（2）模型库和方法库子系统．模型库是整个系统的核心．负责存储所有的计算公式、预测模型与仿真模型．通过人机交互，使决策者能够方便地利用模型库中的各种模型支持决策，得到的结果通过中间数据库输出到用户接口系统．方法库建立在模型库基础上，为决策支持系统的模型提供求解算法，并依据模型进行预测和优化．
（3）知识库子系统．知识库是应用人工智能原理、方法和技术，根据技术指标和专家知识、经验建立规则库．它支持知识的入库、链接、修改、删除、分类及调用和维护等．知识库中存储的农业物流领域知识是利用数据挖掘方法及其他智能处理方法、技术发现的知识．一般是在确定决策的需要和任务的基础上，对于经验性强、较为模糊的知识可以从领域专家那里直接抽取；对于系统性强、需要精确描述的知识可以选择适当的数据挖掘技术和其他智能技术或统计分析技术，如关联规则、神经网络、决策树、聚类、粗糙集、支持向量机、时间序列等，从数据库、数据仓库中提取出隐藏的、新颖、有效的模式或规则，即知识，加入到知识库[8]．知识表现形式可以是图表、图形，也可以是规则，为决策者提供强大的决策支持．
（4）用户接口子系统．用户接口子系统是系统的人机接口界面．它负责协调数据库、模型库、知识库之间的通信，输出系统的结果、信息供决策人参考．
3现代农业物流智能决策支持系统实现
系统使用Java语言开发，这使系统具有良好的跨平台特性．由于Java面向对象的特性，能够更大程度的通过运用设计模式带来对象级别的复用，这给系统带来更好的可扩展性和高复用性．通过JavaEE的规范Jsp和Servlet，配合一些常用的开源框架如Spring、Hibernate、Struts，在MVC的架构下，可使系统有更好的可维护性[9]．系统采用JSP技术，Browser/Serve三层结构（浏览访问层、应用服务层、数据支持层），并以Oracle10g作为数据库．
4结论
现代农业物流决策支持系统的建设具有非常巨大的潜在市场需求，伴随农业问题的日渐突出以及信息化建设在中国的整体推进，现代农业物流决策支持系统建设也会越来越受重视．建立了以模型库与知识库为中心，辅以数据库、方法库与现代网络技术的现代农业物流智能决策支持系统，系统具备较强的预测与决策功能，可为现代农业物流的经营主体、管理者和决策者提供可靠信息技术支持．
１农业物流的基本含义
根据农业物流的流体对象，农业物流应该包括两大类：农业生产资料物流和农产品物流。农业生产资料物流是农业生产过程所必需的农业生产资料在生产、储运、配送、分销和信息活动中所形成的物流。它涉及种苗、饲料、肥料、地膜等农用物资和农机具的生产与物流规划、农业生产资料使用和市场的信息服务。农产品物流是以农业产出物为对象形成的物流，根据农产品的分类又包括：粮食作物物流，经济作物物流，畜牧产品物流，水产品物流和林业产品物流。农业物流是以满足顾客需求为目标，对农业生产资料与产出物及其相关服务和信息，从起源地到消费地有效率、有效益的流动和储存进行计划、执行和控制的全过程。它包含两个物流流体对象———农业生产资料和农产品。它是由农业生产资料和农产品的采购、生产、流通加工、包装、运输、储存、装卸、配送、分销、信息沟通等一系列运作环节组成，并在整个过程中实现了农业生产资料和农产品保值、增值和组织目标。
２我国农业物流发展中存在的主要问题
２．１农业物流不畅已成为制约我国农村经济快速发展的主要瓶颈
研究物流问题的一个非常重要的目标就是要实现“物畅其流”。从我国农业物流的现实来看，农业物流不畅是常有的事。从农药、种子、化肥等农业生产资料的“难买”到农产品的“难卖”无不反映出我国农业物流不畅的大问题。目前我国农产品还未形成全国统一的大市场，存在着地方保护主义、地区封锁和部门垄断现象，人为地割裂流通，使流通渠道受到严重阻碍，“买粮难，卖粮难”的现象时有发生。
２．２农业物流市场秩序混乱，渠道监管缺失，坑农、害农事件层出不穷
