基于Vue框架的红茶病虫害预警监测系统设计与实现
这是一篇关于茶叶,Vue,病虫害,预警模型,系统的论文, 主要内容为我国是病虫害多发国家,病虫害的存在一直困扰着我国农业的发展。目前,我国农业病虫害预警监测手段还较为落后,仅依赖人工不能及时对病虫害发生时期进行预测,导致农产品产量降低和经济效益下降。清远市作为茶叶大市,当地茶园一直以来都遭受着病虫害困扰。为缓解这一状况,本研究结合物联网、数据库等信息技术,建立基于Vue框架的病虫害预警监测系统,以期提高茶叶病虫害预警监测效果。本文主要工作内容如下:1.构建系统数据库。根据系统需求对数据库进行概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计,并将用户信息及病虫害相关数据以表的形式存储到数据库内。2.建立基于气象要素的红茶病虫害预警模型。根据来自物联网的气象监测数据,通过知识规则和多元回归分析方法进行预测模型搭建,并将模型嵌套于系统,运用清远市茶园茶蓟马历年发生面积相关数据,验证模型的准确率。3.红茶病虫害预警监测系统的集成与实现。本系统选用B/S的三层体系架构,运用目前主流的Vue+Node.js+My SQL技术开发了知识库模块、虫情信息模块、上报病虫害模块、专家病虫害诊断模块、预警中心模块和气象数据模块六个部分。为了证明系统的实用性,对系统进行测试并在公网发布,结果表明这些模块在实际生产环境中运行时完全满足用户需求。该系统对病虫害发生程度、发生时期的预测预警具有一定的准确性,较大程度地提高了当地茶园病虫害预警和防治水平,保证了茶叶产品质量,为当地茶业产业的蓬勃发展奠定了技术基础。
电子商务产品质量安全监管模式研究
这是一篇关于电子商务,质量安全,风险监测,稳控性,预警模型的论文, 主要内容为随着互联网和物流业的迅速发展,网购已成为大众的主流消费方式之一,随之而来的产品质量问题也是消费者一直关注的焦点。因此国家质检总局成立了杭州国家电子商务产品质量监测处置中心,其建设的最终目标是通过研究电子商务产品质量现状和监管需求提出一些列有建设性的实施方案并付诸实践以此创造一个和谐有序的网络购物环境。本文依托于杭州国家电子商务产品质量监测处置中心,从监管部门的角度出发,对电商平台进行产品质量安全方面的管理研究,而不是从某一具体电商产品的角度来研究。因此,本文是在借鉴线下产品质量的监管方式上创新地提出一套适用于线上产品质量的监管模式。本文的主要研究结果包括:1.针对电商平台的特殊性,制定科学的抽样方式——分层动态随机抽样方法,对电商产品进行抽样买样,并利用风险监测中心已建设好的的抽检协作平台完成抽检工作;按照其功能设计一步步实施产品抽样流程,并从中获取抽样结果相关信息,以便后续研究。2.利用Minitab软件的稳定性研究功能,将抽检合格率录入软件,并生成控制图,直观地反映电商产品的稳控性,即全网电商产品质量全局状况,并用实例演示怎样判断电商产品是否处于稳控状态。3.对抽检结果深入分析,利用指数加权综合评估法从质量指标着手,建立风险评估预警模型;对产品质量特性进行风险定级和智能预警,并通过实例来演示;从而能让消费者网购有个借鉴评定标准。4.将电子商务产品质量安全的风险监测结果,包括质量的稳控性研究和风险评估预警结果,以新闻报告的格式公布在风险监测中心已建设的专门发布和共享电子商务产品质量信息的平台,供质监部门还有消费大众获取电商产品的质量安全状况,这样他们在购买时就可以有所选择的避开一些不合格率高的产品或商家。
基于Vue框架的红茶病虫害预警监测系统设计与实现
这是一篇关于茶叶,Vue,病虫害,预警模型,系统的论文, 主要内容为我国是病虫害多发国家,病虫害的存在一直困扰着我国农业的发展。目前,我国农业病虫害预警监测手段还较为落后,仅依赖人工不能及时对病虫害发生时期进行预测,导致农产品产量降低和经济效益下降。清远市作为茶叶大市,当地茶园一直以来都遭受着病虫害困扰。为缓解这一状况,本研究结合物联网、数据库等信息技术,建立基于Vue框架的病虫害预警监测系统,以期提高茶叶病虫害预警监测效果。本文主要工作内容如下:1.构建系统数据库。根据系统需求对数据库进行概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计,并将用户信息及病虫害相关数据以表的形式存储到数据库内。2.建立基于气象要素的红茶病虫害预警模型。根据来自物联网的气象监测数据,通过知识规则和多元回归分析方法进行预测模型搭建,并将模型嵌套于系统,运用清远市茶园茶蓟马历年发生面积相关数据,验证模型的准确率。3.红茶病虫害预警监测系统的集成与实现。本系统选用B/S的三层体系架构,运用目前主流的Vue+Node.js+My SQL技术开发了知识库模块、虫情信息模块、上报病虫害模块、专家病虫害诊断模块、预警中心模块和气象数据模块六个部分。为了证明系统的实用性,对系统进行测试并在公网发布,结果表明这些模块在实际生产环境中运行时完全满足用户需求。该系统对病虫害发生程度、发生时期的预测预警具有一定的准确性,较大程度地提高了当地茶园病虫害预警和防治水平,保证了茶叶产品质量,为当地茶业产业的蓬勃发展奠定了技术基础。
