автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:КОМПЛЕКС ПРОГРАММ ФОРМИРОВАНИЯ И ОБРАБОТКИ БАЗ ДАННЫХ И ЗНАНИЙ В АГРОНОМИИ

На правах рукописи

ПЕГРУШИН Алексей Федорович

КОМПЛЕКС ПРОГРАММ ФОРМИРОВАНИЯ И ОБРАБОТКИ БАЗ ДАННЫХ И ЗНАНИЙ В АГРОНОМИИ

Специальность 05.13.18 - «Математическое моделирование, численные

методы и комплексы программ»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург - 2005

Работа выполнена в ГНУ ордена Трудового Красного Знамени Агрофизическом научно-исследовательском институте Россельхозакадемии

Научный руководитель:

Член-корр. Россельхозакадемин,

доктор сельскохозяйственных наук, профессор

Якушев Виктор Петрович

Официальные оппоненты:

Доктор физ.-мат. Наук, профессор Исполов Юрий Григорьевич

Кандидат технических наук Скуратов Владимир Борисович

Ведущая организация:

Санкт-Петербургский государственный университет, факультет «Прикладной математики - процессов управления», кафедра «Технологий программирования».

Зашита диссертации состоится «1 июня ^005 г. в часов на заседании диссертационного совета Д006.001.01 в Агрофизическом научно-исследовательском институте по адресу: 195220, Санкт-Петербург, Гражданский пр., а 14

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Агрофизического научно-исследовательского института

Отзывы в двух экземплярах, заверенные гербовой печатью учреждения, просим направить по адресу:

195220, г. Санкт-Петербург, Гражданский пр., 14, АФИ.

Автореферат разослан «14» мая 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Архипов М.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность теми

В последнем десятилетии прошлого века была сформулирована новая парадигма земледелия - адаптивно-ландшафтная. Адаптивно-ландшафтная методология направлена на наиболее целесообразную, эффективную интенсификацию производства растениеводческой продукции заданного (управляемого) качества и охраны окружающей среды. Рост эффективности и экологичности достигается за счет применения достижений науки и передового опыта улучшения методов ведения хозяйства, совершенствования систем земледелия и внедрения адаптивных технологий.

Для эффективной разработки и последующего ведения адаптивно-ландшафтных систем земледелия необходимо наличие современных технических средств автоматизированного проектирования адаптивно-ландшафтных систем земледелия, путем разработки гибких алгоритмов и создание программных средств базирующихся на теории обработки данных и знаний в системах искусственного интеллекта.

Цель и задачи исследования

Целью данной работы является разработка алгоритмов и создание программного инструментария формирования проблемно-ориентированных баз данных и знаний и синтезирование на их основе по заданному критерию различных сценариев агротехнических воздействий для заданных культур на тех или иных сельскохозяйственных полях. Для достижения цели диссертационного исследования были поставлены и решены следующие задачи:

1. Изучить опыт, провести анализ и структурирование используемых данных и знаний на всех этапах возделывания с/х культур;

2. Разработать общую функциональную схему программного комплекса;

3. Обосновать и разработать комплекс программ управления разнородными атрибутивными и пространственными данными, представленных различными форматами;

4. Разработать и создать программное обеспечение по формированию и корректировке агротехнологических знаний (интеллектуальный редактор)

ЦНБ МСХА фонд научной литературы

№ П ~

функционирующий в следующих режимах: «эксперт базы знаний» и «пользователь базы знаний»; 5. Разработать программное обеспечение по ко индексированию и синтезированию базовых технологий и технологических адаптеров по заданному критерию.

Сущность решавшихся задач потребовала использования методов теории систем и системного анализа, математического моделирования в сельском хозяйстве, теории множеств, искусственного интеллекта и инженерии знаний; программирования на ЭВМ.

Научная новизна заключается в том, что на основе современного состояния проблемы автоматизированного проектирования адаптивно-ландшафтных систем земледелия сформулированы общие принципы и разработана функциональная структура построения современного программного обеспечения по генерации дифференцированных агротехнологий, используя теорию обработки данных и знаний в системах искусственного интеллекта.

Научная новизна заключается так же и в том, что созданный программный комплекс на языке высокого уровня Delphi 6 обеспечивает:

• Логически сопряженное формирование проблемно-ориентированных баз знаний и данных, структурами которых предопределены эффективные механизмы хранения и извлечения знаний и информации;

• Соответствие между структурой представления агротехнологических знаний и специфическими признаками «связность» и «активность», наличие которых является обязательным в теории искусственного интеллекта при представлении знаний на электронную обработку;

• Возможность автоматического создания электронных карт с выделением на них схем и маршрутов обследования сельскохозяйственных полей с навигационным и геоинформационным сопровождением, что позволяет использовать его в мобильных системах по управлению сбором пространственно-атрибутивной информации для технологии точного земледелия.

Теоретическая и практическая значимость работы

Компьютерное синтезирование возможных (допустимых) агротехнических воздействий для заданных культур на тех или иных сельскохозяйственных по-

-2-

лях обеспечит существенное ускорение процесса разработки адаптивно-ландшафтной системы земледелия и её реализации в конкретном хозяйстве.

