調(diào)查數(shù)據(jù)挖掘和模式識別技術(shù)對土壤數(shù)據(jù)挖掘

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1、調(diào)查數(shù)據(jù)挖掘和模式識別技術(shù)對土壤數(shù)據(jù)挖掘摘要：數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為主要的研究方向之一域，在近數(shù)十年來,以提取隱含的和有用的數(shù)據(jù)。這種知識可以被人類輕松認知。最初，這方面的知識提取和計算評估采用手工統(tǒng)計技術(shù)。隨后，半自動數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)，因為進步的技術(shù)。這樣的進步也是在形式存儲從而提高分析的需求。在這樣的情況下，半自動化的技術(shù)已成為低效率的。因此，A動化的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到合成知識有效。數(shù)據(jù)現(xiàn)有文獻的調(diào)查挖掘和模式識別土壤數(shù)據(jù)挖掘呈現(xiàn)本文。在農(nóng)業(yè)土壤屮的數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)挖掘是一個比較新的研究領(lǐng)域。有效的技術(shù)可開發(fā)和專為解決在使用

2、數(shù)據(jù)挖掘復(fù)雜的土壤數(shù)據(jù)集。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘，模式識別，土壤數(shù)據(jù)挖掘一、引言這個數(shù)據(jù)挖掘的軟件應(yīng)用包括各種已經(jīng)開發(fā)了商業(yè)方法和研究中心。這些技術(shù)已被用于工業(yè)，商業(yè)和科學(xué)用途。例如，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)被用來分析大數(shù)據(jù)集和建立有用的分類和模式的數(shù)據(jù)集。農(nóng)業(yè)和生物研究的研究中使用的各種數(shù)據(jù)分析的技術(shù)，包括，天然樹，統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)和其它分析方法。本文研究的，如果新的數(shù)據(jù)挖掘可以建立技術(shù)將改善的有效性和準確性大型數(shù)據(jù)集的土壤分類。在特別地，本研究工作的0的是比較數(shù)據(jù)的性能在土壤局限性和土壤條件挖掘算法方面的以下特點：酸度，堿度與鈉含量，

3、鹽分，低陽離子交換容量，磷的固定，有開裂和溶脹性能，深度，土壤密度和營養(yǎng)素含量。使用標準的統(tǒng)計分析技術(shù)是既費吋乂昂貴。如果可以發(fā)現(xiàn)替代的技術(shù)，以改善這個過程中，在土壤中的分類的改進可能結(jié)果。農(nóng)業(yè)是每個國家都以其核心競爭力。但是在印度然而，它只占17%總的國內(nèi)生產(chǎn)總值。隨著城市化進程加快，這將是糧食生產(chǎn)的挑戰(zhàn)越來越多的人用更少的土地和水。農(nóng)業(yè)或養(yǎng)殖是任何國家的脊梁經(jīng)濟性，因為人量人U生活在農(nóng)村地區(qū)，是直接或間接依賴農(nóng)業(yè)為生。來自農(nóng)業(yè)收入形成了養(yǎng)殖的主要來源社區(qū)。作物收割的基本要求是水資源和資金購買種子，化肥，農(nóng)藥，勞動力等

4、多數(shù)農(nóng)民通過提高資本要求犧牲其他必要的支出，而當(dāng)它是仍然不足，他們求助于信貸從銀行等渠道和民M金融機構(gòu)。在這種情況K，該還款取決于作物的成功。如果作物由于多種因素失敗即使一次吋，如不良的天氣、土壤類型不好，過度和過早應(yīng)用這兩種化肥和農(nóng)藥;摻假的種子和農(nóng)藥等，然后他推入嚴重危機造成了嚴重的壓力。此外，該植物生長取決于多種因素，如土壤類型、作物類型和天氣。由于缺乏植物生長信息和專家建議，大多數(shù)農(nóng)民無法獲得良好的收益。土壤性質(zhì)的知識大多來源于土壤調(diào)查努力。土壤調(diào)查，或土壤制圖，是確定土壤類型或土壤覆蓋的其他屬性在一個過程，并將

