知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)提供了快捷有效的工具。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

如圖1所示，在知識(shí)模型庫(kù)構(gòu)建過程中用到的農(nóng)業(yè)知識(shí)本體，可以充分集中農(nóng)業(yè)敘詞表、農(nóng)業(yè)土壤本體、植物本體、作物本體、農(nóng)業(yè)有害生物本體等的研究成果，利用本體集成技術(shù)構(gòu)建，并通過數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)與專家的整理不斷更新。endprint

在知識(shí)的表示及推理應(yīng)用方面，采用“模糊產(chǎn)生式規(guī)則+模型”的知識(shí)表示方法，實(shí)現(xiàn)模糊知識(shí)和確定知識(shí)、知識(shí)和模型的有機(jī)結(jié)合，使之更加接近農(nóng)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的本質(zhì)和特點(diǎn)，更好地應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)際。推理機(jī)基于模糊知識(shí)庫(kù)與模型庫(kù)相結(jié)合，支持模型的計(jì)算和求解，采用模糊產(chǎn)生式規(guī)則的模糊匹配算法，由元知識(shí)控制的目標(biāo)驅(qū)動(dòng)和啟發(fā)式搜索算法，并進(jìn)行沖突消解。

通過Web Service技術(shù)，封裝了知識(shí)模塊抽取，決策前提條件元數(shù)據(jù)獲取，智能推理3個(gè)核心業(yè)務(wù)功能。使客戶可以通過引入知識(shí)服務(wù)的方式，靈活快捷地構(gòu)建個(gè)性化的本地知識(shí)應(yīng)用系統(tǒng)，而不用把服務(wù)端的應(yīng)用系統(tǒng)和知識(shí)庫(kù)安裝到本地。

2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

2.1 知識(shí)獲取及表示

系統(tǒng)中采用的模糊產(chǎn)生式規(guī)則的一般形式為：P→Q，CF，τ，其左部一般表示一組前提或條件，右部表示若干結(jié)論或動(dòng)作，前提P和結(jié)論Q都可以是模糊的。CF：0

知識(shí)用BNF描述為：

<知識(shí)庫(kù)>：：=*<產(chǎn)生式規(guī)則>*{，<產(chǎn)生式規(guī)則>}

<產(chǎn)生式規(guī)則>：：=* <前提> → <結(jié)論>，<可信度CF>，<閾值τ>

<前提>：：=* 空 | <模糊邏輯加權(quán)公式>

<模糊邏輯加權(quán)公式>：：= <權(quán)因子ω*<前提條件數(shù)據(jù)項(xiàng)>{∧<權(quán)因子ω>*<前提條件數(shù)據(jù)項(xiàng)> }

<結(jié)論>：：=* < 決策數(shù)據(jù)項(xiàng)值>[<規(guī)則解釋>]

<決策數(shù)據(jù)項(xiàng)值>：：= <決策數(shù)據(jù)項(xiàng) = 數(shù)值>

<前提條件數(shù)據(jù)項(xiàng)>：：=* <一階模糊邏輯公式>

<一階模糊邏輯公式>*：：= <模糊謂詞>

為了把領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為能夠提供元知識(shí)服務(wù)的知識(shí)模型庫(kù)，制定了知識(shí)整理的模板，領(lǐng)域?qū)＜野凑漳０蹇偨Y(jié)自己的知識(shí)，最后由計(jì)算機(jī)管理人員將形式化的知識(shí)規(guī)則輸入計(jì)算機(jī)[4-6]。

2.2 知識(shí)服務(wù)

用戶可在自己的知識(shí)應(yīng)用系統(tǒng)中根據(jù)需要調(diào)用知識(shí)服務(wù)，完成自己的知識(shí)應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)。應(yīng)用端系統(tǒng)結(jié)合Web服務(wù)端知識(shí)服務(wù)流程如圖2。

