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农业物联网中数据流挖掘技术的应用任务书
一、任务背景
随着农业的快速发展和农业机械化水平的不断提高，农业信息化变得越来越重要。农业物联网技术的应用已开始获得越来越广泛的关注，并在农业生产中广泛应用。农业物联网系统能够将传感器、数据模型以及算法等技术应用到农业生产过程中，实现无人自动控制、精准化生产和数据的收集及分析。数据流挖掘技术作为农业物联网技术的重要组成部分，可以对农业生产过程中形成的数据流进行挖掘和分析，从而为农业生产提供更精准的决策支持。
二、任务内容
本次任务要求对农业物联网中数据流挖掘技术的应用进行深入研究，以给出相关的技术方案和应用案例。具体任务内容如下：
1.数据流挖掘技术的介绍。包括数据流挖掘的基本概念、研究现状、优点和不足等。
2.农业物联网中数据流挖掘技术的应用。介绍农业物联网中数据流挖掘技术的应用方式、应用场景，以及其对农业生产过程的支持作用。
3.农业物联网中数据流挖掘技术的技术方案。根据应用场景和需求，提出相应的数据流挖掘技术方案，包括预处理、特征提取、分类算法等。
4.农业物联网中数据流挖掘技术的应用案例。结合实际农业生产，给出具体的数据流挖掘应用案例，分析其应用效果和优化措施。
三、任务要求
1.熟悉数据流挖掘技术的基本概念、算法和研究现状。
2.了解农业物联网的相关技术，包括传感器、数据采集、数据分析等。
3.在文献调研的基础上，提出创新性的技术方案和应用案例。
4.撰写任务报告，要求语言流畅、通俗易懂、结构清晰、内容丰富。
5.排版要规范，引用要规范，正文要体现学术规范，报告体例无要求。
四、时间要求
本次任务周期为1个月，截止日期为XX月XX日。
五、参考文献
1.ZhangX,LiT,LiY,etal.OnlineFeatureSelectionforHigh-DimensionalDataStream:AReview[J].IEEETransactionsonNeuralNetworks&LearningSystems,2019.
2.SajidM,JavaidN,IlyasM,etal.RealTimeHealthConditionMonitoringofLivestockforPrecisionAgricultureApplciationsUsingWirelessSensorNetworks[C]//201915thInternationalConferenceonEmergingTechnologies(ICET).IEEE,2019.
3.ZhangL,WuS,LiD,etal.Anovelonlinefeatureselectionmethodforhigh-dimensionaldatastreamsusingaself-adaptiveoverlapcoefficient[J].Neurocomputing,2019,341:136-145.
4.张全,孙海琳,徐勇.基于数据挖掘的智能农业生产系统[J].应用科技,2019,46(5):14-17.