Использование созданного программного комплекса внесет значительный вклад в совершенствование планирования агротехнологических работ по возделыванию сельскохозяйственных культур и создаст техническую основу адаптации и управляемого выбора технологических решений, включая возможность их реализации непосредственно в поле с помощью методологии точного земледелия.

Апробация работы

Диссертационная работа выполнялась в рамках проводимых Агрофизическим институтом исследований: по базовой научно-технической программе «Разработать теоретические основы и методы экологически адаптивного управления агрофизическими свойствами почв и состоянием растений для повышения продуктивности и устойчивости атроэкосистем в ландшафтном земледелии» (2001-2005 гг., регистрационный номер 01.200.111104); в ходе выполнения научно-исследовательских работ по контрактам с Министерством сельского хозяйства РФ «Провести исследования и создать комплекс программ по генерации адаптивных агротехнологий» и правительством Ленинградской области «Система автоматизированного мониторинга полей и оперативного прогнозирования урожаев» (2001-2003 гг.); а также в соответствии с распоряжением Минпромнауки России №04.900.43/078 от 15.04.2003 осуществлялась разработка программного комплекса «Компьютерная система генерации и реализации технологических решений в точном земледелии».

Основные результаты исследований рассматривались и были одобрены на заседаниях Ученого Совета Агрофизического института, проводимых в 20022003 г.г. в рамках отчетных научных сессий коллектива за зги годы.

Результаты работы докладывались и обсуждались также на следующих научных и научно-технических конференциях: «12-ая международная конференция и выставка по механизации полевых экспериментов», 1АМРЕЕ-2004 (Санкт-Петербург, 2004); «Машинные технологии производства продукции в системе точного земледелия и животноводства» (Москва, 2004); «Информационные технологии, измерительные информационные системы и приборы в ис-

-3-

следовании сельскохозяйственных процессов. АПРОИНФО-2003» (Новосибирск, 2003); «Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям, 5МС2002» {Санкт-Петербург, 2002) ¿«Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям, 5МС2000» (Санкт-Петербург, 2000); «Информационные технологии, измерительные информационные системы и приборы в исследовании сельскохозяйственных процессов. АГРОИНФО-2000» (Новосибирск, 2000); международная конференция «Современные проблемы опытного дела» (Санкт-Петербург, 2000); «Третий международный коллоквиум, Полевые эксперименты для устойчивого землепользования» (Санкт-Петербург, 1999).

Разработанный программный пакет апробирован на Меньковской опытной станции в Гатчинском районе Ленинградской области и входил в состав программно-аппаратного комплекса, демонстрируемого Агрофизическим институтом на двух международных специализированных выставках «Агрорусь» (Санкт-Петербург, 2004) и «Золотая осень» (Москва, 2004), где были получены соответственно серебряная медаль и диплом.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложений, изложена на 163 страницах машинописного текста, содержит 1 таблиц и 29 рисунков. Список литературы включает 121 наименование, из них 14 зарубежных авторов.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

Глава 1. Информационные системы в земледелии. Состояние, проблемы и задачи развития

В настоящем разделе диссертации дан краткий обзор этапов развития и современного состояния информационных систем в земледелии. Рассмотрены опыт создания и эксплуатации информационно-справочных и систем поддержки технологических решений в агрономии, а также роль новых информационных технологий в создании типового программно-математического аппарата по автоматизированному проектированию адаптивно-ландшафтных систем земледелия.

Фантастический прогресс в информатике и математическом программировании, появление современных высокоскоростных компьютеров с большой памятью позволяют коренным образом изменить ситуацию в области информационной поддержки принимаемых решений в земледелии. Практически этого можно достичь путём создания проблемно-ориентированных баз данных и знаний на персональных компьютерах. С использованием их и сопутствующего оборудования появилась возможность реализовать тот теоретический задел в области математического моделирования продукционного процесса, экспериментальных исследований в почвоведении и агроклиматологии, теории планировании эксперимента и других смежных агрономии областях сельскохозяйственной науки, который создавался в нашей стране на протяжении многих лет.

Развитие информационных систем в земледелии немыслимо без развития методологии математического моделирования, отражающей прогресс всех её основных компонентов: вычислительной техники, программного обеспечения, алгоритмических средств. Методы математического моделирования по праву считаются мощным оружием в раскрытии закономерностей объективной действительности с целью прогноза и выработки управленческих решений для различных временных уровней их принятия.

Сезонность сельскохозяйственного производства предполагает три уровня принятия решений:

• многолетние перспективные (проектные) решения, результат которых сказывается на протяжении нескольких лет;

• технологические решения на год;

• оперативное управление формированием урожая.

В то же время перспективы создания современных информационных систем в земледелии связаны с разработкой и совершенствованием теоретических и методических основ единого компьютеризированного технологического пространства в адаптивно-ландшафтном земледелии, а также с созданием программного инструментария по формированию и обработке проблемно-ориентированных баз знаний и данных, обеспечивающего реализацию и развитие процесса поддержки принимаемых решений.

