农业物联网中数据流挖掘技术的应用
| 目录 | 第3-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1. 引言 | 第7页 |
| 1.2. 国内外研究现状 | 第7-8页 |
| 1.3. 农业物联网数据流挖掘的难点 | 第8页 |
| 1.4. 本文组织结构 | 第8-10页 |
| 第二章 物联网及数据流挖掘技术综述 | 第10-15页 |
| 2.1. 物联网的概念 | 第10页 |
| 2.2. 物联网技术 | 第10-11页 |
| 2.3. 数据流的特点 | 第11-12页 |
| 2.4. 数据流挖掘技术 | 第12-15页 |
| 2.4.1. 数据流分类算法 | 第12-13页 |
| 2.4.2. 数据流频繁模式挖掘算法 | 第13页 |
| 2.4.3. 数据流聚类算法 | 第13-15页 |
| 第三章 农业物联网的数据流挖掘分析 | 第15-20页 |
| 3.1. 基本的统计和查询 | 第15-16页 |
| 3.2. 分类挖掘分析 | 第16-17页 |
| 3.3. 聚类挖掘分析 | 第17页 |
| 3.4. 关联相关挖掘分析 | 第17-18页 |
| 3.5. 异常检测挖掘分析 | 第18-20页 |
| 第四章 农业物联网数据流挖掘演示系统 | 第20-24页 |
| 4.1. 农业物联网数据流挖掘流程 | 第20-21页 |
| 4.2. SVM程序 | 第21-22页 |
| 4.3. 结果显示网站系统 | 第22-24页 |
| 第五章 农业物联网数据流整合平台 | 第24-32页 |
| 5.1. 整合的数据流 | 第24-25页 |
| 5.1.1. 传感器数据 | 第24页 |
| 5.1.2. 物流数据 | 第24-25页 |
| 5.1.3. 销售数据 | 第25页 |
| 5.2. 数据整合 | 第25-32页 |
| 5.2.1. 数据加工处理 | 第27-29页 |
| 5.2.2. 数据整合程序及结果 | 第29-32页 |
| 第六章 农业物联网数据流挖掘算法研究与实现 | 第32-41页 |
| 6.1. 问题描述与重要概念 | 第32-33页 |
| 6.2. VFDT算法 | 第33-35页 |
| 6.3. CVFDT算法 | 第35-37页 |
| 6.4. 对CVFDT的改进和实现 | 第37-39页 |
| 6.4.1. 数值型属性处理 | 第37-38页 |
| 6.4.2. 参数选择 | 第38-39页 |
| 6.4.3. 多线程实时监测 | 第39页 |
| 6.5. 结果与分析 | 第39-41页 |
| 第七章 未来工作 | 第41-47页 |
| 7.1. 农业物联网农产品保质期预测 | 第41-43页 |
| 7.2. 冬枣的特点 | 第43页 |
| 7.3. 样本数据描述 | 第43-45页 |
| 7.4. 样本数据加工处理 | 第45页 |
| 7.5. 保质期预测 | 第45-47页 |
| 第八章 结束语 | 第47-48页 |
| 8.1. 本文贡献 | 第47页 |
| 8.2. 将来工作 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
