面向移动农业的农机作业精准推荐系统的研究与实现

发布时间：2021-10-04 23:32

　　我国作为农业生产大国,农作物的质量与产量关乎国计民生。当前劳资双方掌握的农业信息不对称现象日益严峻,农作物减产现象时有发生。随着“互联网+”行动的大力推进,国家各个领域取得了突破性的进展。在农业领域,各种智能系统层出不穷,主要包括农作物生产过程的追踪控制系统、农资农产品市场分析预测系统等,然而,应用“互联网+”改善农事活动提高农作物产量的研究相对较为缺乏,基于此,结合农户预约农机这一现实需求,本文研究一种面向移动农业的农机作业精准推荐系统,设计不同用户量下农机作业的精准推荐机制,从而为农机作业推荐综合评分较高且农机作业响应率较高的农机主,提高农机作业的完成机率,实现农作物产量的显著提升。本文的主要工作在于设计了一套面向移动农业的农机作业精准推荐机制。该机制结合农机预约过程的现实需求,提出了两种农机作业精准推荐方案以应对不同的系统用户量。一、系统用户量较小的情形,文中探索了一种双过滤机制,该机制结合农机作业的位置信息、预约时间以及农机主的农机资源、司机资源等对农机主进行两次过滤,用于获取有条件完成农事活动且服务质量较好的农机主集合;二、当用户量达到一定的阈值时,文中设计了基于农机主的协同... 

【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

数据存储模块信息发布界面

实现了数据的存储功能。农机资源、农机作业、司机资源的测试结果分别如图6.2、图 6.3 及图 6.4 所示。图 6.2 农机资源信息存储结果图 6.3 农机作业信息存储结果

农机作业信息存储结果

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于贝叶斯网络认知反馈的协同过滤推荐[J]. 焦明海,陈晓芳,陈旭,苏钟海.  控制工程. 2017(07)
[2]互联网+助推现代农业发展的四个维度[J].   青海科技. 2016(06)
[3]大数据在智慧农业中的应用与实现[J]. 文燕,李敏.  科技展望. 2016(26)
[4]基于ECharts的数据可视化分析组件设计实现[J]. 王子毅,张春海.  微型机与应用. 2016(14)
[5]农业APP研究进展及展望[J]. 赵璞,朱孟帅,秦波,杨海成,韩书庆.  农业展望. 2016(02)
[6]关于促进农村电子商务加快发展的指导意见[J].   新农村. 2016(01)
[7]推荐系统研究进展[J]. 朱扬勇,孙婧.  计算机科学与探索. 2015(05)
[8]中国农业信息化技术发展现状及存在的问题[J]. 陈威,郭书普.  农业工程学报. 2013(22)
[9]互联网推荐系统比较研究[J]. 许海玲,吴潇,李晓东,阎保平.  软件学报. 2009(02)
[10]基于多Agent混合智能实现个性化网络信息推荐[J]. 路海明,卢增祥,李衍达.  计算机科学. 2000(07)

硕士论文
[1]基于用户画像的医疗信息精准推荐的研究[D]. 王智囊.电子科技大学 2016
[2]基于web挖掘的电子商务推荐系统的实现与研究[D]. 林伟强.电子科技大学 2011



本文编号：3418548