数据挖掘技术在渔业生产中的应用进展

• 作者: 孙英泽 杨宁生 欧阳海鹰 胡婧 陈柏松
• 来源期刊: 中国农业科技导报
• 学科: 农学
• 关键词: 渔业生产 数据挖掘 应用进展
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 海洋农业
• 页码范围: 176-182
• 页数: 7页
• 分类号: S126
• 字数: 5839字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0864.2013.04.27

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宁生	中国水产科学研究院信息与经济研究中心	40	333	10.0	16.0
2	欧阳海鹰	中国水产科学研究院信息与经济研究中心	38	152	6.0	10.0
3	孙英泽	中国水产科学研究院信息与经济研究中心	24	118	5.0	10.0
4	陈柏松	中国水产科学研究院信息与经济研究中心	12	27	3.0	4.0
5	胡婧	中国水产科学研究院信息与经济研究中心	16	71	4.0	8.0