1965～l971年，第一代专家系统——DENLDRA（可以推断化学分子结构的专家系统）和MACSMA（可以求解微积分、矩阵运算、方程和方程组的数学专家系统）出现，标志着专家系统的诞生。20世纪70年代专家系统趋于成熟，专家系统的观点也开始广泛地被人们接受。70年代中期先后出现了以MYCIN、HEARSAY、PROSPECTOR等为代表的一批卓有成效的专家系统。70年代末，人工智能专家开始认识到这样一个事实，即一个程序的求解问题的能力，不取决于所应用的形式化体系和推理模式，而取决于它所具有的处理知识的能力。80年代，专家系统的研究进入了新的阶段。专家系统的应用领域拓宽，数量增多。进入90年代后，人们对专家系统的研究转向了与知识工程、模糊技术、实时操作技术、神经网络技术、数据库技术等相结合的专家系统，这也是专家系统今后的研究方向和发展趋势。

专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取6个部分构成。草业专家系统一般采用模块化结构，通常由7个模块构成，分别是用户接口模块、推理机模块、知识库模块、学习器模块、结论输出模块、知识获取模块和解释机构模块（见图）。

草业专家系统结构图

用户接口模块。一方面让用户能够方便地将要求和所提供的事实以数据、文字、图形、图像的方式传给草业专家系统；另一方面把系统处理的结果和知识库的解释以易于理解的方式交给用户。

推理机模块。一组用来控制和协调整个草业专家系统的程序，是草业专家系统的核心。能够根据知识库中的知识，按照一定的推理策略，对用户输入的事实和数据进行解释，继而求解当前问题，推导出结论，并向用户提示。

知识库模块。知识库存放着通过推理、学习和知识获取得到的权威性知识和数据，包括事实数据库、规则库和元知识库。一般来说，前两者存储草业专家的经验知识和相关领域专门知识，后者存储元知识。

学习器模块。通过学习对知识库的内容进行扩充修改，使草业专家系统具有自动增长知识的能力。

结论输出模块。将推理结果以便于用户理解的形式进行输出。

知识获取模块。通过相应的知识编辑软件，将获取的草业专家或专业文献和试验资料所提供的权威性专门知识，转换、加工为计算机的内部表示，并存储在知识库中。

解释机构模块。向用户解释草业专家系统推理结论的正确性和推导过程。

专家系统是人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维方法探讨转入专门知识运用的典范。草业信息学的加速发展和草业信息技术的普及，推动了草业专家系统的研制与开发。尽管草业专家系统的研究尚处于起步阶段，但计算机技术的飞速发展，使草业专家系统不仅开发更为便捷，而且能够拥有越来越强大的功能，因而它的应用前景非常广阔。从理论上将草业专家系统可以广泛地应用于包括前植物生产层、植物生产层、动物生产层和后生物生产层的草业生产全过程中，为广大的农业科技人员和生产管理人员服务，指导草业生产，推广草业科技成果和技术。