基于案例的刺参育苗投喂专家系统

张启宇 唐君玮 马正 陈英义 刘峰 李兴佐 刘伟玲 刘淑云

摘要：刺参作为滋补保健品深受大家喜爱，刺参养殖业成为我国水产养殖重要的产业之一。养殖业的发展离不开健康的苗种，投喂是刺参苗种培育的一个重要环节，对刺参苗种进行合理的投喂关系到刺参以后的成长发育。针对刺参育苗投喂问题，设计了基于案例的刺参育苗投喂专家系统。通过文献收集和实地调研获取投喂数据构建案例库，通过相似度计算，从案例库中寻找最相似的案例和相应的投喂数据，用户对推理的投喂数据进行实践可以形成新的案例，从而实现案例库的更新，可以更好地为用户服务。最后给出了下一步的研究方向。

关键词：海参;刺参;案例;育苗;投喂;专家系统

中图分类号： S968.9;S969.31  文献标志码： A

文章编号：1002-1302（2021）11-0158-08

收稿日期：2020-10-12

基金项目：山东省科技发展计划（编号：2013GNC11312）;烟台市科技创新发展计划（编号：2020XDRH103）。

作者简介：张启宇（1978—），男，山东荣成人，硕士，讲师，主要从事农业信息化技术、休闲渔业、数字图书馆的研究。E-mail：rcraingo@163.com。

通信作者：刘 峰，博士，教授，主要從事水产养殖可持续研究。E-mail：liufeng511@126.com。

海参肉质酥脆、香酥滑润、低脂高蛋白、营养丰富、味道鲜美，被誉为“海味八珍”，是难得的美味佳肴和滋补保健品，素有“滋补靠刺参、抢救靠人参”的美誉[1]。海参中刺参的营养价值和经济价值最高[2]。山东和辽宁2个省大力发展刺参养殖业，成为我国北方沿海水产养殖重要的新兴产业之一，取得了巨大的经济效益和社会效益[3]。2019年，我国养殖海参产量171 700 t，比2018年下降1.51%，海参养殖面积246 745 hm2，比2018年增长3.59%，培育海参苗种525亿头，比2018年下降6.57%[4]。刺参苗种质量的优劣，决定刺参的生长速度快慢和产量的高低，影响刺参的经济效益，对于如何提高刺参的产量和质量，参苗的培育至关重要[5]。饲料质量并不是水产动物生长的唯一决定因素，投喂技术也至关重要;在生产中，适当改变投喂策略，可以获得更好的养殖效果[6-9]。

投喂是刺参苗种培育的一个重要环节，对刺参苗种进行合理的投喂关系到刺参以后的成长发育。专家系统可以为投喂提供必要的支持和决策。目前水产养殖涉及投喂的专家系统主要集中在虾[10-11]、蟹[12-13]和鱼[14-15]，关于育苗投喂决策的很少，关于刺参育苗投喂的目前还未发现。因此研究刺参育苗期间的投喂专家系统有着重要的意义。在不同的养殖环境中，在不同的育苗场，刺参投喂是存在差异的。本研究以刺参为研究对象，在研究刺参投喂及投喂案例的基础上，研究了基于案例的刺参育苗投喂专家系统。

1 系统分析与整体设计

基于案例的刺参育苗投喂专家系统的目标是整合文献以及实地调研的投喂数据及相对应的参数，构造基于案例的投喂知识库，以此建立基于案例的刺参育苗投喂专家系统，为用户提供投喂决策和指导。用户通过输入刺参育苗养殖的参数，系统进行相似度的计算，从案例库中寻找最相似的案例和相应的投喂数据。

1.1 调查与分析

调研育苗养殖场在刺参育苗投喂过程中存在一些问题，如：投料越多，参苗长得越快，有利于刺参的生长发育;减少投喂量以降低成本，但不利于刺参的生长发育。过量投饲不仅造成饲料浪费，增加养殖成本，而且容易使水质污染，为有害菌的生长繁殖提供机会，易引起病害的发生，导致参苗成活率下降。降低成本，减少投喂量，且不舍得用优质饲料，会引起参苗营养不良、长得慢、规格差异大、病害多、成活率低，造成种质退化等诸多问题。目前，不同养殖企业投喂着不同的饵料，其质量必然存在差异。饵料中包含什么营养成分，是否适合刺参苗种的生长发育，须要认真研究。因此选择优质的、适合参苗种生长发育的饵料很关键。

