一、数据挖掘技术在农业数据中的有效应用（论文文献综述）
叶煜,雷静,任华[1]（2020）在《数据挖掘在农业信息化中的应用》文中认为大数据分析、数据挖掘技术是一个潜力巨大的研究领域。农业领域的数据挖掘是农业科学与计算机技术相结合的产物,也是农业信息化发展的必然要求。数据挖掘技术可以有效地从海量的农业数据中找出各种因素之间的联系,服务于农业生产管理。概述了数据挖掘技术的基本流程和方法,并分析和探讨了数据挖掘技术在农业信息化方面的应用。
孟国庆[2]（2020）在《农业统计数据关联挖掘与可视化研究》文中指出随着农业信息化的不断深入,农业数据与日俱增,众多农业相关网站积累了大量的农业数据,但是这些数据类型复杂、分散、获取难度大,无法发挥应有的作用。如何有效地获取、整合及挖掘多源农业统计数据成为目前急需研究解决的问题,特别是如何利用数据挖掘技术从海量的农业统计数据中挖掘出隐藏的农业知识,并结合可视化技术将数据和挖掘结果用简单易懂的图形符号展示出来,从而更好的为农业服务。本文针对农业统计数据分散广的特点和难以获取的问题,利用网络爬虫技术完成多源数据的采集,结合数据挖掘技术,实现影响因子筛选和结果预测挖掘模型的构建,并利用django Web框架设计并实现农业统计数据挖掘与可视化系统。本文主要研究内容如下:（1）通过对国内外农业数据挖掘的应用分析,确定研究内容和研究目标,并对农业统计数据的采集与处理进行了分析。利用网络爬虫技术,定向抓取网页的数据;抽取网页中的农业统计数据,进行清洗、补充、转换和集合,为数据挖掘提供有效的数据支持。（2）数据挖掘模型的设计。针对农业统计数据中存在的大量模糊不确定因素问题,设计了灰色关联和Lasso回归算法相结合的多因子筛选模型,解决最小二乘法方法带来的局部最优解问题,并消除因子间的共线问题;为验证多因子筛选模型的准确性,设计实现了 GM（1,1）灰色预测和BP神经网络结合的预测验证模型,提高模型的适应性和容错能力。（3）挖掘与可视化系统的实现。设计开发基于Django的Web农业统计数据挖掘与可视化系统,研究了数据挖掘流程、数据可视化技术和数据管理等技术,实现了数据管理、用户管理、数据挖掘和数据可视化模块,具体包括:利用Xadmin设计后台管理系统,实现数据管理和用户权限设置;利用数据挖掘技术和pyechart技术,实现数据挖掘结果的图表展示,增加用户体验效果;利用Echart可视化技术和Django自定义路由配置方法,结合词云关联实现农业统计数据的多图关联展示,并提供动态交互功能;利用gulp优化技术和debug-toolbar技术分别实现系统的前端和后端优化。（4）系统的应用与测试。利用河北粮食产量数据进行测试,对影响粮食产量的多因子关系分析,并通过可视化技术将多影响因子组合展示,最后通过预测模型进行验证,预测效果良好。本文以多源异构的农业统计数据为基础数据源,通过研究灰色关联、lasso回归、GM（1,1）预测和BP神经网络算法,设计了一个农业统计数据挖掘和可视化系统,挖掘农业数据中的潜在价值。
朱悦[3]（2020）在《农田土壤采样布局优化算法研究》文中指出精准施肥通过获取土壤养分含量,针对不同土壤不同作物进行平衡施肥。但是,大量的土壤养分采集和化验会增加农作物的种植成本,因此,合理划分采样网格,减少采样数量是十分必要的。科技的进步带动着各行各业的技术发展,而数据挖掘技术在各个行业领域的应用也日益风靡,主要的应用领域有各个传统行业、金融业、IT业等。数据挖掘与精准施肥技术相结合目前是本论文研究的重点内容。在农田作业施肥这一重要工作时,若可以根据作物以及土壤的实际情况来合理使用养料,可以更有效的促进作物的成长,同时有可能在节约养料和环境保护的问题上做出较大贡献。针对精准施肥这一个问题,数据挖掘技术可以根据土壤养分的采样样本对土壤单元进行重新聚类划分,根据划分的结果,务农人员就可以根据新的土壤分块进行重新采样,再进行针对性的施肥。这样可以大大减少了采样的个数,从而使采样以及化验成本降低,可以促使这一精准施肥的方案能够普及到各个地方。本文首先采用灰色模型对土壤养分含量进行了预测,并考虑到实际空间中各个对象之间的影响,针对模型缺少空间信息的特点,增加了空间自相关系数,对灰色模型进行了改进,改进后预测平均准确率达到87.2%,然后运用数据挖掘聚类算法中的K-means算法,以土壤中采样点的氮、磷、钾含量为数量依据,对各个采样点进行聚类,相邻的采样单元融为一个新的单元,这样将原有的采样布局进行了重新划分,并有效的减少了采样点个数,再次进行采样的时候就可以根据新的布局进行采样,即可达到效果。预测后的数据和实际数据聚类结果相似程度达到了87.6%,因此,此方法可应用到实际中去。本研究的数据采集是通过GIS技术的支持来获取土壤中养分含量信息,对吉林省榆树市弓棚镇十三号村试验田进行了四年的采样结果进行了预测和采样的优化布局,然后根据新的采样结果形成新的采样布局地形分布图,最后大大降低了采样成本,对农田进行精准施肥。试验过程中,主要利用R语言的数据挖掘统计功能,将预测结果的采样点布局优化后,再与实际值的采样点布局优化进行对比分析。通过对比分析可知,预测结果准确率高,预测后结果与实际值的聚类布局优化结果相差较小,因此,该算法对实际参考具有很高的价值,可以为相关部门提供参考依据。
王道雄[4]（2020）在《基于Hadoop平台的农业土壤数据可视化研究》文中研究说明数据时代的到来,加深了传统农业与现代技术的融合,随着农业信息化进程的深入发展,农业土壤数据分析研究也变得越来越复杂,传统的分析形式已经不能满足现代农业发展的需要,因此农业土壤数据的可视化分析已经成为现阶段数据分析中重要的方式之一。其中,不同领域的数据可视分析对应着不同的技术难题,加之近年来数据隐私等问题的不断激化,大数据环境下的数据可视化分析方法面临着巨大的挑战。本文依托现代大数据处理框架,围绕农业土壤数据的可视化展开研究,本文研究的主要工作包括三个方面:一、针对农业土壤数据在现实研究与应用中的特点,将其分为自然属性特征与地理空间属性特征,并对二者分别进行可视化特点分析以及可视化方案的设计。二、充分考虑农业土壤数据的特点,应用数据分析相关方法以及归一化互信息（MI）关联指标选择等算法,整合出一系列针对农业土壤数据预处理方法（包括清洗、精简、规整与归约等）,并对部分土壤数据集进行关联规则挖掘以获得更准确的可视化设计。三、基于多种高维数据可视化方法,将经过预处理后较规范的土壤数据集进行可视化实例设计,并基于此可视化实例完善土壤数据的可视化研究方案,达到理想的可视化效果并分析得到数据结论。针对地理空间数据的可视化,基于现有的WebGIS农业数据可视化系统分析农业土壤地理数据可视化过程中诸如数据显示、渲染速度、可视化空间等问题,并提出对应的解决方法。上述研究内容完成了土壤数据从采集、分析到处理的完整研究过程,最后本文针对农业土壤数据分析平台现状,契合相关数据可视分析业务平台未来的发展,提出将人工智能中联邦机器学习框架应用于农业土壤数据联邦可视化模型的思想,以解决社会中日益突出的数据隐私问题与数据壁垒问题。该模型对于后续农业数据进一步可视分析以及其他领域的数据可视化均有一定的参考价值。
