小麦管理专家系统（ESWCM）的研究及其应用

ＥＳＷＣＭ的建立是在分析处理近１００万个实验数据和５００条知识数据的基础上完成的。ＥＳＷＣＭ把模型技术和专家系统技术有机结合起来，是一个基于模型的专家系统，ＥＳＷＣＭ在组织结构上由自然、社会、经济数据库系统（ＤＢＳ）、知识库系统（ＫＢＳ）、模型库系统（ＭＢＳ）、推理机（ＩＥ）、人机界面（ＩＣＥ）及系统的维护程序等部分组成。知识表达采用了规则、框架、逻辑谓词和模型等方式，并采用了基于内存和基于文件的数据结构存储；模型库包９种类型７２个，用以描述结构性较强的问题，克服了领域专家对预测方面的困难；推理机全部采用Ｔｕｒｂｏ－Ｐｒｏｌｏｇ、Ｔｕｒｂｏ－Ｃ语言设计，使用了元级控制、数据驱动、目标驱动和混合控制策略，并采用了知识规则的优先排序和专家启发式的冲突消解策略。程序设计时，引进了软件工程的概念。软件各个模块可在一个集成环境下运行，同时又可单独使用。通过分析ＥＳＷＣＭ的决策方案的可行性和实施效果，对ＥＳＷＣＭ决策方案的科学性和实际应用的可能性进行了评价。