基本信息
- 項(xiàng)目名稱(chēng):
- 基于JSP的寒地大豆生產(chǎn)決策系統(tǒng)
- 來(lái)源:
- 第十二屆“挑戰(zhàn)杯”省賽作品
- 小類(lèi):
- 信息技術(shù)
- 大類(lèi):
- 自然科學(xué)類(lèi)學(xué)術(shù)論文
- 簡(jiǎn)介:
- 黑龍江省土地遼闊,是我國(guó)主要的糧食生產(chǎn)基地,大豆在糧食作物中的地位舉足輕重。本系統(tǒng)考慮到農(nóng)作物的種類(lèi)、耕地條件及自然氣候環(huán)境等多種生產(chǎn)因素,利用模糊推理機(jī)、REBFDSS模型庫(kù)、基于規(guī)則表示的知識(shí)庫(kù)和存放多種規(guī)劃算法的方法庫(kù),通過(guò)網(wǎng)絡(luò)直接把最先進(jìn)、合理的生產(chǎn)方案送給農(nóng)民,指導(dǎo)農(nóng)民進(jìn)行生產(chǎn)作業(yè),從而實(shí)現(xiàn)了由經(jīng)驗(yàn)決策向科學(xué)決策的轉(zhuǎn)變。
- 詳細(xì)介紹:
- 論文名稱(chēng):《基于JSP的寒地大豆生產(chǎn)決策系統(tǒng)》 參賽者:李曉、張?chǎng)? 指導(dǎo)教師:楊宇姝(東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱150030) 該論文是分別在黑龍江省中部種植區(qū)(海倫),西部種植區(qū)(訥河),東部種植區(qū)(虎林),北部種植區(qū)(五大連池),南部種植區(qū)(賓縣)等5個(gè)縣市,進(jìn)行的多個(gè)大田比較試驗(yàn)基礎(chǔ)上,結(jié)果表明,為農(nóng)戶大豆生產(chǎn)提出科學(xué)、合理的技術(shù)方案,實(shí)現(xiàn)了大豆種植最大經(jīng)濟(jì)效益的目的。
作品專(zhuān)業(yè)信息
撰寫(xiě)目的和基本思路
- 黑龍江省大豆播種面積占全國(guó)四分之一,長(zhǎng)期以來(lái),我省農(nóng)村盲目施肥現(xiàn)象普遍,這不僅造成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本增加,而且?guī)?lái)嚴(yán)重的環(huán)境污染,威脅農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全。 該系統(tǒng)是以 “生態(tài)平衡施肥(EBF)”方法為基礎(chǔ),在施肥系統(tǒng)養(yǎng)分循環(huán)原理 “通用施肥模型(GFM)”基礎(chǔ)之上構(gòu)造的基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的決策支持系統(tǒng)。主要研究?jī)?nèi)容:① 決策系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn);② 平衡施肥推理機(jī)制的實(shí)現(xiàn);③ 生態(tài)平衡施肥技術(shù)體系的研究
科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處
- ①根據(jù)生態(tài)平衡施肥原理,利用基于意向的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速推理控制策略,實(shí)現(xiàn)模仿農(nóng)業(yè)專(zhuān)家的推理過(guò) 程,直觀形象地提供大豆田間管理的決策服務(wù)。 ②系統(tǒng)設(shè)計(jì)本著業(yè)務(wù)邏輯和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)相分離的原則,利用軟件復(fù)用、軟構(gòu)件和JSP技術(shù),構(gòu)建B/W/D的三層式智能化、網(wǎng)絡(luò)化、構(gòu)件化的在線決策平臺(tái)。 ③將農(nóng)業(yè)灌溉、施肥等專(zhuān)家的知識(shí)經(jīng)驗(yàn),利用“規(guī)則+模型”的形式高度集成,通過(guò)計(jì)算機(jī)表達(dá)出來(lái),解決知識(shí)獲取“瓶頸”問(wèn)題。
應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義
