数据挖掘与精准农业智能决策系统(陈桂芬[等]著)思维导图
人工智能系列白皮书-智慧农业
中国人工智能系列白皮书-- 智慧农业目录第1 章智慧农业发展背景 (1)1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1)1.2 智慧农业及其发展趋势 (8)第2 章农业智能分析 (12)2.1 农业数据挖掘 (12)2.1.1 农业数据挖掘特点 (12)2.1.2 农业网络数据挖掘 (13)2.1.3 农业数据挖掘应用 (16)2.2 农业数据语义分析 (18)2.2.1 农业数据语义模型 (18)2.2.2 农业数据存储模型 (19)2.2.3 农业数据知识发现 (20)2.2.4 农业数据语义检索 (21)2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21)2.3 农业病虫害图像识别 (22)2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 232.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24)2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26)2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27)2.3.5 农业病虫害模式识别 (28)2.4 动物行为分析 (29)2.5 农产品无损检测 (34)2.5.1 农产品的无损检测 (35)2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36)2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)2.5.4 问题与展望 (38)第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40)3.1 作物生产决策系统 (40)3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40)3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41)3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41)3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42)3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43)3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。
3.2 作物病害诊断专家系统 (45)3.2.1 病害诊断知识表达 (45)3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47)3.2.3 病害诊断知识推理 (47)3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48)3.3 水产养殖管理专家系统 (49)3.3.1 问题与挑战 (49)3.3.2 主要进展 (51)3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52)3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54)3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54)3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56)3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57)3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58)3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59)3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59)3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 603.