农业信息化论文哪里有？本文以落实习近平总书记”三个面向、两个一流“指示精神，加快科技创新与成果转化为总体要求，对农业技术转移中存在的问题进行分析，围绕构建农业技术需求的智能诊断挖掘系统，研究系统的关键技术模块，并编码实现关键技术，构建整体系统，以期能够降低农业用户与农业技术拥有者的沟通不畅壁垒，助力农业技术在的流通。
第一章 绪论
1.3.1 国外研究现状
一直以来，主流发达国家都把农业技术进步作为农业发展的关键性因素,而农业技术转移作为农业技术在供需双方流动起来的关键点，备受学者关注，同时在这方面也取得丰富扎实的研究成果。在研究早期，国外学者更注重基础理论方面的研究，主要包括农业技术转移的基础理论(如农业技术转移的动因分析)、农业技术转移的重要性和必要性、农业技术转移效率分析以及农业技术转移机制优化等方面，如 20 世纪 60 年代后期、70 年代基于速水和拉坦提出的”诱导创新模型“,解释了先进国家与欠发达国家农业发展的过程；在 1995 年,科尔和赫尔普曼在对经济开放活动分析过程中,提出对外开放的贸易活动中产生的国际技术溢出对于参加贸易的国家的生产力具有较大的促进作用；这些研究为农业技术转移提供了有力的依据和理论基础（刘学瑜 等，2015）
HOLGERSSON et al.(2019)学者也研究了不同国家农业技术转移行为所采取的机制、模式，比如美国、英国、日本等均已政府为主导设置专门负责技术转移的机构，并从这些专业机构处获取农民或企业的需求信息，也是通过这些机构来推广科研院所的机构。
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第三章 农业技术需求智能诊断系统
3.1 农业技术需求分析
3.1.1 技术需求定义
目前关于企业技术需求，还没有一个很全面的定义，倪向东 等（2017）等学者通过文献查阅和结合实践，归纳总结出当前的技术需求含义，它是指以提升系统(单位)的技术能力和综合实力为目标，以购买和消化吸收引进技术的资金和物质基础为条件，以人力资源的优化配置为手段，以引进技术的产业化和市场化为过程的对先进、适用技术的需要。从定义可看出，技术需求涉及的要素较多，因此技术需求的挖掘是一项专业化、系统化的工程。
3.1.2 农业技术需求影响因素
我国农业地域差异大、农业从业者素质参差不齐、农业产业产品多样，导致对农业技术的需求也是多层次、多样的，许多学者也对农户技术需求的影响因素进行了研究：
1、吴敬学 等（2008）分析支持农户科技行为一般取决于两个因素，一是技术行为发生的实际效果（报酬）；二是技术行为成功的可能性（用概率表示）。其计算公式为： 某种技术行为的预期效果=技术行为成功后的绩效（报酬）×技术行为成功的概率（可能性）
2、阿迪来.卡哈尔（2019）对研究指出影响新疆农业大户技术需求的主要因素是从业观念、经济影响、农业培训、土地因素。
3、尹军军 等（2019）对新疆棉区的 1043 户小规模种植农户和 683 户家庭农场主进行调查得出：家庭耕地面积是影响家庭农场对农业技术服务需求行为的主要因素; 而文化程度、是否参加农业合作社、村里是否有农业合作社是家庭农场对农业技术服务需求行为的影响程度最大的。参加农业技术培训次数是影响农户小规模农地对农业技术服务需求行为的主要因素; 是否参加农业技术培训是农户小规模农地对农业技术服务需求行为的影响程度最大的。
4、李艳华 等（2010）对全国的 31 个省市、不同性别、不同年龄段、不同文化程度和不同职业类型的农民的技术获取和技术需求进行了研究，得出：亲戚朋友等是促成农户获取技术的主要通道，示范带动是促使农户采用新技术的重要推动力。
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第四章 农业技术需求智能诊断系统设计与实现
