Для поиска темы - пользуйтесь СИСТЕМОЙ ПОИСКА


Стоимость дипломной работы


Home Наука ТНВ Процедурні задачі створення автоматизованої системи прогнозування розвитку культур і планування агрозаходів

Процедурні задачі створення автоматизованої системи прогнозування розвитку культур і планування агрозаходів
Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 
Индекс материала
Процедурні задачі створення автоматизованої системи прогнозування розвитку культур і планування агрозаходів
Страница 2
Все страницы

Процедурні задачі створення автоматизованої системи прогнозування розвитку культур і планування агрозаходів


Спостереження за розвитком культур, прогноз строків проходження осно-вних фаз вегетації і оперативне планування технологій на цій підставі, мають велике наукове і практичне значення. З  допомогою таких систем можна оціню-вати сорти за скоростиглістю, складати календарні і оперативні плани прове-дення технологічних операцій, обґрунтовано  підходити до питання відбору ку-льтур і сортів найбільш придатних для конкретних умов. Загально визнаним є положення, що без розвинених засобів прогнозування в сучасних умовах гос-подарювання важко створити ефективну систему планування,  довгострокові і короткострокові проекти вирощування культур [115,117].
Прогноз розвитку посівів є задачею, вирішення якої потребує притягнення сучасних методів обробки знань[84].
По-перше, зауважимо, що працівники галузі застосовують для вирішення цієї задачі евристичні правила. Складені за такими правилами виробничі кален-дарі вважати оптимальними, проте, календарний вік посіву (виражений, напри-клад, у добі), не може служити адекватною оцінкою біологічного віку. Причина в тому, що природна мінливість погоди рік від року робить недоцільним спроби орієнтуватись на середні строки, що дають календарі, тому необхідна схема, яка поєднує біологічний вік посіву i поточний календарний час. А це, як було доведено в розділі 2 неможливо без моделювання фенології посіву, що врахо-вує біологічні особливості культури і умови зовнішнього середовища, тобто чинники, які досліджені далеко не повністю i потребують у разі  роботи з ними притягнення експертних евристичних знань, що складають найважливіший ас-пект ЕС і СШІ   [182,104,142].
По-друге, на строки настання фенофаз, як ми засвідчилися [65, 115,121], впливають не тільки указані причини спільного характеру - мікроклімат поля, але і багато які агротехнічні заходи можуть привести до суттєвого зсуву факти-чних строків щодо середніх. При цьому багато з факторів впливу має не число-вий, або не чіткий характер i можуть бути враховані лише за допомогою експе-ртного оцінювання і евристик.
По-третє, користувачем системи являється не підготовлена в галузі обчи-слювальної техніки людина i ергономічність інтерфейсу людина-машина має, мабуть, визначальне значення для успішного використання системи. Методи побудови таких інтерфейсів розробляються в теорії штучного інтелекту [182].