應(yīng)用端首先構(gòu)造作物類別選擇的交互頁面，選擇作物類別。然后通過調(diào)用Web服務(wù)端的知識(shí)模塊獲取服務(wù)，獲取當(dāng)前所選作物在云知識(shí)模型庫(kù)中所對(duì)應(yīng)的所有知識(shí)模塊，應(yīng)用端獲取到可供使用的知識(shí)模塊內(nèi)容后，構(gòu)造交互頁面瀏覽知識(shí)模塊，同時(shí)選擇所需要的模塊準(zhǔn)備進(jìn)行應(yīng)用，選定知識(shí)模塊后，調(diào)用Web服務(wù)端的條件元數(shù)據(jù)獲取模塊，獲取應(yīng)用該知識(shí)模塊需要提供的前提條件的元數(shù)據(jù)，根據(jù)這些元數(shù)據(jù)應(yīng)用端再次構(gòu)造交互頁面來獲取必要的前提條件數(shù)據(jù)。最后，客戶端封裝用戶數(shù)據(jù)作為參數(shù)調(diào)用Web服務(wù)端的智能決策服務(wù)，得到最終的決策結(jié)果，在應(yīng)用端展示給用戶[7-9]。

2.2.1 模塊獲取服務(wù) public string GetModules（string dbname）

* 根據(jù)作物類別名稱，得到該云知識(shí)庫(kù)中該作物的所有知識(shí)模塊

* 參數(shù)dbname，知識(shí)庫(kù)名稱

* 返回xmlstring，形如

“<？xml version="1.0" encoding="utf-8"？>

hggl花果管理決策

trgl土壤管理

bhzd病害診斷

yyzd營(yíng)養(yǎng)失調(diào)診斷

200 200表示執(zhí)行成功，400為失敗

”

2.2.2 條件元數(shù)據(jù)獲取服務(wù) 知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)規(guī)則的前提條件表達(dá)式是由多個(gè)邏輯子式構(gòu)成的，每個(gè)邏輯子式包含一個(gè)前提數(shù)據(jù)項(xiàng)，前提數(shù)據(jù)項(xiàng)的取值符合一定的條件構(gòu)成了這個(gè)邏輯子式。在推理決策過程中，前提數(shù)據(jù)項(xiàng)取值是用戶提供的本地?cái)?shù)據(jù)，要和邏輯子式中的該前提數(shù)據(jù)項(xiàng)取值條件比較，從而判斷邏輯子式的布爾值。因此要對(duì)前提數(shù)據(jù)項(xiàng)的取值范圍或輸入方式加以限定，進(jìn)行明確的定義，才能保證用戶輸入的數(shù)據(jù)和知識(shí)規(guī)則中的數(shù)據(jù)取值條件可以進(jìn)行匹配。前提條件數(shù)據(jù)項(xiàng)的元數(shù)據(jù)就是描述前提條件數(shù)據(jù)項(xiàng)的取值范圍、輸入方式等信息的。主要包括前提條件數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)值類型、數(shù)值型數(shù)據(jù)的輸入上下限、編輯方式。編輯方式如表1所示。

條件元數(shù)據(jù)獲取服務(wù)就是得到并組織這些信息的服務(wù)

public string GetItems（string dbname， string moduleid）

*根據(jù)知識(shí)庫(kù)名稱，知識(shí)模塊名得到需要的前提條件元數(shù)據(jù)信息

*參數(shù)dbname，知識(shí)庫(kù)名稱，moduleid 決策模塊名

*返回xmlstring，形如

“<？xml version="1.0" encoding="utf-8"？>

bw 發(fā)病部位 C 8 bw||

zz1 癥狀1 C 8 zz1||（bzbw：bw）

zz2 癥狀2 C 8

zz2||（bzzz1：zz1），（bzbw：bw）

//標(biāo)準(zhǔn)表數(shù)據(jù)。

葉 有明顯病斑 病斑顏色為褐色 嫩葉上出現(xiàn)褐色小斑點(diǎn)，邊緣紫紅色。高溫高濕時(shí)，數(shù)個(gè)病斑相連，形成不規(guī)則形大斑，病斑背面長(zhǎng)出黑色霉層。

無

葉 有明顯病斑 病斑顏色為褐色

剛發(fā)病時(shí)在葉正面出現(xiàn)黃褐色小點(diǎn)，后或變成圓形、中心呈暗褐色，四周黃色。黑心小點(diǎn)，呈同心輪紋狀，或病斑呈針芒狀，或變成暗褐色大病斑。不管何種病斑，病斑周圍都呈綠色暈圈。

