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。     

数据挖掘及其在商业领域中的应用

数据挖掘不仅能对过去的数据进行查询和变动,而且能够找出过去诸数据之间的潜在联系,从而促进信息的传递。数据挖掘在商业领域应用广泛,搞好数据挖掘可以带来巨大商机。     

数据挖掘在农业种植生产中的应用分析

随着经济的发展与互联网技术的不断突破革新,传统的农业与信息技术联系越来越紧密,两者结合发展成为一个值得探索的新方向。结合数据挖掘技术及农业种植生产作出了探究,首先介绍了数据挖掘的相关知识与主要研究方法,然后从农作物种植气候环境、施肥与灌溉、病虫害预防以及产量预测模型四个方面做出了应用分析。数据挖掘新技术的融合,对农作物地种植培育、精准农业实施、模型预测以及产量提升带来了重要的意义。     

数据挖掘和数据仓库在网络营销中的应用

在分析数据仓库和数据挖掘重要性的基础上,指出了数据挖掘的基本过程、数据挖掘的分类和应用,介绍了使用分类模型进行数据挖掘的应用实例,论述了实现原始数据到应用数据转换的方法.     

数据挖掘方法在农业生产决策支持系统上的应用

本文首先介绍了数据挖掘方法的概念及其应用现状,在此基础上提出具有数据挖掘功能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提出了新的方向.     

数据挖掘技术在农产品价格预测中的应用

近年来农业商品市场一直处于一种不稳定的状态,但是农产品是人们生活的必需品,针对市场这种动荡不安的情况应利用科学的手段进行专业的调整优化。在数据挖掘的指导思想下建立可靠的农产品价格预测模型,精准剖析市场需求,便于把握农产品的价格走向,稳定农产品市场。进行数据挖掘的第一步就是搜集数据,有足够数量的数据样本可以让实验结果更加准确,其次分析影响农产品价格的因素,利用主成分分析法在建立价格预测模型之前对其进行降维处理,最后根据各个价格预测模型的特性,搭建最合适的模型,提高预测结果的准确度。     

数据挖掘技术及其在电子商务中的应用研究

本文介绍了数据挖掘的基本理论,对数据挖掘在电子商务的应用进行了研究,并描述了1个通用的面向电子商务的数据挖掘体系结构模型.     

金融保险在农产品质量安全中的应用

<正>借助金融工具的力量,在金融保险上为农产品生产过程中的质量安全提供资金扶持,提高生产者安全生产的积极性和主动性,有利于进一步提高农产品质量安全水平。近年来连续发生的几起农产品质量安全事件给相关农业产业带来极大冲击,对农民的经济利益造成巨大损     

浅议应用微生物在农产品安全生产中的基础地位

随着农药化肥使用量的增加,大量有害有机化合物残留于土壤中,既破坏了农田生态系统,又危害了农产品的安全。因此,利用微生物技术,加快新型高效微生物肥料的应用,促进微生物农药的使用,加速饲料微生物学的发展,防治环境污染微生物,利用生物净化微生物,治理农田污染及保护环境,扩大微生物资源来源和开发利用研究,推动农业可持续健康发展,增强我国农产品市场竞争力,有十分重要的经济意义。     

农业信息资源上数据挖掘的应用

[研究目的]通过应用数据挖掘技术解决农业信息领域"信息爆炸,但知识贫乏的问题",提高农业信息资源的利用率.[方法]深入分析农业信息所具备的特点:生产力性,价值转移性,专业性,增值性,时空变异性,并且简要介绍数据挖掘技术.[结果]提出数据挖掘技术应用于农业具体领域的建议,并且根据数据挖掘的流程及其相关技术特点,构架设计出具有3层机构的农业数据挖掘系统,并具体阐述每层的功能,其次介绍农业挖掘工具集以其相关特点.[结论]数据挖掘技术为农业领域科学家提供了使用数据、分析数据以及从中抽取知识的方便有效的手段,在信息爆炸的今天,在现有农业数据库基础上,通过数据挖掘技术来进一步提升农业信息服务水平具有十分重要的意义.     

天津市安全农产品发展思路

从天津市实际出发,研究天津发展安全农产品的思路。     

数据挖掘技术在渔业生产中的应用进展

我国渔业正处于高速发展时期,渔业生产数据大量积累,如何有效分析利用这些数据并发现数据背后隐藏的知识成为当前需要研究的重要问题。数据挖掘技术正是一类可从海量数据中发掘潜在规律与知识的技术。介绍了神经网络、决策树、聚类等常用数据挖掘算法,并分别从渔业生产要素和渔业生产过程两方面综述了国内外的应用进展,并对该技术在渔业生产中的发展方向进行了展望。分析认为,在渔业信息化发展相对成熟的前提下,数据挖掘技术可应用于多个渔业生产环节,为渔业生产发展提供有效的决策支持。     

数据挖掘技术在农业信息数据资源研究上的应用

简述了数据挖掘的定义、方法,介绍了农业数据的价值传递性、专业性、时空二维性特点,以及数据挖掘技术在农业上的应用现状。     

基于数据包络的新疆兵团农业生产效率分析

应用数据包络分析的投入导向C2R模型对兵团各师的农业投入和产出进行了横向分析,并探讨了兵团农业生产效率不高的原因,进而提出了提高农业生产效率的有效途径。     

土地数据库中的数据挖掘

介绍了数据库中数据挖掘的定义及常用方法,对土地数据库中可以发掘的知识进行了探讨.最后,根据土地数据库的特点,阐述了几种挖掘方法和应用实例,从而说明了其应用的可行性和科学性.     

数据挖掘在农业数字图书馆中的应用

数据挖掘是一门新兴的数据处理技术,在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。笔者在描述数据挖掘技术的基础上,探讨了数据挖掘技术在农业数字图书馆信息咨询、个性化服务、信息资源优化、读者需求分析等中的应用。     

基于决策树的农产品供应商竞标能力的数据挖掘分析

应用基于决策树的数据挖掘算法对农产品电子商务B2B系统中的历史竞标样本进行了分类,通过给出一个结合实例的算法实现过程,说明了供应商在竞标过程中产品报价等部分影响因素间的一些潜在性规则,从而得出不同特征的农产品供应商在虚拟市场中的竞标能力高低差异依次由产品报价、配送及时率、市场需求水平等因素决定。     

基于贝叶斯分类的农作物产品质量挖掘研究

采用贝叶斯算法的基本原理,并结合农作物生长环境数据的特点,分析和预测了农作物的产品质量。采用随机选取的样本组进行试验预测,预测准确率高,表明该算法是有效的。