【摘 要】
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随着时代的发展,数据量急剧增多。面对海量数据,人们需要了解隐藏在数据背后的重要知识以获取决策支持。数据仓库和数据挖掘技术是近年信息领域研究的热点问题之一,数据仓库
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随着时代的发展,数据量急剧增多。面对海量数据,人们需要了解隐藏在数据背后的重要知识以获取决策支持。数据仓库和数据挖掘技术是近年信息领域研究的热点问题之一,数据仓库可作为决策支持的底层数据源,数据挖掘是获取规律的有效工具,它们都是决策支持的新技术。基于数据仓库和数据挖掘技术的决策支持系统构建,必将使企业的决策水平提高到一个新的高度。 本文在介绍了数据仓库和数据挖掘技术理论与相关技术的基础上,探讨了将数据仓库技术和数据挖掘应用于林业决策支持系统的可行性、初步完成了森林资源数据仓库的设计,实现了森林资源数据仓库的数据抽取、转换和加载接口:建立了森林资源多维数据集,实现了多维数据集访问和给出了在线分析的方法;利用灰色预测理论实现森林资源预测;改进了关联规则Apriori算法以及提出了利用数据挖掘技术中的决策树进行森林资源分类和利用多值型关联规则挖掘进行森林病虫害灾情预测的方法。 在林业及森林资源管理信息系统的研究和应用基础上,利用数据仓库和数据挖掘的决策支持新技术大力开发林业决策支持系统必将提高林业现代化管理水平,实现林业的跨越式发展。
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