分布式农业科技信息共享关键技术研究与应用

分布式农业科技信息共享关键技术研究与应用

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1、密级:论文编号:中国农业科学院学位论文分布式农业科技信息共享关键技术研究与应用StudyandApplicationofKeyTechnologiesforDistributedAgriculturalScienceandTechnologyInformationSharing博士研究生:杨晓蓉指导教师:王文生研究员申请学位类别:农学博士专业:作物信息科学研究方向:精准农业培养单位:农业信息研究所研究生院提交日期2011年6月▲■厂L夕Secrecy:No.ChineseAcademyofAgriculturalScien

2、cesDissertationStudyandApplicationofKeyTechnologiesforDistributedAgriculturalScienceandTechnologyInformationSharingPhD.Candidate:YangXiaorongSupervisor-ProfessorWangWenshengMajor:CropInformationScienceSpecialty:PrecisionAgricultureJune2011独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下

3、进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中国农业科学院或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名:锄惦时间:∞/¨石月弓日关于论文使用授权的声明本人完全了解中国农业科学院有关保留、使用学位论文的规定,即:中国农业科学院有权保留送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意中国农业科

4、学院可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。研究生签名:彳易哆0錾时间:≯ff年∥月哆日导师签名:时间:彻l/年/月哆日/中国农业科学院博士学位论文评阅人、答辩委员会签名表论文题目分布式农业科技信息共享关键技术研究与应用作物信息论文作者杨晓蓉专业研究方向精准农业科学指导教师王文生培养单位(研究所、中心)农业信息研究所硕(博)签名姓名职称单位专业导师盲评硕导口\.评博导口阅盲评硕导口‘\博导口人硕导口\盲评博导口答辩硕导口农业信息管理牌纱主席陈良玉研究员科技部农村科技开发中心博导口学硕导口管理科学与工t

5、铷嘲曹存根研究员中国科学院计算机研究所博导口程马严教授硕导口北京邮电大学网络中心管理科学与工3千。博导口程√答硕导口中国农业科学院农业信息管埋科学与工‘影晒诸叶平研究员博导口研究所程Jf辩税‘硅乏沈佐锐教授硕导口中国农业大学农学与生物病虫测报委博导口技术学院昆虫学系孙忠富研究员硕导口中国农业科学院农业环境管理科学与工矗吨员博导口与可持续发展研究所程.\硕导口中国农业科学院农业资源农业遥感弋豫岖陈仲新研究员博导口与农业阪划研究所硕导口pI博导口会议记录(秘书)’室仓源2011年6月19日14:00时论文答辩时间地点中国农业科

6、学院旧办公楼四层430会议室摘要随着计算机及网络技术的迅猛发展和广泛应用,农业科技信息的采集、存储、处理和传播的数量与日俱增,全国各地各部门建设了很多农业科技信息共享服务系统。但是由于涉农各种组织在建立自己的应用系统及数据存贮时,缺乏统一的规划和管理,而分别独立开发和设计各自的应用系统,因此系统分布、异构已成为现有应用环境的基本特征,导致信息资源的整合和全局应用越来越困难。而且大部分农业信息系统缺乏资源检索的语义联想能力,检索效率和准确率低下,服务模式单一,不能够根据用户的特点提供个性化信息服务。针对以上问题,在对比、分析

7、、总结了现有的分布式信息共享关键技术的优缺点的基础上,研究确定了分布式异构农业科技信息共享中需解决的关键问题,本文设计了基于中间件法和元数据相结合的分布式农业科技信息共享框架,研究了分布式农业科技信息共享的关键技术。针对分布式农业科技信息整合问题,制定了适合农业科技信息描述的元数据标准,采用中间件自动抽取和人工描述相结合的方式实现了元数据抽取,并利用元数据副本一致性管理模型实现了元数据副本容错和负载均衡。针对农业异构数据源检索,研究了基于农业领域词典的中文分词方法和基于农业领域本体的语义扩展方法,实现了基于农业本体的查询扩

8、展,提高了搜索的查全率和查准率。采用自动建模和人工建模相结合的方法构建用户兴趣模型,基于访问次数对用户兴趣度进行统计,群体用户的兴趣访问本体与个人用户兴趣访问本体进行聚合,实现了聚类的个性化信息资源推送。利用用户模型在本体上投影形成的个性化本体对用户查询进行针对性更强的个性化语义联想,检索出最符合用户意

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