何進宇，田軍倉,2,3，馬 波,2,3

(1.寧夏大學土木與水利工程學院，銀川 750021；2.寧夏節(jié)水灌溉與水資源調控工程技術研究中心，銀川 750021； 3.旱區(qū)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)水資源高效利用教育部工程研究中心，銀川 750021)

0 引 言

專家系統(tǒng)(Expert System，ES)是一個智能計算機程序系統(tǒng)，其內部含有大量的某個領域專家水平的知識與經(jīng)驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題。專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統(tǒng),也是現(xiàn)在計算機人工智能領域最為活躍、也是最為廣泛的領域之一。專家系統(tǒng)是F.A.費根鮑姆等人在1968年總結通用問題求解系統(tǒng)的經(jīng)驗基礎上，結合化學領域的專業(yè)知識，研發(fā)出了世界上第一個專家系統(tǒng)Dendral，用以推斷化學分子結構。經(jīng)過40年的開發(fā)，各式各樣的專家系統(tǒng)已遍布各個專業(yè)領域，并在不同研究方向開發(fā)中得到進一步發(fā)展。

1 專家系統(tǒng)的原理

1.1 定 義

所謂專家系統(tǒng)，是利用計算機模擬具有的特定智能的專家所解決問題的計算機程序。專家系統(tǒng)的中心是知識處理，并利用特殊領域的知識來模擬真實的專家考慮和處理問題。專家系統(tǒng)的用途包含具有預測能力，而可提供管理、決策的專門知識功能，同時可為管理者、決策者提供訓練、試驗、仿真手段，并且具有自我學習、自我教育的功能[1]。一個專家系統(tǒng)的構成，一般需要將專家的知識通過歸納、類比、演繹、聯(lián)結等演變成具有一定體系和熟知的問題類型，把所能獲取的知識、資源處理為計算機可以辨識的各種形式,從而建立特有的知識庫，進而設計、推理、解釋系統(tǒng)以及必要的資源數(shù)據(jù)庫。由于許多問題的解決方法并不僅僅依賴某一個或者兩個專家，而是依靠許多專家知識、經(jīng)驗的密切協(xié)調與合作。因此，專家系統(tǒng)能夠精確快捷的得出最優(yōu)解決方法以及最大限度地避免決策失誤。

1.2 專家系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀

針對不同領域專家系統(tǒng)的研究，國內外學者主要是對專家系統(tǒng)的發(fā)展階段、類型劃分以及未來發(fā)展趨勢進行了較為詳細的探討和研究。

對于專家系統(tǒng)的發(fā)展階段，雷曉輝(2006年)[2]認為專家系統(tǒng)的發(fā)展史可分為：孕育期(-1965年)、誕生期(1965-1972年)、開創(chuàng)期(1972-1977年)、成長期(1978-1990年)和成熟期(1990-)5個時期。在20世紀90年代以來，全世界進入商業(yè)競爭時代，大量的專家系統(tǒng)被廣泛應用于世界各行各業(yè)。楊興，朱大奇，桑慶兵(2007年)[3]則將專家系統(tǒng)的發(fā)展分為：初創(chuàng)期(-1971年)、成熟期(1972-1977年)和發(fā)展期(1978-)3個階段。

對于專家系統(tǒng)的類型劃分，雷曉輝(2006年)[2]對專家系統(tǒng)分別從知識表示技術和任務類型2個方面分類，其中按知識表示技術可分為基于邏輯、語義網(wǎng)絡、規(guī)則以及框架的4類專家系統(tǒng)；而按任務類型可分為：預測型、解釋型、調試型、診斷型、規(guī)劃型、維修型、監(jiān)護型、設計型、教育型及控制型等十類專家系統(tǒng)。楊興，朱大奇，桑慶兵(2007年)[3]將專家系統(tǒng)模型分為基于規(guī)則、模糊邏輯、框架、案例、D-S證據(jù)理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法等7個類型的專家系統(tǒng)。張煜東，吳樂南，王水花(2010年)[4]按照不同發(fā)展階段，將專家系統(tǒng)分為基于案例、框架、規(guī)則、模型和基于Web等五個階段，并對每個階段進行了綜述和特征分析。進而對專家系統(tǒng)的發(fā)展規(guī)律進行了總結，認為專家系統(tǒng)主要可分為“技術上的突破”與“原理上的突破”兩大類，并預測專家系統(tǒng)必定將成為21世紀全世界人類進行智能決策與管理的助手與工具。

