比较桥梁建设项目的鉴识作为一个典型的灰系统反问题，其分析求解的过程中所面临的主要困难在于如何解决解的适定性问题． 灰系统的数学物理方程仅由微分方程很难唯一地确定反问题的解，常常需要附加条件，而且即使附加条件能够唯一确定解，还需要解决解的适定性问题． 其一般数学模型如下:假设 F 和 U 均为度量空间 ( 分别称之为解空间与数据空间) ，算子 A: FU映 F 到 U． 则反问题可以写成算子方程的形式:Az = u，( z ∈ F，u ∈ U) ． ( 1)式 ( 1) 中: A 可为积分算子、微分算子或矩阵 ( 有限秩算子) ． 当由已知的 A 和 z 求 u 即为正问题，而在已知 u 和 A 或仅知 u 的情况下反求 z 或 z 和 A 的情况即为反问题． 式 ( 1) 即为反问题的一般数学框架．在式 ( 1) 中，假设 ρF 和 ρU 分别是空间 F 和 U 的度量，算子 A: FU是线性或非线性映射，假如问题同时满足下述 3 个条件则称其为适定的．1) u∈U，都存在 z∈F 满足方程 ( 1) ( 解的存在性) ．2) 设 u1，u2∈U，若 z1和 z2分别是方程( 1) 对应于 u1≠u2的解，则 z1≠z2( 解的唯一性) ．3) 解相对于空间偶 ( F，U) 而言是稳定的 ( 解的稳定性) ，即ε ＞ 0，δ( ε) ＞ 0 只要ρU( u1，u2) ≤ δ( ε) ，( u1，u2∈ U) ．( 2)便有ρF( z1，z2) ＜ ε，( Az1= u1，Az2= u2) ．( 3)问题的适定与不适定与 A、F、U 都有关，以上 3 个适定性条件具有相当的实际背景，其条件非常严苛，实际工程问题往往因为存在系统不确定性、模型不确定性、观测数据不确定性等诸多不确定性因素，导致反演结果具有较大的离散性．工程反问题的求解上，除了通过数学和物理的手段想方设法解决非适定性问题的计算稳定性外，另一种方法则是人工神经网络方法． 该方法求解过程不严格受制于适定性 3 个条件的制约，较大提高了反问题求解的可能和接受程度． 对于灰色甚至黑色的系统问题，神经网络方法较之复杂困难的数值方法更容易逼近问题的解．桥梁工程事故的鉴识问题事实上是一个灰系统反问题，要建立起能够精确描述二者关系的数学模型，并获得该方程解的适定性是非常困难的． 因此，借鉴其它科学领域解决灰系统问题的做法，采用神经网络的方法来寻找其规律是较为合适的．
2 、鉴识专家系统的框架
设计人工神经网络方法其本质是基于历史经验模拟人脑的经验性判断，应用人工神经网络方法来模拟大型桥梁建设项目的鉴识反问题，其实质就是建立人工模拟的专家鉴识反应． 但是，如果每次鉴识都需要重新建立和训练合适的网络，无疑将每次鉴识都孤立化，不利于鉴识工作的传承发展，并且不便于维护和发展该网络． 为了提供更智能、更友好的鉴识平台，以神经网络作为分析推理的核心模块，将解决鉴识工程反问题的所有过程集成为一个可完善、可补充、可检验、可查阅、可训练、可计算分析的系统，这就是可用于解决鉴识反问题的专家系统．由于专家鉴识系统需要长期地收集和管理数据库和训练更加成熟的网络，为了便于长期的管理和维护，选用具有高效的数据库管理功能的 VFP ( Visual FoxPro) 语言来建立可视化的专家系统界面，协助工程师在鉴识过程中收集桥梁建设项目的鉴识样本和输入鉴识数据，并与神经网络工具 MATLAB软件进行嵌套，实现分析过程的可视化，使得专家系统的界面更加友好和直观．桥梁建设项目的专家鉴识系统主要由3 个模块构成:1) 基础数据模块，提供了进行桥梁鉴识信息的输入、维护．2) 神经网络模块，调用神经网络程序，利用样本库进行网络训练和鉴识分析．3) 系统维护和系统帮助模块，为用户提供系统基本维护工具，提供软件使用说明和用户帮助．其中，基础数据模块和神经网络模块是核心部分． 基础数据模块包括桥梁常见破坏数据库、桥梁破坏登记数据库、工程阶段风险数据库、专家责任意见数据库以及数据库的综合查阅 5 个窗口．神经网络模块包括神经网络训练、录入待算数据，计算源码管理以及神经网络计算 4 个窗口． 该模块是专家鉴识系统的推理分析的核心模块，用于实现神经网络方法对专家鉴识过程的模拟．专家鉴识系统的核心是基础数据模块和神经网络模块，而这两个模块分别基于 VFP 和 MATLAB语言而实现的，要建立完善友好的专家鉴识系统，需要实现这两个语言程序之间函数的相互调用．VFP 语言用于实现可视化的专家系统界面，便于用户进行样本的收集、完善和登记，以及输入鉴识初始资料所需，并最终将 MATLAB 神经网络训练、检验及鉴识的结果在可视化界面上进行直观的指示，方便操作用户的查询、检索． 而 MATLAB 则用于神经网络的计算和模拟，可调用 VFP 建立的数据库，使用专家系统所收集到的样本，进行训练和检验，以及进行所指定的鉴识工作． VFP 和 MATLAB 的程序关系如图 1 所示.。
3、 系统知识数据库模块的构建
本专家鉴识系统是基于 VFP 平台开发的，因此系统中的基本信息资料以基础数据库的形式存在，并可在系统中实现实时保存和更新，程序流程如图 2 所示．本系统的专家知识库在基础数据模块中建立，包括桥梁常见破坏、桥梁破坏登记、阶段风险和专家意见 4 个分项数据库．