Штатная информация

Оперативная и нормативная информация

I

Данные о технико-экономическом потенциале хозяйства

I Редактор базы данных

I_______

X

т

Процедурные Декларативные

знания знания

Система управления базой данных

I Релакггор п ространствен но-атрнбутивной информации

/1

Система управления базой знаний Интеллектуальн ый

редактор знаний

Блок выработки решен!

аботки

1ИЙ X

Модуль отображения результатов

Рисунок ¡.Функциональная схема программного комплекса по комплексироаани» и синтезированию агротехколотой

В этой связи предметом исследований в настоящей работе стало выявление закономерностей и эффективных способов автоматизированного комплекси-рования и синтезирования агротехнологических данных и знаний, разработка алгоритмической основы управления этими процессами, а также создание соответствующего программного обеспечения.

Функциональная структура предлагаемого комплекса программ, реализующего комплексирование и синтезирование агротехнологических сценариев воздействия на систему «почва-растение», представлена на рис, 1 и рассматривается в последующих главах.

Глава 2, Содержание и методология построения базы данных

Процесс компьютерного синтезирования адаптивных технологических решений на всех уровнях управления определяется точностью, полнотой и оперативностью информации, хранимой в базе данных (БД). Отсутствие или неполнота исходных данных существенно снижает качество вырабатываемых решений. Выполненный анализ показал, что БД должна содержать сведения о почвенно-кпиматических и хозяйственно-экономических условиях, биологических особенностях возделывания культур и сортов. Значительная часть этих сведений должна быть дифференцированной по отношению к отдельным сельскохозяйственным полям, отражать уровень их реального плодородия.

-б-

Рисунок 2. Структура базы данных

На рис. 2 представлена в общем виде структура БД и содержание хранимой в ней атрибутивной информации, необходимой для автоматизированного проектирования адаптивных агротехнологий. Состав рассматриваемых данных условно разделен на три основных группы:

• Штатная информация. В ее состав включается информация, поставляемая специализированными государственными службами (Гидрометеослужба, Агрохимслужба). Набор метеорологических, агрометеорологических, агрохимических и агрофизических данных составлен с тем расчетом, чтобы максимально учесть условия формирования урожая с точки зрения светового, термического, влажностного и пищевого режимов и наличия неблагоприятных для сельскохозяйственного производства метеорологических явлений;

• Специальная и нормативная информация включает в себя сведения, отражающие биологические и генетические особенности сельскохозяйственных культур и сортов, а также различные экономические показатели и справочные материалы, обеспечивающие комплексность всех расчетов.

• Третья группа данных содержит информацию о материально-технических и кадровых возможностях хозяйств, их плановых и экономических показателях, структуре распределения посевных площадей н достигнутой урожайности.

Результаты исследований и проведенный сравнительный анализ способов представления данных в ЭВМ (сетевого, иерархического, реляционного) указывают на целесообразность использования реляционной модели данных в реализации системы управления рассматриваемой БД на физическом уровне. Системы управления базами данных (СУБД), базирующиеся на сетевой или иерархической модели, требуют понимания не только типов записей, но и их взаимоотношений и связей. Для эксплуатации таких СУБД необходима соответствующая профессиональная подготовка.

СУБД построенные на реляционной модели, более удобны в использовании и доступны пользователям, не обладающим опытом математического программирования. СУБД реляционного типа (и только они) имеют теоретическое обоснование гарантии правильной реализации любого запроса, т.к. хорошо изучены аксиоматические подходы в области реляционной модели, формальные методы синтеза схем и логического проектирования реляционных баз данных, взаимосвязь логики и реляционной модели, вопросы вычисляемости реляционных запросов.

Современные универсальные коммерческие СУБД обладают широкими возможностями архивации данных и оптимизации выполнения запросов. Вместе с тем возникла необходимость создания специализированной СУБД реляционного типа, что было вызвано двумя основными причинами.

Во-первых, СУБД должна позволять осуществлять управление базами данных и знаний на единой интегрирующей концепции, обеспечивающей представление, формализацию и генерацию агротехнологических решений на всех уровнях управления производством растениеводческой продукции. Известные коммерческие СУБД не могут в удовлетворительной степени обеспечить реализацию интегрирующей концепции построения баз данных и знаний для ком-плексирования и синтезирования агротехнологий.

Во-вторых, функциональные и логические связи а основных структурах БД позволяют делать рациональные проекты физических реализаций соответствующих. схем отношений. В результате этого временные и материальные ресурсы ЭВМ, затрачиваемые на организацию и ведение основных блоков базы

данных с помощью созданной нами СУБД, значительно меньше аналогичных характеристик универсальных СУБД.

Глава 3. Программно-математическое обеспечение ведения базы данных

Система управления базой данных (СУБД) - комплекс программных средств, предназначенных для обеспечения хранения, наполнения и доступа к данным на физическом, внутреннем уровне. В данной главе показано, что созданная нами специализированная СУБД предоставляет пользователю весь необходимый набор функций для удобной работы с данными, начиная от создания таблиц данных и заканчивая импортом/экспортом данных. В качестве инструментального средства разработки СУБД была обоснованно выбрана среда программирования Delphi 6.

