导读:本文包含了农业科学数据论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:农业科学数据,科学观测数据,汇聚管理,资源平台
农业科学数据论文文献综述
周国民,樊景超[1]（2019）在《农业科学观测数据汇聚管理平台设计与实现》一文中研究指出建立我国农业的长期监测网络和观测数据汇聚管理平台具有重要的意义。本文结合近年来国家农业科学数据中心的建设实践,系统梳理了我国农业长期监测网络的观测数据汇聚过程,给出了数据汇聚管理所涉及的标准规范,设计并实现了农业科学观测数据汇聚管理平台,该平台由农业观测数据采集与加工系统、农业观测数据挖掘分析与预警系统、农业观测数据汇交系统、农业观测数据长期保存系统、农业观测数据共享服务系统组成,具有农业科学观测数据的长期保存、数据共享服务、数据分析挖掘应用等叁个方面的功能,平台的初步应用实践表明,平台结构和功能设计合理,为农业科学研究、农业宏观管理决策提供了坚实的数据支撑,平台对同类研究和应用具有一定的借鉴意义和指导作用。(本文来源于《农业大数据学报》期刊2019年03期）
[2]（2019）在《国家农业科学数据中心简介》一文中研究指出国家农业科学数据中心是2019年6月中华人民共和国科学技术部(以下简称"科技部")和中华人民共和国财政部(以下简称"财政部")联合发文(国科发基[2019]194号)认定的20个国家科学数据中心之一,依托中国农业科学院农业信息研究所建设。该中心立足农业部门,是我国农业科学数据的汇聚中心、存贮中心、挖掘应用中心、国际合作中心、以及共享(本文来源于《农业大数据学报》期刊2019年03期）
杨永忠,姜峰,郭燕锋[3]（2019）在《基于ESI数据的国内7所高校农业科学学科竞争力研究》一文中研究指出基于ESI数据,对进入ESI前1%的华南农业大学农业科学学科竞争力从学科生产力、学科影响力、学科发展力、学科创新力4方面与国内6所高校进行对比分析。结果表明,华南农业大学农业科学的学科生产力不处于领先地位,论文引用量不大,学科影响力不强,学科发展力和学科创新力不足,急需采取有效的措施大幅提升。(本文来源于《文化创新比较研究》期刊2019年10期）
赵瑞雪,赵华,朱亮[4]（2019）在《国内外农业科学大数据建设与共享进展》一文中研究指出农业科学大数据指在农业科技活动中长期积累和整编的海量科学数据,它不仅直接反映一个国家的整体农业科技基础水平,而且影响着农业科技实力能否持续、稳定、长久地发展和提高,具有重要的保存和开发利用价值。在数据密集型科学研究形势下,农业科学大数据是支撑农业科技创新、发展现代农业的战略性、基础性资源,关系到国家的战略利益和国家安全。为推进农业科学大数据建设,促进数据共享与利用,本文通过文献调研法、网站调研法和对比分析法,综述了科学大数据发展战略和共享政策,对农业科学大数据建设与共享进展进行了总结分析,针对今后农业科学大数据的发展,从政策制定及执行、数据资源建设模式与资源整合、数据开放与出版等角度提出对策建议,以期为我国农业领域科学大数据的建设与共享提供借鉴。(本文来源于《农业大数据学报》期刊2019年01期）
王德信,樊庆忠[5]（2019）在《设施农业科学与工程专业大数据观人才培养模式改革与探索》一文中研究指出基于云计算、大数据等信息技术在设施农业中的快速应用,智能农业、数字化农业应运而生。在创新创业教育背景下,大数据对设施农业发展产生着重要影响,培养设施农业科学与工程专业领域大数据人才,成为必然之举。新的人才培养模式对高校、企业、教师提出更高的要求,高校设施农业科学与工程专业将迎来重大机遇和挑战。(本文来源于《菏泽学院学报》期刊2019年01期）
