调查数据挖掘和模式识别技术对土壤数据挖掘
如何进行地理空间数据挖掘和模式识别
如何进行地理空间数据挖掘和模式识别地理空间数据挖掘和模式识别在现代社会中具有重要意义。
随着科技的快速发展和大数据的普及应用，地理空间数据大量积累，如何从这些数据中挖掘出有用的信息，找到不同地理空间之间的模式和关联，对于决策和规划具有重要意义。
本文将从数据采集、预处理、特征提取和模式识别四个方面，介绍如何进行地理空间数据挖掘和模式识别。
首先，数据采集是进行地理空间数据挖掘和模式识别的第一步。
地理空间数据可以来自卫星遥感、GPS轨迹、社交媒体地理标签等多种来源。
在采集数据时，应注意数据的来源、数据的格式以及数据的准确性。
不同来源的数据可能存在误差或不完整性，因此在进行下一步处理之前，需要对采集到的数据进行验证和清理。
第二，数据的预处理是进行地理空间数据挖掘和模式识别的关键步骤。
预处理包括数据清洗、数据集成和数据变换。
在清洗过程中，可以通过删除重复数据、处理缺失值和异常值等方式，使数据集更加规范和准确。
在数据集成过程中，需要考虑不同数据源之间的一致性和冗余性问题，将不同数据源的数据整合成一个一致的数据集。
在数据变换过程中，可以根据具体需求对数据进行转换和归一化，以便进行后续的特征提取和模式识别。
第三，特征提取是进行地理空间数据挖掘和模式识别的关键环节。
特征提取的目的是从原始数据中提取出具有代表性和可区分性的特征，以便进行模式识别和分类。
在地理空间数据中，特征可以包括地理位置、距离、密度、时间等多种属性。
常用的特征提取方法包括PCA主成分分析、LDA线性判别分析、SVM支持向量机等。
在进行特征提取时，需要充分考虑地理空间数据的特点和问题的实际需求，选择合适的方法进行提取。
最后，模式识别是地理空间数据挖掘的核心任务。
模式识别的目的是从地理空间数据中发现规律、找出关联以及预测未来趋势。
在地理空间数据中，常见的模式包括热点分析、聚类分析、时空模式识别等。
热点分析可以帮助人们了解地理空间中的高密度区域，如热门商圈、交通拥堵区等。
人工智能在土地资源调查中的应用
人工智能在土地资源调查中的应用随着科技的发展，人工智能技术在各个领域都有了广泛的应用。
其中，土地资源调查也从传统的人工调查方式转向了更加智能化、高效化的方式。
人工智能的应用在土地资源调查中，无疑是一种创新，也是一种变革。
本文将从三个方面探讨人工智能在土地资源调查中的应用。
一、影像识别技术在土地资源调查中的应用传统的土地资源调查主要依靠人工勘查、测量等方式，效率较低、花费时间长。
而现在的影像技术与深度学习相结合，可以对土地资源进行更快捷、高效的识别和分类，解决了人工勘查效率低下的问题，还可以减少资源的浪费，提升土地利用效率。
现在，人工智能的技术又可以帮助用户自动对遥感数据进行分析探测，将不同的土地资源区域细分出来。
例如，图像识别技术可以从遥感图像中提取出许多特征点，然后对这些特征点进行分类，从而得到特定土地资源的地理分布。
有了这种技术，土地资源调查就更加智能、专业、直观化。
二、大数据挖掘技术在土地资源调查中的应用人工智能的另一个核心技术之一就是大数据挖掘，它可以用来处理海量的数据信息，从而找到数据内在的复杂联系，为土地资源调查提供更多的数据来源、数据支持，更准确、更科学地评估土地资源的潜在价值。
通过大数据挖掘技术，可以针对资源、环境等方面数据建模，智能实现土地资源潜质与适用性分析、人口分布与经济情况对土地利用的影响、土地利用方式对环境的影响等，这样可以提供决策者更多、更具说服力的数据支持。
此外，大数据挖掘技术还可以在土地利用规划方面起到更多的作用，制定更为符合实际情况的科学规划方案。
三、地理信息系统技术在土地资源调查中的应用地理信息系统（GIS）技术可以将地图、数据和应用程序相互关联，达到高效且精准的目标。
GIS技术在土地资源调查的应用，可以将地理信息融入到资源调查的过程中，为数据分析提供更加直观、全面、科学的支持。
通过GIS技术，我们可以利用卫星遥感图像来了解地表地貌特征的情况、地球活动、气象与水文情况等，比如机器学习可用于提取土地使用类别，用于栚取传感器数据。
数据挖掘中的模式识别算法
数据挖掘中的模式识别算法数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取有用信息的技术和方法。
在数据挖掘的过程中，模式识别算法起着至关重要的作用。
模式识别算法是通过对数据进行分析和处理，从中发现隐藏在数据背后的潜在规律和模式。
本文将探讨数据挖掘中的模式识别算法的应用和发展。
一、模式识别算法的基本原理模式识别算法的基本原理是通过对数据进行特征提取和分类，从而识别出不同的模式。
在数据挖掘中，常用的模式识别算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
决策树是一种基于树状结构的分类算法。
它通过对数据的特征进行划分，构建一棵树来表示不同的决策路径。
决策树算法可以帮助我们理解数据中的关键特征，并根据这些特征进行分类和预测。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的算法。
它通过对输入数据进行加权和激活，模拟人脑中的神经元之间的相互作用。
神经网络算法可以用于模式识别和分类问题，特别适用于处理复杂的非线性关系。
支持向量机是一种基于统计学习理论的分类算法。
它通过寻找一个最优的超平面来将不同类别的数据分开。
支持向量机算法可以处理高维数据和非线性分类问题，并具有较好的泛化能力。
二、模式识别算法的应用领域模式识别算法在各个领域中都有广泛的应用。
以下是几个常见的应用领域：1. 医疗诊断模式识别算法可以帮助医生对疾病进行早期诊断和预测。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以发现潜在的疾病模式和风险因素，提供给医生参考和决策依据。
2. 金融风控在金融领域，模式识别算法可以用于风险评估和欺诈检测。
通过对客户的交易数据和行为模式进行分析，可以识别出异常交易和潜在风险，帮助金融机构及时采取措施。
3. 图像识别图像识别是模式识别算法的重要应用之一。
通过对图像进行特征提取和分类，可以实现人脸识别、物体检测等功能。
图像识别技术在安防监控、智能交通等领域有着广泛的应用。
4. 自然语言处理自然语言处理是指将人类语言转化为计算机可以理解和处理的形式。
模式识别算法可以用于识别语音、分析文本等任务，帮助机器理解和处理人类语言。
数据挖掘与模式识别