1) 桥梁常见破坏数据库，主要用于对桥梁各主要构件的常见破坏现象进行归类管理，便于在鉴识过程中对破坏进行识别． 每一条破坏现象信息均包括桥梁型式、结构位置、破坏构件、构件的重要性系数、破坏形式、破坏形式对事故的贡献度、构件型式、破坏现象、该破坏现象对构件健康的影响度，以及造成该破坏的原因和机理． 该数据库的构建将作为桥梁破坏判断和评价的依据． 因此，该数据库的完善有助于提高专家评价的可靠性，需要在长期的鉴识实践中进行不断地补充和维护．
2) 桥梁破坏登记数据库用于桥梁破坏事故发生后，专业鉴识人员对事故现象进行调查的结果登记，以及专家对破坏的实际情况依据破坏的等级、破坏的影响度、破坏的贡献度、破坏构件的重要性进行分项评价，并给出考虑权重之后的量化的评价意见，即破坏分值． 桥梁破坏登记数据库是最为重要的桥梁破坏信息集成，在长期的鉴识实践中，应不断地进行更新和补充，以增加神经网络的训练样本，提高网络精度．
3) 阶段风险数据库是对桥梁全寿命期内立项、设计、概预算招投标、施工、运营维护、报废拆除 6 个典型阶段可能发生的风险类型，以及风险源注册，作为专家责任意见的评价依据．
4) 专家意见数据库是根据桥梁破坏登记数据库中，鉴识工程师对桥梁破坏现象调查的登记项目，依据阶段风险责任数据库中事故发生阶段的可能风险构成及风险贡献程度，并考虑各破坏项目的机理和成因，而对桥梁个案的破坏相关责任做出的评价． 该数据库包括桥梁的破坏信息、破坏的责任方、责任说明、贡献程度、个案的贡献权重以及最后的责任比例． 责任比例 Pi遵循式 ( 4) ．Pi= αixi/ ∑αixi． ( 4)式 ( 4) 中: xi为参与方贡献程度，依据各工程参与方对该阶段事故风险的贡献能力进行定义; αi为贡献权重，依据桥梁破坏个案实际，对各工程参与方的风险贡献进行评价．
4 、系统神经网络仿真模块构建
专家知识数据模块中所构建的专家知识库，还需要专门的智能网络对其进行仿真，将所模拟得到的经验知识用于未来的专家判断． 为此，本系统开发了第 2 个核心模块即神经网络模块，该模块包括4 个管理窗口．
1) “神经网络训练” 窗口用于在专家系统中调用 MATLAB 程序，利用基础数据模块不断更新和完善的破坏登记纪录所形成的破坏样本数据，对网络进行训练．在该窗口可对基于 MATLAB 软件二次开发的桥梁建设项目鉴识神经网络程序进行直接的调用和运行，使得神经网络模块可以继承基础数据库模块所建立的专家知识样本库，并利用样本库对网络进行学习训练，以形成成熟的智能网络．神经网络的专家系统，其学习训练程序流程如图 3 所示．
2) “录入待算数据” 窗口用于对需要进行鉴识的案例数据进行整理和录入，与专家数据模块中的桥梁破坏登记窗口形式一致，最终在后台形成可为 MATLAB 程序调用的 “data. txt”数据文件．3) “计算源码管理” 窗口用于在 VFP 界面中直接对神经网络源程序进行调用、修改，并可以直接进行试算检测．考虑不同的案例对分析的精度和范围可能不同，为了方便网络的源码管理，还单独建立了神经网络的计算源码管理窗口．
4) “神经网络计算”窗口，用于利用训练成熟的网络，对被鉴识对象的破坏信息所形成的数据进行模拟和仿真，给出网络的鉴识分析结论，主要包括各工程相关责任方的事故责任构成，责任权重，责任比例，直接经济损失、间接经济损失和非经济损失的责任评价． 神经网络的计算分析流程如图4 所示．其算法通过检验后，可用于桥梁破坏责任和损失的评价分析．经过破坏调查后，对桥梁的破坏情况进行录入整理，就可以在 VFP 界面上利用训练成熟的神经网络对其进行鉴识分析，通过智能计算，判断其风险源的构成情况，在事故经济损失调查的基础上，给出经济损失和非经济损失的责任分配意见．
5 、结论
生长环境的好坏决定着农产品的质量，植物的健康成长更是与其环境息息相关。除此之外，自然因素对植物的生长有着决定性的作用，最主要的则表现在：光线的强度及阳光照射时间的长短、土壤环境、二氧化碳浓度、水分的控制等等，这些都共同决定了植物的生长状况。现代科学技术还可以在一定程度上改变植物的生长环境，通过改变其土壤中的养分及空气中二氧化碳的浓度，来对植物的正常生长环境进行合理的控制，通过这种方法可以在某种程度上提高果实的结果率，再利用现代化生物技术等来提高农产品质量，从而为企业迎来更好的发展。
2物联网技术的实施方案
2.1传感器单元物联网技术农业专家系统想要获得更好的应用效果，在传感器方面，需要做到对症有效。
2.1.1气体温度传感器在国外的先进国家这种传感器技术已相对纯熟。我国主要采用瑞士公司推出的单片数字温湿度传感器，来对空气温度进行传感探究。这种高端传感产品具有可靠性和稳定性等特点，可以在一定程度上大幅降低了获取数据的难度，并有效增强了其抗干扰能力，做到低能耗、高灵敏、高性价比等特点。在实际的农业栽培培养技术中，可以利用这种气体温湿度传感器来更加准确的获取环境信息，并为以后的农作物生长提供相应的材料资源。
2.1.2土壤水分温度传感器该传感器主要利用时域反射原理进行设计，并通过将其埋藏在土壤的方法，更好地检测土壤中水分的分布情况。土壤水分温度传感器可以与采集器结合使用，利用这2种现代科技可以对土壤中各种理化性状、气温变化及人为水分管理进行合理化监测。除此之外，这种传感器可适用于各种土壤环境，并对其土壤水分情况进行精确的判断，并将数据及时上传到数据库中，以便人们对其合理控制。