彭秀媛,王枫,周国民[6]（2019）在《农业科学数据共享技术系统研究》一文中研究指出[目的/意义]针对农业科学数据共享技术解决方案不系统、对数据重用支撑不足、效率不高的问题,开展了农业科学数据技术系统研究工作,具有重要的理论和实践意义。[方法/过程]以农业科学数据为研究对象,针对农业科学数据共享技术解决方案存在的问题,提出了"叁位一体"的农业科学数据共享技术系统,有机结合了数据增强技术、数据互操作技术和数据重用效果评估技术叁部分,并设计了每部分的技术路线或框架。[结果/结论]初步解决了农业科学数据共享中存在的技术问题,有效支撑了农业科学数据重用。(本文来源于《园艺与种苗》期刊2019年02期）
彭秀媛,王枫,周国民[7]（2019）在《面向重用的农业科学数据共享模式研究》一文中研究指出数据密集型科学研究范式和Web2.0模式下,要想最大化地实现科学数据的价值,必须进行数据的充分共享和重用,新的农业科学数据对象和数据共享需求对农业科学数据共享模式提出了新要求,因此探索面向重用的农业科学数据共享模式,对于推动农业科学数据资源建设,支撑国家及区域农业科技创新有着重要意义。基于农业科学数据的自身特点、数据共享特点和重用特点,提出了农业科学数据共享模式构建思路为抽象化和具体化相结合的共享模式;提出了结合数据组织与数据分类的两级共享模式为抽象化数据共享模式,实际应用中基于此模式衍生出与应用场景紧密联系的多个具体化模式。所提出的农业科学数据共享模式,扩展了农业科学数据共享对象范围,能够较好的支撑农业科学数据共享与重用,有助于构建以数据共享支撑数据重用,以数据重用促进数据共享的良性共享环境。(本文来源于《农业经济》期刊2019年01期）
陆丽娜[8]（2018）在《农业科学数据监管模型构建及应用研究》一文中研究指出近年来,我国农业科学研究工作进展迅速,产生了大量宝贵的农业科学数据,这些科学数据涉及到农业科学的各个领域,科研人员及农业科研工作对其有着广泛的需求。然而由于农业科学数据大多不是网络数据,不能通过互联网“自然形成”来获得,而是在科学研究工作中“创造”,来之不易,许多科学数据需要专业人员和仪器设备专门观测、实验、挖掘,投入大,耗时长,给农业科研人员获取农业科学数据造成障碍,影响农业科学数据的有效利用。农业科学数据资源数量的急剧增长为科研人员获取所需的信息和知识带来更多机遇的同时也带来了更大的挑战。由于农业科学数据来源及表现形式多样化,因此农业科学数据很难有一个规范的存储格式来保证农业科学数据的完整性。农业科学数据监管,不是单纯对农业科学数据进行存储,而是在农业科学数据供学术、科学及教育所用的生命周期内对其进行持续监管的活动,通过评价、筛选、重现及组织数据以供当前农业科研活动获取,并能用于未来再发现及再利用,从而为农业领域决策问题求解构造有效的科学数据资源。它为解决农业科学数据资源领域的数据监管服务问题提供了新思路、新方法和新途径。本文以实现农业科学数据重复利用和数据增值为立足点,以满足科学研究的高质量科学数据监管服务为目标,综合运用情报科学、农业科学、数据科学、计算机科学等多学科的理论方法,拟从科学数据组织的角度架构农业科学数据监管框架模型,构建数据获取过程模型,提出对多源的、分散重复、被淹没的农业科学数据资源进行集中监管的理论框架与解决方案。尝试在大数据环境下分别从农业科学数据监管影响因素维度、生命周期维度、服务维度叁个不同维度探索农业科学数据监管的实现方法。具体研究内容包括:(1)通过对农业科学数据监管等相关概念的阐述,进一步明晰了本文研究对象与研究内容的范畴。同时对本研究具有重要指导意义和参考价值的数字农业理论、生命周期理论、数据科学理论、本体理论、机器学习理论和知识发现理论进行了理论溯源。其中,数字农业理论、生命周期理论与数据科学理论为本文农业科学数据监管模型的构建提供了重要的理论支撑,本体是实现农业科学数据监管中数据组织的有力工具,而机器学习和知识发现理论则提供了解决农业科学数据分类与聚合等问题的技术方案。(2)确定了对农业科学数据资源进行监管的目标和原则,从用户(科研人员)科学数据需求和数据科学家(数据监管执行者)两个方面分析了农业科学数据监管需求,明确了农业科学数据监管的流程框架构建依据。