對于專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢，劉金琨，鄧守強(1995年)[5]認為隨著神經(jīng)網(wǎng)絡和數(shù)據(jù)庫技術的日新月異的發(fā)展，專家系統(tǒng)的發(fā)展趨勢將從單一專家系統(tǒng)向組合專家系統(tǒng)轉化并形成多專家系統(tǒng)間的協(xié)同化。楊興，朱大奇，桑慶兵(2007年)[3]認為發(fā)展專家系統(tǒng)要通過采用各種定性的模型進而將各種模型綜合運用，同時運用計算機技術及人工智能的一些新技術和新思想，例如通用性專家系統(tǒng)、分布式專家系統(tǒng)以及協(xié)同式專家系統(tǒng)等三類。這些都是專家系統(tǒng)的今后的必然發(fā)展趨勢。

2 專家系統(tǒng)在水利工程方面的應用

所謂專家系統(tǒng)在水利方面的應用，主要是運用專家系統(tǒng)的基本原理和技術，通過匯總相關水利專家所掌握的工程知識以及積累的大量經(jīng)驗，運用數(shù)學方法建立各種水利模型，構造基于水利工程基本知識的計算機應用系統(tǒng)，這就構成了水利專家系統(tǒng)。例如，通過總結節(jié)水灌溉專家所積累掌握的氣象參數(shù)、降水過程、土壤肥力、土壤質地、土壤水分、作物生長發(fā)育規(guī)律以及栽培技術等科學試驗資料、數(shù)據(jù)及經(jīng)驗，經(jīng)過計算機技術和軟件進行分析、整理和歸類，建立起節(jié)水灌溉專家系統(tǒng)，這樣就可以利用它來指導農(nóng)田節(jié)水灌溉和作物種植活動。另外，專家系統(tǒng)還可以在水力發(fā)電、水庫調節(jié)、防洪調度、水資源管理、工程規(guī)劃、節(jié)水技術推廣以及大型灌區(qū)管理等方面大顯身手。所以，水利工程專家系統(tǒng)的應用前景是非常廣闊的。糜鶯英(1990年)[6]首次提出在我國把專家系統(tǒng)的理論方法用于水利工程的設想,闡述水利工程施工專家系統(tǒng)應用的方法、內容及建立過程。她認為水利工程施工具有復雜性和多樣性等特點，這就造成施工中需要控制的因素很多。水利工程施工的特點之一就是受自然條件影響大且存在一定的隨機性。不同類型的水工建筑物，會因自然條件影響因素不同，施工制約的條件繼而不同。如果可以將水利工程分別建立多個二級子系統(tǒng)，再將這些子系統(tǒng)歸類整理組成一個完整的基于水利工程施工的專家系統(tǒng)，而這個專家系統(tǒng)應包含有水工建筑物和水利工程施工的規(guī)范，水利工程專家所掌握的知識與經(jīng)驗以及已經(jīng)完成的不同類型工程實例，其中還有工程技術經(jīng)濟指標和技術信息等相關資料，而這些知識可以按照施工需求，通過知識庫編輯器的選擇，按一定的知識規(guī)范方式表達，即可便于實際施工時參考和運用。路京選(1994年)[7]建立了一種水資源系統(tǒng)管理的專家系統(tǒng)決策模型。這個水資源專家系統(tǒng)包含1個地面水庫供水系統(tǒng)、1個沼澤生態(tài)系統(tǒng)、2個城鎮(zhèn)市政供水系統(tǒng)以及3個農(nóng)區(qū)灌溉系統(tǒng)。該模型中的對策者是地面水源管理者(WAM)、市政供水管理者(PWSM)以及三組不同農(nóng)戶(Farmers)。為了使該系統(tǒng)更趨完善且更符合中國國情，又引入了一個稱之為系統(tǒng)總管的對策者(Manager)，這個對策者主要負責該系統(tǒng)的全面運行，監(jiān)控全系統(tǒng)的環(huán)境質量，并解決系統(tǒng)中各對策者之間的矛盾沖突，盡可能使整個系統(tǒng)獲得最佳的社會、經(jīng)濟與環(huán)境效益。丁國強(1996年)[8]通過利用現(xiàn)代安全系統(tǒng)工程方法，將水利水電領域的專業(yè)知識和計算機技術相結合，構造了基于因果關系網(wǎng)絡，可以進行深層推理的龍羊峽大壩安全性態(tài)評價專家系統(tǒng)。此系統(tǒng)通過不斷試驗與校對驗證，成功地解決了大壩施工的知識表示與知識獲取等關鍵技術問題，通過相應操作，還可對不同工況進行全方位跟蹤、預測和防范處理。劉志輝，金炯球，付建萍等人(2004年)[9]在對分布式專家系統(tǒng)技術進行大量研究的基礎上，通過對大壩安全性能特點的檢測，探討了分布式專家系統(tǒng)在大壩安全監(jiān)測中的應用，此分布式專家系統(tǒng)可以通過計算機模擬人類領域的專家群體，對可能出現(xiàn)的相關問題給出專家級水平的解答方案。這對實現(xiàn)大壩安全的實時監(jiān)控，有著極其重要的經(jīng)濟價值和科研價值。