1.2 系统整体设计

针对刺参育苗的投喂问题，解决喂什么、喂多少、喂几次等精细喂养问题，收集当前成熟的刺参投喂数据，建立案例库，对案例库进行分析与重构，构建基于案例的投喂知识库，在此基础上通过案例推理，寻找和当前用户刺参育苗环境最为匹配的案例，获取投喂数据，并以此为依据，指导用户进行投喂。用户通过使用系统，找出适合自己的最佳投喂策略，该投喂策略可以作为新的案例录入到系统中，使系统越来越完善。

基于案例的刺参育苗投喂系统包括用户子系统和系统管理子系统两大部分。用户子系统是养殖用户使用的系统，包括系统登录、密码修改、信息维护、案例推理、案例浏览和系统退出等功能模块。系统管理子系统是系统管理员用来维护系统的，包括系统登录、密码修改、用户信息管理、原始案例信息维护、推理案例信息维护和系统退出等功能模块，系统的功能框架见图1。

2 基于案例的知识库的构造

2.1 知识的获取与分类

知识获取是从特定的知识源获取可能有用的问题求解知识和经验并转化为程序的过程[16]。知识获取分为显性知识的获取和隐性知识的获取[17]。显性知识是明确的规范化知识，主要包括书本、文献以及组织的文档、数据等，显性知识相对容易获得;隐性知识是启发式知识，包括领域专家技能、解决问题的经验以及由领域专家所撰写的专业文献等知识[16-18]。隐性知识是由知识工程师和领域专家进行交流提取的[18]。

刺参育苗投喂知识的获取主要是隐性知识的获取。通过在学术期刊上发表的论文进行收集整理汇总，同时对刺参育苗场进行实地调研，和专业技术人员进行交流咨询，最终获取刺参育苗投喂信息。

目前刺参育苗的投喂分为浮游幼体投喂和稚参2个阶段。在育苗阶段，投喂的饵料主要是培育的各种藻类。随着饲料行业的发展，各饲料厂商相继推出各种品牌的刺参配合饲料，例如益参宝海参专用系列饲料、青岛龙兴海参配合饲料、蛟龙牌海参配合饲料等[19]。

2.1.1 浮游幼体的投喂

此阶段的饵料主要有单细胞藻类和代用饵料，其具体的常见种类见表1[19]。

投喂的单胞藻要达到相应的标准，要求单胞藻液色泽鲜亮，镜检无原生动物和老化细胞。单胞藻培养密度要求盐藻100万个细胞/mL，三角褐指藻、新月菱形藻和角毛藻200万个细胞/mL[20]。具体的培养技术可参阅文献[21]。

通过对文献[5，20，22-49]的查阅，收集到30个投喂数据，部分信息见表2。通过对烟台市牟平区、烟台市蓬莱区的3个育苗场进行实地调研，获取了3个投喂数据，部分信息见表3。

2.1.2 稚参的投喂

此阶段的饵料主要有底栖硅藻、大型海藻磨碎液、人工配合饲料等。在日常稚参阶段使用的底栖硅藻来源主要是通过海区吊挂附着片或刮砂淘洗过滤的方法而获得，其种类繁杂，但许多学者通过研究和生产实践结果认为，以个体小、壳薄的舟形藻、卵形藻为好。大型海藻磨碎液的种类目前有鼠尾藻、马尾藻、大叶藻等，实践证明以鼠尾藻最好，也有将大型海藻磨碎液通过发酵后来使用的，目前其使用效果褒贬不一[19]。

通过对文献[20，22，24-46，50-52]的查阅，收集到28个投喂数据，部分数据见表4（数据与表2分别对应）。通过对烟台牟平和蓬莱的3个育苗场进行实地调研，获取了3个投喂数据，部分数据见表5所示（数据与表3对应）。

2.2 投喂案例库

为了便于区分，文献及调研的案例称之为原始案例。案例推理中的案例称之为修正案例。原始案例用于给用户提供完整的投喂信息，修正案例用于案例推理。在案例库中，每个修正案例由2个部分组成：参数信息和投喂数据信息。一个修正案例可以表示为Ci=（Pi1，Pi2，…，Pim;Fi），其中Ci（1≤i≤n）表示第i个修正案例，共n个修正案例;Pij（1≤i≤n，1≤j≤m）表示第i个修正案例是第j个参数，共m个参数;Fi（1≤i≤n）表示第i个修正案例的投喂数据信息。

