基于案例的刺參育苗投喂專家系統

張啟宇 唐君瑋 馬正 陳英義 劉峰 李興佐 劉偉玲 劉淑云

摘要：刺參作為滋補保健品深受大家喜愛，刺參養殖業成為我國水產養殖重要的產業之一。養殖業的發展離不開健康的苗種，投喂是刺參苗種培育的一個重要環節，對刺參苗種進行合理的投喂關系到刺參以后的成長發育。針對刺參育苗投喂問題，設計了基于案例的刺參育苗投喂專家系統。通過文獻收集和實地調研獲取投喂數據構建案例庫，通過相似度計算，從案例庫中尋找最相似的案例和相應的投喂數據，用戶對推理的投喂數據進行實踐可以形成新的案例，從而實現案例庫的更新，可以更好地為用戶服務。最后給出了下一步的研究方向。

關鍵詞：海參;刺參;案例;育苗;投喂;專家系統

中圖分類號： S968.9;S969.31? 文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2021）11-0158-08

收稿日期：2020-10-12

基金項目：山東省科技發展計劃（編號：2013GNC11312）;煙臺市科技創新發展計劃（編號：2020XDRH103）。

作者簡介：張啟宇（1978—），男，山東榮成人，碩士，講師，主要從事農業信息化技術、休閑漁業、數字圖書館的研究。E-mail：rcraingo@163.com。

通信作者：劉 峰，博士，教授，主要從事水產養殖可持續研究。E-mail：liufeng511@126.com。

海參肉質酥脆、香酥滑潤、低脂高蛋白、營養豐富、味道鮮美，被譽為“海味八珍”，是難得的美味佳肴和滋補保健品，素有“滋補靠刺參、搶救靠人參”的美譽[1]。海參中刺參的營養價值和經濟價值最高[2]。山東和遼寧2個省大力發展刺參養殖業，成為我國北方沿海水產養殖重要的新興產業之一，取得了巨大的經濟效益和社會效益[3]。2019年，我國養殖海參產量171 700 t，比2018年下降1.51%，海參養殖面積246 745 hm2，比2018年增長3.59%，培育海參苗種525億頭，比2018年下降6.57%[4]。刺參苗種質量的優劣，決定刺參的生長速度快慢和產量的高低，影響刺參的經濟效益，對于如何提高刺參的產量和質量，參苗的培育至關重要[5]。飼料質量并不是水產動物生長的唯一決定因素，投喂技術也至關重要;在生產中，適當改變投喂策略，可以獲得更好的養殖效果[6-9]。

投喂是刺參苗種培育的一個重要環節，對刺參苗種進行合理的投喂關系到刺參以后的成長發育。專家系統可以為投喂提供必要的支持和決策。目前水產養殖涉及投喂的專家系統主要集中在蝦[10-11]、蟹[12-13]和魚[14-15]，關于育苗投喂決策的很少，關于刺參育苗投喂的目前還未發現。因此研究刺參育苗期間的投喂專家系統有著重要的意義。在不同的養殖環境中，在不同的育苗場，刺參投喂是存在差異的。本研究以刺參為研究對象，在研究刺參投喂及投喂案例的基礎上，研究了基于案例的刺參育苗投喂專家系統。

1 系統分析與整體設計

基于案例的刺參育苗投喂專家系統的目標是整合文獻以及實地調研的投喂數據及相對應的參數，構造基于案例的投喂知識庫，以此建立基于案例的刺參育苗投喂專家系統，為用戶提供投喂決策和指導。用戶通過輸入刺參育苗養殖的參數，系統進行相似度的計算，從案例庫中尋找最相似的案例和相應的投喂數據。

1.1 調查與分析

調研育苗養殖場在刺參育苗投喂過程中存在一些問題，如：投料越多，參苗長得越快，有利于刺參的生長發育;減少投喂量以降低成本，但不利于刺參的生長發育。過量投飼不僅造成飼料浪費，增加養殖成本，而且容易使水質污染，為有害菌的生長繁殖提供機會，易引起病害的發生，導致參苗成活率下降。降低成本，減少投喂量，且不舍得用優質飼料，會引起參苗營養不良、長得慢、規格差異大、病害多、成活率低，造成種質退化等諸多問題。目前，不同養殖企業投喂著不同的餌料，其質量必然存在差異。餌料中包含什么營養成分，是否適合刺參苗種的生長發育，須要認真研究。因此選擇優質的、適合參苗種生長發育的餌料很關鍵。

