【摘 要】
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运用数据挖掘技术进行农业研究是一个十分新颖的研究热点。数据挖掘技术旨在从各种资源汇集的海量数据中寻找知识，而这些技术方法可以有效地应用于人类日常活动的决策支持。常
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运用数据挖掘技术进行农业研究是一个十分新颖的研究热点。数据挖掘技术旨在从各种资源汇集的海量数据中寻找知识，而这些技术方法可以有效地应用于人类日常活动的决策支持。常见的数据挖掘问题有分类和回归两种。该论文主要研究多目标最优化数据挖掘技术在农业质量控制中分类和回归问题上的应用。该研究的重点是近红外光谱检查，而这些光谱数据通常是高维且带有噪声的。
为了处理近红外光谱分析中的分类问题（数据通常以高维的形式呈现），该论文采用多目标二次规划方法(MCQP)，并使用最小平方误差进行无监督的特征选择(LS-FS)。LS-FS适用于线性和非线性问题，它使得到的特征子集仍保留在同一个数据空间。由于这一优点，基于LS-FS的MCQP模型能够改善分类效果，缩短计算时间并且增强模型的可解释性。
为了进一步提高原始模型的表现，本论文提出了新的基于多目标线性规划的回归模型。该模型能够很好地处理高维数据中的病态计算条件，并且能够优化回归结果。对于非线性回归问题，本论文使用带有核函数的线性模型，通过把原始数据空间映射到高维数据空间的做法，将其转化成线性回归可以解决的问题。
最后，该论文提出了以遗传算法(GA)作为上述模型的参数搜索工具。由于网格搜索时间消耗大，遗传算法作为一个有效的工具而被选用。该算法通过寻找全局意义下的解，减少搜索时间，只需知道参数范围就能够很好地使用它。
该论文里的研究把基于多目标最优化数据挖掘方法的应用扩展到农业领域，从而解决农业分析中定性与定量的问题。实验结果表明该论文里提到的研究方法是有效并且合理的，是农业及其相关领域极具吸引力的分析工具。
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