На рис. 3 представлена функциональная структура разработанной и созданной нами специализированной СУБД. Комплекс таблиц, поддерживаемых СУБД, образуется в результате декомпозиции содержательных структур дан-

Рисунок 3. Функциональная схема СУБД

Код таблицы Имя таблицы, данное пользователем на русском языке

Код таблицы

Код столбца Код списка

Имя столбца Имя списка, данное пользователем на русском языке

Имя столбца, данное пользователем на русском языке

Рисунок 4. Общая схема работы с таблицами в СУБД

ных. Соответствующая технология декомпозиции хорошо разработана и обоснована в теории синтеза схем и логического проектирования реляционных баз данных (Дж. Ульман, 1983 г.).

Одной из отличительных особенностей созданной специализированной СУБД является обеспечение естественного для пользователя языкового общение с СУБД. В процессе разработки блока управления данными были встречены некоторые затруднения, связанные с тем, что, ставя перед собой задачу создания простого и легко настраиваемого интерфейса, обеспечивающего общение на естественном языке пользователя, мы столкнулись с ограничениями, накладываемыми современными программными средствами операционных

Рисунок 5. Функциональная схема предварительной обработки таблиц базы данных

систем. Популярные в наше время персональные компьютеры основываются в своей работе на английском алфавите, а их локализация - это надстройка над основной операционной системой. Поэтому внутренняя работа специализированной СУБД, невидимая пользователю, также основывается на латинском алфавите. Для реализации возможности введения русских имен, мы ввели дополнительные таблицы, которые содержат соответствующие имена, определенные пользователем. Общая схема организации работы СУБД с таблицами представлена на рис. 4

Каждая таблица, хранимая в БД, представляется как совокупность строк и столбцов, где строки соответствуют экземпляру объекта, конкретному событию или явлению, а столбцы — атрибутам (признакам, характеристикам, параметрам) объекта, события, явления. Особое внимание при формировании БД уделено таблицам, содержащим текстовые атрибуты.

В соответствии с разработанной технологией, представленной на рис.5, редактором базы данных производится анализ каждой схемы таблиц на наличие текстовых атрибутов. При этом используются метаданные о таблицах, которые формируются редактором иа этапе формализации содержательной информации.

Если таблица имеет текстовые атрибуты, то она разбивается на два типа таблиц: списки н таблицу связующих данных (результирующую таблицу). Списки имеют размер 2хЫ, а таблица может иметь неограниченный размер массива МхИ, где N - количество строк в таблице, а М - количество столбцов. В списках хранятся данные, наиболее часто встречающиеся в БД, в которых каждому текстовому значению атрибута (при его первоначальном вводе в ЭВМ), автоматически предоставляется уникальный код, а в таблицах хранятся уже не сами названия атрибутов, а их коды. После составления структуры списков производится их «связывание» в результирующую таблицу, которая будет храниться в БД. При этом пользователь не видит коды атрибутов, а только видит их реальные названия. Разделение на списки делается для того, чтобы при вводе повторяющихся данных система сама предлагала выбрать эти данные из списка, поставить в таблицу код, ассоциированный с этим значением, а не вводить значение заново.

ИмвмЛици |Л«ВИ now

Им* - 1 |Гни - - Р*эмвр !tfveeo***t | *

► ¿¿ipacnonft Строковое значен* * 60

Плошш Cvrxi* окно дна"ри»я

- Ти1 почвы и«ло*<*<с*э SlU|M 1С > tut yucflo

Me*aw*ecw* сосгее Страм***, Мушичасг.ий состав

Памтмкедей

f>v

P20S Ваамстмнпое ЧИСЛО

КМ Веществе иное чепо

РЬ Вешостееиюе «кло

Целое ««ело

Целое *«яо

Сорном Сг^маочтк Сор***

Рисунок 6, Создание новой таблицы

Интерфейс специализированной СУБД разработан в соответствии с установленными стандартами программирования в среде Windows и предоставляет пользователю широкие возможности по созданию новых таблиц^списков, их редактированию, экспорту данных в различные форматы, а также импорту информации из других баз данных, созданных различными универсальными СУБД. На рис. 6 в качестве примера представлено окно создания новой таблицы базы данных, где имеются текстовые и количественные атрибуты. Для текстовых атрибутов формируются соответствующие справочники, а для

количественных при их вводе в ЭВМ указывается лишь их тип.

Модуль сбора и обработки пространственно-атрибутивных данных

В рамках исследований, расширяющих функции созданной нами СУБД, был разработан программный модуль управления сбором и обработкой пространственно-атрибутивных данных (рис. 7), функционирующий как на персональном компьютере под управлением операционной системы Windows, так и на карманных персональных компьютерах под управлением операционной системы Windows СЕ,

Функциональные возможности программного модуля по геоинформационному и навигационному обеспечению позволяют использовать его наиболее эффективно в мобильных системах по информационной поддержке технологий точного земледелия.

