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《浙江大学》 2004年
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基于网络的农业机械装备管理信息系统的研究与实现

项利国  
【摘要】: 信息、物质和能源一起被视为21世纪支撑社会经济发展的三大重要战略资源。信息化已成为衡量一个国家现代化水平和综合国力的重要指标,而农业信息化的全面实现是21世纪农业的重要标志,也是我国21世纪农业的出路。在新世纪如何加快农业信息化建设的步伐,使农业从弱势变为强势,是摆在我们面前迫切需要解决的问题。 随着农村经济的不断发展和经济体制改革的不断深入,人们对各种农机装备的需求量也越来越大。然而由于农机装备的信息渠道不畅,致使农机部门和农民对各类农机装备的技术参数、性能特点、适用性等信息缺乏了解,盲目购置的现象比较普遍。另一方面,由于现代科学技术的不断发展,旧的农机管理信息系统已无法适应现代化农业生产的需求。因此,开发一套能够满足现代化农业迫切需要的农机装备管理信息系统将具有很好的现实意义。 本文在现代管理理论的基础上,运用系统工程、粗糙集理论、灰色理论、效用理论、人工神经网络等方法,进行数学建模,对未来农机需求、农机总动力、农机价格等问题进行探讨,并应用到农机装备管理信息系统的各个方面,对农业机械的各种信息进行传输、存贮、组织和处理分析,最终取得了较为理想的结果。 本论文主要研究内容包括: (1)调查国内外农机信息化管理的现状和存在的问题,进一步扩大农业机械装备范围,将更多的农业机械装备纳入农机化管理信息系统,并探讨了“基于网络的农业机械装备管理信息系统”研究的目的和意义。 (2)简要介绍开发农机管理系统的理论基础,提出将MIS技术、DSS技术 浙江大学硕士学位论文 中文摘要 (3) (4) (5) (6) 与EC(电子商务)技术三者结合成一个有机的整体,并运用计算机网 络技术,提出新的基于网络的农机装备管理信息系统的模型。 架构系统运行平台。采用基于Linux操作系统,以Apache为网络服 务器,利用Mysql系统数据库和PHP网络服务器语一言搭建“基于网 络的农业机械装备管理信息系统”平台。 选用多种数学方法建立了模型库,引用具有代表意义的灰色—马 尔柯夫链联合预测方法、人工神经网络预测方法和效用理论决策方 法建模,提出基于模糊聚类的人工神经网络预测方法和粗糙集因子 分析数学模型,并分别对未来农机需求、农机总动力、农机价格等 问题进行了探讨和应用分析。 系统的分析和设计。详细描述了系统的总体方案,将系统分为农业 机械装备市场信息、农业机械装备预测决策和农业机械装备综合信 息三个子系统。采取模块化独立设计原则,给出系统各个模块的功 能分析和设计细节,成功地实现了农业机械装备信息的资源共享, 数据库的网络动态更新,在线动态预测及决策等。 实现基于网络的农业机械装备管理信息系统,并叙述了系统框架界 面,提出系统安全性解决方案。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP311.52

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