| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 主要符号表 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 智慧农业监测系统设计与实现 | 第17-28页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 需求分析 | 第17-18页 |
| 2.3 系统设计与实现 | 第18-23页 |
| 2.3.1 嵌入式服务器模块 | 第19页 |
| 2.3.2 Web服务器模块 | 第19-22页 |
| 2.3.3 客户端模块 | 第22-23页 |
| 2.4 系统测试 | 第23-27页 |
| 2.4.1 系统功能测试平台 | 第23-24页 |
| 2.4.2 系统测试及分析 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 分布式架构大数据服务器平台设计与实现 | 第28-44页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 需求分析 | 第28-29页 |
| 3.3 大数据服务器平台方案设计 | 第29-35页 |
| 3.3.1 硬件资源池 | 第29-30页 |
| 3.3.2 资源调度平台设计 | 第30-33页 |
| 3.3.3 Hadoop集群设计 | 第33-35页 |
| 3.4 分布式服务器平台实现 | 第35-38页 |
| 3.4.1 资源调度平台实现 | 第35-37页 |
| 3.4.2 Hadoop集群实现 | 第37-38页 |
| 3.5 测试与分析 | 第38-43页 |
| 3.5.1 资源调度平台测试 | 第38-40页 |
| 3.5.2 Hadoop集群测试 | 第40-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于聚类的农业大数据分析应用研究 | 第44-53页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 需求分析 | 第44-45页 |
| 4.3 基于聚类的农业大数据分析算法 | 第45-50页 |
| 4.3.1 聚类分析原理 | 第45-46页 |
| 4.3.2 K-Means算法 | 第46-47页 |
| 4.3.3 基于K-Means的农业数据异常检测方法 | 第47-50页 |
| 4.4 测试与分析 | 第50-52页 |
| 4.4.1 测试条件 | 第50-51页 |
| 4.4.2 应用及结果分析 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结及展望 | 第53-54页 |
| 5.1 全文总结 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57页 |