为了便于标识具体的案例，原始案例和修正案例按照整理的顺序进行统一编号，一一对应，范围为A01～A36（个别案例只有浮游幼体或稚参的数据）。修正案例的2個组成部分通过案例编号进行关联。修正案例中的参数除了所在地区和养殖池水体体积是1个确定值外，其他参数都是范围值，而且培育密度/附板密度在不同的时期其值是变化的。在幼体阶段，一般分为小耳幼体、中耳幼体、大耳幼体或者初期、中期、后期3个阶段。稚参阶段一般根据体长划分为不同的阶段，一般以体长2、5 mm 为分割点划分为3个阶段。为了使修正案例的表示统一，把修正案例中的单位进行统一转化，如单胞藻的单位统一转换为万个细胞/mL，干粉类的单位统一转化为mg/L，幼体培育密度统一转换为个/mL。为了提供给用户具体的投喂数据，需要把投喂案例进行数据分解。修正案例的参数表示和投喂数据表示分别见表6、表7。

3 基于案例的推理算法

案例推理是一种模仿人类思维解决问题的方法[53]，其核心思想是通过重用或修改以前解决相似问题的方法来解决新的问题，首先利用与当前情况特征类似的参数检索以往案例，寻找到匹配案例，再根据当前案例具体情况对匹配案例解决方案进行修订，然后应用于当前情况[54]。案例推理在医疗诊断、故障诊断、事故应急、工程设计、商业预测、决策支持、智能化预测等领域得到了广泛应用[53-54]，但在养殖投喂领域研究很少。把文献和调研得到的刺参育苗投喂数据进行归纳整理，使之案例化，在此基础上研究了基于案例的投喂推理算法。

3.1 基于案例的推理参数的选择

水体是水生动物赖以生存的环境因子，水体环境的优劣直接影响着水生动物的摄食、生长、繁殖以及胚胎发育等活动[55]。因此，投喂案例除了具体的投喂数据，还应该考虑具体的环境因素。影响刺参养殖的水体环境因子主要有温度、盐度、溶解氧含量、pH值、氨氮含量、光线等[55-56]。不同的学者对影响刺参生长的具体的水体环境因子进行了研究。陈勇等研究得出温度、盐度和光照周期对刺参生长及行为的影响[57]。汪德峰研究了光照周期对刺参生长和行为的影响[58]。王国利等研究了温度与盐度对刺参生长的影响[59]。张硕等研究了光照度对刺参行为特性和人工礁模型集参效果的影响[60]。陈远等研究了光强对稚参生长及变色的影响[61]。孙吉东研究了温度、盐度对刺参胚胎发育的影响[62]。宋宗岩对刺参养殖与溶解氧的关系进行了分析[63]。张少华等研究了盐度对刺参的影响[64-66]。胡庆明等研究了温度对幼参生长和摄食的影响[67]。陈文博等研究了pH值对刺参养殖的作用[68]。此外，参苗的培育密度、所在地区、养殖池水体体积、生成案例的时间（随着时间的发展，投喂是会发生变化的）也是影响投喂的因素。因此选择温度、盐度、溶解氧含量、pH值、氨氮含量、光照度、培育密度/附板密度、所在地区、养殖池水体体积、生成案例的时间等因子或参数作为案例推理的参数。

3.2 相似度的计算

由于修正案例参数基本上为区间值，计算区间值参数相似度的方法选用秦玉平等提出的区间属性相似度的计算方法[69]。设A、B是2个确定区间，则A、B的相似度sim（A，B）定义为

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

式中：L表示相应区间的长度;A∩B表示A、B重叠区间。

所在地区和养殖池水体体积是1个确定值需要单独计算。地区的相似度按照归属地进行计算，若是位于同一个育苗场内，相似度为1;若位于同一个村，相似度为0.95;位于同一个乡（镇），相似度为0.9;位于同一个县（区），相似度为0.85;对于不同县（区）进行经纬度的距离计算来获取相似度，设C、D是2个不同的县（区），则C、D的相似度sim（C，D） 定义为