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)3.5.4多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .. 633.6 农业空间信息决策支持系统 (66)第4 章典型农业机器人 (71)4.1 茄果类嫁接机器人 (74)4.1.1 研究背景意义 (74)4.1.2 国内外研究现状 (74)4.1.3 关键技术与研究热点 (76)4.1.4 案例分析 (77)4.1.5 存在问题与发展策略 (78)4.2 果蔬采摘机器人 (79)4.2.1 研究背景意义 (79)4.2.2 国内外研究现状 (79)4.2.3 关键技术与研究热点 (80)4.2.4 案例分析 (81)4.2.5 存在问题与发展策略 (82)4.3 大田除草机器人 (83)4.3.1 研究背景意义 (83)4.3.2 国内外研究现状 (84)4.3.3 关键技术与研究热点 (84)4.3.5 存在问题与发展策略 (86)4.4 农产品分拣机器人 (87)4.4.1 农产品分拣机器人发展现状 (88)4.4.2 农产品分拣机器人的应用特点和支撑技术 (90)4.4.3 主要问题和建议 (92)第5 章农业精准作业技术 (94)5.1 拖拉机自动导航 (94)5.2 农机作业智能测控 (97)5.3 果树对靶施药 (101)5.3.1 我国果园施药作业现状 (101)5.3.2 基于靶标探测的智能施药 (102)5.3.3 靶标探测技术 (102)5.3.4 对靶施药的经济性与环保性 (106)5.4 设施蔬菜水肥一体化 (106)5.4.1 水肥一体化在设施蔬菜中的应用 (107)5.4.2 智能灌溉施肥设备 (108)5.4.3 设施蔬菜水肥一体化发展趋势 (110)5.5 设施环境智能调控 (112)5.5.1 温室环境与作物信息采集 (112)5.5.2 温室作物生长发育模型和小气候预测模型 (115)5.5.3 温室智能环境控制理论 (116)5.5.4 测控装备及平台构建方面 (117)5.6 农用无人机自主作业 (117)5.6.1 农用无人机自主作业需求背景 (117)5.6.2 农业无人机自主作业技术特点 (118)5.6.3 农业无人机自主作业发展现状 (119)5.6.4 抓住机遇迎接挑战人工智能技术的挑战 (122)第6 章智慧农业展望 (123)6.1 当前农业发展需求分析 (123)6.2 发展重点与建议 (123)第 1 章智慧农业发展背景中国农业经历了原始农业、传统农业、现代农业、智慧农业的逐渐过渡。
AI使能的信道知识地图高效构建与应用
AI使能的信道知识地图高效构建与应用目录1. 内容概括 (2)1.1 AI与信道知识地图简介 (2)1.2 高效构建与应用的必要性 (3)1.3 本文档结构概览 (4)2. 信道知识地图基础 (6)2.1 信道知识地图定义与构建原则 (7)2.2 数据的收集与整理方法 (9)2.3 分类与组织知识图谱的最佳实践 (10)3. AI技术在信道知识图谱中的角色 (11)3.1 机器学习算法的选择与训练 (12)3.2 自然语言处理在知识提取中的应用 (15)3.3 数据挖掘与深度学习算法 (16)4. 信道知识地图的构建流程 (18)4.1 需求分析 (19)4.2 数据准备 (20)4.3 模型选择与训练 (21)4.4 图谱结构设计 (23)4.5 图谱评估与质量控制 (24)4.6 部署与应用 (25)5. 信道知识地图的应用场景 (27)5.1 企业网络管理 (28)5.2 信息安全与威胁分析 (29)5.3 移动通信网络的优化 (31)5.4 智能交通系统 (33)5.5 其他潜在应用领域 (34)6. 案例研究 (35)6.1 信道知识地图在企业中的应用 (37)6.2 数据特性对信道知识图谱构建的影响 (39)6.3 信道知识图谱在学术研究中的用途 (40)6.4 信道知识图谱未来发展的展望 (41)7. 结论与建议 (42)7.1 总结已有研究成果与挑战 (43)7.2 对构建与应用信道知识图谱的最终建议 (44)7.3 未来的研究方向与发展趋势 (45)1. 内容概括本文档旨在介绍AI使能的信道知识地图高效构建与应用的相关知识和实践。
信道知识地图是一种将信道信息与网络设备、应用和服务相结合的可视化表示，有助于提高网络性能和安全性。
AI技术在信道知识地图的构建和应用过程中发挥着关键作用，包括数据挖掘、模式识别、智能优化等。
本文将详细介绍AI技术在信道知识地图构建中的应用场景、方法和技术，以及如何利用AI技术实现信道知识地图的高效管理和优化。
智能农业大数据分析与决策支持系统设计
