基于主成分算法对黑龙江省桦南地区农业信息化现状分析.doc

基于主成分算法对黑龙江省桦南地区农业信息化现状分析


该论文来源于网络，本站转载的论文均是优质论文，供学****和研究使用，文中立场与本网站无关，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除已转载的信息，如果需要分享，请保留本段说明。
　　摘 要： 综合国内外农业信息化以及对农建决策行为的研究，可得到诠释是无论在发达国家还是正在发展的国家农业信息化都对农户产生了很大的影响，提高农业信息化的发达程度是发展农业的重要举措。此项研讨综合全球现有的农业信息化评价指标体系，对其指标体系进行准确的分析，对数据进行正交变换，转换为另一组不相关的变量，转换后的变量为主成分，此方法适合桦南林业局所有林场进行分析故采用主成分分析法，在验证此方法是主客观相结合的方法时又表现出此法的切实可用。
　　关键词： 农业信息化;主成分分析法
　　中图分类号： S126 文献标识码： A DOI：.1003-
　　本文著录格式：夏广硕，韩俊英. 黑龙江省桦南林业局农业信息化现状分析及评价研究[J]. 软件，2020，41（10）：8185
　　【Abstract】： Based on the research on agricultural informatization at home and abroad and the decision-making behavior of agricultural construction， it can be interpreted that agricultural informatization has a great impact on farmers in both developed countries and developing countries， and improving the development degree of agricultural informatization is an important measure to develop agriculture. This study integrated global existing agricultural informatization evaluation index system， the analysis of its index system accurately， to orthogonal transformation of the data， converted to another set of unrelated variables， the transformed variables as the main component， this method is suitable for all fo south forestry bureau forest farm carries on the analysis the principal component analysis （pca） is adopted to the verified this method is the combination of subjective and objective methods and showed this method applicable to [1].
　　【Key words】： Agricultural informatization; Principal component analysis
　　0 引言
　　自上世纪50年代开始，信息科技（information technology）迅猛发展其应用范围遍布各个领域。IT技术得到的迅猛发展为全球范围的农业信息化的突破带来的转机，同时为全球范围的农业发展开始了新篇章。PCA（principal component analysis）主要是利用降维的方法，主在把多个体系指标转换为少数几个综合指标，而且每个中和指标都可以反映原始变量的大部分信息，而且每组指标之间不重复。在本文中主要针对主成分分析法来对该区域众多指标进行分析来简化指标体系，保证指标体系的简洁有效。如今已将此方法成功应用于人均GDP、每万人使用移动通讯的数量、第三产业产值占GDP的比重等都在在实际中得到应用。此方法的应用范围虽广，可是释义中有很高成分的不清晰性，在使用此方法后出现不清晰、不稳定与初始变量相比较。所以在利用此方法进行分析时要表避免不稳定因素，并且保持几个主成分的贡献率