V/đ Thực tế áp dụng CN CAD/CAM/CIM & Công Nghệ Mới tại VN

V/đ Thực tế áp dụng CN CAD/CAM/CIM & Công Nghệ Mới tại VN

Trong thời đại hội nhập Kinh tế Đông, Tây & Toàn cầu hoá;
Các nước Phát triển như Mỹ, Tây Âu & Nhật đả áp Dụng các Phương thức S/X tân tiến nhất (CAD/CAM/CIM {Computer integrated Manufacturing / FMS} ví dụ như dùng Robot thay người, dây chuyền hoá các khâu S/X áp dụng JIS & tự động hóa các dây chuyền May-mặc vv...) hầu cạnh tranh với các nước đang sử dụng sức lao động & nhân công rẻ tiền như TQ ,VN & các nước trong Thế giới nghèo khác dùng sức lao động chủ yếu của mình để cạnh tranh trong S/X .

V/đ Thực tế áp dụng Công Nghệ CAD/CAM/CIM & Công Nghệ Mới tại VN đòi hỏi 1 dự toán vừa có tính Kinh tế & Kỷ thuật & tính khả thi (feasibility studies) trong cả qui trình & quá trình áp dụng và ứng dụng trong S/X và kinh doạnh trong hoàn cảnh & bối cảnh Kinh tế xã hội tại VN.

Vậy câu hỏi đặt ra là ta có thể áp dụng toàn Bộ các công nghệ (CN) này hay phải chọn lọc loại CN nào phù hợp với hoàn cảnh cụ thể của các cơ sở S/X tại VN.
V/đ theo đó là ta có cần phải sáng chế lại những gì đả có người phát kiến trước đó; (Ví dụ như sáng chế ra 1 phần mềm CAD/CAM/CIM của VN versus dùng Phầm mềm có sẳn như AutoCad hay MasterCAM có sẳn hay các loại máy Phay bào & các bộ xử lý Fanuc chẳng hạn) .

S/X trong nước hiện đặt trọng tâm chủ yếu vào Nông nghiệp & chế biến nông phẫm & lương thực thực phẫm. Vậy có hay k0 1 Phương thức S/X & áp dụng sáng tạo các Công Nghệ mới này cho phù hợp với hoàn cảnh cụ thể của các cơ sở S/X tại VN.

Còn các v/đ khác nửa . Mời các bạn góp ý & tham gia .



1 mô hình CIM / FMS sử dụng công cụ mô hình hoá FischerTeknik


Được HoaiLong sửa chữa / chuyển vào 06:10 ngày 08/12/2004

Được HoaiLong sửa chữa / chuyển vào 09:15 ngày 07/12/2004

Được HoaiLong sửa chữa / chuyển vào 09:15 ngày 07/12/2004

Được HoaiLong sửa chữa / chuyển vào 09:15 ngày 07/12/2004

Được HoaiLong sửa chữa / chuyển vào 09:15 ngày 07/12/2004

Các bạn nếu đả sử dụng qua vi tính có thể củng đả dạo qua 1 số phần mềm CAD.
1 ví dụ đơn giản ứng dụng phần mềm này trong S/X Nông nghiệp & nghề làm vườn cung cấp rau xanh cho TP; chẳng hạn như khâu tưới tiêu phân bố nước , chúng ta củng có thể sử dụng 1 phần mềm CAD để hổ trợ mô hình hoá v/đ này như ví dụ sau đây:

ví dụ thứ 2 là trong CÁC GIẢI PHÁP ĐẠT GIẢI HỘI THI SÁNG TẠO KỸ THUẬT TP.HCM 2000 , Giãi Nhất đã được trao tặng cho
01 Hệ thống CAD/CAM thiết kế mẫu và đục bìa tự động cho các máy Jacquard dệt vải và dệt khăn lông do
TS. Phạm Ngọc Tuấn và tập thể 27/49B Hậu Giang, Q. Tân Bình
Được HoaiLong sửa chữa / chuyển vào 08:21 ngày 14/12/2004