2.1.3光照传感器这种传感器的主要特点在于，其体型较小、使用时间长、密封性好、精准性高、可控效果好，可以更好地抵御因自然环境造成的干扰，从而对现代温室环境进行合理监测。
2.2数据采集单元
2.2.1无线传感器采集器通过传输数据的方式将采集器所采集到的信息及时传送到管理系统当中，使人们可以在第一时间对农作物生长情况做出准确的监测及处理。采集器主要包括数据采集和传输2方面，其特点则表现在安装简便、使用成本低等。对采集器的电路本身而言，其主要包括信息处理电路、复位电路、A/D/D/A转换器、晶振电路、显示电路等等。
2.2.2多通道无线数据采集器这种多通道数据采集器可以采集多种信号，而信号则主要表现在物理模拟信号和数字信号2种。通过这种采集方式可以有效解决传统的人力、物力和资源等问题，除此之外，还具有防水、防晒、安全采集、防雷击等优点。物联网农业专家系统可以实现在数据上的多种显示技术，在数据采集、打印、存储等方面更是具有突出的特点。
3结论
1.系统的主要组成正如上文所述，专家系统的强大之处在于其可以利用某一领域的专家知识，模拟专家决策时候的决策方式以及相应的推理和判断方式来解决某一领域中出现的诸多问题。在电子商务个性化推荐系统中应用专家系统这一程序，首先应该确定专家系统的主要领域以及相关的信息知识内容。具体来讲，电子商务个性化推荐系统中专家系统应该包含的领域和知识内容应该包括消费领域以及心理领域等等，其具体的知识内容应该包括电子商务客户的行为需求特征分析、电子商务客户的行为适宜行为需求特征分析、电子商务客户的决策行为需求特征分析等等，而专家系统在电子商务个性化推荐系统中的主要应用流程应该包括消费者描述自身的需求、专家系统分析适合消费者的需求、专家系统提取相应的产品信息满足消费者的需求以及专家系统在最后的过程中对于产品的优点介绍和竞争优势介绍等等，为消费者的最终决策提供信息帮助。根据上述分析，基于专家系统的电子商务个性化推荐系统的主要结构应该包含专家系统的核心规则数据库（静态数据库）和电子商务网站的商品数据库以及客户数据库（动态数据库），同时使用咨询子系统、规则子系统以及结果子系统来实现专家系统核心规则数据库以及电子商务网站动态数据库之间的有效衔接和运用。
2.专家系统核心规则数据库逻辑上个性化推荐系统的静态数据库可以使用专家系统的核心规则数据库作为程序建立的核心内容，用来存放专家系统运行的领域知识结构以及内容，并设置相应的辅助参数保证专家系统核心规则数据库的良好运行。规则特性每一个规则包括四个特性，例如PREMISE规则的前提部分、ACTION规则的操作部分等等，同时注意CATEGORY规则按照上下文分类，每条规则只能用于某几个上下文，以便调用；设置参数每个设置参数应该各自存储一组属性，用来咨询以及程序调用，同时规定好每一个参数的参数组名称、参数取值范围、参数的类型结构。动态数据库电子商务网站的用户数据库以及产品数据库都隶属于动态数据库的存储范围，每一次客户登录或者登出的过程中，电子商务网站的动态数据库都会随之实时更新一次，添加相应的动态数据内容。动态数据库对数据的主要存储方式是根据相关对象、相关对象的具体属性以及相关对象的具体参数数值（对象可信度、对象参数、对象跟踪次数）来确定对该对象的信息存储、追踪和使用过程。
3.电子商务用户数据库电子商务用户数据库的存储信息主要是商务网站浏览和登录登出过程中各个用户的主要信息，包括用户的性别、年龄、职位、爱好、收藏、收入、购物经历以及其他相关信息等等。电子商务商品数据库电子商务商品数据库的存储信息主要是诸多网站商户的产品细细，包括产品的名称、品牌、价格、尺寸、重量、功能、材料、生产日期、保质期、售后服务以及其他相关的产品信息等等。资讯子系统资讯子系统的主要功能是根据客户在电子商务网站上的登录、访问、收藏、购物等一系列信息对网站的客户数据库提供对客户的定位信息，更好的做好客户个性化产品的推荐工作，同时有效的满足客户产品咨询的功能。规则子系统规则子系统的主要功能是专家系统的核心规则内容，专家智能系统能够凭借自身的核心规则以及规则子系统的有效连接来实现客户的产品推荐工作结果子系统结果子系统的主要功能是记录客户浏览、咨询以及最终购买的过程，为客户的可信度数值提供相应的资讯信息，并记录下客户本次的操作内容，为客户的下次购买提供信息支持。
二、结语
关键词：学位论文；网络评审系统；研究生教育
作者简介：黄琳（1979-），女，江西宜春人，石家庄铁道大学研究生学院，讲师；王书海（1969-），男，满族，河北承德人，石家庄铁道大学继续教育学院，教授。（河北 石家庄 050043）
基金项目：本文系石家庄铁道大学“十二五”教育科学规划重点课题（课题编号：110207）的研究成果。
中图分类号：G643.8 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）04-0149-01
研究生学位论文是研究生科研能力、创新能力及书面表达能力等的综合体现，也是反映研究生学术水平和指导教师教学水平的重要标志。近年来，各研究生培养部门都建立了相应的研究生学位论文质量保证体系，在研究生学位论文的评审上做了不少探索性工作，特别是对全部或部分论文实行匿名评审，把匿名评审作为研究生学位论文质量监控的主要措施之一。[1]匿名评审在一定程度上可以保证论文评审的公正性和客观性，有利于提高研究生学位论文的质量。但与此同时，匿名评审工作中也存在不少问题。[2-6]