刘奕[5]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中研究说明随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
李洁[6]（2019）在《数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究》文中研究说明我们已经从信息时代走进了数据驱动的“智能时代”,数据成为人们认识和解决问题的新的逻辑起点。“数据驱动”打破了基于知识解决问题的思维桎梏,形成了从问题到数据又回归问题的新方法论认识——基于数据解决问题。这一研究范式将数字图书馆知识发现服务从对问题本源的探索推向知识服务的本真,可以说,从数据直面用户、管理和服务为大数据环境下的数字图书馆知识发现服务供给侧的改革提供了一种新思路:知识发现服务要改变的不只是管理技术、管理规则或服务形式,而要涉及整个管理理念和服务体系。而大数据环境中,数字图书馆信息发生源越来越多,数据产出量越来越大,数字资源增长速率越来越快,数据异构性越来越明显,数据老化节奏越来越快,低价值密度隐患的知识饥渴和数据海啸的矛盾越来越突出,用户对发现服务的需求越来越多元,数字图书馆数据资源正面临着重新被发现的挑战。迎面变化和挑战,数字图书馆的知识发现服务不单要完成从文献数字化到内容数据化的知识组织转型,更应实现数字资源从内容数据化到数据智能化的价值开发和智慧洞见。数据驱动的科研范式开辟了知识发现的新路径,开启了数字图书馆知识服务的时代新转型。探索数据驱动理念下的数字图书馆知识发现服务模式的新形态,需要学习、内化数据科学相关理论,需要剖析知识发现的驱动要素和作用机制,需要打破传统的资源发现固化模式,创建知识发现服务的创新生态功能圈。融合数据驱动和知识发现的双重技术优势,数字图书馆知识发现服务创新模式应趋从数据化、数据向知识转化的语义关联、可视化和智能化驱动维度寻求用户数据、内容资源数据、专家数据、业务数据的新协同,开发用户画像、研究设计指纹、精准文献推荐等的新应用,强化数据的集群整合、提升平台的绿色联通、实现用户界面的友好交互,使数字图书馆成为支持用户知识探索与发现创造的智能服务系统,使数据资源最大化的进行价值开发与知识转化,使用户随时随地都能受益于数字图书馆高效、便捷、友好与智能的知识发现服务体验。基于此,本文通过对数据驱动、知识发现研究成果的追本溯源,界定数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的核心理念;通过文献分析、调查访谈、仿真实验、模型训练等方法的综合运用,分析数字图书馆知识发现服务创新的数据环境、驱动机制、创新模式、模式应用以及创新策略制定。围绕主要研究内容,本文第三章从数据环境特征、数据环境变化和数据环境开发分析数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的机遇与挑战;第四章结合数据要素、数据驱动过程、数据驱动维度探讨数字图书馆知识发现服务的数据驱动动力机制、流机制、协同驱动机制和数据驱动控制机制;第五章通过对数字图书馆知识发现服务模式创新衍变的内在使命分析,指出数字图书馆知识发现服务创新模式的构建依据、构建基础和构建过程;第六章对数字图书馆知识发现服务创新模式进行具体的用户画像、研究设计指纹、文本推荐和多粒度检索决策应用;第七章针对数字图书馆知识发现服务创新模式的具体瓶颈给出各驱动维度的应对策略。具体内容阐述如下:第3章数据驱动下数字图书馆知识发现服务的数据环境分析本章是对大数据驱动环境下的数字图书馆知识发现服务场域的情境解构。首先,基于大数据的4V特征,面向全数据,分析数字图书馆知识发现服务在数据形态、存在方式、存储模式、存储内容、数据价值等方面的特性。其次,探讨数据化、新一代信息技术、数据分析思维、数据密集型科学发现范式影响下的数字图书馆知识发现服务革新的优劣利弊。最后,基于环境特性和环境变化的双向作用状态定位数字图书馆知识发现服务发展的开发方向。明确本文研究目的的同时,引出4、5、6、7章节的主要研究任务。第4章数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动机制分析本章作为第5章的铺垫,详细解析数字图书馆知识发现服务平台的数据要素和驱动作用形式。通过用户数据、资源内容数据、专家数据的分类界定,为第6章科研用户画像、研究设计指纹、精准文献推荐等的服务模式应用提供数据基础;通过数据化、语义关联、可视化、智能化的数据驱动维面的层级解构,为第7章的创新策略制定奠定优化主线;基于数据要素、驱动过程和驱动维面,从内外力作用的动力机制、输入-输出的流机制、数据融合的协同驱动机制以及数据驱动控制机制具体呈现数据驱动与知识发现服务交互融合的催化反应。第5章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式研究在前文研究的基础上,本章首先对数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式的构建进行内在逻辑分析;其次,从资源发现既有模式、知识产品和技术支持方面阐述实现数字图书馆知识发现服务创新的外在基础;最后,综合内在逻辑和外在基础,进行创新模式的基础框架和平台架构的初步解构,并在此基础上进行数据驱动下的数字图书馆知识发现服务创新功能圈构建。第6章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式应用研究本章在第5章提出的创新模式的基础上,分别利用科研用户数据进行数字图书馆百度发现的科研用户画像构建,利用文献数据进行以研究对象、研究问题与研究方法为核心要素的研究设计指纹构造,结合用户画像和研究设计指纹实现精准文献推荐,并通过用户检索实验验证多粒度检索决策的优势。第7章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新策略研究基于第4章对数据驱动维度和驱动机制的分析,本章旨在明确数据化、语义化、关联化、可视化和智能化驱动的创新方向并进行相应的优化路径设计,针对数字图书馆知识发现服务创新的制约因素,给出切实可行的解决方案与对策建议。大数据环境下,重新界定数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的内涵、探讨数字图书馆知识发现服务的数据驱动机制、创新数字图书馆既有的资源发现服务模式,有利于从方法论认识层面为数字图书馆知识发现服务的供给侧改革提供理论支持。数字图书馆知识发现服务的意义不仅在于它的统一检索及其延伸功能,更在于此基础上辅助科学发现的循证决策、智能管理和知识再造的服务价值。在人类不断探索未知与努力认识未知的道路上,数据驱动+知识发现的催化反应为科学发现的方法探索提供了一个可行参考,推动着数字图书馆知识发现服务在不断革新的历程中惠及更多的求知受众。