無

200”

其中“”標(biāo)記中的每一個(gè)“”定義了一個(gè)前提條件項(xiàng)的元數(shù)據(jù)，“”代表了該前提條件項(xiàng)的英文標(biāo)識(shí)，“”代表了該前提條件項(xiàng)的中文描述，“”代表了該前提條件項(xiàng)的數(shù)值類型，“”代表了該前提條件項(xiàng)的輸入方式（輸入、選擇或者根據(jù)其他項(xiàng)的內(nèi)容連動(dòng)選擇），“”代表了該前提條件項(xiàng)的計(jì)量單位，“”代表了該前提條件項(xiàng)的約束值（數(shù)值的上下限等），“”設(shè)定了前提數(shù)據(jù)項(xiàng)的數(shù)值來源，“”設(shè)定了該前提數(shù)據(jù)項(xiàng)需要展現(xiàn)給用戶的提示信息。

以上返回的xml數(shù)據(jù)，第3個(gè)條件無數(shù)據(jù)，名稱為zz2，中文描述“癥狀2”，數(shù)值類型為字符串，編輯方式為根據(jù)其他靜態(tài)數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)選擇，數(shù)據(jù)來源是“”標(biāo)記中所定義的靜態(tài)數(shù)據(jù)?！?csz>zz2||（bzzz1：zz1），（bzbw：bw）”表示當(dāng)前用戶可選的數(shù)據(jù)是靜態(tài)數(shù)據(jù)中的標(biāo)簽為“”的數(shù)據(jù)，但是需滿足“||”標(biāo)記后的兩個(gè)條件，也就是用戶輸入的bw和zz1的數(shù)據(jù)要和靜態(tài)數(shù)據(jù)中的bzbw、bzzz1標(biāo)簽數(shù)據(jù)相匹配，也就是癥狀2可供用戶選擇的數(shù)據(jù)要根據(jù)用戶輸入的發(fā)病部位和癥狀1的信息。

2.2.3 智能決策服務(wù)

1）服務(wù)接口。public string GetResult（string dbname， string moduleid， string data）

*根據(jù)知識(shí)庫(kù)名稱，決策模塊id，事實(shí)表數(shù)據(jù)得到?jīng)Q策結(jié)論

*參數(shù)dbname，知識(shí)庫(kù)名稱，moduleid決策模塊名，data為xml形式數(shù)據(jù)，形如

“<？xml version="1.0" encoding="utf-8"？>

23 100結(jié)果初期樹 沙壤土手捏土稍感濕意灰墑”

返回結(jié)果：

“<？xml version="1.0" encoding="utf-8"？>

蘋果病害診斷

霉心病。防治方法：清除菌源：清除樹上僵果、枯枝，清掃落葉、落果并集中燒毀。噴藥防治：早春芽前噴布3度石硫合劑，花前花后噴布0.3度石硫合劑，或撲海因1 000倍液。貯藏期：果庫(kù)溫度應(yīng)保持在0.5～1.0 ℃，相對(duì)濕度在90%左右。

1 ”

2）智能推理算法。在實(shí)際問題中，一條推理規(guī)則的前提中的各子前提的“重要性”或所包含的信息量等都可能是不同的。為此，每項(xiàng)前提條件在前提條件中有一個(gè)權(quán)重（w），為了表達(dá)這類現(xiàn)實(shí)知識(shí)，采用加權(quán)模糊邏輯公式是十分合適的。這時(shí)，推理規(guī)則具有如下形式：w1P1w2P2，wnPn→Q，CF，τ

其中Q 與Pj（j=1，2，…，n）為模糊邏輯謂詞，取真值于[0，1]之間。wj：j≥0（j=1，2，…，n）為子前提Pj的權(quán)系數(shù)。CF：0

上述規(guī)則的含義是前提的真度t=∑wj*T（Pj），其中T（Pj）為Pj的真度。T（Q）=t∧CF，其中∧為某種“交型運(yùn)算”，例如取極小和乘法等，當(dāng)T（Q）大于等于τ時(shí)，則該規(guī)則就可被應(yīng)用[10-15]。

