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农业数据网格中数据挖掘系统构建研究

作 者: 梁川
导 师: 王文生
学 校: 中国农业科学院
专 业: 管理科学与工程
关键词: 农业数据网格 农业数据挖掘系统 网格服务 聚类 粗糙集 时间序列
分类号: TP311.52
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 158次
引 用: 6次
阅 读: 论文下载
 

内容摘要


随着信息技术飞速发展,农业数据的不断积累,数据量变得非常庞大,使用者想利用这些数据也就越来越困难。在农业数据网格资源的共享的基础上,利用数据挖掘技术为使用者从中提取潜在有用的知识变得越来越重要。本文在已建立的农业数据网格的环境中,利用已有数据存储和计算能力,分析探讨了在农业网格数据中进行数据挖掘的解决方法和工具,构建了基于农业数据网格的数据挖掘系统,其目的在于提高农业科研数据的使用效率和服务水平,为农业数据网格的进一步发展和应用做出一定的贡献。本文首先分析农业信息的季节性、地域性、时效性、综合性、多层次性、求新性等特点,探讨在气象、农产品市场信息、土地管理、产量分析图、灌溉等农业各个领域如何利用数据挖掘技术解决现有的问题;然后,在分析农业数据网格环境下数据挖掘特点的基础上,构建基于网格的农业数据挖掘系统。该系统主要由三部分构成:农业数据挖掘体系架构、农业数据挖掘工具集和农业数据挖掘网格服务。其中,农业数据挖掘体系结构描述了数据挖掘系统三层架构;农业数据挖掘工具集提供了大量的数据预处理算法和数据挖掘算法;农业数据挖掘网格服务以网格服务的形式提供了农业数据网格环境下的数据挖掘解决方案。针对具体算法,本文首先分析了下农业数据和粗糙集算法的特点,并根据其特点选用粗糙集算法对其数据进行预处理。其后分析了聚类K-MEANS算法和时间序列ARMA模型两种挖掘算法,并利用聚类算法和时间序列ARMA模型进行数据挖掘原型实验,利用聚类k-means算法解决农产品销售决策问题,利用时间序列ARMA模型解决对农产品销售额的预测问题,取得了与实际情况较吻合的效果。最后,总结分析了研究过程中尚存的问题,并对了未来工作进行展望。

全文目录


摘要  6-7
Abstract  7-11
第一章 绪论  11-20
  1.1 问题的背景  11-16
    1.1.1 网格技术简介  11-13
    1.1.2 数据挖掘技术简介  13-16
  1.2 研究意义  16-17
  1.3 研究的理论基础和技术路线  17-18
  1.4 研究目标和内容  18-20
第二章 农业数据挖掘体系结构研究  20-26
  2.1 农业数据信息的特点  20-21
  2.2 数据挖掘过程模型  21-22
  2.3 数据挖掘系统研究  22-23
  2.4 数据挖掘在农业中的应用  23-25
  2.5 本章小结  25-26
第三章 农业数据挖掘网格服务研究  26-32
  3.1 农业数据网格的特点  26-27
  3.2 网格体系结构  27-29
  3.3 农业数据挖掘服务  29-31
  3.4 本章小结  31-32
第四章 农业数据挖掘工具集研究  32-41
  4.1 农业数据挖掘工具集构成  32
  4.2 农业数据挖掘工具集特点  32-33
  4.3 农业数据挖掘工具集算法研究  33-40
    4.3.1 预处理算法  33-35
    4.3.2 挖掘算法  35-40
  4.4 小结  40-41
第五章 农业数据挖掘原型实验  41-50
  5.1 数据库简介  41
  5.2 数据挖掘实验  41-44
    5.2.1 实验目的  41
    5.2.2 实验步骤  41-44
    5.2.3 实验结论  44
  5.3 数据挖掘实验2  44-49
    5.3.1 实验目的  44
    5.3.2 实验步骤  44-48
    5.3.3 实验结论  48-49
  5.4 小结  49-50
第六章 总结与展望  50-52
  6.1 本文工作总结  50-51
  6.2 下一步研究方向  51-52
参考文献  52-57
致谢  57-58
作者简历  58

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 软件工程 > 软件开发
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