Các bạn nếu đả sử dụng qua vi tính có thể củng đả dạo qua 1 số phần mềm CAD.
1 ví dụ đơn giản ứng dụng phần mềm này trong S/X Nông nghiệp & nghề làm vườn cung cấp rau xanh cho TP; chẳng hạn như khâu tưới tiêu phân bố nước , chúng ta củng có thể sử dụng 1 phần mềm CAD để hổ trợ mô hình hoá v/đ này như ví dụ sau đây:

ví dụ thứ 2 là trong CÁC GIẢI PHÁP ĐẠT GIẢI HỘI THI SÁNG TẠO KỸ THUẬT TP.HCM 2000 , Giãi Nhất đã được trao tặng cho
01 Hệ thống CAD/CAM thiết kế mẫu và đục bìa tự động cho các máy Jacquard dệt vải và dệt khăn lông do
TS. Phạm Ngọc Tuấn và tập thể 27/49B Hậu Giang, Q. Tân Bình
Được HoaiLong sửa chữa / chuyển vào 08:21 ngày 14/12/2004

Trong ví dụ 1 về mô hình điều hành tưới có trợ giúp của máy tính trong thiết kế, tưới tiêu chúng ta có thể QUẢN LÝ NƯỚC TƯỚI TIẾT KIỆM BẰNG HỆ THỐNG TRỢ GIÚP RA QUYẾT ĐỊNH TỐI ƯU (optimal decision support sytem) kèm theo trên máy tính-
ví dụ sau đâ là 1 TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU Ở TRUNG QUỐC:
QUẢN LÝ VÀ SỬ DỤNG NƯỚC
Thiếu nước và hạn hán thường xuyên là hạn chế chính làm trở ngại sự phát triển nông nghiệp bền vững ở miền Bắc Trung Quốc. Sự khủng khoảng về cung cấp nước ngày càng trở lên hiện thực. Nói cách khác, vẫn có sự lãng phí nước trong nông nghiệp do việc quản lý kém, đặc biệt là tưới quá mức ở trang trại và phân phối nước không phù hợp trong hệ thống kênh. Nhìn chung, hiệu quả sử dụng nước tưới vẫn rất thấp, trung bình khoảng 0,43. Nếu sử dụng công nghệ ra quyết định quản lý cho việc tưới nước tiết kiệm nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng nước khoảng 10% của tổng lượng lượng nước sử dụng cho nông nghiệp (400 tỷ m3/năm) thì chúng ta tiết kiệm được 40 tỷ m3 nước/năm.
Điều này sẽ giữ một vai trò quan trọng để giải quyết mẫu thuẫn giữa cung và cầu nước.
Vì lý do này, ngành nông nghiệp phải tiết kiệm nước. Qua kiểm tra thực tiễn, khả năng tiết kiệm nước được 50% phụ thuộc vào quản lý. Do đó chúng ta phải thực hiện việc quản lý nước tưới tốt nhất theo tất cả các bước. Bởi vậy, việc nghiên cứu, phát triển, phổ biến và áp dụng quản lý nước tưới tiết kiệm nhờ hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision support system) sẽ cung cấp cơ sở trong việc ra quyết định một cách khoa học và lập kế hoạch cho việc quản lý và phân phối nước tối ưu ở vùng thiếu nước của Bắc Trung Quốc.
I. Cơ sở lý thuyết của việc quản lý nước tiết kiệm nhờ vào hệ thống ra quyết định tối ưu
hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) là một phần mềm mô phỏng suy nghĩ của con người và dựa vào sự hiểu biết. Đặc điểm của phần mềm này là chia sự khám phá và hiểu biết thành các sự kiện và các qui tắc để đưa vào máy tính bằng phương pháp diễn đạt kiến thức hợp lý để tạo ra cơ sở hiểu biết.
Đồng thời sử dụng hệ thống thích hợp dựa vào dữ liệu gốc để lựa chọn qui tắc phù hợp theo lối suy diễn và qui tắc chung để ra quyết định tối ưu. Đặc điểm tốt nhất của nó là nó có thể diễn tả lĩnh vực đặc biệt của nhóm chuyên gia và cung cấp ý tưởng tư vấn ở cấp chuyên gia và quan điểm của việc ra quyết định cho các vấn đề thực tế trong sản xuất nông nghiệp và tiết kiệm nước tưới.
hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) tối ưu là một lĩnh vực ứng dụng quan trọng của trí tuệ sáng tạo (AI) . Cơ sở lý thuyết của nó là diễn đạt sự hiểu biết và công nghệ giải quyết vấn đề.
Sự hiểu biết và suy luận là hai yếu tố lớn của toàn bộ hệ thống. Vấn đề cơ bản của hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) tối ưu là sự hiểu biết. Vì thế nó thường được gọi là hệ thống dựa vào hiểu biết cơ bản. Theo thuật ngữ quốc tế, nó được gọi là hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS), đó là sự hiểu biết kỹ thuật để định hướng khoa học.
1. Diễn đạt sự hiểu biết (Knowledge representation)
Có nhiều phương pháp Diễn đạt sự hiểu biết (Knowledge representation), bao gồm: nguyên tắc sản phẩm, cấu trúc, sự diễn đạt của hệ thống ngôn ngữ, lô gic dự đoán..
Nguyên tắc sản phẩm là phương pháp diễn tả thường xuyên. Dạng diễn tả này là: nếu (điều kiện thoả mãn) thì (thực hiện).
Cấu trúc là một lý thuyết mới về sự diễn tả hiểu biết do Viện Công nghệ Massachusetts, USA đề xuất vào đầu thập kỷ 70s. Từ các bằng chứng xem xét kỹ lưỡng, người ta nhận ra rằng nhiều người đã sử dụng các hiểu biết được sắp xếp có tổ chức đúc rút từ kinh nghiệm trước đây trong hoạt động liên quan hàng ngày của họ. Sự hiểu biết này là một dạng tổ chức có cấu trúc lưu giữ trong trí nhớ con người. Khi một người gặp phải một tình huống mới hoặc sự suy nghĩ đã làm thay đổi một số vấn đề, anh ta sẽ luôn tìm kiếm qui tắc phù hợp trong trí nhớ anh ta sau đó tuỳ thuộc vào tình huống thực tế để thay đổi và bổ sung chi tiết và hình thành sự hiểu biết của anh ta về những điều quan sát thấy. Do đó, cấu trúc là một tổ chức dữ liệu có các lớp khác nhau và một lớp độc lập. Lớp trên cùng được cố định để diễn tả một khái niệm, đối tượng hoặc sự kiện và lớp dưới bao gồm tổ chức dạng rãnh cho một vài khía cạnh. Rãnh thấp hơn và cấu trúc có thể có tổ chức cấp thấp hơn.
Sự diễn đạt của hệ thống ngôn ngữ đang được sử dụng để mô phỏng phương pháp Diễn đạt sự hiểu biết (Knowledge representation) dựa vào cấu trúc của hệ thống. Sự diễn tả này đã được kiến nghị đưa vào trong nghiên cứu mô hình khám phá con người vào giai đoạn đầu và hiện nay nó được coi là phương pháp diễn tả về sự hiểu biết chuẩn của trí tuệ con người và hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS). Hệ thống ngôn ngữ bao gồm các nút, các đoạn vòng cung, trong đó nút diễn tả đối tượng, khái niệm hoặc sự kiện và các vòng cung mô tả quan hệ giữa các nút. Do vậy, phương pháp mô tả hệ thống ngôn ngữ có thể mô tả đơn giản và rõ ràng được cấu trúc và thuộc tính cũng như kết quả của các hiện tượng thông qua các nút và vòng cung.
2. Thủ thuật suy luận
Suy luận là bước suy nghĩ theo một cơ sở nhất định, dựa vào mục tiêu đã biết để đạt được sự điều chỉnh mới. Trong suy luận, cơ sở của điều chỉnh được gọi là giả định trước và sự điều chỉnh bằng suy luận dựa vào giả định được gọi là sự ra quyết định.
