农业智能系统开发平台(PAID)

农业智能系统开发平台是由国家农业信息化工程技术研究中心在国家863计划和北京市科委支持下开发完成的重大科技成果。该平台针对基层农业专家匮乏现状，提出以知识智能处珲与集成为核心的农业专家系统构造方法；攻克发展了加权模糊产生式规则、框架与模型相结合的知识表示与不确定性推理技术等；创造性地提出了开发平台、领域框架和实用系统的三层体系结构，研制了可定制、可组装的构件化通用农业专家系统开发平台，包括单机版、网络版、英文版、多媒体版、跨平台版和嵌入式版6种版本，有效地支持了100多种应用框架和300多个专家系统的开发…     

基于Web的作物模型库系统构建

为满足作物模型开发和信息管理系统应用两方面的应用需求,对作物模型库系统结构进行了分析,提出了一种基于Web的作物模型库系统（WCMBS）的软件体系结构。WCMBS主要由作物模型库（CMB）、模型库管理系统（MBMS）、系统接口（SI）组成。系统采用3层B/S软件体系结构,利用ASP.net+XML开发语言,基于SQL Server2005数据库平台进行开发。采用基于XML的模型描述文档进行模型参数的描述,实现了不同模型描述语言之间的参数传递。系统具有简单易用,完全面向Web、高可重用性的优点。     

软构件技术在作物管理智能决策系统设计中的应用

基于知识模型和生长模型的作物管理智能决策系统是一个综合了多领域的作物信息和专家知识，集成了多方面相关支持技术的决策系统。因此，如何设计好系统中的各功能模块，使其便于非系统开发者对其精华部分的学习和理解，同时又能即插即用，利于系统的维护，是系统成功与否的关键。以小麦作物为例，论述基于软构件技术的作物管理智能决策系统设计中软件平台的选用、系统的构件化结构设计与实现过程以及数组在接口上的传递等关键技术，从而为农业管理决策系统的开发提供一种构件化的基础框架。     

作物模型资源构造平台(CMRCP)的构建研究

为有效促进作物系统数字化研究的深入发展,将集成制造的工业化思想引入作物模型领域,提出了作物模型资源(CMR)及作物模型资源构造平台(CMRCP)的概念.在提炼作物生长通用概念模型的基础上,将作物模型资源分解为通用模型结构、模型算法表示和模型资源映射三部分;并通过模型概念与/或树、模型算法与/或图与模型实现形态相结合,提出了综合性模型资源表示方法.另外,借鉴自适应软件开发方法,基于组件框架、组件组装、模型解析等技术,提出了平台构造原理,表明模型构建任务应该由作物元模型、建模学习机制、模型构造引擎和建模支撑工具共同协作完成.结果表明,构建具有学习能力、自适应和组件化特征的作物模型资源构造平台,可促进作物建模知识资源和软件开发资源的相互转化,并可积累易于共享与复用的作物模型资源库,降低作物模型构建与开发难度,提高农业模型软件开发效率和质量,为作物智能建模提供构建平台.     

矢栅一体化的作物品质监测与调优栽培系统集成研究

分析了当前矢量栅格数据一体化分析应用系统的集成方式，并根据基于遥感和地理信息系统的作物品质监测与调优栽培系统的需求，分析了矢栅一体化集成应用系统对GIS软件平台的要求；以上述分析为基础，以解决遥感、专业应用模型与地理信息系统之间的一体化集成分析为目标，研究了基于组件技术、空间数据技术和模型库管理系统技术的作物品质监测与调优栽培系统的开发与实现。     

基于软构件模型的农业智能系统平台

详细分析了农业智能系统平台的软构件构造流程，提出了一种面向构件设计的自适应软总线模型，依据模型可以进行系统功能构件的组装和组装推导。建立了一个可扩展、可裁减的公共构件底层框架，该框架对构件的接口、约束和交互协议进行了描述，并通过XML格式提供构件扩展机制。在框架研究基础上，开发了一个构件化农业智能系统平台，为农业信息技术人员提供了统一规范、方便快捷的二次开发环境，可显著提高农业智能系统的开发质量，并缩短系统开发周期。     

基于多库融合的作物模型资源仓库

构建作物模型资源仓库(CMRW)有助于模型资源的组织、集成、积累和管理.该文提出CMRW可由作物模型实验数据库、框架库、算法库和方案库组成,具有模型结构与建模流程并重以及多库融合的特点,可通过模型资源生命周期的变化提升其价值.研究以关系型数据库技术为基础,采用虚节点方法扩展作物模型结构,利用"知识页 算法知识组 算法单元"方式组织建模知识,结合刻面分类方法描述模型组件属性,并综合基础数据库和方案数据库信息,将作物模型框架库、算法库、实验数据库和方案库共同转化为CMRW的关系数据模型.并在Microsoft SQL Sezver数据库平台上,建立了小麦生长模型资源仓库,实现了作物模型构件库、建模知识库和实验数据库的多库融合,为作物模型集成与重用积累资源.     

