17、数据驱动的农业运营效率优化与泰语问答自动生成探索

数据驱动的农业运营效率优化与泰语问答自动生成探索

在当今数字化时代，数据处理和自然语言处理技术在各个领域发挥着越来越重要的作用。本文将探讨两个不同但同样重要的话题：一是利用数据包络分析（DEA）优化农业运营效率，二是泰语句子的自动问答生成。

数据包络分析（DEA）优化农业运营效率

在农业生产中，如何优化决策单元（DMUs）的相对效率是一个关键问题。DEA作为一种多因素生产率分析模型，为解决这一问题提供了有效的方法。

DEA模型概述

DEA最初用于经济学的生产理论和运营管理的基准测试。它属于多标准决策分析（MCDM）技术，能够同时考虑多个标准，适用于没有唯一最优解的规划问题。DEA的优势在于可以处理多个输入和输出，分析和量化每个评估单元的低效来源。

DEA的CCR模型常用于衡量技术效率（TE）。该模型通过求解以下数学模型来获得特定DMU的相对效率：
- DEA数学模型 ：
- 目标函数：
(Maximize Z = \frac{\sum_{j\in J} y_{j,k0}V_j}{\sum_{i\in I} x_{i,k0}U_i})
- 约束条件：
(\frac{\sum_{j\in J} y_{j,k}V_j}{\sum_{i\in I} x_{i,k}U_i} \leq 1; \forall k \in K)
(U_i \geq 0; \forall i \in I)
(V_j \geq 0; \forall j \in J)
- DEA数学模型（LP） ：
- 目标函