Chuỗi suy luận điều chỉnh sau là thủ thuật và được gọi là "thử giả định?, trong đó trước tiên giả định mục tiêu, sau đó tìm kiếm cơ sở điều chỉnh từ trên xuống đến dưới, nếu mục tiêu này không đạt được giá trị đúng dựa vào suy luận thì có nghĩa là mục tiêu này là sai. Vì thế, phải điều chỉnh mục tiêu khác để thực hiện ?othử giả định? đến khi đạt được giá trị đúng cho một mục tiêu nhất định. Nếu bất kỳ mục tiêu nhất định nào đó đạt đến giá trị đúng mà không đạt được mục tiêu tổng quát thì sự suy luận này được gọi là không giải được.
Chuỗi suy luận điều chỉnh trước phụ thuộc vào thực tế và dữ liệu do người sử dụng cung cấp, việc suy luận được thực hiện từ dưới lên trên để xây dựng thông tin do người sử dụng cung cấp cho đến khi đạt được mấu chốt của mục tiêu và đạt được giải pháp cho vấn đề hiện tại.
Chuỗi suy luận điều chỉnh trước và sau nghĩa là phối hợp chuỗi điều chỉnh trước và chuỗi điều chỉnh sau. Nó sử dụng lợi ích của hai suy luận này, trước hết dựa vào thực tế đã biết và dữ liệu để điều chỉnh mục tiêu phù hợp, sau đó dựa vào chuỗi điều chỉnh sau để giảm sự ngẫu nhiên chưa biết nhằm lựa chọn mục tiêu của chuỗi điều chỉnh sau và khắc phục sự ngẫu nhiên mà không cần mục tiêu của chuỗi điều chỉnh trước.
II. Sơ đồ cấu trúc quản lý tưới tiết kiệm nước của hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) tối ưu
Từ giới thiệu kiến nghị ở trên, việc quản lý tưới tiết kiệm nước của hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) bao gồm chủ yếu 2 phần: cơ sở hiểu biết và phương pháp suy luận. Trong thực tế, hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) tối ưu hoàn chỉnh gồm có 4 phần: cơ sở hiểu biết, phương pháp suy luận, kết quả thu được dựa vào sự hiểu biết và kết quả suy luận bằng phương pháp giải tích. Quan hệ giữa mỗi phần được chỉ ra ở hình 1.
Cơ sở hiểu biết được sử dụng để lưu trữ sự hiểu biết đặc biệt với sự trợ giúp của hệ thống ra quyết định. ở đây sự hiểu biết được minh hoạ dưới một dạng nhất định và độc lập với các khía cạnh khác trong hệ thống. Đây là một đặc điểm quan trọng trong cấu trúc của hệ thống chuyên dụng.
Phương pháp suy luận thực hiện chức năng theo thủ thuật suy luận, lựa chọn sự hiểu biết dựa vào hiểu biết cơ sở và suy ra dữ liệu do người sử dụng cung cấp cho đến khi đạt được kết quả tương quan. Do vậy, phương pháp suy luận bao gồm phương pháp suy luận và các thủ thuật điều chỉnh.
Suy luận theo giải tích là dạng đặc biệt để giải thích câu hỏi của người sử dụng ?otại sao?, ?olàm như thế nào". Ví dụ, thể hiện các kết quả suy luận trung bình hoặc tổng hợp các suy luận. Hàm suy luận là mạnh hoặc yếu thể hiện mức độ rõ ràng và độ tin cậy của hệ thống ra quyết định.
Suy luận dựa vào hiểu biết phụ thuộc vào kinh nghiệm vận hành hệ thống, sự thay đổi liên tục và bổ sung các cơ sở hiểu biết để rút ra bài học. Do đó, nó được gọi là suy luận dựa vào hiểu biết hoặc gọi là lao động trí óc.
Hộp đen còn được gọi là cơ sở dữ liệu trung gian, có thể lưu trữ và thể hiện các kết quả suy luận trung gian và thông tin chuyển tiếp.
Suy luận dựa vào trí tuệ cũng được gọi là suy luận của người sử dụng có nghĩa là cả người sử dụng và hệ thống ra quyết định có thể trao đổi thông tin với nhau. Nhìn chung, có thể đưa dữ liệu, thông tin và câu lệnh đầu vào và hiển thị các kết quả đầu ra.
Cơ sở dữ liệu có thể lưu trữ dữ liệu đã nghiên cứu và dữ liệu hiện tại liên quan đến hệ thống này.
(còn tiếp)

