TAILIEUCHUNG - Ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu đánh giá thích nghi đất đai cây cao su trên địa bàn huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương

Bài viết Ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu đánh giá thích nghi đất đai cây cao su trên địa bàn huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương trình bày Nghiên cứu đánh giá khả năng ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu bằng cây quyết định trong đánh giá đất đai nhằm xác định các yếu tố đặc điểm đất đai ảnh hưởng đến tiềm năng sử dụng đất nông nghiệp,. . | Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ Tập 54, Số 3B (2018): 84-93 DOI: ỨNG DỤNG KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU ĐÁNH GIÁ THÍCH NGHI ĐẤT ĐAI CÂY CAO SU TRÊN ĐỊA BÀN HUYỆN PHÚ GIÁO, TỈNH BÌNH DƯƠNG Nguyễn Hữu Cường* Khoa Quản lý đất đai, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Thành phố Hồ Chí Minh *Người chịu trách nhiệm về bài viết: Nguyễn Hữu Cường (email: nhcuong@) Thông tin chung: Ngày nhận bài: 11/08/2017 Ngày nhận bài sửa: 22/11/2017 Ngày duyệt đăng: 26/04/2018 Title: Application of data mining technique in land evaluation for rubber trees in Phu Giao district, Binh Duong province Từ khóa: Cây cao su, cây quyết định, đánh giá đất đai, khai phá dữ liệu Keywords: Data mining, decision tree, land evaluation, rubber tree ABSTRACT This study is aimed to evaluate the applicability of data mining technique by using decision tree in land evaluation. It can be used to determine the land characteristic factors affecting the agricultural land-use potential and quantify the relationship between land characteristic factors and plant productivity in order to improve land evaluation methods that support the foundation of land use planning. Regression decision tree model in this study includes two kinds of variables. The target variable is the productivity (t/ha) and the predictor variables consist of soil types, soil depth, slope, irrigation and texture. The analytical result of survey data shows several factor combinations according to plant average productivity. Based on productivity can evaluate the adaptation level for each correlative factor combination. This study is applied for rubber trees and conducted in Phu Giao district, Binh Duong province. The study shows that the interpretation level of the predictive variables is . The area of highly suitable (S1) is hectares, suitable (S2) is 53, hectares. This result is different from the Analytic Hierarchy Process (AHP) method. TÓM TẮT Nghiên cứu đánh giá khả năng

• Nông nghiệp
• Ứng dụng kỹ thuật khai phá
• Kỹ thuật khai phá dữ liệu
• Dữ liệu đánh giá thích nghi
• Thích nghi đất đai cây cao su
• Cây cao su trên địa bàn huyện Phú Giáo
• Ứng dụng khai phá dữ liệu
• Khai phá tri thức
• Khai phá dữ liệu
• Nhà kho dữ liệu
• Phương pháp khai phá dữ liệu
• Lý thuyết khai phá dữ liệu
• Thực hành khai phá dữ liệu
• Dự toán khách hàng rời
• Mạng viễn thông
• Luận văn thạc sĩ
• Luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Kỹ thuật phân lớp
• Hỗ trợ khai phá
• Tư vấn học tập
• Khoa học máy tính
• Luận văn khoa học máy tính
• Kinh doanh du lịch
• luật kết hợp song song
• bài toán khai phá dữ liệu
• luật kết hợp
• khai phá luật kết hợp
• Bài giảng Khai phá Web
• Khai phá Web
• Tin học căn bản
• Ứng dụng khai phá Web
• Kỹ thuật khai phá Web
• luận văn
• phân cụm dữ liệu
• ứng dụng dữ liệu
• khai phá dữ liệu; qui trình khai phá tri thức
• Thị trường chứng khoán
• Luận văn Thạc sĩ ngành Khoa học máy tính
• Tóm tắt luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật
• Kỹ thuật khai phá văn bản
• Phương pháp tách từ
• Luật kết hợp trong khai phá dữ liệu
• Quản lý thiết bị trường học
• Khóa luận tốt nghiệp
• Khách hàng tại khách sạn Vọng Cảnh
• Hoạt động chăm sóc khách hàng
• Chăm sóc khách hàng
• Xây dựng kho dữ liệu
• Hệ thống kho dữ liệu
• Khai phá dữ liệu khách hàng
• Ngân hàng thương mại
• Khai phá dữ liệu ngân hàng thương mại
• Kỹ thuật xây dựng kho dữ liệu
• Kỷ yếu hội thảo khoa học
• Hội thảo khoa học Công nghệ thông tin
• Phần mềm Orange
• Kỹ thuật phát hiện tri thức
• thống kê tin học
• ứng dụng thuật toán cây
• tổ chức kho dữ liệu
• xử lý thông tin
• ứng dụng phân lớp dữ liêu
• kỹ thuật phân lớp trong khai phá dữ liệu
• Ứng dụng web
• Tìm hiểu về web ngữ nghĩa
• KHAI PHÁ DỮ LIỆU WEB
• trích chọn thông tin
• kỹ thuật điện
• luận văn thạc sỹ
• Hệ thống nguồn nhân sự
• Quản lý nhân sự
• Quản lý cán bộ công nhân viên
• Thư viện số
• Dịch vụ thư viện số
• Luận văn Thạc sĩ Công nghệ thông tin
• Công nghệ thông tin
• Quản lý hệ thống thông tin
• Khai phá dữ liệu hỗ trợ học tập
• Nâng cao hiệu quả tuyển sinh
• Mô hình khai phá dữ liệu
• Quá trình tiền xử lý dữ liệu
• Quản trị tri thức
• Ứng dụng kỹ thuật phân cụm
• Dữ liệu khách hàng
• Dịch vụ khách sạn
• Kinh doanh khách sạn
• Hệ thống trợ giúp phòng thiên tai
• Giảm nhẹ rủi ro thiên tai
• Chống thiên tai