数据挖掘在粮食储存管理中的应用

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1、上海土学琐。l：学位论文摘要粮食是关系到国计民生的重要商品和战略物资，粮食储存管理的重要性不言自明。然而随着企业的发展以及市场经济体制的推进，传统的管理方式己经显现出了弊端。粮食储存管理中存在两个相对薄弱环节，即粮食储存品质控制指标的监控和粮食品质的鉴定，需要在利用现有信息或数据的基础上提供科学的决策支持手段，从而对其进行改造。本文从数据中提取知识的角度出发，在现有数据的基础上，选择数据挖掘技术——Logistic回归、决策树和多层感知器，构造预测模型，对粮食储存品质控制指标在今后某一时间段内是否变化做出预测，并在决策树的基础上提取有用的知识，为今后粮食储存品质

2、控制指标的监控提供决策支持。最后对数据挖掘在粮食品质鉴定方面的应用作了前瞻性的技术研究。在预测模型的设计使用以及有关存储粮品质鉴定方面的技术研究过程中，本文的主要成果和特点体现在以下几个方面：1)钊对现有粮食市场的新特点，定义了可行、有意义的数据挖掘目标。其直接结果使得品质变化严重的粮食得到较早的重视，从而采取具体针对性的措施，间接结果是管理人员对工人的工作安排更有效，节约粮食购销企业的人力和资金资源。2)建立的预测模型弥补了粮食管理人员在减缓粮食品质下降速度方面缺少理论的不足。模型的预测结果可作为粮食管理人员决策时的重要参考资料。3)拓宽了数据挖掘的应用领域，

3、把数据挖掘在构建预测模型的相关技巧应用到粮食存储过程中的品质监控上，并在对品质鉴定方面的应用作了技术改进，即在类别变量和连续变量输入情况下，结合决策树和聚类算法更好地利用多层感知器和编码器构成的混合神经网络。关键词：粮食存储，数据挖掘，Logistic回归，决策树，多层感知器上海大学硕：卜学位论文ABSTRACTGrainisanimportantgoodsandstrategicmaterialtothenationaleconomyandthepeople’slivelihood，andt}lemanagememofthegrainstorageisalso

4、importalltevidcntly．Butwiththedevelopmentoftheenterprisesanddeepeningofthemarketeconomysystem，theweaknessofthetraditionalmanagementmethodhasemerged，andtherearetworelativelyproblematicalprocessesthataretracingandmonitoringthequalityofthegrainstorageasWellasidentificationofgra№quality，

5、WhichmakeitnecessarytorefomlwithsuchadvancedmethodaSscientmcalmeansofdecision-makingsupponbasedonutilizingpresentdataaI】dinf0HnationThisthesisutilizespresentdataandbuildspredictiVemodelsforobtainingtheproba“lityofgreatchangeingrain’squalitywimsuchdataminingtechniquesasLogisticRegress

6、ionandDecisionTreeandMultilayerPerceptron．n【nhe订nore，usefLllinformationandpattemscanbegeneratedbyuseofDecisionTree．AtechllicaldiscussionabouttheappIicationofDataMininginqualityidentificationofstoredgrainisalsomadefinally．DuringthedesignanddevelopmentofpredictiVemodelsalongwiththedisc

7、ussionabouttheapplicationofDataMininginqualityidentificabonofstoredgrain，themainachievementa11dresultspresemasfollows：1)Dependingonthecharactersofthegrainmarketwepreciselydefinemeanin—gfulandfeasibIegoalforminingthedatareleVanttothegrainstoragc，whichdirectlybringsonbettertreatmentofq

8、ualitychange