数据挖掘与模式识别第一部分数据挖掘与模式识别概述 (2)第二部分数据预处理与特征提取 (5)第三部分关联规则挖掘与分类算法 (8)第四部分聚类分析与应用场景 (10)第五部分时间序列挖掘与预测 (13)第六部分自然语言处理与文本挖掘 (17)第七部分社交网络分析与可视化 (20)第八部分数据挖掘与模式识别在金融、医疗等领域的应用 (23)第一部分数据挖掘与模式识别概述数据挖掘与模式识别概述数据挖掘和模式识别是当今信息时代中非常重要的两个概念。
随着海量数据的不断生成和积累，如何有效地处理、分析和利用这些数据，成为了许多领域亟待解决的问题。
数据挖掘和模式识别技术为解决这些问题提供了有力的工具。
一、数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程，这些信息可能是潜在的规律、趋势、模式等。
数据挖掘的目的是帮助人们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，为决策提供科学依据。
数据挖掘的过程包括数据预处理、数据探索、模型建立和模型评估等。
数据预处理是对数据进行清洗、整理、去重等操作，以保证数据的准确性和完整性。
数据探索是对数据进行初步的分析，发现数据中的规律和趋势。
模型建立是根据已知数据进行建模，以预测未来的趋势和行为。
模型评估是对建立的模型进行测试和评估，以确保模型的准确性和可靠性。
数据挖掘的技术主要包括分类、聚类、关联规则等。
分类是根据已知数据建立模型，将新数据分类到不同的类别中。
聚类是将数据按照某种相似性度量进行分组，使得同一组内的数据尽可能相似，不同组之间的数据尽可能不同。
关联规则是发现数据之间的相关性，帮助人们更好地理解数据之间的关系。
二、模式识别模式识别是指通过计算机技术自动识别和分类对象的过程。
模式识别的目的是将对象分类到不同的类别中，以方便人们更好地理解和利用这些对象。
模式识别的过程包括特征提取、模式分类和评估等。
特征提取是从原始数据中提取出有用的特征，以描述对象的属性和特征。
模式分类是根据已知数据建立模型，将新数据分类到不同的类别中。
植物病害智能诊断与决策技术
植物病害智能诊断与决策技术一、植物病害智能诊断技术植物病害是农作物生产中普遍存在的问题。
传统的病害诊断方式存在误判率高、诊断时间长等缺点。
近年来，人工智能技术给病害诊断带来了新的希望，智能诊断系统可以通过图像分析、模式识别等技术准确、高效地诊断植物病害。
1. 图像分析技术图像分析技术是智能诊断系统中常用的技术之一，它通常包括图像采集、图像预处理、特征提取、模式分类等步骤。
在采集植物病害图像时，要注意光照、角度等因素对图像质量的影响，尽可能保证采集到清晰、真实的图像。
在图像预处理时，可以采用滤波、二值化等技术去除干扰和增强图像特征。
特征提取是指从图像中提取出与病害相关的特征，如形态、颜色、纹理等。
模式分类是将提取出的特征与预定义的模式进行比对，判断该图像是否为植物病害。
2. 模式识别技术模式识别技术是指通过对植物病害图像的特征提取和比对，将其归类为某种病害或正常状态，并给出相应的诊断结果。
现有的模式识别技术包括KNN、SVM、深度学习等。
其中，深度学习技术应用广泛，通过神经网络的训练和学习，可以大幅度提高病害诊断的准确率和效率。
二、植物病害智能决策技术植物病害智能决策技术是将智能诊断系统与决策支持系统相结合，以实现对植物病害的自动化管理和控制。
决策支持系统可以通过搜集和分析大量数据，制定出最优的农业生产计划和防治方案。
1. 数据挖掘技术数据挖掘技术可以从大量的历史数据、实时监测数据中挖掘出有用的信息，帮助决策者预测植物病害的发生概率和可能的影响，以便及时采取相应的措施。
数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
2. 多目标优化技术多目标优化技术是在不同的目标（如产量、病害发生率、成本等）之间进行权衡，并寻求最优解的技术。
在防治植物病害时，往往需要考虑到多个因素，如病害的危害程度、农药的效果和成本等，通过多目标优化技术可以在最小化成本的前提下，实现高效的病害防治。
三、智能诊断与决策技术的应用前景智能诊断与决策技术在农业生产中具有广阔的应用前景。
耕地后备资源调查与评价的思考
耕地后备资源调查与评价的思考摘要：本文旨在探讨耕地后备资源调查与评价的相关问题，并提出改进对策。
通过强化数据采集与更新、提升遥感和GIS技术应用水平、引入先进的评价模型和指标体系，以及融合农业技术与信息化手段，可以有效提高耕地后备资源调查与评价的准确性和科学性。
关键词：耕地后备资源；调查；评价随着全球人口的增长和经济的发展，农业面临着日益严峻的挑战。
耕地作为农业生产的基础资源，其保护和合理利用对于实现粮食安全和可持续发展至关重要。
因此，对耕地后备资源进行调查与评价显得尤为重要。
然而，传统的调查与评价方法存在数据滞后、指标单一和评价结果不准确等问题。
为了提高耕地后备资源调查与评价的质量，本文将从强化数据采集与更新、提升遥感和GIS技术应用水平、引入先进的评价模型和指标体系，以及融合农业技术与信息化手段等方面提出改进对策。
1、耕地后备资源的概述耕地后备资源是指作为潜在农田或可供耕种的土地资源，具备一定农业生产潜力但目前未被充分利用的土地。
随着全球人口的增长和城市化进程的加快，农业土地的减少和耕地荒漠化等问题日益严重，耕地后备资源的重要性日益凸显。
耕地后备资源的调查与评价是为了更好地了解和利用这些潜在的耕地，确保土地资源的可持续利用和粮食安全。
通过科学、全面地调查和评价，可以确定可供农业生产的后备土地，优化土地利用结构，提高耕地利用率，增强农业生产能力，并为未来的粮食生产提供保障。
因此，对耕地后备资源进行概述和研究具有重要的理论和实践价值。
2、耕地后备资源调查与评价方法2.1 遥感和地理信息系统（GIS）技术利用卫星遥感数据获取土地利用和土地覆盖信息，结合GIS技术进行空间分析和图层叠加，识别潜在的耕地后备资源。
这种方法可以快速获取大范围土地信息，并提供空间分布的数据基础。
2.2 土壤质量评价通过采集土壤样本并进行实验室分析，评估土壤的肥力、养分含量、质地、排水状况等指标。
这些指标可以反映土壤的农业生产潜力和可耕性，从而确定可供农业利用的后备土地。
模式识别与数据挖掘研究
模式识别与数据挖掘研究随着信息技术的发展，数据量大幅增长，如何从庞大的数据中提取并发掘有用的信息成为研究的焦点。
模式识别与数据挖掘作为处理大规模数据的重要技术手段，在各个领域中得到广泛的应用。
本文将探讨模式识别与数据挖掘的研究以及它们在实际应用中的意义。
首先，我们来了解一下什么是模式识别与数据挖掘。
模式识别是一种通过对数据进行分析、建模和解释来识别数据中隐藏模式和结构的过程。