智能农业大数据分析与决策支持系统设计随着互联网的发展，智能化在农业生产中也越来越受到重视。
农业科技的发展为农民提供了更加丰富、高效、智能的工具，同时也为政府及有关部门提供了应对农业生产中遇到的问题和危机的方案。
智能农业大数据分析与决策支持系统就是其中之一。
本文将对该系统进行详细探讨。
一、智能农业大数据分析与决策支持系统的定义智能农业大数据分析与决策支持系统是指基于大数据技术和人工智能技术，结合农业生产中的专业知识和经验，通过对农业生产中各种数据的分析，提供科学的、及时的、有效的决策支持方案的系统。
该系统可以从多个维度去分析数据，包括气候环境、土壤、作物生长等方面，可以根据所得数据预测作物生长、疾病发生、天气变化等情况，从而帮助农民及农业管理部门做出正确的决策。
二、智能农业大数据分析与决策支持系统的优势1. 提高生产效率通过对作物生长、气象条件等方面的数据进行分析和预测，系统可以为农民提供更加精准的生产建议和决策方案，从而提高生产效率。
2. 减小风险系统可以从多个角度对农业生产中可能出现的风险进行分析和预测，为农民提供相应的应对方案，从而减小风险。
3. 促进可持续发展智能农业大数据分析与决策支持系统能够对农业生产中的生态环境进行评估和分析，并提供改善措施，从而促进农业可持续发展。
4. 降低成本系统可以通过分析和预测市场需求和供应的情况，帮助农民制定合理的生产计划，从而降低生产成本。
三、智能农业大数据分析与决策支持系统的设计要点1. 数据采集智能农业大数据分析与决策支持系统的核心是数据，因此数据采集是系统设计的重点。
要保证数据采集的准确性和全面性，并采用可靠的数据存储和管理方式。
2. 数据预处理采集到的数据往往需要进行预处理，例如去噪、缺失值填充、数据整合等。
预处理能够提高数据质量，有利于后续分析和决策。
3. 数据挖掘与分析数据挖掘与分析是智能农业大数据分析与决策支持系统的核心，要结合农业生产的专业知识和经验，采用现代化的分析方法，实现数据的自动处理和分析。
2024版智慧农业大数据解决方案课件pptx
•智慧农业概述•大数据技术基础•智慧农业大数据解决方案设计•智慧农业大数据应用实践目录•智慧农业大数据挑战与对策•总结与展望定义发展趋势国内外智慧农业现状分析国内现状国外现状大数据在智慧农业中应用前景生产环节应用经营环节应用管理环节应用服务环节应用大数据概念及特点大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别以上的数据。
大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大数据处理要求实时或准实时响应，以满足业务需求。
大数据中蕴含的价值信息往往稀疏，需要通过数据挖掘和分析才能发现。
数据量大数据类型多样处理速度快价值密度低大数据处理流程与关键技术01020304数据采集与预处理数据存储与管理数据处理与分析数据可视化与应用农业环境监测精准农业农业科研农业市场预测大数据在农业领域应用案例解决方案目标与原则01020304数据采集数据传输数据存储030201数据采集、传输和存储方案设计数据处理、分析和挖掘方法选择数据预处理数据分析数据挖掘基于大数据的土壤、气象等条件分析，为农作物提供精准的种植建议。
利用遥感技术、无人机等获取实时数据，对农作物生长状况进行监测和预警。
结合智能灌溉、精准施肥等技术，实现农作物生长的精准管理，提高产量和品质。
利用大数据技术对养殖环境、饲料配方等进行分析，提供个性化的养殖管理方案。
通过实时监测养殖环境的变化，及时调整养殖策略，确保养殖过程的顺利进行。
结合智能饲喂、疾病预警等技术，提高养殖效率，降低养殖成本。
利用大数据技术对农业资源环境进行监测和分析，为农业生产提供科学依据。
结合遥感技术、GIS等技术手段，对农业资源环境进行动态监测和评估。
通过数据挖掘和分析，发现农业资源环境的变化趋势和潜在问题，提出相应的应对措施。
农业资源环境监测应用实践结合物联网、二维码等技术手段，实现农产品信息的快速采集和共享。
通过数据挖掘和分析，发现农产品质量安全隐患和潜在问题，保障消费者的权益和安全。
利用大数据技术对农产品生产、加工、流通等环节进行全程追溯。
大数据技术在农业领域的应用研究与前景展望
