張顥瑋 桑世慶 陳 祥

（嘉興職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 嘉興 314036）

0 緒論

隨著土壤數(shù)據(jù)采集技術(shù)的迅猛發(fā)展，處理、存儲(chǔ)以及獲取數(shù)據(jù)的成本不斷降低，運(yùn)用傳統(tǒng)方法已不能有效地對(duì)藏紅花栽培過(guò)程中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、融合及深度挖掘。因此，亟需利用云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘以及多元統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù)將時(shí)間、空間與屬性注入藏紅花栽培的全過(guò)程研究中，構(gòu)建面向?qū)ο蟮臅r(shí)空特征分析模型，對(duì)自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)等多元異構(gòu)時(shí)空數(shù)據(jù)信息進(jìn)行重組和融合，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析與多維可視化表達(dá)的目標(biāo)，為藏紅花栽培風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及修復(fù)等工作奠定基礎(chǔ)。

1 方案設(shè)計(jì)

結(jié)合區(qū)域藏紅花栽培分部情況，以藏紅花種植的土壤環(huán)境為背景，重點(diǎn)采集生長(zhǎng)過(guò)程中土壤的養(yǎng)分。通過(guò)傳感器動(dòng)態(tài)收集土壤酸堿度、溫濕度；周期測(cè)試土壤中氮、磷以及鉀等有機(jī)質(zhì)的含量；結(jié)合藏紅花栽培自然環(huán)境信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和綜合，初步收集、整理數(shù)據(jù)后，將其作為基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)集合。經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的理解和處理，獲取基于新技術(shù)分析的樣本數(shù)據(jù)。

該文主要應(yīng)用理論與實(shí)際相結(jié)合的方法，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算以及多元數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù)，將時(shí)間、空間與屬性注入藏紅花栽培環(huán)境監(jiān)測(cè)研究與多維可視化中，運(yùn)用大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集設(shè)備等軟硬件技術(shù)構(gòu)建一體化藏紅花栽培大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο笸寥鲤B(yǎng)分的時(shí)空特征分析模型。采集的數(shù)據(jù)包括靜態(tài)歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)采集的動(dòng)態(tài)傳感器數(shù)據(jù)，主要方式是利用已知的數(shù)據(jù)環(huán)境因素對(duì)藏紅花生長(zhǎng)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整理以及建立基本屬性，利用分類與決策樹，并運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理海量數(shù)據(jù)，分析周期土壤養(yǎng)分的時(shí)空變化特征，進(jìn)而揭示藏紅花種植過(guò)程中出現(xiàn)低產(chǎn)、少花和無(wú)花等原因，并用實(shí)際的結(jié)果來(lái)驗(yàn)證該平臺(tái)的可行性。設(shè)計(jì)平臺(tái)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 平臺(tái)的架構(gòu)

1.1 物聯(lián)網(wǎng)采集功能

物聯(lián)網(wǎng)采集主要具備精細(xì)化、數(shù)字化管理的功能。通過(guò)信息傳感設(shè)備獲取物理農(nóng)業(yè)的各種信息，結(jié)合LoRa通信進(jìn)行信息傳輸與交互，對(duì)藏紅花生產(chǎn)過(guò)程中生長(zhǎng)與自然界的多種相關(guān)因素進(jìn)行數(shù)字化采集，其中包括溫濕度、土壤酸堿度等。

1.2 云平臺(tái)和數(shù)據(jù)挖掘

云平臺(tái)可以構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心群集，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)與運(yùn)算；數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，建立高效的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，利用先進(jìn)的事件模型抽象生產(chǎn)應(yīng)用，提供多維度、多指標(biāo)的交叉分析能力，全面滿足藏紅花的日常數(shù)據(jù)分析需求，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)決策。

1.3 藏紅花栽培監(jiān)測(cè)平臺(tái)

藏紅花栽培監(jiān)測(cè)平臺(tái)主要具備大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、可視化分析和成果監(jiān)測(cè)的功能，直觀地揭示了藏紅花種植的規(guī)模、發(fā)展趨勢(shì)以及傳感器的分布；它還具有實(shí)時(shí)監(jiān)控、監(jiān)測(cè)曲線、時(shí)段統(tǒng)計(jì)、統(tǒng)計(jì)排名、歷年分析以及關(guān)聯(lián)挖掘等功能，可直接統(tǒng)計(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)。

