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面向泛在网络空间的智慧农业系统研究与应用

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面向泛在网络空间的智慧农业系统研究与应用
论文目录
 
摘要第1-3页
SUMMARY第3-4页
缩略语对照表第4-11页
第一章 绪论第11-19页
    1.1. 研究背景第11-12页
    1.2. 研究目的及意义第12-13页
    1.3. 国内外发展现状第13-16页
      1.3.1. 国外发展现状第13-14页
      1.3.2. 国内发展现状第14-16页
    1.4. 本文研究内容第16-17页
    1.5. 技术路线第17页
    1.6. 本文结构第17-19页
第二章 基础理论和关键技术第19-25页
    2.1. 泛在网络空间基础理论第19页
    2.2. 云计算技术服务第19-21页
      2.2.1. 基础设施服务(Iaa S)第20页
      2.2.2. 平台服务(Paa S)第20页
      2.2.3. 软件服务(Saa S)第20-21页
    2.3. Hadoop分布式计算技术第21-22页
      2.3.1. 分布式文件存储系统(HDFS)第21页
      2.3.2. 分布式计算模型(Map Reduce)第21-22页
    2.4. 数据交换与共享技术第22-23页
      2.4.1. Web Service技术第22页
      2.4.2. JSON技术第22页
      2.4.3. REST技术第22-23页
    2.5. 数据预处理技术第23-25页
      2.5.1. 去噪声和无关数据第23页
      2.5.2. 多源数据统一存储第23页
      2.5.3. 原始数据转换第23页
      2.5.4. 数据离散化和概念分层第23-25页
第三章 智慧农业系统需求分析第25-30页
    3.1. 用户需求第25-26页
      3.1.1. 各级领导应用需求分析第25页
      3.1.2. 各处室工作人员需求分析第25页
      3.1.3. 各行业局(办)工作人员需求分析第25页
      3.1.4. 各涉农地区用户需求分析第25页
      3.1.5. 各类经营主体用户需求分析第25页
      3.1.6. 社会公众用户需求分析第25-26页
    3.2. 功能需求第26-28页
      3.2.1. 信息资源与数据库需求分析第26页
      3.2.2. 标准体系与规范需求分析第26页
      3.2.3. 信息与数据采集需求分析第26页
      3.2.4. 数据交换与共享需求分析第26-27页
      3.2.5. 公共综合服务需求分析第27页
      3.2.6. 面向主题的分析需求分析第27-28页
      3.2.7. 应用支撑需求分析第28页
    3.3. 非功能性需求第28-30页
第四章 智慧农业系统设计与实现第30-60页
    4.1. 系统总体设计第30-33页
      4.1.1. 总体设计思路第30页
      4.1.2. 总体构架设计第30-32页
      4.1.3. 大数据(Hadoop分布式计算)构架设计第32-33页
    4.2. 系统关键算法设计第33-36页
      4.2.1. 贝叶斯分类算法第33-35页
      4.2.2. 曼哈顿距离算法第35-36页
    4.3. 系统实体联系模型设计第36-40页
      4.3.1. 涉农主体E-R模型设计第37页
      4.3.2. 涉农产品E-R模型设计第37-38页
      4.3.3. 涉农资源E-R模型设计第38-39页
      4.3.4. 涉农生产及经营活动E-R模型设计第39页
      4.3.5. 涉农生态及环境E-R模型设计第39-40页
    4.4. 系统数据库设计与实现第40-48页
      4.4.1. 农业信息资源数据库设计第40-42页
      4.4.2. 农村信息资源数据库设计第42-43页
      4.4.3. 农民信息资源数据库设计第43-45页
      4.4.4. 生态信息资源数据库设计第45-46页
      4.4.5. 改革信息资源数据库设计第46-48页
    4.5. 系统功能设计与实现第48-60页
      4.5.1. 标准体系与规范设计与实现第48-49页
      4.5.2. 信息与数据采集设计与实现第49-52页
      4.5.3. 数据交换与共享设计与实现第52-53页
      4.5.4. 公共综合服务设计与实现第53-55页
      4.5.5. 面向主题的分析的设计与实现第55-58页
      4.5.6. 应用支撑的设计与实现第58-60页
第五章 系统测试第60-67页
    5.1. 测试流程第60页
    5.2. 测试环境第60-61页
    5.3. 功能测试(黑盒测试)第61-66页
      5.3.1. 标准体系与规范测试第61-62页
      5.3.2. 信息与数据采集测试第62页
      5.3.3. 数据交换与共享测试第62页
      5.3.4. 公共综合服务测试第62-63页
      5.3.5. 面向主题的分析测试第63-65页
      5.3.6. 应用支撑测试第65-66页
    5.4. 性能测试第66-67页
第六章 应用分析第67-72页
    6.1. 数据挖掘模式分析第67-68页
      6.1.1. 数据发掘类与概念关联第67页
      6.1.2. 数据发掘关联规则分析第67页
      6.1.3. 数据发掘分类和预测第67-68页
    6.2. 算法应用的选择对比分析第68-69页
      6.2.1. 贝叶斯分类算法选择第68页
      6.2.2. 贝叶斯网络算法选择第68-69页
    6.3. 应用服务器优化分析第69-70页
      6.3.1. 应用服务器性能调优第69页
      6.3.2. 应用服务器配置优化第69-70页
    6.4. 应用推广效益分析第70页
      6.4.1. 推进信息技术在农业生产中的应用第70页
      6.4.2. 推进观光农业再生农业示范作用拉动区域经济发展第70页
      6.4.3. 加快推进农业农村大数据发展和应用第70页
      6.4.4. 通过智慧农业建设推动一二三产业融合发展第70页
    6.5. 应用关键环节分析第70-72页
      6.5.1. 泛在网络空间数据采集第70-71页
      6.5.2. 多源知识获取和融合第71页
      6.5.3. 大搜索及搜索内容意图理解与展现第71页
      6.5.4. 可信互认与隐私安全第71-72页
第七章 结论和展望第72-73页
    7.1. 结论第72页
    7.2. 研究展望第72-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-78页
作者简介第78-79页

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