农业网络数据交换规范设计模式的研究

数据交换是解决异构信息系统共享问题的有效途径之一,本文给出了数据交换格式设计的一般准则,包括数据元提取和标准化、数据分类与编码、独立于语法的数据交换格式设计三个部分,并结合田间气象数据交换给出了设计实例,可以为具体领域数据交换格式设计提供可操作的设计模式。     

农业空间数据挖掘及其系统开发研究

从海量农业空间数据中提取有价值的信息,对于农业空间信息管理水平的提升非常重要.本文在空间数据挖掘理论和应用研究的基础上,首先介绍了农业空间数据挖掘(Agricultural Spatial Data Mining,简称ASDM)的基础理论、方法和一般处理过程,给出了ASDM系统开发的框架结构,并对基于GIS的ASDM系统开发进行了实例阐述,以期为农业空间数据挖掘的发展提供理论指导.     

异构数据库间数据交换工具的设计与实现

针对各异构数据库之间数据交换存在的问题,提出了基于元数据映射规则的异构数据库之间的数据交换模型,并采用自描述的XML文件作为数据交换的中介,运用自定义的格式存储元数据信息和数据内容,结合元数据映射规则,设计和研发了一个异构数据库之间的数据交换工具——DataExchanger,实现了各异构数据库之间无障碍的数据交换。     

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.     

国家农业科学数据共享服务平台体系结构研究

主要对农业科学数据共享项目建设中的共享服务平台建设现状及体系结构优化设计进行了分析研究,将结构化思想和系统工程的理论和方法创新性地应用到服务平台体系结构的分析与设计中,以期为国家农业科学数据共享平台建设以及其他类似平台的建设提供一定的借鉴。     

农村科技信息数据元的规范与字典格式

科技部农村开发中心主持的农村科技信息共享平台为实现信息资源共享而制定数据元规范和字典标准格式。本文主要阐述了数据元的概念、农村科技信息共享平台的数据元规范的基本架构、数据元的表示规范、设计方法、注册管理、数据元字典标准格式以及数据元分类和数据库的数据元索引。     

数据挖掘在农产品安全生产中的应用

提出利用数据挖掘技术发现隐含在农业生产数据中潜在的、有价值的知识,以指导农产品的安全生产。     

基于中间件的数据交换解决方案

由于缺乏统一的标准和规划,造成大量农业信息形成信息孤岛、缺乏有效整合、共享程度低,农业信息整合成为重要课题.本文提出基于中间件的数据交换解决方案,在不改动原有系统应用程序的情况下,实现了部、省异构系统之间的信息整合,为农业信息整合方案的研究工作奠定了理论和实践基础.     

安徽交通科技信息共享平台数据交换体系设计与实现

重点讨论了交通科技信息资源共享平台数据交换体系组成和交换过程.数据交换体系由交通科技业务系统数据库、前置数据库、XML转换模块、数据交换Web service接口、数据规范和交换与共享数据指标组成.根据业务系统的XML数据文件格式与规则,利用Web Service接口,连接平台间的交通科技业务数据库,从而实现平台间数据交换和共享.     

高校图书馆数据仓库的数据模型构建

本文探讨了数据仓库技术在高校图书馆中的应用,并且设计了一种图书馆数据仓库的数据模型.     

元数据与数据元的内涵及其应用

本文详细论述了元数据和数据元的概念、定义、用途、两者的区别和联系,两者的字典标准格式的相同与不同之处以及它们的应用.     

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.     

农业大数据的获取与利用

大数据的发展日新月异,已经深入到包括农业在内的各个行业.因此,农业大数据作为农业信息化的发展趋势,是新一代信息技术的集中反映,是一个具有无穷潜力的新兴科技产业发展方向.该研究结合农业大数据的基本特征与产业链构成,介绍了农业大数据的基本概念,基于相关农业信息平台、农业数据库等渠道,阐释了农业大数据的获取方式,并从良种培育、精准种植、农业生态环境监测、天气预测等维度对农业大数据的利用进行探讨,以正确面对农业大数据面临的机遇与挑战,为农业的发展、创新奠定基础.     