2.3 實(shí)現(xiàn)技術(shù)

知識(shí)服務(wù)實(shí)現(xiàn)采用.Net Web Service 技術(shù)。

.NET平臺(tái)內(nèi)建了對(duì)Web Service的支持，包括Web Service的構(gòu)建和使用。與其他開發(fā)平臺(tái)不同，使用.NET平臺(tái)，不需要其他的工具或者SDK就可以完成Web Service的開發(fā)。.NET Framework本身就全面支持Web Service，包括服務(wù)器端的請(qǐng)求處理器和對(duì)客戶端發(fā)送和接受SOAP消息的支持[10]。

開發(fā)過程中值得注意的幾個(gè)問題是：

1）為了Java能夠調(diào)用Web Service方法，.NET寫的Web Service的每個(gè)方法都要聲明為Rpc方法，即添加“[SoapRpcMethod.....]”。

例如：[WebMethod]

[SoapRpcMethod（Use=SoapBindingUse.Literal，Action=“http：//nercita.paid/GetModules”，RequestNamespace=“http：//nercita.paid/”，ResponseNamespace=“http：//nercita.paid/”）]

2）對(duì)返回值、參數(shù)的處理。應(yīng)盡量將Web Service方法的返回值、參數(shù)都寫成字符串（String），不要使用復(fù)雜對(duì)象類型，這樣便于在網(wǎng)絡(luò)上傳輸，避免了復(fù)雜對(duì)象類型的不易轉(zhuǎn)換問題。同時(shí)字符串格式為xml形式，還要保證返回字符串編碼為“utf-8”，例如，采用如下方式處理：

return Encoding.UTF8.GetString（output.ToArray（））

3 小結(jié)

云計(jì)算平臺(tái)為農(nóng)業(yè)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建、知識(shí)運(yùn)算處理提供了更為良好的空間。農(nóng)業(yè)知識(shí)云服務(wù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)為農(nóng)業(yè)知識(shí)的共享和利用開辟了一條新的途徑。雖然農(nóng)業(yè)知識(shí)庫(kù)的規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足應(yīng)用需求，還不能構(gòu)成內(nèi)容豐富的知識(shí)云，知識(shí)云服務(wù)的接口和應(yīng)用方式設(shè)計(jì)還不像谷歌地圖API那樣簡(jiǎn)潔，但是知識(shí)云服務(wù)的應(yīng)用模式一定是未來農(nóng)業(yè)知識(shí)最合適的傳播形式。

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例如：[WebMethod]

[SoapRpcMethod（Use=SoapBindingUse.Literal，Action=“http：//nercita.paid/GetModules”，RequestNamespace=“http：//nercita.paid/”，ResponseNamespace=“http：//nercita.paid/”）]

2）對(duì)返回值、參數(shù)的處理。應(yīng)盡量將Web Service方法的返回值、參數(shù)都寫成字符串（String），不要使用復(fù)雜對(duì)象類型，這樣便于在網(wǎng)絡(luò)上傳輸，避免了復(fù)雜對(duì)象類型的不易轉(zhuǎn)換問題。同時(shí)字符串格式為xml形式，還要保證返回字符串編碼為“utf-8”，例如，采用如下方式處理：

return Encoding.UTF8.GetString（output.ToArray（））

3 小結(jié)

云計(jì)算平臺(tái)為農(nóng)業(yè)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建、知識(shí)運(yùn)算處理提供了更為良好的空間。農(nóng)業(yè)知識(shí)云服務(wù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)為農(nóng)業(yè)知識(shí)的共享和利用開辟了一條新的途徑。雖然農(nóng)業(yè)知識(shí)庫(kù)的規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足應(yīng)用需求，還不能構(gòu)成內(nèi)容豐富的知識(shí)云，知識(shí)云服務(wù)的接口和應(yīng)用方式設(shè)計(jì)還不像谷歌地圖API那樣簡(jiǎn)潔，但是知識(shí)云服務(wù)的應(yīng)用模式一定是未來農(nóng)業(yè)知識(shí)最合適的傳播形式。

參考文獻(xiàn)：

[1] 陳 康，鄭緯民. 云計(jì)算.系統(tǒng)實(shí)例與研究現(xiàn)狀[J]. 軟件學(xué)報(bào)，2009，20（5）：1337-1348.

