农业资源属性数据挖掘研究

针对农业资源属性数据挖掘提出了预处理方法,并在此基础上探讨了对应数据挖掘的3个层次(即由原始数据生成新的数据,由数据产生模型,由数据归纳出知识),为农业资源数据处理提供了一种解决途径。     

基于互联网+数据挖掘的农业数据平台设计

随着农业数据规模日益增加,相应的、有针对性的数据挖掘平台设计成为迫切需要.该文设计了基于互联网+数据挖掘的农业数据平台,包括交互层、功能层、数据层3个层次.功能层是平台的核心,负责数据预处理、数据挖掘、挖掘结果展示等任务.针对Apriori算法进行了改进,通过频度集合、支持度集合、地址集合的联合使用,避免了重复扫描和频度冗余,进一步提升了挖掘算法的效率.以水稻生长中的二化螟虫害问题为研究对象,展开平台性能的验证性实验.实验结果表明:4种因素对二化螟爆发影响的强弱顺序为5月份降水最大,其次是5月份的温度,再次是2月份的温度,最后是2月份的降水.     

一种农业信息数据挖掘系统的研究与应用

应用模糊关联规则分析农业信息中的数值型数据,为了解决数值型数据的模糊集转换问题,定义了基于SOM算法的模糊集梯形隶属函数自适应转换方法,设计了挖掘系统的功能及体系结构.基于FDMA算法,开发了农业信息模糊关联规则挖掘系统.结合农业生产实际,对农业信息数据进行预处理,使用开发的系统实施了数据挖掘,并对挖掘结果进行了分析,结果表明:农业信息模糊关联规则挖掘系统具有一定的应用价值.     

数据挖掘技术在预测农作物生长过程中的应用研究

数据挖掘是一种决策支持过程.它主要融合了人工智能、统计学、数据库、机器学习等领域的技术.其目的是在大量的数据中发现有价值的信息,故又称为数据库中的知识发现.随着多种农业数据的增加,人工分析会变得越来越难.作者采用数据挖掘技术预测温室作物生长,因作物生长是时序性的,在时序模型转化为关系模型时,引入程度副词来进行转换,而在预测作物的生长时,又提出了在作物生长的历史数据中提取潜在规律并采用数据挖掘技术,通过与其他预测技术的比较,发现运用数据挖掘的方法具有较高的预测精度.     

基于GIS与氮产出量的江西省农业污染评价研究

江西省是我国农业大省,随着农业经济的发展,农业生产过程中农药化肥大量施用,禽畜粪便任意排放,地膜和秸秆大量残留等因素使得江西省农业污染日趋严重.根据全国一次农业污染源普查数据,统计江西省各行政单元农业产值和农业生产过程中氮污染物产出量,并引入万元GDP(本文中的GDP专指一产业产值)氮产出量指标,评价了江西省各县市的农业污染状况,并对78个县(或县级市)级行政单元进行污染程度分级.分析了江西省各行政单元农、林、牧、渔各产业产值占农业产值比例与万元GDP氮产出量之间的相关关系,从而分析江西省各行政单元农业产业的发展趋势及其对农业污染影响程度的大小.结果显示,江西省农业污染较严重,且农业生产环保性较差,大部分县级行政单元的种植业等都向着不可持续方向发展.     

基于空间洛伦茨曲线的海南省农林牧渔业产值结构变化研究

基于海南省各县市（地区）2000-2009年农林牧渔业产值的数据,应用经济学中的洛伦茨曲线及基尼系数的理论进行了海南省农林牧渔业产值结构的定量化研究.结果表明：在空间尺度上,林业产值（2009年的基尼系数为0.52,下同）最不均衡,渔业产值（0.45）分布较不均衡,农业产值（0.17）和牧业产值（0.23）分布相对均衡...     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究

分析了大数据环境下的O2O电商用户数据特征,提出O2O电商用户数据挖掘框架,并探讨数据挖掘流程和主要的数据挖掘方法,分别从O2O电商平台、O2O用户和O2O商家三者角度探讨了O2O电商用户数据挖掘的应用问题.研究认为:O2O用户数据挖掘框架包括数据来源层、数据收集层、数据组织层、数据分析层与数据应用层等层级;数据挖掘流程主要包括数据收集、数据预处理、数据挖掘及数据应用4个过程;O2O电商用户数据的挖掘应用包括精准营销、平台网站优化、欺诈分析与防范、个性化推荐、增值服务开发与产品创新等方面.     

基于滑动窗口的时间序列离群数据挖掘

离群数据挖掘是数据挖掘中的重要内容.本文针对时间序列数据进行离群数据挖掘方法的研究.在引入了基于局部离群点因子的离群数据挖掘方法与时间序列上滑动窗口基础上,将二者相结合,提出了基于滑动窗口的时间序列离群数据挖掘算法,并将算法应用于海表温度数据得到海表温度的异常之处.     

