基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的離群數(shù)據(jù)挖掘在病蟲害預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、多年來(lái)氣象、農(nóng)業(yè)部門觀測(cè)積累了大量數(shù)據(jù)，如何從中發(fā)現(xiàn)知識(shí)，提供決策服務(wù)，是領(lǐng)域?qū)＜已芯康臒狳c(diǎn)，也是決策服務(wù)的重點(diǎn)。其中病蟲害發(fā)生繁衍與氣侯條件關(guān)系密切，如某種病蟲害會(huì)在特定的氣象條件下爆發(fā)，但又是“小模式”的，本文探討離群數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并將離群數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于病蟲害與氣象數(shù)據(jù)中，以期挖掘出其中“小模式”所包含的潛在知識(shí)信息。
　　 離群數(shù)據(jù)挖掘主要方法：基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法、基于距離的方法、基于偏離的方法、基于規(guī)則的方法-即數(shù)據(jù)挖

2、掘的方法，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，確定樣本集規(guī)則后，再利用規(guī)則檢驗(yàn)離群數(shù)據(jù)等。
　　 本文采用基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的離群數(shù)據(jù)挖掘方法(即：基于規(guī)則的離群數(shù)據(jù)挖掘)，核心思想同傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，不同之處：其目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中“小模式”，即數(shù)據(jù)集中顯著不同于其它數(shù)據(jù)的對(duì)象，通過(guò)定義和給定最大離群支持度max_sup，最小離群興趣度min_intr等值，對(duì)離群數(shù)據(jù)(“小模式”)規(guī)則集進(jìn)行挖掘。
　　 論文收集整理山西省主要?dú)庀笠乇O(jiān)測(cè)資

3、料和病蟲害觀測(cè)資料；結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)，在病蟲害發(fā)生繁衍的不同時(shí)期，采用不同粒度劃分-即氣象要素統(tǒng)計(jì)時(shí)間長(zhǎng)度，對(duì)氣象要素值的聚合統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，生成挖掘?qū)傩院蜻x集；利用數(shù)據(jù)處理軟件DPS，對(duì)候選屬性進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，生成挖掘?qū)傩约?；為適合挖掘算法，將連續(xù)屬性值進(jìn)行離散化處理；提出一種基于約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則離群數(shù)據(jù)挖掘算法，即附加屬性值的限定，對(duì)病蟲害發(fā)生繁衍氣象要素進(jìn)行挖掘分析；建立病蟲害的預(yù)報(bào)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。
　　 結(jié)果表明：病蟲害種類為小麥紅蜘