基于知识图谱的连铸坯质量溯源系统设计与实现
这是一篇关于质量溯源,知识图谱,Neo4j,本体的论文, 主要内容为钢铁产品的质量直接反映了钢铁企业的核心竞争力。随着钢铁企业信息化和智能化的发展,产品质量越来越受到企业的重视。质量溯源是指通过分析产品生产过程中的相关数据和事件得到造成质量缺陷的根源性原因,它是保障产品质量的关键环节,因此质量溯源的准确性和全面性显得尤为重要。在对钢铁企业质量溯源做了相关调研后,针对连铸坯质量溯源存在的问题,创新性的将知识图谱技术应用到连铸坯质量溯源中,既解决了连铸坯生产复杂性、工序遗传性的问题,也实现了知识沉淀。本文设计并构建了连铸坯质量溯源知识图谱,使用Neo4j对数据进行存储,并基于知识图谱完成了质量溯源系统的开发,为知识图谱在钢铁领域的智能化应用做出有益探索。本文具体研究内容如下。首先确定采用自顶向下的方法构建知识图谱,对连铸坯生产流程中的事件进行分析,实现了领域内本体及关系的划分,完成了本体模型的构建。将基于人工获取的数据导入图数据库Neo4j中进行可视化展示,完成连铸坯质量溯源知识图谱的构建。然后从实际情景出发,在分析系统需求后,对系统整体框架、数据流和数据库进行设计。最后使用Spring Boot框架和Vue框架完成了质量溯源系统的开发。该系统主要包含图谱管理和质量溯源两个核心部分,图谱管理实现了知识的管理、检索与可视化,方便对知识图谱进行更新、维护和完善,高质量的知识图谱能提高溯源的准确性;质量溯源包括规则管理、路径溯源、事件管理等功能模块,将知识图谱、规则匹配和事件上报相结合来得到导致质量问题的可能原因,从而实现连铸坯质量溯源。从功能性和非功能性两个方面对系统进行了测试,以保证系统的可靠性。对系统进行模拟仿真,验证系统的有效性和可行性。
果蔬类农产品质量溯源系统研究与实现
这是一篇关于质量溯源,B/S模式,SSM,JSP的论文, 主要内容为受近几年新冠疫情的影响,消费者对果蔬类农产品的质量与安全有了更高的要求。目前,没有一个完整的溯源系统可以实时追踪果蔬类农产品的生产源头信息、配送信息和收货人信息等。为了解决以上问题,本文设计和开发了一款基于SSM框架的果蔬类农产品质量溯源系统。针对企业,该系统增强了果蔬类农产品的信誉度;针对消费者,该系统保障了果蔬类农产品的质量安全。同时该系统的相关技术也为农产品溯源系统的进一步完善奠定了基础。果蔬类农产品质量溯源系统主要采用B/S模式进行架构。首先,在调研中发现,目前主流果蔬类农产品溯源系统存在着生产源头信息数据不透明,面对新冠疫情数据缺失等问题,据此对系统需求进行了可行性分析。然后,根据系统设计规则对果蔬类农产品质量溯源系统进行了设计和实现,将果蔬类农产品质量溯源系统的总体建设分为数据层、业务层和应用层三部分内容。最后在技术层面,系统前端采用JSP技术,后端采用SSM框架。该系统的核心功能是果蔬类农产品的溯源,主要实现了农产品种植、出库和工作人员健康状况等信息追踪。通过追踪果蔬类农产品的信息,本系统实现了对果蔬类农产品质量溯源信息的记录与查询。通过完善果蔬类农产品质量溯源系统,消费者通过对果蔬类农产品的二维码进行扫描,即可获得果蔬类农产品相关的溯源信息。消费者通过获取的信息,可以判断果蔬农产品是否绿色有机,是否受到新冠疫情的影响。
阜阳活体畜禽养殖信息溯源系统的研究
