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摘要:
针对气象数据量大、异构数据复杂度高而导致数据分类效率低下的问题,采用K最近邻组合分类器和分布式并行处理方法,得出农业气象灾害分类模型.首先依据气象灾害等级指标,提出农业气象灾害风险指数公式,再由并行化的K最近邻组合分类器,完成农业气象灾害风险指数的统计分类,最后对已经分类的气象灾害等级信息进行分析,实现农作物的灾害风险评估.农户能够根据评估的气象灾害信息合理的进行农业生产,减少财产损失.仿真表明,面对种类繁多、数据量巨大的农业气象数据,并行化的K最近邻组合分类器处理速度更快,准确度更高.
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文献信息
篇名 基于大数据处理的农业气象灾害分类模型
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 分类模型 组合分类器 并行处理 灾害评估
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 仿真智能化
研究方向 页码范围 353-356,370
页数 5页 分类号 TP391.9
字数 4655字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王军 南京信息工程大学计算机与软件学院 65 243 8.0 12.0
5 程勇 南京信息工程大学信息化建设与管理处 31 129 7.0 9.0
6 黄杰飞 南京信息工程大学计算机与软件学院 1 17 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
分类模型
组合分类器
并行处理
灾害评估
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
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