然后对农业科学数据监管过程中涉及的构成要素、功能要素及要素之间的关系进行了分析,并依此提出了农业科学数据监管逻辑框架。(3)影响因素维度上,采用质性研究方法,运用扎根理论,分析了农业科学数据监管的影响因素,通过深度访谈的模式,设计了访谈提纲,运用Nvivo软件对每次访谈的信息做记录、组织与分析,通过编码的形式(开放式编码、主轴编码和选择性编码)来分析数据,形成农业科学数据监管影响因素模型,对模型进行了详细的阐释。(4)生命周期维度上,从农业科学数据监管的生命周期角度出发,首先,通过对农业科学数据采集分析,以机器学习中的深度学习为例,指出农业科学数据采集的复杂性;其次,分析了农业科学数据的组织,以本体方法组织农业科学数据,运用了本体中的Protégé软件,同时,通过农业科学数据元数据模型,实现农业科学数据的有效组织,最后,通过农业科学数据共享平台,实现农业科学数据监管的最终目标,达到农业科学数据最大限度地利用、复用。(5)服务维度上,论述了农业科学数据监管服务模型的构建,基于利益相关者理论,通过对农业科学数据监管利益相关者进行统计分析,找出政府、用户和数据服务人员叁个核心利益相关者,基于这叁个维度找出政府政策、用户需求和服务模式这叁个主要模型构建的核心概念,同时,对各个维度进行了深入的剖析,通过这叁个维度之间的关系分析,构建了以用户为导向的农业科学数据协同监管服务模型,期望通过该模型的建立指导农业科学数据监管的具体服务实践。(6)按照农业科学数据监管多维度框架的结构与功能划分,提出了不同维度农业科学数据监管实现所需要的方法,这些方法的效果如何,还需要通过应用进行验证。为此,本文以“天空地一体化农业监测系统”的数据资源为例,分析了数据生命周期内各阶段(数据采集、数据组织、数据存储、数据共享)的应用情况,对“天空地一体化数字农业监测系统”的结构进行了分析,提出了提升农业科学数据监管质量的策略。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-12-01）
彭秀媛[9]（2018）在《农业科学数据共享模式与技术系统研究》一文中研究指出本研究针对农业科学数据共享模式单一、对数据重用支撑不足,共享技术解决方案不系统、效率不高等问题,以农业科学数据为对象,开展了农业科学数据共享模式与技术系统研究,提出了农业科学数据共享新模式和农业科学数据共享技术系统。以期提高农业科学数据共享效率,推动农业科学数据资源建设,支撑农业科技创新。采用文献调研法、案例研究法、调查分析法、系统分析法等方法,主要开展了以下叁方面研究工作:(1)以辽宁省为例,调查分析了农业科学数据共享现状,了解了全省农业科学数据用户状况、农业科学数据资源现状、农业科学数据共享现状、农业科学数据重用状况和农业科学数据用户需求状况,基于调研结果进一步分析了辽宁省农业科学数据的相关特点和农业科学数据共享中存在的障碍。(2)基于辽宁省农业科学数据的相关特点,提出了农业科学数据共享模式的构建思路和农业科学数据的分类方法,构建了集中和分布相结合的农业科学数据共享模式。(3)基于农业科学数据共享中存在的技术障碍,提出了“叁位一体”的农业科学数据共享技术系统,包括科学数据增强技术、科学数据互操作技术和科学数据重用效果评估叁部分。明确了数据增强技术的四级结构,制定了数据增强的技术路线,设计了农业科学数据数据元标准方案、元数据标准和元数据应用方案,以及农业科学数据本体和农业科学数据元数据本体的构建方案;提出了包括技术、语义、组织、法律四个层面的农业科学数据互操作层次框架,构建了农业科学数据技术互操作方案和语义互操作方案;提出了农业科学数据重用效果评估框架。本研究为农业科学数据共享与重用实践奠定了基础,也为相关研究提供了可参考的实例。创新之处体现在:(1)提出了集中和分布相结合的农业科学数据共享模式,并实现了多个应用场景的有效利用,较好支撑了农业科学数据重用。(2)提出了“叁位一体”的农业科学数据共享技术系统,有机结合了科学数据增强技术、科学数据互操作技术和科学数据重用效果评估叁部分,初步解决了农业科学数据共享中存在的技术问题。(本文来源于《中国农业科学院》期刊2018-05-01）
