农业电子商务中模糊数据挖掘技术的应用

在分析农业电子商务给数据挖掘系统设计带来的新特点的基础上,介绍了模糊数据挖掘技术,利用模糊关系矩阵,给出了一种新的基于模糊聚类的方法,并将这些技术应用到具体农业电子商务平台的数据挖掘工作中,得到了可行性验证,旨在为该技术在农业电子商务领域的广泛应用起到较好的示范作用。     

基于粗糙集理论的数据挖掘技术在农业方面应用

数据挖掘技术在农业领域中有着广阔的应用前景,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的作用。为此,以在绿豆病虫害发生与预测方面应用为例,选择运用粗糙集的有关理论,通过数据分析及预处理对基于数据元表示的数据进行挖掘处理,为今后的农业专家系统提供一个可共享的和交互的知识库。     

数据挖掘在农业系统工程中的应用

数据挖掘是一种深层次的数据分析方法,是现代科学技术相互渗透与融合的必然结果.为此,阐述了数据挖掘技术的基本原理;并根据农业数据的特点,分析了数据挖掘技术在农业系统方面的应用;概述了农业专家系统的结构框架和设计基础;介绍了具有数据挖掘功能的农业生产决策支持系统的框架结构,为农业生产决策支持系统的研究指出了新的方向.     

农业生产中数据挖掘技术的应用

分析了现阶段我国农业的发展特点,介绍了科学技术在农业领域的应用现状,阐述了数据挖掘技术的基本原理,并结合当前农业数据信息爆炸的状况,论述了数据挖掘技术在农业生产中的应用,探讨和分析了利用数据挖掘技术从数据海洋中发掘农业生产数据中有用信息的方法,指明了农业与信息技术结合的方向.     

农业信息资源上数据挖掘的应用研究

数据挖掘是基于计算机技术基础上,实现现代数据资源应用数字化的信息管理手段。现代农业信息资源管理中应用数据挖掘技术,可以实现农业种植信息、农业产品销售信息、自然气象信息等多方面的信息资源畅通,是实现绿色农业的重要渠道。在此背景下,文章对现代农业信息资源数据挖掘的应用进行技术应用探究。     

数据挖掘技术在生物信息学中的应用

人类基因组计划的启动和实施使得核酸、蛋白质数据迅速增长,如何从海量数据中获取有效的信息成为生物信息学迫切要解决的问题.数据挖掘技术用于在数据库中发现潜在有用的知识,在生物信息学研究中,正发挥着越来越重要的作用,而且取得了丰硕的成果.为此,从生物信息学的理论出发,探讨了若干生物信息数据挖掘的方法及其应用.     

数据挖掘在农业生产中的研究与应用

近年来,随着互联网技术的飞速发展,信息科技的不断突破,大数据技术与传统的农业领域不断交汇和融合,成为我国农业发展的新方向。文章主要针对大数据技术在农业选育、农业栽培、农业病虫害防治等方面的应用进行研究和分析,为加快互联网农业发展提出解决措施。应用大数据技术,完成准确获取农作物生长情况并建立数据库、建立各类型的农业相关数据的知识库、建立专家资源库等内容,提出提升农业管理水平和生产率的解决措施。对于发展现代农业、加快社会主义新农村的建设有着重大意义。     

传感器技术在农业领域中的应用

针对传感器在农业生产过程中的应用展开探讨,分析了传感器技术对促进农业现代化建设的作用,并指出了传感器技术在农业生产中的发展趋势。      

无人机技术在农业领域的应用研究

无人机技术可以用于农林植物保护作业,通过地面遥控及GPS技术可以实现农业中的药剂喷洒,作物生长监测等。与传统农业相比,无人机具有精准作业、高效环保、操作简单、自动化及智能化程度高等特点,且无人机体积较小,重量轻,运输方便,对于不同的农业地形及农作物均具有良好的适用性,因此在农业生产中具有广泛的应用。但是,目前无人机在农业生产中存在雾滴漂移规律不明晰、果园病虫害防治效果较差及无人机播种不成垄等问题,限制了无人机在农业生产中的应用。针对以上问题,首先系统阐述了无人机在农业生产中的发展过程及应用现状,分析无人机技术在农业生产中的应用优势,提出未来无人机的主要发展方向与研究重点,研究结果旨在为提升无人机在农业生产应用效率与工作可靠性提供技术参考与借鉴,研究结果对于推动无人机技术的发展、加快我国农业现代化进程具有重要意义。     