- 本系統(tǒng)是一個(gè)“永遠(yuǎn)不走的專(zhuān)家”,可指導(dǎo)農(nóng)戶科學(xué)合理的實(shí)現(xiàn)平衡補(bǔ)充養(yǎng)分、改良培肥土壤,發(fā)揮中低產(chǎn)的增產(chǎn)潛力,降低生產(chǎn)成本,保護(hù)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境;可使農(nóng)戶根據(jù)市場(chǎng)做出科學(xué)決策,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、管理和經(jīng)營(yíng)的科學(xué)化,實(shí)現(xiàn)大豆增產(chǎn)增收和集約經(jīng)營(yíng)。該成果的推廣和應(yīng)用,可提高我省農(nóng)業(yè)作物生產(chǎn)的水平,推動(dòng)農(nóng)業(yè)信息技術(shù)的現(xiàn)代化,有顯著的社會(huì)、生態(tài)和經(jīng)濟(jì)效益。它的技術(shù)體系符合中國(guó)國(guó)情和未來(lái)施肥技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì),與國(guó)際接軌。
學(xué)術(shù)論文摘要
- 根據(jù)寒地大豆生長(zhǎng)發(fā)育的特點(diǎn),探討土壤水分和養(yǎng)分對(duì)寒地大豆生長(zhǎng)發(fā)育、產(chǎn)量的影響,建立產(chǎn)量與土壤、氣候和水肥等因子組成的規(guī)則模型。采用VC、JSP 、VB等面向?qū)ο蟮募夹g(shù)構(gòu)建大豆生產(chǎn)決策系統(tǒng),分別在黑龍江省中部種植區(qū)(海倫),西部種植區(qū)(訥河),東部種植區(qū)(虎林),北部種植區(qū)(五大連池),南部種植區(qū)(賓縣)等5個(gè)縣市,進(jìn)行的多個(gè)大田比較試驗(yàn),結(jié)果表明,為農(nóng)戶大豆生產(chǎn)提出科學(xué)、合理的技術(shù)方案,實(shí)現(xiàn)了大豆種植最大經(jīng)濟(jì)效益的目的。 關(guān)鍵詞:大豆;JSP; 推理機(jī);決策系統(tǒng)
獲獎(jiǎng)情況
- 未發(fā)表
鑒定結(jié)果
- 未鑒定
參考文獻(xiàn)
- [1]呂新,陳彥,原俊鳳.基于WebGIS的棉田土壤肥力信息管理及施肥決策系統(tǒng)[J].土壤通報(bào),2005, 36(4): 427-430. [2] 薛亮,周春菊等.夏玉米交替灌溉施肥的水氮耦合效應(yīng)研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2008.24 (3): 91-94 [3] 馮素偉,陳利.作物栽培專(zhuān)家系統(tǒng)的應(yīng)用與發(fā)展[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2007, 35(10): 3120-3121. [4] 盛建東,蔣平安.基于GIS的區(qū)域土壤養(yǎng)分管理與作物推薦施肥信息系統(tǒng)研究[J].土壤,2002, (2): 77-81. [5] 季曉慧, 黃拙, 張健. 約束求解與優(yōu)化技術(shù)的結(jié)合[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2005.28(11): 1790-1797 [6]董景榮.基于模糊推理的建模研究[J].控制理論與應(yīng)用,2001,18(3):15-18 [7]候彥林.生態(tài)平衡施肥的理論基礎(chǔ)和技術(shù)體系[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2000,20(4):133-139 [8]潘大豐,程季珍,李 群,等.蔬菜施肥專(zhuān)家系統(tǒng)[J].華北農(nóng)學(xué)報(bào),2000,15(3):118-121. [9]王萬(wàn)森.人工智能原理及其應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2007. [10]耿祥義,張躍平.JS P實(shí)用教程「M}.北京:清華大學(xué)出版社,2007.
