10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.11.032
数据挖掘在温室大棚上的应用研究
随着物联网的兴起,数据的积累速度、维度以及体积等也越来越大,成了真正的大数据范畴;在农业温室大棚中部署的大量各种各样的传感器产生了大量多源异构的传感数据,而且这些数据中存在需要清洗的各种脏乱数据;文章按照数据清洗,模型构建和模型应用3个部分进行详述,首先介绍数据清洗技术和多源异构数据的融合技术,然后列举了常见的预测模型构建方法并分别指出了每种方法的适用情况,最后对常见的应用领域进行了综述和总结,并提出了目前还存在的问题,以及对未来的展望.
数据挖掘、温室大棚、数据清洗、异构数据
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TP312(计算技术、计算机技术)
杭州市农业科研主动设计项目20162012A06;杭州市农业科研自主申报项目20170432B30;杭州市物联网技术与应用重点实验室及杭州市农业科研主动设计项目20162012A06
2017-12-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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