从实际应用领域上看，生产管理系统并不仅仅在机械制造、能源开发、服装加工等生产制造行业有广泛的基础，在农作物生产管理中也有着极高的信息应用空间，如在作物生产管理中将信息技术融入其中，不仅能够提高农作物的产量，而且还可提高农业生产效率。下面乾元坤和小编就简单介绍作物生产管理系统中地四大知识表示法，即作物生产管理系统的核心，贯穿于系统研究的始终，知识工程方法是管理的主要手段，后两者是系统实现的辅助手段。
1.作物模拟方法
作物模拟模型是利用计算机模拟作物在自然环境条件下利用光能资源把水和二氧化碳结合制造成有机物质的过程(包括光合作用、呼吸作用、作物生长、干物质的积累与分配等生理生化过程)、作物组织和器官的建成和死亡的过程和作物产品的形成过程等，同时还包括作物需要的矿质元素在土壤中的分配、移动和被作物吸收的过程。这些过程既决定于作物本身的特性，同时也受到外界环境条件的制约，这些环境条件包括太阳辐射、温度、水分和二氧化碳等气候因子和土壤质地、土壤肥力等土壤因子，还包括人类的活动等人文经济环境条件，其中对作物生产起作用最大的因素是气候因子，只有有了光、热、水、气，作物才能进行光合作用，然后才有物质生产。
作物模拟模型总的来说有三个基本特点：
(1)机理性。作物模拟模型的各部分是作物对应部分的生理生化机制的简要表示，它可以模拟作物本身的内在变化和对环境的反应，从这层意义上可以将作物模拟模型看作计算机人工作物。
(2)通用性。因模拟模型一般是基于作物生长发育的生理过程的，使这样的模型具有较为广泛的适应性，通过模型参数的校正可以应用到不同的地区。
(3)复杂性。由于作物本身的复杂性，模拟模型要模拟现实世界的全部或主要结构和功能，必然具有众多的内容和复杂的结构。
根据作物模拟模型的特点，要研制一个比较完善的作物模拟模型是十分复杂的，而作为作物生产管理系统的核心组成部分，作物模拟模型对作物生产管理系统的适用范围起着决定性作用。
2.知识工程方法
目前无论是建立信息系统还是建立决策支持系统，大多运用知识工程技术，赋予系统一定的智能，对农业生产管理决策系统更是如此。这主要是因为农业生产中的不确定因子较多，定性的描述和经验性的东西占主导地位，一味强调数字化方法不现实，也不可能全面地解决问题。把作物管理专家的知识和经验规则化、具体化，用计算机程序表达出来，形成特定的知识库，通过一种具有推理功能的计算机程序来操作管理，对作物生产的具体领域的问题提出解决方案，辅助作物生产者实现作物生产的各个环节的管理，这就是作物管理专家系统。
3.数字仿真方法
在既无试验资料也无经验性材料情况下，根据作物的实收产量和有限的调查资料，利用农业气候的平行分析方法，结合作物生长发育过程中的关键时期和关键因子，通过计算机进行模拟仿真，可以对模型或系统进行初步调校。
4.系统优化方法
专家系统是操作定性知识的工具，模拟模型是操作定量信息的工具。在作物生产管理中不仅有定性的决策，也有定量的决策，上述两者都不可能单独完成这两方面的决策，只有二者有机地结合，构成一个完整的体系才能完成。
在作物生产管理决策过程中，不是只求得系统的最高产出，而是要求得系统的最优产出，即既取得较高的产量，也要求具有较好的品质，还要求经济效益高，能保持生态平衡，即农业上所说的用养结合，持续发展。也就是说，要综合运用各种优化理论，根据一地的自然资源和社会经济资源等的具体配置，在充分考虑作物产量和品质的前提下，对作物生产过程的管理措施提出经济的、生态的、社会的优化决策，使作物生产活动按最优化的方案进行。作物生产管理系统在作物生产中起着辅助决策的功能，帮助专家或专业人员处理实际问题，以期达到最优的作物产品和最佳的经济和生态效益，最后向用户推荐优化的决策方案，这就是作物管理优化决策模型。
知识表示是专家系统中的重要环节，合理的知识表示方法是专家系统成功的基础，我们要根据不同领域知识的特点采用不同的知识表示方案。
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