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基于数据挖掘的智能农产品供应链风险控制方案

TOC\o1-2\h\u17367第一章绪论 2

258781.1研究背景 2

44401.2研究意义 3

310441.3研究内容与方法 3

259451.3.1研究内容 3

142671.3.2研究方法 3

13862第二章农产品供应链风险概述 4

281292.1农产品供应链风险定义 4

129712.2农产品供应链风险类型 4

208772.3农产品供应链风险影响因素 4

22935第三章数据挖掘技术在农产品供应链风险控制中的应用 5

199963.1数据挖掘技术概述 5

231863.2数据挖掘技术在农产品供应链风险控制中的应用原理 5

18693.3数据挖掘技术在农产品供应链风险控制中的关键问题 5

6711第四章数据挖掘算法在农产品供应链风险控制中的应用 6

102064.1关联规则挖掘算法 6

139894.2聚类分析算法 6

5844.3分类算法 7

6638第五章农产品供应链风险数据预处理 7

317435.1数据清洗 7

206545.2数据集成 7

164275.3数据转换 8

201015.4数据归一化 8

23735第六章农产品供应链风险数据挖掘模型构建 8

223556.1风险评估模型 8

176896.1.1模型选择与构建 8

152066.1.2模型训练与验证 9

205656.1.3模型评估 9

179106.2风险预测模型 9

133076.2.1模型选择与构建 9

308836.2.2模型训练与验证 9

195076.2.3模型评估 9

173696.3风险预警模型 9

166636.3.1模型选择与构建 10

110666.3.2模型训练与验证 10

235296.3.3模型评估 10

32390第七章农产品供应链风险控制策略 10

130297.1基于数据挖掘的风险防范策略 10

211447.1.1数据挖掘技术在农产品供应链风险防范中的应用 10

186257.2基于数据挖掘的风险应对策略 10

8787.2.1数据挖掘技术在农产品供应链风险应对中的应用 10

258857.3基于数据挖掘的风险转移策略 11

39317.3.1数据挖掘技术在农产品供应链风险转移中的应用 11

21867第八章农产品供应链风险控制实证分析 11

237608.1数据来源及处理 11

5338.2实证分析方法 12

182688.3实证分析结果 12

25074第九章农产品供应链风险控制方案实施与评估 13

301729.1实施步骤 13

261869.1.1风险识别与数据采集 13

191819.1.2数据处理与分析 13

30559.1.3风险评估与预警 13

25859.1.4风险控制措施实施 13

251489.2实施效果评估 13

244159.2.1评估指标体系构建 13

79339.2.2数据收集与处理 13

92209.2.3评估结果分析 14

200969.3方案优化建议 14

211929.3.1加强数据挖掘技术应用 14

269889.3.2完善风险评估模型 14

284109.3.3提高供应链协同能力 14

97449.3.4加强人才培养和培训 14

32002第十章结论与展望 14

1874610.1研究结论 14

2466310.2研究局限 15

688510.3未来研究方向 15

第一章绪论

1.1研究背景

我国经济的快速发展，农业现代化水平不断提高，农产品供应链逐渐成为农业发展的重要环节。农产品从生产、加工、储存、运输到销售，涉及多个环节和众多参与者，这使得农产品供应链管理变得愈发复杂。但是由于农产品具有易腐性、季节性和地域性等特点，农产品供应链面临着诸多风险。我国农产品供应链风险事件频发，如农产品质量安全问题、供应链中断等，给农产品市场带来了极大的影响。因此，研究基于数据挖掘的智能农产品供应链风险控制方案具有重要的现实意义。

1.2研究意义

（1）提高农产品供应链风险管理水平

通过研究基于数据挖掘的智能农产品供应链风险控制方案，有助于提高农产品供应链风险管理水平，降低风险发生的概率，保障农产品