这是一篇关于RFID,定位,活体畜禽,质量溯源的论文, 主要内容为大数据、云计算、移动互联等信息技术飞速的发展催生了一系列“互联网+”的产业诞生,用互联网思维去改造、升级传统产业势在必行,农业当然也不例外。活体畜禽养殖业是阜阳农业重要组成部分,用互联网经济思维对其升级改造就是给它插上“互联网+”腾飞翅膀。建立阜阳活体畜禽养殖信息溯源系统就是实施“阜阳活体畜禽养殖业+互联网”具体行动方案。飞速发展的经济与持续增长的家庭收入,使人们的生活质量得到了极大改善,对肉类的需求也与日俱增。然而,近年来时有发生的倍受关注肉类等食品安全事件却极大得危害了人民生命与健康,使人们丧失购买欲望与信心。这严重影响着国家的繁荣与发展,其社会危害日益彰显。迅猛发展电商平台,使得食品销售渠道变得复杂,销售范围越来越广,致使各级政府对食品安全监管难度越来越大。建立来源可追溯、去向可查证、责任可追究的活体畜禽养殖定位与运动轨迹可视化质量溯源系统,记录肉类产品从养殖到餐桌的各个生产环流通环节信息,不仅能让政府相关部门通过不同的方式查询到这些信息,对食品安全实行有效的监管,而且消费者也可以通过不同的方式查询这些信息,增加购买信心与欲望,稳定市场,提振经济,同时还利于地方特色名优食品品牌的创建。当前由各级政府建立起来的各类食品安全溯源系统虽然能够实现从生产到销售各个环节信息的查询、监督管理等功能,但同样存在一些不足,比如对整个过程的信息录入缺乏有效的监管,其真实性仅仅依靠从业人员的诚信和自律;各系统不能实现互联互通,数据库和查询平台不能共享；大多依靠条形码查询,然而条形码易污染、耐久性差、读取的距离较短,即查询技术手段落后等。阜阳活体畜禽养殖信息溯源系统是利用物联网、大数据、云平台等先进技术,建立覆盖活体畜禽养殖、屠宰加工、肉类冷链库存、运输销售的一个信息可视化追溯系统。具体来说,它是利用集成电路卡(IC)、无线射频识别(RFID)、QR码等现代信息技术和手段采集、处理、传递产品信息,实现活体畜禽养殖、加工、批发、零售等所有流通环节的定位与运动轨痕可视化的质量安全管理系统。系统软件和数据库是在远程服务器上运行,可以实现溯源信息在互联网或者手机APP终端即时查询。阜阳活体畜禽养殖信息溯源系统所记录的活体畜禽从养殖到肉类产品销售整个过程视频信息都由系统自动采集完成,尽可能的减少人工干预,确保了信息数据的真实性、可靠性,且系统具有远距离、超低功耗、建立成本低等优点。
基于知识图谱的连铸坯质量溯源系统设计与实现
这是一篇关于质量溯源,知识图谱,Neo4j,本体的论文, 主要内容为钢铁产品的质量直接反映了钢铁企业的核心竞争力。随着钢铁企业信息化和智能化的发展,产品质量越来越受到企业的重视。质量溯源是指通过分析产品生产过程中的相关数据和事件得到造成质量缺陷的根源性原因,它是保障产品质量的关键环节,因此质量溯源的准确性和全面性显得尤为重要。在对钢铁企业质量溯源做了相关调研后,针对连铸坯质量溯源存在的问题,创新性的将知识图谱技术应用到连铸坯质量溯源中,既解决了连铸坯生产复杂性、工序遗传性的问题,也实现了知识沉淀。本文设计并构建了连铸坯质量溯源知识图谱,使用Neo4j对数据进行存储,并基于知识图谱完成了质量溯源系统的开发,为知识图谱在钢铁领域的智能化应用做出有益探索。本文具体研究内容如下。首先确定采用自顶向下的方法构建知识图谱,对连铸坯生产流程中的事件进行分析,实现了领域内本体及关系的划分,完成了本体模型的构建。将基于人工获取的数据导入图数据库Neo4j中进行可视化展示,完成连铸坯质量溯源知识图谱的构建。然后从实际情景出发,在分析系统需求后,对系统整体框架、数据流和数据库进行设计。最后使用Spring Boot框架和Vue框架完成了质量溯源系统的开发。该系统主要包含图谱管理和质量溯源两个核心部分,图谱管理实现了知识的管理、检索与可视化,方便对知识图谱进行更新、维护和完善,高质量的知识图谱能提高溯源的准确性;质量溯源包括规则管理、路径溯源、事件管理等功能模块,将知识图谱、规则匹配和事件上报相结合来得到导致质量问题的可能原因,从而实现连铸坯质量溯源。从功能性和非功能性两个方面对系统进行了测试,以保证系统的可靠性。对系统进行模拟仿真,验证系统的有效性和可行性。