模式识别的目标是从给定的数据集中提取出规律性和有意义的模式，并将其用于分类、预测和决策等方面。
数据挖掘则是指从大数据中发现并提取出隐含的、以前未知的、有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘的任务包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
在实际应用中，模式识别与数据挖掘技术可以提供很多有用的结果和洞察。
首先，它们可以用于预测和分类。
通过分析已有的数据集，构建模型并预测未来的情况，可以帮助决策者做出合理的决策。
例如，银行可以利用模式识别与数据挖掘技术对客户信用进行评估，从而决定是否批准贷款申请。
其次，模式识别与数据挖掘技术还可以用于关联规则挖掘。
通过分析数据集中的交易记录，可以发现隐藏在其中的关联规则，从而帮助企业了解消费者的购买行为，并制定相应的营销策略。
此外，模式识别与数据挖掘技术还可以用于文本挖掘、图像识别等多个领域。
在模式识别与数据挖掘的研究中，有许多重要的算法和技术被提出和应用。
其中，最为经典的算法之一是决策树算法。
决策树算法通过对样本的特征进行分类，构建树形结构的模型，并通过判断条件是否满足来预测或分类新的数据。
另一个重要的算法是支持向量机（SVM）算法。
SVM是一种有监督学习算法，通过在特征空间中寻找最佳超平面，将不同类别的样本分开。
此外，聚类算法也是模式识别与数据挖掘中的重要内容之一。
聚类算法通过将相似的数据点分成一组，实现对数据的分类和归类。
尽管模式识别与数据挖掘技术在实际应用中具有很大的潜力和优势，但仍然存在一些挑战和问题。
计算机应用中的模式识别技术
计算机应用中的模式识别技术模式识别技术是指通过计算机系统对输入的数据进行分析和判断，以识别出数据中的规律和模式。
这项技术在计算机应用领域具有重要的意义，它能够实现智能化的数据处理，提供更加精准和高效的解决方案。
本文将介绍计算机应用中的模式识别技术，包括其基本原理、应用领域及未来发展趋势。
一、模式识别技术的基本原理模式识别技术主要通过构建数学和统计模型来实现对数据模式的识别。
其基本原理可以概括为以下几个步骤：1. 数据采集与预处理：首先，需要采集具有代表性的数据样本，并对数据进行处理，以去除噪声、平滑数据或进行特征提取。
此过程可通过传感器、图像处理等技术实现。
2. 特征提取与选择：在模式识别中，特征是指从原始数据中抽取出的能够反映数据本质特点的属性。
通过特征提取和选择可以剔除冗余的信息，减少数据维度，并提高模式识别效果。
3. 模型构建与训练：在这一步骤中，需要选择合适的模型来描述数据样本中的模式。
常见的模型包括规则模型、统计模型、神经网络模型等。
利用已知数据进行模型的参数估计和训练，从而获得能够很好地拟合数据样本的模型。
4. 模型识别与分类：利用训练好的模型对新的未知数据进行分类或识别。
通过对数据进行模型匹配、决策或分类，判断其属于哪一类模式或特定规律。
二、模式识别技术的应用领域模式识别技术在计算机应用中有着广泛的应用，下面将介绍其中的几个典型领域：1. 图像处理与计算机视觉：模式识别技术在图像处理和计算机视觉领域中扮演着重要角色。
通过对图像进行特征提取和分类，可以实现人脸识别、目标检测、图像分割等功能。
这为安防监控、人机交互、医学影像分析等方面提供了有效的解决方案。
2. 自然语言处理与语音识别：模式识别技术对于自然语言处理和语音识别的发展也起到了重要作用。
通过对文本和语音进行特征提取和分类，可以实现语义分析、语音识别、机器翻译等应用。
这为智能助理、智能家居、语言病理分析等领域提供了有力支持。
3. 数据挖掘与商业智能：模式识别技术在数据挖掘和商业智能中有着广泛应用。
数据挖掘与模式识别
数据挖掘与模式识别数据挖掘和模式识别是现代技术领域中非常重要的领域，它们有助于揭示数据背后的信息和趋势，并帮助我们做出更好的决策。
在这篇文章中，我们将探讨数据挖掘和模式识别的概念、原理和应用。
一、数据挖掘的概念和原理数据挖掘是从大量数据中发现有用信息和模式的过程。
它利用统计学、机器学习和人工智能等技术方法，通过分析和挖掘数据中的隐藏模式、关联规则和趋势，来发现数据中的知识。
数据挖掘的原理包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估。
首先，数据预处理是为了清洗和转换数据，以便使其适合使用。
其次，特征选择是选择最重要的特征来建立模型。
然后，模型构建是根据数据集构建模型，并通过算法来学习模型的规律。
最后，模型评估是通过对模型进行测试和验证来评估其性能。
数据挖掘广泛应用于商业、医疗、金融等领域。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业预测销售趋势、分析顾客行为和市场需求。
在医疗领域，数据挖掘可以帮助医生诊断疾病、发现新的治疗方法。
在金融领域，数据挖掘可以帮助银行预测风险、识别欺诈行为。
二、模式识别的概念和原理模式识别是根据事先建立的模型，通过对输入数据的分析和对比，来识别目标对象的过程。
它借鉴了统计学、概率论和机器学习等方法，以发现和提取数据中的有用信息和模式为目标。
模式识别的原理主要包括特征提取、模型训练和模式识别。
首先，特征提取是通过选择合适的特征来降低数据维度，并突出目标对象的特点。
其次，模型训练是建立模型并通过训练集来学习模型的规律。
最后，模式识别是通过输入新数据，利用已经训练好的模型来进行目标对象的识别。
模式识别在计算机视觉、语音识别、生物特征识别等方面有广泛应用。
在计算机视觉领域，模式识别可以帮助识别图像中的物体、人脸等信息。
在语音识别领域，模式识别可以识别和转换语音信号为文字。
在生物特征识别领域，模式识别可以通过指纹、虹膜等生物特征进行个人身份的识别。
三、数据挖掘与模式识别的关联数据挖掘和模式识别在某些方面有相似之处，同时也有一些区别。
模式识别与数据挖掘
模式识别与数据挖掘摘要模式识别和数据挖掘是现代计算机科学中重要的研究领域。
它们可以帮助我们通过算法和技术，从大量的数据中发现有用的信息和模式。
本文将介绍模式识别和数据挖掘的基本概念、主要任务和应用领域，并讨论它们在实际应用中的意义和局限性。
1. 引言在当今信息时代，我们面临着大量的数据和信息。
这些数据包含着丰富的信息，但也隐藏着大量的“噪音”。
如何从海量数据中提取有用的信息和模式成为了一个重要的问题。
模式识别和数据挖掘就是应对这个问题的有效工具。
2. 模式识别模式识别是指通过计算机自动识别和分类数据中的模式或特征。
它是一个研究数据分析和人工智能的交叉学科。