1.2 系統整體設計

針對刺參育苗的投喂問題，解決喂什么、喂多少、喂幾次等精細喂養問題，收集當前成熟的刺參投喂數據，建立案例庫，對案例庫進行分析與重構，構建基于案例的投喂知識庫，在此基礎上通過案例推理，尋找和當前用戶刺參育苗環境最為匹配的案例，獲取投喂數據，并以此為依據，指導用戶進行投喂。用戶通過使用系統，找出適合自己的最佳投喂策略，該投喂策略可以作為新的案例錄入到系統中，使系統越來越完善。

基于案例的刺參育苗投喂系統包括用戶子系統和系統管理子系統兩大部分。用戶子系統是養殖用戶使用的系統，包括系統登錄、密碼修改、信息維護、案例推理、案例瀏覽和系統退出等功能模塊。系統管理子系統是系統管理員用來維護系統的，包括系統登錄、密碼修改、用戶信息管理、原始案例信息維護、推理案例信息維護和系統退出等功能模塊，系統的功能框架見圖1。

2 基于案例的知識庫的構造

2.1 知識的獲取與分類

知識獲取是從特定的知識源獲取可能有用的問題求解知識和經驗并轉化為程序的過程[16]。知識獲取分為顯性知識的獲取和隱性知識的獲取[17]。顯性知識是明確的規范化知識，主要包括書本、文獻以及組織的文檔、數據等，顯性知識相對容易獲得;隱性知識是啟發式知識，包括領域專家技能、解決問題的經驗以及由領域專家所撰寫的專業文獻等知識[16-18]。隱性知識是由知識工程師和領域專家進行交流提取的[18]。

刺參育苗投喂知識的獲取主要是隱性知識的獲取。通過在學術期刊上發表的論文進行收集整理匯總，同時對刺參育苗場進行實地調研，和專業技術人員進行交流咨詢，最終獲取刺參育苗投喂信息。

目前刺參育苗的投喂分為浮游幼體投喂和稚參2個階段。在育苗階段，投喂的餌料主要是培育的各種藻類。隨著飼料行業的發展，各飼料廠商相繼推出各種品牌的刺參配合飼料，例如益參寶海參專用系列飼料、青島龍興海參配合飼料、蛟龍牌海參配合飼料等[19]。

2.1.1 浮游幼體的投喂

此階段的餌料主要有單細胞藻類和代用餌料，其具體的常見種類見表1[19]。

投喂的單胞藻要達到相應的標準，要求單胞藻液色澤鮮亮，鏡檢無原生動物和老化細胞。單胞藻培養密度要求鹽藻100萬個細胞/mL，三角褐指藻、新月菱形藻和角毛藻200萬個細胞/mL[20]。具體的培養技術可參閱文獻[21]。

通過對文獻[5，20，22-49]的查閱，收集到30個投喂數據，部分信息見表2。通過對煙臺市牟平區、煙臺市蓬萊區的3個育苗場進行實地調研，獲取了3個投喂數據，部分信息見表3。

2.1.2 稚參的投喂

此階段的餌料主要有底棲硅藻、大型海藻磨碎液、人工配合飼料等。在日常稚參階段使用的底棲硅藻來源主要是通過海區吊掛附著片或刮砂淘洗過濾的方法而獲得，其種類繁雜，但許多學者通過研究和生產實踐結果認為，以個體小、殼薄的舟形藻、卵形藻為好。大型海藻磨碎液的種類目前有鼠尾藻、馬尾藻、大葉藻等，實踐證明以鼠尾藻最好，也有將大型海藻磨碎液通過發酵后來使用的，目前其使用效果褒貶不一[19]。

通過對文獻[20，22，24-46，50-52]的查閱，收集到28個投喂數據，部分數據見表4（數據與表2分別對應）。通過對煙臺牟平和蓬萊的3個育苗場進行實地調研，獲取了3個投喂數據，部分數據見表5所示（數據與表3對應）。

2.2 投喂案例庫

為了便于區分，文獻及調研的案例稱之為原始案例。案例推理中的案例稱之為修正案例。原始案例用于給用戶提供完整的投喂信息，修正案例用于案例推理。在案例庫中，每個修正案例由2個部分組成：參數信息和投喂數據信息。一個修正案例可以表示為Ci=（Pi1，Pi2，…，Pim;Fi），其中Ci（1≤i≤n）表示第i個修正案例，共n個修正案例;Pij（1≤i≤n，1≤j≤m）表示第i個修正案例是第j個參數，共m個參數;Fi（1≤i≤n）表示第i個修正案例的投喂數據信息。