2 模型的分析與構(gòu)建

從傳感器、測(cè)試儀和專家經(jīng)驗(yàn)等途徑獲得的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中抽取、整理、分類、組合轉(zhuǎn)換并建立數(shù)據(jù)集；面向藏紅花栽培土壤環(huán)境建立數(shù)據(jù)分析集，并選取數(shù)據(jù)挖掘中的決策樹、模糊評(píng)價(jià)算法等方法處理海量數(shù)據(jù)，并通過(guò)測(cè)試比較應(yīng)用不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)，找到合適的算法，建立流失預(yù)測(cè)模型。最后對(duì)模型進(jìn)行分析和評(píng)估，并用于實(shí)際的預(yù)測(cè)中。藏紅花栽培預(yù)測(cè)模型分析如圖2所示。

圖2 分析模型構(gòu)建

藏紅花栽培模型根據(jù)區(qū)域氣象條件、季風(fēng)特點(diǎn)、土壤有機(jī)質(zhì)條件以及管理方案動(dòng)態(tài)、定量地描述藏紅花的生長(zhǎng)、發(fā)育過(guò)程。用數(shù)學(xué)方程描述作物、氣候和土壤之間的作用過(guò)程，構(gòu)建模型最重要的意義是綜合整個(gè)藏紅花栽培過(guò)程的專業(yè)知識(shí)，并量化藏紅花生長(zhǎng)過(guò)程與氣象、土壤的相互關(guān)系，即利用大數(shù)據(jù)挖掘滿足一定條件的依賴性關(guān)系。模型是利用大數(shù)據(jù)系統(tǒng)強(qiáng)大的信息處理和計(jì)算功能，系統(tǒng)地對(duì)不同生長(zhǎng)過(guò)程進(jìn)行整合和分析，相當(dāng)于對(duì)系統(tǒng)的最新的知識(shí)進(jìn)行積累和綜合。推理出數(shù)據(jù)間未知的依賴關(guān)系，并將其描述成關(guān)注數(shù)據(jù)項(xiàng)間的因果關(guān)系。構(gòu)建模型的作用如下。

2.1 制定宏觀的農(nóng)業(yè)決策

通過(guò)分析模型的基本功能可以模擬預(yù)測(cè)不同時(shí)間、不同強(qiáng)度藏紅花栽培和環(huán)境調(diào)控措施對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育的作用（例如作物花蕊品質(zhì)、產(chǎn)量以及上市期），因此成為可以有效優(yōu)化藏紅花栽培和調(diào)控環(huán)境的工具。其更大的價(jià)值則是可以為國(guó)家或地區(qū)的特色農(nóng)業(yè)規(guī)劃及作物生產(chǎn)的選種，特別是對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)政策的選擇提供決策支持。

2.2 模擬預(yù)測(cè)藏紅花的生長(zhǎng)過(guò)程

藏紅花栽培模型在幫助理解藏紅花生長(zhǎng)過(guò)程及其與影響因子間定量關(guān)系的基礎(chǔ)上，可以對(duì)系統(tǒng)過(guò)程和結(jié)果進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。藏紅花栽培生長(zhǎng)模型的預(yù)測(cè)功能既是建立模型的原動(dòng)力之一，也是其成為作物生產(chǎn)管理決策工具的重要原因。

2.3 藏紅花栽培預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)分析

藏紅花栽培生長(zhǎng)模型對(duì)生長(zhǎng)發(fā)育生態(tài)過(guò)程的數(shù)字化描述可以促進(jìn)對(duì)藏紅花生長(zhǎng)發(fā)育生態(tài)規(guī)律由定性描述階段上升到定量分析階段，為特色農(nóng)作物的精確化、標(biāo)準(zhǔn)化以及智能化管理提供理論依據(jù)。使研究人員可以對(duì)農(nóng)作物系統(tǒng)的行為進(jìn)行定量分析。通過(guò)藏紅花模型可以對(duì)作物的生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程及產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，還可以對(duì)未來(lái)全球氣候變化對(duì)藏紅花栽培的影響進(jìn)行評(píng)估。