Строка ЧН1Ю

I liint.ib ипсгручентпв

A

и fl

4_J

■ •IKpiiptlllllllollllUU И [ШМ1 IckYlllCIO CDC IIIHII Mil

Рисунок 7. Внешний вид и структура интерфейса программного модуля по управлению пространственно-атрибутивными данным

Программный модуль совместим с GPS-приемниками, работающими в формате NMEA-0183, а совместимость с существующими ГИС-пакетами обеспечивается за счет поддержки формата описания пространственных данных ESRI Shape-file.

Глава 4. Структура и методология системной организации базы агро~ технологических знаний

Основу принятия агрономических решений составляет многолетний опыт, закрепленный в законах и традициях практического земледелия и обобщенный в многочисленных инструкциях, методических н технологических указаниях. Технологическая документация, как правило, представляется базовыми технологиями и комплексом соответствующих технологических адаптеров.

В описательной форме в систему базовых технологий (декларативные знания) включены апробированные приемы производства продукции растениеводства с номенклатурой необходимого технического и ресурсного потенциала. Технологические адаптеры - наборы агрономических правил, обеспечивающих

с помощью математических моделей (процедурные знания) расчеты и детализацию рекомендуемых способов выполнения технологических операций в зависимости от почвсн но-кл и матического потенциала атроландшафта, используемого для производства товарной продукции, и от фактических ресурсных возможностей хозяйства, включая наличие необходимых машин и агрегатов по дифференцированному внесению удобрений, мелиорантов, средств защиты растений.

Применение компьютерных технологий для системной организации всего спектра агротехнологических знаний, требует создания специализированного программ но-математического инструментария по их представлению, формализации и обработки. На рис. 8 представлена структурная схема организации базы агротехнологических знаний.

Система представления знаний — это определенные разработчиками формальные правила, обеспечивающие связь между понятиями, объектами и их характеристиками, которые в совокупности формируют структуру предметной области. Из теории построения систем искусственного интеллекта следует, что структура представления знаний на электронную обработку определяет оперативные возможности базы знаний, и, наоборот, для того, чтобы комплекс программ по обработке знаний отвечал заданным потребностям, должно быть создано соответствующее представление знаний.

Для представления знаний, необходимых для синтезирования технологических решений, нами предлагается использовать следующие простые конст-

Рисунок 8. Структурная схема системной организации базы агротехнологических знаний

рукции и их комбинации:

... [«Атрибут»};

(4.2)

«Атрибут» [(Условия)] V «Атрибут» [(Условия)] V ... V [«Атри-

«Атрибут» [«Атрибут»] ... [«Атрибут»]; (4,1) «Атрибут» (Условия) [«Атрибут» [(Условия)]] ... [«Атрибут» [(Условия)]];

«Атрибут» [(Условия)] Л «Атрибут» [(Условия)] А ... Л («Атри- ,, -

бут» [(Условия)]]; ' '

(4 4\

бут» [(Условия)]]; х 1 '

{(«Атрибут» [(Условия)] Л «Атрибут» [(Условия)] А ... А [«Атрибут» [(Условия)]]) V ... V («Атрибут» [(Условия)] А «Атри- (4.5) бут» [(Условия)] А ... Л [«Атрибут» [(Условия)]])};

Введенные обозначения в (4.1) - (4.5) имеют следующий смысл: «Атрибут» - наименование поля из базы данных или значение поля в базе данных. В этой связи, в дальнейшем, условно будем различать соответственно две формы описания знаний: абстрактную и конкретизированную (предметную). Абстрактная форма представления используется для удобства составления типовых конструкций, их общности, и описывает понятия, объекты, связи между ними в рамках рассматриваемой предметной области, а соответствующий словарь понятий и объектов определяется содержанием базы данных.

Ниже приведены примеры абстрактной и предметной форм представления

знаний с использованием при зтом простой конструкции типа (4.2): «Наименование операции» (Условия); (4.2)*

«Известкование» (ЕСЛИ «РИ» < 4.5): (4.2)"

«Условия» — в общем случае это арифметические, логические условия, выражения или их комбинации; возможно также использовать данную конструкцию для обращения к математической модели, оформленной в виде отдельного программного модуля, или к встроенной непосредственно в описание знаний модели, в виде специальной процедуры для простых вычислений.

При описании «Условия» допускается использование арифметических операторов «=», «о», «<», «>», «<=», «>=», логических операторов «Л», «V», «*», что соответственно означает «И», «ИЛИ», «НЕ».

Использование конструкций типа (4,1)-(4.5) и абстрактной формы представления знаний позволяет создавать моделн описания технологических операций для двух временных уровней - планирования на предстоящий сезон и оперативного управления, а также описания агротехнологии в целом.