夏吉安[7]（2019）在《基于云计算的作物灾害光谱图像数据挖掘与应用技术研究》文中认为随着信息技术在农业领域的应用越来越广泛,农业数据来源更加广泛,数据维度变得越来越高,更新更加迅速、数据类型也更加多样。信息与互联网技术通过监测和测量物理环境的各个方面,以前所未有的速度产生海量数据,这意味着需要大规模收集、存储、预处理、建模和分析来自各种异类源的海量数据。面对大量的农业数据需要采用人工智能、机器视觉、数据挖掘以及云计算等多种技术将农业大数据整合到计算机系统中,建立信息库并且从中挖掘有价值的信息,为农业生产提供决策,提高产量和降低成本并且减少农业生产活动对环境的负面影响。农业大数据处理是对农业数据进行处理分析的主要问题,通过并行计算和分布式存储方式将云计算资源和作业分散到系统中各个节点上,加快农业大数据的处理、分析、存储以及决策的速度,特别是在面对高并发读写、高维度和海量数据的高效率存储和访问、高可扩展性和高可用性等问题方面,需要使用合理的大数据分析处理技术,挖掘农业数据的价值、提高数据分析应用能力。本文针对作物灾害,可见-近红外光谱、高光谱成像以及云计算等方面的内容展开对于作物灾害光谱图像的数据挖掘与并行计算的研究,主要研究工作和创新点如下:（1）基于主成分分析、特征波段选择以及光谱学理论,探索作物虫害胁迫下的作物可见-近红外光谱特征,针对不同等级虫害胁迫的下的可见-近红外反射光谱进行主成分提取,通过模拟退火算法提取最优波段,使用层次聚类、K-Means,Fuzz C-means以及自组织映射（SOM）等机器学习方法对作物虫害光谱进行聚类分析,探索不同机器学习算法在作物虫害可见-近红外光谱识别中应用的潜力。（2）在第（1）点的研究基础之上,提出了一种基于云计算的作物灾害可见-近红外光谱并行分类识别方法。使用Hadoop和Spark框架搭建云计算平台,对于采集的作物冻害可见近红外反射光谱进行分类研究,使用Spark提供的MLlib机器学习库实现决策树、随机森林、人工神经网络以及支持向量机等多种机器学习方法,对于采集的光谱信息进行特征提取和分类分析,进行作物冻害的分类识别。实验结果表明和传统的光谱分析技术相比,基于云计算的并行光谱数据挖掘算法具有更好的性能和更高的数据挖掘效率。（3）通过采集作物渍害的高光谱图像信息,提取高光谱图像中的光谱与图像信息,并对RGB图像进行主成分分析和颜色空间转换以及对图像信息进行可视化分布。采用连续投影算法（SPA）筛选出了高光谱图像特征波段,提取高光谱图像的最优波段,并将高光谱图像中的光谱与图像信息融合,使用不同的分类模型对不同渍害高光谱图像进行分类预测与识别。（4）在第（3）点的研究基础之上,提出一种基于云计算的作物渍害高光谱图像二阶段分类识别方法,通过分别提取作物油菜高光谱图像中的可见-近红外光谱信息和数字图像信息,分别进行预处理和空间转换,去除图像与光谱噪声并建立相应的光谱矩阵和图像矩阵,通过使用Spark平台和MLlib机器学习库实现并行分类算法,分别对采集作物渍害的图像和光谱矩阵进行分类分析,再将图像和光谱矩阵的分类结果进行信息融合,得到最终的分类与识别结果,从而实现与建立基于云计算的作物灾害高光谱图像无损快速检测方法,并通过实验表明在保证分类预测准确性下,并行分类算法具有较高的加速比、可扩展性和规模增长性,有效地提高作物高光谱图像分类的效率。
肖朋和[8]（2019）在《基于Web的农业数据挖掘应用系统研究》文中认为河南是农业大省、粮食生产强省。随农业生产过程中物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的推广应用,产生了海量的涉农信息数据,这些数据品类繁杂、信息量大且数据结构不尽相同,海量数据到可用信息的转变需要大量的统计分析及数据挖掘工作,采用人工处理方式已不能完成相关任务需求。另外,农业数据的也具有很时效性和地域性。,如何利用现有数据挖掘和统计方法,快速、便捷、有效的从这些纷繁复杂的数据中挖掘到背后隐藏的信息,捕获有效信息,为农业生产提供及时的决策和建议,已成为当今学者们的重要课题也具有十分重要的应用价值。本课题面向上述需求,基于JAVA程序开发语言,采用SSH框架设计和实现了基于web的农业数据挖掘应用系统,本系统通过对农业生产过程中产生的海量数据带入相应数据挖掘算法进行分析,从大量、不完全、有噪声、模糊和随机的数据中提取出隐藏的有效信息和知识发现,通过多样化图形显示,以达到协助用户农业生产决策的目的。数据挖掘常用的算法有决策树算法、神经网络算法、生物智能算法以及粗糙集等算法。本课题以数据挖掘技术为基础,详细分析了 Apriori和K-means等数据挖掘算法,并基于快速、便利的目的对K-means算法进行了改进,系统通过三种算法调用相关农业数据生产进行挖掘,实现对农业数据的有效利用,为农业生产的智能决策支持提供新的技术支撑。本文的主要研究和结果如下:（1）本文基于数据挖掘技术,依照先进性、安全可靠性、可维护性以及可扩展性等原则实现了对该系统的开发做出了整体的设计和详细的模块设计,最终实现基于B/S架构的系统构建。（2）将系统总体分为用户管理、数据管理和数据挖掘三个模块,并且完成了系统的开发。系统采用了 Apriori算法和K-means算法进行数据挖掘,又对K-means算法进行改进,利用新的算法进行实现。（3）基于系统的完成,测试该系统的Apriori算法、K-means算法和改进的K-means算法,系统正常运行,且测试的结果符合预期,取得了较好的结果。
李响[9]（2019）在《基于数据挖掘技术的农业院校大学生体能指标的相关性研究》文中提出数据挖掘技术通过机器学习方法从数据中提取有价值的知识。本文研究了数据挖掘技术在解决大学生体质指标优化分析问题中的应用。利用APriori算法找出数据背后隐藏的关联,同时提出并实践适用于大学生体能指标的相关性研究,发现了指标数据之间存在潜在的隐藏关系,同时通过改进的AP算法FP算法进一步验证分析结果,为高校体育课改和青少年体育文化养成提供重要的意见。主要内容与结果如下:（1）以学生体测数据为基础数据建立的数据模型,都能够较准确的进行数据指标之间的分析。（2）基于学生体测数据模型经过关联规则算法找出频繁项集,使得模型的精度得到提升,进而提高数据分析的准确性。（3）体测数据经过Apriori算法进行分析,利用算法找出频繁项集,进而找出指标之间的关联度,能够较准确的分析指标之间的联系。（4）经过算法、实际情况、相关学者的的综合分析,可以得出大学生的柔韧性、肺活量、耐力与体能的各指标影响着众多学生的体能测试指标,相关的关联系数大于最小支持度0.2和最小置信度0.7,这对学生的身体体能指标影响更大,甚至决定学生体测最后结果。
