数据挖掘技术在农业决策支持系统中的应用主要涉及将数据挖掘概念和方法应用于农业领域的生产决策中。数据挖掘是一种从大量数据中提取或“挖掘”信息的过程，这些信息通常是未知的、可理解的，并且能够用于做出决策。在农业决策支持系统（DSS）中，数据挖掘技术可以帮助农场管理者和决策者基于大量历史和实时数据做出更明智的决策。
数据挖掘技术在农业DSS中的应用主要包括以下几个方面：
1. 数据挖掘概念与应用现状：数据挖掘在农业中的应用越来越广泛，它利用统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识，帮助农业从业者分析土壤、气象、作物生长等数据，以提高作物产量和农业效率。数据挖掘技术的使用可以帮助农业从业者更好地理解农作物生长的条件，预测病虫害的发生，优化农业资源的分配等。
2. 数据挖掘技术的分类：数据挖掘技术通常分为多个类别，包括分类（Classification）、聚类（Clustering）、回归分析（Regression Analysis）、关联规则（Association Rules）等。在农业决策支持系统中，这些技术可以应用于作物生产的数据分析，以发现不同农业活动之间的关联关系、预测作物产量、分析作物生长的影响因素等。
3. 市场分析：数据挖掘技术还可以用于市场分析，帮助农民了解市场的需求变化，预测农产品的价格走势，从而做出相应的生产和销售策略调整。这对于提高农产品的市场竞争力、增加农民收入具有重要的现实意义。
4. 专家系统：在农业决策支持系统中，数据挖掘技术还可以结合专家系统（Expert System）来模拟专家的决策过程，通过大量的农业知识库和推理机制来提供种植建议、病虫害防治措施等。专家系统可以作为农业知识和数据挖掘分析结果的桥梁，使非专业人士也能利用先进的数据分析结果来做出决策。
5. 实现可能性和价值：数据挖掘技术在农业DSS中的实现可能性体现在它能够处理和分析农业领域中收集的大量数据，这些数据来自于气象站、卫星图像、农业生产记录等。数据挖掘的价值在于它能够揭示数据之间的隐藏关系，提出对农业生产有指导意义的见解，从而帮助农业决策者做出更为科学、合理的决策。
关键词：农业生产、数据挖掘、市场、专家系统。
在相关文献中，参考了Jiawei Han和Micheline Kamber的经典著作《Data Mining: Concepts and Techniques》，以及David Hand等人合著的《Principles of Data Mining》等书籍，这些文献为数据挖掘技术在农业决策支持系统中的应用提供了理论和技术支持。此外，还包括了其他重要的数据挖掘领域的研究文献，为理解数据挖掘在农业中的应用提供了丰富的参考信息。