Для планирования агротехнологических мероприятий, например на предстоящий сезон может быть применена следующая модель описания агротехно-логической операции:

: «Наименование операции» [(Условия)}; [«Агротребования» [(Условия)]]; «Сроки проведения»; ((«Тип машины» [(Условия)] А «Тип агрега- ^ та» [(Условия)]) V V («Тип машины» [(Условия)] Л «Тип агрегата» [(Условия)])};:,

Представленная выше модель агротехнологической операции является одним из шаблонов описания знаний. Допускается конструирование различных шаблонов. Гибкость конструирования структуры шаблонов обеспечивает применение в описании операции различных комбинаций первичных формализмов представления знаний (4.1) — (4,5), на основе которых в дальнейшем описываются конкретные технологические приемы. При этом нужно иметь ввиду, что выбранная схема представления знаний уже жестко предопределяет правила описания прописанных в шаблоне компонент технологической операции на основе атрибутивной информации из базы данных (БД). Однако, маневрируя структурой шаблона и степенью детализации представления в нем агротехно-логических знаний, можно управлять процессом наполнения базы знаний (БЗ) для решения тех или иных задач.

Для описания модели агротехнологин в целом предлагается структура, которая составляется из конструкции типа (4.1) и некоторой достаточной последовательности технологических операций и имеет в общем случае следующий вид:

,• :«А трибут»[к А трибут»]...[«Атрибут»];: Список операций;;:: (4.7)

Идентифицирующий блок модели агротехнологии представлен конструкцией типа (4.1). В частности, в этом блоке указывается, для какой культуры, сорта предназначена технология, а также цель выращивания культуры, автор технологии и уровень применения (плановый, оперативный); «Список операций» - перечень всех допустимых агротехнологических операций, обеспечивающих программу возделывания заданной сельскохозяйственной культуры, которые предварительно описаны с помощью шаблонов типа (4.6) и других возможных конструкций. Таким образом, в системе создается банк формализованных конструкций типа (4.7), обеспечивающих поддержку выбора и синтези-

рования оптимальных плановых н оперативных решений в сельскохозяйственном производстве растениеводческой продукции.

В заключении четвертой главы показано, что предложенная нами структура представления знаний отвечает специфическим требованиям для их эффективной компьютерной формализации. Эти требования, в соответствии с теорией представления знаний в системах искусственного интеллекта характеризуются признаками «связность» и «активность».

Дня признака «связность» должны быть установлены три типа семантических отношений связи при представлении декларативных знаний - «Одновременно» (в нашем случае такую связь обеспечивают конструкции типа (4.1) и (4.3)); «Причина-следствие» (в нашем случае конструкции типа (4,2)* реализуют эту связь); «Быть рядом» (в нашем случае такую связь обеспечивают конструкции типа (4.5)).

При обычном использовании ЭВМ все процессы счета инициируются командами, т.е. программы активны, а данные пассивны. Все процедуры в этом случае должны быть предусмотрены в соответствующей программе, написанной на том или ином языке для ЭВМ. Следовательно, если исходные данные для решения задачи нечетко или неполно выражены, то процесс вычисления останавливается. В связи с этим и требуется создать такие структуры представления знаний, которые обеспечивали бы актуализацию тех или иных действий с данными, и выполнение программ должно также инициироваться текущим состоянием БЗ. Принимая сказанное за понятие признака активности, вернемся к модели (4.7) - модели агротехнологии, Все используемые в ней конструкции представления знаний детально предписывают перечень выборки из БД и ее последовательность, указывает, какую внешнюю процедуру задействовать и т.д. Процесс вычисления направляется структурой тех или иных шаблонов, описывающих модели технологических операций, и, в конечном итоге, структурой агротехнологиЙ, т.е. БЗ, и в этом смысле БЗ активна.

Таким образом, признаки «активность» и «связность» характерны для предложенной нами системы представления знаний.

Рисунок 9, Схема функционирования программного комплекса по обработке

агротехнологических знаний

Глава 5. Программно-математическое обеспечение обработки агротехнологических баз знаний

Логическим завершением диссертационного исследования является создание программного инструментария формирования проблемно-ориентированной базы знаний и синтезирование на её основе по заданному критерию технологических режимов производства растениеводческой продукции на заданных сельскохозяйственных полях.

На рис. 9 приведена схема функционирования программного комплекса по формализации и генерация агротехнологических знаний.

Формализация знаний - процесс преобразования знаний, описанных с помощью предложенных выше структур, для их внутреннего представления в ЭВМ. Рассматриваемый процесс должен, безусловно, обеспечить идентификацию вводимых знаний, их накопление и хранение, а также возможность извлечения хранимых знаний с максимальной эффективностью. С целью управления процессом обработки агротехнологических знаний, приведенной соответствующими структурами к виду, удобному для последующей машинной реализации, в системе разработан специальный интеллектуальный редактор. Интеллектуальный редактор функционирует в двух режимах. В режиме «эксперт базы знаний» (на рис. 9- «Интерфейс эксперта») происходит формализование базовых агротехнологий и технологических адаптеров в базу знаний для хранения, а в режиме «Пользователь базы знаний» (на рис,9 - «Интерфейс пользователя») происходит настройка на ту или иную схему обработки знаний.

