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作物生产管理系统中知识表示方法 　　摘要知识表示是专家系统开发中的重要环节，应根据各领域知识的特点选择不同的知识表示方法。分析了作物生产管理知识的特点，提出作物模拟方法、知识工程方法、数字仿真方法和系统优化方法作为作物生产管理系统的知识表示方法。 　　关键词作物生产管理系统；知识表示；作物模拟方法；知识工程方法；数字仿真方法；系统优化方法 　　 　　知识表示是构建专家系统最主要的工作，在人工智能中， 知识表示是数据结构和解释过程的结合。知识的整合构成了知识库，它是专家系统的一个重要部分， 包含了专家用来解决实际问题的知识和经验。目前已有的知识表示法共有20多种，适用于不同的领域。作物生产管理系统是一个受作物本身、天、地、人多种因素制约的复杂系统，在系统内部，各因素间又相互依存、相互制约。在这个系统中除各种不可控因素外，人是这个??统的主要控制者――决策者和管理者。在进行作物生产管理时，首先要了解作物自身依据外界环境（天气、土壤等）的生长发育规律（即建立作物模拟模型），然后根据这种规律性，人为地对系统的平衡进行调整（即建立作物管理专家系统），以期达到作物高产、稳产、优质、高效的目的[1]。 　　作物生产管理系统是一种智能的计算机系统，它把作物模拟模型、作物管理专家系统和优化决策模型及其他辅助模型有机地结合在一起，充分利用专家对作物生产管理的已有知识和经验，依赖作物生产中的生长信息反馈，对作物生产的日常管理和出现的具体问题进行实时实地的在线式管理决策。 　　作物生产管理系统是计算机科学和农业科学交叉发展的产物，它的开发和研制需要多学科科技工作者协作才能完成。特别是作物模拟模型的研制是系统研制的关键所在，它需要综合气象学、植物生理学、土壤学、农学的知识和计算机技术；作物管理专家系统的研制则需要作物管理专家和人工智能工程师的密切合作。总之，作物生产管理系统的研制是一个复杂艰巨的系统工程。一方面，需要在人工控制条件下进行精确的试验研究，以及在不同的生态环境条件下进行大量的大田试验，以检验系统的有效性；另一方面，需要进行大量的计算机编程和调试工作。 　　在作物生产管理系统的研究中，综合运用了作物模拟方法、知识工程方法、系统优化方法和数字仿真方法。其中作物模拟方法是作物生产管理系统的核心，贯穿于系统研究的始终，知识工程方法是管理的主要手段，后两者是系统实现的辅助手段。 　　 　　1作物模拟方法 　　 　　作物模拟模型是利用计算机模拟作物在自然环境条件下利用光能资源把水和二氧化碳结合制造成有机物质的过程（包括光合作用、呼吸作用、作物生长、干物质的积累与分配等生理生化过程）、作物组织和器官的建成和死亡的过程和作物产品的形成过程等，同时还包括作物需要的矿质元素在土壤中的分配、移动和被作物吸收的过程。这些过程既决定于作物本身的特性，同时也受到外界环境条件的制约，这些环境条件包括太阳辐射、温度、水分和二氧化碳等气候因子和土壤质地、土壤肥力等土壤因子，还包括人类的活动等人文经济环境条件，其中对作物生产起作用最大的因素是气候因子，只有有了光、热、水、气，作物才能进行光合作用，然后才有物质生产。 　　作物模拟模型总的来说有三个基本特点： 　　（1）机理性。作物模拟模型的各部分是作物对应部分的生理生化机制的简要表示，它可以模拟作物本身的内在变化和对环境的反应，从这层意义上可以将作物模拟模型看作计算机人工作物。 　　（2）通用性。因模拟模型一般是基于作物生长发育的生理过程的，使这样的模型具有较为广泛的适应性，通过模型参数的校正可以应用到不同的地区。 　　（3）复杂性。由于作物本身的复杂性，模拟模型要模拟现实世界的全部或主要结构和功能，必然具有众多的内容和复杂的结构。 　　根据作物模拟模型的特点，要研制一个比较完善的作物模拟模型是十分复杂的，而作为作物生产管理系统的核心组成部分，作物模拟模型对作物生产管理系统的适用范围起着决定性作用[2]。 　　 　　2知识工程方法 　　 　　目前无论是建立信息系统还是建立决策支持系统，大多运用知识工程技术，赋予系统一定的智能，对农业生产管理决策系统更是如此。这主要是因为农业生产中的不确定因子较多，定性的描述和经验性的东西占主导地位，一味强调数字化方法不现实，也不可能全面地解决问题。把作物管理专家的知识和经验规则化、具体化，用计算机程序表达出来，形成特定的知识库，通过一种具有推理功能的计算机程序来操作管理，对作物生产的具体领域的问题提出解决方案，辅助作物生产者实现作物生产的各个环节的管理，这就是作物管理专家系统[3]。 　　 　　3数字仿真方法 　　 　　在既无试验资料也无经验性材料情况下，根据作物的实收产量和有限的调查资料，利用农业气候的平行分析方法，结合作物生长发育过程中的关