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农业大数据驱动的决策支持系统建设

TOC\o1-2\h\u12967第一章：引言 3

130211.1研究背景 3

113241.2研究意义 3

90321.3研究内容与方法 4

24858第二章：农业大数据概述 4

65132.1农业大数据概念 4

191922.2农业大数据来源与类型 5

222492.2.1来源 5

2472.2.2类型 5

191622.3农业大数据处理技术 5

163752.3.1数据采集与整合 5

101102.3.2数据存储与管理 5

78722.3.3数据分析与挖掘 5

266632.3.4数据可视化与展示 6

52132.3.5决策支持系统 6

29869第三章：决策支持系统理论基础 6

272203.1决策支持系统概述 6

136403.2决策支持系统类型 6

168053.3决策支持系统设计原则 6

16912第四章：农业大数据驱动的决策支持系统框架 7

186134.1系统架构设计 7

296374.2数据处理与分析 8

290674.3决策模型构建 8

1929第五章：数据采集与预处理 8

130705.1数据采集技术 8

219365.1.1传感器技术 8

299935.1.2遥感技术 9

235105.1.3物联网技术 9

17815.2数据预处理方法 9

73845.2.1数据清洗 9

141765.2.2数据整合 9

116215.2.3数据降维 9

112455.2.4特征提取 9

149115.3数据质量评价 9

118975.3.1准确性评价 10

321055.3.2完整性评价 10

128475.3.3一致性评价 10

4625.3.4时效性评价 10

4364第六章：数据存储与管理 10

207816.1数据存储技术 10

201386.1.1关系型数据库 10

179926.1.2非关系型数据库 10

210256.1.3分布式文件系统 10

198806.1.4云存储 11

226006.2数据管理策略 11

290536.2.1数据分类与规划 11

103906.2.2数据清洗与预处理 11

126276.2.3数据整合与关联 11

108676.2.4数据挖掘与分析 11

278406.3数据安全与隐私 11

96656.3.1数据加密 11

82476.3.2访问控制 11

43126.3.3数据备份与恢复 12

280586.3.4隐私保护 12

8021第七章：数据挖掘与知识发觉 12

302827.1数据挖掘方法 12

82987.1.1描述性挖掘方法 12

314247.1.2摸索性挖掘方法 12

288107.1.3预测性挖掘方法 12

51157.2知识发觉技术 13

86187.2.1数据清洗 13

156837.2.2数据转换 13

221367.2.3模型评估与优化 13

227967.3应用案例与分析 13

287107.3.1农业产量预测 13

291917.3.2病虫害监测与预警 14

275887.3.3农业资源优化配置 14

16800第八章：决策模型与算法 14

295048.1经典决策模型 14

39588.1.1引言 14

19198.1.2线性规划模型 14

229338.1.3整数规划模型 14

51698.1.4动态规划模型 15

295578.1.5层次分析法 15

8438.2智能决策算法 15

312518.2.1引言 15

218388.2.2遗传算法 15

116718.2.3蚁群算法 15

114568.2.4粒子群算法 15

13818.2.5深度学习算法 15

282978.3模型评估与优化 16

147378.3.1引言 16

261268.3.2模型功能评估 16

53848.3.3参数优化 16

49228.3.4模型融合 16

15855第九章：系统开发与实现 16

148199.1系统开发流程 16

199709.