一、当前研究生匿名评审工作存在的主要问题
1.评审周期长
匿名评审的一般流程是：论文送审院校研究生学位管理人员联系对口院校并将论文寄送至这些院校（以下简称“受托院校”），由受托院校研究生管理秘书将送审论文下发给各学院教学秘书，各学院教学秘书再将送审论文送给评审专家，评审专家评审论文后将学位论文评阅意见返回给教学秘书，教学秘书再将论文评阅意见邮寄给委托评审院校。如此繁杂的评审流程，即便是在各环节都非常顺利的情况下也需要约1个月的时间。如果出现意外，送审时间要2个月，如此长的评审时间也挤占了不少学生完成论文的时间。
2.管理成本高
论文在评审过程中均是人工传递，自动化程度低，且每份评阅论文均以打印稿形式邮寄，既浪费纸张，又不便邮寄。据调查，各高校学位论文送审费多为130～150元/生，其中管理成本占30～50元/生。这些管理成本是完全可以通过现代技术手段降下来的。
3.很难找到合适的评审专家
由于评审工作环节多，有些院校嫌评审费少，不愿接收外审论文。另外，由于评审专家一般只在受托评审院校内找，且多是由研究生教学秘书安排，对有些论文而言，很难找到合适的评审专家。
4.评审质量难以保证
由于对评审专家没有任何约束机制，不少专家在论文评审工作中投入精力不足，加之很难找到特别合适的评审专家，故论文评审质量难以保证。
5.保密工作困难
保密工作的好坏直接影响评审结果的客观、公正。由于评审过程均是人为操作，缺乏必要的技术手段支持，对相关工作人员的保密责任是一个严峻的考验，也给这些工作人员带来了很大的工作压力。
二、计算机网络信息技术的快速发展和应用普及提供了解决途径[7，8]
首先，网络信息技术的发展为学位论文的网上评价提供了技术保障。由于网络不受时间和地域限制，通过网络可以使更多、更权威的专家投入到学位论文评审当中，学位论文信息可以在网上快速流转，保证了评审工作的时间要求；现代信息技术为学位论文信息提供了多方位的展示平台和快速的处理能力。
其次，学位论文评审需要网络信息技术作支撑。评审程序是否科学严谨，评审过程是否透明，评审专家是否有权威等等，这些问题的解决都需要网络信息技术作支撑。在技术方面，基于Web的程序设计开发技术已经非常成熟，比较经典的开发模式如采用B/S（Browser / Server，浏览器/服务器）架构，以基于.NET Framework4.0版的Visual Studio2010作为软件开发平台，以作为服务器端开发工具，开发语言选用C#，以SQL Server2008作为后台数据库，利用数据库访问技术对数据库进行管理操作等。这些技术为研究生学位络评审系统的开发提供了支撑。[9]
最后，通过建立学位络评审系统可以进一步规范评审程序，及时通报评审信息，从技术上保证评审的公平、公正、公开，从时间上尽量减少送审工作各环节占用的无谓的时间，给学生留够充足的完成论文的时间，同时也可以实现论文完成即可送审的目标。
三、构建研究生学位络评审系统
各高校对研究生学位论文评审的具体要求不尽相同，各省间的学位论文管理细则的差异也比较大，因此，建立一个通用的研究生学位络评审系统的可能性较小。[10]较好的解决办法是建立省级研究生学位络评审系统共享平台。因为同一省份内的各高校联系较多，在省学位办的统一领导下，各高校针对研究生学位管理方面的政策要求也比较一致，这是建立省级研究生学位络评审系统共享平台的基础。从分析河北省研究生学位论文评审业务流程出发，开发了一套能满足河北省研究生学位论文评审需要的、本土化的、人性化的、可定制且安全性高的学位论文评审工作平台，研究内容包含以下几个方面：
1.系统需求分析
在对研究生学位论文评审基本模式和要求进行分析的基础上，重点对学位络评审工作的业务流程、数据模型以及系统总体功能需求进行了深入分析和描述，为系统的总体设计打下了基础。
2.总体框架的设计和系统功能的实现
根据需求分析，评审系统划分为学位论文管理、评审专家管理、论文评审和综合管理四个功能模块。综合管理是整个系统的支撑模块，学位论文管理和评审专家管理两个模块为论文评审模块，分别提供论文和专家。
3.数据库数据模型的建立
通过建立学位论文、评审专家及论文-专家关系数据模型，设计出合理的数据结构和存储机制，为数据库建立和系统实现提供了数据支撑。
4.专家信誉评价模型的研究与实现
评审专家的信誉直接影响到学位论文评审结果的质量。通过构建学位论文评审专家信誉评价模型，以及对评审专家的静态信息和动态信息确定权重值来实现评审系统中专家的信誉度评价，为学位论文评审遴选专家提供了参考，促进了学位论文评审工作的健康发展。
5.系统网络安全的研究与实现
学位论文评审综合业务处理平台的有效运行离不开安全可靠的支撑网络环境，根据学位论文评审业务的应用环境和实际需求，从网络信息安全角度构建可靠的学位论文评审网络支撑平台，为学位论文评审系统保驾护航。
四、结束语
建立一套先进的、跨院校的、涵盖各学科的学位络评审系统不仅为各高校提供了通用的、便捷的学位论文评审管理平台，而且对规范论文评审、缩短评审周期、减少评审费用、提高论文质量、深化研究生教育改革具有重要意义。
参考文献：
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[8]张德勤，龚道华，杨勇.对研究生学位论文实行网上评阅的探析[J].学位与研究生教育，2008，（3）：34-37.