4.1 需求分析
4.1.1 系统功能需求
本系统主要是对用户技术需求进行诊断挖掘，定位于技术交易类网站的功能性模块。其中母系统(技术交易类系统)有基本功能需求，比如：用户注册、登录、管理，技术发布、技术需求发布等，技术需求挖掘模块是在母系统的基础上为用户提供的使用数据挖掘工具对用户技术需求进行挖掘的功能。主要功能需求是：
1、农业技术转移平台的功能需求
(1)用户管理功能：包括用户注册登录、信息管理等功能。 (2)技术管理功能：支持技术拥有方发布技术信息，后台增删查改的管理功能。 (3)技术需求发布功能：支持技术需求方发布需求的具体信息，后台增删查改的管理功能。 2、数据挖掘引擎层通用的功能需求 (1)数据仓库：具备数据(网站数据库数据、日志数据、爬虫数据等)引入、清洗、储存、管理功能，具备一定的数据爬取功能。 (2)具备计算资源管理功能，能对模型训练时使用的计算资源进行分配、管理。 (3)特征库管理功能：对挖掘算法提取的特征储存管理，支持特征的复用。 (4)算法、模型支持管理功能：支持基本的数据挖掘算法调用；对训练好的模型进行管理、部署等功能。 (5)可视化功能：对数据挖掘项目需要直观展现的数据提供可视化功能支持。
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4.2 用例分析
4.2.1 系统整体用例图
1、母系统(技术交易系统)基本功能用例图，如图 4-1 所示：
图 4-1 系统整体用例图
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第五章 总结与展望
农业是立国之本，给农业穿上科技的铠甲是农业能够实现现代化转变、我国能顺利完成乡村振兴的关键，农业技术转移机制正是为农业科技化发展的基本保障，但现在以政府为主导的转移机制存在着高成本、低效率等问题，为了提高农业科技成果转化效率，降低农业技术拥有者和技术需求者之间的信息沟通鸿沟，本文对当前我国农业从业者技术需求面临的现状、特点、影响技术需求的因素进行了分析，并研究了数据挖掘相关技术在技术需求诊断挖掘方面的潜在应用。具体完成了以下主要工作：
1、阐述了农业技术转移活动相关主体。通过大量文献阅读，梳理了影响农业技术消费者技术需求的因素，并将主要因素归纳分类为内在属性和外在环境。
2、研究使用数据挖掘用于农业技术需求诊断的关键技术，对技术原理和算法实现进行了阐述。
3、使用 python 编程实现农业技术需求智能诊断系统的关键技术，并完成效果评估。这里主要实现了两个关键技术：使用文本聚类算法，在行业领域维度进行企业(群)聚类的技术；使用条件随机场模型(CRF)和基于词嵌入+BiL STM+CRF 构建的模型，分别对农企技术需求描述文本中”需求主体对象“和”需求意图“进行提取，从评价结果可以看出词嵌入+BiL STM+CRF 模型具有更佳的性能。
4、分析了农业技术需求智能诊断系统主要功能模块，设计并实现系统。
由于笔者水平有限，本文的研究工作还有许多问题，需要进一步加以改进：
1、CRF 模型对一些训练语料中未出现的实体识别效果不佳，难于做到神经网络对特征高度抽象的效果。当然，本实验仅使用了词汇和词性两个特征，CRF 模型往往依赖于较大量级的人工特征定义，这也限制了 CRF 模型的实用性。而”词向量+BiL STM+CRF“模型”end-to-end“的训练方法减少了模型对于人工特征定义的依赖，并且神经网络有很好的特征抽象能力，因此对一些语料中未出现的实体对象也有较好的识别作用，但模型需要更多的数据才能最大化发挥其效果。因此人工特征的增加和数据的增加都是继续优化农业技术需求命名实体提取任务的方向，接下来也会朝这个方向进一步试验。
参考文献（略）
