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农业大数据与智能决策支持系统

TOC\o1-2\h\u30684第一章农业大数据概述 3

43181.1农业大数据的定义 3

184431.2农业大数据的特点 3

128901.3农业大数据的应用领域 3

16534第二章农业大数据采集与处理 4

308062.1数据采集技术 4

30532.2数据预处理 4

148652.3数据存储与管理 5

26777第三章农业大数据分析与挖掘 5

59093.1数据挖掘方法 5

283133.1.1引言 5

193493.1.2传统数据挖掘方法 5

94033.1.3深度学习方法 6

145683.2农业大数据分析模型 6

35113.2.1引言 6

191313.2.2回归分析模型：回归分析模型主要用于分析变量之间的线性关系。在农业大数据分析中，回归分析模型可以用于预测作物产量、土壤肥力等。 6

212613.2.3聚类分析模型：聚类分析模型是将数据分为若干个类别，使得同一类别中的数据相似度较高，不同类别之间的数据相似度较低。在农业大数据分析中，聚类分析模型可以用于分析不同地区的气候条件、土壤特性等。 6

263483.2.4关联规则挖掘模型：关联规则挖掘模型用于发觉数据中的潜在关联性。在农业大数据分析中，关联规则挖掘模型可以用于发觉不同作物之间的生长关系、病虫害与气候条件的关系等。 6

92123.3农业大数据挖掘应用 6

177143.3.1引言 6

207493.3.2农业生产管理：通过对农业大数据的分析，可以实现对作物生长过程中的监控和管理，提高农业生产效率。例如，利用数据挖掘方法分析土壤特性、气候条件与作物产量的关系，为农民提供科学的种植建议。 6

135583.3.3病虫害预测与防治：通过对历史病虫害数据进行分析，可以发觉病虫害发生的规律和趋势，为病虫害防治提供依据。利用数据挖掘方法还可以预测未来病虫害的发生概率，提前做好防治工作。 6

125433.3.4农业资源优化配置：通过对农业资源数据进行分析，可以找出资源利用的瓶颈和潜力，为农业资源优化配置提供支持。例如，分析不同地区的气候条件、土壤特性，为作物布局提供依据。 6

192113.3.5农业市场分析与预测：通过对农产品市场数据进行分析，可以预测农产品价格走势、市场需求等，为农业生产者和决策者提供参考。还可以利用数据挖掘方法分析消费者行为，为企业提供有针对性的营销策略。 7

541第四章农业智能决策支持系统概述 7

323054.1智能决策支持系统的定义 7

213204.2智能决策支持系统的组成 7

124094.3智能决策支持系统的应用 7

6708第五章农业智能决策支持系统设计 8

217695.1系统架构设计 8

22185.2功能模块设计 8

73825.3系统集成与优化 9

212第六章农业智能决策支持系统关键技术 9

108246.1数据挖掘与机器学习 9

186446.1.1数据挖掘技术在农业领域的应用 9

27916.1.2机器学习技术在农业领域的应用 9

246366.2人工智能与专家系统 10

285436.2.1人工智能在农业领域的应用 10

118106.2.2专家系统在农业领域的应用 10

77776.3云计算与大数据处理 10

135346.3.1云计算在农业领域的应用 10

145046.3.2大数据处理技术在农业领域的应用 10

8377第七章农业智能决策支持系统应用案例 10

293567.1精准农业 10

289477.1.1应用背景 11

84577.1.2应用案例 11

142907.2农业灾害预警与防治 11

181507.2.1应用背景 11

23187.2.2应用案例 11

305567.3农业产业链管理 11

177507.3.1应用背景 11

110517.3.2应用案例 12

31502第八章农业大数据与智能决策支持系统的发展趋势 12

299968.1国际发展动态 12

163008.2国内发展现状 12

48848.3发展趋势与挑战 13

10200第九章农业大数据与智能决策支持系统的政策与法规 13

14109.1政策环境分析 13

322069.1.1国家层面政策环境 13

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