GIS在农业领域的应用

地理信息系统是60年代开始迅速发展起来的地理学研究技术,它在数据采集、管理、分析和输出多种地理实间信息方面的能力得到众多使用者的好评.本文浅略的从国内、国外两个角度描述了GIS在农业领域的应用,包括国内在实时监测、精准农业、生态环境监测上的应用及国外在资源调查、区划、资源利用、生长情况监测、农业环境监测和管理、数字农业...     

基于聚类分析的数据挖掘技术及其农业应用研究进展

基于聚类分析的数据挖掘技术能够推动农业的精准生产、精细管理和精准营销,对于实现农业的智能机械化、精准化,进而促进农业的高效化和现代化具有重要价值。首先对基于聚类分析的数据挖掘技术内涵及方法体系作了阐述,包括特征选择及特征提取、距离度量、聚类算法分类、聚类性能评价指标4方面;进而梳理了目前聚类分析在农业领域的动植物遗传繁育数据挖掘、农田分区精准管理、农产品品质评价、农产品市场细分、农户异质性分析与精准服务5大方向中的应用研究,最后对农业领域的聚类分析进行了总结与展望。     

传感器技术在农业领域中的应用

简要介绍了传感器的概念及技术特点,并举例阐述了在农业生产中各关键环节对传感器技术的需求和应用现状,同时分析预测了未来农业领域中传感器技术的发展趋势,认为微机电系统（MEMS）微传感器、光电传感器、仿生传感器、无线网络传感器等新型传感器及新兴检测技术将成为未来农业传感器技术的主流发展方向。      

基于数据挖掘的智慧农业平台设计

在信息技术迅猛发展的今天,农业信息网站的功能也有待提高,不仅要做到能够浏览、查询和下载,而且要进一步发展,实现对数据的动态分析与预测。专业的数据挖掘在技术上能够做到,但是由于太强的专业性并不能被普通的农业人员使用。在分析了目前农业平台存在问题的基础上,提出了构建基于数据挖掘的智慧农业平台的设想,对于一些基本必要的如地力等级分析和产量预测等功能进行了设计与实现,具有操作简单、易于分析等特点。      

无线传感网络在农业领域中的应用

介绍了无线传感网络(WSN,Wireless Sensor Networks)的基本原理及ZigBee协议的特点;总结了WSN在现代化农业应用中的技术优势;阐述了WSN在我国农业相关领域中的应用状况;指出了在应用WSN实现农业生产及管理的关键问题.     

电子商务中的数据挖掘技术应用

本文结合电子商务中的数据挖掘技术应用,提出选择数据挖掘技术的几个重要方法,以便开发出有效、实用的数据挖掘系统;讨论了将数据挖掘技术应用于电子商务数据挖掘的最终目的和目前尚需解决的问题。     

电子商务中的数据挖掘技术应用

本文结合电子商务中的数据挖掘技术应用,提出选择数据挖掘技术的几个重要方法,以便开发出有效、实用的数据挖掘系统;讨论了将数据挖掘技术应用于电子商务数据挖掘的最终目的和目前尚需解决的问题.     

农业数据挖掘中最大频繁项集更新算法研究

农业信息系统的建立和大量农业数据的增长,使得人工获取知识和分析数据变得越来越难,需要对数据进行自动分析并获取知识。农业信息库的动态更新要求对最大频繁项集进行动态的更新。为此,提出运用一种快速的最大频繁项集更新挖掘算法,算法能够在原有挖掘结果的基础上有效地挖掘出更新后的数据库中新的最大频繁项集。     

农业大数据技术及其在农业灾害制图中的应用

在大数据时代背景下,结合农业灾害制图特点进行研究,研究结果对促进大数据、农业信息科学及灾害风险管理的交叉发展及建立农业灾害大数据基础技术体系具有重要的参考意义。