智能应用开发平台的设计与实现
这是一篇关于机器学习,深度学习,可视化建模,流程调度的论文, 主要内容为随着社会的飞速发展,机器学习被应用到计算机科学的各个领域中,越来越多的企业与机构都在大力研发机器学习技术,赋能企业智能化。然而,机器学习问题属于比较专业的领域,模型搭建、参数调优、模型部署等一系列问题使得企业投入较多的人力开发成本,因此,迫切需要一个一站式的智能应用开发平台来辅助开发人员进行工作,进而让普通的开发人员能够摆脱繁琐的、工程化的开发模式,把自己的精力集中于算法以及策略的迭代上。基于上述背景,本文选题来源于企业委托研发项目,设计并实现了一个智能应用开发平台。该平台是为AI工程师打造的一站式智能应用开发服务平台,平台内部集成八十余种算法组件,并且支持用户自定义算法组件,用户只需要拖拽相关组件绘制流程图即可进行可视化建模,并且可以直观地查看训练结果,从而辨别模型质量,制定进一步的优化方案。该平台为用户提供数据预处理、特征工程、构建模型、训练模型、评估模型、部署模型服务、模型调用支持智能应用开发,集成多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。论文的主要工作如下所示:(1)需求分析。根据需求分析,将智能应用开发平台分为工作流引擎模块、流程调度模块、流程管理模块、模型上传与API导出模块、数据导入模块、在线IDE模块。使用数据流图描述系统中子模块之间,用户与系统之间的交互流程。使用UML用例图对系统所要实现的流程管理、流程调度、模型导入与调用、数据导入等功能进行描述,同时根据实际需要描述系统非功能性需求。(2)设计与实现。结合平台需求,设计智能应用开发平台的整体架构并将系统的功能进行分解,设计并改进Activiti工作流引擎框架相关源码,实现对流程暂停、激活、运行并行网关等操作;实现对于平台中已保存流程的管理与调度;实现数据导入以及模型管理的相关工作;实现用容器技术为用户提供在线编程服务。在整个设计与实现工作中,使用类图和序列图详细描述每个功能的实现过程,根据数据特点,采用不同种类的数据库存储该平台数据,利用HBase存储训练结果数据,Redis存储深度学习迭代数据,My SQL存储业务数据,并且进行数据库的逻辑设计和物理设计。(3)系统测试。在完成编码工作后,对系统进行测试用例的设计,并按照测试用例完成系统的功能性测试,同时针对系统的稳定性以及响应时间等非功能性需求进行测试。经过系统测试,该平台的各项功能能够正常工作,用户交互界面能够正常使用,业务功能符合需求,该平台具备足够的功能正确性和健壮性,满足某企业对智能应用开发平台的需求。
水文模型空间参数提取的智能化方法研究——以SEIMS水文模型为例
这是一篇关于水文模型,空间参数提取,可视化建模,知识形式化表示,推理机的论文, 主要内容为水文模型是描述水文物理过程的数学模型,在流域科学研究和综合管理中发挥着重要作用。模型参数提取是使用水文模型所必需的前期准备工作。水文模型所需输入的空间参数一般从下垫面数据中(如DEM、土壤数据、土地利用数据等)提取,需要借助专业的空间数据处理软件,通过复杂的软件操作流程实现,对水文模型使用者的专业知识和软件操作技能要求较高。随着水文模型应用范围的不断扩大,水文模型的使用者也从传统的水文学领域扩展到其他领域。而非水文学领域的用户通常不具备相关专业知识和软件操作技能,难以利用现有的方法和工具进行水文模型空间参数的提取。为降低非领域专家用户进行水文模型空间参数提取的门槛,本论文借鉴地学领域的智能计算相关方法,将知识驱动建模和可视化建模等方法引入水文模型空间参数提取,基于知识的形式化表示和计算机推理,提出了水文模型空间参数提取的智能化方法,并开发了原型系统对该方法进行验证和示范。本论文的主要研究内容和结论如下:1.提取水文模型空间参数所需知识的形式化表示和推理通过从相关软件的用户手册、算法说明文档等知识源获得提取水文模型空间参数所需的知识,并对这些知识进行分类;基于JavaScript对象表示法和资源描述框架等方法对提取水文模型空间参数所需的知识进行形式化表示。