數據挖掘與精準農業智慧型決策系統

《數據挖掘與精準農業智慧型決策系統》一書的出版社是科學出版社，作者是陳桂芬，於合龍，出版時間是2011-6-1。

基本介紹

• 書名：數據挖掘與精準農業智慧型決策系統
• 作者：陳桂芬，於合龍
• 類別：9787030313133
• 頁數：230
• 定價：43.70
• 出版社：科學出版社
• 出版時間：2011-6-1
• 版　次：1
• 字　數：300000

圖書簡介

陳桂芬，於合龍等著的這本《數據挖掘與精準農業智慧型決策系統》主要介紹了精準農業、數據挖掘和智慧型決策系統的相關理論，重點研究精準農業智慧型決策技術體系，提出了貝葉斯理論和時序算法在產量預測中的套用;基於空間模糊聚類和灰色關聯度的農田管理區劃分;基於模糊聚類、決策樹、粗糙集理論的土壤地力等級智慧型評定方法;基於神經網路和組合預測算法的精準施肥模型;基於可視化加權空間模糊聚類的變數施肥效果評價;基於框架的知識表示、貝葉斯及粗糙集理論的作物病蟲草害智慧型預測與診治方法;並在此基礎上，自主研製了基於數據挖掘的玉米精準作業智慧型決策支持系統。 《數據挖掘與精準農業智慧型決策系統》可供從事精準農業和農業信息學等領域的研究人員和開發人員使用，也可作為高等院校相關專業的本科生、研究生教學用書和參考用書。