模式识别技术可应用于多个领域，如图像识别、语音识别、生物信息学等。
在模式识别中，常用的算法包括支持向量机、人工神经网络、决策树等。
2.1 模式识别的基本概念模式识别的基本概念包括特征提取、特征选择、分类器训练和模型评估。
特征提取是指从原始数据中提取出有用的特征或属性。
特征选择是指从所有可选的特征中选择出最相关的特征。
分类器训练是指通过使用已标注的数据训练分类器模型。
模型评估是指评估训练好的模型的性能和准确度。
2.2 模式识别的主要任务模式识别的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。
分类是将数据分为不同的类别或组别。
聚类是将数据划分为不同的簇或组。
关联规则挖掘用于发现数据中的关联性和相关性。
异常检测用于发现数据中的异常或离群点。
3. 数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和知识。
它具有广泛的应用领域，如市场营销、金融分析、医疗诊断等。
数据挖掘的过程包括数据预处理、模式发现、模式评估和模式应用。
3.1 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘、模型评估和模型应用。
数据清洗是指处理数据中的噪音和缺失值。
数据集成是将多个数据源的数据集成到一个数据集中。
数据转换是将原始数据转换为适合挖掘的形式。
人工智能,机器学习,模式识别,数据挖掘,信息检索
人工智能（Artificial Intelligence，AI）、机器学习（Machine Learning，ML）、模式识别（Pattern Recognition，PR）、数据挖掘（Data Mining，DM）、信息检索（Information Retrieval，IR）……我想起之前在BeBeyond的一个同学，我说我做ML的，他说“我做DM的，我们都是搞计算机的呢！”后来我才明白，ML和DM根本就没有多大区别。
其实，上面列的这些学科本质上都没有太大区别，只不过它们要解决的核心问题不同，而运用的数学模型如出一辙。
先说AI。
这个词大众比较熟悉，通常一个电子游戏的AI直接决定了游戏的可玩性。
简单的AI比如超级玛丽里会扔刺猬的云怪，复杂的AI比如红色警戒中需要操纵整个国家的电脑敌人。
我很小的时候就在想这些算法得有多么复杂。
慢慢地我意识到电脑控制方式与我不一样。
我是单线程的，在一个时间点上要么控制坦克进攻，要么控制基地建设；而电脑的每个单位都有独立的思考能力和通信能力。
这些是通过设计逻辑来实现的（难怪在98年买的电脑上跑一点也不卡），比如坦克的逻辑可能是“IF附近的友军收到攻击，THEN前去支援”，矿车的逻辑可能是“IF受到攻击，THEN向基地撤退”……等等。
AI其实就是计算机自动做决策。
做决策的原则可以是上面简单的条件判断，可以是穷举，也可以是多个因素连接成的网络，比如下图（称为贝叶斯网络，Bayesian Network），这是一个通过判断是否有地震和盗窃的简单的智能系统。
用贝叶斯网络做决策，需要设置的参数都是概率形式的，比如地震发生的概率是2.6%，盗窃发生的概率是12.4%，地震发生时警报响的概率是72%……等等。
这些参数有了之后，当有一天警报响起，系统就能够回溯地计算出警报响是由地震发生还是盗窃发生引起的。
下面说ML。
ML是最可怕的部分。
上面说的AI系统的规则都是人为设定的，所以它的表现绝大多数情况在人们的期待以内。
农业环境中的土壤污染及检测技术分析
农业环境中的土壤污染及检测技术分析摘要：土壤污染会对农业环境和人类健康产生不容忽视的影响。
本文通过对农业环境中土壤污染的分析，总结了常见的土壤污染物及其来源和影响。
同时，对于土壤污染的检测技术进行了综合评述，包括传统的化学分析方法和先进的分析技术。
因此，未来的研究应该致力于发展更加快速、灵敏和经济的土壤污染检测技术，以便更好地管理和保护农业环境。
关键词：土壤污染；农业环境；检测技术；分析农业是人类生产生活的重要基础，然而，随着农业发展的加快和农业生产活动的增加，农业环境中的土壤污染问题也日益突出。
土壤污染不仅对农作物的生长和产量产生负面影响，还直接威胁到人类的健康安全。
因此，了解农业环境中的土壤污染情况以及有效的检测技术对于保护农业生产和环境健康具有重要意义。
一、农业环境中土壤污染的原因及其影响1.1农业环境中土壤污染的原因1.1.1化肥和农药的使用：为了提高农作物的产量和质量，农民普遍使用化肥和农药，其中包含有害物质。
长期的使用会导致污染积累。
1.1.2养殖活动：养殖场的粪便和尿液含有大量有机物和营养物质，如果管理不当，会导致土壤污染。
1.1.3工业和废弃物排放：工业活动和废弃物的排放可能含有重金属、有机物和其他污染物，这些污染物可通过大气或水体沉积到土壤中。
1.2农业环境中土壤污染的影响1.2.1农作物生长受到抑制：污染物会影响土壤的化学和物理性质，导致土壤肥力下降，影响农作物的生长和发育。
1.2.2农产品质量下降：土壤污染物可被作物吸收，进而影响农产品的安全性和品质。
1.2.3环境生态破坏：土壤污染物可进一步渗入地下水和地表水中，污染水源，威胁生物多样性和生态平衡。
1.2.4人体健康问题：人们通过食用受污染的农产品或接触受污染的土壤，可能摄入有害物质，对人体健康产生负面影响。
例如，重金属污染物可能导致慢性中毒，植物保护剂可能对人体产生致畸、致癌等影响。
因此，需要采取措施来遏制农业环境中土壤污染，例如合理使用化肥和农药、科学养殖管理、减少工业废弃物排放等，以保护农业环境和人类健康。
地质勘探中的地质勘探数据处理
地质勘探中的地质勘探数据处理地质勘探是为了获取有关地球内部结构和地质资源分布的信息而进行的一系列活动。
然而，获取到的地质勘探数据通常是庞大的、复杂的，需要进行精确的处理和解读。
地质勘探数据处理是地质勘探工作中至关重要的环节，它涉及多个方面和技术，本文将对此进行探讨。
一、地质勘探数据的获取与收集地质勘探数据的获取是地质勘探工作的第一步。
通过各种技术手段，如测量、勘探、采样等，可以获得大量的地质数据。
这些数据包括但不限于地层、岩性、岩矿组合、构造和物理性质等方面的信息。
在地质勘探过程中，合理选择和应用数据采集技术对后续的数据处理与解释具有重要意义。
数据收集的准确性和可靠性对于后续处理步骤的结果影响非常大。
二、地质勘探数据的处理流程1. 数据预处理地质勘探数据预处理是在数据采集后进行的一系列操作，旨在对原始数据进行质量检验和去除异常值。
预处理的主要任务包括数据的去重、填补缺失值、处理异常数据等。