Нарешті, фахівець в сільському господарстві по своїй природі - дослід-ник. При роботі він залучає масу відомостей, багато з котрих лише побічно пов’язані з задачами прогнозу, а представлення саме таких складних знань яв-ляється головним напрямком при створенні ЕС і систем штучного інтелекту [104,59].
Сформулюємо вимоги до системи. Вона повинна:
- кількісно моделювати процес розвитку;
- бути інструментом для ділової гри, тобто, дозволяти досліджувати сценарій типу "а що, ...  якщо...",  причому  "якщо" розуміє широкий спектр можливих умов наміру, що відображають властивості клімату (погодні умови i їхні про-гнози, теплові ресурси поля), властивості культури i сорту, строки сівби;
- працювати з кількісною i якісною інформацією i вміти перетворювати її з однієї форми в іншу;
- видавати альтернативи разом з ступенем їхньої достовірності;
- дозволяти оцінювати надійність результатів моделювання i їхню чутливість до факторів, що впливають;
- використовувати евристики для обмеження галузі визначення вхідних да-них i одержаних результатів;
- заповнювати проміжки в знаннях людини i у введених в оперативному ре-жимі даних;
- надавати в зручній формі інформацію яка зберігається в БД і БЗ;
- адаптуватися до об'єкта i користувача.
Більшість цих вимог може бути задоволено лише у разі застосування ме-тодів ШІ в контексті експертних систем інтегрованого (гібридного) типу [59,145], що поєднують імітаційне моделювання розвитку посіву і представлен-ня знань про об'єкти  моделювання у вигляді продукцiйних правил i процедур обробки даних [144,221].
У функціональному плані система повинна дозволяти:
- проводити кількісний аналіз впливу на динаміку розвитку посівів як зовні-шніх факторів (погодних умов, особливостей поля i т. ін.), так i сортових особ-ливостей культури;
- інформувати фахівців про розвиток посівів як на "модельному" полі при умовах, що задаються користувачем, так i на конкретних полях при реальних умовах погоди i виробництва;
-  планувати строки проведення агротехнічних заходів;
-  планувати систему спостережень на полях;
-  інформувати про склад i обсяг знань, наявних у системі, i видавати по запи-ту відомості у яких зацікавлений користувач.
Для реалізації цих функцій система здійснює:
- накопичення фенологічної i метеорологічної інформації;
- моделювання розвитку посівів в умовах які цікавлять  фахівця i при різно-манітному обсязі інформації, яка є в його розпорядженні;
-  прогноз розвитку посівів;
- діалогова взаємодія з фахівцем i надання йому знань, що зберігаються в базі даних, i результати намірів.
Відзнакою системи, що створена від раніше розроблених являється:
-  розвинені засоби взаємодії користувача з системою;
- наявність режиму моделювання з широкими можливостями призначення умов останнього в зручному діалозі з користувачем;
- можливостями працювати при неповній i помилковій інформації і інтерпре-тація не жорстких представлень людині про зовнішнє середовище;
- можливість настроювати систему на широкий клас задач, пов'язаних з про-гнозом розвитку рослин;
- для адаптації системи не потрібно спеціальних навичок.
Зауважимо, що відносна автономність розвитку посівів дозволяє викори-стовувати систему прогнозу розвитку ще до реалізації системи підтримки тех-нологічних рішень (СПТР) у повному обсязі, що робить доцільним побудову системи фенологічного прогнозу вже на перших етапах створення систем управління у землеробстві.
В подальшому ми опишемо у загально-скороченому варіанті прототип  інтегрованої системи фенологічного прогнозування призначеної для викорис-тання як у дослідницьких, так i у виробничих цілях i яка являє собою одну з функціональних частин СПТР. Фактично ця система є оболонкою експертної системи (ЕС), "порожньою" системою, що наповнюється значеннями i даними вже на тому об’єкті, де передбачається її використання.
Концептуальні положення і вимоги до системи були б не повними без скороченого аналізу існуючих (назвемо їх традиційними) підходів до визначен-ня термінів наступу і проходження фаз вегетації.
Спеціальні дослідження і спостереження дозволили вченим  виявити і установити для кожної сільськогосподарської зони календарі наступу фаз веге-тації і приблизні терміни проведення технологічних операцій [138,133,28,44, 210].
Проте, як відмічалось, ці календарі досить усереднені і в більшості випа-дків, як показує спостереження, не збігаються з параметрами конкретних посі-вів [65]. Природна змінність погоди, особливості мікроклімату роблять орієнта-цію на середньостатистичні строки проведення агрозаходів недоцільними.
Як відмічалось раніше значний вплив на строки проходження фаз вегета-ції виявляють мікрокліматичні особливості конкретного поля, механічний склад грунтів, деякі агроприйоми. В деяких випадках цей вплив значніше за вплив за-гальнозональних характеристик [160,213]. Отже, як очевидна, постала потреба в моделюванні фенологічних процесів вирощування культур з урахуванням їх біологічних особливостей і умов зовнішнього середовища [138,133,140].
Але, як показав досвід, ставити задачу детального опису всього процесу  створення системи було б зайвим і недоцільним. На наступному етапі обмежи-мося найбільш науково-місткою, інтелектуальною частиною проблеми, яка по-в'язана з організацією знань в системі, зокрема процедурних.
До складу знань, що можна віднести до процедурних, входять процедури формування умов моделювання, власне моделювання розвитку i прогнозу роз-витку, формування вихідного документа, початкового завантаження, а також коригування баз знань, даних i адаптації системи до об'єкту i користувача [84]. Тобто у цьому випадку наявність адаптаційних механізмів дозволяє розглядати систему як оболонку експертної системи.


 

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить