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數據挖掘在溫室大棚上的應用研究
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浙江大學(xué)城市學(xué)院 杭州市物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應用重點(diǎn)實(shí)驗室 浙江 杭州 浙江大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 浙江 杭州;浙江大學(xué)城市學(xué)院 杭州市物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應用重點(diǎn)實(shí)驗室 浙江 杭州 浙江大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 浙江 杭州,浙江大學(xué)城市學(xué)院 杭州市物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應用重點(diǎn)實(shí)驗室 浙江 杭州 浙江大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 浙江 杭州;浙江大學(xué)城市學(xué)院 杭州市物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應用重點(diǎn)實(shí)驗室 浙江 杭州 浙江大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 浙江 杭州,,

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杭州市農業(yè)科研主動(dòng)設計項目(20162012A06),杭州市農業(yè)科研自主申報項目20170432B30


Application of Data Mining in Greenhouse
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    摘要:

    隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)的興起,數據的積累速度、維度以及體積等也越來(lái)越大,成了真正的大數據范疇。在農業(yè)溫室大棚中部署的大量各種各樣的傳感器產(chǎn)生了大量多源異構的傳感數據,而且這些數據中存在需要清洗的各種臟亂數據。本文按照數據清洗,模型構建和模型應用三個(gè)部分進(jìn)行詳述,首先介紹數據清洗技術(shù)和多源異構數據的融合技術(shù),然后列舉了常見(jiàn)的預測模型構建方法并分別指出了每種方法的適用情況,最后對常見(jiàn)的應用領(lǐng)域進(jìn)行了綜述和總結,并提出了目前還存在的問(wèn)題,以及對未來(lái)的展望。

    Abstract:

    With the rise of the Internet of Things, data accumulation speed, dimension and volume are also growing, and has become a real big data category. The large variety of sensors deployed in agricultural greenhouses produces a large number of multi-source heterogeneous sensing data, and there are various types of dirty data that need to be cleaned. In this paper, data cleaning, model building and model application are described in detail. Firstly, data cleaning technology and multi-source heterogeneous data fusion technology are introduced. Then, common forecasting model construction methods are listed. Finally, common application fields are introduced. Summarizes and summarizes, and puts forward the existing problems, as well as the prospect of the future.

    參考文獻
    相似文獻
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引用本文

鄭增威,陳漢群,孫霖,蔡建平.數據挖掘在溫室大棚上的應用研究計算機測量與控制[J].,2017,25(11).

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  • 收稿日期:2017-04-08
  • 最后修改日期:2017-05-11
  • 錄用日期:2017-05-19
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2017-12-07
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