顾静秋[10]（2018）在《农业数据智能感知与分析关键技术研究》文中研究说明随着互联网与物联网技术的发展,在农业领域积累了海量的产前、产中、产后数据,多种多样的农业信息服务系统层出不穷,但对于农业新型生产经营主体人员而言,当前我国农业信息服务成本和门槛仍较高,面向农民、农村的信息服务系统仍然相对匮乏,农业大数据与信息孤岛现象并存。农业信息服务往往针对特定地区、特定应用、特定数据资源,造成数据开发利用难度逐渐加大,因缺乏有效的分析提炼,数据资源向有用信息的转化效率过低,造成农业领域数据资源不断丰富与农业信息服务相对匮乏之间的矛盾。为此,本文研究农业物联网、互联网数据的汇集与抽取技术,实现农业数据智能感知;针对农业数据多源异构特点以及不同农业场景下的具体业务需求,研究农业数据智能分析挖掘方法,实现数据到信息的转变;通过建立用户兴趣模型研究用户聚类与个性化推荐算法,实现用户兴趣导向的个性化精准农业信息服务。项目研究内容对提高我国农业信息服务水平与质量,推动农业现代化进程具有重要的研究与现实意义。近年来,学术界在大数据分析与个性化推荐方面已取得较为丰富的成果,但在农业应用领域还存在数据来源不稳定、数据质量不高、信息挖掘决策精度低以及服务推送针对性不强等问题。为了更好的利用信息化技术手段为农民进行服务提升农业生产经营效率,本文将按照信息感知采集、挖掘分析、个性化推荐的流程,从农业物联网、互联网数据智能感知、面向农业多源异构数据的智能挖掘分析方法与典型场景应用以及基于用户兴趣模型的个性化信息推送几个层面对农业数据感知与智能分析关键技术展开深入研究与讨论。主要研究成果和贡献如下:（1）农业复杂干扰环境下物联网数据感知汇集过程存在质量不高、稳定性与时效性差等问题,本文研究提出了一种基于数据关联分析的农业物联网高效数据汇集方法。针对农业复杂环境下信道链接不稳定问题,采用机会传输路由的方式提高了数据传输可靠性与网络数据吞吐量。同时根据农业应用场景特点,重点考虑网络的带宽、能量等资源受限问题,从节点数据间关联分析与能耗感知角度对机会路由中继选择与协调的权值进行优化,实现了农业复杂环境下的物联网数据高效感知汇集。在互联网数据采集方面,针对互联网农业领域数据纷杂,信息提取环节缺失等问题,研究了农业垂直领域互联网信息智能抽取方法。通过农业Web页面的多种特征融合,结合机器学习的规则学习算法,提出一种基于多特征与自学习的Web信息抽取方法,该方法在尽量减少人工干预的情况下正确识别农业信息网页的正文内容部分,抽取需要的农业信息实体数据,并且能够自适应网页结构的变化。（2）随着农业领域物联网、互联网技术的飞速发展,积累形成了大量的农业数据资源,如何有效挖掘其中的有用信息是需要解决的问题。本文针对农业大数据多源、异构、噪声大等特点,研究数据预处理方法,通过清洗、过滤、集成等方法步骤处理提高大数据质量,保证数据的可用性。在数据预处理的基础上,提出一种基于频繁集的Apriori改进方法进行多维大数据间的关联规则分析,发掘农业海量异构数据中的规律和价值,为农业领域实现高效信息服务提供基础。针对农产品价格供需信息不对称,影响农业生产收入水平的问题,基于互联网上抽取的农产品市场价格信息,从农产品价格时空分布角度进行数据关联分析,发现敏感、异常的波动情况,并对某类农产品价格变化趋势以及受其他农产品价格波动的影响进行预测,进而为农业生产前期决策与经营销售提供信息支撑。（3）为解决动物繁育、疫病等早期检测问题,研究基于农业物联网的数据聚类与图像识别等方法,结合动物生理、疫病行为模型,以奶牛养殖为对象,提出一种基于图像熵的奶牛目标对象识别方法,通过最小包围盒面积计算与目标对象轮廓图,实时捕获奶牛爬跨行为。结合蹄部、背部特征,融合被识别奶牛连续7d的运动量,判断影响奶牛健康繁殖的异常行为,提高奶牛养殖管理的科学化程度。（4）农业大数据在完成了有效的数据挖掘分析后依然面临着“信息过载”的问题,农业信息种类多样,分类复杂,具有地域性、时效性和周期性,用户的信息需求也随这些发生变化,如何根据用户特征实现挖掘结果的精准推荐服务是农业智能信息服务的关键环节。为此,本文提出一种基于用户兴趣模型的个性化推荐方法,通过对用户注册信息得出显性特征（如职业、种植类型、文化水平、地理位置等）,根据用户浏览操作记录提取用户隐性特征（如性格偏好、种植经验、农情农事等）,进而建立情境融合的用户行为兴趣模型,并基于该模型用协同过滤的产生式推荐方法实现用户信息的按需精准推送。
二、数据挖掘技术在农业数据中的有效应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数据挖掘技术在农业数据中的有效应用（论文提纲范文）
（1）数据挖掘在农业信息化中的应用（论文提纲范文）
| 1 数据挖掘技术简述 |
| 1.1 数据挖掘流程 |
| 1.2 数据挖掘方法 |
| 2 数据挖掘技术在农业信息化中的应用 |
| 2.1 数据挖掘在农业生产与管理信息化中的应用 |
| 2.2 数据挖掘在农业科技知识信息化中的应用 |
| 2.3 数据挖掘在农业生产资料和资源环境信息化中的应用 |
| 3 结束语 |
（2）农业统计数据关联挖掘与可视化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 农业统计数据国内外研究现状 |
| 1.2.2 数据挖掘技术在农业中的应用研究现状 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 农业统计数据的获取与处理 |
| 2.1 网络爬虫获取数据 |
| 2.1.1 基于requests库爬虫实现 |
| 2.1.2 基于selenium网络爬虫实现 |
| 2.1.3 基于Scrapy爬虫实现 |
| 2.2 数据处理 |
| 2.2.1 文件数据处理 |
| 2.2.2 缺少值和异常值处理 |
| 2.2.3 数据的转换与集成 |
| 2.3 数据存储 |
| 2.3.1 MySQL数据库介绍 |
| 2.3.2 Navicate Premium数据库管理 |
| 2.3.3 数据存储设计 |
| 2.4 本章总结 |
| 3 农业统计数据挖掘模型构建 |
| 3.1 灰色关联与灰色预测分析 |
| 3.1.1 灰色系统介绍 |
| 3.1.2 灰色系统的优势 |
| 3.1.3 灰色关联算法 |
| 3.1.4 灰色预测GM(1,1)算法 |
| 3.2 Lasso回归分析 |
| 3.2.1 Lasso介绍 |
| 3.2.2 Lasso回归算法优势 |
| 3.3 BP神经网络预测分析 |
| 3.3.1 BP神经网络介绍 |
| 3.3.2 BP神经网络优越性 |
| 3.3.3 BP神经网络算法步骤 |
| 3.4 数据挖掘模型构建 |
| 3.4.1 因子筛选模型构建 |
| 3.4.2 预测验证模型构建 |
| 3.5 本章总结 |
| 4 系统的开发与实现 |
| 4.1 系统的设计 |
| 4.1.1 系统的框架流程 |
| 4.1.2 系统的功能设计 |
| 4.2 系统的功能模块实现 |
| 4.2.1 系统开发环境 |
| 4.2.2 用户管理模块 |
| 4.2.3 数据管理模块 |
| 4.2.4 数据挖掘模块 |
| 4.2.5 可视化模块 |
| 4.3 系统优化 |
| 4.3.1 gulp前端优化 |
| 4.3.2 debug-toolbar后端调试优化 |
| 4.4 本章总结 |
| 5 系统的应用与测试 |
| 5.1 系统运行与配置 |
| 5.2 在河北省粮食产量分析中的应用 |
| 5.2.1 数据的选取与分析 |
| 5.2.2 多因子筛选模型分析 |
| 5.2.3 预测验证结果分析 |
| 5.3 关联可视化展示 |
| 5.3.1 地图可视化展示 |
| 5.3.2 树状图可视化展示 |
| 5.3.3 柱状图可视化展示 |
| 5.3.4 折线图可视化展示 |
| 5.4 本章总结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（3）农田土壤采样布局优化算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 绪论 |
| 第一章 研究背景以及意义 |
| 1.1 精准农业的研究现状和意义 |
| 1.2 精准施肥的国内外研究现状 |
| 1.3 土壤采样布局优化的研究现状和意义 |
| 第二章 相关算法及技术 |
| 2.1 数据挖掘技术 |
| 2.1.1 数据挖掘的背景 |
| 2.1.2 数据挖掘的定义 |
| 2.1.3 数据挖掘的对象 |
| 2.1.4 数据挖掘的一般过程 |
| 2.1.5 数据挖掘的一般方法 |
| 2.2 灰色模型 |
| 2.2.1 灰色模型定义 |
| 2.2.2 灰色模型的特点 |
| 2.3 聚类算法 |
| 2.3.1 聚类算法的定义 |
| 2.3.2 主要的聚类算法 |
| 2.4 数据分析环境 |
| 2.4.1 R语言简介 |
| 2.4.2 R语言具体应用 |
| 2.4.3 R语言特点 |
| 2.5 地理信息系统(GIS)相关技术应用 |
| 2.5.1 定义以及发展状况 |
| 2.5.4 在精准农业上的应用 |
| 第三章 数据采集和预处理 |
| 3.1 GIS和 GPS数据采集 |
| 3.1.1 数据采集中GIS的应用 |
| 3.1.2 数据采集中GPS的应用 |
| 3.2 数据采样 |
| 3.3 数据预处理 |
| 第四章 土壤养分含量预测与分析 |
| 4.1 土壤的空间自相关分析 |
| 4.1.1 空间邻接矩阵 |
| 4.1.2 单位地块之间空间自相关显着性检验 |
| 4.2 养分含量的预测模型建立 |
| 4.2.1 模型建立的主要思想 |
| 4.2.2 改进的灰色模型 |
| 4.3 养分含量的预测与实验结果分析 |
| 第五章 采样点布局优化 |
| 5.1 K-Means算法应用背景及概念 |
| 5.2 K-Means算法实现步骤 |
| 5.3 土壤采样优化布局步骤 |
| 5.4 聚类结果与分析 |
| 5.5 采样布局优化结果分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）基于Hadoop平台的农业土壤数据可视化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 相关技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据可视化技术研究国内外现状 |
| 1.2.2 农业土壤数据国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 Hadoop平台及其生态系统 |
| 2.1.1 分布式文件系统HDFS |
| 2.1.2 分布式并行编程模型MapReduce |
| 2.1.3 资源协调管理模型YARN |
| 2.2 Apriori关联规则挖掘算法 |
| 2.3 可视化框架 |
| 2.3.1 数据可视化框架 |
| 2.3.2 数据可视化流程 |
| 2.4 数据可视化流程 |
| 2.4.1 数据处理与分析 |
| 2.4.2 数据可视化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 农业土壤数据分析与处理 |
| 3.1 农业土壤数据特征分析 |
| 3.1.1 农业土壤自然属性数据特征 |
| 3.1.2 农业土壤地理空间数据特点 |
| 3.1.3 农业土壤数据源分布特点 |
| 3.2 数据获取 |
| 3.3 数据预处理 |
| 3.4 土壤数据属性关联性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 农业土壤数据可视化研究 |
| 4.1 农业土壤数据可视化特点分析 |
| 4.1.1 自然属性数据可视化特点分析 |
| 4.1.2 地理空间数据可视化特点分析 |
| 4.2 土壤自然特征数据可视化方案 |
| 4.2.1 空间映射法 |
| 4.2.2 数据图标法 |
| 4.2.3 像素图法 |
| 4.3 土壤地理空间数据可视化方案 |
| 4.3.1 点数据可视化 |
| 4.3.2 线数据可视化 |
| 4.3.3 区域数据可视化 |
| 4.4 农业土壤数据联邦可视化模型构建与应用 |
| 4.4.1 联邦可视化概述 |
| 4.4.2 基于数据标准化的农业土壤数据联邦可视化模型 |
| 4.4.3 农业土壤联邦可视化实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 在校期间发表的论文、科研成果等 |
| 致谢 |
（5）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（6）数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据驱动研究现状 |
| 1.2.2 知识发现研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评析 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 数据驱动 |
| 2.1.2 知识发现 |
| 2.1.3 Web级资源发现 |
| 2.1.4 数字图书馆知识发现服务 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 数据密集型科学发现理论 |
| 2.2.2 数据驱动控制理论 |
| 2.2.3 数据挖掘与知识发现理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务的数据环境分析 |
| 3.1 数字图书馆知识发现服务的数据环境特征 |
| 3.1.1 馆藏数据来源的广泛性及数据形态和存在方式的多样性 |
| 3.1.2 数据存储模式多样化及存储内容的非结构化和碎片化 |
| 3.1.3 数据资源价值的低密度和高变现潜能 |
| 3.2 数字图书馆知识发现服务的数据环境变化 |
| 3.2.1 从“数字化”到“数据化”的演化 |
| 3.2.2 新一代信息技术的涌现 |