目錄

序

前言

第1章 導論

1.1 研究背景及意義

1.1.1 數據挖掘

1.1.2 精準農業

1.1.3 空間數據挖掘在精準農業生產中的意義

1.2 精準農業的研究進展

1.2.1 產量預測及影響因素分析

1.2.2 管理區劃分與地力分級

1.2.3 精準施肥模型

1.2.4 品種選擇與病蟲害預測

1.2.5 農業智慧型決策系統研製

1.3 數據挖掘研究進展及發展趨勢

1.3.1 聚類分析挖掘研究進展

1.3.2 關聯規則挖掘研究進展

1.3.3 粗糙集理論的研究現狀

1.3.4 決策樹理論的研究現狀

1.3.5 數據挖掘可視化研究現狀

1.3.6 時間序列分析方法的研究現狀

1.4 空間數據挖掘的未來發展方向

參考文獻

第2章 農業決策技術框架與相關理論

2.1 引言

2.2 精準農業決策需求

2.3 幾個重要的精準農業決策需求

2.4 精準農業問題的特點

2.4.1 時空性

2.4.2 不確定性

2.5 精準農業決策需求與智慧型技術的結合

2.6 精準農業問題的求解

2.6.1 精準農業問題的求解層次

2.6.2 主要智慧型決策技術及其在精準農業中的套用

2.6.3 精準農業智慧型決策系統

2.7 本章小結

參考文獻

第3章 數據挖掘與智慧型決策相關理論

3.1 數據挖掘的定義

3.2 SDM的主要方法

3.2.1 空間分析方法

3.2.2 空間統計分析

3.2.3 空間聚類分析

3.2.4 空間關聯規則

3.2.5 粗糙集

3.2.6 決策樹

3.2.7 本體

3.2.8 時間序列

3.2.9 地理信息系統

3.2.10 可視化

3.3 空間數據倉庫和空間數據挖掘

3.3.1 空間數據倉庫的概念與特徵

3.3.2 空間數據立方體與空間在線上分析處理

3.4 智慧型空間決策支持系統

3.4.1 決策支持系統

3.4.2 專家系統

3.4.3 智慧型決策支持系統

3.4.4 數據挖掘與知識發現

3.4.5 智慧型空間決策支持系統

3.5 本章小結

參考文獻

第4章 產量預測

4.1 基於貝葉斯網路的產量預測

4.1.1 d-分離與節點間獨立性

4.1.2 熵減少量和敏感度分析

4.1.3 數據描述

4.1.4 貝葉斯網路學習方法

4.1.5 模型構建與分析

4.2 基於時間序列的玉米產量預測分析

4.2.1 概述

4.2.2 研究手段與方法

4.2.3 面向套用領域的時間序列數據挖掘現狀

4.2.4 時間序列預測模型

4.2.5 套用實例

4.3 本章小結

參考文獻

第5章 農田管理區劃分方法研究

5.1 管理區劃分中常用的方法

5.1.1 管理區劃分中常用的統計分析方法

5.1.2 管理區劃分中常用的數據挖掘分類算法

5.2 模糊等價關係的聚類

5.2.1 數據描述與模糊等價關係的聚類方法

5.2.2 結果分析與比較

5.2.3 結論與討論

5.3 加權模糊聚類法

5.3.1 數據描述與加權模糊聚類方法

5.3.2 結果分析與比較

5.3.3 結論與討論

5.4 空間模糊聚類法

5.4.1 數據描述與空間模糊聚類方法

5.4.2 結果分析與比較

5.4.3 結論與討論

5.5 灰色關聯度法

5.5.1 數據描述與灰色關聯度法

5.5.2 結果分析

5.5.3 結論

5.6 一種有向變異度方法

5.6.1 數據描述與有向變異度方法

5.6.2 結果分析

5.6.3 結論

參考文獻

第6章 土壤地力等級智慧型評定方法

6.1 地力等級劃分的理論基礎

6.1.1 地力等級劃分的基本原則

6.1.2 地力評價方法

6.2 基於決策樹算法的地力分級模型的研究

6.2.1 引言

6.2.2 ID3決策樹算法

6.2.3 數據處理與模型建立

6.2.4 結論

6.3 粗糙集與決策樹結合

6.3.1 引言

6.3.2 數據來源與數據預處理

6.3.3 模型建立與結果分析

6.3.4 結論與討論

6.4 基於貝葉斯網路分類器的地力分級研究

6.4.1 引言

6.4.2 數據描述

6.4.3 Naive模型和TAN模型

6.4.4 結果分析與比較

6.4.5 結論

6.5 基於模糊聚類的土壤養分分級研究

6.5.1 引言

6.5.2 研究對象與測定方法

6.5.3 模糊聚類分析

6.5.4 結論

參考文獻

第7章 精準施肥模型與變數施肥效果評價

7.1 問題的提出與意義

7.2 常用的施肥模型

7.2.1 養分平衡法

7.2.2 肥料效應函式模型

7.2.3 養分豐缺指標法

7.3 基於神經網路的施肥模型

7.3.1 引言

7.3.2 改進的神經網路集成方法

7.3.3 基於神經網路的施肥模型及其在精準施肥中的套用

7.3.4 結果分析與比較

7.3.5 結論與討論

7.4 基於組合預測的施肥模型

7.4.1 引言

7.4.2 組合預測方法原理及最優加權係數確定

7.4.3 組合預測模型結果分析

7.4.4 結果與討論

7.5 變數施肥效果評價

7.5.1 引言

7.5.2 加權空間模糊聚類算法的基本原理

7.5.3 材料與方法

7.5.4 結果與分析

7.5.5 結論與討論

參考文獻

第8章 病蟲害預測

8.1 基於簡化貝葉斯網路的病蟲害診斷系統

8.1.1 引言

8.1.2 貝葉斯網路與專家系統

8.1.3 知識庫的構建

8.1.4 簡化貝葉斯網路複雜度的方法

8.1.5 推理機所採用的算法

8.1.6 基於貝葉斯網路的專家系統的實現

8.1.7 貝葉斯網路的套用

8.1.8 結論和討論

8.2 基於框架表示的玉米病蟲草害診治專家系統的構建和實現

8.2.1 系統概論

8.2.2 知識的表示及推理機制

8.2.3 知識獲取

8.2.4 系統實現及系統套用

8.2.5 結論

參考文獻

第9章 基於數據挖掘的智慧型決策支持系統

9.1 引言9.2 材料與方法

9.2.1 系統總體設計

9.2.2 MPISDSS中的空間知識獲取與表達

9.2.3 ArcIMS實現瓦片拼接技術

9.2.4 空間模糊算法實現

9.2.5 MPISDSS中的空間分析與定性推理

9.2.6 可視化空間數據挖掘

9.3 結果與分析

9.3.1 數據獲取

9.3.2 土壤養分空間變異圖製作

9.3.3 可視化空間數據挖掘

9.3.4 智慧型決策

9.4 討論

9 .5 結論

參考文獻