此外，还需要进行数据格式转换和标准化，以便于后续处理和分析。
2. 数据解析与解释数据解析与解释是对处理后的数据进行分析和解读的过程。
在这一阶段，需要运用地质学和地球物理学等知识来理解数据中隐藏的地质信息。
通过针对性的算法和模型，可以提取出岩性、构造、地层等信息，并进行综合解释，以推断地下地质构造和资源分布状况。
3. 数据可视化与呈现数据可视化与呈现是将处理后的地质勘探数据以图形、图表等形式进行展示的过程。
通过数据可视化，可以将大量的数据以直观、易懂的方式表达出来，帮助地质勘探人员更好地理解地质信息和特征。
此外，数据的可视化还能帮助决策者进行合理的决策，并促进地质勘探成果的推广与应用。
三、地质勘探数据处理的技术手段1. GIS技术地理信息系统（GIS）是目前地质勘探数据处理中常用的技术手段之一。
它通过将地质勘探数据与地理空间位置信息相结合，实现数据的存储、管理、分析和呈现。
GIS技术能够提供精确的空间数据查询、叠加分析、空间关系分析等功能，为地质勘探数据处理提供了有力支持。
数据挖掘与模式识别技术
数据挖掘与模式识别技术随着信息时代的到来，数据的规模和复杂性逐渐增加，数据挖掘和模式识别技术也因此变得越来越重要。
本文将介绍数据挖掘和模式识别技术的定义、应用以及发展趋势。
一、数据挖掘的定义和应用数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、规律、关联性的过程。
它结合了统计学、人工智能和数据库技术，通过运用计算机算法和模型，挖掘出潜在的有用信息以支持决策和解决问题。
数据挖掘技术广泛应用于各个领域。
例如，在市场营销中，数据挖掘可以通过分析消费者的购买行为和喜好，帮助企业进行精准的营销策略制定；在金融领域，数据挖掘可以预测市场趋势和风险，帮助投资者做出明智的决策；在医疗健康领域，数据挖掘可以通过分析医学数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择。
二、模式识别的定义和应用模式识别是指从大量的数据中自动识别出特定的模式，以进行分类、识别和预测的过程。
它通过分析事物之间的关联性和规律性，提取出关键特征，并建立模型进行判别。
模式识别技术被广泛应用于图像识别、语音识别和手写识别等领域。
例如，在图像识别中，模式识别可以根据图像的特征进行分类和识别，实现人脸识别、物体检测等功能；在语音识别中，模式识别可以通过对声音的分析，将语音转化为文字，实现语音助手和语音输入等功能。
三、数据挖掘与模式识别的关系数据挖掘和模式识别技术有着密切的关联，它们在解决实际问题时常常相互依赖。
数据挖掘通过挖掘数据中的模式和规律，为模式识别提供依据；而模式识别则通过识别模式，帮助数据挖掘构建更准确的模型。
举例来说，当我们进行市场营销时，数据挖掘可以分析大量的市场数据，挖掘出潜在的客户群体和需求，而模式识别可以根据这些数据中的模式特征，进行客户分类和个性化推荐，从而实现精准营销。
四、数据挖掘与模式识别技术的发展趋势随着人工智能和大数据技术的发展，数据挖掘和模式识别技术正不断演化和改进。
以下是数据挖掘和模式识别技术的一些发展趋势：1. 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以通过分析大规模的数据，自动学习和构建高效的模型。
机器学习中的数据挖掘与模式识别(Ⅱ)
机器学习中的数据挖掘与模式识别随着信息时代的到来，大数据已经成为各行各业的重要组成部分。
而机器学习作为大数据处理的关键技术之一，数据挖掘与模式识别更是机器学习中不可或缺的重要环节。
本文将探讨机器学习中的数据挖掘与模式识别，从其定义、应用和发展趋势等多个方面展开论述。
一、数据挖掘与模式识别的定义数据挖掘是指从大量数据中发现并提取先前未知的、有价值的、可理解的模式和信息的过程。
而模式识别则是将目标对象的特征与已知模式相比较，以确定其所属类别或属性的过程。
在机器学习中，数据挖掘与模式识别通常是指利用算法和模型来分析数据、识别模式并做出预测的过程。
二、数据挖掘与模式识别的应用数据挖掘与模式识别在各个领域都有着广泛的应用。
在金融领域，机器学习的数据挖掘能够帮助银行和投资机构发现欺诈行为、预测股市走势以及制定个性化的投资组合。
在医疗领域，数据挖掘和模式识别可以帮助医生分析大量的病例数据，辅助诊断疾病和预测患者的治疗效果。
在电子商务领域，数据挖掘和模式识别可以帮助企业分析用户行为，精准推荐商品，提高销售转化率。
在智能制造领域，数据挖掘和模式识别可以帮助企业提高生产效率，优化生产计划，减少生产成本。
三、数据挖掘与模式识别的发展趋势随着科学技术的不断进步，数据挖掘与模式识别也在不断发展。
一方面，随着大数据技术的普及和成熟，数据挖掘的数据规模越来越大，模式识别的准确性和稳定性也在不断提高。
另一方面，随着人工智能技术的飞速发展，机器学习算法也在不断创新，例如深度学习、强化学习等技术的应用，使得数据挖掘与模式识别的应用领域更加广泛。
未来，数据挖掘与模式识别的发展趋势将更加注重算法的自动化和智能化，以适应大规模数据的处理需求。
同时，数据挖掘与模式识别在医疗健康、智能制造、智能交通等领域的应用前景也将更加广阔。
四、数据挖掘与模式识别的挑战尽管数据挖掘与模式识别有着广泛的应用前景，但是也面临着一些挑战。
首先，随着数据规模的不断增大，数据的质量和可信度成为了一个亟待解决的问题。
模式识别算法在智能农业中的应用
模式识别算法在智能农业中的应用智能农业是农业领域中近年来不断发展的重要领域之一，它利用现代科技手段，如模式识别算法，来提高农作物的生产效率和质量。
模式识别算法在智能农业中的应用可以帮助农民更好地管理和监测农作物的生长情况，提高农作物的产量和品质，实现可持续农业发展。
一、模式识别算法在智能农业中的意义和作用智能农业是利用先进的科学技术手段来提高农业生产效率、减少资源浪费并保护环境的农业方式。
模式识别算法作为智能化决策的关键技术之一，可以帮助农民对农田环境、作物生长情况等数据进行分析和预测，从而辅助决策，提高农业生产效益。
具体来说，模式识别算法在智能农业中的应用主要体现在以下几个方面：1. 物候期预测：通过模式识别算法对大量的历史气象数据、地理数据以及农作物生长数据进行分析和学习，可以准确预测农作物的生长周期和物候期，为农民提供合理的种植计划和农事管理建议。
2. 病虫害监测：模式识别算法可以通过对农作物图像进行分析和处理，自动识别和监测农作物的病虫害情况。
农民可以及时得知有害生物的种类和密度，采取相应的防治措施，减少化学农药的使用量，提高农作物的抗病虫害能力，保证作物的健康生长。
