【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及農業，具體為一種農技推廣云日志管理發布系統及其方法。
技術介紹
1、農業技術推廣是將最新的農業研究成果和技術應用于實際農業生產的過程，其目的是提高農業生產效率和作物產量，同時降低環境影響。隨著全球人口的增長和可耕地的減少，提高農業生產效率和可持續性已成為當務之急。傳統的農技推廣方式依賴于面對面的培訓和紙質材料分發，這種方法耗時耗力且效率不高；隨著信息技術的快速發展，尤其是云計算、大數據、人工智能等技術的應用，農業技術推廣的方法和手段正在發生革命性的變化。現有的農業信息系統能夠收集和處理大量的農業數據，如氣象數據、土壤數據、作物生長數據等，并通過數據分析提供決策支持。
2、盡管現有的農業信息系統為農技推廣提供了一定的技術支持，但它們在幾個關鍵方面表現不足。首先，這些系統常常缺乏實時數據處理能力，這意味著它們不能快速地處理和反饋最新收集的農業數據，如即時氣象變化、土壤濕度等關鍵參數。這種延遲在數據處理上導致無法提供實時的農技建議和預警信息，從而無法幫助農戶及時調整農業活動以應對突發的氣候變化或疾病蟲害；此外，許多現有系統采用的是一種標準化的推廣方法，即所謂的“一刀切”模式，忽視了農業生產的地域差異性和個體差異性。這種方法未能充分考慮到不同農戶的具體農場條件、作物種類、資源可用性以及個人偏好等因素，導致推廣的農技措施往往不適用于所有情況，效果大打折扣。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種農技推廣云日志管理發布系統及其方法，解決了現有農業信
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種農技推廣云日志管理發布系統及其方法，包括云基礎設施層，配置有用于處理和存儲數據的多種云服務；
3、數據處理層，配置有實時數據處理模塊和數據倉庫，其中實時數據處理模塊采用apachekafka和redis；
4、用戶界面層，使用react框架構建，支持自適應設計；
5、安全與隱私保護層，實施tls和aes-256加密技術，并采用區塊鏈技術進行數據追蹤與驗證；
6、分析與決策支持層，采用機器學習和深度學習技術，包括但不限于tensorflow和pytorch；
7、系統監控模塊，用于進行系統性能監控和用戶行為分析；
8、用戶反饋與支持模塊，用于收集和響應用戶意見和需求。
9、優選的，所述數據處理層采用卡爾曼濾波器進行數據同化，所述卡爾曼濾波器的公式為：
10、
11、
12、其中，為估計狀態，z為觀測數據，k為卡爾曼增益，rk為觀測噪聲協方差。
13、優選的，所述用戶界面層包括無障礙訪問功能，遵守wcag2.1標準，并實施屏幕閱讀器支持和鍵盤導航。
14、優選的，所述安全與隱私保護層包括基于角色的訪問控制功能，使用oauth2.0和jwt進行身份驗證和授權。
15、優選的，所述分析與決策支持層采用協同過濾技術，其算法公式為：
16、
17、其中，∑v∈usim(u,v)表示用戶u和v的相似度，rv,i是用戶v對項目i的評分。
18、優選的，所述數據處理層進一步配置有apachespark，其用于大數據處理，支持批處理和流處理的集成操作。
19、優選的，所述系統監控模塊采用prometheus和grafana進行監控和分析；
20、所述prometheus服務器進一步配置有警報管理器，用于基于預定義的性能閾值生成警報，當監測到的指標超出正常范圍時自動發送通知；
21、所述grafana平臺，配置有多個儀表板，用于從prometheus服務器接收數據，并將這些數據通過圖表、儀表和日志顯示方式進行可視化，支持自定義視圖以便針對特定數據進行深入分析。
22、優選的，所述安全與隱私保護層進一步配置有：
23、差分隱私技術，應用于數據發布和共享，以保護用戶隱私，公式為：
24、pr[k(d)∈s]≤e∈pr[k(d′)∈s]+δ
25、其中，k是數據查詢的算法，d和d′是相鄰的數據集，∈是隱私預算，δ是隱私泄露的概率。
26、優選的，所述用戶反饋與支持模塊設置在線反饋機制進行收集；
27、所述在線反饋機制設置有用戶界面直接接入的反饋表單，用于收集用戶使用系統時的體驗反饋、功能請求或錯誤報告；
28、所述反饋表單包括但不限于文本輸入區域、選擇題和評分系統，以便用戶詳細描述其遇到的問題或建議。
29、一種農技推廣云日志管理發布方法，包括以下步驟：
30、a.收集農技數據并通過apachekafka進行實時數據處理；