Процесс преобразования входных структур, представленных тем или иным шаблоном в форму, пригодную для обработки на ЭВМ, происходит в диалоговом режиме с помощью интеллектуального редактора знаний, который в своей работе использует блок метаданных БД, где хранятся необходимые сведения для их формализации. В частности, в метаданных хранятся имена атрибутов, нх адреса в схеме БД (пары чисел — номер файла и номер столбца) и ключевые атрибуты файла. В результате преобразования вводимые структуры схемы БЗ трансформируются в такие же по форме структуры, но в которых уже все элементы «внешнего» описания заменены на физические адреса их фактического размещения в базе данных. И результатом рассматриваемой трансформации является инвариантная физическая среда, где все символьные элементы преобразованы в их кодовую (цифровую) интерпретацию, что в значительной степени упрощает дальнейшую обработку знаний и уменьшает объем хранимой информации.

Ввод конкретной операции начинается лишь после записи шаблона в ЭВМ. После ввода в память ЭВМ конкретного шаблона редактор в диалоговом режиме выясняет у эксперта дополнительную информацию об условных конструкциях, которые делятся в системе функционально на две группы.

К первой группе относятся конструкции с условными правилами выбора, но которые в принципе можно вычислить на этапе ввода операции или максимально полно подготовить процесс выбора нужных сведений еще на этапе формализации.

Ко второй группе относятся конструкции, в которых соответствующие правила выбора будут выполнены в процессе генерации и оптимизации знаний. Конкретные правила выбора, прописанные в шаблоне, для рассматриваемых конструкций будут уже помещены в БЗ для хранения. Но в любом случае при формализации всем фигурируемым в описании атрибутам определены или зарезервированы (если нет их в БД) физические адреса их фактического размещения в БД.

Пользователь-экперт при вводе конкретных технологических операций в БЗ имеет возможность по своему усмотрению относить условные конструкции к той или иной группе, а также, если это необходимо, может мгновенно, не вы- 19-

ходя из режима работы с БЗ, внести нужные дополнения или изменения в текущую версию БД. При этом автоматически происходит нужная коррекция метаданных и, возможно, адресов соответствующих атрибутов. Это важно, т.к. хранение адресов атрибутов, анеил названий в БЗ обеспечивает быструю навигацию (поиск) в ней, и, следовательно, ускоряется процесс извлечения знаний.

В четвертой главе нами определено, что структура представления знаний допускает возможность одновременного описания комбинации декларативных и процедурных знаний. Такое описание характерно для современного уровня развития цикла агрономических наук. Алгоритмические же по сути модели описания агротехнологий (4.7) определяют и соответствующий механизм вывода знаний. В конструкциях типа (4.7) описаны цель и назначение конкретной модели агротехнологии, структура используемых данных, определены правила их выбора и обработки.

Процесс генерации знаний происходит с помощью интеллектуального редактора (режим «пользователь базы знаний»). При этом алгоритм обработки знаний определяется структурой шаблона, т.к. его структура детально предписывает порядок и последовательность выбора и обработки атрибутивной информации, которая в совокупности отражает многочисленные компоненты агротехнологической операции и агротехнологии в целом. Эти возможности позволяют оперативно генерировать различные варианты агротехнологических сценариев воздействия на сельскохозяйственное поле, с просчетом соответствующих материальных и временных затрат.

В разработанной системе задача генерации плановых агротехнологий возделывания сельскохозяйственных культур может быть решена в пакетном (регламентном) режиме для всех сельскохозяйственных полей, содержащихся в базе данных, или в таком режиме, где указаны идентифицирующие признаки извлечения из базы знаний агротехнологических сведений для заданного поля, удовлетворяющих некоторому критерию.

Оперируя различными характеристиками отдельных технологических операций или технологий в целом, можно синтезировать агротехнологии, удовлетворяющие потребностям любого пользователя.

Заключение

В результате выполненных исследований получены следующие результаты:

1. Разработана, на языке высокого уровня Delphi б, алгоритмическая основа создания программного комплекса формирования проблемно-ориентированных баз данных и знаний по комплексированию и синтезированию агротехнологий.

2. Обоснована целесообразность разработки и создана специализированная система управления разнородными атрибутивными данными, обеспечивающая также эффективную среду формализации, хранения и извлечения знаний.

3. Разработана и создана подсистема формирования и управления пространственно-атрибутивными данными с навигационным геоинформационным обеспечением.

4. Предложена программная реализация (интеллектуальный редактор) управления агротехнологическими знаниями, которые описываются специально разработанными шаблонами, обеспечивающими электронное представление, формализацию и эффективную обработку. Интеллектуальный редактор функционирует в двух режимах. В режиме «интерфейс эксперта» происходит формирование базы знаний для хранения, а в режиме «интерфейс пользователя» производится генерация знаний.

5. Программный комплекс обеспечивает комплексирование и синтезирование различных вариантов агротехнологий возделывания сельскохозяйственных культур. Количество этих вариантов зависит от содержания хранимых в базе знаний правил выбора и дифференциации агроприемов, их ресурсного обеспечения, почвенно-климатических особенностей сельскохозяйственных полей, вида культур (сортов) и уровня программируемого урожая. Если в шаблоне описания технологических операция определен критерий её выбо-

ра или определены правила выбора других компонент агроприема, то автоматически синтезируется отвечающая этим требованиям выходная информация. При этом генерация агротехнологий может быть решена в пакетном режиме для всех полей хозяйства или для заданного конкретного поля (соответствующий порядок определяется интеллектуальным редактором в режиме «пользователь базы знании»).

