本文選題：分類模型　切入點(diǎn)：組合分類器　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2017年05期

【摘要】：針對(duì)氣象數(shù)據(jù)量大、異構(gòu)數(shù)據(jù)復(fù)雜度高而導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類效率低下的問(wèn)題,采用K最近鄰組合分類器和分布式并行處理方法,得出農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分類模型。首先依據(jù)氣象災(zāi)害等級(jí)指標(biāo),提出農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)公式,再由并行化的K最近鄰組合分類器,完成農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的統(tǒng)計(jì)分類,最后對(duì)已經(jīng)分類的氣象災(zāi)害等級(jí)信息進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。農(nóng)戶能夠根據(jù)評(píng)估的氣象災(zāi)害信息合理的進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn),減少財(cái)產(chǎn)損失。仿真表明,面對(duì)種類繁多、數(shù)據(jù)量巨大的農(nóng)業(yè)氣象數(shù)據(jù),并行化的K最近鄰組合分類器處理速度更快,準(zhǔn)確度更高。
[Abstract]:Aiming at the problem of low classification efficiency caused by large meteorological data volume and high complexity of heterogeneous data, K-nearest neighbor combined classifier and distributed parallel processing method are adopted. The classification model of agricultural meteorological disaster is obtained. Firstly, according to the index of meteorological disaster grade, the formula of agricultural meteorological disaster risk index is put forward, and then the statistical classification of agricultural meteorological disaster risk index is completed by parallel K-nearest neighbor combinatorial classifier. Finally, the classified meteorological disaster grade information is analyzed to realize the disaster risk assessment of crops. Farmers can reasonably carry out agricultural production according to the assessed meteorological disaster information and reduce property losses. The simulation results show that, In the face of many kinds of agricultural meteorological data, the parallel K-nearest neighbor combined classifier is faster and more accurate.
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院;南京信息工程大學(xué)信息化建設(shè)與管理處;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61373064,61402236) 江蘇省“六大人才高峰”項(xiàng)目(2015-DZXX-015,2013-DZXX-019) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性聯(lián)合研究項(xiàng)目(BY2014007-2) 公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)(GYHY201106037) 江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助(KYQ1309)
【分類號(hào)】：S42;TP311.13

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本文編號(hào)：1690668