关键词：农业；网络信息；网站
中图法分类号：G250
农业信息资源指农业自然资源和农业经济技术资源的信息化。农业信息来源除了网络电子期刊、文献数据库系统、专业搜索引擎等资源外，农业学术信息资源还存在于以下五方面的网络环境中。
1 学科信息门户网站
学科信息门户(Subject InformationGateway，简称SIG)致力于将特定学科领域的信息资源、工具与服务集成到一个整体中。为用户提供一个方便的信息检索和服务入口。
国外比较有代表性的门户网站PINAKES,是链接各类门户网站的门户，通过它的门户列表可以找到国外一些比较常用的学科门户网站。
国内代表性的学科信息门户：a 中国高等教育文献保障系统(CAL Fs)的“重点学科导航库”中的农学类；b 中国国家科学数字图书馆(CSDL)中有关农业类有生命科学学科信息门户、资源环境学科信门户等。
2 图书馆的网络导航体系
国内外著名大学图书馆是网络学术信息资源研究的前沿，是十分可靠的参考信息的发源与集散地。
清华大学图书馆。它有数据库导航和电子期刊导航，以及学术信息资源门户。各种导航系统可以进行单独检索。也可以进行整合跨库检索，即用同一检索式在多库中同时检索。目前最多允许同时选择20个库进行整合检索。
北京大学图书馆，它的学科导航有中文数据库和西文数据库，农业学科包含农业、林业、牧业、渔业等大类，能检索到中西文农业资料。
中国农业大学图书馆，它的网络资源导航包括免费学术资源、免费获取期刊、中国农业大学精品课程和重点学科网络资源导航等，大都是农业类的相关资源。
3 农业类学术机构网站
中国农业科学院，所属科研机构包括作物科学研究所、植物保护研究所、蔬菜花卉研究所、蜜蜂研究所、饲料研究所、农产品加工研究所、生物技术研究所等。
中国高等教育文献保障体系(CALIS)全国农学文献信息中，它由CALIS农学中心馆中国农业大学图书馆承建、二十余所高校图书馆参与的共建共享项目，收录了参建单位的学位论文文摘数据。是全国农业院校图书馆文献资源共建共享平台。
4 农业学科专业论坛
中国农业论坛，分为网站事务、农业商务、我要秀秀、行业社区、休闲区和友情论坛几大版块。主要针对中国农业。包括粮食、肉类、蔬菜、水果等食物。还有纺织用纤维等。
中国农资人论坛，分为农药论坛、植保论坛、化肥论坛、种子论坛，还有病虫草图、农药登记与管理、农资外贸、农资市场与信息、农资展会等内容。
此外，各重点农业大学的论坛。如中国农业大学论坛、华南农业大学论坛、华中农业大学论坛、东北农业大学论坛、四川农业大学论坛、南京农业大学论坛等。
5 农业专家个人主页或博客
中国农业专家――金农网，它的农业专家系统可应用于农业的各个领域，如作物栽培、植物保护、配方施肥、农业经济效益分析、市场销售管理等方面。
PAIDE系列经济型农业专家系统，是目前应用最多的专家系统，它包括蔬菜生产、果树管理、花卉栽培、畜禽饲养、水产养殖等27种不同类型的实用经济型农业专家系统。
农业专家咨询系统，有农作物栽培、畜禽养殖、水产养殖三个专家咨询系统。农作物栽培专家咨询系统又包括棉花、花生、大豆等；畜禽养殖专家咨询系统又包括猪、羊、牛、鸡等；水产养殖专家咨询系统又包括甲鱼、鲤鱼、鲫鱼等。
关键词：专家评价；网络信息服务；文献分析与挖掘；专家库；专家地图；社会网络
中图分类号：C861 文献标志码：A 文章编号：
10085831（2014）02009906
一、引言
国务院2010年6月颁布的《国家中长期人才发展规划纲要（2010-2010年）》（以下简称纲要）中明确提出，为了加强人才工作基础性建设，推进人才工作信息化建设，建立人才信息网络和数据库，为此政府需要积极支持社会各方力量建设完善面向市场的各类专业人才数据库和人才管理系统。同时纲要还提出，在体制机制创新中必须创新人才工作机制，特别是人才评价发现机制，要求完善人才评价标准，注重靠实践和贡献评价人才，把评价人才和发现人才结合起来，坚持在实践和群众中识别人才、发现人才[1]。
本文将构建一个可操作性强的实际人才评价的应用平台，该平台可以依托各期刊数据库，自动化处理和分析文献信息，构建各领域的专题文献库，基于该库通过识别、筛选出各个研究领域的杰出专家及相互联系，解释其合作模式与规律，并对其进行科学评价。专家库的建立主要是通过采用包括h指数评价法、引文分析在内的多种文献计量方法和“中心性分析”等社会网络分析方法，利用专题文献库从各领域的核心作者中筛选出各领域专家而实现。各领域专家库的建成不仅有助于领域研究者加深对同行的了解，而且有助于科研管理部门和社会大众把握各领域研究人员分布情况和遴选相关专家。目前，我们开发的专家评价网络信息服务平台已经在武汉大学研究中心各项目组都投入了实际使用，大大提高了科研中的数据获取、处理、分析与评价的效率，并能导出各种统计图表、专家地图和专门格式的数据文件，以供更为深入分析之用，本网络平台也为一些高校的高端人才引进与评价提供了咨询服务。
二、平台构建意义
（一）对科研管理部门科技管理的决策支持