Из полученных результатов вытекают следующие выводы:

1. Предложенный программный комплекс реализует техническую основу адаптации путем управляемого выбора технологических решений при проектировании современных систем земледелия. Таким образом, цель диссертационной работы достигнута.

2. Программная реализация обеспечивает;

• Эффективное системное управление агротехнологическими знаниями и разнородными атрибутивными и пространственными данными, а соответствующее общение с пользователем происходит на русском языке;

• Импорт/экспорт пространственно-атрибутивной базы данных с возможностью трансформации файлов в различные форматы внутреннего представления для последующей электронной обработки внешними или системными средствами;

• Эффективное преобразование агротехнологических знаний из «внешнего» представления во «внутреннее» для последующего их хранения и извлечения. В результате соответствующей трансформации «внутренняя» структура базы знаний увязывается со структурой базы данных, логическая схема которой предварительно описана. При этом все элементы «внешнего» описания базы знаний хранятся в ЭВМ с указанием путей навигации в базе данных для целенаправленного, а следовательно, быстрого поиска информации.Использование подсистемы формирования и управления пространственно-атрибутивными данными с навигационным н гео-

информационным обеспечением в части автоматизированного составления электронных схем обследования сельскохозяйственных полей автоматически определяет структуру reo информационной базы данных для последующего информационного обеспечения технологии точного земледелия.

4. Маневрируя выбором того или иного шаблона представления агротехноло-гических знаний, степенью их детализации, можно управлять процессом формирования базы знаний для решения тех или иных задач поддержки аг-ротехнологических решений на заданных временных уровнях.

5. Использование компьютерного варианта синтеза научно-обоснованных аг-ротехнсшогий можно рассматривать как действенный инструмент развития общей методологической основы единого компьютерного технологического пространства в области агрономии, а созданный программный комплекс можно рассматривать как основу для выработки и поддержки технологических решений в точном земледелии.

Программный комплекс прошел экспериментальную проверку в опытном хозяйстве Агрофизического научно-исследовательского института. Результаты апробации показали снижение ошибок в планировании агротехнологического цикла возделывания культур, получение более точного расчета затрат материальных ресурсов, снижение затрат труда и временя на подготовку необходимой технологической документации.

Программный комплекс может быть также использован для комплекснро-вания и синтезирования гидромелиоративных, агромелиоративных и других мероприятий на мелиорируемых (осушаемых, поливных) сельскохозяйственных угодьях.

Содержание диссертационной работы отражено в публикациях:

1. О методах агрохимического обследования сельскохозяйственных угодий в точном земледелии / Якушев В. П., Якушева Л. Н., Петрушии А. Ф., Якушев В. В., Слинчук С. Г., Суханов П. А. // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук, - 2004. - N 3. - С. 32-34

2. Петрушин А.Ф. Автоматизация синтезирования агротех но логических решений. // Тезисы докладов Всероссийской молодежной конференции «Растение и почва». Санкт-Петербург, 1999 - СПб, НИИ Химии СПбГУ, с. 178179.

3. Петрушин А.Ф. Программно-математический инструмент компьютерного формирования базовых технологий и технологических адаптеров в растениеводстве. // Материалы международной научно-практической конференции «Современные проблемы опытного дела», Санкт-Петербург, 2000. с.78-83.

4. Петрушин А.Ф., Якушев В.В. Аспекты реализации информационных технологий в области точного земледелия //Международная конференция по вычислениям и измерениям (5МС2002): Сб. докл.-СПб: Изд. Гидрометео-издат, 2000, т.2, с. 210-212.

5. Якушев В.П., Петрушин А. Ф. Компьютерное синтезирование адаптивных технологий в земледелии и растениеводстве. // Материалы Междунар. на-уч.-практ. конф. «АГРОИНФО-2000», Новосибирск, 2000,4.1, с.41-45.

6. Якушев В.П., Михайленко И.М., Петрушин А.Ф., Якушев В.В Программно - аппаратный комплекс поддержки принятия технологических решений в точном земледелии. // Материалы Междунар. науч.-практ. конф. «АГРОИНФО-2003», Новосибирск, 2003. с.16-22.

7. Якушев В.П., Петрушин А.Ф. Методология проектирования компьютерных систем поддержки решений в агрономии, - Сб. докл. междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям. (5МС2000): СПб.: СЭТУ, 2000, том №2, с. 137-140.

8. Якушев В.П., Петрушин А.Ф. Модели агротехнологий как инструмент синтезирования управленческих решений в агроэкосистемах. — Третий междунар. коллоквиум «Полевые эксперименты для устойчивого землепользования». СПб.: АФИ, 1999, с.121-124.

Подписано в печать у {,<

Тираж {уС Заказ №

Отпечатано с готового оригинал-макета, предоставленного автором, в цифровом копировальном центре «Восстания 1» 191025, С.-Петурбург, ул. Восстания, дом I

I