3. 水肥管理：模式识别算法可以利用农田的土壤湿度、温度等传感器监测数据，预测作物对水分和养分的需求量，实施智能化的水肥管理策略。
这种精准施肥和定量灌溉的方式可以减少农业资源的浪费，提高利用效率，减少对环境的负面影响。
4. 决策支持：模式识别算法可以基于农作物的生长环境数据、农田的历史数据以及市场需求等因素，为农民提供决策支持。
比如，根据气象数据预测农作物的产量和市场需求，帮助农民选择合适的作物品种、种植密度和收获时间，提高农作物的市场竞争力和经济效益。
二、模式识别算法在智能农业中的实践案例模式识别算法在智能农业中已经得到广泛应用，取得了显著的效果。
以下是一些模式识别算法在智能农业中的实践案例：1. 图像识别技术：通过对农作物图像进行处理和分析，可以实现对农作物的生长情况、生长状态和病虫害情况的自动识别和监测。
模式识别技术在智能农业中的应用
模式识别技术在智能农业中的应用智能农业是当前农业发展的一个重要方向，而模式识别技术则是智能农业中的关键技术之一。
模式识别技术基于机器学习和人工智能的理论，可以对农业生产中的各种模式进行识别和分析，帮助农民和农业企业做出更准确的判断和决策，提高农业生产的效率和质量。
本文将探讨模式识别技术在智能农业中的应用。
一、模式识别技术的基本原理模式识别技术是指通过对观察对象的数据和特征进行分析和处理，从中发现和提取出特定的模式和规律。
其基本原理是通过建立模型，将观察到的数据与模型进行比较和匹配，从而确定该数据属于哪一种模式。
模式识别技术广泛应用于图像处理、语音识别、人脸识别等领域，而在智能农业中的应用则主要集中在农作物病虫害的识别和预测、农田土壤的优化管理以及农业气象的预测和监测等方面。
二、农作物病虫害的识别和预测农作物病虫害是农业生产中的一大难题，传统的方法通常需要专业人员对病虫害进行观察和诊断，但是这种方法耗时耗力，并且容易产生误判。
而借助模式识别技术，可以通过对病虫害的图像进行特征提取和分类，快速准确地识别出病虫害种类。
同时，模式识别技术还可以结合历史病虫害数据和气象数据，建立预测模型，实现对未来可能出现的病虫害进行预测和预警，为农民提供科学决策依据。
三、农田土壤的优化管理土壤是农业生产的基础，不同的农作物对土壤的要求也不同。
利用模式识别技术，可以对农田的土壤类型和性质进行分类和识别，帮助农民对土壤进行合理管理和调节。
同时，模式识别技术还可以根据土壤的化学成分和物理性质，预测适宜的施肥量和施肥时机，提高施肥的效果和农作物的产量。
此外，模式识别技术还可以通过对土壤湿度、温度等数据的监测和分析，提供农田灌溉和排水的建议，实现灌溉水资源的合理利用和农业生产的节水节能。
四、农业气象的预测和监测气象因素对农业生产起着重要的影响，而模式识别技术可以通过对气象数据的分析和处理，实现农业气象的预测和监测。
通过建立气象模型，可以对未来一段时间内的天气情况进行预测，为农业生产提供相应的决策参考。
智慧农业中的数据挖掘与机器学习技术应用
智慧农业中的数据挖掘与机器学习技术应用农业是人类社会的基础产业之一，随着科技的进步和人们对食品安全的要求不断提高，智慧农业逐渐成为了研究的热点。
在农业经济中，数据挖掘和机器学习技术的应用可以更好地帮助农民了解和处理土地、种植和市场变化等方面的信息，促进农业的发展和产业的升级。
一、数据挖掘在智慧农业中的应用数据挖掘是一种从大量数据中，自动发现有用模式和信息的过程。
在智慧农业中，数据挖掘的应用十分广泛，利用数据挖掘技术可以挖掘出一些潜在的规律和模式，帮助农民更好地预测未来市场情况和作物生产情况。
例如，对于农民而言，土壤质量是一项很重要的指标。
通过采集大量土壤数据，可以利用数据挖掘技术进行分析，得出土壤质量对于作物的影响程度，再针对性地确定所应该种植的作物品种和肥料种类等，从而达到补充和提高土壤肥力的目的。
除此之外，在营销方面的应用也是很值得探讨的。
在早期的农业经济中，一般都是农民直接将农产品销售给零售商，消费者很难得到优质的食品产品。
但是，在使用数据挖掘技术时，可以从市场需求、消费者信息等方面进行分析，更好地了解消费者的需求，并根据数据得出如何合理开发农产品的市场。
二、机器学习技术在智慧农业中的应用机器学习是人工智能的一个分支，是指让计算机自主学习的一种技术，它通过对数据的自动分析和模式识别来不断提高自身的预测和分析能力。
在智慧农业领域，机器学习技术的应用不仅可以提高作物品质，也可以降低作物疾病的发生率。
例如，在作物生长领域，机器学习技术可以较为准确地预测出作物成长过程中所受到的各种环境影响，并在此基础上进行优化处理。
通过分析气候温度、湿度、光线、CO2浓度等各种数据，可以将大数据转化为高精度的预测模型，此模型服务于农民的实际生产中，可以极大程度地提高生产效率和作物质量。
再例如，对于作物疾病的防治，机器学习技术可以通过数据分析，较为准确地预测出潜在病源和危险因素，以便农民进行防治措施。
通过处理和分析作物相关的大数据，确定作物疾病所在的位置、病源及病害的程度等多种因素，为购买动植物保险和种植保险的农民提供了决策和分析基础。
智慧农业数据分析方法与实践
智慧农业数据分析方法与实践随着科技与信息技术的飞速发展，智慧农业正成为农业领域的一项革命性技术。
智慧农业通过利用先进的传感器技术、大数据分析和人工智能等手段，可以为农业生产提供精细化的管理和智能化的决策支持。
在智慧农业中，数据分析起着至关重要的作用，它可以帮助农业从业者实现高效农业生产、资源的有效利用以及精准管理。
一、智慧农业数据的获取与处理在智慧农业中，数据的获取是关键的第一步。
农业传感器技术的不断发展使得农业从业者可以采集到各种类型的农业数据，如土壤温湿度、气象数据、作物生长数据等。
这些数据以大规模、高维度、高频率的形式出现，需要经过合理的处理和清洗，以便更好地利用。
数据处理过程中常用的方法包括数据的去噪、数据的插值、异常数据的处理等。
为了更好地进行数据处理，可以运用现代数据分析方法，如机器学习和深度学习。
机器学习技术能够通过算法分析农业数据中的模式和规律，自动发现数据中某种特征的关联性并进行预测。
深度学习技术则可以帮助系统自动学习和演化，从而提供更高水平的数据分析和决策支持。
二、智慧农业数据分析方法1. 数据可视化分析数据可视化是智慧农业数据分析的重要手段之一。
通过将数据以图表、地图等形式进行可视化展示，可以更直观地发现数据中的规律与趋势。
常用的数据可视化工具包括Python中的Matplotlib和Seaborn库、R语言中的ggplot2等。
通过数据可视化分析，农业从业者可以更好地了解农田的状况、作物的生长情况以及农业生产过程中的问题。
2. 数据挖掘与模式识别数据挖掘是从大量的数据中发现潜在的、先前未知的模式与知识的过程。
