基于B/S架构的葡萄病害辅助决策支持系统的研发
本文是一篇决策模拟论文，本研究针对江苏省葡萄产业存在的问题，构建基于B/S结构的葡萄病害辅助决策支持系统，利用知识图谱和自然语言处理技术及智能决策技术相结合，通过对专业网站、专业实验室、文献资料的有机结合形成葡萄生产管理和病害知识图谱，提供症状、病因、防治方法等相关知识，为病害诊断提供数据来源基础。
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 葡萄产业在江苏省的重要地位与发展需求
作为全国重要的葡萄产区之一，葡萄产业是江苏省农业的重要组成部分。截至2021年，江苏省统计局数据显示，江苏全省葡萄栽培面积33.25千公顷，产量62.14万吨。主要的品种是‘夏黑’、‘ 阳光玫瑰’和‘巨峰’，种植面积分别占比约38%、24%、21%。
“夏黑”葡萄早熟、无核和口感甜美的特点，市场认可度高；“阳光玫瑰”独特的风味和优良的品质，近几年市场表现抢眼；“巨峰”葡萄果粒大而饱满，风味独特。主推这些优质品种的栽培，不仅丰富了江苏葡萄的品种结构，也提高了葡萄的市场竞争力。
葡萄业的发展也为江苏省农业增效、农民增收做出了巨大贡献。又如连云港市赣榆区石梁河镇，广泛栽培葡萄，总面积达1.5万亩，品种达到20多种，是江苏省的著名“葡萄之乡”。葡萄产业的发展同时带动了旅游业的发展，使当地形成了一种集葡萄采摘与观光旅游为一体的生态旅游。
总之，葡萄产业在江苏省农业经济中的重要性越来越大，对推动江苏省农业经济转型、促进农民增收、实现乡村旅游等发挥了积极的作用。然而，随着产业规模的持续扩大和消费者对品质要求的不断提高，葡萄生产的精细化管理，尤其是病害的有效防控，已成为保障产业健康可持续发展的核心挑战。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 专家知识问答研究现状
用人工智能技术，特别是NLP和ML技术实现的专家知识问答系统，对专家知识进行自动采集、加工、存储和运用，被应用于诸多领域。在葡萄生产管理领域，应用专家系统技术，主要在病虫害识别技术领域，通过对图像识别和数据分析帮助农户识别病虫害。除此之外，在辅助决策系统方向的研究与应用也在不断进步，特别是大数据技术、云计算技术以及大模型技术的发展，可以获取大量的生产数据，从而进行管理决策，辅助决策系统，但目前将应用于葡萄生产管理领域的集病虫害识别、决策支持系统一体的综合系统，在国内外尚属于探索阶段，具有较大的研究意义和应用价值。
国内农业知识问答系统近年来依托人工智能大模型技术实现突破。例如，中国农业科学院发布的农业通用大语言模型（2024年），聚焦农业知识问答场景，通过融合知识图谱、向量数据库等技术，显著提升了回答准确率并缓解了“幻觉”问题。中国农业大学研发的“神农大模型1.0”则具备农业生产决策推理能力，覆盖农学、园艺学等多学科知识，数据量超5000万条。此外，基于生成式大模型（如ChatGLM、ChatGPT）的智能问答系统已应用于果蔬种植场景，通过检索增强生成（RAG）技术优化答案质量，精准率超85%。国内系统仍面临数据标注成本高、模型幻觉率不稳定等挑战。
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第2章 相关理论技术
2.1 知识图谱
知识图谱(Knowledge Graph)是新形势下的一种结构化语义知识图谱，它着重于使用本体模型对现实世界中概念及概念之间的关系及其他联系进行描述和表达。 20世纪60年代，J.R.Quilling(奎林)提出了语义网络(Semantic Network)的概念，它使用图形内容来表示知识，其中每个图形节点代表一个实体或概念，每条边代表着一条语义关系。语义网络最大的优点是能可视化知识，但由于语义网络没有规定知识可视化的标准建模方法(需要自定义节点类型和关系类型)，且对于不同来源的数据缺乏统一的集成机制，因此其工程应用受到限制。知识图谱是语义网络技术在应用方面的扩展。它采用RDF(Resource Description Framework，资源描述框架)的标准格式形成“实体－关系－实体”的RDF三元组(主体(Subject)、谓词(Predicate)、客体(Object)结构。其中，实体指的是具有独立含义的现实事物，并通过谓词形成语义关联，具有动态的语义流转关系，构成了语义网络。通过实践表明，该标准化数据模型能够提高知识处理效率42%～65%，并更易于进行复杂关系的推理。在农业领域，知识图谱的应用已形成初步的典范。以CGIAR为代表的国际农业研究磋商组织，通过生成气候模式、作物基因和农艺等方面的知识图谱，以本体（ontology）为基础构建DSS。中国也有“农业知识图谱”的相关平台，将种子、植物病害和市场信息关联，实现智慧农业。本文利用知识图谱的技术将病害知识分解后形成标准化的三元组结构，便于知识图谱的可视化。