大数据技术在农业领域的应用研究与前景展望目录1. 内容简述 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (5)1.3 研究内容与方法 (5)1.4 文献综述 (7)2. 大数据概述 (8)2.1 大数据的技术特征 (9)2.2 大数据在农业领域的重要性 (10)2.3 大数据技术的应用基础 (12)3. 大数据技术在农业领域的应用 (12)3.1 数据采集与集成 (14)3.1.1 传感器数据采集 (15)3.1.2 无人机与卫星遥感数据收集 (17)3.1.3 农业物联网技术的应用 (18)3.2 数据存储与管理 (19)3.2.1 数据仓库与数据湖 (21)3.2.2 数据质量管理与数据治理 (22)3.3 数据分析与处理 (23)3.3.1 数据挖掘与关联规则分析 (24)3.3.2 大数据分析平台与工具 (25)3.4 决策支持与智能应用 (27)3.4.1 精准农业 (28)3.4.2 农业气象预测 (29)3.4.3 农业健康管理系统 (31)4. 大数据技术在农业领域的挑战与机遇 (32)4.1 技术挑战 (33)4.1.1 数据孤岛问题 (34)4.1.2 数据隐私与安全问题 (35)4.1.3 数据分析与挖掘的复杂性 (37)4.2 政策与法律挑战 (38)4.3 经济与社会挑战 (39)4.4 机遇分析 (40)5. 案例分析 (42)5.1 典型应用案例 (43)5.1.1 精准灌溉系统的实施 (44)5.1.2 农产品溯源系统的开发 (45)5.1.3 智慧农业园区的建 (47)5.2 案例评估与分析 (48)6. 前景展望 (50)6.1 发展趋势 (51)6.2 技术发展预测 (52)6.3 政策与市场需求分析 (53)6.4 技术伦理与社会影响 (55)7. 结论与建议 (56)7.1 研究总结 (57)7.2 政策建议 (57)7.3 未来研究方向 (58)1. 内容简述随着全球人口的不断增长和经济的发展，农业生产面临着诸多挑战，如资源短缺、环境污染、气候变化等。
生成式人工智能赋能精准教学的路径探析
生成式人工智能赋能精准教学的路径探析目录一、内容概述 (2)二、生成式人工智能概述 (2)1. 生成式人工智能定义与发展 (3)2. 生成式人工智能的应用领域 (4)三、精准教学的需求与挑战 (6)1. 精准教学的概念及意义 (7)2. 当前精准教学面临的挑战 (8)四、生成式人工智能在精准教学中的应用路径 (9)1. 个性化学习方案的设计与实现 (11)2. 智能教学资源的整合与推荐 (12)3. 实时学习反馈与评估系统 (13)4. 智能化教学辅助工具 (14)五、生成式人工智能赋能精准教学的实施策略 (15)1. 技术与教学的深度融合 (16)2. 教师角色与能力的转变与提升 (18)3. 教学评价体系的优化与完善 (19)4. 政策与资源的支持 (21)六、案例分析 (22)1. 典型案例介绍 (23)2. 案例分析启示 (24)七、存在的问题与展望 (25)1. 当前存在的问题 (26)2. 未来发展趋势与展望 (27)八、结论 (28)1. 研究总结 (29)2. 对未来研究的建议 (30)一、内容概述随着人工智能技术的快速发展，生成式人工智能作为一种新兴的AI技术，已经开始在各个领域展现出广泛的应用前景。
生成式人工智能在教育领域的应用尤为引人注目，尤其是在精准教学方面具有巨大的潜力。
本文将对生成式人工智能赋能精准教学的路径进行深入探析，旨在为教育工作者和研究者提供有关如何利用生成式人工智能技术提高教学质量和效果的理论指导和实践参考。
本文首先介绍了生成式人工智能的基本概念、特点和发展现状，分析了其在教育领域中的优势和挑战。
从知识表示、学习、推理和应用等方面探讨了生成式人工智能在精准教学中的应用场景和技术实现方法。
结合实际案例，分析了生成式人工智能在精准教学中的成功应用经验，并对未来发展趋势进行了展望。
二、生成式人工智能概述技术原理：生成式人工智能主要依赖于深度学习算法和大规模语料库的训练。
人工智能之知识图谱
图表目录图1知识工程发展历程 (3)图2 Knowledge Graph知识图谱 (9)图3知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图4基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图5知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图6知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9知识表示与建模领域全球知名学者h-index分布图 (15)图10知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14知识获取领域全球知名学者h-index分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20知识融合领域全球知名学者h-index分布图 (32)图21知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25知识查询与推理领域全球知名学者h-index分布图 (40)图26知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30知识应用领域全球知名学者h-index分布图 (48)图31行业知识图谱应用 (68)图32电商图谱Schema (69)图33大英博物院语义搜索 (70)图34异常关联挖掘 (70)图35最终控制人分析 (71)图36企业社交图谱 (71)图37智能问答 (72)图38生物医疗 (72)图39知识图谱领域近期热度 (75)图40知识图谱领域全局热度 (75)表1知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
人工智能赋能下的城市风貌评价理论知识图谱建构
人工智能赋能下的城市风貌评价理论知识图谱建构目录1. 内容描述 (2)1.1 人工智能概述 (3)1.2 城市风貌评价的现状与挑战 (4)1.3 人工智能在城市规划中的潜在应用 (5)2. 理论基础 (6)2.1 人工智能技术介绍 (7)2.2 城市风貌的维度与评价标准 (8)2.3 知识图谱的基本概念与组成 (10)3. 知识图谱建构框架 (11)3.1 研究目的与意愠 (12)3.2 技术路线与流程 (13)3.2.1 数据收集与预处理 (15)3.2.2 知识抽取与建模 (16)3.2.3 知识扩展与融合 (18)3.2.4 图谱评估与优化 (19)4. 人工智能赋能城市风貌评价的关键技术 (20)4.1 数据挖掘与特征提取 (21)4.2 语义理解与模式识别 (23)4.3 知识推理与决策支持 (24)5. 城市风貌评价中的知识图谱应用场景 (25)5.1 场景一 (27)5.2 场景二 (28)5.3 场景三 (29)6. 示例应用案例分析 (30)6.1 案例一 (31)6.2 案例二 (32)6.3 案例三 (34)7. 结论与展望 (35)7.1 结论综述 (36)7.2 未来研究方向 (38)7.3 实际应用与政策建议 (39)1. 内容描述“人工智能赋能下的城市风貌评价理论知识图谱建构”这一项目旨在构建一个全面、深度融合人工智能技术的理论知识图谱，以提供对城市风貌进行多维、高效评价的理论框架与方法体系。
该知识图谱旨在通过整合城市规划、建筑美学、地理信息系统（GIS）及大数据分析等领域的知识，利用机器学习和深度学习技术，提升城市风貌评价的准确性和操作便捷性。
在此基础上，该图谱不仅应具备高度的开放性和可扩展性，使得新的评价指标和数据来源能够无缝集成，还应能在人工智能算法的辅助下，确保评价标准的科学性和一致性，并进行自我学习与优化。
通过将人工智能置于知识图谱的核心，还可以预见性地对城市的未来风貌进行模拟与预测，为城市规划者和管理部门提供数据支持与决策参考。
《智慧农业》读书笔记思维导图
0 6
5.6 中国 智慧农业 发展特色 分析
6.1 智慧农 业发展的机
遇与挑战
6.2 智慧农 业发展策略 建议
下篇 拥抱智慧农业
第7章 绿色高 效率——精
1
准农业生产管
理系...
第8章 运筹于 帷幄——农
2
机装备定位和
调度...
3 第9章 安全有
保障——农
产品溯源系统
4
第10章 防患 于未然——
农业病虫害防
治系...
5 第11章 智慧
农业其他常用
系统
1
7.1 概述
7.2 精准农业 生产管理系统
2
业务需求及
功...
3
7.3 系统设计
4
7.4 关键技术
5
7.5 应用案例
1
8.1 概述
8.2 农机装备 定位和调度系
2
统 系统设计
4
8.4 关键技术
5
8.5 应用案例
0 1
4 10.4 病虫害
防治的需求分 析
5 10.5 病虫害
防治系统及案 例
11.2 农产品批 发信息化管理系
统
11.1 种农信息 互动平台系统
11.3 农产品电 子商务系统
参考文献
谢谢观看
读书笔记
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本
本书分上下两篇，共11章。上篇系统性地介绍了智慧农业产生的背景、概念以及国内外智慧农业的发展经验， 并对产业链各方发展智慧农业的策略进行了分析。下篇重点从精准农业管理、农机定位调度、农产品溯源、农业 病虫害防治、农业信息互动平台等领域进行应用案例的介绍，带领读者漫步和体验绿色、高效的智慧化农业。
总序
乡村治理研究的知识图谱
乡村治理研究的知识图谱作者：刘月霞张博一来源：《河北经贸大学学报·综合版》2023年第04期摘要：运用CiteSpace软件对中国知网（CNKI）中的3 936篇乡村治理相关研究的核心论文进行梳理，绘制作者合作网络、机构合作网络、关键词共现、关键词聚类等知识图谱并进行分析。
