基于棉花仓储质量预警的数据挖掘算法研究

【摘要】一直以来,棉花是重要的军需物资及纺织材料,而棉花从收摘到使用一般会经历仓储过程,然而在仓储过程中由于环境中各种影响因素会导致棉花质量大幅的下降。所以针对棉花仓储质量进行预警研究,不仅可以合理管理棉花存储的环境条件以避免存储后的质量大幅降低,而且可以对棉花经过长期存储后的质量进行预测,对我国的农业及军事方面有着重要的意义。同时,随着农业信息化管理的日益发展,农业相关的数据量也越来越大,棉花仓储质量预警方面必定成为棉花仓储信息化的重要研究方向之一。鉴于对棉花仓储质量的研究接近空白,将成熟的数据挖掘技术应用到棉花仓储质量预警研究中,可以正确地、客观地、全面地确定预警因子,并建立预警模型,从而可以有效的为控制存储环境提供正确信息,达到减缓棉花存储过程中质量下降的目的。本文主要根据往年的棉花仓储数据,利用数据挖掘技术完成对棉花仓储环境数据的预处理分类、对棉花仓储质量预警因子的挖掘、以及对棉花仓储质量预警模型的构建等相关工作,最终达到控制棉花存储环境的预警目的,对不符合存储环境要求的棉库发出预警,从而避免棉花质量严重下降。本文的主要内容包括：1针对BIRCH算法的无法对非球形簇准确聚类的这一缺陷,本文结合棉花仓储环境因子的数据特点提出了一种改进算法。该改进算法利用代表点的思想替代BIRCH算法中以半径或直径距离来控制聚类的边界,提出了改进的基于代表点的BURE算法。优化后的算法在保证准确性的前提下,能适用于非球形聚类。2.本文针对FP增长算法中在FP-tree构建时存在查找共享前缀的特性,结合棉花仓储质量预警的实际应用,提出了改进的New_FP-growth算法。新算法减少了构建FP树的时间,提高了效率,并且在数据量越大以及事务项重复率越高的情况下提高的效率越多,尤其适用于共享前缀或重复事务多的大型数据库。3.利用本文中改进的BURE算法进行数据预处理。将棉花存储环境的数据在去除孤立点后离散化,并进行聚类,使转换后的数据适用于本文实验。数据在经过清洗及转换之后,大幅的提高了对处理后的数据进行关联分析的效率。4.对由聚类算法处理过的离散数据利用文本中改进的New_FP-growth算法挖掘关联规则,作为建立预警系统的预警因子。针对棉花仓储环境数据量大、频繁项集公共项较多等特点,本实验选择FP增长算法作为基础算法,然后利用其改进算法获得棉花仓储质量预警因子。5.将由改进FP增长算法挖掘出的规则作为预警因子,构建棉花仓储质量预警模型,挖掘预警信息。为有可能不适合棉花存储的棉库环境发出预警,从而达到保证棉花仓储环境适宜的目的。
【作者】陈语嫣；
【导师】周丽娟；
【作者基本信息】首都师范大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】棉花仓储质量预警；数据挖掘；聚类算法；FP增长算法；

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