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文檔簡介
1、多年來氣象、農業(yè)部門觀測積累了大量數(shù)據(jù),如何從中發(fā)現(xiàn)知識,提供決策服務,是領域專家研究的熱點,也是決策服務的重點。其中病蟲害發(fā)生繁衍與氣侯條件關系密切,如某種病蟲害會在特定的氣象條件下爆發(fā),但又是“小模式”的,本文探討離群數(shù)據(jù)挖掘技術,并將離群數(shù)據(jù)挖掘技術應用于病蟲害與氣象數(shù)據(jù)中,以期挖掘出其中“小模式”所包含的潛在知識信息。
離群數(shù)據(jù)挖掘主要方法:基于統(tǒng)計學的方法、基于距離的方法、基于偏離的方法、基于規(guī)則的方法-即數(shù)據(jù)挖
2、掘的方法,如關聯(lián)規(guī)則挖掘,確定樣本集規(guī)則后,再利用規(guī)則檢驗離群數(shù)據(jù)等。
本文采用基于關聯(lián)規(guī)則的離群數(shù)據(jù)挖掘方法(即:基于規(guī)則的離群數(shù)據(jù)挖掘),核心思想同傳統(tǒng)的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法,不同之處:其目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中“小模式”,即數(shù)據(jù)集中顯著不同于其它數(shù)據(jù)的對象,通過定義和給定最大離群支持度max_sup,最小離群興趣度min_intr等值,對離群數(shù)據(jù)(“小模式”)規(guī)則集進行挖掘。
論文收集整理山西省主要氣象要素監(jiān)測資
3、料和病蟲害觀測資料;結合領域專家知識,在病蟲害發(fā)生繁衍的不同時期,采用不同粒度劃分-即氣象要素統(tǒng)計時間長度,對氣象要素值的聚合統(tǒng)計運算,生成挖掘屬性候選集;利用數(shù)據(jù)處理軟件DPS,對候選屬性進行相關性檢驗,生成挖掘屬性集;為適合挖掘算法,將連續(xù)屬性值進行離散化處理;提出一種基于約束的關聯(lián)規(guī)則離群數(shù)據(jù)挖掘算法,即附加屬性值的限定,對病蟲害發(fā)生繁衍氣象要素進行挖掘分析;建立病蟲害的預報監(jiān)測系統(tǒng)。
結果表明:病蟲害種類為小麥紅蜘
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