[2] 孫 健，賈曉菁.Google云計(jì)算平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)及對(duì)其成本的影響研究[J].電信科學(xué)，2010（1）：38-44.

[3] 張峻峰，鄭懷國(guó)，孫素芬，等.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下農(nóng)業(yè)知識(shí)服務(wù)實(shí)現(xiàn)策略研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2008，36（23）：10262-10264.

[4] 楊寶祝，趙春江，李愛平，等.網(wǎng)絡(luò)化、構(gòu)件化農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)（PAID）的研究與應(yīng)用[J].高技術(shù)通訊，2002（3）：5-9.

[5] 席 磊，張 麗，張 慧，等.農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)中知識(shí)表示技術(shù)的研究[J].河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2006（3）：43-47.

[6] 孫 敏，羅衛(wèi)紅，相 林，等.設(shè)施果菜病害診斷的知識(shí)表達(dá)與推理模型[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2012，28（17）：149-156.

[7] 周 勁，劉 洋，藺永政.一種基于Web Service的分布式應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2007（2）：238-239.

[8] 李艷霞，馮百明.基于Web Services的信息集成方案[J].計(jì)算機(jī)，2009（7）：1787-1789.

[9] 吳家菊，劉 剛，席傳裕，等.基于Web Service的企業(yè)知識(shí)管理研究[J].計(jì)算機(jī)工程，2006（22）：75-77.

[10] 侯秀萍，袁秀麗，姜 卓，等.不確定性推理技術(shù)在醫(yī)學(xué)診斷中的應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2005（14）：205-207.

[11] 劉大有，唐海鷹，陳建中，等.加權(quán)模糊邏輯[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，1998（11）：2-6.

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[14] 哈明虎，李海軍.三種新的基于相似性的加權(quán)模糊推理方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2006（28）：34-37.

[15] 黃務(wù)蘭.一種新的基于產(chǎn)生式規(guī)則的推理樹結(jié)構(gòu)[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)，2007（4）：76-78.endprint

例如：[WebMethod]

[SoapRpcMethod（Use=SoapBindingUse.Literal，Action=“http：//nercita.paid/GetModules”，RequestNamespace=“http：//nercita.paid/”，ResponseNamespace=“http：//nercita.paid/”）]

2）對(duì)返回值、參數(shù)的處理。應(yīng)盡量將Web Service方法的返回值、參數(shù)都寫成字符串（String），不要使用復(fù)雜對(duì)象類型，這樣便于在網(wǎng)絡(luò)上傳輸，避免了復(fù)雜對(duì)象類型的不易轉(zhuǎn)換問題。同時(shí)字符串格式為xml形式，還要保證返回字符串編碼為“utf-8”，例如，采用如下方式處理：

return Encoding.UTF8.GetString（output.ToArray（））

3 小結(jié)

云計(jì)算平臺(tái)為農(nóng)業(yè)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建、知識(shí)運(yùn)算處理提供了更為良好的空間。農(nóng)業(yè)知識(shí)云服務(wù)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)為農(nóng)業(yè)知識(shí)的共享和利用開辟了一條新的途徑。雖然農(nóng)業(yè)知識(shí)庫(kù)的規(guī)模遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足應(yīng)用需求，還不能構(gòu)成內(nèi)容豐富的知識(shí)云，知識(shí)云服務(wù)的接口和應(yīng)用方式設(shè)計(jì)還不像谷歌地圖API那樣簡(jiǎn)潔，但是知識(shí)云服務(wù)的應(yīng)用模式一定是未來農(nóng)業(yè)知識(shí)最合適的傳播形式。

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[14] 哈明虎，李海軍.三種新的基于相似性的加權(quán)模糊推理方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2006（28）：34-37.

[15] 黃務(wù)蘭.一種新的基于產(chǎn)生式規(guī)則的推理樹結(jié)構(gòu)[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)，2007（4）：76-78.endprint