3 應(yīng)用平臺(tái)的硬件構(gòu)建

在遠(yuǎn)距離傳輸通信技術(shù)中，雖然NB-IoT和5G網(wǎng)絡(luò)都可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離傳輸通信，但實(shí)現(xiàn)的成本與后期運(yùn)行維護(hù)投入的成本都較高，而LoRa在全球范圍內(nèi)免費(fèi)使用，即使在情況較為復(fù)雜的城區(qū)，其傳輸距離也可達(dá)2 km~5 km，在農(nóng)村的通信距離可達(dá)15 km，適合在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用。另外，ZigBee技術(shù)雖然同樣可進(jìn)行遠(yuǎn)距離通信，但長(zhǎng)距離傳輸需要增設(shè)更多子節(jié)點(diǎn)和中繼器等設(shè)備，不但增加了投入成本，而且更不利于系統(tǒng)維護(hù)，同時(shí)ZigBee采用的頻率為2.4 GHz，該頻率在傳輸過(guò)程中容易受到其他無(wú)線通信技術(shù)的干擾，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸延遲或丟失，但在近距離通信中具有一定優(yōu)勢(shì)。由于藏紅花栽培分為室內(nèi)、室外2個(gè)生長(zhǎng)過(guò)程，因此系統(tǒng)采用LoRa和ZigBee無(wú)線通信技術(shù)作為數(shù)據(jù)通信方式，經(jīng)驗(yàn)證，所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集方案是完全可行的。

3.1 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)采集

該系統(tǒng)采用的是溫濕度、pH值、土壤微量元素、光照傳感器和符合IEEE的無(wú)線通信協(xié)議的芯片，芯片傳輸距離符合實(shí)際的應(yīng)用需求，該芯片使用性能穩(wěn)定且功耗低，因此LoRa模塊采用安信可公司生產(chǎn)的Ra-o1型模塊，其射頻芯片SX1289主要采用LoRa遠(yuǎn)程調(diào)制解調(diào)器，可用于遠(yuǎn)距離的擴(kuò)頻通信，抗干擾能力強(qiáng)。LoRa模塊通過(guò)SPI總線與PCIE插槽相連，進(jìn)而通過(guò)底板與主控進(jìn)行連接。在ZigBee模塊中采用了CC2530的模塊，CC2530模板的特點(diǎn)是分為核心板和擴(kuò)展板2個(gè)部分。通過(guò)核心板和擴(kuò)展板完成設(shè)備之間的無(wú)線低功耗通信。pH值傳感器采集流程如圖3所示。

以“愛國(guó)、清貧、創(chuàng)造、奉獻(xiàn)”為主體的方志敏精神，它凸顯了社會(huì)主義榮辱觀的本質(zhì)內(nèi)涵。用方志敏自己概括和倡導(dǎo)的“五種精神”來(lái)講，即贛東北蘇維埃政府所具有的“民主精神”、“創(chuàng)造精神”、“進(jìn)步精神”、“刻苦精神”和“自我批評(píng)精神”(《我從事革命斗爭(zhēng)略述》)[8](P88)，這些精神是中華民族道德傳統(tǒng)和中國(guó)共產(chǎn)黨人革命精神相融合的結(jié)晶，基本體現(xiàn)了社會(huì)主義榮辱觀各方面的內(nèi)容，也是加強(qiáng)社會(huì)主義榮辱觀教育的極好教材。

圖3 pH值傳感器采集流程圖

3.2 融合網(wǎng)關(guān)

系統(tǒng)邊緣設(shè)備采用了融合網(wǎng)關(guān)，集成LoRa和ZigBee通信技術(shù)，并采用了嵌入式安卓系統(tǒng)的7寸觸模屏。網(wǎng)關(guān)中ZigBee模塊作為協(xié)調(diào)模式，接收第一年10月到第二年3月藏紅花室內(nèi)栽培的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，包括溫濕度、pH值傳感器，并與ZigBee終端節(jié)點(diǎn)模塊相連，實(shí)時(shí)采集動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)；網(wǎng)關(guān)中LoRa模塊作為集中器，接收第二年4月到9月藏紅花室外栽培的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，包括土壤酸堿度、溫濕度，并與LoRa終端節(jié)點(diǎn)模塊相連，適合中長(zhǎng)距離的數(shù)據(jù)采集。網(wǎng)關(guān)的嵌入式安卓系統(tǒng)編譯底層驅(qū)動(dòng)，結(jié)合應(yīng)用開發(fā)了能基于網(wǎng)關(guān)程序設(shè)置2種通信方式的參數(shù)和工作模式，并對(duì)統(tǒng)一采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)基于云的邊緣計(jì)算，最終將數(shù)據(jù)傳輸至云端，并顯示在7寸的觸模屏上。