结果显示，乡村治理研究发文可分为萌芽期、探索期、发展期和爆发期四个阶段，总体上呈快速增长态势；作者和研究机构的合作表现为整体分散、局部集中的特点；研究热点主要集中在乡村治理的内涵、主体、模式、体系和实现路径等方面。
未来的研究应拓宽研究视角，促进学科交叉融合，运用混合研究方法深刻挖掘传统资源，构建关于乡村治理的本土理论体系。
关键词：乡村治理；知识图谱；CiteSpace；可视化分析中图分类号：G3531；D4226文献标识码：A文章编号：1673-1573（2023）04-0023-08乡村治理作为国家治理的重要组成部分，直接关系着国家治理体系和治理能力现代化的推进，关系着党执政基础的巩固，关系着广大农民获得感和幸福感的提升。
长期以来，党和政府高度关注乡村治理，学界也涌现出大量的研究成果。
为了全面梳理乡村治理研究的进展与成效，本文运用科学文献计量学的分析方法，通过可视化文献分析软件CiteSpace，以中国知网（CNKI）数据库中的“乡村治理”文献作为研究对象，绘制作者合作、研究机构合作、关键词共现、关键词聚类等图谱，探究乡村治理的研究现状、研究热点与发展趋势，以期为推进本领域未来的学术研究提供借鉴和参考。
一、数据来源与研究方法（一）数据来源以中国知网（CNKI）数据库中的学术期刊为文献数据源，以主题“乡村治理”进行检索，来源类别选择“北大核心”和“CSSCI”，时间范围为1998—2022年，检索与下载日期为2022年6月1日，共获得相关文献4 125篇。
为了保证选取数据的可用性及研究结果的准确性，对获取到的原始数据进行逐条筛查，剔除编辑手记、期刊推介、会议述评、新书推荐以及无日期、无作者等无效文献，最终留存3 936篇高质量期刊文献作为本文的研究样本，这些文献基本覆盖了该领域主流和有影响力的研究成果。
2024年人工智能农业行业培训资料实用手册
汇报人：XX 2024-01-17
目录
• 人工智能农业概述 • 人工智能技术基础 • 智慧种植管理系统 • 养殖智能化解决方案 • 农业机器人技术应用 • 农业大数据分析与挖掘 • 政策法规与伦理道德问题探讨
01
人工智能农业概述
定义与发展趋势
定义
人工智能农业是指利用人工智能技术，对农业生产全过程进行智能化改造，提高农业生产效率、降低成本、改善 农产品品质、保护生态环境等。
机器学习原理及算法
01
02
03
监督学习
通过已有标记数据训练模 型，使其能够对新数据进 行预测和分类。
无监督学习
利用无标记数据发现数据 内在结构和特征，如聚类 、降维等。
强化学习
智能体在环境中通过与环 境互动学习最优决策策略 。
深度学习模型与应用
卷积神经网络（CNN）
在图像识别和处理领域有广泛应用， 如农作物病虫害识别。
社会经济影响
讨论农业机器人对社会经济的影响，包括提高农业生产效率、降低劳动力成本、促进农业现代化等方面 的作用，以及可能带来的就业结构变化和社会问题。
06
农业大数据分析与挖掘
数据采集、清洗和整合方法
数据采集
通过传感器、无人机、卫 星遥感等技术手段，收集 农田环境、作物生长、农 业气象等海量数据。
03
智慧种植管理系统
精准播种与施肥技术
精准播种技术
通过高精度地图和先进的种植机 械，实现种子在农田中的精确定 位和均匀播撒，提高播种效率和 质量。
智能施肥技术
根据土壤养分含量、作物需求和 产量目标，通过智能算法制定个 性化的施肥方案，实现精准施肥 ，提高肥料利用率。
精细农业、数字农业、智慧农业与农业大数据的辨析(上)
精细农业、数字农业、智慧农业与农业大数据的辨析（上）作者：朱大鹏来源：《新金融世界》2017年第09期进入信息化时代以来，农业领域应用信息化程度日益提高，并对农业的生产、流通、消费和经营管理带来了巨大影响。
一些新的理念和生产方式应运而生。
如精细农业、数字农业、智慧农业等，但应准确把握其不同的内涵。
关于精细农业精细农业也叫精准农业、精益农业等，对应的英文名称为Precision Farming或farming-by-inch。
最早起源于20世纪70年代的美国，由美国从事作物栽培、土壤肥力、作物病蟲草害防治的农学家提出并开始研究与实践。
80年代初，已有精细农业的商业化运用。
80年代后期和90年代以来，随着农业工程技术、农业信息化技术、地理信息系统、连续数据采集传感器（CDS）、遥感、变率处理技术（VRT）、智能化农业装备和决策支持系统等技术的发展，美国、英国、德国、荷兰、意人利等发达国家兴起对精细农业的研究与应用。
本质上，精细农业是一种针对农业生产环节的管理策略，它彻底改变了粗放式生产模式的技术体系。
