[发明专利]一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统有效
申请号: | 201210144934.3 | 申请日: | 2012-05-10 |
公开(公告)号: | CN102760275A | 公开(公告)日: | 2012-10-31 |
发明(设计)人: | 周培;肖杭;支月娥;李强;蒋磷蕾;詹学佳;苏燕华;彭勇政 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学 |
主分类号: | G06Q50/02 | 分类号: | G06Q50/02 |
代理公司: | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人: | 宣慧兰 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 都市 农业 综合 评价 信息处理 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种信息处理系统,尤其是涉及一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统。
背景技术
长期以来,都市型农业作为一个笼统的概念,在很大程度上阻碍了研究的深入和实践的推进。实际上,我们可以将人们在不同场合使用的都市型农业划分为三个层次。第一层次,即宏观层次,是整个都市经济社会综合体的一个组成部分,我们称之为都市型农业体系;第二层次,即区域层次,是都市型农业体系的某个区域的农业,我们称之为都市型区域农业;第三层次,即微观层次,是都市型农业体系中具有独立经济利益的农业经营单元,我们称之为都市型农业经营单元。不论是农业体系、区域农业还是农业经营单元,前面修饰了“都市型”,就说明其与相应的“农区型”农业存在显著区别。这种区别一方面是城乡互动自然演变而形成,另一方面也是为适应城市扩张,满足城市发展需求而有意识促进而形成。
都市型农业评价指标体系不仅代表了对都市型农业更为全面和更为具体的理解,也是促进都市型农业健康、快速发展的行动指南。评价指标体系一直以来就是都市型农业研究的重点内容之一。韩士元设计了人均GDP、科技贡献率、林木覆盖率等八项指标,描述都市型农业的综合发展程度和达到的总体水平。黄映辉设计了农业保障水平、农业综合生产水平、农业生态环境及资源利用水平和农业社会服务水平等四类指标。文化等从综合生产水平、社会服务水平、生态保障水平、区域和谐、发展能力建设水平等五个方面设计了21项指标。毕然设计了生态坏境水平、农业机械化水平、科技创新、社会服务水平和城乡和谐水平等五类指标。陈凯设计了农业投入水平、农业可持续发展、农业产出水平和农村社会发展水平等四类指标。关海玲设计了经济发展水平、社会发展水平和生态发展水平等三类指标。现有的评价指标体系一方面未能很好地从与城市关系的角度凸显都市型农业“依托都市资 源,服务都市需求”的特征,受先验知识影响较大,主观性强。另一方面也仅限于宏观层次的评价,从而使其评价指标体系及方法未能在从不同的层次,动态地实现对都市型农业的综合评价,因此其通用性受到了很大的制约。
综上所述,不仅在农业体系上,都市型农业与农区型农业存在显著区别,在区域层次和经营单元层次,同样存在“都市型”的特征。其次,各种评价方法在指标选取及计算方法上主观性较大。因此,需要有一种通用的方法、系统及装置在评价过程中智能地进行指标的选取、体系的构建及算法的融合,从而能够动态的、多层次的实现对都市型农业进行综合性的评价。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统,该信息处理系统通过自动构建指标体系及调用指标算法,从而动态的、多层次的对都市型农业的指标进行信息处理,获取综合评分。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种用于都市型农业综合评价的信息处理系统,包括:
输入模块,用于获取评价指标与相对应的评价数值;
存储模块,用于保存先验知识模板、评价指标集合、评价参考阈值及规则集合和历史数据;
评价处理模块,根据输入模块获取的基本评价指标与相对应的评价数值以及存储模块保存的的先验知识模板、评价指标集合、评价参考阈值及规则集合、历史数据进行处理,生成评价结果;
输出模块,用于输出评价处理模块生成的评价结果。
存储模块中的先验知识模板、评价指标集合、评价参考阈值及规则集合和历史数据以符合ER模型的格式化数据存储于关系型数据库中。
所述的评价处理模块包括:
指标预处理单元,用于对输入的评价指标进行格式化处理;
指标智能推荐单元,用于对格式化处理后的评价指标进行优化;
综合评价计算单元,根据优化后的评价指标、评价参考阈值及规则集合生成基于不同算法的评价结果;
评价结果融合单元,用于对基于不同算法的评价结果进行融合,生成最终的评 价结果。
所述的指标预处理单元包括无量纲化处理子单元和标度设置子单元,分别用于对评价指标进行无量纲化处理和标度设置处理。
所述的指标智能推荐单元包括:
数据清洗子单元,将输入的数据进行规范化处理后保存入存储模块中;
模式构建子单元,从存储模块中调用评价参考规则,并根据评价参考规则构建评价模式;
模式识别子单元,采用组合加权评分的方法对模式构建子单元所构建的评价模式进行补充优化;
指标推荐子单元,用于进行指标的智能化推荐及指标体系的优化。
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