本文作者:胡婧;杨宁生;欧阳海鹰;孙英泽;陈柏松;成功正常投稿发表论文到《中国农业科技导报》2013年04期,引用请注明来源400期刊网!
【摘要】:我国渔业正处于高速发展时期,渔业生产数据大量积累,如何有效分析利用这些数据并发现数据背后隐藏的知识成为当前需要研究的重要问题。数据挖掘技术正是一类可从海量数据中发掘潜在规律与知识的技术。介绍了神经网络、决策树、聚类等常用数据挖掘算法,并分别从渔业生产要素和渔业生产过程两方面综述了国内外的应用进展,并对该技术在渔业生产中的发展方向进行了展望。分析认为,在渔业信息化发展相对成熟的前提下,数据挖掘技术可应用于多个渔业生产环节,为渔业生产发展提供有效的决策支持。
【论文正文预览】:近年来,我国高度重视渔业科技发展,计算机技术、自动化技术、通讯和网络技术等先进信息技术手段在渔业生产各个环节全面渗透,从而积累了大量反映渔业生产要素及过程的属性和空间数据[1]。这些数据是指导渔业生产持续高效发展的宝贵财富,但产业的复杂性导致了数据具有丰富、多
【文章分类号】:TP311.13
【稿件关键词】:渔业生产数据挖掘应用进展
【参考文献】:
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【稿件标题】:【毕业论文开场白范文】数据挖掘技术在渔业生产中的应用进展
【作者单位】:中国水产科学研究院信息与经济研究中心;
【发表期刊期数】:《
中国农业科技导报》2013年04期
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