其强调的是运用现代信息技术大幅提升传统农业的生产管理水平，使农业生产的各个环节更加严谨细致，以达到优化各种资源运用效率的目的。
在技术设备方面，装配在收割机上的产量监视器、土壤传感器、变量施肥机、智能播种床、自动机械除草、牲畜GPS定位监测等，可以生成产量图、土壤性状图、精细施肥处方图等。
在管理策略上，其采取变量投入技术、逐块区别管理、按土耕作、节水灌溉、个性化种植方案等精准的农业生产技术。
数字农业的概念也起源于美国。
1997年，美国科学院、工程院两院士正式提出了数字农业。
本义是指主要应用于农业生产环节的农业技术，具体而言是将遥感、地理信息系统、全球定位系统、计算机技术、通讯和网络技术、自动化技术与地理学、农学、生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机地结合起来，达到合理利用农业资源，降低生产成本，改善生态环境，提高农作物产品和质量的目的。
基于物联网的智慧农业监测管理系统研究
基于物联网的智慧农业监测管理系统研究目录一、内容概要 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 国内外研究现状综述 (5)1.4 研究内容与方法 (6)二、相关理论基础 (7)2.1 物联网技术概述 (9)2.2 智慧农业理论基础 (9)2.3 农业监测管理技术 (11)2.4 本章小结 (12)三、基于物联网的智慧农业监测管理系统架构设计 (13)3.1 系统总体架构 (15)3.2 系统功能模块划分 (16)3.4 本章小结 (19)四、基于物联网的智慧农业监测管理关键技术研究 (20)4.1 传感器网络设计与部署 (21)4.2 数据采集与传输技术 (22)4.3 数据处理与存储技术 (24)4.4 数据分析与决策支持技术 (25)4.5 本章小结 (26)五、基于物联网的智慧农业监测管理应用模式研究 (27)5.1 农业生产环境监测与管理 (29)5.2 农业生产过程监控与管理 (30)5.3 农产品质量安全追溯与管理 (31)5.4 农业资源与环境管理 (32)5.5 本章小结 (33)六、基于物联网的智慧农业监测管理系统实现与优化 (34)6.2 系统测试与验证 (36)6.3 系统优化与升级策略 (38)6.4 本章小结 (39)七、结论与展望 (40)7.1 研究成果总结 (41)7.2 研究不足与局限性分析 (42)7.3 对未来研究的展望 (44)一、内容概要本文档旨在研究基于物联网的智慧农业监测管理系统，随着科技的快速发展，物联网技术在农业领域的应用日益广泛，为农业生产的智能化、精细化管理提供了强有力的支持。
智慧农业监测管理系统结合物联网技术，实现对农田环境、作物生长状况、土壤数据等关键信息的实时监控与智能分析，以提高农业生产效率，优化资源配置，降低环境风险。
本文将首先介绍智慧农业监测管理系统的研究背景和意义，阐述其在现代农业发展中的重要性。
分析系统的主要功能和特点，包括数据采集、传输、处理和分析，以及决策支持等。
数据挖掘在精准农业中的应用现状及发展趋势
数据挖掘在精准农业中的应用现状及发展趋势
陈桂芬;曹丽英;马丽
【期刊名称】《吉林农业大学学报》
【年(卷),期】2008(030)004
【摘要】随着与计算机相关的信息技术在精准农业上的广泛应用,积累了大量与精准农业生产过程密切相关的属性数据和空间数据,使得数据挖掘技术在其领域中显示出越来越重要的作用.文中结合农业领域的特点,系统综述了聚类分析、决策树、关联规则、粗糙集等主要数据挖掘技术在精准农业中的应用现状及应用前景.【总页数】6页(P621-626)
【作者】陈桂芬;曹丽英;马丽
【作者单位】吉林大学计算机学院教育部符号计算与知识工程重点实验室,长春,130012;吉林农业大学信息技术学院,长春,130118;吉林农业大学信息技术学院,长春,130118;吉林农业大学信息技术学院,长春,130118
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.数据挖掘细分客户群,精准营销赢得市场——精准营销在长沙移动增值业务中的应用 [J], 姚胜;刘咏梅
2.遥感技术在精准农业中的现状及发展趋势 [J], 杨丽
3.基于患者满意度的数据挖掘在医疗机构精准管理与决策中的应用 [J], 张燕; 刘亚洁; 古丽娜扎尔·艾克拜尔; 曹明芹
4.数据挖掘技术在高校精准资助路径探析中的应用 [J], 邓佳莉
5.APP网络营销在农业产业精准扶贫中的应用
——评《农业精准扶贫引论》 [J], 曹倬衔
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