数据仓库技术在GIS决策支持中的应用

针对目前GIS现状，初步探讨了GIS数据仓库的基本概念和特征。提出了一些关于GIS数据仓库技术应用的观点和方法。并利用微软公司的新技术。详细论述了GIS数据仓库的建设过程。其中包括对原有的GIS应用和数据源数据的抽取。转换，迁移和结构的调整，数据仓库的构成；用于GIS决策支持的联机分析处理和数据挖掘。     

数据仓库与数据挖掘技术的决策支持研究

本文通过对数据仓库技术和数据挖掘技术的浅析 ,论述了数据仓库、数据挖掘以及联机分析处理在决策支持方面的应用。     

数据仓库技术在农业信息化中的应用研究

随着信息处理技术的发展,新产生的数据仓库技术弥补了数据库技术的诸多不足。本文通过分析数据仓库技术的特点,研究数据仓库在农业信息化建设中的应用。     

数据挖掘技术在高校教学质量评价系统中的应用

本文以笔者所在院校的学生数据为依据,对教学质量评价系统中的数据进行挖掘,分析了关联规则算法中Apriori算法,并针对传统算法的弊端,在已有改进算法的基础上,提出了一种基于最小关联规则集的改进算法,以此方法对教师的基本信息、教学方法与教学评估结果的关联关系进行分析。     

基于MSAnalysisServices的土地利用OLAP多维分析研究

介绍了OLAP的特性及其多维分析技术。在此基础上,以广东省土地利用分类数据为例,利用MicrosoftSQLServer2000的数据仓库组件及其中的AnalysisServices模块,对其进行了OLAP多维分析研究。     

数据仓库数据挖掘在软件职业教育中应用研究

本文探讨了数据仓库和数据挖掘技术在软件职业教育的应用，其逻辑架构和物理架构的构建。并介绍了数据挖掘技术在其中的应用。     

数据挖掘技术的研究

文章首先介绍了数据挖掘的概念及相关技术，对数据挖掘的实现进行了有效描述。     

基于数据挖掘的植保预测系统

针对目前病虫害预测预报方法单一、适用面窄,设计并实现了一个基于数据挖掘的综合植保预测系统。系统结合数据仓库技术,采用分类、聚类、关联、时序搜索等多种挖掘模式,对多方面的植保数据进行分析、建模,达到预测的目的。     

数据挖掘在医学科技查新中的应用

数据挖掘技术是基于关系数据库的一种有效的信息发掘工具。通过介绍数据挖掘技术在医学科技查新领域的应用情况，即在文献资料分析以及科研管理中的运用，分析探讨了数据挖掘技术在医学科技查新领域的应用前景和未来发展方向。     

基于数据仓库的决策支持系统的研究与应用

随着学校招生数量的增加,学校内部产生了越来越多的学生成绩数据,但这些数据并没有产生有用的信息,只是简单的存储在数据库中,供查询、统计和打印。学生成绩数据真实的反映了学校的教学情况,但学校并没有充分利用成绩数据来挖掘出有用的决策信息,以改善教学。本文主要是对基于数据仓库的决策支持系统进行研究,并应用在学生成绩分析中,把成绩数据转换为决策信息,提供给教学管理人员,为教学管理决策提供依据。     

农业科技成果转化资金项目管理系统数据仓库的设计与实现

针对科技部组织实施的农业科技成果转化基金的历史数据分析,设计了支持农业转化项目管理决策的数据仓库。给出了项目管理的数据仓库的体系结构;制定了针对项目管理数据的抽取规则,并使用ETL工具,将数据抽取、转换、加载到数据仓库中,对该设计进行了工程实现;利用展现工具对该数据仓库的OLAP功能进行了检验;利用数据挖掘算法对相关数据进行预测分析,为农业转化项目经费的管理决策提供科学依据。     