Trong ví dụ 1 về mô hình điều hành tưới có trợ giúp của máy tính trong thiết kế, tưới tiêu chúng ta có thể QUẢN LÝ NƯỚC TƯỚI TIẾT KIỆM BẰNG HỆ THỐNG TRỢ GIÚP RA QUYẾT ĐỊNH TỐI ƯU (optimal decision support sytem) kèm theo trên máy tính-
ví dụ sau đâ là 1 TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU Ở TRUNG QUỐC:
QUẢN LÝ VÀ SỬ DỤNG NƯỚC
Thiếu nước và hạn hán thường xuyên là hạn chế chính làm trở ngại sự phát triển nông nghiệp bền vững ở miền Bắc Trung Quốc. Sự khủng khoảng về cung cấp nước ngày càng trở lên hiện thực. Nói cách khác, vẫn có sự lãng phí nước trong nông nghiệp do việc quản lý kém, đặc biệt là tưới quá mức ở trang trại và phân phối nước không phù hợp trong hệ thống kênh. Nhìn chung, hiệu quả sử dụng nước tưới vẫn rất thấp, trung bình khoảng 0,43. Nếu sử dụng công nghệ ra quyết định quản lý cho việc tưới nước tiết kiệm nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng nước khoảng 10% của tổng lượng lượng nước sử dụng cho nông nghiệp (400 tỷ m3/năm) thì chúng ta tiết kiệm được 40 tỷ m3 nước/năm.
Điều này sẽ giữ một vai trò quan trọng để giải quyết mẫu thuẫn giữa cung và cầu nước.
Vì lý do này, ngành nông nghiệp phải tiết kiệm nước. Qua kiểm tra thực tiễn, khả năng tiết kiệm nước được 50% phụ thuộc vào quản lý. Do đó chúng ta phải thực hiện việc quản lý nước tưới tốt nhất theo tất cả các bước. Bởi vậy, việc nghiên cứu, phát triển, phổ biến và áp dụng quản lý nước tưới tiết kiệm nhờ hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision support system) sẽ cung cấp cơ sở trong việc ra quyết định một cách khoa học và lập kế hoạch cho việc quản lý và phân phối nước tối ưu ở vùng thiếu nước của Bắc Trung Quốc.
I. Cơ sở lý thuyết của việc quản lý nước tiết kiệm nhờ vào hệ thống ra quyết định tối ưu
hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) là một phần mềm mô phỏng suy nghĩ của con người và dựa vào sự hiểu biết. Đặc điểm của phần mềm này là chia sự khám phá và hiểu biết thành các sự kiện và các qui tắc để đưa vào máy tính bằng phương pháp diễn đạt kiến thức hợp lý để tạo ra cơ sở hiểu biết.
Đồng thời sử dụng hệ thống thích hợp dựa vào dữ liệu gốc để lựa chọn qui tắc phù hợp theo lối suy diễn và qui tắc chung để ra quyết định tối ưu. Đặc điểm tốt nhất của nó là nó có thể diễn tả lĩnh vực đặc biệt của nhóm chuyên gia và cung cấp ý tưởng tư vấn ở cấp chuyên gia và quan điểm của việc ra quyết định cho các vấn đề thực tế trong sản xuất nông nghiệp và tiết kiệm nước tưới.
hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) tối ưu là một lĩnh vực ứng dụng quan trọng của trí tuệ sáng tạo (AI) . Cơ sở lý thuyết của nó là diễn đạt sự hiểu biết và công nghệ giải quyết vấn đề.
Sự hiểu biết và suy luận là hai yếu tố lớn của toàn bộ hệ thống. Vấn đề cơ bản của hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) tối ưu là sự hiểu biết. Vì thế nó thường được gọi là hệ thống dựa vào hiểu biết cơ bản. Theo thuật ngữ quốc tế, nó được gọi là hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS), đó là sự hiểu biết kỹ thuật để định hướng khoa học.
