摘要：随着大数据技术的快速发展，计算机存储和数据处理性能的极大提升，农业智能决策也得到了进一步发展。农业智能决策是智能决策技术在农业领域的具体应用。农业智能决策是指预先把专家的知识和经验整理成计算机表示的知识，组成知识库，通过推理机来模拟专家的推理思维，为农业生产提

智慧农业关键技术中农业智能决策

1 智能决策

随着大数据技术的快速发展，计算机存储和数据处理性能的极大提升，农业智能决策也得到了进一步发展。农业智能决策是智能决策技术在农业领域的具体应用。农业智能决策是指预先把专家的知识和经验整理成计算机表示的知识，组成知识库，通过推理机来模拟专家的推理思维，为农业生产提供智能化的决策支持。

2 智能决策支持系统

在实际应用中，智能决策需要在智能决策支持系统的辅助下进行。Scott Morton在20世纪70年代，提出了决策支持系统（decisionsuppsystem.DSS)的概念。但该系统并不具备人的智能，缺乏知识和专家的支持，在处理不确定性的任务时想达到预期效果比较难。

20世纪80年代，Bonczk等将决策支持系统与专家系统（expertsystem.ES)相结合，用来解决定量问题、定性问题、半结构化问题和非结构化问题。这两种系统结合的构想实际上就是智能决策支持系统的初期模型。随着人工智能技术的不断发展，智能决策支持系统（intelligentdecision supportsystem.IDSS)思想逐渐成熟。

关于智能决策支持系统IDSS的定义，学者们对此有不同的理解。智能决策支持系统的一般定义是指人工智能（artificialintelligence,AI)和决策支持系统相结合而成的决策支持系统。它应用专家系统技术，通过逻辑推理的手段充分应用人类知识处理复杂的决策问题。IDSS最核心的思想就是结合人工智能和其他相关科学成果，使得DSS具有人工智能功能，决策水平得到较大的提升。

智能决策支持系统其实是一个发展中的概念，学者们将不同的理论与DSS结合还提出了群体决策支持系统（groupdecision support system,GDSS)、主动决策支持系统（activedecision support system,ADSS)、自适应决策支持系统（adaptivedecision support system)和分布式决策支持系统(distribute decision support system,DDSS)等概念。

3 智能决策支持系统的组成

如前文所述，智能决策支持系统主要是由决策支持系统和专家系统组成的。其中，决策支持系统主要由以下几个部分组成。

(1)人机交互与问题处理系统（由语言系统和问题处理系统组成）(2)模型库系统（由模型库管理系统和模型库组成）。

(3)数据库系统（由数据库管理系统和数据库组成）。

(4)方法库系统（由方法库管理系统和方法库组成）等专家系统主要由知识库、推理机和知识库管理系统三者组成，智能决策支持系统的基本框架如图1 所示。

图1智能决策支持系统的基本框架

4 农业智能决策支持系统的应用

农业智能决策支持系统以农业信息系统、作物模拟模型、智能决策支持系统和农业专家系统为基础，可应用于农业的各个领域，如作物裁培、植物保护、作物产量、配方施肥、病虫害预防和防治、农业经济效益分析、市场销售管理等利用地理信息系统（geographicinformation system.GIS)和智能决策支持系统（IDSS)可构建精准农业智能决策支持系统。系统包括农业区的基础地理信息、作物生产知识、关于作物生长养分需求的数学模型和分析方法，可实现农业作物决策的可视化和数字化，能够为精细农业变量施肥规划设计等提供决策支持，使本系统区别于传统的农业决策支持系统以及单纯的农业地理信息系统。

农业机械化是农业现代化的重要标志，将分布式Web技术移植于IDSS系统可开发农业机器选型智能决策支持系统，该系统应用数据库和现代网络技术，可为农民购机提供高质量、及时、有效的决策信息，也可为相关农业部门提供更精准的辅助决策帮助和科学决策，以提高农业信息服务水平。

此外，可将分布式人工智能中的Agent技术融入现代农业经济管理决策支持系统，建立基于Agent的农业经济智能决策支持系统，利用COM技术，可建立基于COM的水稻管理决策支持系统，实现栽培方法设计，专家知识咨询等主要功能。

来源：青钱柳