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基于大數據技術的互聯網+農副產品溯源系統

我們的團隊正在利用大數據與互聯網的發展相輔相成的特點研究一種在大數據背景下利用“互聯網+生態農業”在農副產品的生產和交易方面幫助致力于農業生產的人和企業獲得更大的經濟效益。研究期間,我們會利用所學知識設計軟件建立精準助農平臺,完全實現基于大數據技術的“互聯網+生態農業”農副產品的溯源問題。
2.項目研究目標及主要內容;
①目標:
Ⅰ.利用大數據技術為致力于農業生產的人和企業提供具備科學依據的生態農產品種植方案,以及相關的生態農業資訊等;
Ⅱ.實現“互聯網+生態農業”中的農副產品溯源系統設計;③讓大數據時代下致力于農業生產的人和企業通過互聯網獲得經濟效益。

②主要內容:項目擬設計一個基于大數據技術的“互聯網+生態農業”農副產品溯源系統,使其有以下功能:
(1) 生產方面:Ⅰ.平臺根據地區、氣候類型、土地類型等信息推薦適合種植的生態農產品;
Ⅱ.實時更新氣候信息。
(2) 銷售方面:Ⅰ.實時更新生態農副產品相關的權威信息、市場動態;
Ⅱ.提供精準的供求信息;
Ⅲ.提供生態農產品品牌營銷,創造合作商機;
Ⅳ.開展電子商務;
(3)溯源方面:該系統可將農產品生產、加工、銷售等過程的各種相關信息進行記錄并存儲,并能通過系統對該產品進行查詢認證,追溯其在各環節中的相關信息。

3.項目創新特色概述;
利用研發的系統推薦適合種植的生態農產品,依托大數據技術,提供精準的供求信息,將農產品生產、加工、銷售等過程的各種相關信息進行記錄并存儲,并能通過系統對該產品進行查詢認證,追溯其在各環節中的相關信息,通過電子商務提供生態農副產品品牌營銷,創造合作商機,從而實現“互聯網+生態農業”農副產品的溯源。利用大數據技術進行創新的方面包括:
①數據采集:利用網絡爬蟲等技術對文本、聲音、圖形圖像、視頻等數據進行抓取,并進行數據的預處理,合理存儲;
②數據分析與挖掘:利用SPSS、SAS等工具對數據進行淺層分析,利用機器學習、數據挖掘等技術進行高端分析與應用;
③數據可視化:對數據分析與挖掘的結果進行藝術化展現。利用圖形圖像、計算機視覺、動畫技術等手段對數據分析與挖掘的結果進行立體化,層次化的多維度呈現。
④數據底層架構:基于hadoop的分布式并行架構,便于海量數據的存儲和實時調用。
⑤搭建Hadoop分布式集群:這種能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架將數據和程序分散到多個服務器,這樣有利于任務在整個計算機系統上進行分配與優化,克服了傳統集中式系統會導致中心主機資源緊張與響應瓶頸的缺陷,可以解決數據異構、數據共享、運算復雜等問題。


4.項目研究技術路線;

① 學習、儲備相關前沿技術能力;
②面向用戶的廣泛調研、進行需求分析;
③系統總體布局與設計;
④系統前端設計、數據庫設計;
⑤系統后端,相關功能的實現、系統的測試和運維;
⑥系統推廣。


5.研究進度安排;

2022年5月~2022年9月:學習、儲備相關前沿技術能力
2022年9月~2022年11月:面向用戶的廣泛調研、進行需求分析
2022年11月~2022年2月:系統總體布局與設計
2022年2月~2022年8月:系統前端設計、數據庫設計
2022年8月~2023年2月:系統后端,相關功能的實現、系統的測試和運維
2023年2月~2023年5月:系統推廣、論文撰寫、研究報告撰寫
 

以上是一部分介紹,如需要完整的資料或者如不符合您的要求,請聯系技術人員qq:242219979咨詢

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