广西农业职业技术大学  梁霄

 

1农作物种植推荐系统总体架构

　　在现代农业生产中，提高农作物的种植效率和产量是一个关键目标[1]。为实现这一目标，本文设计了一套基于大数据技术的智能农作物种植推荐系统，系统涵盖土壤条件、气候变化、市场需求、价格趋势等多个维度，旨在通过收集和分析大量与农作物种植相关的数据，为农业工作者提供科学和精准的种植建议，帮助农业工作者根据当前的土壤和气候条件选择最合适的作物种类，并根据市场数据来指导种植决策，使农作物的经济效益和生产效率最大化。基于大数据技术的农作物种植推荐系统框架图如图1所示。

　　由图1可知，系统的核心包括五个主要模块。信息录入模块负责收集农作物、土壤和市场相关的原始数据，包括但不限于通过传感器、卫星图像和市场报告等手段获取的数据。数据库构建模块则是存储和管理这些大量数据的核心，它采用高效的数据结构来确保数据检索和处理的速度，并通过数据库管理系统（DBMS）保障数据的安全性、完整性和一致性。CPU处理模块使用数据挖掘和机器学习算法来分析收集到的数据，识别作物生长规律、土壤适宜性和市场需求趋势。数据显示模块负责将分析结果以用户友好的方式展示出来，包括天气预测、种植建议和价格预测等信息。推荐规则生成模块根据历史数据、模式识别结果和市场分析生成具体的种植建议，这一模块运用规则引擎和专家系统技术，确保推荐的准确性和适用性。