果蔬类农产品质量溯源系统研究与实现
这是一篇关于质量溯源,B/S模式,SSM,JSP的论文, 主要内容为受近几年新冠疫情的影响,消费者对果蔬类农产品的质量与安全有了更高的要求。目前,没有一个完整的溯源系统可以实时追踪果蔬类农产品的生产源头信息、配送信息和收货人信息等。为了解决以上问题,本文设计和开发了一款基于SSM框架的果蔬类农产品质量溯源系统。针对企业,该系统增强了果蔬类农产品的信誉度;针对消费者,该系统保障了果蔬类农产品的质量安全。同时该系统的相关技术也为农产品溯源系统的进一步完善奠定了基础。果蔬类农产品质量溯源系统主要采用B/S模式进行架构。首先,在调研中发现,目前主流果蔬类农产品溯源系统存在着生产源头信息数据不透明,面对新冠疫情数据缺失等问题,据此对系统需求进行了可行性分析。然后,根据系统设计规则对果蔬类农产品质量溯源系统进行了设计和实现,将果蔬类农产品质量溯源系统的总体建设分为数据层、业务层和应用层三部分内容。最后在技术层面,系统前端采用JSP技术,后端采用SSM框架。该系统的核心功能是果蔬类农产品的溯源,主要实现了农产品种植、出库和工作人员健康状况等信息追踪。通过追踪果蔬类农产品的信息,本系统实现了对果蔬类农产品质量溯源信息的记录与查询。通过完善果蔬类农产品质量溯源系统,消费者通过对果蔬类农产品的二维码进行扫描,即可获得果蔬类农产品相关的溯源信息。消费者通过获取的信息,可以判断果蔬农产品是否绿色有机,是否受到新冠疫情的影响。
基于知识图谱的连铸坯质量溯源系统设计与实现
这是一篇关于质量溯源,知识图谱,Neo4j,本体的论文, 主要内容为钢铁产品的质量直接反映了钢铁企业的核心竞争力。随着钢铁企业信息化和智能化的发展,产品质量越来越受到企业的重视。质量溯源是指通过分析产品生产过程中的相关数据和事件得到造成质量缺陷的根源性原因,它是保障产品质量的关键环节,因此质量溯源的准确性和全面性显得尤为重要。在对钢铁企业质量溯源做了相关调研后,针对连铸坯质量溯源存在的问题,创新性的将知识图谱技术应用到连铸坯质量溯源中,既解决了连铸坯生产复杂性、工序遗传性的问题,也实现了知识沉淀。本文设计并构建了连铸坯质量溯源知识图谱,使用Neo4j对数据进行存储,并基于知识图谱完成了质量溯源系统的开发,为知识图谱在钢铁领域的智能化应用做出有益探索。本文具体研究内容如下。首先确定采用自顶向下的方法构建知识图谱,对连铸坯生产流程中的事件进行分析,实现了领域内本体及关系的划分,完成了本体模型的构建。将基于人工获取的数据导入图数据库Neo4j中进行可视化展示,完成连铸坯质量溯源知识图谱的构建。然后从实际情景出发,在分析系统需求后,对系统整体框架、数据流和数据库进行设计。最后使用Spring Boot框架和Vue框架完成了质量溯源系统的开发。该系统主要包含图谱管理和质量溯源两个核心部分,图谱管理实现了知识的管理、检索与可视化,方便对知识图谱进行更新、维护和完善,高质量的知识图谱能提高溯源的准确性;质量溯源包括规则管理、路径溯源、事件管理等功能模块,将知识图谱、规则匹配和事件上报相结合来得到导致质量问题的可能原因,从而实现连铸坯质量溯源。从功能性和非功能性两个方面对系统进行了测试,以保证系统的可靠性。对系统进行模拟仿真,验证系统的有效性和可行性。
基于知识图谱的连铸坯质量溯源系统设计与实现