李晓萍[10]（2018）在《农业科学数据共享平台用户持续使用的影响因素研究》一文中研究指出本文立足于大数据时代以及科学数据共享的现实热点,重点剖析了农业科学数据共享平台现状,以及影响用户持续使用农业科学数据共享平台的主要因素。科学数据共享的目的是实现科学数据的高效使用,用科学数据指导实践,而科学数据的高效使用来源于用户对科学共享平台的持续使用。随着科学数据的广泛应用,农业科学数据共享平台飞速发展,已有370840GB的数据纳入农业数据共享平台,然而用户对农业科学数据共享平台使用频率却呈现下降趋势。因而,本文研究用户持续使用农业科学数据共享平台的影响因素对提高用户的使用率具有重要意义。本研究对数据、科学数据以及农业科学数据等概念进行了总结归纳,并通过对信息系统成功模型、ECM-ISC模型以及社会影响等理论进行研究提炼,在此基础上构建农业科学数据共享平台持续使用模型。基于农业科学数据共享平台的特性,将信息系统成功模型中的“系统质量”变量更改为“平台质量”,同时根据农业科学数据的特点把“信息质量”变量更改为“数据质量”,最后根据该模型提出了研究假设。设计问卷并针对特定的人群进行问卷调研。利用SPSS 24.0对263份有效问卷数据进行效度和信度分析,再通过AMOS 20.0对8个假设进行检验。研究发现该模型具备良好的适配度,模型中的平台质量正向影响用户的感知易用性;数据质量正向影响用户的感知有用性,负向影响用户的感知风险;感知有用性、感知易用性和社会影响对用户的持续使用意愿有正向影响作用;感知风险对用户的持续使用意愿有负向影响作用。基于此,提出完善农业科学数据共享平台的建议,从而更好的留住用户。完善农业科学数据共享平台为农业科学数据指导实践活动提供数据支撑,为实现我国农业现代化发挥着不可估量的作用。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2018-03-14）
农业科学数据论文开题报告
（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：
国家农业科学数据中心是2019年6月中华人民共和国科学技术部(以下简称"科技部")和中华人民共和国财政部(以下简称"财政部")联合发文(国科发基[2019]194号)认定的20个国家科学数据中心之一,依托中国农业科学院农业信息研究所建设。该中心立足农业部门,是我国农业科学数据的汇聚中心、存贮中心、挖掘应用中心、国际合作中心、以及共享
（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。
农业科学数据论文参考文献
[1].周国民,樊景超.农业科学观测数据汇聚管理平台设计与实现[J].农业大数据学报.2019
[2]..国家农业科学数据中心简介[J].农业大数据学报.2019
[3].杨永忠,姜峰,郭燕锋.基于ESI数据的国内7所高校农业科学学科竞争力研究[J].文化创新比较研究.2019
[4].赵瑞雪,赵华,朱亮.国内外农业科学大数据建设与共享进展[J].农业大数据学报.2019
[5].王德信,樊庆忠.设施农业科学与工程专业大数据观人才培养模式改革与探索[J].菏泽学院学报.2019
[6].彭秀媛,王枫,周国民.农业科学数据共享技术系统研究[J].园艺与种苗.2019
[7].彭秀媛,王枫,周国民.面向重用的农业科学数据共享模式研究[J].农业经济.2019
[8].陆丽娜.农业科学数据监管模型构建及应用研究[D].吉林大学.2018
[9].彭秀媛.农业科学数据共享模式与技术系统研究[D].中国农业科学院.2018
[10].李晓萍.农业科学数据共享平台用户持续使用的影响因素研究[D].北京邮电大学.2018