在智慧农业中，可以运用数据挖掘技术发现农业生产中的规律和趋势，为农业生产提供指导和决策支持。
常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
通过数据挖掘与模式识别，农业从业者可以更好地了解农业生产的特点和规律，并提供相应的农业管理建议。
3. 数据预测与优化数据预测与优化是智慧农业数据分析的关键环节之一。
农业分析中的数据挖掘技术
农业分析中的数据挖掘技术随着科技的迅猛发展，数据挖掘技术在各个领域得到广泛应用，农业也不例外。
数据挖掘技术可以帮助农业行业进行决策分析、优化资源配置、提高产量和质量，并且对农业可持续发展起到积极作用。
本文将探讨农业分析中的数据挖掘技术，包括数据源、方法和应用。
一、数据源农业分析的数据源主要包括农产品市场情况、气象数据、土壤质量、农作物生长监测等。
这些数据可以通过多种途径收集到，包括传感器、遥感、物联网等。
其中，气象数据可以通过气象站和气象卫星获取，土壤质量可以通过土壤采样与分析得到，农作物生长监测可以通过图像处理和机器视觉技术实现。
二、方法数据挖掘技术在农业分析中有多种方法，包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
聚类分析是将具有相似特征的样本归为一类，可以帮助农业行业根据农产品市场需求将农产品进行分类，并制定相应的销售策略。
分类分析是进行农产品质量等级划分的一种方法，可以帮助农业行业对农产品进行质量监测和评估。
关联规则挖掘是发现数据集中不同属性之间的关联关系，可以帮助农业行业了解不同因素对农作物生长的影响，进而优化农作物种植计划。
三、应用数据挖掘技术在农业分析中有许多应用，包括农产品市场预测、农作物生长预测、病虫害监测等。
农产品市场预测可以通过分析历史数据和市场需求来预测农产品的价格和销售情况，农业行业可以根据预测结果做出合理的销售策略。
农作物生长预测可以通过分析气象数据和土壤质量等因素来预测农作物的生长情况，农业行业可以根据预测结果合理安排种植和施肥计划。
病虫害监测可以通过分析农作物生长监测数据和病虫害历史数据来监测农作物的病虫害情况，农业行业可以采取相应措施进行防治。
四、数据挖掘技术的优势数据挖掘技术在农业分析中具有许多优势。
首先，它可以从大量的数据中发现隐藏的信息和规律，帮助农业行业做出更准确的决策。
其次，数据挖掘技术可以提高工作效率，节省人力成本。
再次，它可以提供科学依据，推动农业可持续发展。
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调查数据挖掘和模式识别技术对土壤数据挖掘摘要：数据挖掘已经成为主要的研究方向之一域，在近数十年来，以提取隐含的和有用的数据。
这种知识可以被人类轻松认知。
最初，这方面的知识提取和计算评估采用手工统计技术。
随后，半自动数据挖掘技术的出现，因为进步的技术。
这样的进步也是在形式存储从而提高分析的需求。
在这样的情况下，半自动化的技术已成为低效率的。
因此，自动化的数据挖掘技术引入到合成知识有效。
数据现有文献的调查挖掘和模式识别土壤数据挖掘呈现本文。
在农业土壤中的数据集的数据挖掘是一个比较新的研究领域。
有效的技术可开发和专为解决在使用数据挖掘复杂的土壤数据集。
关键词：数据挖掘，模式识别，土壤数据挖掘一、引言这个数据挖掘的软件应用包括各种已经开发了商业方法和研究中心。
这些技术已被用于工业，商业和科学用途。
例如，数据挖掘技术已经被用来分析大数据集和建立有用的分类和模式的数据集。
农业和生物研究的研究中使用的各种数据分析的技术，包括，天然树，统计机器学习和其它分析方法。
本文研究的，如果新的数据挖掘可以建立技术将改善的有效性和准确性大型数据集的土壤分类。
在特别地，本研究工作的目的是比较数据的性能在土壤局限性和土壤条件挖掘算法方面的以下特点：酸度，碱度与钠含量，盐分，低阳离子交换容量，磷的固定，有开裂和溶胀性能，深度，土壤密度和营养素含量。
使用标准的统计分析技术是既费时又昂贵。
如果可以发现替代的技术，以改善这个过程中，在土壤中的分类的改进可能结果。
农业是每个国家都以其核心竞争力。
但是在印度然而，它只占17％总的国内生产总值。
随着城市化进程加快，这将是粮食生产的挑战越来越多的人用更少的土地和水。
农业或养殖是任何国家的脊梁经济性，因为大量人口生活在农村地区，是直接或间接依赖农业为生。
来自农业收入形成了养殖的主要来源社区。
作物收割的基本要求是水资源和资金购买种子，化肥，农药，劳动力等多数农民通过提高资本要求牺牲其他必要的支出，而当它是仍然不足，他们求助于信贷从银行等渠道和民间金融机构。
在这种情况下，该还款取决于作物的成功。
如果作物由于多种因素失败即使一次时，如不良的天气、土壤类型不好，过度和过早应用这两种化肥和农药;掺假的种子和农药等，然后他推入严重危机造成了严重的压力。
此外，该植物生长取决于多种因素，如土壤类型、作物类型和天气。
由于缺乏植物生长信息和专家建议，大多数农民无法获得良好的收益。
土壤性质的知识大多来源于土壤调查努力。
土壤调查，或土壤制图，是确定土壤类型或土壤覆盖的其他属性在一个过程，并将其映射为他人理解并使用。
对于土壤调查主要数据通过实地采集采样和遥感支持。
利用从收集的这项研究工作的测试数据集世界土壤信息- ISRIC（国际土壤参考和信息中心）。
在ISRIC-WISE 3.1版土壤的排放数据库（WISE3世库存势）是从一个大范围的土壤剖面并且遵从许多专业人士从世界各地收集到的数据。
从而主土壤数据和任何二级数据导出他们可以利用地理信息系统的空间单位挂钩世界土壤图以及更近的土壤和地形（SOTER）数据库通过土壤传说中的代码。
WISE3是关系数据库，使用编译MS-ACCESS。
它可以处理数据：（一）土壤分类;（二）土天边的数据;（三）数据的来源;和用于方法确定分析数据。
在WISE3档案数据来源于来自260多个不同的来源，模拟和数字。
的型材大约有40％是从辅助提取数据集，包括各种土壤和地形数据库和FAO土壤数据库，持有多种来源的数据整理。
WISE3持有选定的属性数据10253个土壤剖面，有些47800个视野，来自149个国家。
在未来，这些数据集与各种数据挖掘的分析技术可能产生的成果有助于研究人员。
二、材料和方法在数据挖掘的技术迅速增长是由于（ⅰ）大型存储设备的成本下降，提高易用性采集的数据通过网络，（二）稳健发展，高效的机器学习算法来处理这些数据，并（三）计算能力的成本下降，从而利用密集计算的方法对数据进行分析。
数据挖掘仅仅代表一组从原始数据中提取模式目的的特定的方法和算法。
