农业大数据驱动的智能化种植决策支持系统.docVIP

农业大数据驱动的智能化种植决策支持系统

TOC\o1-2\h\u6957第一章引言 3

262951.1研究背景 3

214531.2研究意义 3

166661.3研究内容与方法 3

12402第二章农业大数据概述 4

322222.1农业大数据概念 4

163022.2农业大数据来源与类型 4

181022.2.1来源 4

113052.2.2类型 4

113602.3农业大数据处理技术 5

310952.3.1数据采集 5

191152.3.2数据存储 5

21942.3.3数据处理 5

270142.3.4数据分析 5

105262.3.5数据可视化 6

27565第三章智能化种植决策支持系统设计 6

260873.1系统架构设计 6

81213.2系统功能模块设计 6

282143.3系统开发工具与平台 7

28305第四章数据采集与处理 7

191904.1数据采集方法 7

313834.2数据预处理 7

178464.3数据存储与管理 8

7427第五章数据挖掘与分析 8

227995.1数据挖掘方法 8

233665.1.1概述 8

319965.1.2常用数据挖掘方法 8

318635.2数据挖掘在农业种植中的应用 9

304965.2.1作物产量预测 9

263765.2.2病虫害识别与防治 9

220345.2.3种植结构优化 9

290265.2.4农业政策制定 9

143675.3数据可视化 9

256165.3.1可视化方法 10

166875.3.2可视化工具 10

8873第六章智能化决策模型构建 10

1686.1决策树模型 10

226776.1.1模型原理 10

203536.1.2模型构建 10

126336.1.3模型评估与优化 10

122646.2支持向量机模型 11

82286.2.1模型原理 11

171936.2.2模型构建 11

62986.2.3模型评估与优化 11

204096.3神经网络模型 11

274506.3.1模型原理 11

247126.3.2模型构建 11

189106.3.3模型评估与优化 12

4110第七章模型评估与优化 12

238267.1模型评估指标 12

257857.1.1准确率（Accuracy） 12

228787.1.2精确率（Precision） 12

44987.1.3召回率（Recall） 12

152927.1.4F1值（F1Score） 12

177587.2模型优化策略 12

201677.2.1特征选择 13

172927.2.2参数调优 13

262237.2.3模型融合 13

75847.2.4迁移学习 13

282087.3模型功能分析 13

227907.3.1不同模型的功能比较 13

15687.3.2模型在不同数据集上的功能表现 13

277617.3.3模型在不同作物和地区上的功能表现 13

34087.3.4模型优化策略的效果分析 13

6446第八章系统集成与测试 13

113478.1系统集成方法 14

20688.2系统测试策略 14

186708.3系统功能评价 14

3836第九章应用案例分析 15

215549.1案例一：水稻种植决策支持 15

273609.1.1项目背景 15

119289.1.2数据来源与处理 15

235739.1.3决策支持内容 15

311969.1.4实施效果 15

156819.2案例二：小麦种植决策支持 15

130409.2.1项目背景 15

153599.2.2数据来源与处理 16

166399.2.3决策支持内容 16

271729.2.4实施效果 16

154159.3案例三：玉米种植决策支持 16

152739.3.1项目背景 16

4519.3.2数据来源与处理 16

127579.3.3决策支持内容 16

275049.3.4实施效果 17

11867第十章发展趋势与展望