網(wǎng)關(guān)的重要作用是采集數(shù)據(jù)與轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，主要實(shí)現(xiàn)以下3種功能。

3.2.1 從設(shè)備接收數(shù)據(jù)

設(shè)備和網(wǎng)關(guān)通過(guò)LoRa和ZigBee接口進(jìn)行無(wú)線連接，當(dāng)與傳感器終端連接時(shí)，主要實(shí)現(xiàn)傳感器路由、終端兩類節(jié)點(diǎn)單方面持續(xù)通過(guò)網(wǎng)關(guān)向服務(wù)器發(fā)送數(shù)據(jù)的功能。如果連接的類型是控制類節(jié)點(diǎn)，則需要通過(guò)設(shè)備申請(qǐng)從外部獲取數(shù)據(jù)，服務(wù)器向設(shè)備端發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)，就需要通過(guò)網(wǎng)關(guān)申請(qǐng)數(shù)據(jù)。

3.2.2 生成要發(fā)送的數(shù)據(jù)

從設(shè)備接收到數(shù)據(jù)后，就需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成能發(fā)送給服務(wù)器的格式，主要轉(zhuǎn)化成數(shù)值數(shù)據(jù)或者字符串格式。同時(shí)，在發(fā)送數(shù)據(jù)的過(guò)程中，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合（以減少數(shù)據(jù)量）或者合并發(fā)送。

3.2.3 把數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器

4 Web服務(wù)端應(yīng)用設(shè)計(jì)

4.1 數(shù)據(jù)接收

Web服務(wù)端通過(guò)約定的協(xié)議接收來(lái)自設(shè)備端的數(shù)據(jù)，協(xié)議包括HTTP協(xié)議、WebSocket以及MQTTP等，其中WebSocket是一種在單個(gè)TCP連接上進(jìn)行全雙工通信的協(xié)議。MQTT是最近幾年出來(lái)的協(xié)議，MQTT協(xié)議能夠?qū)崿F(xiàn)一對(duì)多通信，主要由發(fā)布者、訂閱者以及中介構(gòu)成。中介承擔(dān)轉(zhuǎn)發(fā)MQTT通信的服務(wù)器作用[1]，發(fā)布者和訂閱者發(fā)揮客戶端的作用。發(fā)布者是發(fā)送消息的客戶端，訂閱者是接收消息的客戶端。設(shè)備傳來(lái)的數(shù)據(jù)和Web傳來(lái)的數(shù)據(jù)是有差異的，大多數(shù)是傳感器數(shù)據(jù)、語(yǔ)音以及圖像等數(shù)值數(shù)據(jù)。與文本相比，這樣的數(shù)據(jù)更適合采用二進(jìn)制形式對(duì)其進(jìn)行處理?；谖锫?lián)網(wǎng)服務(wù)處理這些格式時(shí)，需要把文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)值數(shù)據(jù)和二進(jìn)制數(shù)據(jù)（也是由于調(diào)用MessagePack函數(shù)發(fā)送的是二進(jìn)制數(shù)據(jù)所造成的）。

4.2 數(shù)據(jù)處理

服務(wù)器接收到數(shù)據(jù)之后，接下來(lái)就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。利用大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)，按照數(shù)據(jù)挖掘的處理流程包括數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)保存以及向設(shè)備端發(fā)送指令。對(duì)數(shù)據(jù)的分析與加工主要采用了“批處理”和“流處理”2種典型的處理方式。

4.2.1 批處理

批處理就是每隔一段時(shí)間處理一批積累下來(lái)的數(shù)據(jù)，例如在藏紅花栽培中物聯(lián)網(wǎng)采集的歷史數(shù)據(jù)及專家存入數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，需要隔一段時(shí)間就從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取數(shù)據(jù)，執(zhí)行處理操作。批處理的重點(diǎn)在于在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成處理所有的數(shù)據(jù)的任務(wù)，因此數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量越大，就需要性能越好的機(jī)器。要處理由數(shù)量龐大的設(shè)備發(fā)出來(lái)的傳感器數(shù)據(jù)和圖像等大型數(shù)據(jù)，就需要使用分布式處理平臺(tái)軟件高效地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

