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基于数据挖掘技术的土壤属性数据处理研究

摘要第3-5页
abstract第5-6页
第1章 前言第11-23页
    1.1 选题的依据第11页
    1.2 选题意义第11-12页
    1.3 土壤属性数据处理研究现状第12-16页
        1.3.1 国外研究综述第12-15页
        1.3.2 国内研究综述第15-16页
    1.4 土壤属性数据处理及应用存在的问题及趋势第16-18页
        1.4.1 存在问题第16-17页
        1.4.2 发展趋势第17-18页
    1.5 研究目的和主要内容第18-23页
        1.5.1 研究目的第18页
        1.5.2 研究内容第18-19页
        1.5.3 研究区域及数据来源第19-20页
        1.5.4 研究方法及技术路线图第20-23页
第2章 土壤属性数据处理模型构建第23-40页
    2.1 引言第23页
    2.2 基于数据挖掘的土壤属性数据处理流程第23-24页
    2.3 基于数据挖掘的土壤属性数据处理步骤第24页
    2.4 数据存储与元数据构建第24-26页
        2.4.1 数据存储第24页
        2.4.2 数据分类第24-25页
        2.4.3 土壤属性数据元数据表构建第25-26页
    2.5 数据整理第26-33页
        2.5.1 数据探索第26-30页
        2.5.2 数据清洗第30-31页
        2.5.3 数据转换第31-33页
    2.6 构建土壤属性数据分析模型第33-38页
        2.6.1 土壤属性数据分类(分等)模型构建第33-34页
        2.6.2 基于土壤属性数据本身数据特征的聚类分析模型构建第34-36页
        2.6.3ID3决策树算法第36-37页
        2.6.4 关联分析模型构建第37-38页
    2.7 小结与讨论第38-40页
        2.7.1 小结第38页
        2.7.2 讨论第38-40页
第3章 土壤数据分析模型应用研究第40-102页
    3.1 引言第40页
    3.2 聚类分析结果与综合指数法比对研究第40-67页
        3.2.1 基于综合指数法的土壤质量评价第40-51页
        3.2.2 基于土壤属性数据特征的聚类分析第51-59页
        3.2.3 聚类分析结果与综合指数法结果及土纲分类结果比对第59-67页
    3.3 应用ID3算法构建土壤属性影响因子快速发现模型与土壤质量评价第67-80页
        3.3.1 应用ID3算法构建土壤属性影响因子快速发现模型第67-72页
        3.3.2 应用ID3决策树算法确定土壤质量评价因子影响权重第72-78页
        3.3.3 调整影响因子后的土壤质量评价结果与调整前比对第78-79页
        3.3.4 土壤属性影响因子发现模型分析结果可视化展现第79-80页
    3.4 土壤属性数据之间关联分析第80-99页
        3.4.1 土壤属性数据之间灰色关联分析第80-90页
        3.4.2 应用土壤属性间关联关系进行缺失值插值处理的应用第90-99页
    3.5 小结与讨论第99-102页
        3.5.1 小结第99-100页
        3.5.2 讨论第100-102页
第4章 土壤属性数据可视化分析第102-111页
    4.1 引言第102页
    4.2 土壤属性数据条形图应用第102-103页
    4.3 土壤属性数据线形图应用示例第103-104页
    4.4 土壤属性数据饼图应用第104-105页
    4.5 土壤属性数据散点图应用第105-108页
    4.6 土壤属性数据盒须图应用第108-109页
    4.7 小结与讨论第109-111页
        4.7.1 小结第109-110页
        4.7.2 讨论第110-111页
第5章 结论与讨论第111-116页
    5.1 结论第111-112页
    5.2 讨论第112-114页
        5.2.1 数据挖掘应用讨论第112-113页
        5.2.2 土壤数据处理讨论第113-114页
    5.3 本文创新点第114-115页
        5.3.1 系统引入数据挖掘算法进行土壤数据处理第114页
        5.3.2 应用Tableau技术展示土壤属性数据第114-115页
    5.4 展望第115-116页
致谢第116-117页
参考文献第117-124页
附录A 部分过程源代码第124-137页

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