sim（C，D）=1，C与D位于同一个育苗场

0.95，C与D位于同一个村

0.9，C与D位于同一个乡镇

0.85，C与D位于同一个县区

0.85-（c1-d1）2+（c2-d2）2，C与D位于不同的县区且（c1-d1）2+（c2-d2）2<0.85

0，C与D位于不同有县区且（c1-d1）2+（c2-d2）2≥0.85。（2）

式中：（c1，c2） 是县（区）C的经纬度;（d1，d2） 是县（区）D的经纬度。距离越近，相似度越高。我国各县（区）经纬度的数据来自文献[70]。这个数据库比较大，从中选取辽宁省、天津市、河北省、山东省、江苏省、上海市、浙江省、福建省等省份的沿海县（区）建立经纬度数据库。设E、F是2个不同的养殖池，则养殖池水体体积相似度sim（E，F）定义为

sim（E，F）=1，Ve=Vf

0.95，|Ve-Vf|≤1

0.95-lg（|Ve-Vf|）/10，其他。（3）

式中：Ve、Vf分别表示养殖池E、F的水体体积，m3。

修正案例相似度的计算还须要确定各个参数的权重，由于很多参数缺失，因此权重采用平均值，即1/n，n为该阶段案例参数的总和。设G、H为2个不同的修正案例，则修正案例相似度的定义为

sim（G，H）=∑ni=1sim（Gi，Hi）×Wi。（4）

式中：Gi（1≤i≤n）是修正案例G的第i个参数;Hi（1≤i≤n）是修正案例H的第i个参数;sim（Gi，Hi）为第i个参数的相似度;Wi（1≤i≤n）是第i个参数的权重。

用户输入其育苗场的各种水质因子和参数，即待求案例的参数，通过待求案例的参数和系统中的修正案例参数按照式（4）计算相似度。若用户不确定某些参数的值则不需要输入。案例中若某个参数的值不存在，则该参数不参与相似度的计算。由于很多案例参数缺失，为了给用户更多的选择，取相似度值最大的5个案例编号。对每一个案例编号，查找原始案例的内容加以显示，并查找“修正案例的投喂数据表示”中信息，和用户的养殖池水体体积相乘，計算出每一个养殖池的饵料投喂量，给用户具体的数值参考。用户通过参考案例，进行投喂实践形成适合自己的投喂方式，这就形成了一个新的案例。把案例保存到系统中就可以实现案例库的更新。若用户不想使用推理方式，可以逐个浏览原始案例的信息。

3.3 基于案例推理的算法

输入：用户刺参育苗参数

输出：top-K推荐投喂案例集

过程：

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

2 获取用户刺参育苗参数U=（P1′，P2′，…，Pm′）;

3 用户刺参育苗参数U与每一个修正案例进行相似度计算;

For i=1 to n

案例相似度sim初始化：sim=0;

For j=1 to m

若参数为地区，按照公式（2）计算参数相似度sim′;

若参数为体积，按照公式（3）计算参数相似度sim′;

其他参数，按照公式（1）计算参数相似度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项作为推荐投喂案例集，获取对应的案例编号向量T={T1，T2，…，Tk};

5 获取用户养殖池体积参数V;

6 根据用户养殖池的大小，按照投喂案例的投喂数据值计算具体的投喂量，并输出。

For i=1 to k

取出编号为Ti的案例的投喂数据信息;

统计投喂数据信息FTi中的饵料数量，记为r;

For j=1 to r

输出：饵料名称;

投喂参考值f=FTi[j]×V;

输出：f;

End

End

基于案例推理的算法流程图见图2。

4 基于案例的刺参育苗投喂系统的实现

基于案例的刺参育苗投喂系统采用浏览器和服务器结构（Browser/Server），以开源技术构建，节约成本，同时方便用户随时随地使用本系统。系统以Java（一种计算机编程语言）为开发工具，采用基于JSP+Sevlet+JavaBean的模式。后台数据库管理系统为MySQL（一种关系型数据库管理系统）。根据系统的整体设计，基于案例的刺参育苗投喂系统分为用户子系统和系统管理子系统两大部分。其中用户子系统的案例推理界面见图3、图4。

5 结论与讨论

基于案例的刺参育苗投喂系统能够有效帮助刺参育苗养殖用户提供有效的育苗投喂方案，在推荐方案的基础上，经过实践，形成适合自己的投喂策略和方案。但也存在一些问题，如由于案例参数的缺失，造成推荐案例的准确性不是很完美。因此，下一步的研究内容是收集参数完整的案例，以便给用户提供更好的投喂参考，同时还须要对案例相似度的计算和参数权重的取值进行进一步的研究，以期获得更好的效果。

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