通过对专题文献库进行科研合作网络和引文网络的分析，可以发现某学科领域的核心专家群体，发现国家或机构研究人员的合作模式及规律，综合运用文献计量学、社会网络分析等指标对科学家个人，甚至扩展应用到对科研机构、学术期刊、科研项目进行学术水平的评价，从而为科研管理部门的人才引进、项目论证、科研团队组建、科技资源配置等决策提供定量依据。
（二）创新人才评价方法论体系
评价理论框架本身具有跨学科特征，所涉及的学科领域主要有决策学、管理学、政策学、行为学、经济学、计量学、工程学、社会学、心理学和逻辑学等，设计和实施科学的评价活动需要跨学科的方法，需要不同专业领域理论的整合和综合应用[2]。我们在评价过程中采取了多学科方法的融合，综合运用了以下各种方法：综合评价方法（如层次分析法、模糊综合评判法）、统计学方法、文献计量学方法（如引文分析）、社会网络分析方法（如中心性分析等）、心理测量方法等。
（三）人才评价活动的科学化、智能化
在评价过程中充分利用先进的信息技术是提高评价活动效率和准确性的必然要求，受到科学评价界的广泛关注。本网络平台要解决海量数据的获取途径和处理、分析方法的创新以及过程的自动化问题，实现各类数据库的数据自动采集、整理和目标关系矩阵的生成与运算，从而实现数据处理完全自动化，大大提高研究效率和结果的准确性，为科学研究的深入开展创造条件。
（四）开放化的网络服务平台创造社会价值
搭建基于web的评价信息服务平台能够充分利用互联网的开放性和社会性，充分整合各种类型的信息资源，更好地实现个性化信息服务（如本平台后面的专家地图功能，就是利用了谷歌公司的地图开放应用编程接口，实现了专家评价信息和地理信息的有效整合，提供了直观的评价结果可视化方案）；开放化的网络服务平台，能满足广大科研工作者、科研管理部门各种信息需求，全面实现评价信息资源的社会价值和经济价值。
三、专家评价概述
科学评价（广义）是指用科学的方法对一切对象进行评价，意指“科学地评价”、“评价科学化”，覆盖的范围非常广泛，囊括了各行各业、各学科领域、各层次、各种类型的评价。评价就是根据评价的综合标准和指标体系确定被评价对象有无价值及价值的大小，价值是评价的基础[2]。本文研究的专家评价属于科研领域人才的评价，建立在心理测量学、文献计量学、社会学等基础上，对人才的人格、态度、能力、道德等内在（隐性）特质、工作成果与绩效等外部（显性）素质以及在同一社会群体的地位和影响力共三个方面进行测量，并按照评价标准进行评价的一种活动。科研人才的评价可以全面了解一个人各方面的内在素质、能力、业绩和社会影响力，对于科研管理部门的招聘、录用与选拨都有一定的参考价值。表1是我们提出的一个针对科研领域专家的一个通用人才评价体系，能根据不同的应用领域和目的对这三个方面的内部进行适当的微调。
本文将搭建一个基于文献信息的分析挖掘和专家评价系统，研究的目的是构建一个操作性强的应用平台，筛选出各个学科领域的杰出专家并进行评价和展示。哲学关于物质决定精神的观点，是心理测量的理论基础，一个人的心理特质可通过外在的行为样本进行间接测量和评价，很多都是通过与常模（群体中的相对水平，如人格特质测评）对比或者自比（个人在各种职业兴趣类型上得分的对比，如职业兴趣测评）的方式判定一个人的某种心理特质水平，无法进行直接比较[6]，因此没有纳入综合排名的计算，而是另外单独提供心理测评服务，而学术道德诚信方面的评价更是难以标准化处理。因此，评价指标侧重于科研绩效（文献计量学定量指标）的评价和学术水平与地位（社会网络分析定量指标）的评价，突出可操作性，评价的指标权重确定采用了层次分析法。由于很难获得科研人员在具体某一学科的专利、自然基金项目、科技奖励等数据，因此专家评价主要采用期刊论文数据。本系统的国内数据源主要来自CNKI中国学术期刊出版总库，国外数据源主要来自美国ISI的Web of Science，而没有涉及博士、硕士学位论文、会议论文、专利、标准和其他科技成果数据库以及科技奖励和科研项目信息，这个需要以后再加以扩展。
四、系统分析与设计
（一）系统体系结构
本系统选择的开发平台是：LAMP（Linux/Apache/MYSQL/PHP） 。此开发平台具有开源、免费、跨平台、低成本的优势。这是一组常用来搭建动态网站或者服务器的开源软件，四个部分具有很高的兼容度，共同组成了一个强大的Web应用程序开发平台[7]。从使用的广泛性看，互联网信息服务提供者大量采用了LAMP的开发平台，比如著名的Google、FaceBook、维基百科以及大量的开放社区系统等。
表1 专家评价指标体系
（二）系统模型
整个系统主要包括从期刊数据源采集、整理、入库，到文献分析挖掘、专家筛选与管理、专家评价、专家关系挖掘与展示等各种分析结果导出，流程非常复杂，中间还涉及到大量系统与用户的交互环节，因此系统的流程设计必须充分考虑用户体验，部分交互环节采用了AJAX技术实现，做到按需加载数据，简洁高效，同时基于web信息构建原则，系统还具备了清晰的导航、标识和检索系统。系统流程模型如图2所示。