在此基础上,根据应用目的,基于图论设计实现了计算机推理系统,由计算机系统自动构建水文模型空间参数提取工作流。2.水文模型空间参数智能化提取的原型系统设计基于知识的形式化表示方法构建了水文模型空间参数提取知识库;借助第三方的空间数据处理软件提供的算法构建了水文模型空间参数提取算法库;采用Java和JavaScript等程序设计语言开发了计算机推理系统的推理机和工作流引擎;借助第三方的可视化建模技术,构建了水文模型空间参数提取工作流的可视化建模模块。最后,采用Java Web开发技术和B/S架构模式,设计开发了水文模型空间参数智能化提取的原型系统。3.方法应用与评价以SEIMS水文模型为例,分别应用传统方法和智能化方法进行参数提取,通过对比两种方法的易用性,证明本文所提出的方法借助知识的形式化表示方法和计算机推理系统等,能够实现水文模型空间参数提取工作流的智能化搭建,有效降低了对使用者专业知识的要求,验证了本论文提出的智能化方法具有较高的易用性。本论文面向非领域专家用户进行水文模型空间参数提取的应用需求,基于知识驱动的智能建模、可视化建模等方法和地学工作流技术建立了水文模型空间参数提取的智能化方法,旨在降低水文模型的使用门槛,为非领域专家用户创造了简易快捷的水文模型空间参数提取平台。
一站式机器学习平台的研究与实现
这是一篇关于一站式机器学习,平台化,SpringBoot,可视化建模的论文, 主要内容为机器学习技术特别是深度学习技术的发展与日益完善,使得机器学习在企业中尤其是互联网企业中的应用频率越来越高,使用范围也越来越广泛。尽管目前各种机器学习算法的理论基础日益完善,应用机器学习必备的硬件设备(CPU、GPU、存储训练数据的磁盘等)成本也越来越低,但是在机器学习技术的应用过程中还存在许多其他问题。机器学习属于比较专业的领域,而在互联网公司中需求是快速迭代的,对于一个需要使用到机器学习的小需求,算法建模和参数调优过程也需要算法工程师的参与,模型开发的人力成本比较大。而且在模型开发完成后,如何落地使用对于只是精通于算法设计,模型调优的算法工程师来说是个很大的挑战。据知名AI服务提供商Algorithmia发布的《2020年企业机器学习行情》报告显示,许多企业在部署机器学习以及后续的服务维护过程中面临着许多问题。针对上述在实际应用机器学习过程中遇到的问题,本文做了相关的研究并设计实现了一个一站式机器学习平台系统。该系统提供一站式的机器学习解决方案,功能可以覆盖机器学习业务的整个流程。该系统的核心功能包括:1.通过参数配置的形式快速构建模型训练作业。2.提供可视化建模工具,大大降低了模型开发的门槛。3.提供统一的模型管理平台,方便算法人员管理机器学习模型。4.提供一键部署模型到线上提供服务的功能和模型服务的监控功能。该平台主要使用JAVA语言开发,采用了 SpringBoot构建了整体项目架构,后端数据库采用了关系型数据库MYSQL、非关系型数据库Tair等。系统设计符合高内聚低耦合的设计思想,代码规范采用了阿里官方Java代码规范标准。该平台已经在公司内上线,并平稳运行中,用户量和访问量也在不断增加。截止到今日,平台已有在线服务1000+,各类模型和实验2000+,算法组件100+。平台的上线为公司内的算法团队提供了许多便利,极大的缩减了模型开发与上线的成本,平台每月的活跃用户达到了很可观的数量,新用户数量也在稳定增长中,达到了平台建设的预期目标。
智能应用开发平台的设计与实现