基于面向服务架构和WebGIS的小麦生产管理支持系统

作物模型与GIS集成中存在着功能重复开发、模型共享困难以及地理信息处理功能的在线能力有限等问题。该文以面向服务架构(service-oriented architecture,SOA)为基础,设计了作物模型区域应用Web服务组合框架。以ArcGIS Service和Model Builder为开发平台,给出了模型计算、动态专题图和空间插值Web服务的开发流程、接口设计和实现方法。结合富客户端技术研制了基于SOA和WebGIS的小麦生产管理支持系统原型(wheat production management support system based on SOA and WebGIS,WPMSS-GISOA),实现了地图数据的上传发布、气象和土壤数据查询、栽培方案设计、空间插值分析等功能。功能测试表明作物模型区域应用的Web服务组合框架可行,为模型与地理信息系统的在线无缝集成提供了可参考方案。     

基于知识模型的玉米栽培管理决策支持系统

以作物与环境的关系为基础，运用系统分析方法和数学建模技术，构建了可适用于不同时空环境的玉米生育调控指标及栽培管理的动态知识模型。在此基础上，充分利用软构件的技术要点，在Visual C++平台上设计并实现了数字化和组件化的基于知识模型的玉米栽培决策支持系统，实现了产量目标的确定、播前技术方案设计、调控指标预测、产中实时调控、专家知识浏览和系统维护等功能。利用不同生态点、不同历史产量水平、不同水肥管理资料对所建系统的产量目标确定子模型进行了实例分析。结果表明，该系统具有普适性强、独立性好等特点，可为实现作物栽培管理的精确化和数字化提供了技术基础。     

基于生长模型的温室小型西瓜栽培管理专家系统(ESWCM)的研究和建立

运用知识工程和信息技术原理，将温室小型西瓜生长模型与AIP1.0专家系统平台相结合，建立了基于生长模型的温室小型西瓜栽培管理专家系统(ESWCM)，包括知识库(KB)、模型库(MB)、数据库(DB)、推理机(IE)和人机界面。系统综合运用推理、预测、解释等机制帮助用户设计栽培管理方案，解答栽培技术问题，以及动态模拟和预测温室小型西瓜的生育进程。基于生长模型的温室小型西瓜栽培管理专家系统将模型的预测功能与专家系统的逻辑推理相结合,提高了温室小型西瓜的栽培管理水平。     

作物模型系统Web服务集成方法

针对作物模型系统的多样性和异构性,研究了基于Web服务的作物模型系统集成方法。通过分析作物模型系统的组成结构及各功能体之间的交互特征,以面向服务架构的技术为基础,探讨作物模型系统的服务切分,并采用“契约先行”的 Web 服务开发技术实现了服务封装。文章详细描述了基于 Web 服务契约优先方法的建模过程,并采用相关工具实现了 Web 服务契约文档和服务代码框架的自动生成,通过引用作物模型 Web 服务组件的方式,实现了模型系统的内部业务逻辑,完成了小麦管理知识模型系统基于Web服务的复用集成。试验结果表明,该作物模型系统集成方法采用统一的模型服务契约,提高了系统集成的复用开发效率,最大限度地解决了异构系统的互操作性问题。研究结果为作物模型系统集成提供了方法指导。     

基于知识模型和PDA的精确农作系统设计及应用

为合理利用农业资源,实现作物生产管理的便携式和数字化。该研究基于课题组已有的作物管理知识模型,结合嵌入式GIS和GPS技术,采用系统工程思想和PDA开发技术,在Microsoft VS.NET 2003环境下构建了基于知识模型和PDA的精确农作系统。系统不仅实现了水稻、小麦、油菜、棉花4大作物的播前（移栽前）栽培方案、适宜指标动态设计,实时调控等功能,还具有地图操作、定位导航、空间数据采集以及信息管理等功能。系统于2007年在江苏省吴江市的水稻生产区进行了示范应用,结果表明,精确管理田块平均产量达9 196.9 kg/hm2,与常规管理田块相比,增产幅度达7.43%,并减少了氮肥投入7.5 kg/hm2,表现出明显的增产增收效果。系统的建立为农作物精确管理提供了新的服务载体,同时大大提高了精确农作技术的实用性。     

