基于聚类和异常检测的作物监测数据预处理研究

发布时间：2017-10-05 11:41

  本文关键词：基于聚类和异常检测的作物监测数据预处理研究

  更多相关文章： 作物模型 监测实验 数据预处理 聚类分析 异常检测

【摘要】：针对作物建模过程中监测数据存在的时间段识别分段以及异常数据问题,研究自动、有效的数据预处理方法,以期为后续分析和建模提供可靠的样本。采用改进后的聚类分析对监测获得的多维时间序列数据进行分类,进而获得连续、全面、均匀的时间段,在此基础上,根据样本数据规模选择合适的异常检测准则,用于异常数据检测和处理。通过对黑豆以及番茄、南瓜、黄瓜等作物监测数据的聚类分析及异常检测处理,高效地筛选出适合分析和建模的数据样本集。研究表明,聚类分析与异常检测相结合的数据预处理方法有效避免了作物监测实验中存在的误差和干扰,提高了数据分析与建模的质量和效率,在作物模型尤其是小样本作物模型的研究和应用中具有潜力。
【作者单位】： 安徽农业大学信息与计算机学院;
【关键词】： 作物模型 监测实验 数据预处理 聚类分析 异常检测
【基金】：安徽省自然科学基金(1508085MF110) 安徽省科技攻关项目(1501031102) 引进国际先进农业科学技术计划(948计划,2015-Z44)
【分类号】：S126
【正文快照】： 作物本体及环境信息的监测是作物模型研究及应用的基础。在实验方案执行、监测仪器运用和数据采集存储过程中,不可避免地存在一些误差或干扰,导致部分原始数据监测存在时间不连续、监测间隔不统一以及数据异常或缺失等问题。为了保证后续分析、建模和预测的可靠性并提高工作效

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

1 王立舒;李岩;梁秋艳;董守田;唐丽静;;基于改进肖维涅算法的温室环境数据采集[J];农业工程学报;2015年05期

2 韩盈党;李哲;;MEMS加速度传感器的数据采集和预处理[J];仪表技术与传感器;2015年02期

3 陈建均;胡乃联;李国清;马朝阳;;基于小波消噪-神经网络的钻孔数据预处理[J];现代矿业;2015年01期

4 邓小蕾;李民赞;郑立华;张瑶;孙红;;基于反射光谱预处理的苹果叶片叶绿素含量预测[J];农业工程学报;2014年14期

5 郝建明;李宗南;谢静;;基于人工智能的异常地物光谱自适应剔除及分类算法研究[J];华中农业大学学报;2014年05期

6 管莹;夭建华;朱洲海;米其利;曾婉俐;黄海涛;高茜;李雪梅;;细胞毒性试验多孔平行数据异常值检验方法的比较[J];化学与生物工程;2013年09期

7 陈思宁;赵艳霞;申双和;黎贞发;;基于PyWOFOST作物模型的东北玉米估产及精度评估[J];中国农业科学;2013年14期

8 吕尊富;刘小军;汤亮;刘蕾蕾;曹卫星;朱艳;;基于WheatGrow和CERES模型的区域小麦生育期预测与评价[J];中国农业科学;2013年06期

9 陈莉,焦李成;基于自适应聚类的数据预处理算法I[J];计算机应用与软件;2005年03期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王树文;赵珊;张长利;苏中滨;王丽凤;赵越;;基于成像光谱技术的寒地玉米苗期冠层氮含量预测模型[J];农业工程学报;2016年13期

2 袁建清;苏中滨;贾银江;张雨;章宗鑫;;基于高光谱成像的寒地水稻叶瘟病与缺氮识别[J];农业工程学报;2016年13期

3 江朝晖;张静;饶元;朱诚;李绍稳;;基于聚类和异常检测的作物监测数据预处理研究[J];浙江农业学报;2016年05期

4 王平均;王伟;;矿井视频图像小波域改进非局部均值滤波[J];金属矿山;2016年03期

5 何亮;侯英雨;赵刚;邬定荣;于强;;基于全局敏感性分析和贝叶斯方法的WOFOST作物模型参数优化[J];农业工程学报;2016年02期

6 王伟;张金艺;张洪辉;蔡春艳;李建宇;;异质双9轴MEMS惯性传感器数据互补-加权迭代融合算法[J];应用科学学报;2015年05期

7 高金花;柏宇;廉冀宁;;玉米高光效膜下滴灌试验研究[J];农机化研究;2016年03期

8 张智韬;兰玉彬;郑永军;陈立平;宋鹏;;影响大豆NDVI的气象因素多元回归分析[J];农业工程学报;2015年05期

9 陈曦;杜克明;魏n\;孙忠富;郑飞翔;李晶;顾万荣;;小麦霜冻害模拟模型研究进展[J];麦类作物学报;2015年02期

10 刘玉汐;刘静;王连喜;李琪;;水稻生长模型研究进展[J];作物杂志;2015年01期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张猛;房俊龙;韩雨;;基于ZigBee和Internet的温室群环境远程监控系统设计[J];农业工程学报;2013年S1期

2 曾晓青;;BP神经网络在建模中的参数优化问题研究[J];气象;2013年03期

3 李庆波;贾召会;;一种光谱分析中的降维方法[J];光谱学与光谱分析;2013年03期

4 林丽芬;肖化;吴先球;;肖维勒准则和格拉布斯准则的比较[J];大学物理实验;2012年06期

5 曾绍华;魏延;唐远炎;;剔除支持向量回归中异常数据算法[J];重庆大学学报;2012年12期

6 刘燕德;张光伟;蔡丽君;;基于高光谱的GA和SPA算法对赣南脐橙叶绿素定量分析[J];光谱学与光谱分析;2012年12期

7 郝永亮;杨铁梅;;基于CC2430的ZigBee无线通信模块设计[J];机械工程与自动化;2012年04期

8 郑成辉;王新华;郭淑琴;;基于MEMS传感器定位测量系统的硬件设计[J];杭州电子科技大学学报;2012年04期

9 代芬;洪添胜;罗霞;洪涯;李岩;;基于可见-近红外光谱的砂糖橘总酸无损检测[J];华中农业大学学报;2012年04期

10 孔维豪;祝民强;;SVC HR-768地物光谱仪岩石光谱采集存在的问题与处理[J];东华理工大学学报(自然科学版);2012年02期

，

本文编号：976608