您好,欢迎访问中国水产科学研究院 机构知识库!

数据挖掘技术在渔业生产中的应用进展

文献类型: 中文期刊

作者: 胡婧 1 ; 杨宁生 1 ; 欧阳海鹰 1 ; 孙英泽 1 ; 陈柏松 1 ;

作者机构: 1.中国水产科学研究院信息与经济研究中心

关键词: 渔业生产;数据挖掘;应用进展

期刊名称: 中国农业科技导报

ISSN: 1008-0864

年卷期: 2013 年 15 卷 04 期

页码: 176-182

收录情况: CSCD

摘要: 我国渔业正处于高速发展时期,渔业生产数据大量积累,如何有效分析利用这些数据并发现数据背后隐藏的知识成为当前需要研究的重要问题。数据挖掘技术正是一类可从海量数据中发掘潜在规律与知识的技术。介绍了神经网络、决策树、聚类等常用数据挖掘算法,并分别从渔业生产要素和渔业生产过程两方面综述了国内外的应用进展,并对该技术在渔业生产中的发展方向进行了展望。分析认为,在渔业信息化发展相对成熟的前提下,数据挖掘技术可应用于多个渔业生产环节,为渔业生产发展提供有效的决策支持。

  • 相关文献

[1]关于加快推进现代渔业建设的一点思考. 余远安. 2013

[2]开展渔业科技入户 支撑新渔村建设. 潘咏平. 2009

[3]国外渔船电气电子设备发展方向. 林捷淼. 1991

[4]2014年江苏省刺网渔业生产时空分布特征. 刘勇,程家骅,张寒野. 2017

[5]2014年江苏沿海定置张网渔业生产时空分布特征. 刘勇,程家骅,张寒野,吴磊. 2021

[6]二十世纪广东淡水养殖水生动物种类及其特点的研究. 冯启新. 2004

[7]渔业生产大数据助推渔业高质量发展建设研究. 徐硕,鲁峰,方辉,王立华. 2022

[8]我国边远省区的渔业现状及发展潜力. 贾敬德. 1988

[9]无公害水产养殖基本概念要求及关键控制技术(一). 谢骏,陈永乐. 2008

[10]基于树莓派4B的高效CTD数据处理系统设计. 叶啸天,周为峰,刘尊雷. 2024

[11]2024年全国渔业经济形势分析. 高宏泉,高翔,陈家勇. 2025

[12]渔业科学数据中心建设研究. 鲁峰,王立华,徐硕. 2019

[13]基于梯度提升迭代决策树模型的渔船转移数据挖掘. 李怡德,鲁峰,朱勇,徐硕,孙璐. 2021

[14]渤黄海区域渔船碳排放特征. 鲁峰,徐硕,李丹,刘慧媛,朱勇,崔国辉. 2022

[15]数据挖掘技术对村镇银行信用风险预测系统的嵌入研究. 赵竹明. 2015

[16]基于关联规则的渔业信息推荐系统设计与实现. 王立华,肖慧,徐硕,刘树,杜卫利,黄其泉,王宇. 2013

[17]渔场渔情分析预报的研究及其进展. 樊伟,崔雪森,沈新强. 2005

[18]基于北斗船位数据的海南省渔船航次动态监测与分析. 张胜茂,樊伟,张衡,杨胜龙,唐峰华,朱文斌. 2018

[19]西部渔业的现状分析及开发前景. 吴万夫. 2003

[20]激光科技在渔业上应用. 丁永良.

作者其他论文 更多>>