為了便于標識具體的案例，原始案例和修正案例按照整理的順序進行統一編號，一一對應，范圍為A01～A36（個別案例只有浮游幼體或稚參的數據）。修正案例的2個組成部分通過案例編號進行關聯。修正案例中的參數除了所在地區和養殖池水體體積是1個確定值外，其他參數都是范圍值，而且培育密度/附板密度在不同的時期其值是變化的。在幼體階段，一般分為小耳幼體、中耳幼體、大耳幼體或者初期、中期、后期3個階段。稚參階段一般根據體長劃分為不同的階段，一般以體長2、5 mm 為分割點劃分為3個階段。為了使修正案例的表示統一，把修正案例中的單位進行統一轉化，如單胞藻的單位統一轉換為萬個細胞/mL，干粉類的單位統一轉化為mg/L，幼體培育密度統一轉換為個/mL。為了提供給用戶具體的投喂數據，需要把投喂案例進行數據分解。修正案例的參數表示和投喂數據表示分別見表6、表7。

3 基于案例的推理算法

案例推理是一種模仿人類思維解決問題的方法[53]，其核心思想是通過重用或修改以前解決相似問題的方法來解決新的問題，首先利用與當前情況特征類似的參數檢索以往案例，尋找到匹配案例，再根據當前案例具體情況對匹配案例解決方案進行修訂，然后應用于當前情況[54]。案例推理在醫療診斷、故障診斷、事故應急、工程設計、商業預測、決策支持、智能化預測等領域得到了廣泛應用[53-54]，但在養殖投喂領域研究很少。把文獻和調研得到的刺參育苗投喂數據進行歸納整理，使之案例化，在此基礎上研究了基于案例的投喂推理算法。

3.1 基于案例的推理參數的選擇

水體是水生動物賴以生存的環境因子，水體環境的優劣直接影響著水生動物的攝食、生長、繁殖以及胚胎發育等活動[55]。因此，投喂案例除了具體的投喂數據，還應該考慮具體的環境因素。影響刺參養殖的水體環境因子主要有溫度、鹽度、溶解氧含量、pH值、氨氮含量、光線等[55-56]。不同的學者對影響刺參生長的具體的水體環境因子進行了研究。陳勇等研究得出溫度、鹽度和光照周期對刺參生長及行為的影響[57]。汪德峰研究了光照周期對刺參生長和行為的影響[58]。王國利等研究了溫度與鹽度對刺參生長的影響[59]。張碩等研究了光照度對刺參行為特性和人工礁模型集參效果的影響[60]。陳遠等研究了光強對稚參生長及變色的影響[61]。孫吉東研究了溫度、鹽度對刺參胚胎發育的影響[62]。宋宗巖對刺參養殖與溶解氧的關系進行了分析[63]。張少華等研究了鹽度對刺參的影響[64-66]。胡慶明等研究了溫度對幼參生長和攝食的影響[67]。陳文博等研究了pH值對刺參養殖的作用[68]。此外，參苗的培育密度、所在地區、養殖池水體體積、生成案例的時間（隨著時間的發展，投喂是會發生變化的）也是影響投喂的因素。因此選擇溫度、鹽度、溶解氧含量、pH值、氨氮含量、光照度、培育密度/附板密度、所在地區、養殖池水體體積、生成案例的時間等因子或參數作為案例推理的參數。

3.2 相似度的計算

由于修正案例參數基本上為區間值，計算區間值參數相似度的方法選用秦玉平等提出的區間屬性相似度的計算方法[69]。設A、B是2個確定區間，則A、B的相似度sim（A，B）定義為

sim（A，B）=L（A∩B）/[L（A）+L（B）-L（A∩B）]。（1）

式中：L表示相應區間的長度;A∩B表示A、B重疊區間。

所在地區和養殖池水體體積是1個確定值需要單獨計算。地區的相似度按照歸屬地進行計算，若是位于同一個育苗場內，相似度為1;若位于同一個村，相似度為0.95;位于同一個鄉（鎮），相似度為0.9;位于同一個縣（區），相似度為0.85;對于不同縣（區）進行經緯度的距離計算來獲取相似度，設C、D是2個不同的縣（區），則C、D的相似度sim（C，D） 定義為

sim（C，D）=1，C與D位于同一個育苗場

0.95，C與D位于同一個村

0.9，C與D位于同一個鄉鎮

0.85，C與D位于同一個縣區

0.85-（c1-d1）2+（c2-d2）2，C與D位于不同的縣區且（c1-d1）2+（c2-d2）2<0.85

0，C與D位于不同有縣區且（c1-d1）2+（c2-d2）2≥0.85。（2）

式中：（c1，c2） 是縣（區）C的經緯度;（d1，d2） 是縣（區）D的經緯度。距離越近，相似度越高。我國各縣（區）經緯度的數據來自文獻[70]。這個數據庫比較大，從中選取遼寧省、天津市、河北省、山東省、江蘇省、上海市、浙江省、福建省等省份的沿海縣（區）建立經緯度數據庫。設E、F是2個不同的養殖池，則養殖池水體體積相似度sim（E，F）定義為