1. Diễn đạt sự hiểu biết (Knowledge representation)
Có nhiều phương pháp Diễn đạt sự hiểu biết (Knowledge representation), bao gồm: nguyên tắc sản phẩm, cấu trúc, sự diễn đạt của hệ thống ngôn ngữ, lô gic dự đoán..
Nguyên tắc sản phẩm là phương pháp diễn tả thường xuyên. Dạng diễn tả này là: nếu (điều kiện thoả mãn) thì (thực hiện).
Cấu trúc là một lý thuyết mới về sự diễn tả hiểu biết do Viện Công nghệ Massachusetts, USA đề xuất vào đầu thập kỷ 70s. Từ các bằng chứng xem xét kỹ lưỡng, người ta nhận ra rằng nhiều người đã sử dụng các hiểu biết được sắp xếp có tổ chức đúc rút từ kinh nghiệm trước đây trong hoạt động liên quan hàng ngày của họ. Sự hiểu biết này là một dạng tổ chức có cấu trúc lưu giữ trong trí nhớ con người. Khi một người gặp phải một tình huống mới hoặc sự suy nghĩ đã làm thay đổi một số vấn đề, anh ta sẽ luôn tìm kiếm qui tắc phù hợp trong trí nhớ anh ta sau đó tuỳ thuộc vào tình huống thực tế để thay đổi và bổ sung chi tiết và hình thành sự hiểu biết của anh ta về những điều quan sát thấy. Do đó, cấu trúc là một tổ chức dữ liệu có các lớp khác nhau và một lớp độc lập. Lớp trên cùng được cố định để diễn tả một khái niệm, đối tượng hoặc sự kiện và lớp dưới bao gồm tổ chức dạng rãnh cho một vài khía cạnh. Rãnh thấp hơn và cấu trúc có thể có tổ chức cấp thấp hơn.
Sự diễn đạt của hệ thống ngôn ngữ đang được sử dụng để mô phỏng phương pháp Diễn đạt sự hiểu biết (Knowledge representation) dựa vào cấu trúc của hệ thống. Sự diễn tả này đã được kiến nghị đưa vào trong nghiên cứu mô hình khám phá con người vào giai đoạn đầu và hiện nay nó được coi là phương pháp diễn tả về sự hiểu biết chuẩn của trí tuệ con người và hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS). Hệ thống ngôn ngữ bao gồm các nút, các đoạn vòng cung, trong đó nút diễn tả đối tượng, khái niệm hoặc sự kiện và các vòng cung mô tả quan hệ giữa các nút. Do vậy, phương pháp mô tả hệ thống ngôn ngữ có thể mô tả đơn giản và rõ ràng được cấu trúc và thuộc tính cũng như kết quả của các hiện tượng thông qua các nút và vòng cung.
2. Thủ thuật suy luận
Suy luận là bước suy nghĩ theo một cơ sở nhất định, dựa vào mục tiêu đã biết để đạt được sự điều chỉnh mới. Trong suy luận, cơ sở của điều chỉnh được gọi là giả định trước và sự điều chỉnh bằng suy luận dựa vào giả định được gọi là sự ra quyết định.
Chuỗi suy luận điều chỉnh sau là thủ thuật và được gọi là "thử giả định?, trong đó trước tiên giả định mục tiêu, sau đó tìm kiếm cơ sở điều chỉnh từ trên xuống đến dưới, nếu mục tiêu này không đạt được giá trị đúng dựa vào suy luận thì có nghĩa là mục tiêu này là sai. Vì thế, phải điều chỉnh mục tiêu khác để thực hiện ?othử giả định? đến khi đạt được giá trị đúng cho một mục tiêu nhất định. Nếu bất kỳ mục tiêu nhất định nào đó đạt đến giá trị đúng mà không đạt được mục tiêu tổng quát thì sự suy luận này được gọi là không giải được.