数据挖掘技术在农产品质量安全监管中的应用

数据挖掘技术可以在大量的农产品质量安全监管数据中提取有效的信息为政府监管决策服务。笔者以蔬菜批发市场为实例，在分析农产品质量安全监管数据特点的基础上，进行了可视化技术与关联规则的数据挖掘分析。结果表明：数据挖掘技术在农产品质量安全监管中的应用是可行的。     

基于UML和Rational Rose的教学质量评价系统的设计

文中主要介绍了如何运用UML和Rational Rose来分析和设计教学质量评价系统。通过建立一系列系统模型，对教学质量评价系统的外部环境、静态结构和动态行为进行了全面系统的分析与描述；结合整个系统建模过程，探讨了运用UML对教学质量评价系统进行建模的关键技术和优势所在。     

Development of an integrated Cropland and Soil Data Management system for cropping system applications

Most cropping system models and decision support tools are structured for site-specific (i.e. field- or point-based) simulation and analysis. As the need grows for analyses on crop production and management at local, county, state, national, and even global scales, cropping system models and decision support tools are increasingly structured to provide the capability for area-wide simulation and analysis at a range of spatial scales. A major challenge is the development of a data management system that can provide dynamic access to large volumes of geo-referenced data needed by such applications. The objective of this paper is to present a methodology to develop a Cropland and Soil Data Management system that is capable of automatic data consolidation and integration, and can provide dynamic access to the integrated data by cropping system applications. The Cropland Data Management component of the system is based on the Cropland Data Layer (CDL) products from the USDA National Agricultural Statistics Service and is implemented with seven program modules: Data Requester, Data Fetcher, Data Parser, Geodatabase Builder, Map Service Builder, Map Cache Generator, and Cropland Map Viewer. The Soil Data Management component is based on the Soil Survey Geographic (SSURGO) database from the USDA Natural Resources Conservation Service and is implemented with six program modules: Data Requester, Data Fetcher, Data Parser, Database Builder, Soil Map Generator, and Soil Map Viewer. The approaches and methodology presented in the paper can serve as a reference for those who are interested in developing integrated cropping system applications.     

牛乳中结合珠蛋白含量与乳品质的相关性分析

【目的】通过分析牛乳中结合珠蛋白(HP)含量与其他乳成分之间的相关性,探讨HP能否作为评价乳品质的新指标。【方法】将5个月内所采集的30头荷斯坦奶牛150份乳样按乳汁体细胞计数(Somatic cell counnts,SCC)分成5组,分别测定各组乳样的脂肪、乳蛋白、乳糖、干物质、HP、K+、Ca2+、Mg2+、Na+和Cl-含量及过氧化酶(Lactoper-oxidase,LP)活性,并对HP含量与上述指标之间的相关性进行分析。【结果】HP含量与SCC及乳糖、干物质、脂肪、乳蛋白、无机盐离子含量和LP活性均存在不同程度的相关性;②SCC、LP活性和乳蛋白、Na+、Cl-含量均随HP含量的升高而增加,HP含量与SCC和LP活性呈显著正相关(P0.05);③乳糖、K+、Ca2+和Mg2+含量均随HP含量的升高而降低,HP含量与Ca2+、Mg2+含量呈显著负相关(P0.05),而脂肪和干物质含量在不同SCC组间差异不显著。【结论】牛乳中HP含量可间接反映出乳成分和牛乳品质的改变,可作为评价乳品质的一个候选指标。     