31、b.利用卡爾曼濾波器同化數據并更新數據模型；
32、c.基于用戶數據和農技數據，通過機器學習模型生成個性化推薦；
33、d.通過用戶界面層展示推薦結果，并接收用戶反饋以優化推薦系統。
34、本專利技術提供了一種農技推廣云日志管理發布系統及其方法。具備以下有益效果：
35、1、本專利技術通過生成高度個性化的推薦以此提高了推廣措施的針對性和效果，而且通過定制化的農業管理和技術方案，增加了用戶的接受率和滿意度，此外，系統還能夠根據實時環境數據和用戶行為動態調整推薦，使農業決策更加精準，極大提高了農業生產的效率和產量。
36、2、本專利技術通過卡爾曼濾波器同化來自多個數據源的信息，以此提高了數據的準確性和一致性，這種數據同化技術對于依賴精確數據驅動決策的現代農業尤為重要，能有效優化預測模型和決策過程，從而幫助農業從業者更好地管理作物生長、病蟲害控制和資源分配，提高農業生產的可預測性和可持續性。
37、3、本專利技術利用prometheus和grafana進行深入的性能監控和數據可視化，及時識別和響應系統性能問題，保持系統的高效運行，同時，安全與隱私保護層的實施，如tls和aes-256加密及區塊鏈技術的應用，確保了數據的安全和不可篡改性，極大增強了系統的數據安全性和用戶對系統的信任度。
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1.一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，所述數據處理層采用卡爾曼濾波器進行數據同化，所述卡爾曼濾波器的公式為：
3.根據權利要求1所述的一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，所述用戶界面層包括無障礙訪問功能，遵守WCAG2.1標準，并實施屏幕閱讀器支持和鍵盤導航。
4.根據權利要求1所述的一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，所述安全與隱私保護層包括基于角色的訪問控制功能，使用OAuth2.0和JWT進行身份驗證和授權。
5.根據權利要求1所述的一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，所述分析與決策支持層采用協同過濾技術，其算法公式為：
6.根據權利要求1所述的一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，所述數據處理層進一步配置有ApacheSpark，其用于大數據處理，支持批處理和流處理的集成操作。
7.根據權利要求1所述的一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，所述系統監控模塊采用Prometheus和
8.根據權利要求1所述的一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，所述安全與隱私保護層進一步配置有：
9.根據權利要求1所述的一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，所述用戶反饋與支持模塊設置在線反饋機制進行收集；
10.一種農技推廣云日志管理發布方法，依據權利要求1-9任一項所述的一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，包括以下步驟：
...【技術特征摘要】
1.一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，所述數據處理層采用卡爾曼濾波器進行數據同化，所述卡爾曼濾波器的公式為：
3.根據權利要求1所述的一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，所述用戶界面層包括無障礙訪問功能，遵守wcag2.1標準，并實施屏幕閱讀器支持和鍵盤導航。
4.根據權利要求1所述的一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，所述安全與隱私保護層包括基于角色的訪問控制功能，使用oauth2.0和jwt進行身份驗證和授權。
5.根據權利要求1所述的一種農技推廣云日志管理發布系統，其特征在于，所述分析與決策支持層采用協同過濾技術，其算法公式為：
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