T/HNSBSXH 01-2025 农业科学数据在线分析挖掘技术规范
- 文件大小：2.12 MB
- 标准类型：团体标准规范
- 标准语言：中文版
- 文件类型：PDF文档
- 更新时间：2025-06-20
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资料介绍
以下是《农业科学数据在线分析挖掘技术规范》（T/HNSBSXH 01-2025）的详细内容总结：
一、标准框架
- 归口单位：海南省博士协会
- 提出单位：中国农业科学院农业信息研究所、三亚中国农业科学院国家南繁研究院
- 适用范围：农业科学数据的在线分析挖掘全流程管理、技术实现与测试要求。
二、核心内容
1. 数据管理
- 数据领域：覆盖作物科学、动物科学、渔业、园艺、农业资源与环境等12个农业细分领域。
- 数据格式：支持文本、数值、图像、视频等格式。
- 数据大小：单个文件上限 100GB。
- 数据描述：需包含名称、类型、来源、创建/更新时间、版本等元数据。
- 数据管控：支持上传、下载、修改、删除操作，符合YD/T 3762-2020标准。
2. 算子组件管理
- 类别
- 通用型：统计分析、机器学习、深度学习等。
- 专业型：作物育种、耕地测评、农业绿色发展等场景专用。
- 格式：Python代码、JSON/XML配置文件、TensorFlow/PyTorch模型文件、Markdown/PDF文档。
- 大小限制：单个算子组件不超过 1GB。
- 描述要求：需提供元数据（名称、版本、作者）、标签、功能摘要及使用说明。
- 封装方式：通过Python、C++等引擎封装。
- 管控功能：支持导入、下载、修改、删除。
3. 分析挖掘流程
- 在线引擎：需嵌入Python等编译器，支持API或Web界面调用。
- 算子组件分析：
- 加载数据 → 2. 调用算子 → 3. 执行运算 → 4. 返回结果。
- 场景分析：
- 场景类型：作物育种、耕地评价、农业绿色发展等。
- 流程：构建算子流水线（预处理→特征提取→模型训练→预测）→运行流程→输出结果。
4. 平台能力测试要求
| 测试项目 | 测试内容 | 预期结果 |
|---|---|---|
| 数据管理（7.1） | 多格式数据的上传、下载、修改、删除 | 操作成功且数据完整 |
| 算子组件管理（7.2） | 代码/模型/配置文件的上传、下载、修改、删除 | 算子组件可正常调用 |
5. 核心能力测试标准
- 通用型算子（8.1）：调用→加载数据→运行→反馈结果，要求成功执行。
- 专业型算子（8.2）：同上，针对农业专业场景验证功能性。
6. 平台性能测试方法
| 测试项目 | 验证目标 | 测试步骤 | 预期结果 |
|---|---|---|---|
| 执行速度（9.1） | 算子运行效率 | 多次执行记录时间 | 速度快且无异常 |
| 准确率（9.2） | 计算结果精度 | 对比预期结果计算准确率 | 结果精准无偏差 |
| 鲁棒性（9.3） | 稳定性（速度+准确率） | 连续运行5次，记录速率和结果一致性 | 速率波动小、结果一致 |
7. 安全管理
- 数据加密：传输时需使用行业标准加密协议（如TLS）。
- 权限管理：基于最小权限原则分配用户访问权限，强制身份认证。
- 审计管理：记录用户操作日志（登录IP、操作内容、时间等）。
三、规范性引用文件
- 主要引用：
- YD/T 3762-2020（大数据挖掘平台技术要求）
- DB37/T 3431-2018（农业大数据标准体系）
- GB/T 1.1-2020（标准化文件起草规则）
四、核心特点
- 场景驱动：针对性定义农业专业算子（如育种、耕地评价），强化行业适配性。
- 全流程管控：覆盖数据→算子→分析→结果输出的完整链条。
- 严格性能验证：通过速度、准确率、鲁棒性三重测试保障平台可靠性。
- 安全合规：采用加密、权限分级、操作审计满足数据安全要求。
此标准为农业科学数据的智能化分析提供了技术框架和实施指南，推动农业科研数据的标准化挖掘与应用。