一种农业信息数据挖掘系统的研究与应用.pdf

在信息技术飞速发展的当下，各行各业都出现了大量数据，农业领域也不例外。农业信息数据挖掘系统是指利用计算机技术，对农业领域的大量信息进行深度分析，从而发现其中的知识、规则和模式，并应用这些知识以支持决策制定的系统。这类系统的核心是数据挖掘技术，它在发现数据背后隐藏的有价值信息方面具有重要作用。 在农业信息数据挖掘中，模糊关联规则是一个重要的研究方向。模糊关联规则是将模糊集理论与传统关联规则相结合发展而来的。与传统关联规则相比，模糊关联规则能更好地处理数值型数据的模糊性，避免了传统方法中因人为划分区间而引起的分类僵硬问题，提高了关联规则发现的灵活性和准确性。在模糊关联规则的基础上，学者们提出了多种算法，如R．Agrawal提出的区间分割方法、Lin基于FP-tree算法的模糊规则挖掘方法和刘青宝提出的基于线性链表的模糊规则挖掘算法等。 为了提高数据挖掘系统的效率，研究者还关注如何构建模糊集的隶属函数。使用无监督聚类分析方法划分群组虽然能减少人为因素的影响，但可能产生过多的群组划分，不易于理解和解释。因此，研究者提出了基于自适应神经网络算法（SOM算法）的模糊集梯形隶属函数自动生成方法（TrapSOM）。该方法首先利用SOM算法分析属性聚类中心，然后由聚类中心值自动生成隶属函数区间，并据此生成梯形隶属函数。之后，将原始数据库通过专家定义的模糊语义修辞转换为模糊语义数据库。 在本文中提到的FDMA算法是一种基于Apriori算法的改进算法，它利用支持度和置信度来衡量关联规则是否有意义。支持度和置信度的计算有三种主要的处理方式，其中一种是运用模糊集t-模算子进行计算。FDMA算法在此基础上，对模糊语义数据库进行挖掘，以发现与农作物产量相关性显著的关联规则。 农业信息数据挖掘系统的开发及应用具有非常显著的实际意义。农业信息模糊关联规则挖掘系统可以根据某地区农业资源信息系统中的数值型数据，如降水量、积温、气温变化、干湿特性、土壤pH值、有机物含量及土壤养分含量等因素，分析这些因素与农作物产量之间的相关性，从而为农业生产提供决策支持。例如，通过系统分析可以揭示不同土壤养分水平对作物产量的影响，进而指导农民合理施肥。 值得一提的是，在开发这样的系统时，数据预处理是一个重要的步骤。数据预处理包括清洗、数据转换、归一化等多个环节。它在一定程度上决定了数据挖掘的效果和准确性。有效的预处理能够提高数据质量，为后续的数据挖掘提供更加可靠和准确的数据。 在研究农业信息数据挖掘系统的同时，研究者还应用了多种数据挖掘技术，如统计学方法和计算机技术，使得从大数据中提取有用知识变得可能。这对于理解复杂的农业生产环境、优化种植结构、提高农作物产量和质量以及保障粮食安全具有重要的指导意义。 总体而言，农业信息数据挖掘系统的研究与应用是数据挖掘技术在农业领域的一种具体体现，它不仅能提升农业生产的效率和质量，还能为相关决策提供科学依据，对推动我国农业生产现代化进程具有重要意义。随着技术的不断进步，未来该领域将会出现更多高效、精确的系统，为农业的可持续发展提供强大支持。