导读:本文包含了农业数据网格论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:遥感,K-means算法,并行算法,网格计算
农业数据网格论文文献综述
张超,李建成,王剑秦[1]（2010）在《一种基于网格计算的农业遥感数据快速分类算法》一文中研究指出针对农业遥感数据分类速度慢的问题,本文对K-means算法的并行化方法进行了研究,提出了一种基于网格计算的快速分类算法.在实现K-means并行算法过程中,通过调整通信数据的存储方式,使该算法每次迭代的通信次数降低为一次全收集操作.该算法节点数的选取是根据数据规模和分类需求确定的,而不是节点数越多算法效率越高.实验结果表明,这种方法具有较好的加速比.(本文来源于《西安工程大学学报》期刊2010年06期）
梁川[2]（2009）在《农业数据网格中数据挖掘系统构建研究》一文中研究指出随着信息技术飞速发展,农业数据的不断积累,数据量变得非常庞大,使用者想利用这些数据也就越来越困难。在农业数据网格资源的共享的基础上,利用数据挖掘技术为使用者从中提取潜在有用的知识变得越来越重要。本文在已建立的农业数据网格的环境中,利用已有数据存储和计算能力,分析探讨了在农业网格数据中进行数据挖掘的解决方法和工具,构建了基于农业数据网格的数据挖掘系统,其目的在于提高农业科研数据的使用效率和服务水平,为农业数据网格的进一步发展和应用做出一定的贡献。本文首先分析农业信息的季节性、地域性、时效性、综合性、多层次性、求新性等特点,探讨在气象、农产品市场信息、土地管理、产量分析图、灌溉等农业各个领域如何利用数据挖掘技术解决现有的问题;然后,在分析农业数据网格环境下数据挖掘特点的基础上,构建基于网格的农业数据挖掘系统。该系统主要由叁部分构成:农业数据挖掘体系架构、农业数据挖掘工具集和农业数据挖掘网格服务。其中,农业数据挖掘体系结构描述了数据挖掘系统叁层架构;农业数据挖掘工具集提供了大量的数据预处理算法和数据挖掘算法;农业数据挖掘网格服务以网格服务的形式提供了农业数据网格环境下的数据挖掘解决方案。针对具体算法,本文首先分析了下农业数据和粗糙集算法的特点,并根据其特点选用粗糙集算法对其数据进行预处理。其后分析了聚类K-MEANS算法和时间序列ARMA模型两种挖掘算法,并利用聚类算法和时间序列ARMA模型进行数据挖掘原型实验,利用聚类k-means算法解决农产品销售决策问题,利用时间序列ARMA模型解决对农产品销售额的预测问题,取得了与实际情况较吻合的效果。最后,总结分析了研究过程中尚存的问题,并对了未来工作进行展望。(本文来源于《中国农业科学院》期刊2009-06-01）
丛慧芳,王文生,谢能付[3]（2008）在《农业信息网格数据传输资源调度方法》一文中研究指出针对农业信息网格环境中系统负载不均衡和数据传输服务性能不高的问题,结合经典的Globus平台GridFTP传输技术和P2P技术,提出了一种P2SP(peertosever&peer,用户对服务器和用户)模式的农业信息网格资源调度方法。该方法既保证了系统的负载均衡性,又提高了数据传输的性能和质量,实验证明该方法是一种可行的信息网格资源调度方法。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2008年17期）
丛慧芳[4]（2008）在《农业数据网格资源调度方法研究》一文中研究指出农业数据资源共享对我国农业信息化建设至关重要。随着国内农业信息化进程的不断推进,农业信息网络体系已初步建成,各种农业数据信息呈指数地快速增长。然而现有的信息服务器之间因缺乏有效必要的联系,形成了实际上的“农业信息孤岛”,大量的农业信息被“锁”在信息孤岛中,给农业用户带来了极大的不便。因此,如何采用先进的技术和方法,将互联网上分布的、异构的、自治的农业信息集成起来,实现农业信息高效共享,已成为农业信息化中的中心问题。网格是近年来国际上兴起的一种重要信息技术,它的出现为分布式资源在动态网络环境中网络化共享的实时管理提供了新的思路和方法。尤其是数据网格技术,以数据资源的协同调用为核心,能够实现对分布式、异构、海量数据资源的共享与访问,消除“信息资源孤岛”。在农业领域,利用网格技术实现农业数据资源的共享,对农业信息资源优化整合,为农业信息用户提供方便的一站式资源共享服务,促进农业领域组织协作,推动农业信息化进程具有重要意义。网格环境下,资源具有大规模性、分布性、动态性、异构性等特点,需要有一种不依赖集中控制的、分布式的、可扩展的、能适应资源动态变化的资源调度机制和方法,以增强农业数据网格系统的稳定性、健壮性和可扩展性,调节系统的负载平衡。本论文针对网格环境的特点,深入地研究与探讨了农业数据网格资源调度方法。本文首先调研了网格技术在国内外研究现状,探讨了研究农业数据网格系统的现实意义和应用前景,介绍了网格资源调度技术的关键技术,对当前着名的网格项目的调度解决方案进行了探讨;其次,在Globus的研究基础上,构建了农业数据网格的资源调度系统模型,详细描述了网格资源环境、影响资源调度的因素及调度目标,并分析了基于服务实例池的资源调度机制及调度流程,提出了基于P2SP模式的动态资源调度策略和调度算法;然后,搭建农业数据网格资源调度仿真环境,通过实验结论对调度模型、调度策略及算法进行验证和评估。最后,本文总结了工作中尚存的不足,并分析了进一步的工作展望。(本文来源于《中国农业科学院》期刊2008-06-01）
丛慧芳,王文生,谢能付[5]（2007）在《农业信息网格环境中数据传输资源调度方法研究》一文中研究指出本文阐述了网格环境下资源调度的研究现状及关键技术,在对 GridFTP 和 P2P 技术的研究基础上,以提高农业信息网格数据传输性能和吞吐量为目标。提出一种基于 P2SP 模式的高性能、可靠的农业信息网格资源调度模型与算法。(本文来源于《中国农业信息科技创新与学科发展大会论文汇编》期刊2007-10-01）
吴华瑞,孙想,赵春江,尹宝才[6]（2006）在《农业数据网格体系研究》一文中研究指出由于农业数据具有地理分布、异构和动态等特性,网络环境下农业数据的分发组织和高效能处理是一个非常复杂且具有挑战性的问题。该文设计了层次式的农业数据网格系统软件体系结构;研究了基于时空本体的农业元数据建模、农业数据空间聚类与映射、多系统信息协同和层次访问控制机制等关键技术;构建了农业数据网格节点应用环境。测试检验结果表明,所设计的农业数据网格体系具有良好的网络高性能传输能力。(本文来源于《农业工程学报》期刊2006年11期）
林文鹏,王长耀,钱永兰,吴运超[7]（2005）在《遥感和地面数据驱动下的农业气候环境信息网格化技术研究》一文中研究指出随着GIS技术飞速发展和遥感的应用,使得大范围细小网格上的农业气候资源各要素的计算成为可能。论文提出构建农业气候环境信息网格的基本思想。首先借助ArcGIS平台,利用DEM数据,通过Kriging插值将地理、地形因子网格化和参数化,生成了中国地区1km×1km网格的海拔高度、坡度、坡向等地形因子数据。其次利用MODIS数据反演得到了全国2001年月均1km×1km网格的地表反照率数据和大气总透射率。在获取了这些基本参数后,考虑地形和大气衰减因子,定量分析了坡度、坡向、地形遮蔽因素对太阳辐射的影响,在此基础上建立了坡地太阳辐射计算模型,最终实现了中国地区气候环境信息空间网格化。这样不仅可以弥补地区气候观测资料空缺,避免了传统方法以点代面的局限性,还可以为农业生产和科学研究提供有关气候环境信息的基础数据。(本文来源于《农业工程学报》期刊2005年09期）
农业数据网格论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着信息技术飞速发展,农业数据的不断积累,数据量变得非常庞大,使用者想利用这些数据也就越来越困难。在农业数据网格资源的共享的基础上,利用数据挖掘技术为使用者从中提取潜在有用的知识变得越来越重要。本文在已建立的农业数据网格的环境中,利用已有数据存储和计算能力,分析探讨了在农业网格数据中进行数据挖掘的解决方法和工具,构建了基于农业数据网格的数据挖掘系统,其目的在于提高农业科研数据的使用效率和服务水平,为农业数据网格的进一步发展和应用做出一定的贡献。本文首先分析农业信息的季节性、地域性、时效性、综合性、多层次性、求新性等特点,探讨在气象、农产品市场信息、土地管理、产量分析图、灌溉等农业各个领域如何利用数据挖掘技术解决现有的问题;然后,在分析农业数据网格环境下数据挖掘特点的基础上,构建基于网格的农业数据挖掘系统。该系统主要由叁部分构成:农业数据挖掘体系架构、农业数据挖掘工具集和农业数据挖掘网格服务。其中,农业数据挖掘体系结构描述了数据挖掘系统叁层架构;农业数据挖掘工具集提供了大量的数据预处理算法和数据挖掘算法;农业数据挖掘网格服务以网格服务的形式提供了农业数据网格环境下的数据挖掘解决方案。针对具体算法,本文首先分析了下农业数据和粗糙集算法的特点,并根据其特点选用粗糙集算法对其数据进行预处理。其后分析了聚类K-MEANS算法和时间序列ARMA模型两种挖掘算法,并利用聚类算法和时间序列ARMA模型进行数据挖掘原型实验,利用聚类k-means算法解决农产品销售决策问题,利用时间序列ARMA模型解决对农产品销售额的预测问题,取得了与实际情况较吻合的效果。最后,总结分析了研究过程中尚存的问题,并对了未来工作进行展望。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
农业数据网格论文参考文献
[1].张超,李建成,王剑秦.一种基于网格计算的农业遥感数据快速分类算法[J].西安工程大学学报.2010
[2].梁川.农业数据网格中数据挖掘系统构建研究[D].中国农业科学院.2009
[3].丛慧芳,王文生,谢能付.农业信息网格数据传输资源调度方法[J].计算机工程与设计.2008
[4].丛慧芳.农业数据网格资源调度方法研究[D].中国农业科学院.2008
[5].丛慧芳,王文生,谢能付.农业信息网格环境中数据传输资源调度方法研究[C].中国农业信息科技创新与学科发展大会论文汇编.2007
[6].吴华瑞,孙想,赵春江,尹宝才.农业数据网格体系研究[J].农业工程学报.2006
[7].林文鹏,王长耀,钱永兰,吴运超.遥感和地面数据驱动下的农业气候环境信息网格化技术研究[J].农业工程学报.2005