同類(lèi)課題研究水平概述
- 對(duì)農(nóng)業(yè)來(lái)說(shuō),智能決策支持系統(tǒng)應(yīng)該包括作物模擬及其與人工智能技術(shù)的有機(jī)結(jié)合。作物建模是指建立土壤-作物-大氣系統(tǒng)模型,用于定量描述不同土壤、大氣環(huán)境下的作物階段發(fā)育、器官發(fā)生和生長(zhǎng)、光合產(chǎn)物的積累和分配、土壤水分平衡和養(yǎng)分平衡等過(guò)程。作物模擬最主要的作用是動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè),其缺點(diǎn)是不能直接為用戶進(jìn)行判斷決策。人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用主要表現(xiàn)為專(zhuān)家系統(tǒng)。專(zhuān)家系統(tǒng)能夠以知識(shí)為基礎(chǔ),進(jìn)行推理決策,但其缺點(diǎn)是不能預(yù)測(cè)系統(tǒng)的狀況和走向。 從作物模擬的角度來(lái)講,國(guó)內(nèi)外有許多成功的例子。國(guó)外如美國(guó)、荷蘭等國(guó)家80 年代提出作物模型都能完整描述和預(yù)測(cè)作物生長(zhǎng)和產(chǎn)量形成的全過(guò)程。國(guó)內(nèi)在引進(jìn)吸收國(guó)外優(yōu)秀的模擬模型基礎(chǔ)上,也先后提出了小麥、玉米、水稻、棉花等模擬模型和優(yōu)化栽培系統(tǒng)。 從專(zhuān)家系統(tǒng)的角度來(lái)講,國(guó)內(nèi)外也有許多成功的例子。國(guó)外如美國(guó)的土壤侵蝕控制專(zhuān)家系統(tǒng)、溫室控制專(zhuān)家系統(tǒng)等等。國(guó)內(nèi)如專(zhuān)項(xiàng)性的“砂漿黑土小麥?zhǔn)┓蕦?zhuān)家系統(tǒng)”;綜合性的“冀北小麥專(zhuān)家系統(tǒng)等。 如前所述,作物模擬的主要功能是動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè),它的缺點(diǎn)是不具備決策功能。專(zhuān)家系統(tǒng)雖然能夠進(jìn)行推理決策,但卻不能預(yù)測(cè)系統(tǒng)的狀況和走向。因此近年來(lái)綜合利用作物模擬的預(yù)測(cè)功能及專(zhuān)家系統(tǒng)的決策功能,已經(jīng)成為智能農(nóng)業(yè)的研究熱點(diǎn)。將二者有機(jī)結(jié)合不僅能夠充分利用專(zhuān)家系統(tǒng)具有的描述性和決策性,而且還可以發(fā)揮作物模擬具有的系統(tǒng)性和預(yù)測(cè)性優(yōu)勢(shì)。利用模擬試驗(yàn)所預(yù)測(cè)的結(jié)果,結(jié)合專(zhuān)家知識(shí)體系中的系統(tǒng)指標(biāo)特征,可選擇最佳處理方案,進(jìn)行動(dòng)態(tài)的科學(xué)決策,從而更好地服務(wù)于作物 管理的科學(xué)化和定量化。這種結(jié)合是未來(lái)作物信息技術(shù)發(fā)展的必然趨勢(shì)。但將二者有機(jī)地結(jié)合起來(lái)并成功地應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐中的例子并不多。 國(guó)內(nèi)將作物模擬與專(zhuān)家系統(tǒng)成功結(jié)合的例子并不多,且多處于測(cè)試、檢驗(yàn)階段。國(guó)內(nèi)唯一一個(gè)已經(jīng)通過(guò)測(cè)試、檢驗(yàn)并在一定區(qū)域內(nèi)獲得成功推廣應(yīng)用的智能決策支持系統(tǒng)就是中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技文獻(xiàn)信息中心研制的“小麥-玉米連作智能決策系統(tǒng)”。該系統(tǒng)是針對(duì)我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)小麥-玉米周年連作地區(qū)的生產(chǎn)特性,應(yīng)用系統(tǒng)工程理論、計(jì)算機(jī)模擬、人工智能、網(wǎng)絡(luò)、模擬可視化、軟構(gòu)件、數(shù)據(jù)庫(kù)和多媒體技術(shù),研究開(kāi)發(fā)的以單作模型為內(nèi)核的小麥-玉米連作智能決策系統(tǒng)。用于分析小麥-玉米連作地區(qū)的農(nóng)業(yè)資源利用、品種合理搭配、播期選擇、經(jīng)濟(jì)效益和水、氮管理等問(wèn)題,能根據(jù)用戶的選擇,進(jìn)行智能決策