3 專家系統(tǒng)在作物種植方面的應用

農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的研究，開始于20世紀70年代末，主要用于農(nóng)作物病蟲害診斷方面。經(jīng)過專家系統(tǒng)和現(xiàn)代網(wǎng)絡發(fā)展，農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)有了相當大的進展，并從單一農(nóng)作物病蟲害診斷方面向多種作物育種、栽培管理、施肥和植物保護等方向發(fā)展，以及灌溉與土壤管理、資源保護與耕作、土壤侵蝕預測和控制、經(jīng)濟分析決策等等方面，并已取得了很好的經(jīng)濟效益和社會效益。趙春江，諸德輝，李鴻祥等人(1997年)[10]利用計算機人工智能技術，建立小麥栽培管理計算機專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)將40多年小麥栽培科學所取得的研究成果和專家所積累的研究經(jīng)驗集成其中，是具有綜合性和智能性的決策系統(tǒng)。根據(jù)實際應用和示范驗證結果，由該系統(tǒng)控制的80個試點地塊在原有基礎上產(chǎn)量增加10%～15%，成本降低5%～7%，效益增加15%～20%。毛明策，上官周平，劉曉東等人(2001年)[11]利用當?shù)靥禺a(chǎn)獼猴桃的種植，建立了獼猴桃優(yōu)質高效管理專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)由苗木繁殖技術、高接換種技術、整形修剪技術等14個子系統(tǒng)組成。通過應用示范該系統(tǒng)，結果表明：該系統(tǒng)指導的66.67 hm2示范果園年增產(chǎn)值9 000 元/hm2，推廣輻射的6 700 hm2果園年增產(chǎn)值2 840 萬元。蓋迎春，王亞軍，馮敏等人(2004年)[12]通過利用“3S”技術、計算機網(wǎng)絡技術與農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)相結合，形成了新型數(shù)字化農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于B/S架構五層體系結構，不但具有空間信息查詢、分析和可視化能力，并且能夠實時、實地地對農(nóng)作物的生長、灌溉以及田間管理等操作進行詢問和決策支持。孫妮娜，秦向陽，楊寶祝等人(2006年)[13]通過綜述了近幾十年國內外農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)開發(fā)平臺的研究及應用現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)開發(fā)平臺在將軟件開發(fā)人員與用戶之間進行分離、提高農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)開發(fā)效率、減少了重復開發(fā)方面取得了一定的成就，但是也存在一些問題，諸如使用過程對用戶要求過高，開發(fā)之前對用戶需求調研不足，平臺開發(fā)完成之后實現(xiàn)產(chǎn)品化程度較低等等問題。彭瑩瓊，王映龍，唐建軍等人(2008年)[14]采用B/S結構，收集了江西水稻常見的病蟲鼠害共25種，建立了水稻病蟲害診斷專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要功能有信息咨詢、信息發(fā)布、數(shù)據(jù)維護、在線交流、診斷功能和預測功能。常家豪(2013年)[15]針對寧夏特產(chǎn)枸杞的產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)全過程，采用基于網(wǎng)絡的B/S開發(fā)構架，設計并開發(fā)了枸杞專家服務系統(tǒng)，包括枸杞的栽培技術，枸杞生產(chǎn)規(guī)程以及農(nóng)業(yè)基礎常識等知識庫，其中此系統(tǒng)的核心是涉及枸杞的配方施肥、合理灌溉、病蟲害診斷與防治、品種推薦和園區(qū)規(guī)劃等輔助決策功能，為枸杞規(guī)范化生產(chǎn)管理提供知識查詢和技術決策服務。