| 3.2.3 数据分析思维模式的形成 |
| 3.2.4 数据密集型科学发现应用趋势 |
| 3.3 数字图书馆知识发现服务的数据环境开发与应用 |
| 3.3.1 数字图书馆知识发现服务在大数据环境中的新定位 |
| 3.3.2 开发数字图书馆知识发现服务数据驱动的新机制 |
| 3.3.3 创新数据驱动下数字图书馆知识发现服务的新模式 |
| 3.3.4 开发数据驱动下数字图书馆知识发现服务的新业态 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动机制分析 |
| 4.1 数字图书馆知识发现服务创新数据驱动机制的数据要素 |
| 4.1.1 用户数据要素 |
| 4.1.2 内容资源要素 |
| 4.1.3 专家数据要素 |
| 4.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动过程与维度 |
| 4.2.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动过程 |
| 4.2.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动维度 |
| 4.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力机制 |
| 4.3.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力类型 |
| 4.3.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力关系分析 |
| 4.3.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力仿真模型 |
| 4.4 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动机制 |
| 4.4.1 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动特征 |
| 4.4.2 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动过程 |
| 4.4.3 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动机制模型 |
| 4.5 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动机制 |
| 4.5.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动内涵 |
| 4.5.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动目标 |
| 4.5.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动机制模型 |
| 4.6 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制机制 |
| 4.6.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制内涵 |
| 4.6.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制方法 |
| 4.6.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制模型 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式研究 |
| 5.1 数字图书馆知识发现服务创新模式问题的提出 |
| 5.2 数字图书馆知识发现服务创新模式构建基础 |
| 5.2.1 数字图书馆知识发现服务创新的模式基础 |
| 5.2.2 数字图书馆知识发现服务创新的产品基础 |
| 5.2.3 数字图书馆知识发现服务创新的技术基础 |
| 5.3 数字图书馆知识发现服务创新功能圈构建 |
| 5.3.1 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的框架设计 |
| 5.3.2 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的架构分析 |
| 5.3.3 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的建立 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式应用研究 |
| 6.1 数字图书馆知识发现服务科研用户画像应用 |
| 6.1.1 用户画像数据收集 |
| 6.1.2 用户画像模型构建 |
| 6.1.3 用户画像实验分析 |
| 6.2 数字图书馆文献资源研究设计指纹识别应用 |
| 6.2.1 研究设计指纹识别基础 |
| 6.2.2 数据标注 |
| 6.2.3 研究设计指纹生成模型训练 |
| 6.2.4 结果与讨论 |
| 6.3 融合用户画像和研究设计指纹的文献推荐应用 |
| 6.3.1 文献推荐模型构建 |
| 6.3.2 文献推荐仿真实验 |
| 6.3.3 结果与讨论 |
| 6.4 数字图书馆知识发现服务多粒度检索决策应用 |
| 6.4.1 实验准备 |
| 6.4.2 实验描述 |
| 6.4.3 实验结果及讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新策略研究 |
| 7.1 数字图书馆知识发现服务创新的优化方向与路径 |
| 7.1.1 数字图书馆知识发现服务创新的优化方向 |
| 7.1.2 数字图书馆知识发现服务创新的优化路径 |
| 7.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据化优化 |
| 7.2.1 数据化优化阻碍 |
| 7.2.2 数据化优化策略 |
| 7.3 数字图书馆知识发现服务创新的语义关联优化 |
| 7.3.1 语义关联优化阻碍 |
| 7.3.2 语义关联优化策略 |
| 7.4 数字图书馆知识发现服务创新的可视化优化 |
| 7.4.1 可视化优化阻碍 |
| 7.4.2 可视化优化策略 |
| 7.5 数字图书馆知识发现服务创新的智能化优化 |
| 7.5.1 智能化优化阻碍 |
| 7.5.2 智能化优化策略 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于云计算的作物灾害光谱图像数据挖掘与应用技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 农业大数据 |