在DM过程已经发展由于巨大必须被处理的区域更容易，如数据的量：商业，医疗行业，天文学，遗传学。
此外，成功的超常规发展硬件技术使得存储的大容量硬盘的出现，事实上许多挑战的出现问题在操作数据的巨大的量。
当然，这里最重要的方面是对快速增长互联网。
DM过程的核心在于应用方法和为了算法发现和提取模式存储的数据，但在此之前的步骤的数据必须进行预处理。
众所周知，简单的使用DM算法无法产生了良好的效果。
因此，发现的整个过程在原始数据有用的知识包括顺序应用以下步骤：在应用领域，创造一个目标数据集的基础上通过集中的一个子集选择数据的一种智能的方式变量或数据样本，数据清洗和预处理，数据缩减和投影，选择数据挖掘任务，选择的数据挖掘算法，数据挖掘步骤，解释挖掘模式与可能返回的任何一个前面的步骤和巩固知识的发现。
在DM包含许多研究领域，如机器学习，数据，数据库，统计模式识别，人工智能，数据采集专家系统和数据可视化。
这里最重要的目标是从数据和模式中提取带来有用的知识成可以理解的形式。
这是建议获得的信息是浅显的，以解释的使用的容易性。
整个过程的目的是获得从低级别的数据的高级数据。
数据挖掘涉及到装修款或确定从模式的观测数据。
拟合模型发挥作用推断的知识。
通常情况下，一个数据挖掘算法构成以下三种组件。
(模型：该模型的功能（例如，分类，聚类）和它的代表性形式（如线性判别，神经网络）。
模型包含的是从该数据确定参数。
(选择标准：一个基础的偏好一个模型或一组对另一参数，取决于给定的数据。
(搜索算法：一个规范算法寻找特定的模式，参数，给出的数据，模型（s）和一个优先标准。
一个特定的数据挖掘算法通常是为实例模型/偏好/搜索组件。
在当前的数据挖掘比较常见的模式功能做法包括：1、分类：分类一数据项到几个预定义分类。
2、回归：一个数据项映射到实值的预测变量。
3、聚类：映射一个数据项分成几个集群之一，其中，集群是数据项的自然分组基于相似性指标或概率密度模型。
4、规则产生：提取从数据分类规则。
5、关联规则挖掘：描述了在不同的关联关系属性。
6、聚合：提供一紧凑描述为数据的子集。
7、依靠建模：介绍显著变量之间的相关性。
8、序列分析：连续模式模式，如时间序列分析。
我们的目标是模型的过程中产生的状态序列或提取和报告偏差和趋势随着时间的推移。
虽然，有很多技术在数据可用，如人工神经网络，K近邻，K指的做法。
人工神经网络：人工神经网络（ANN）的灵感来自于人脑的研究体系，人工神经网络（ANN）网络中每个节点代表一个神经元，每个链接表示方式两个神经元相互作用。
每个神经元执行非常简单的任务，而该网络的代表其所有的神经元的工作是能够执行更复杂的任务。
神经网络是一个相互联系的一套输入/输出单元，其中每个连接的重与之相关联。
该网络通过学习微调权重，以便能够预测输入样本的呼叫标签在测试阶段。
人工神经网络是一个新的在洪水预报中使用的技术。
ANN的优点在造型的降雨量方法和流失的关系在传统技术洪水预报。
神经网络具有比在常规方法的几个优点计算。
有更多的时间用于获取任何问题解决方案，ANN是非常适合的状态，神经网络方法成功地提前一周预测了病虫害发生率攻。
提前一周函数提供由一种替代从更容易获得的土壤估计土壤参数数据。
所使用的两种常见的方法来开发的PTF是多线性回归方法和神经网络。
多元线性回归和神经网络模型（前馈回来传播网络）被雇用开发此函数功能使用预测土壤参数土，沙，淤泥，SP，BD容易衡量的特征和有机碳。
人工神经网络已经成功的其他土壤性质，如旱地盐度的分类。
由于其解决复杂或能力喧闹的问题，人工神经网络被认为是是一个合适的工具，一个困难的问题，如估计在土壤有机碳。
支持向量机：支持向量机（SVM）是二元分类。
SVM是能够在两个不相交的数据样本进行分类类。
其基本思想是背后分类样本数据成线性可分。
支持向量机是一组用于与监督学习方法分类和回归。
在简单的话给定的一组训练示例，每一个标记为属于两个一类别，一个SVM 训练算法构建了一个模型，预测是否有新的例子属于一类或等。
支持向量机用于评估的时空特征土壤水分的产品。
决策树：决策树是目前使用的分类算法在数据挖掘和机器学习。
决策树是机器的一个新领域学习是涉及算法收购在形式，如概念结构化的知识，决策树木和歧视蚊帐或生产规则。
应用干旱相关的数据进行抗旱数据挖掘技术风险管理显示了高级地理空间的成功决策支持系统（GDSS）。
规定数据挖掘方法是用于方法之一作物决策。
研究已在澳大利亚进行了估算一范围内的土壤性质，包括有机碳（亨德森等人，2001）。
在全国性的数据库有11483点的土壤可用来预测在土壤中的有机碳。
增强决策树工具（立体派），用于连续输出本研究的相关性的预测值和实际的有机碳之间水平。
K近邻：K近邻技术在数据挖掘中的分类技术之一。
它不有任何的学习阶段，因为它使用的训练集的每时进行的分类。
最邻近搜索（NN）也被称为邻近搜索，相似性搜索或最近点的搜索是查找一个优化问题最近点的度量空间。
K近邻应用于日常模拟降水和其他天气变数（拉贾戈帕兰和拉尔，1999）。
贝叶斯网络：一个贝叶斯网络是一个图形化模型编码之间的概率关系。
当结合使用统计技术图形模型有几个优势数据分析。
一、因为模型编码的依赖各变量之间的，它很容易处理的情况下一些数据项丢失。
二、贝叶斯网络可以用于学习的因果关系，因此可以用来获得理解一个问题域并预测干预的后果。
三、因为该模型具有两者的因果和概率语义，它是一个理想的用于组合现有知识表示（通常进来因果形式）和数据。
四、贝叶斯统计与贝叶斯网络相结合的方法提供了一种为避免过度拟合高效和有原则的做法数据挖掘应用的数据发展农业基于贝叶斯网络受到影响Huang等。
（2008）。
据他介绍，贝叶斯网络是一个强大的工具，处理不确定性，并广泛应用于农业数据集。
他开发了型号为农业基于贝叶斯网络学习方法的应用。
结果表明，贝叶斯网络是一个可行的和高效。
K均值的方法：K均值法是使用集群技术，数据挖掘。
背后的想法在K均值算法很简单，某些分区以K簇中的数据，群集的中心可计算为所有属于一个簇样品的平均值。
群集的中心可被看作是代表集群。
该中心是相当接近所有集群中的样品。
模糊逻辑：模糊逻辑是多值逻辑的一种形式从模糊集理论推导处理的推理是近似的而不是准确的。
在接受“清脆的对比逻辑“，其中二进制集具有二进制逻辑，模糊逻辑变量可以具有真值是0和1之间的范围内，并且不限制在两个真值经典的命题逻辑。
此外，当语言变量的使用，这些度可由特定管理功能。
模糊逻辑成为1965年的结果模糊集理论由卢特菲扎德建议。
虽然模糊逻辑已经被应用到很多领域，从控制理论人工智能，它仍然是争议大多数统计学家，谁喜欢贝叶斯逻辑，并跻身一些控制工程师，谁喜欢传统的二值逻辑。