国外网络农业科学数据的分类与查找方法研究

论述农业科学数据在科学研究和农业领域的重要性,介绍农业科学数据的基本概念和作用,以及拥有农业科学数据的机构分类。并介绍查找和获取国外网络农业科学数据的方法,主要包括搜索引擎法、链接法、文献分类法、使用导航网站、使用政府网站、倒拨皮法等,对每种方法进行详细介绍,并给出了相应的具体实例进行说明。     

基于XML的数据交换平台设计

重点研究涉及数据交换的XML关键技术,并在此基础上,提出一个XML数据交换模型,从宏观上对基于XML的数据交换过程给予描述和分析,设计一个数据交换中间件系统原型:基于XML的数据交换平台。     

PubMed的MEDLINE数据格式到TRS系统数据格式的转换

比较分析了PubMed中MEDLINE数据格式与TRS系统数据格式的异同,设计出格式转化程序,实现了MEDLINE数据格式到TRS数据格式的自动转换。

     

河北省创意农业发展

为了促进河北省农业发展和农民增收,该研究通过对河北省创意农业的发展现状、发展优势、发展机遇进行分析,提出文化传承型、产业融合链条型、资源导向品牌型、产品加工创意型、主题公园型5种创意农业发展模式以及发展创意农业的对策建议。     

CurveExpert在农业试验数据曲线拟合中的应用

本文介绍了CurveExpert在农业曲线拟合中的应用及可行性分析。曲线拟合软件CurveExpert内置许多回归模型(线性和非线性)并可自定义模型，能准确、便捷的对数据进行拟合。     

机油泵质量测试系统上位计算机应用程序设计

论述了汽车用机油泵的质量检测系统中上位计算机的功能和程序设计方法.机油泵质量检测的主要参数有温度、压力、转速和流量等.机油泵参数检测系统由各类相关传感器、单片机数据采集和上位计算机数据处理三部分组成.上位计算机的主要功能是将传感器、数据采集系统采集、转换、传送过来的数据接收到上位计算机、数据保存至相应的数据库、后期参数分析和各种数据应用等.上位计算机的应用程序采用了Visual Basic语言进行设计.     

Development of an automated climatic data scraping, filtering and display system

One of the many challenges facing scientists who conduct simulation and analysis of biological systems is the ability to dynamically access spatially referenced climatic, soil and cropland data. Over the past several years, we have developed an Integrated Agricultural Information and Management System (iAIMS), which consists of foundation class climatic, soil and cropland databases. These databases serve as a foundation to develop applications that address different aspects of cropping systems performance and management. In this paper we present the processes and approaches involved in the development of a climatic data system designed to automatically fetch data from different web sources, consolidate the data into a centralized database, and delivery the data through a web-based interface.Climatic data are usually available via web pages or FTP sites. The exact steps to scrape data from different sources vary depending on how the data are rendered. The climatic data building process presented herein is broken down into 5 major program modules, corresponding to different phases of the process: Data Requester, Data Fetcher, Data Parser, Data Filter, and Data Explorer. The Data Requester is responsible for processing the web pages that lead to the determination of the requested weather data. The Data Fetcher is responsible for fetching weather data that is made available by the data sources based on the request from the Data Requester. The Data Parser is responsible for decompressing and parsing the contents of the original data file and saving the data to an SQL Server 2005 database. The Data Filter is responsible for data quality control and for estimating missing data and saving the filtered data. The Data Explorer is designed to provide web-based user access to the consolidated and filtered climatic data using both dropdown lists and map-based navigation.Three types of data are stored in the process: original climatic data in file format, parsed climatic data in SQL Server database, and filtered climatic data in SQL Server database. The resulting consolidated and filtered climatic database provides a common foundation that allows us to develop diversified applications that require dynamic access to near real-time data. A number of applications have been and are being developed that seamlessly access the foundation class climatic database. Collectively these applications address water conservation, crop production and management, land use suitability analysis, and bioenergy refinery site selection.