5、其映射為他人理解并使用。對于土壤調(diào)查主要數(shù)據(jù)通過實地采集采樣和遙感支持。利用從收集的這項研究工作的測試數(shù)據(jù)集世界土壤信息-ISRIC（國際土壤參考和信息中心）。在ISRIC-WISE3.1版土壤的排放數(shù)據(jù)庫（WISE3世庫存勢）是從一個大范圍的土壤剖面并且遵從許多專業(yè)人士從世界各地收集到的數(shù)據(jù)。從而主土壤數(shù)據(jù)和任何二級數(shù)據(jù)導(dǎo)出他們可以利用地理信息系統(tǒng)的空間單位掛鉤世界土壤圖以及更近的土壤和地形（SOTER）數(shù)據(jù)庫通過土壤傳說中的代碼。WISE3是關(guān)系數(shù)據(jù)庫，使用編譯MS-ACCESS。它可以處理數(shù)據(jù)：（一）土壤分類；（二

6、）土天邊的數(shù)據(jù)；（三）數(shù)據(jù)的來源;和用于方法確定分析數(shù)據(jù)。在WISE3檔案數(shù)據(jù)來源于來自260多個不同的來源，模擬和數(shù)字。的型材大約有40%是從輔助提取數(shù)據(jù)集，包括各種土壤和地形數(shù)據(jù)庫和FAO土壤數(shù)據(jù)庫，持有多種來源的數(shù)據(jù)整理。WISE3持有選定的屬性數(shù)據(jù)10253個土壤剖面，有些47800個視野，來A149個國家。在未來，這些數(shù)據(jù)集與各種數(shù)據(jù)挖掘的分析技術(shù)可能產(chǎn)生的成果有助于研究人員。材料和方法在數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)迅速增長是由于（i）大型存儲設(shè)備的成本下降，提高易用性采集的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)，（二）穩(wěn)健發(fā)展，高效的機器學(xué)習(xí)算法來

7、處理這些數(shù)據(jù)，并（三）計算能力的成本下降，從而利用密集計算的方法對數(shù)據(jù)進行分析。數(shù)據(jù)挖掘僅僅代表一組從原始數(shù)據(jù)中提取模式目的的特定的方法和算法。在DM過程已經(jīng)發(fā)展由于巨大必須被處理的區(qū)域更容易，如數(shù)據(jù)的量：商業(yè)，醫(yī)療行業(yè)，天文學(xué)，遺傳學(xué)。此外，成功的超常規(guī)發(fā)展硬件技術(shù)使得存儲的大容量硬盤的出現(xiàn)，事實上許多挑戰(zhàn)的出現(xiàn)問題在操作數(shù)據(jù)的巨大的量。當(dāng)然，這里最重要的方面是對快速增長互聯(lián)網(wǎng)。DM過程的核心在于應(yīng)用方法和為了算法發(fā)現(xiàn)和提取模式存儲的數(shù)據(jù)，但在此之前的步驟的數(shù)據(jù)必須進行預(yù)處理。眾所周知，簡單的使用DM算法無法產(chǎn)生了良好

8、的效果。因此，發(fā)現(xiàn)的整個過程在原始數(shù)據(jù)有用的知識包括順序應(yīng)用以下步驟：在應(yīng)用領(lǐng)域，創(chuàng)造一個目標數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上通過集中的一個子集選擇數(shù)據(jù)的一種智能的方式變量或數(shù)據(jù)樣本，數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，數(shù)據(jù)縮減和投影，選擇數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，選擇的數(shù)據(jù)挖掘算法，數(shù)據(jù)挖掘步驟，解釋挖掘模式與可能返凹的任何一個前面的步驟和鞏同知識的發(fā)現(xiàn)。在DM