聚类集成研究及其在玉米品种选择中的应用

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聚类集成研究及其在玉米品种选择中的应用

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毕业论文范文题目：聚类集成研究及其在玉米品种选择中的应用，论文范文关键词：聚类集成研究及其在玉米品种选择中的应用
聚类集成研究及其在玉米品种选择中的应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：本文主要依托国家863高科技项目“数字农业知识网格项目技术研究及应用”。首先利用聚类集成技术提出两个算法分析了玉米品种属性之间的关系,然后结合了web服务,设计和实现了基于B/S架构的玉米品种选择系统。聚类在数据分析中起着重要的作用,它主要是根据数据模式间的相似度(或距离)来划分数据集,将其分成几个不相交的簇。借助于聚类分析,人们可以从大量数据中挖掘出一些有用的信息模式,并将其应用到各种领域的研究和实际应用中。虽然目前已经出现了很多聚类算法,但它们存在一些缺陷,使其聚类时不能很好地划分数据。聚类集成是对聚类的加强,它首先使用聚类算法得到数据集的多个数据划分,然后把这些数据划分当作对数据集的了解,重新计算相似度和分配数据模式,得到一个和大多数数据划分较一致的聚类结果。本文在研究聚类和聚类集成的基础上,提出了两个改进算法：c-means聚类算法和CAVM聚类集成方法。c-means算法是在k（此处忽略..）-means算法的基础上经改进得到的,它能够对有分类属性和数值属性的混合数据集进行聚类。c-means和k-means的不同之处有三点：(1)簇数目和初始簇心的选取,根据分类属性的数目来确定；(2)数据模式间距离的计算,不使用欧几里得距离,而是采用向量的形式来表示数据模式和簇心的距离,兼顾了分类属性和数值属性；(3)收敛函数的计算,也采用了向量的形式表示,计算出所有簇中的数据模式和簇心的距离之和,若其不再变化,则可以结束聚类过程。CAVM算法是在c-means算法的基础上提出的,它是一个基于投票的集成方法,可用于对混合属性的数据集进行聚类分析。CAVM算法使用了两次投票来修正聚类过程,第一次采用多数投票修正聚类成员,第二次在集成时采用联合投票修正最终的聚类结果。和一般的聚类集成方法不同,CAVM算法不需要提前生成多个数据划分,它首先根据分类属性的不同属性值产生初始划分,在此基础上使用c-mean（略..）s算法对数据集进行聚类,在聚类的过程对数据进行投票,最后根据投票结果重新划分数据集。本文一共收集了122个适宜在吉林省种植的玉米品种,在观察和分析了这些品种数据的属性之后,发现其中某些属性之间可能存在一些关联。为找出并验证这些关联,我们对122个玉米品种的属性信息进行了降维和标准化处理后,对数据集使用了c-means算法和CAVM算法,挖掘出两条关联规则：“生育期—品种类型”关联规则和“种植区域—品种类型”关联规则。这两条关联规则和农业知识大致相符,这说明c-means算法和CAVM算法能较好地识别数据集的内在结构。此外,为了验证算法的准确度,我们将c-means算法、CAVM算法和k-means算法进行了实验对比,结果表明c-means算法和CAVM算法在处理混合数据集时有明显的优势。虽然当前大部分农业网站都有详细的农作物知识,并有在线专家解答版块,不仅为用户提供相关知识,还能解决疑难问（略..）题。但这些网站有两个缺陷：(1)在选择品种时,需要用户自己去逐一了解和分析品种的属性,并结合用户当地的实际情况,对各方面进行综合比较之后才能做出选择,这增加了用户的负担；(2)在线专家虽然能够使用户得到比较权威的答案,但专家不在线或者用户需要等待才能得到解答,这可能使问题失去了时效性。为了改变这种现状,且鉴于当前并没有一个比较完整的玉米品种选择系统,本文以收集的122个玉米品种为依托,设计和实现了一个玉米品种选择系统。在系统的设计和实施过程中,需要用到MicrosoftVisualStudio2008、IIS技术和SQLServer2005,涉及了C#和ASP.NET编程语言、基于web的互联网服务、数据库表的设计和管理等。值得注意的是,系统将发掘出的两条关联规则应用到系统中,将用户的输入转化成查询约束,更好地指导用户进行选种工作。最终的品种选择系统分为两部分：初级查询和高级查询。初级查询的中用户的输入比较少,这（此处忽略..）主要针对需求较少的用户使用；高级查询的约束条件较多,用户可以根据自己的实际情况,输入各种需求和约束,’系统给出满足用户约束的玉米品种。系统还能给出品种的详细信息,除了玉米品种名,株高、生育期、品种类型、种植条件、种植区域之外,还有用户比较关心的产量、抗病性、抗倒伏性以及种植要点,这些不仅加深了用户对品种的了解,还在一定程度上指导用户更好地种植玉米。本文设计的玉米品种选择系统和一般的农业网站相比,显得更为方便和准确。它不需要用户自己去分析属性并综合考虑种植地域、当地的风力及丰产性等要求,用户只需要输入各种需求之后,系统能够快速地给出满足用户需求的品种。当然,系统也有不足之处,例如还不够智能,不能处理一些特殊情况,其中的推理机制、约束规则太少,仅仅包含了两个约束规则,不能很好地处理一些特殊的品种。

以上为本篇毕业论文范文聚类集成研究及其在玉米品种选择中的应用的介绍部分。

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