Chuỗi suy luận điều chỉnh trước phụ thuộc vào thực tế và dữ liệu do người sử dụng cung cấp, việc suy luận được thực hiện từ dưới lên trên để xây dựng thông tin do người sử dụng cung cấp cho đến khi đạt được mấu chốt của mục tiêu và đạt được giải pháp cho vấn đề hiện tại.
Chuỗi suy luận điều chỉnh trước và sau nghĩa là phối hợp chuỗi điều chỉnh trước và chuỗi điều chỉnh sau. Nó sử dụng lợi ích của hai suy luận này, trước hết dựa vào thực tế đã biết và dữ liệu để điều chỉnh mục tiêu phù hợp, sau đó dựa vào chuỗi điều chỉnh sau để giảm sự ngẫu nhiên chưa biết nhằm lựa chọn mục tiêu của chuỗi điều chỉnh sau và khắc phục sự ngẫu nhiên mà không cần mục tiêu của chuỗi điều chỉnh trước.
II. Sơ đồ cấu trúc quản lý tưới tiết kiệm nước của hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) tối ưu
Từ giới thiệu kiến nghị ở trên, việc quản lý tưới tiết kiệm nước của hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) bao gồm chủ yếu 2 phần: cơ sở hiểu biết và phương pháp suy luận. Trong thực tế, hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) tối ưu hoàn chỉnh gồm có 4 phần: cơ sở hiểu biết, phương pháp suy luận, kết quả thu được dựa vào sự hiểu biết và kết quả suy luận bằng phương pháp giải tích. Quan hệ giữa mỗi phần được chỉ ra ở hình 1.
Cơ sở hiểu biết được sử dụng để lưu trữ sự hiểu biết đặc biệt với sự trợ giúp của hệ thống ra quyết định. ở đây sự hiểu biết được minh hoạ dưới một dạng nhất định và độc lập với các khía cạnh khác trong hệ thống. Đây là một đặc điểm quan trọng trong cấu trúc của hệ thống chuyên dụng.
Phương pháp suy luận thực hiện chức năng theo thủ thuật suy luận, lựa chọn sự hiểu biết dựa vào hiểu biết cơ sở và suy ra dữ liệu do người sử dụng cung cấp cho đến khi đạt được kết quả tương quan. Do vậy, phương pháp suy luận bao gồm phương pháp suy luận và các thủ thuật điều chỉnh.
Suy luận theo giải tích là dạng đặc biệt để giải thích câu hỏi của người sử dụng ?otại sao?, ?olàm như thế nào". Ví dụ, thể hiện các kết quả suy luận trung bình hoặc tổng hợp các suy luận. Hàm suy luận là mạnh hoặc yếu thể hiện mức độ rõ ràng và độ tin cậy của hệ thống ra quyết định.
Suy luận dựa vào hiểu biết phụ thuộc vào kinh nghiệm vận hành hệ thống, sự thay đổi liên tục và bổ sung các cơ sở hiểu biết để rút ra bài học. Do đó, nó được gọi là suy luận dựa vào hiểu biết hoặc gọi là lao động trí óc.
Hộp đen còn được gọi là cơ sở dữ liệu trung gian, có thể lưu trữ và thể hiện các kết quả suy luận trung gian và thông tin chuyển tiếp.
Suy luận dựa vào trí tuệ cũng được gọi là suy luận của người sử dụng có nghĩa là cả người sử dụng và hệ thống ra quyết định có thể trao đổi thông tin với nhau. Nhìn chung, có thể đưa dữ liệu, thông tin và câu lệnh đầu vào và hiển thị các kết quả đầu ra.
Cơ sở dữ liệu có thể lưu trữ dữ liệu đã nghiên cứu và dữ liệu hiện tại liên quan đến hệ thống này.
(còn tiếp)

