李迎 高志華 白華
深州蜜桃具有兩千多年的栽培歷史。據(jù)《深州縣志》記載:漢時(shí)“深州土產(chǎn)曰桃,往時(shí)有桃貢,北國(guó)之桃,深州最佳,謂之蜜桃”?!吧钪葜?,饒陽(yáng)之繡,安平之絹,皆一境之獨(dú)勝也。”并列為進(jìn)獻(xiàn)皇宮的貢品,是壽桃的原型。從明代開(kāi)始蜜桃大量栽培,到清朝的道光年間桃樹(shù)已經(jīng)發(fā)展到10多萬(wàn)株,分布于20多個(gè)村莊。王光英題詞:“深州蜜桃果中王”。現(xiàn)在深州蜜桃產(chǎn)地范圍為河北省深州市穆村鄉(xiāng)、雙井開(kāi)發(fā)區(qū)、唐奉鎮(zhèn)、深州鎮(zhèn)、兵曹鄉(xiāng)、辰時(shí)鎮(zhèn)、東安莊鄉(xiāng)共7個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)現(xiàn)轄行政區(qū)域。
最近幾年,隨著科技的進(jìn)步專(zhuān)家系統(tǒng)的研究已經(jīng)滲透到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域,并發(fā)揮出了巨大的作用。然而,傳統(tǒng)專(zhuān)家系統(tǒng)表現(xiàn)出一定的局限性:基于規(guī)范的推理難以真正模仿人類(lèi)專(zhuān)家的推理過(guò)程,還存在知識(shí)獲取和表達(dá)力上的薄弱、學(xué)習(xí)能力較差、容錯(cuò)性差等問(wèn)題,嚴(yán)重影響了專(zhuān)家系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人腦思考過(guò)程的人工智能技術(shù)之一。它不需要任何先驗(yàn)公式,就能從已有數(shù)據(jù)中自動(dòng)地歸納總結(jié)出規(guī)律。它具有很強(qiáng)的非線(xiàn)性映射能力,特別適合于因果關(guān)系復(fù)雜的非確定性識(shí)別、判斷和分類(lèi)等問(wèn)題。根據(jù)這兩種系統(tǒng)的特點(diǎn),本文提出一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的蜜桃生產(chǎn)專(zhuān)家統(tǒng),即將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為專(zhuān)家系統(tǒng)的輸入,專(zhuān)家系統(tǒng)用來(lái)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果 。
全國(guó)蜜桃病蟲(chóng)害的原因大致相同,可以在同一個(gè)系統(tǒng)里應(yīng)用。全國(guó)蜜桃病害發(fā)生的原因一般可分為兩大類(lèi),一是由生物因素引起的傳染性病害病原物主要有細(xì)菌、真菌、病毒和線(xiàn)蟲(chóng)等,都具有傳染性;二是非生物因素所引起的病害,如營(yíng)養(yǎng)和水分的多少、溫度的高低、日照的長(zhǎng)短強(qiáng)弱、空氣污染等環(huán)境因素,這類(lèi)病害不互相傳染,稱(chēng)之為非傳染性病害。由于這兩種病害的表面特征具有很多相似性,所以將兩種病蟲(chóng)害合并在一起研究,以蜜桃炭疽病、白腐病、霜霉病等傳染性病害和蜜桃水罐子、日燒病、缺氮癥等 10種非傳染性病害為研究對(duì)象進(jìn)行知識(shí)樣本化處理。
首先是專(zhuān)家知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立。這部分知識(shí)構(gòu)成專(zhuān)家系統(tǒng)主要的知識(shí)來(lái)源。用戶(hù)輸入輸出接口及知識(shí)轉(zhuǎn)換模塊負(fù)責(zé)與用戶(hù)的交互,將用戶(hù)輸入的癥狀數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可供推理機(jī)推理的診斷格式,同時(shí)診斷出的結(jié)果通過(guò)人機(jī)接口返回給用戶(hù)。推理機(jī)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及知識(shí)庫(kù)是專(zhuān)家系統(tǒng)的核心部分,包括基本推理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理、知識(shí)庫(kù)的存儲(chǔ)查詢(xún)和維護(hù)。
專(zhuān)家系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程如下,首先專(zhuān)家系統(tǒng)進(jìn)行專(zhuān)家知識(shí)規(guī)范的初始化。由蜜桃病害診斷專(zhuān)家經(jīng)過(guò)大量實(shí)踐和科學(xué)分析論證的結(jié)果作為專(zhuān)家系統(tǒng)的主要知識(shí)來(lái)源,手動(dòng)輸入專(zhuān)家系統(tǒng)。對(duì)輸入專(zhuān)家知識(shí)進(jìn)行規(guī)范化,把形成知識(shí)規(guī)范的內(nèi)容存入到知識(shí)庫(kù)中。同時(shí)對(duì)專(zhuān)家知識(shí)規(guī)范進(jìn)行樣本化處理,形成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的學(xué)習(xí)樣本,然后再將樣本輸入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。至此專(zhuān)家系統(tǒng)初始化完畢可以進(jìn)行使用。然后,當(dāng)用戶(hù)通過(guò)客戶(hù)端輸入需要診斷的癥狀,它將對(duì)輸入的病蟲(chóng)害信息進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,才能變成推理機(jī)可以快速處理的數(shù)據(jù)。最后,推理機(jī)先要查詢(xún)知識(shí)庫(kù)中已經(jīng)存在的專(zhuān)家知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù),如果專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)中存在相匹配的診斷規(guī)范那就可以直接給出診斷結(jié)果。如沒(méi)有符合要求的信息則利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理,這樣才能得出可靠的診斷結(jié)果。