4.2.2 流處理

流處理指不保存數(shù)據(jù)，按照到達(dá)服務(wù)器的順序依次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。流處理是一個(gè)有效的可以實(shí)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)做出反應(yīng)的方法，可以處理控制傳感器實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)。批處理是先積攢數(shù)據(jù)，隔一段時(shí)間后再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，因此從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到處理完畢會(huì)出現(xiàn)時(shí)間延遲。而流處理這樣根據(jù)數(shù)據(jù)到達(dá)的順序依次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的方法就變得比較重要。流處理基本上不會(huì)保存數(shù)據(jù)，使用過(guò)的數(shù)據(jù)直接丟棄，只需要保存處理結(jié)果。

4.3 反控?cái)?shù)據(jù)發(fā)送

“反控”主要是指服務(wù)器端向設(shè)備端發(fā)送數(shù)據(jù)或者控制設(shè)備指令，服務(wù)端發(fā)送采取接收時(shí)的相應(yīng)協(xié)議MQTT。藏紅花栽培中物聯(lián)網(wǎng)通信利用MQTT實(shí)現(xiàn)同步異步數(shù)據(jù)傳輸。在MQTT發(fā)送數(shù)據(jù)時(shí)，首先，設(shè)備作為訂閱者，向MQTT中介進(jìn)行訂閱。其次，服務(wù)器作為發(fā)布者，向MQTT中介進(jìn)行發(fā)布。在MQTT模式下，發(fā)送服務(wù)器只需要把確定的數(shù)據(jù)加在主題上發(fā)送就行了，服務(wù)器和設(shè)備之間無(wú)須知道對(duì)方的地址，只需要知道中介的地址即可。一旦訂閱者斷開，中介將肩負(fù)起斷開時(shí)的發(fā)送任務(wù)，在設(shè)備重連后再次發(fā)送數(shù)據(jù)。運(yùn)用MQTT協(xié)議后，服務(wù)器反控下發(fā)數(shù)據(jù)到設(shè)備就變得更簡(jiǎn)單了。

4.4 移動(dòng)終端應(yīng)用層設(shè)計(jì)

首先通過(guò)配置ID和KEY與云服務(wù)器進(jìn)行連接，其次實(shí)時(shí)監(jiān)聽數(shù)據(jù)，以獲取相關(guān)傳感器的數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行處理[2]，終端應(yīng)用層的作用是實(shí)現(xiàn)客戶端瀏覽器的可視化人機(jī)交互界面?？梢栽诰W(wǎng)頁(yè)端實(shí)時(shí)查看智能溫室內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)，且可以發(fā)送命令控制溫室內(nèi)的數(shù)值，從繼電器再到終端節(jié)點(diǎn)執(zhí)行網(wǎng)頁(yè)端的命令，從而使農(nóng)作物在最佳的生長(zhǎng)環(huán)境中生長(zhǎng)。在getConnect()函數(shù)中定義了實(shí)時(shí)連接對(duì)象rtc，當(dāng)連接成功時(shí)，回調(diào)函數(shù)是rtc.onConnect；同時(shí)，數(shù)據(jù)服務(wù)器掉線，回調(diào)函數(shù)是rtc.onConnectLost，消息處理回調(diào)函數(shù)是rtc.onmessageArrive。

5 結(jié)語(yǔ)

隨著智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展，移動(dòng)嵌入式系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)挖掘以及傳感器網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)在農(nóng)業(yè)種植中廣泛使用，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)變得越來(lái)越重要，它可以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全天候監(jiān)測(cè)、標(biāo)準(zhǔn)化種植以及智能化管理，幫助農(nóng)民減少災(zāi)難，提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，促進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的更新?lián)Q代，也發(fā)揮了技術(shù)的支柱作用。該系統(tǒng)是基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的藏紅花栽培與土壤養(yǎng)分態(tài)勢(shì)分析模型構(gòu)建及應(yīng)用系統(tǒng)，采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集數(shù)據(jù)，通過(guò)LoRa和ZigBee通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，利用邊緣計(jì)算統(tǒng)一地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在云端利用數(shù)據(jù)挖掘多次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程進(jìn)行歸納和總結(jié)，構(gòu)建了數(shù)據(jù)挖掘的處理應(yīng)用模型。