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2.2 分词
分词是自然语言处理中重要的第一步，同时也有利于做进一步的词性标注、句法分析、文本分析等[16]。英文的文本处理一般没有分词的需求，除在一些特殊情况下，单词之间由空格间隔。但中英文的最大不同在于，中文文本的书写是以字为单位，而不是以词为单位，因此分词技术在中文自然语言处理中的地位和难度远超英文[17]。
中文分词面临以下难点：中文表达形式复杂，存在二字词、三字词、四字词等各种不同形式，所以词汇数量巨大；中词的组合和排列搭配具有各种可能性，使得结果具有多样性；同一词语在不同的上下文中具有不同含义，使得分词更加复杂化；中文中存在着大量未登录词，即词典中没有的词，也使得分词工作变得更加困难。
在诸多的中文分词工具中，Jieba分词器性能最佳、功能最全。 Jieba分词器是基于Python语言开发的中文分词组件，由Python第三方库Jieba提供[16]。Jieba分词器通过加载用户自定义的词典和词典（包含大量的中文词汇和词频）构建Trie树型分词模型，对文本中的所有可能切分组合，利用动态规划算法搜索基于词频的最大切分组合，从而实现了准确高效的分词。
Jieba分词器提供了三种模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式[18]。精确模式尽可能精确地切分句子，用于文本分析；全模式会将句子中所有可能成词的词语都扫描一遍，具有很快的分词速度，但同时也出现了歧义；搜索引擎模式则在精确模式的基础上，再次对长词进行切分，以提高召回率，适合于搜索引擎分词。
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第3章 葡萄知识图谱构建 ............................ 16
3.1 知识图谱构建流程 ........................................... 16
3.2 知识图谱数据构建 ............................ 16
第4章 辅助决策支持系统的设计与实现 ....................... 22
4.1 系统概述 ........................... 22
4.2 需求分析 ..................... 23
第5章 总结与展望 .............................. 38
5.1 总结 ................................ 38
5.2 展望 ................................... 38
第4章 辅助决策支持系统的设计与实现
4.1 系统概述
葡萄病害辅助决策支持系统，运用人工智能领域专业技术，集成大模型技术、图像处理、网络爬虫、数据处理、Web 开发、数据库技术等多方面技术，汇集葡萄生产管理、病害相关领域专业知识。系统通过构建葡萄知识图谱，并以此为基础建立知识问答系统。 在辅助决策方面，系统将图像识别与知识问答功能相结合，以智能化、专业化手段帮助农业人员快速判断当前病害情况，降低种植人员的学习成本，为种植人员制定及时有效的治疗方案提供辅助决策，可以在一定程度上提高种植人员的施药准确率，减少农药的不必要浪费，降低病害对果树造成的危害，提升葡萄的产量和品质。系统整体页面如下图：
决策模拟论文参考
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第5章 总结与展望
5.1 总结
本研究针对江苏省葡萄产业存在的问题，构建基于B/S结构的葡萄病害辅助决策支持系统，利用知识图谱和自然语言处理技术及智能决策技术相结合，通过对专业网站、专业实验室、文献资料的有机结合形成葡萄生产管理和病害知识图谱，提供症状、病因、防治方法等相关知识，为病害诊断提供数据来源基础。在应用上，结合自然语言处理和图像处理技术，对病害诊断结果进行快速判断、推荐药物使用以及专家虚拟咨询等主要功能的开发，保证了辅助决策支持系统的快速性和科学性，最终目的是在葡萄种植业上验证信息技术和农业管理的实际效果，寻求将传统农业转向基于数据驱动的数据农业的范式转移，产生广泛的社会和经济效益。
参考文献（略）