这是一篇关于质量溯源,知识图谱,Neo4j,本体的论文, 主要内容为钢铁产品的质量直接反映了钢铁企业的核心竞争力。随着钢铁企业信息化和智能化的发展,产品质量越来越受到企业的重视。质量溯源是指通过分析产品生产过程中的相关数据和事件得到造成质量缺陷的根源性原因,它是保障产品质量的关键环节,因此质量溯源的准确性和全面性显得尤为重要。在对钢铁企业质量溯源做了相关调研后,针对连铸坯质量溯源存在的问题,创新性的将知识图谱技术应用到连铸坯质量溯源中,既解决了连铸坯生产复杂性、工序遗传性的问题,也实现了知识沉淀。本文设计并构建了连铸坯质量溯源知识图谱,使用Neo4j对数据进行存储,并基于知识图谱完成了质量溯源系统的开发,为知识图谱在钢铁领域的智能化应用做出有益探索。本文具体研究内容如下。首先确定采用自顶向下的方法构建知识图谱,对连铸坯生产流程中的事件进行分析,实现了领域内本体及关系的划分,完成了本体模型的构建。将基于人工获取的数据导入图数据库Neo4j中进行可视化展示,完成连铸坯质量溯源知识图谱的构建。然后从实际情景出发,在分析系统需求后,对系统整体框架、数据流和数据库进行设计。最后使用Spring Boot框架和Vue框架完成了质量溯源系统的开发。该系统主要包含图谱管理和质量溯源两个核心部分,图谱管理实现了知识的管理、检索与可视化,方便对知识图谱进行更新、维护和完善,高质量的知识图谱能提高溯源的准确性;质量溯源包括规则管理、路径溯源、事件管理等功能模块,将知识图谱、规则匹配和事件上报相结合来得到导致质量问题的可能原因,从而实现连铸坯质量溯源。从功能性和非功能性两个方面对系统进行了测试,以保证系统的可靠性。对系统进行模拟仿真,验证系统的有效性和可行性。
基于知识图谱的连铸坯质量溯源系统设计与实现
这是一篇关于质量溯源,知识图谱,Neo4j,本体的论文, 主要内容为钢铁产品的质量直接反映了钢铁企业的核心竞争力。随着钢铁企业信息化和智能化的发展,产品质量越来越受到企业的重视。质量溯源是指通过分析产品生产过程中的相关数据和事件得到造成质量缺陷的根源性原因,它是保障产品质量的关键环节,因此质量溯源的准确性和全面性显得尤为重要。在对钢铁企业质量溯源做了相关调研后,针对连铸坯质量溯源存在的问题,创新性的将知识图谱技术应用到连铸坯质量溯源中,既解决了连铸坯生产复杂性、工序遗传性的问题,也实现了知识沉淀。本文设计并构建了连铸坯质量溯源知识图谱,使用Neo4j对数据进行存储,并基于知识图谱完成了质量溯源系统的开发,为知识图谱在钢铁领域的智能化应用做出有益探索。本文具体研究内容如下。首先确定采用自顶向下的方法构建知识图谱,对连铸坯生产流程中的事件进行分析,实现了领域内本体及关系的划分,完成了本体模型的构建。将基于人工获取的数据导入图数据库Neo4j中进行可视化展示,完成连铸坯质量溯源知识图谱的构建。然后从实际情景出发,在分析系统需求后,对系统整体框架、数据流和数据库进行设计。最后使用Spring Boot框架和Vue框架完成了质量溯源系统的开发。该系统主要包含图谱管理和质量溯源两个核心部分,图谱管理实现了知识的管理、检索与可视化,方便对知识图谱进行更新、维护和完善,高质量的知识图谱能提高溯源的准确性;质量溯源包括规则管理、路径溯源、事件管理等功能模块,将知识图谱、规则匹配和事件上报相结合来得到导致质量问题的可能原因,从而实现连铸坯质量溯源。从功能性和非功能性两个方面对系统进行了测试,以保证系统的可靠性。对系统进行模拟仿真,验证系统的有效性和可行性。
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