The Mining of Citrus EST-SNP and Its Application in Cultivar Discrimination

Single nucleotide polymorphisms （SNPs） are the most abundant sequence variations found in plant genomes and are widely used as molecular genetic markers in cultivar identification and genetic diversity studies. The objective of this study was to identify SNP markers useful for discrimination of citrus cultivars, since large numbers of expressed sequence tags （ESTs） of sweet orange are available from the National Center for Biotechnology Information （NCBI）. We now have the opportunity to discover SNP markers suitable for determining the haplotypes with which to distinguish very closely related cultivars and to assess genetic diversity within or between related species of citrus. SNPs and small insertions/deletions （Indels） from ESTs of sweet orange and satsuma were identified by the in silico SNP discovery strategy. 55 296 EST sequences of sweet orange and 2 575 of satsuma retrieved from the NCBI repository were mined for potential SNPs. Cleaved amplified polymorphic sequences （CAPS） and sequencing approaches were used to validate putative SNPs in a sample of 30 citrus accessions. A total of 3 348 putative SNPs were identified based on the abundance of sequences and haplotype cosegregation. Of these 3 348 SNPs, the transitions, transversions and Indels ratios were 47.9, 36.1 and 16.0%, respectively. The SNPs occurred on average at a frequency of 1 per 164 bp in the coding region of citrus. 14 SNPs were randomly selected and genotyped according to 30 citrus accessions including 23 accessions of sweet orange; 11 SNPs displayed polymorphism with an average polymorphism information content （PIC） of 0.20 among 30 citrus accessions. The genetic diversity present in sweet orange was low, so the 14 SNP markers failed to discriminate different cultivars of sweet orange, but they did succeed in distinguishing accessions of inter-species of citrus. In this study, SNPs were mined from EST sequences of sweet orange and satsuma, which displayed potential capability as molecular markers to discriminate inter-species accessions of citrus. It is anticipated that these putative SNPs could be applied in citrus genetics research and breeding.     

饲料企业进销存管理信息系统的功能分析与设计

根据饲料企业现状和发展趋势,综合饲料企业的物流管理,构建饲料企业的进销存管理信息系统,并引入地理信息系统,通过对空间数据的统计和分析,帮助决策企业运作政策。     

AA3型连续流动分析仪测定土壤和植物全氮的方法研究

研究了用AA 3型连续流动分析仪测定土壤和植物全氮的方法。结果表明,根据待测溶液中硫酸浓度调节缓冲溶液中N aOH的量,保持反应pH在适宜范围,利用连续流动分析仪能够准确地测定土壤和植物中的全氮含量,与蒸馏滴定法的测定结果相比无显著差异,标准曲线相关系数达0.999以上,平均回收率为97.8%~102.3%,土壤和植物待测液中NH+4-N含量的检出限分别为0.033 7和0.016 5 m g/L。     

药用植物研究中的分子标记技术应用进展

通过对近年来常用分子标记技术的原理、技术特点及其在药用植物研究领域中应用现状的总结,以期为药用植物资源开发与评价提供参考,也进一步为药用植物功能基因的筛选和验证提供思路。     

棉花资源群体结构的推测与纤维品质的关联分析

【目的】推测棉花资源群体材料的基因组血统与分子亲缘关系,并通过关联分析检测群体中影响表型的位点,为优质纤维品种的选育及其效率的提高提供理论依据。【方法】利用均匀分布于26条染色体上的132个SSR标记,对经挑选的92份栽培棉材料的基因组变异进行扫描,利用STRUCTURE 2.3.1软件的混合模型聚类法分析该群体的遗传结构,采用NTSYS-pc(Version 1.8)软件进行UPGMA聚类,随后采用TASSEL软件的GLM(General linear model)程序,对5个纤维品质性状2年×3重复的观测值进行标记与目标性状的关联分析。【结果】当指定7个亚群(K=7)时似然值达到最大,该群体分为亚洲棉组(Cluster 5)、海岛棉组(Cluster 7)、陆地棉1~3组(Cluster 2、Cluster 4和Cluster 6)、混合血统组(Cluster 1和Cluster 3)。组群间的Kullback-Leibler和UPGMA聚类图显示了7个组群的遗传组成和材料间的分子亲缘关系。关联分析表明,该群体中累计有21个位点与目标性状相关,一些标记同时与2个或多个目标性状相关联,可能是目标性状相关乃至"一因多效"的遗传基础。【结论】明确由92份材料组成的自然群体的群体结构以及材料间的亲缘关系,并获得了21个与棉花纤维品质相关的SSR位点,将为这些育种材料的利用、标记辅助选择及下一步候选基因的关联作图提供参考信息。