| 1.2.2 机器学习 |
| 1.2.3 光谱与图像 |
| 1.2.4 高光谱图像 |
| 1.2.5 云计算 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 |
| 1.4 本课题解决的关键问题 |
| 1.5 本课题的技术线路 |
| 1.6 论文结构安排 |
| 2 高光谱成像系统与云计算平台构建 |
| 2.1 可见-近红外光谱 |
| 2.2 高光谱成像技术 |
| 2.2.1 高光谱成像技术概述 |
| 2.2.2 高光谱成像系统 |
| 2.2.3 图像处理与ROI提取 |
| 2.3 光谱预处理 |
| 2.3.1 平滑 |
| 2.3.2 微分 |
| 2.3.3 多元散射校正 |
| 2.4 特征波段提取方法 |
| 2.4.1 连续投影算法 |
| 2.4.2 逐步回归 |
| 2.4.3 模拟退火算法 |
| 2.5 云计算平台 |
| 2.5.1 Hadoop |
| 2.5.2 分布式文件存储系统 |
| 2.5.3 并行编程框架 |
| 2.5.4 工作流程 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 机器学习与作物虫害光谱检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验材料与方法 |
| 3.2.1 样本采集 |
| 3.2.2 光谱采集 |
| 3.2.3 数据预处理 |
| 3.2.4 导数光谱和吸光度 |
| 3.2.5 模型校正与评价 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 虫害光谱特征分析 |
| 3.3.2 主成分分析 |
| 3.3.3 层次聚类 |
| 3.3.4 K-Means |
| 3.3.5 FCM |
| 3.3.6 SOM |
| 3.3.7 全波段聚类性能分析 |
| 3.3.8 特征波段聚类性能分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于云计算的苹果冻害反射光谱分类 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验材料与方法 |
| 4.2.1 外部近红外反射光谱测量 |
| 4.2.2 苹果冻害感官分级 |
| 4.2.3 数据处理与分析 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 冻害外部反射光谱 |
| 4.3.2 导数光谱 |
| 4.3.3 最优波段 |
| 4.3.4 主成分分析 |
| 4.3.5 云平台构建 |
| 4.3.6 基于云计算的分类判别模型 |
| 4.3.7 云计算性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 油菜渍害高光谱图像特征研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验材料与方法 |
| 5.2.1 油菜田间渍害设计 |
| 5.2.2 高光谱图像采集系统 |
| 5.2.3 图像空间转换 |
| 5.2.4 图像主成分分析 |
| 5.2.5 光谱数据提取 |
| 5.2.6 特征波段提取 |
| 5.2.7 分类分析与性能评估 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 5.3.1 图像主成分分析探索 |
| 5.3.2 颜色空间转换 |
| 5.3.3 可见近红外高光谱分析 |
| 5.3.4 SPA最优波段选取 |
| 5.3.5 渍害等级检测 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于并行计算的作物渍害高光谱图像分类 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 实验材料与方法 |
| 6.2.1 实验样本与采集 |
| 6.2.2 云平台设计 |
| 6.2.3 前馈神经网络算法 |
| 6.2.4 支持向量机算法 |
| 6.2.5 分类结果评估 |
| 6.3 结果与讨论 |
| 6.3.1 渍害高光谱多分类判别 |
| 6.3.2 最优波段分类判别 |
| 6.3.3 云计算性能评估 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）基于Web的农业数据挖掘应用系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 国外研究现状 |
| 1.2 国内研究现状 |
| 1.2.1 数据挖掘技术在农业中的应用 |
| 1.2.2 基于数据挖掘技术的农业应用系统 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 2 技术路线与关键技术 |
| 2.1 技术路线 |
| 2.2 关键技术 |
| 2.2.1 数据挖掘技术及常用算法概述 |
| 2.2.2 SSH框架 |
| 2.2.3 MySQL数据库 |
| 2.2.4 Tomcat |
| 2.2.5 Nginx |
| 2.2.6 Redis |
| 2.2.7 Echarts |
| 3 基于Web的农业数据挖掘系统设计 |
| 3.1 系统可行性分析 |
| 3.2 需求分析 |
| 3.3 系统设计原则 |
| 3.4 系统功能设计 |
| 3.4.1 系统功能子模块 |
| 3.4.2 数据预处理 |
| 3.5 系统结构设计 |
| 3.5.1 系统架构 |
| 3.5.2 系统工作流程 |
| 3.6 数据库设计 |
| 3.6.1 数据库需求分析 |
| 3.6.2 数据库概念结构设计 |
| 3.6.3 数据库逻辑结构设计 |
| 4 基于Web的农业数据挖掘系统实现 |
| 4.1 系统开发环境及工具 |
| 4.2 系统实现及效果 |
| 4.3 系统模块实现 |
| 4.4 系统执行结果 |
| 4.4.1 基于Apriori算法的数据挖掘 |
| 4.4.2 基于K-means算法的数据挖掘 |
| 4.4.3 基于改进的K-means算法的数据挖掘 |
| 4.5 算法比较 |
| 5 总结与讨论 |
| 5.1 论文结语 |
| 5.2 论文创新点 |
| 5.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| Abstract |
（9）基于数据挖掘技术的农业院校大学生体能指标的相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 数据挖掘技术在大学生体能研究领域 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 关键技术 |
