数据挖掘在农业领域中的应用研究

数据挖掘作为一项极具应用前景的技术,在处理农业领域积累的大量农业数据信息中起着非常重要作用.本文首先探讨了数据挖掘的一般过程和系统典型体系结构,然后总结了数据挖掘在农业领域各个方向的应用现状,最后提出了数据挖掘技术在农业领域应用中存在的问题,并说明未来的研究趋势和应用前景.     

研究型教学在软件工程课程中的实践

研究型教学是在教学过程中逐步渗入科学研究的各个元素,建立“以学生为主体、以教师为主导”的基于探索和研究的教学模式。针对软件工程课程特点和存在问题,从教学模式、课堂教学内容选择、教学方法和学习方法的优化组合、课题活动的基本模式以及对研究性学习的考核方式等方面进行了教学实践探索。结果表明,研究型教学能显著提高教学质量,激发学生的潜能,提高学生素质。     

一种基于空间数据仓库的作物信息多维数据模型

空间数据仓库(spatial Data Warehouse)是GIS技术和数据仓库技术相结合的产物，它大大扩展了GIS的应用功能。本文探讨了空间数据仓库的特征、体系结构、关键技术；并从分析作物数据本身固有的特性出发，建立了基于空间数据仓库的具有多层维度和度量属性的作物信息共享数据模型，解决作物信息共享问题。     

独立学院教学质量监控体系的构建

建立健全教学质量监控体系是提高教学质量的重要保证。本文针对独立学院这种新模式新机制,构建了教学质量监控体系的三级组织,提出了教学质量监控体系具体实施过程,以推动独立学院教学质量管理的科学化、规范化、信息化。     

数字图像处理技术在苎麻缺素诊断中的应用研究

数字图像处理技术在农业上有着广泛的应用前景,是重要的农业信息化技术之一。文章阐述了图像处理技术在苎麻缺素诊断中图像预处理、特征值提取,诊断预测的应用过程,并对叶片图像分割的相关方法和纹理特征的提取算法进行了介绍。为指导科学施肥和监测苎麻的生长信息提供一定依据。     

基于用户反馈调整的最小支持度阈值方法

提出在设计快速有效的多层关联规则算法时,首先由专家给出每个抽象层次的最小支持度阈值,然后通过记录用户反馈来调整不同层次的最小支持度阈值的方法.该方法在一定程度上克服了固定阈值对提取有趣关联模式的主观影响,使阈值的设定趋于客观和合理,体现了个性化推荐的特点.     

亚热带区域几种典型人工林生态系统林地土壤质量评价

针对不同经营模式对林地土壤的物理性质、化学性质和生物学性质的影响,采用主成分分析方法直观定量地研究了亚热带区域几种典型人工林生态系统林地的土壤质量指数和土壤退化指数,揭示了土壤质量指数之间的相关性和差异性、以及土壤退化指数之间的相关性和差异性,并很好地识别出了土壤质量指数和土壤退化指数的主要成分。分析结果基本上反映了不同生态类型林地土壤质量状况,主成分分析土壤质量指数得分以常绿阔叶林最高,其次是混交林和阔叶纯林,连栽杉木纯林最低;主成分分析土壤退化指数表明,与次生常绿阔叶林比较,其中连栽杉木纯林退化幅度最大,而混交林和阔叶纯林次之。从而对其林地土壤质量进行了准确评价,为杉木人工林的可持续利用提供直接依据,并为亚热带区域人工林生态系统林地土壤质量评价提供参考。     

农科类计算机科学与技术专业课程群建设研究

课程群是大课程观念,嵌在课程和培养方案之间,承载技能培养目标,协调课程之间的关系;课程群建设易于专业教学计划的实施和培养目标的实现。在分析课程群建设内涵的基础上,针对农科类计算机科学与技术专业的特点,对农科类计算机科学与技术专业课程群的建设进行了研究。通过课程群建设,能使知识体系更加合理,使人才培养体系具有连续性和系统性,以增强农科类计算机科学与技术专业学生的专业竞争力。     

农产品供应商的主成分分析综合评价模型研究

供应商评价选择是供应链管理中的重要问题,农产品具有独特的自然属性和供求特性。为此,构建了农产品供应商的综合评价指标体系,基于主成分分析法建立了农产品供应商主成分分析的综合评价模型,并进行了实证分析。结果表明,模型能全面、客观和科学地对农产品供应商的综合实力进行评价选择,具有很好的应用价值。     

数据挖掘技术及其在生物信息学的应用

数据挖掘是一个崭新的计算机应用领域，而生物信息学是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科．综述了数据挖掘技术的内容、过程、方法和模式，介绍了生物信息学的内涵和新的应用技术，同时探索了数据挖掘技术对生物信息挖掘应用的途径．