4 專家系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉方面的應用

農(nóng)業(yè)灌溉是世界上消耗最大的用水方式之一，通過對農(nóng)業(yè)灌溉的優(yōu)化管理，可達到大量節(jié)省水資源的目的。就我國現(xiàn)狀而言，不但水資源十分缺乏，而且存在地區(qū)分布不均的問題，所以發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)勢在必行。近年來，我國在節(jié)水灌溉技術及理論方面進行了廣泛而深入的研究，取得了很多成果。而結合專家系統(tǒng)針對節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展的研究也逐步成為農(nóng)田水利科學的重要分支。這類專家系統(tǒng)可以通過多樣的計算獲得諸如作物蒸發(fā)蒸騰量、土壤墑情、地下水情況及水源情況，進而根據(jù)原始資料，自動選擇計算方法來預報和預測目標信息，快速確定灌溉用水計劃[16]。國內已開發(fā)了不少這方面的專家系統(tǒng)。徐建新，陳南祥，田峰巍(1999年)[17]認為利用人工智能理論進行灌區(qū)灌水技術選擇，可以提高灌區(qū)管理工作中的科技含量，有效地防止灌區(qū)建設中的主觀性和盲目性。軟件中的水資源優(yōu)化調度程序還可單獨用于進行灌區(qū)優(yōu)化管理工作的，同時又是未來建立灌區(qū)自動化控制系統(tǒng)必備軟件。灌區(qū)節(jié)水灌溉技術選擇專家系統(tǒng)僅是灌區(qū)規(guī)劃與管理專家系統(tǒng)中的一部分。楊寶祝，趙春江，孫想等人(2002年)[18]通過利用知識工程的技術和方法，并結合計算機網(wǎng)絡、多媒體和智能化推理等技術，將多年節(jié)水灌溉的研究成果和專家知識信息進行系統(tǒng)化的集成，建立了可以面向基層用戶使用的節(jié)水灌溉專家決策支持系統(tǒng)。這個系統(tǒng)不但可以提供灌溉類型選擇和系統(tǒng)布置的設計，還可以推出資源優(yōu)化和經(jīng)濟核算等管理方案。多年試驗示范結果和應用推廣，經(jīng)過專家決策系統(tǒng)指導的地塊可使水資源的生產(chǎn)效率提高8%～10%，增產(chǎn)300～625 kg/hm2，節(jié)水450～750 m3/hm2，單位生產(chǎn)成本降低5%～7%，經(jīng)濟效益提高15%以上。姜寧，張淑敏，李鐵軍(2006年)[19]通過計算機編程和數(shù)據(jù)庫等工具，并采用人機交互方式，開發(fā)了一個基于網(wǎng)絡的行走式節(jié)水灌溉專家系統(tǒng)。這是將節(jié)水灌溉技術與農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)技術相結合的應用軟件系統(tǒng)。用戶可以方便快捷地了解不同地區(qū)的具體作物在特定條件下如何選擇適宜的行走式灌溉機具，從而進行既節(jié)水又高效的農(nóng)業(yè)作業(yè)。陳大春，雷曉云，馬英杰等人(2007年)[20]使用計算機編程組件開發(fā)了農(nóng)業(yè)灌溉專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)由用戶輸入界面、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、知識庫、CLIPS組件和用戶輸出界面五部分組成。它基本解決了將專家系統(tǒng)嵌入到軟件系統(tǒng)中的諸多難題，并為基于數(shù)據(jù)庫的CLIPS應用提供了思路。在開發(fā)過程中充分利用了多種計算機編程語言的各自特性，揚長避短，從而有效地縮短了軟件開發(fā)周期。周彩霞，汪志農(nóng)(2008年)[21]運用中國科學院合肥智能機械研究所研制開發(fā)的雄風4.1開發(fā)工具，結合節(jié)水灌溉相關知識，以陜西省寶雞峽灌區(qū)大同管理站所轄的五泉段20斗的降南、降中兩個村的實際資料，以冬小麥、夏玉米、油菜3種主要農(nóng)作物為研究對象而建立的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)?？梢酝ㄟ^選擇灌溉制度，實現(xiàn)灌溉預報和灌溉決策。王宇，邵孝侯，莫建國等人(2010年)[22]通過分析不同天氣類型下影響參考作物需水量(ET0)的多種因素，建立了不同天氣類型下ET0實時預報模型。同時，利用農(nóng)田水量平衡原理，并結合近年來烤煙節(jié)水灌溉研究的最新成果，建立了烤煙實時灌溉預報決策模型，并運用計算機編程和農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)平臺，開發(fā)了烤煙實時灌溉預報與決策專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)以立足田間、面向基層生產(chǎn)管理者為出發(fā)點，充分體現(xiàn)了實用性、準確性和可操作性，可以為貴州省水資源短缺和時空組合差的煙區(qū)的灌溉決策提供更加有力的科技支撐。