油菜栽培管理知识模型及决策支持系统研究

将系统分析原理和数学建模技术应用于油菜管理知识表达体系，通过解析和提炼油菜生育指标及栽培技术与生态环境和生产技术水平之间的基础性关系和定量化算法，构建了具有时空规律的油菜栽培管理动态知识模型；并进一步利用软构件技术在Visual C⁺⁺平台上构建了基于知识模型的油菜管理决策支持系统(KMDSSRM)，实现了不同环境条件下的油菜播前方案设计及产中调控指标预测。其中，播前方案设计包括产量目标与产量结构，品种选择，播种期，基本苗和播种量，移栽方案，肥料运筹及水分管理等；调控指标预测包括叶龄动态，叶面积指数动态，角果皮面积指数动态和干物质积累动态等。油菜栽培管理知识模型的建立，克服了传统油菜栽培模式及专家系统地域性强和广适性差的不足，从而为实现油菜栽培管理决策的定量化和数字化奠定了基础。     

基于Pocket PC的小麦栽培管理知识模型系统的设计与实现

介绍一种基于Windows Mobile的Pocket PC型小麦栽培管理知识模型系统的设计与实现。首先在总结与提炼小麦栽培理论与技术的研究成果基础上，使用UML语言进行系统建模，然后在Microsoft Visual Studio .NET 2003环境下，运用Microsoft Visual C#编写小麦栽培管理知识模型类和设计用户界面，采用SQL Server CE 2.0管理基础数据，系统实现了小麦播前栽培方案的设计和产中适宜调控指标动态的预测及基础数据管理等功能。系统的建立将为数字化作物栽培管理决策提供新的实现形式。     

小麦生产管理知识模型系统

A knowledge model with temporal and spatial characteristics for the quantitative design of a cultural pattern in wheat production, using systems analysis and dynamic modeling techniques, was developed for wheat management, as a decision-making tool in digital farming. The fundamental relationships and algorithms of wheat growth indices and management criteria to cultivars, ecological environments, and production levels were derived from the existing literature and research data to establish a knowledge model system for quantitative wheat management using Visual C^＋＋. The system designed a cultural management plan for general management guidelines and crop regulation indices for timecourse control criteria during the wheat-growing period. The cultural management plan module included submodels to determine target grain yield and quality, cultivar choice, sowing date, population density, sowing rate, fertilization strategy, and water management, whereas the crop regulation indices module included submodels for suitable development stages, dynamic growth indices, source-sink indices, and nutrient indices. Ewluation of the knowledge model by design studies on the basis of data sets of different eco-sites, cultiwrs, and soil types indicated a favorable performance of the model system in recommending growth indices and management criteria under diverse conditions. Practical application of the knowledge model system in comparative field experiments produced yield gains of 2.4% to 16.5%. Thus, the presented knowledge model system overcame some of the difficulties of the traditional wheat management patterns and expert systems, and laid a foundation for facilitating the digitization of wheat management.     

农业病虫害预测预报专家系统平台的开发

详细介绍了农业病虫害预测预报专家系统平台的设计与开发，包括系统的整体结构与功能设计、系统知识库的设计与知识组织模型、系统各功能模块的设计及系统的特点等。系统主要由专家知识库、系统推理机、预测预报模块、知识库管理模块、案例库管理模块和预测结果解释模块等构成，以数据库形式来存放有关的专家知识，共定义10个数据表，各表间形成了特定的关联关系，使得表中所包含的有关知识描述、特征临界值、生成的判别条件及发生等级间构成一种网状模型。系统采用了基于专家知识的前向型推理与基于案例的推理(Case-Based Reasoning, CBR)相结合的方式进行预测推理。各模块的用户界面采用“向导”或其它提示方式引导用户完成专家知识库的维护、用户数据输入、推理确认、病虫害预测预报结果显示、案例库管理(包括案例确认、补充信息及案例统计)及预测结果解释等操作。系统具有开放、自学习、易操作等特性，可广泛应用于农业、林业等病虫害预测预报专家系统的构建。