它將得出的診斷結(jié)果輸出給用戶(hù),同時(shí)給出防治措施。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程與知識(shí)庫(kù)的建立是同時(shí)進(jìn)行的,對(duì)樣本的訓(xùn)練對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的成敗起著至關(guān)重要的作用。首先應(yīng)該選取一部分樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),由這部分訓(xùn)練得出網(wǎng)絡(luò)權(quán)重值,然后再以全部作為學(xué)習(xí)樣本。以前面得出的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重值作為初始權(quán)重值重新訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這樣才能得到最終可靠的權(quán)重值。對(duì)于推斷錯(cuò)誤或訓(xùn)練結(jié)果誤差大的樣本,系統(tǒng)利用參數(shù)修正學(xué)習(xí)算法得到新的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)及權(quán)重值,再將其用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向計(jì)算模塊中,直至滿(mǎn)足誤差為止。
在選取學(xué)習(xí)樣本時(shí),既要注意蜜桃典型癥狀的使用又要注意實(shí)際生產(chǎn)中癥狀表現(xiàn)的使用。典型癥狀是突出蜜桃病害的特點(diǎn),這樣可以使網(wǎng)絡(luò)較快地對(duì)所有研究的對(duì)象形成概念并抽取特征;而實(shí)際生產(chǎn)中癥狀則更能反映具體果樹(shù)的個(gè)性特征。只有使用時(shí)結(jié)合這兩類(lèi)癥狀的優(yōu)點(diǎn),才能提高本系統(tǒng)診斷精度和速度。
本系統(tǒng)的知識(shí)表述分為兩種:一種是將果樹(shù)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)形式化成規(guī)范,并存儲(chǔ)在知識(shí)庫(kù)中,作為推理的原始前提;另一種是通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,將難以形式化的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)以非線(xiàn)性映射的形式存儲(chǔ)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)上。推理機(jī)則在一定的規(guī)范指導(dǎo)下,針對(duì)不同情況用規(guī)范和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)蜜桃缺素、病蟲(chóng)害進(jìn)行診斷,得出可能的診斷結(jié)果,并對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)和提出防治措施。
在本系統(tǒng)中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在完成一個(gè)診斷實(shí)例后,可以記憶診斷過(guò)程和結(jié)果,保存到診斷規(guī)范表中。從而歸納出新的診斷規(guī)范,不斷擴(kuò)充知識(shí)庫(kù)的內(nèi)容,使知識(shí)庫(kù)具有自己學(xué)習(xí)功能,這是本系統(tǒng)與傳統(tǒng)專(zhuān)家系統(tǒng)的重要區(qū)別。在推理過(guò)程中,針對(duì)用戶(hù)輸入蜜桃病蟲(chóng)害的癥狀表現(xiàn)的嚴(yán)重程度,系統(tǒng)自動(dòng)會(huì)調(diào)整規(guī)范中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重值,使每一個(gè)診斷可靠性得到提高,為下次正確診斷奠定了基礎(chǔ)。
本系統(tǒng)的主要優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)在: ①由于采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),系統(tǒng)很自然地實(shí)現(xiàn)了邏輯推理的功能,具有較強(qiáng)的診斷能力。②系統(tǒng)具有知識(shí)自己學(xué)習(xí)、便于系統(tǒng)擴(kuò)充和容錯(cuò)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。 ③人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入到傳統(tǒng)專(zhuān)家系統(tǒng)中,既繼承了傳統(tǒng)專(zhuān)家系統(tǒng)的模塊化思想,同時(shí)也延用以往的開(kāi)發(fā)成果,又融進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)良特性,提高了整個(gè)專(zhuān)家系統(tǒng)的智能水平。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的不斷滲透,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件和軟件的不斷發(fā)展,運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)模型的各種算法的不斷出現(xiàn),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也會(huì)不斷地與專(zhuān)家系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合,比較完善地解決基于符號(hào)的專(zhuān)家診斷系統(tǒng)所不能解決的一系列問(wèn)題,有著極其廣泛的應(yīng)用前景。但是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)家系統(tǒng)的集成技術(shù)還處于探索階段,其中仍有許多問(wèn)題需要進(jìn)一步的深入,都是需要探討的問(wèn)題 。
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