5 存在的問題

(1)應用與開發(fā)升級的脫節(jié)。我國現(xiàn)有開發(fā)的一些農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)只是強調如何應用，卻并沒有提供二次開發(fā)和升級擴充的工具，不能繼續(xù)更新和二次開發(fā)系統(tǒng)，限制了專家系統(tǒng)的進一步開發(fā)利用。其中有一些農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)雖然提供了二次開發(fā)的工具，但缺少通用的開發(fā)模板和模型，而且模板和模型開發(fā)基于一定的計算機平臺，這就要求使用者必須具備一定的計算機基礎，遂縮小了專家系統(tǒng)的應用范圍，不具有普遍性。

(2)靜態(tài)與動態(tài)的不同。因為農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)需要解決的問題大多是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的實際問題，而這些問題大多屬于動態(tài)因素，這就要求農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫、知識庫以及模型庫的資料必須是動態(tài)的，能隨著時間的推移而不斷更新。國內現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)多屬靜態(tài)、時效性差的實用性報告。

(3)信息來源困難。我國農(nóng)業(yè)信息資源極其豐富，農(nóng)業(yè)形態(tài)多種多樣，但農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)絡和農(nóng)業(yè)信息資源庫的建設嚴重滯后，缺乏有效的管理和維護，致使利用困難，所以導致農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的知識信息來源較為單一，都屬農(nóng)業(yè)專家的研究成果和試驗結果及分析，使得農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫、知識庫不具有普遍利用性。

(4)解決問題的深度和廣度不夠。多數(shù)農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)只是向使用者提供了基本的和常識性的解釋和判斷，無法準確地、詳盡的解決用戶提出的實際問題。有些農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)由于模型和數(shù)據(jù)庫管理的限制，使得系統(tǒng)的功能受限。

6 未來的發(fā)展趨勢與展望

(1)傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)與新興的科技相結合，針對同一類型或專業(yè)方向的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)，采用通用的模型結構，從而將已經(jīng)開發(fā)出來的知識庫、數(shù)據(jù)庫和模型構架同多媒體等技術相結合，實現(xiàn)專家系統(tǒng)自學習、自組織、自適應等更高級的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。

(2)功能多元化集成。未來的專家系統(tǒng)將從單一學科、單一功能、專業(yè)性的小型農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)向多學科、多功能、綜合性的大型農(nóng)業(yè)知識專家系統(tǒng)發(fā)展。結合多媒體、超媒體的新技術，將我國農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)發(fā)展成為人機智能對接、界面圖文并茂的新型專家系統(tǒng)。