数据挖掘在体育领域中的应用研究综述

随着计算机技术的发展,数据挖掘作为快速有效地从海量数据中提取信息的工具得到了日趋广泛的应用.本文立足于数据挖掘的新兴应用领域--体育领域,综述了数据挖掘在体育产业、体质数据及竞技体育中的应用,为数据挖掘在体育中的进一步应用研究提供了参考.     

基于数据挖掘的远程教育系统多维数据模型构建

随着电子信息技术的高速发展,人们积累的信息量急剧增长,采用数据挖掘技术便可从大量的信息中提取有价值的知识．数据挖掘技术广泛应用在电信、农业、金融、生物、化工、医药等领域．本文主要探讨将数据挖掘技术引入远程教育系统中,并运用数据挖掘技术构建起远程教育系统中各种多维数据模型．     

基于链接分析对我国农业网站建设的研究

针对目前我国农业网站运行状况与服务质量状况,将网站链接分析与数据挖掘方法相结合,通过对30个农业网站样本的分析评价,提出了我国农业网站建设及其运行状况监测的改进对策。     

基于数据挖掘的农产品质量特性波动溯源方法

针对传统的农产品质量特性波动溯源方法一直存在溯源不准确、效率低的问题,提出基于数据挖掘的农产品质量特性波动溯源方法。依据农产品质量特性之间的关系,将质量特性间的波动传播关系划分成链接内部传播、链接串联传播、链接并联传播以及链接混联传播四种基本形态,求出每种形态的波动传播度。通过小波分解方法对农产品质量特性波动特征进行提取,结合波动传播度为溯源提供可靠的技术支持。介绍了决策树方法,通过基于决策树方法将农产品质量特性波动传播度和Shannon熵看作特征,依据训练集形成规则并产生决策树,输入测试集进行数据挖掘,得到农产品质量特性波动溯源结果。实验结果表明,所提方法不仅具有良好的特征提取效果和较高的溯源精度,而且时间复杂性指标较低。     

基于数据挖掘机制的卫星遥感信息智能处理方法研究

以北京市农业种植结构调整监测为对象,借鉴数据挖掘和知识发现的最新成果,从对遥感数据的信息论分析出发,探讨适合于农业应用的卫星遥感数据挖掘与知识发现的关键技术。研究试验表明,该方法有利于提高遥感信息农业应用过程中数据处理和信息提取的能力与效率,具有较好的应用价值和前景。     

红壤丘陵区农业环境自动监测系统建设研究

针对红壤丘陵区农业环境自动监测系统建设的实际需求,主要研究开发红壤丘陵区农业环境自动监测系统,采用了物联网、数据挖掘等技术,使用Java语言,结合Spring,SpringMVC,MyBatis,Spring Boot以及Quartz等相关应用框架进行开发,建立一套稳定、易用的红壤丘陵区农业环境自动监测系统,实现红壤丘陵区农业环境参数自动监测、设备自动调控等功能,进而减少人工干预、提升作业效率。并进一步发展红壤丘陵区智慧农业建设方案,具有重要的科学价值和实际意义。     

安徽省宿州市农业生态环境的主要问题与对策

宿州是一个农业大市,农业人口占总人口的80%以上.因此,搞好农业生态环境的建设与保护,实现农业的可持续发展,具有特别重要的意义.通过调研发现,宿州市农业生态环境存在着土地质量退化、水土流失加重、水环境和矿区生态环境污染严重、农业污染加剧等诸多问题,为解决这些问题,作者针对性地提出了一系列的保护对策和措施.     

Rough有限格的蕴涵规则挖掘

提出了一种基于Routh有限概念格的规则发现方法（RRLIRD）,以揭示数据集中的蕴涵规则。首先引入有限概念格的简化表示形式,由用户选择数据集中感兴趣属性集创建概念格结构,提高用户的交互性和挖掘的效率;然后运用有限概念格与Rough集理论相结合形成Rough有限概念格,蕴涵规则则由其特有的上、下近似运算得到,不需计算繁琐的频繁项目集。算法运用大型超市的交易流水数据进行仿真实验。结果表明,执行时间比经典的Apriori算法大大降低。该算法也适用于证券行情分析和农业数据库的病虫害分析等。     

江西宋代手工业经济发展概述

江西宋代手工业经济在农业经济发展的条件下有一较大的发展,在瓷器、矿业、纺织、木材、造纸、制茶等方面表现尤其突出。这些手工业经济是农业耕作经济的有益补充。