sim（E，F）=1，Ve=Vf

0.95，|Ve-Vf|≤1

0.95-lg（|Ve-Vf|）/10，其他。（3）

式中：Ve、Vf分別表示養殖池E、F的水體體積，m3。

修正案例相似度的計算還須要確定各個參數的權重，由于很多參數缺失，因此權重采用平均值，即1/n，n為該階段案例參數的總和。設G、H為2個不同的修正案例，則修正案例相似度的定義為

sim（G，H）=∑ni=1sim（Gi，Hi）×Wi。（4）

式中：Gi（1≤i≤n）是修正案例G的第i個參數;Hi（1≤i≤n）是修正案例H的第i個參數;sim（Gi，Hi）為第i個參數的相似度;Wi（1≤i≤n）是第i個參數的權重。

用戶輸入其育苗場的各種水質因子和參數，即待求案例的參數，通過待求案例的參數和系統中的修正案例參數按照式（4）計算相似度。若用戶不確定某些參數的值則不需要輸入。案例中若某個參數的值不存在，則該參數不參與相似度的計算。由于很多案例參數缺失，為了給用戶更多的選擇，取相似度值最大的5個案例編號。對每一個案例編號，查找原始案例的內容加以顯示，并查找“修正案例的投喂數據表示”中信息，和用戶的養殖池水體體積相乘，計算出每一個養殖池的餌料投喂量，給用戶具體的數值參考。用戶通過參考案例，進行投喂實踐形成適合自己的投喂方式，這就形成了一個新的案例。把案例保存到系統中就可以實現案例庫的更新。若用戶不想使用推理方式，可以逐個瀏覽原始案例的信息。

3.3 基于案例推理的算法

輸入：用戶刺參育苗參數

輸出：top-K推薦投喂案例集

過程：

1 初始化：案例相似度向量S={0，0，…，0}，|S|=n;權重Wi=1/n;

2 獲取用戶刺參育苗參數U=（P1′，P2′，…，Pm′）;

3 用戶刺參育苗參數U與每一個修正案例進行相似度計算;

For i=1 to n

案例相似度sim初始化：sim=0;

For j=1 to m

若參數為地區，按照公式（2）計算參數相似度sim′;

若參數為體積，按照公式（3）計算參數相似度sim′;

其他參數，按照公式（1）計算參數相似度sim′;

sim=sim+sim′;

End

Si=sim;

End

4 案例相似度向量S降序排列，取最前k項作為推薦投喂案例集，獲取對應的案例編號向量T={T1，T2，…，Tk};

5 獲取用戶養殖池體積參數V;

6 根據用戶養殖池的大小，按照投喂案例的投喂數據值計算具體的投喂量，并輸出。

For i=1 to k

取出編號為Ti的案例的投喂數據信息;

統計投喂數據信息FTi中的餌料數量，記為r;

For j=1 to r

輸出：餌料名稱;

投喂參考值f=FTi[j]×V;

輸出：f;

End

End

基于案例推理的算法流程圖見圖2。

4 基于案例的刺參育苗投喂系統的實現

基于案例的刺參育苗投喂系統采用瀏覽器和服務器結構（Browser/Server），以開源技術構建，節約成本，同時方便用戶隨時隨地使用本系統。系統以Java（一種計算機編程語言）為開發工具，采用基于JSP+Sevlet+JavaBean的模式。后臺數據庫管理系統為MySQL（一種關系型數據庫管理系統）。根據系統的整體設計，基于案例的刺參育苗投喂系統分為用戶子系統和系統管理子系統兩大部分。其中用戶子系統的案例推理界面見圖3、圖4。

5 結論與討論

基于案例的刺參育苗投喂系統能夠有效幫助刺參育苗養殖用戶提供有效的育苗投喂方案，在推薦方案的基礎上，經過實踐，形成適合自己的投喂策略和方案。但也存在一些問題，如由于案例參數的缺失，造成推薦案例的準確性不是很完美。因此，下一步的研究內容是收集參數完整的案例，以便給用戶提供更好的投喂參考，同時還須要對案例相似度的計算和參數權重的取值進行進一步的研究，以期獲得更好的效果。

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