(3)利用“3S”技術為核心，以解決我國的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)信息來源單一、困難的問題，為農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的基礎數(shù)據(jù)庫、知識庫以及模型構架提供數(shù)據(jù)支持，以待將我國農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)發(fā)展成為擁有大型數(shù)據(jù)庫、全面、動態(tài)、可更新的新型農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)，使其具有強大的生命力。

(4)開發(fā)設施栽培農(nóng)業(yè)的專家系統(tǒng)。設施栽培是一種高投入伴隨高產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)方式，所以在農(nóng)業(yè)管理上尤其較高，我國現(xiàn)有農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)多數(shù)針對大田農(nóng)作，而設施栽培屬于小環(huán)境，小氣候條件下，可控性比大田農(nóng)作要強，自然環(huán)境的不良因素影響便可以通過一定的設施手段來彌補，所以設施栽培農(nóng)業(yè)更適宜開發(fā)專家系統(tǒng)來進行控制和管理。

7 總 結

水是一切生命的源泉，是人類生活和生產(chǎn)活動中必不可少的物質。在人類社會的生存和發(fā)展中，需要不斷地適應、利用、改造和保護水環(huán)境。水利事業(yè)隨著社會生產(chǎn)力的發(fā)展而不斷發(fā)展，并成為人類社會文明和經(jīng)濟發(fā)展的重要支柱。隨著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展，我國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)已面臨巨大的挑戰(zhàn)。所以依靠現(xiàn)代高新技術，結合我國具體國情，為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)水利現(xiàn)代化和信息化，發(fā)展水利專家系統(tǒng)是一條嶄新的路，也是一條必經(jīng)之路。而現(xiàn)如今，我國農(nóng)村的生產(chǎn)力發(fā)展水平還是相對比較低、尤其信息缺乏嚴重、技術相對落后，尤其農(nóng)業(yè)管理水平低下。開發(fā)研究水利專家系統(tǒng)，逐步實現(xiàn)以專家的水平對水利水電工程和農(nóng)田水利工程中生產(chǎn)和管理進行指導，從而使水利建設的成本降低，便可大幅度的提高農(nóng)民收益。由于在農(nóng)作物種植生產(chǎn)的多個環(huán)節(jié)中都可以用到水利專家系統(tǒng)，所以，有針對性地發(fā)展不同類型的水利專家系統(tǒng)，將為普及農(nóng)業(yè)水利知識和技術，改善農(nóng)業(yè)水資源管理和決策創(chuàng)造良好條件。展望未來，水利專家系統(tǒng)的研究和應用將更加活躍，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中有著更為廣闊的應用前景。

[1] 耿戈軍.大力發(fā)展水利專家系統(tǒng)[J].中國水利，1998,(12)：45-46.

[2] 雷曉輝.專家系統(tǒng)研究綜述[J].科教文匯，2006,(3)：54-55.

[3] 楊 興，朱大奇，桑慶兵.專家系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與展望[J].計算機應用研究，2007，24(5)：4-9.

[4] 張煜東，吳樂南，王水花.專家系統(tǒng)發(fā)展綜述[J].計算機工程與應用，2010，46(19)：43-47.

[5] 劉金琨，鄧守強.專家系統(tǒng)發(fā)展的歷史及趨勢[J].計算機時代，1995，(5)：20-21.

[6] 糜鶯英.展望專家系統(tǒng)在水利工程施工中的應用[J].武漢水利電力學院學報，1990，23(4)：73-76.

[7] 路京選.多目標、多水源和多用戶水資源系統(tǒng)管理的專家系統(tǒng)決策模型[J].自然資源學報，1994，9(2)：164-174.

[8] 丁國強.高拱壩安全監(jiān)控及安全評價-龍羊峽大壩安全性態(tài)評價專家系統(tǒng)[J].水力發(fā)電，1996，(8)：9-12.

[9] 劉志輝，金炯球，付建萍，等.分布式專家系統(tǒng)在大壩安全管理中的應用研究[J].物探與化探，2004，28(1)：76-78.

