农业生产是一个复杂的生命系统,也是一个知识密集型的产业.本文针对传统农业生产控制和智能农业控制在农业生产这一复杂系统中存在的农业知识工程的"获取"、"表示"、"应用"和"管理"的系统性、效能性、精确性、时效性所表现出的局限性、脆弱性、孤立性、单调性,以及不能有效地解决农业信息系统所面临的关键性问题(及时掌控态势、有效控制风险、提高管理效率)进行分析,提出了以复杂系统科学理论为指导,以混合智能计算为基础,注重开展互动性的语言动力学人机交互与信息抽取、系统性的复杂知识结构设计与模型构造、机理性的领域知识关键因素识别与分析、开放型的农业(大)生产模型扩展与改造4个理论技术和病虫预报、肥水运筹、模式栽培、风险提示、价格分析、销售匹配6个科学实践研究.
为了确保复杂大系统仿真(LCSS)的可信性,应该在建模与仿真(M&S)的全生命周期中开展校核、验证与确认(VV&A)研究。对LCSS的VV&A进行了理论研究,提出其方法论与原则;以基于仿真组件构建的HLA仿真系统为例,从仿真组件层、联邦成员层及联邦层三个层面研究了VV&A过程,并将这些研究应用于反舰导弹突防联邦仿真中。实践表明,研究对LCSS的VV&A工作具有很好的指导作用,有力地保障了仿真的可信性。
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