图2 系统模型
（三）数据库设计
本项目数据库的设计综合考虑了数据库存储优化和查询效率优化两方面的需求，对数据库的关系表结构进行了相应的优化处理。比如优化查询语句、试验联接、并、子查询等寻找最佳查询语句，文本检索时为了性能考虑少用LIKE关键词通配符匹配，而考虑采用全文本搜索（FULLTEXT）。为经常检索的表字段建立合适的索引，表结构设计选择正确的数据类型等[9]。后台数据库的设计采用免费、开源数据库管理系统MYSQL，并采用可视化的管理工具Navicat for MySQL实现数据库的开发与管理。系统包括以下核心关系表：管理账户表、评价指标表、期刊表、论文表、主题词表、关键词表、共词表、专家表、作者对表等。
（四）系统功能设计与实现
本系统主要包括信息采集、文献信息分析与挖掘、专家库三大模块。首先通过信息采集功能完成专题文献库的自动化建立，然后利用文献分析与挖掘模块从专题文献库分析、抽取出该领域的专家信息，并构建专家库。专家库采用了专家网络（将专家库中的专家按照其合作或潜在合作关系组成一个相互链接的专家网络，就是一个相互链接的专家页面集合）、专家地图（以Google地图作为媒介的方式可视化呈现专家信息、区域分布与相互联系）和专家排行榜（综合排行榜和各单项指标排行榜）三种形式展示丰富的专家信息。为了便于阐述系统设计与实现原理，本文采用测试数据集演示系统功能界面。
1.信息采集
信息采集功能主要完成以各文献数据库（目前，本系统的数据源主要来自CNKI中国学术文献网络出版总库、ISI Web Of Knowledge，以后将逐步扩展）为数据源的自动采集、入库，并完成数据的标准化处理，自动建立各领域的专题文献库，以符合深入分析与评价的需要。首先选定特定的研究领域，构造检索式完成信息检索，通过期刊系统的数据接口将检索结果导出为txt格式的文本文件，然后按照分析需求解析并截取题录信息各字段内容存入数据库（专题文献库）。有些数据则通过web采集，识别指定数据库网址URL特征和页面文本特征，分别编制相应正则表达式集合，通过字符串截取、正则匹配抓取指定数据（各种引文、下载信息等）完成采集入库。
2.文献信息分析与挖掘
主要包括基本文献分析和高级文献分析。基本分析功能实现对某领域文献库的基本分析，让科学研究人员能从整体上把握研究领域的基本状况。主要完成基于传统的文献计量学的一些基本统计，比如论文总数、合著论文数、作者总数、合著作者人数、合作度、合作率、词频统计与分析、作者发文数分布、期刊发文分布、机构发文分布、发文时序分布等，还包括一些基本的社会网络指标（包括网络节点数、边数、平均度、网络密度、节点度分布）的统计。这些基本统计运算逻辑通过本系统的统计业务类实现了封装。统计分析结果的可视化则采用第三方绘图组件包JPGraph实现。高级文献分析模块主要是发现科研工作者的相互联系，解释其合作模式与规律。主要包括基本功能：（1）作者关键词耦合分析（潜在关系网络挖掘）；（2）作者合著关系分析（外在合作关系网络挖掘）；（3）作者共被引分析，用于挖掘学科共同体及其共同约定，进而分析其学术观点归纳出该学科领域的学科范式；（4）共词分析（挖掘研究热点、学科前沿领域）。几个模块的实现有很多相似之处，都是通过调用基本统计分析后生成的数据（如词频统计生成的核心关键词表、关键词、作者的共现分析生成的共词表和作者对表）生成相应的矩阵，然后调用本系统的分析业务类所封装的矩阵算法进行分析处理，得出有意义的社会变量。本模块可以将生成的各种矩阵数据（专家合作矩阵、专家潜在合作矩阵等）导出为excel格式、UCINET专用的数据语言文件（DL file）格式，可以方便地导入SPSS或UCINET，从而进行更深入的数据分析与挖掘。
3.专家库
主要实现识别并筛选指定研究领域的专家，构建各领域的人才库，并进行评价和各种分析。各领域人才库的建成有助于各领域研究者加深对同行的了解，也有助于科研管理部门和社会大众把握各领域研究人员分布情况和遴选相关领域的专家，能为各科研机构和高校的人才选拨、招聘以及项目团队组建提供定量依据。专家库需要存储以下四类信息：第一类是专家基本信息（如姓名、单位、联系方式、科研简介等）；第二类是该专家的专长研究领域信息（通过系统内置主题词表结合专题文献库的词频统计分析进行抽取）；第三类是该专家的合作网络揭示及其可视化呈现（科研合作网络、潜在合作关系揭示）；第四类是该专家各单项指标和综合指标的得分及其排名信息。包括专家识别与筛选、专家地图、专家检索和专家评价输出4个子模块。
之一，专家识别与筛选。通过分析专题文献库（作为专家数据源），提供各种组合筛选条件（发文数、期刊级别及影响因子、被引用频次、H指数、社会网络中心性指标等）由用户定制，然后根据用户定制条件从专题文献库提取专家基本信息（如姓名、单位、研究专长领域等），并计算该专家的相关特征数据，包括发文指标（发文数、第一作者发文数、个人独著发文数）、引文指标（被引用频次、高被引论文数、H指数）、社会网络指标（度中心度、中间中心度、结构洞约束系数）等，经过评价模型运算后将和评价数据一起存入该领域专家库。专家库会按照综合排名进行列表输出，点击每一个专家条目则进入该专家主页。后期通过后台管理界面实现专家个人信息的人工添加，主要包括个人各种联系方式、成果简介等补充信息。