[10] 趙春江，諸德輝，李鴻祥，等.小麥栽培管理計算機專家系統(tǒng)的研究與應用[J].中國農(nóng)業(yè)科學，1997，30(5)：42-49.

[11] 毛明策，上官周平，劉曉東，等.獼猴桃優(yōu)質高效管理專家系統(tǒng)的研制與應用[J].西北農(nóng)林科技大學學報(自然科學版)，2001，29(5)：75-78.

[12] 蓋迎春，王亞軍，馮 敏，等.Internet下的數(shù)字化農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)研究[J].遙感技術與應用，2004，19(5)：386-391.

[13] 孫妮娜，秦向陽，楊寶祝，等.農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)開發(fā)平臺的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].農(nóng)業(yè)信息科學，2006，22(6)：436-440.

[14] 彭瑩瓊，王映龍，唐建軍，等.B/S模式的水稻病蟲害診斷專家系統(tǒng)研究[J].江西農(nóng)業(yè)大學學報，2008,30(6)：1 157-1 159.

[15] 常家豪.基于網(wǎng)絡的枸杞專家系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[J].設計與應用，2013，(17)：121-122.

[16] 李佐華，李萍萍.專家系統(tǒng)及其在作物生產(chǎn)中的應用[J].江蘇大學學報(自然科學版)，2003，24(2)：23-27.

[17] 徐建新，陳南祥，田峰巍.專家系統(tǒng)在灌區(qū)節(jié)水灌溉技術選擇中的應用[J].灌溉排水，1999，18(3)：39-41.

[18] 楊寶祝，趙春江，孫 想，等.節(jié)水灌溉專家決策系統(tǒng)的研究與應用[J].節(jié)水灌溉，2002，(2)：21-23.

[19] 姜 寧，張淑敏，李鐵軍.基于地理條件的行走式節(jié)水灌溉專家系統(tǒng)研究[J].農(nóng)機化研究，2006，(12)：73-75.

[20] 陳大春，雷曉云，馬英杰，等.基于CLIPS的農(nóng)業(yè)灌溉專家系統(tǒng)研究[J].中國農(nóng)村水利水電，2007，(1)：41-42，47.

[21] 周彩霞，汪志農(nóng).田間節(jié)水灌溉管理決策支持系統(tǒng)的開發(fā)[J].安徽農(nóng)業(yè)科學，2008，36(3)：1 271-1 272.

[22] 王 宇，邵孝侯，莫建國，等.烤煙實時灌溉預報與決策專家系統(tǒng)[J].河海大學學報(自然科學版)，2010，38(1)：58-62.

[23] D A Swayne，C W Wang，John Storey，et al. An expert system for assessing safety and security of heterogeneous public water sources[J]. Environmental Monitoring and Assessment 1992，23：57-70.

[24] M anera C，Di Renzo GC，Dam iani P.Expert systems for greenhouse management[J]. Culture Protested. 1991， 20(3)：CLIV-CLX.

[25] Yialouris C P，Passam H C，Sideridis A B，et al. VEGESA-multilingual expert system for the diagnosis of pests，diseases and nutritional disorders of six greenhouse vegetables[J].Computers and Electronics in Agriculture，1997,(2)：55-67.

[26] Delen D，Sharda R，Kumar P.Movie forecast Guru：A Web-based DSS for Hollywood managers[J].Decision Support Systems，2007，(43)：1 151-1 170.

[27] 趙競成，王洪旭.節(jié)水灌溉工程選型專家系統(tǒng)[J].灌溉排水學報，2003,22(4)：1-5.

[28] 高美玲，欒非時，寇勝利.作物專家系統(tǒng)發(fā)展概況與趨勢[J].東北農(nóng)業(yè)大學學報，2003，34(1)：105-108.

[29] GlennH Sullivan, William J Ooms, Gerald E Wilcox. An expert system for integrated production management in muskmelon[J].HORTSCIENCE,1992，27(4)：305-307.