易制毒化学品违规预警管理系统的设计与实现
这是一篇关于易制毒化学品,预警模型,违规预测,决策表,属性约简的论文, 主要内容为易制毒化学品是指国家规定管制的可用于制造毒品的前体,包括制毒的主要原料和化学助剂。河北斯博思创新科技有限公司是“易制毒行业监管”集成商之一,开发的《易制毒化学品监督管理系统》实现了“八省一市”化学品流通过程的线上监管。当前的监管系统设计了针对用户操作行为不当的报警模块,未包含对用户违规行为的判定。而一旦易制毒化学品相关企业出现行政违规现象,导致可能用于制作毒品的化学品流失,后果相当严重,其造成的经济损失和社会不良影响无法估量。所以,对企业违规行为做出预判,并及时制止具有重要的现实意义。预警系统在易制毒化学品行业的应用处于空白阶段。为此,我们在易制毒化学品监督管理系统中增加了预警功能,设计并实现了易制毒化学品违规预警管理系统。该系统充分参考常规预警系统的设计思路和流程,全面分析易制毒化学品相关企业行政违规现象,通过对大量历史数据的总结和挖掘,实现了企业违规风险预判。可为监管人员提供企业违规预警消息,监管人员根据预警信息进行实地核查并将结果录入系统。本文具体工作如下:(1)确定需求,进行系统设计:根据系统具体需求,详细设计了违规预警系统各个模块和相关数据表,利用Python语言实现了违规预警算法。并基于Java语言开发该系统,框架采用Struts+Spring+Hibernate。(2)构建预警模型:根据工作人员相关经验选取备选预警指标,如:出入库异常情况、企业类型等;采用粗糙集属性约简算法,进行基于信息熵的属性约简,得到有效的预警指标;基于数据约简后的决策表进行模型构建,并经过调参确定了预警模型。(3)违规预警信息化管理:本系统对违规预警实施信息化管理,实现了违规企业信息共享。系统主要功能包括违规预警解除、违规企业录入等。其中违规预警解除是系统给出预警提醒并经工作人员核查后,若未发现企业违规,监管人员在系统内上传企业实际状况,进行预警解除。违规企业录入主要是针对系统未给出预警提醒,但经发现存在企业违规状况,则在违规信息管理模块进行违规企业录入操作。(4)可视化违规企业、预警企业分布信息:利用可视化工具进行违规信息统计,实现违规企业、预警企业分布热力图,为监管人员查看预警统计状况和企业违规统计状况提供了更加直观的方式。易制毒化学品违规预警管理系统的测试结果表明,本系统能够准确地进行违规预判,各个功能模块设计合理,基本满足用户需求。
边境地区症状监测预警系统的研究与实现
这是一篇关于传染病,边境地区,症状监测,BP神经网络,预警模型的论文, 主要内容为近年来,由于全球传染病人数的不断攀增,仅仅依赖发病率进行疾病监测的常规监测方式逐渐的出现较多弊端,无法满足人们对公共卫生预警的需求,因此将疾病监测转变为症状监测的全新方式体现了更多的预防优势,得到了更多业内人士的关注。我国某(由于本文所展现的数据涉及到个人隐私,所以把本文中所有涉及到个人以及地域的信息全部采用"××"或"某某"表示。)省边境地区气候炎热潮湿,适合多种病菌滋生,山高林密无天然和人工屏障。特殊的自然环境和社会环境,造成边境地区传染病频发。如何在疾控中心随时查询该地区每天、每月发病人数以及发病症状,如何将最新的疫情信息及时上报、在遇到突发问题时如何迅速的解决,这都成了疾控中心人员所面临的难题。综上所述,本文的研究课题——边境地区症状监测预警系统研究与实现具有较强的应用价值和理论价值。该项目是为我国某省边境地区开发一套《边境地区症状监测预警系统》,以代替目前我国某省边境地区疾病上报中所涉及到的业务流程。边境地区症状监测预警系统的应用,将会在一定程度上提高应对突发公共卫生时间的质量和效率、改进医疗机构上报疾病症状的方式,解决纸质记录症状信息、传染病爆发响应不及时等矛盾,以及提高预测传染病爆发的效率,实现症状监测工作现代化。本文主要完成的工作如下:1.系统的需求分析与总体设计。本文通过对目前我国某省边境地区疾病症状上报工作中存在的问题出发,分析原有疾病症状上报的业务流程,对该省边境地区症状监测预警系统的需求进行了详细的分析。在需求分析的基础上,又对系统的总体架构进行了设计,并进一步分析了边境地区症状监测预警系统各功能模块的详细设计。2.系统的实现与测试。在系统总体设计的基础上,对系统进行了实现工作,包括android终端症状上报软件、PC终端后台管理系统的实现,同时在文中展示了系统的部分界面,并给出了系统的测试推广。通过系统的测试以及推广使用证明,我们实现的系统满足系统需求。3.预警模型设计。在系统推广使用的基础上,根据收集到的数据,利用BP神经网络算法设计出根据各症状月上报总数预测当月所有症状上报总数的预警模型。并通过与实际上报症状数进行比较证明,BP神经网络预警模型确实可行。