之二，专家地图。专家地图是专家库系统的一个用于可视化展示的功能，其基于专家库的各种数据，通过Google Maps API实现地理信息和专家信息的有效整合，实现专家相关信息的可视化展示。专家地图是通过google地图加载专家基本信息（姓名、所在机构、研究领域等）和评价信息（发文数、引用次数、度中心度等指标的原始数据及其排名），通过google地图这个媒介直观呈现本学科领域专家的地域分布，使得专家的相关信息得以可视化展示。
基于专家数据库的基本信息和各项指标原始数据，进行各项排名生成处理，然后按照预置的模板将这些信息动态生成XML文档，然后利用XMLDOM解析
相应专家各项数据，并利用循环语句在地图上添加GMarker地标即可。由于专家数目比较多，所以采用了GMarkerManager地标管理器通过导入地标数组实现批量地标数据的加载[10]。
之三，专家检索。主要包括两部分：第一部分是专家库的多途径关键字（包括按题名、作者、机构、关键词、摘要、全文等）检索，通过关键字匹配实现精确或模糊检索，输出该专家基本信息和相关文献列表；第二部分是作者合作关系网络检索与可视化呈现（作者间的合作关系和潜在关系的揭示），可以任意指定一对作者，系统可以输出他们之间的所有最短路径，包括联系他们的作者及其文献信息，这是基于图论的Dijkstra算法并作出改进后实现的[11]。专家个人主页实现了专家相关信息的深度聚合，今后将向科研社会化网络服务方向发展，包括：个人基本信息、研究主题及时间分布、在线沟通（嵌入及时通讯和电子邮件工具）、各单项指标数据及其排名、二度合作人脉网络（每一个专家姓名链接到其个人主页，形成一个相互链接的合作社会网络）、潜在合作关系挖掘与展示（通过对因时空障碍而无直接联系的专家之间进行关键词耦合分析[12]，发现共同的研究兴趣及耦合度，以及相互之间共同的合作者）、相关文献列表（通过机构、关键词、期刊、标题等字段链接到对应专题文献库的详细信息）。
之四，专家评价输出。基于构建的各领域专家库实现专家的综合评价与单项指标评价，各种评价结果便于科研管理部门和相关领域研究者全面了解和把握本领域的专家绩效、学术水平和影响力。本模块包括指标库管理、评价模型运算等功能。指标库管理包括专家评价指标库的增、删、改、查等基本功能。其中评价指标库的权重生成采用了层次分析法（AHP）实现，层次分析法的算法封装在了系统的评价业务类中。评价模型运算通过调用评价指标库的指标及其权重数据，同时调用评价业务类的评价算法实现各一级指标排序和综合排序，并自动生成各种评价报表，包括了各个二级指标的单项排名和综合排名。
五、结论
本文搭建了一个基于科学文献的信息分析与专家评价网络信息服务平台，目的是通过该平台满足科研工作者和科研管理部门关于领域专家的各种信息需求。平台依托各期刊数据库，实现了自动化的文献信息处理和智能化的分析挖掘，能对目标研究领域的学科知识结构进行一定程度的揭示，并运用社会网络分析方法对科研工作者的（潜在）合作关系的网络结构进行挖掘，以发现核心作者群体及其相互联系。同时，本文提出了一个实用的科研人才评价体系，综合运用文献计量学、社会网络分析的指标进行专家评价及排名，并通过Google Maps API实现了专家的地域分布及相关评价信息的可视化展示。本平台现已得到部分科研领域用户的使用及反馈，目前在支持的数据源（由于数据源的原因尚无法进行引文网络的分析挖掘）及其采集的自动化和准确性方面尚有待提高，对专家绩效指标仅仅支持其科研论文数据的采集和分析，今后将对专利、标准、报告等绩效指标的采集处理进行扩展。而关于专家个体内在特质的各种心理特质、道德水准的衡量，因为采用的测量及评价方法属于间接测量和心理映射，我们并没有纳入综合排名计算中，而是作为单独的模块提供，作为用户单位在择人、用人方面测试评价使用。参考文献：
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Research on Web-based Information Service Platform of Expert Evaluation
DU Hui
（School of Information Management， Wuhan University， Wuhan 430072， P. R. China）
Abstract：
主考院校
专业
星期六（10月21日）
星期日（10月22日）
上午（9：00-11：30）
下午（14：30-17：00）
上午（9：00-11：30）
下午（14：30-17：00）
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