(tiếp theo)
Cơ sở mô hình được tạo ra và lưu trữ trong các dạng mô hình dự báo theo yêu cầu của cơ sở hiểu biết. Độ chính xác của các dự báo sẽ ảnh hưởng trực tiếp tới độ tin cậy và bản chất hc của việc ra quyết định.
III. ứng dụng của việc quản lý nước tưới tiết kiệm trong hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS)
Dự báo nước tưới và ra quyết định để quản lý nước tiết kiệm
Tiểu hệ thống này được tổng hợp từ các kết quả nghiên cứu mới về quản lý nước tưới tiết kiệm trong những năm qua ở trong và ngoài nước như tưới hạn chế, tưới thiếu hụt có điều chỉnh, tưới luân phiên vùng rễ và công nghệ quan trắc các thông tin tưới nước tiết kiệm vv.. dựa vào thực tế. Qua việc đối thoại giữa người sử dụng và máy tính, các số liệu đầu vào là khí hậu, đất, cây trồng.. trong vùng có thể rút ra được nhanh chóng và chính xác việc dự báo tưới tiết kiệm nước và ra quyết định tưới.
Trong thực tế tưới tiết kiệm nước, thường sử dụng phương trình cân bằng nước trong đất sau đây:
I+P+G= ET +D+R± ASW (1)
Trong đó:
I là lượng nước tưới (mm), P: lượng mưa, G: độ thiếu hụt nước ngầm (mm), ET: bốc thoát hơi cây trồng (mm), D độ thấm sâu, R dòng chảy mặt (mm), ASW: sự thay đổi độ thiếu hụt nước trong đất, T: thời gian.
Khoảng thời gian nghỉ cần cho lần tưới tiếp theo là
t= (pe+ASW)/(ETc-Ge) (2)
Trong đó, t là số ngày nghỉ cần cho lần tưới tiếp theo, Pe mưa hiệu quả (mm), Ge độ thiếu hụt nước ngầm hiệu quả trung bình (mm/ngày), ETc: bốc thoát hơi cây trồng trung bình ngày trong thời gian T (mm/ngày).
Bước phỏng đoán của toàn bộ hệ thống là: trước tiên là dựa vào dữ liệu khí hậu để tính toán giá trị ETo, dựa vào giống cây trồng, sinh trưởng cây trồng hàng tháng hoặc tổng số ngày có nhiệt độ lớn hơn 15oC để xác định giá trị Kc nhằm tính toán bốc thoát hơi cây trồng ETc= Kc. ETo. Sau đó từ loại đất, mức thấm, hàm lượng nước trong đất lúc ban đầu và mức nước ngầm có thể xác định lượng mưa hiệu quả (Pe), độ thiếu hụt nước ngầm hiệu quả (Ge) và sự thay đổi của lượng trữ nước hiệu quả trong đất (ASW).
Khi ra quyết định tưới tiết kiệm nước, ngoại trừ việc xem xét giai đoạn tăng trưởng của cây trồng, chỉ số giới hạn của hàm lượng nước trong đất thích hợp cho sự tăng trưởng của cây trồng, việc ra quyết định lần tưới cuối cùng sẽ phụ thuộc vào lợi ích kèm theo (Py. D y) . Giá trị này phải lớn hơn chi phí phát sinh (Px. D x), trong đó, Py, Px là giá sản phẩm và giá nước tưới; D y, D x năng suất cây trồng tăng thêm và lượng nước tưới.
2. Hệ thống quản lý tưới dùng để qui hoạch sử dụng nước và phân phối nước
Hệ thống này dùng để quản lý qui hoạch sử dụng nước và ra quyết định phân phối nước trong hệ thống kênh cho một vùng tưới. Nó có 3 chức năng: thứ nhất phác thảo kế hoạch sử dụng nước ở mỗi mức quản lý trước vụ tưới, bao gồm kế hoạch sử dụng nước năm, kế hoạch sử dụng nước vụ của toàn bộ hệ thống kênh, kế hoạch sử dụng nước cho các kênh chính và kênh nhánh (hoặc trạm quản lý), và kế hoạch sử dụng nước cho kênh bên. Thứ hai là phân phối nước trong hệ thống kênh trong mùa vụ sử dụng nước thực tế, bao gồm các hệ thống phân phối khác nhau: theo yêu cầu, theo sự phân phối nước tối ưu và theo tỷ lệ có liên quan tới điều kiện sử dụng nước. Thứ ba là khi kết thúc sử dụng nước trong một thời gian nhất định, thực hiện nhanh và chính xác tổng lượng nước sử dụng theo kế hoạch, bao gồm số ngày, tổng lượng ngày, tổng lượng mỗi thời kỳ luân phiên, mỗi vụ tưới hoặc năm tưới.
3. Hệ thống chuyên dụng dùng để cải tiến quản lý ở vùng tưới
Việc cải tiến hệ thống quản lý là một công việc mới đối với mỗi vùng tưới ở Trung Quốc.
Đó là hệ thống quản lý phù hợp tới sự phát triển của kinh tế thị trường, hoạt động phát triển tự chủ và thúc đẩy tự chủ tài chính của vùng tưới.
Do vậy, hệ thống này đưa ra chi tiết hơn ý nghĩa của việc cải tiến quản lý hệ thống, các mô hình cải cách chính của các hệ thống kênh nhánh, kênh bên và phân tích phân tích các bước, các đặc điểm, thuận lợi và không thuận lợi trong khi vận hành; kiểm tra các nguyên tắc và điều chỉnh giá nước do những hộ cá thể quản lý; giới thiệu thành phần kênh chính và các cải tiến hệ thống chính cũng như hệ thống về quản lý bằng kế hoạch thực hiện trong cải tiến hệ thống quản lý ở vùng tưới Guanzhong tỉnh Shaanxi (Sơn Tây).
Hình 1. Sơ đồ cấu trúc và các thành phần của một hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) tối ưu