基于Vue框架的红茶病虫害预警监测系统设计与实现
这是一篇关于茶叶,Vue,病虫害,预警模型,系统的论文, 主要内容为我国是病虫害多发国家,病虫害的存在一直困扰着我国农业的发展。目前,我国农业病虫害预警监测手段还较为落后,仅依赖人工不能及时对病虫害发生时期进行预测,导致农产品产量降低和经济效益下降。清远市作为茶叶大市,当地茶园一直以来都遭受着病虫害困扰。为缓解这一状况,本研究结合物联网、数据库等信息技术,建立基于Vue框架的病虫害预警监测系统,以期提高茶叶病虫害预警监测效果。本文主要工作内容如下:1.构建系统数据库。根据系统需求对数据库进行概念结构设计、逻辑结构设计、物理结构设计,并将用户信息及病虫害相关数据以表的形式存储到数据库内。2.建立基于气象要素的红茶病虫害预警模型。根据来自物联网的气象监测数据,通过知识规则和多元回归分析方法进行预测模型搭建,并将模型嵌套于系统,运用清远市茶园茶蓟马历年发生面积相关数据,验证模型的准确率。3.红茶病虫害预警监测系统的集成与实现。本系统选用B/S的三层体系架构,运用目前主流的Vue+Node.js+My SQL技术开发了知识库模块、虫情信息模块、上报病虫害模块、专家病虫害诊断模块、预警中心模块和气象数据模块六个部分。为了证明系统的实用性,对系统进行测试并在公网发布,结果表明这些模块在实际生产环境中运行时完全满足用户需求。该系统对病虫害发生程度、发生时期的预测预警具有一定的准确性,较大程度地提高了当地茶园病虫害预警和防治水平,保证了茶叶产品质量,为当地茶业产业的蓬勃发展奠定了技术基础。
秦巴山区降雨浅层滑坡预警模型研究及预警平台构建
这是一篇关于秦巴山区,监测预警,预警平台,滑坡灾害,预警模型,滑坡易发性的论文, 主要内容为秦巴山区地质环境极为复杂,在极端气候与人类工程活动的影响下滑坡灾害尤为频发。随着相关部门加大对滑坡灾害监测预警的投入,监测数据也呈指数式增长,并且在监测技术的推动下,监测数据更加复杂多样化,时效性日益增强,随之而来的海量监测数据的管理、多源异构数据的融合以及动态数据信息的自动化提取等问题日益突出。因此,构建一种对各类监测数据高效采集、处理、存储与集成的监测预警平台十分重要,为秦巴山区防灾减灾提供技术支持和解决方案。本文以秦巴山区为研究区,滑坡监测预警为研究对象,基于大数据与信息技术,结合滑坡预警模型,构建了秦巴山区滑坡灾害监测预警平台。本文的主要研究成果如下:(1)根据秦巴山区滑坡监测数据的特点,设计了完整的数据采集、处理、存储与集成体系。平台分别利用企业级地理数据库Postgre SQL和分布式文件系统HDFS完成对结构化与非结构化数据的存储,最后平台在基于Arc Py与Spark环境的中间件模式的基础上对数据进行集成,形成了以企业级地理数据库和分布式文件系统为核心的预警平台数据中心。(2)基于秦巴山区滑坡灾害致灾因子,分别利用人工神经网络模型和逻辑回归模型对秦巴山区开展滑坡易发性评价,借助定量方法选择两者结果中准确度较高的模型生成的易发性分布图作为空间概率,将其与概率型降雨阈值模型进行耦合,得出秦巴山区区域性滑坡预警模型。选取无限斜坡模型和非饱和土稳定性分析模型分别应用于流域和滑坡点监测预警中。根据相关研究,对区域、流域及单体斜坡等多尺度的滑坡预警进行等级划分,明确各预警等级需采取的措施,并设计了预警平台的监测预警流程。(3)基于平台的功能性与非功能性需求,从总体架构、技术选型、技术架构和部署设计等方面对预警平台进行总体设计,在此基础上,根据平台的需求和研究区的数据特征,完成对预警平台数据库、API和系统安全等方面的设计,按照平台中模块的功能将其分为五类,并完成对各功能模块的实现工作。(4)在预警平台设计及实现的基础上,对预警平台进行测试,测试结果表明:预警平台在功能与性能方面基本满足要求。最后根据滑坡事件实例,运用滑坡预警模型对其进行预警计算。结果显示:区域预警准确率较高,流域预警能在区域预警的基础上进一步缩小重点预警区范围。
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