| 2.1 Apriori算法 |
| 2.1.1 频繁项集 |
| 2.1.2 关联规则 |
| 2.2 FP-Growth算法 |
| 2.3 本章总结 |
| 第三章 基于Apriori算法的数据模型构建与分析 |
| 3.1 数据获取 |
| 3.1.1 数据的采集 |
| 3.2 体能测试数据预处理 |
| 3.3 数据模型构建 |
| 3.4 Apriori算法的实现过程 |
| 3.5 Apriori算法的对比实验 |
| 3.6 结果与讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 FP-Growth算法模型构建分析与验证 |
| 4.1 FP-Growth算法数据的获取 |
| 4.2 FP-growth算法的实现过程 |
| 4.3 分析结果 |
| 4.4 Fp_growth算法的对比实验 |
| 4.5 结果与讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）农业数据智能感知与分析关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 农业大数据感知抽取技术 |
| 1.3.2 农业多源数据智能分析技术 |
| 1.3.3 个性化推荐技术 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 创新点 |
| 1.6 论文课题来源 |
| 2 农业数据智能感知技术 |
| 2.1 农业物联网数据高效汇集研究现状及问题 |
| 2.1.1 农业物联网数据关联分析现状 |
| 2.1.2 农业物联网数据汇集技术现状 |
| 2.2 基于数据间关联分析的农业物联网机会路由方法 |
| 2.2.1 农业物联网数据时空关联压缩模型 |
| 2.2.2 网络机会感知模型与候选节点集构建 |
| 2.2.3 机会路由候选节点协调机制 |
| 2.2.4 基于权值的机会路由能耗感知优化 |
| 2.3 农业物联网数据汇集仿真与分析 |
| 2.3.1 机会路由性能指标 |
| 2.3.2 仿真环境与系统参数 |
| 2.3.3 仿真结果与讨论分析 |
| 2.4 互联网信息抽取方法现状 |
| 2.4.1 基于自然语言处理的信息抽取 |
| 2.4.2 基于机器学习的包装器归纳方法 |
| 2.4.3 基于结构分析的抽取方法 |
| 2.4.4 基于本体的信息抽取方法 |
| 2.5 基于多特征的自学习WEB信息抽取技术 |
| 2.5.1 Web页面特征分析 |
| 2.5.2 页面特征融合 |
| 2.5.3 抽取规则定义 |
| 2.5.4 信息抽取方法 |
| 2.5.5 农业互联网信息多特征自学习抽取流程 |
| 2.6 农业互联网信息抽取实验与分析 |
| 2.7 小结 |
| 3 农业多源异构数据智能分析 |
| 3.1 农业多源异构数据特点与典型预处理方法 |
| 3.1.1 农业多源异构数据特点 |
| 3.1.2 农业大数据特征提取 |
| 3.1.3 农业异常数据识别 |
| 3.1.4 数据变换和规约 |
| 3.1.5 多源匹配数据集成 |
| 3.2 农业数据关联分析 |
| 3.2.1 互联网数据关联分析 |
| 3.2.2 物联网数据关联分析 |
| 3.2.3 农业大数据关联分析方法总结 |
| 3.3 农产品价格时空分布与影响因素分析 |
| 3.3.1 猪肉价格分析概况 |
| 3.3.2 猪肉价格时空分布格局 |
| 3.3.3 猪肉价格空间自相关分析 |
| 3.3.4 猪肉价格与影响因素的双变量空间自相关分析 |
| 3.3.5 猪肉价格与影响因素的相关分析结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于物联网视频数据的奶牛行为识别技术 |
| 4.1 奶牛行为识别现状 |
| 4.2 基于物联网视频数据的奶牛行为识别方法 |
| 4.2.1 材料与方法 |
| 4.2.2 奶牛目标对象提取 |
| 4.2.3 奶牛运动量与发情行为关系模型 |
| 4.2.4 奶牛行为视频数据分析 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于用户兴趣模型的个性化农业信息服务技术 |
| 5.1 研究问题与现状 |
| 5.1.1 用户兴趣模型构建 |
| 5.1.2 基于内容的推荐 |
| 5.1.3 协同过滤推荐策略 |
| 5.2 基于用户行为的兴趣模型构建 |
| 5.2.1 用户行为特征分析与数据获取 |
| 5.2.2 用户行为的兴趣度计算 |
| 5.2.3 融合用户行为与情景信息的兴趣模型 |
| 5.3 基于用户兴趣模型的推荐 |
| 5.3.1 用户聚类及距离计算 |
| 5.3.2 计算用户之间的相似度 |
| 5.3.3 产生推荐 |
| 5.3.4 本章推荐算法框架 |
| 5.3.5 本章推荐算法特点 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.4.1 实验数据及环境 |
| 5.4.2 实验过程 |
| 5.4.3 实验评价标准 |
| 5.4.4 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 主要研究工作总结 |
| 6.2 进一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、数据挖掘技术在农业数据中的有效应用（论文参考文献）
- [1]数据挖掘在农业信息化中的应用[J]. 叶煜,雷静,任华. 工业控制计算机, 2020(07)
- [2]农业统计数据关联挖掘与可视化研究[D]. 孟国庆. 河北农业大学, 2020(01)
- [3]农田土壤采样布局优化算法研究[D]. 朱悦. 吉林农业大学, 2020(03)
- [4]基于Hadoop平台的农业土壤数据可视化研究[D]. 王道雄. 华中师范大学, 2020(01)
- [5]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [6]数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究[D]. 李洁. 吉林大学, 2019(02)
- [7]基于云计算的作物灾害光谱图像数据挖掘与应用技术研究[D]. 夏吉安. 南京理工大学, 2019(01)
- [8]基于Web的农业数据挖掘应用系统研究[D]. 肖朋和. 河南农业大学, 2019(04)
- [9]基于数据挖掘技术的农业院校大学生体能指标的相关性研究[D]. 李响. 吉林农业大学, 2019(03)
- [10]农业数据智能感知与分析关键技术研究[D]. 顾静秋. 北京交通大学, 2018(01)