《专家系统技术与植保应用研究进展》这篇文章探讨了专家系统在植物保护领域的应用和最新技术发展。专家系统是人工智能的一个分支，它结合了数据库技术、多媒体技术、网络技术、“3S”（遥感RS、地理信息系统GIS、全球定位系统GPS）技术以及数据挖掘技术，对农作物病虫害的远程诊断、预测预报和管理决策提供了有力支持。
文章指出，专家系统的知识组织模式和推理机制是其核心。知识库中的知识丰富度直接决定了系统的智能水平，而知识的组织和存储方式则影响推理效率。通常，基于规则的产生式系统是实现知识运用的基本方法，但如何有效管理和组织规则以提高推理效率和系统功效是一个关键挑战。知识模型分为描述性知识和数值型知识，描述性知识关注事实和特征，而数值型知识涉及特定的临界值，通过组合不同判别条件来判断病虫害的发生概率。
此外，文章提到了知识的获取和更新机制，专家系统的自我学习能力使其能适应不断变化的环境和新的病虫害信息。同时，系统需要具备处理非确定性和非结构化问题的能力，这在植物保护中尤其重要，因为病虫害的发生往往具有复杂性和不确定性。
作者还讨论了专家系统在植物保护中的应用现状和前景。例如，通过集成“3S”技术，可以实现对重大病虫害的区域性灾变监测与预警，为农业生产和决策提供科学依据。此外，随着大数据和人工智能的进一步发展，专家系统有望在病虫害的早期识别、精准防控和智能化管理方面发挥更大作用。
《专家系统技术与植保应用研究进展》深入分析了专家系统在植物保护领域的应用和技术发展趋势，强调了知识组织、推理机制和集成技术的重要性，预示了未来在病虫害防控智能化方面的广阔前景。