这是一篇关于机器学习,深度学习,可视化建模,流程调度的论文, 主要内容为随着社会的飞速发展,机器学习被应用到计算机科学的各个领域中,越来越多的企业与机构都在大力研发机器学习技术,赋能企业智能化。然而,机器学习问题属于比较专业的领域,模型搭建、参数调优、模型部署等一系列问题使得企业投入较多的人力开发成本,因此,迫切需要一个一站式的智能应用开发平台来辅助开发人员进行工作,进而让普通的开发人员能够摆脱繁琐的、工程化的开发模式,把自己的精力集中于算法以及策略的迭代上。基于上述背景,本文选题来源于企业委托研发项目,设计并实现了一个智能应用开发平台。该平台是为AI工程师打造的一站式智能应用开发服务平台,平台内部集成八十余种算法组件,并且支持用户自定义算法组件,用户只需要拖拽相关组件绘制流程图即可进行可视化建模,并且可以直观地查看训练结果,从而辨别模型质量,制定进一步的优化方案。该平台为用户提供数据预处理、特征工程、构建模型、训练模型、评估模型、部署模型服务、模型调用支持智能应用开发,集成多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。论文的主要工作如下所示:(1)需求分析。根据需求分析,将智能应用开发平台分为工作流引擎模块、流程调度模块、流程管理模块、模型上传与API导出模块、数据导入模块、在线IDE模块。使用数据流图描述系统中子模块之间,用户与系统之间的交互流程。使用UML用例图对系统所要实现的流程管理、流程调度、模型导入与调用、数据导入等功能进行描述,同时根据实际需要描述系统非功能性需求。(2)设计与实现。结合平台需求,设计智能应用开发平台的整体架构并将系统的功能进行分解,设计并改进Activiti工作流引擎框架相关源码,实现对流程暂停、激活、运行并行网关等操作;实现对于平台中已保存流程的管理与调度;实现数据导入以及模型管理的相关工作;实现用容器技术为用户提供在线编程服务。在整个设计与实现工作中,使用类图和序列图详细描述每个功能的实现过程,根据数据特点,采用不同种类的数据库存储该平台数据,利用HBase存储训练结果数据,Redis存储深度学习迭代数据,My SQL存储业务数据,并且进行数据库的逻辑设计和物理设计。(3)系统测试。在完成编码工作后,对系统进行测试用例的设计,并按照测试用例完成系统的功能性测试,同时针对系统的稳定性以及响应时间等非功能性需求进行测试。经过系统测试,该平台的各项功能能够正常工作,用户交互界面能够正常使用,业务功能符合需求,该平台具备足够的功能正确性和健壮性,满足某企业对智能应用开发平台的需求。
基于J2EE的旅馆业治安管理信息系统的研究与开发
这是一篇关于治安管理信息系统,UML,RUP,J2EE,可视化建模,软件组件技术,软件重用技术的论文, 主要内容为随着信息技术的发展和应用，特别是在金盾工程的指引下，治安管理信息化取得了空前的进展，但当前已有的大部分系统都存在着扩展困难，无法跨平台运行，与公安部门其他业务系统的集成考虑不够等缺陷。在这种背景下，本文分析了对公安部门治安管理信息系统进行升级改造的迫切性，并对当今面向对象的开发技术进行了介绍，阐述了基于统一建模语言(UML)的可视化建模技术和Rational统一过程(RUP)的概念和特点，对软件重用技术已有的成果和发展前景进行了归纳总结，进而介绍了J2EE架构的概念、内容和特点及其在软件开发中的优势。在上述的理论基础上，本文提出利用当前已经发展的相对比较成熟的J2EE架构及组件开发技术，使用基于UML的可视化建模技术，参照RUP的软件开发过程和方法，来建设旅馆业治安管理信息系统的观点。本文研究并实践了基于UML和RUP的可视化建模技术在旅馆业治安管理信息系统开发中的应用，在用例驱动的需求获取、可视化建模、各种UML图形在系统分析中的综合运用以及可视化建模CASE工具的使用等方面，总结出一些经验。同时，成功地将基于J2EE架构的组件技术和设计模式运用到实际项目中，提高了软件开发的效率和软件的可重用性、可维护性。此外，对本课题进行过程中出现的一些困难和问题，例如，数据加密包装、报警性能优化、网络替代隔离等提出了自己的解决方法，并在实践中取得了成功。
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