[30] Shipp L,ClarkeND, JarvisWR.Expert system for integrated crop management of greenhouse cucumber[J]. Bulletin-OILBSROP,1992，16(2)：149-152.

[31] Yialouris C P,Passam H C, Sideridis A B.VEGES-A multilingual expert system for the diagnosis of pests, diseases and nutritional disorders of six greenhouse vegetables[J].Computers and Electronics in Agriculture,1997，19(1)：55-67.

[32] EhlerN，Karlsen P. OPTICO-amodel based realtime expert system for dynamic optimization of CO2enrichment of greenhouse vegetable crops[J]. Journal of Horticultural Science,1993，68(4)：485-494.

[33] Manera C，Di Renzo GC，Damiani P. Expert systems for greenhouse management[J].Colture-Protette,1991，20(3)：CLIV-CLX.

[34] 廖桂平，官春云，陳社員.油菜栽培管理多媒體專家系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J].計算機與農(nóng)業(yè)，2001,1(10)：9-13.

[35] 吳 璽，譚 宏，夏建國.試論我國農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的應用與發(fā)展[J].計算機與農(nóng)業(yè)，2000，1(8)：1-4.

[36] 高明亮，王雪珍.農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)存在的問題與對策[J].洛陽農(nóng)業(yè)高等專科學校學報，2001，21(6)：88-90.

[37] 李玉平，汪志農(nóng)，尚虎君.節(jié)水灌溉農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)的研究與應用[J].人民黃河，2006，28(6)：46-48.

[38] 高靈旺，陳繼光，于新文，等.農(nóng)業(yè)病蟲害預測預報專家系統(tǒng)平臺的開發(fā)[J].農(nóng)業(yè)工程學報，2006,22(10)：154-158.

[39] 柳小妮，蔣文蘭，劉曉靜.甘肅省草地蝗蟲預測預報專家系統(tǒng)的設計[J].草業(yè)學報，2004，13(6)：26-33.

[40] LesovoiM, Smelyanets V, A ifaoui A, et al. Logical simulation of processes at forming of winter wheat germplasm with complex resistance to insect pests and pathogens Simulation of breeding process of winter wheat[J]. Archives of Phytopathology and Plant Protection，1994，29(2)：153-164.

[41] 趙士熙，吳中孚，余小玲.福建省稻飛虱預測與防治專家系統(tǒng)[J].福建農(nóng)業(yè)大學學報(自然科學版)，1994，23(1)：40-45.

[42] GoodellP B, Plant R E, Kerby T A, et al. CALEX/Cotton: an integrated expert system for cotton production and management[J].California Agriculture，1990，44(5)：18-21.

[43] 張 克.計算機在果樹生產(chǎn)管理上的應用[J].寧夏農(nóng)業(yè)科技，1994，(6)：24-27.

[44] 茆 智，李遠華.實時灌溉預報[J].中國工程科學，2002，4(5)：24-33.

[45] Wang Yibao. Expert systems in agriculture[J]. Acta Agriculture Shanghai，1990，6(l)：85-96.

[46] 李遠華.實時灌溉預報的方法及應用[J].水利學報，1994，(2)：46-51.

[47] 郭士國，李曉艷.實時灌溉預報計算機模型的建立[J].黑龍江水專學報，2003,30(2)：90-92.

[48] 彭世彰，邊立明，朱成立.作物水分生產(chǎn)函數(shù)的研究與發(fā)展[J].水利水電科技進展，2000，20(1)：17-20.

[49] 吳玉柏，王學秀.水稻動態(tài)灌溉技術在皂河灌區(qū)的推廣[J].水利水電科技進展，1998，18(1)：55-58.

[50] 齊桂花，李玉平.專家系統(tǒng)在節(jié)水灌溉中的應用[J].水利科技與經(jīng)濟，2006,12(7)：478-480.

[51] 周正朝，毛明策.旱作農(nóng)業(yè)區(qū)劃節(jié)水專家系統(tǒng)的研制[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究，2003，21(2)：41-44.

[52] 汪志農(nóng)，尚虎軍.節(jié)水灌溉預報、管理與決策專家系統(tǒng)研究[J].水土保持研究，2002，9(2)：102-109.