基于微服务的农作物病虫害上报系统的设计与实现
这是一篇关于测报,上报系统,微服务,审批机制,D3的论文, 主要内容为病虫测报是一项全国范围内的农业基础工作,贯穿作物生长的整个生命周期,为农作物的科学生长提供保障,在植保工作中占首要地位。测报过程涉及到病虫害信息采集、病虫害信息上传下达、海量信息存储等多个方面。具体来说,以测报过程中从海量病虫害信息中提取的专家知识库为基础,通过快速准确信息采集、多通道信息上传下达、安全有效的信息存储、科学实用的信息分析、及时可靠的发生程度预警等多个环节,实现病虫害的监测和预测预报,并对植保工作提供防治建议。这些阶段互相促进,形成了一个能够健康良好运行的闭环。选题主要为解决测报过程中调查统计工作规范化和信息服务现代化的问题,而展开了省级农作物病虫害上报系统的研发工作。针对现有系统存在的开发技术陈旧、审批机制不健全、系统可维护性可扩展性差等问题,紧密结合安徽省农作物病虫测报业务的需求,围绕“省、市、县”三级植保体系构建,设计开发了基于微服务架构的农作物病虫害上报系统。系统开发采用当前流行的微服务架构风格,采用浏览器/服务器(B/S)架构,Java作为开发语言,数据库使用MySQL数据库管理系统。系统后端采用Spring Boot框架搭建,前端基于VUE数据绑定和D3的可视化技术,实现了农作物病虫害调查次报、周报、年报、会商等报表数据的快速规范上报、及时审批反馈、可视化分析功能,系统通过了初步的测试和试用,满足目标用户需求。系统的应用将有效提高病虫测报工作的信息化水平,对促进省级农业植保工作健康快速发展起着积极的护航作用。选题主要从技术方面,如微服务技术Spring Cloud的深入、前后端技术的调研对比、D3可视化等实施细节的角度来行文,同时从架构设计、系统模块、具体功能以及权限管理等方面对系统展开细致的阐述。
基于weka的可视化医疗数据挖掘平台的设计与实现
这是一篇关于医疗数据挖掘,weka,D3,可视化的论文, 主要内容为我国医疗信息化发展的现状仍与国际水平有很大的差距,医学术语标准化与应用现状、医院采购于不同厂商的HIS系统之间的信息孤岛、大量有价值却结构不统一的历史数据无法得到有效利用等一些问题阻碍着我国医疗信息化的发展。随着信息化水平的提高及医疗历史数据的堆积对于医院领导决策的要求越来越高,从海量的数据中找出有价值的疾病诊断和预防规律也越来越难。随着数据分析挖掘以及可视化技术的日趋成熟,在各个领域都开始得到了广泛的应用,而在医疗数据挖掘领域方面的应用研究还非常少。本文的工作主要围绕将医院现有的结构化与非结构化数据进入数据仓库之后如何使用数据分析挖掘及可视化技术展开,将数据挖掘与可视化技术应用于医疗信息化当中。运用J2EE技术、Mysql数据库、先进的可视化技术D3并充分利用成熟的Pentaho BI系统和成熟的数据挖掘工具Weka、采用B/S结构的方式开发基于weka的可视化医疗数据挖掘平台,为医疗数据分析挖掘工作的开展提供技术支撑,降低医疗数据分析挖掘过程中研究人员必须要具备的计算机技术与数据挖掘理论要求。本文设计平台的创新点在于充分利用数据挖掘开源软件weka的基础上,扩展了其预处理过滤器,使weka更加适用于医疗数据挖掘,在数据源和数据挖掘结果在web端的可视化方面做了有益的尝试,实现了 J48分类预测模型在web端的可视化,且实现了不同类型数据格式向ARFF格式的转换。另外设计了基于webservice的weka与Pentaho BI软件集成中间件,实现了 Pentaho BI与weka的两个异构系统的松耦合集成,与开源Pentaho BI对weka的黑盒软件复用方式相比更加深入。最后,从性能、挖掘算法正确性、可视化的交互性等方面对平台进行了测试,测试结果表明本平台提供的挖掘算法比较准确,由于网络传输带来的开销,性能较开源桌面版weka稍差,但可视化交互性更好。另外系统在辅助探索十五种血液病与血常规检查结果之间的关系方面得到了应用,得到的挖掘结果表明血液病种与首诊血常规之间存在一定的关系。
基于微服务的农作物病虫害上报系统的设计与实现
这是一篇关于测报,上报系统,微服务,审批机制,D3的论文, 主要内容为病虫测报是一项全国范围内的农业基础工作,贯穿作物生长的整个生命周期,为农作物的科学生长提供保障,在植保工作中占首要地位。测报过程涉及到病虫害信息采集、病虫害信息上传下达、海量信息存储等多个方面。具体来说,以测报过程中从海量病虫害信息中提取的专家知识库为基础,通过快速准确信息采集、多通道信息上传下达、安全有效的信息存储、科学实用的信息分析、及时可靠的发生程度预警等多个环节,实现病虫害的监测和预测预报,并对植保工作提供防治建议。这些阶段互相促进,形成了一个能够健康良好运行的闭环。选题主要为解决测报过程中调查统计工作规范化和信息服务现代化的问题,而展开了省级农作物病虫害上报系统的研发工作。针对现有系统存在的开发技术陈旧、审批机制不健全、系统可维护性可扩展性差等问题,紧密结合安徽省农作物病虫测报业务的需求,围绕“省、市、县”三级植保体系构建,设计开发了基于微服务架构的农作物病虫害上报系统。系统开发采用当前流行的微服务架构风格,采用浏览器/服务器(B/S)架构,Java作为开发语言,数据库使用MySQL数据库管理系统。系统后端采用Spring Boot框架搭建,前端基于VUE数据绑定和D3的可视化技术,实现了农作物病虫害调查次报、周报、年报、会商等报表数据的快速规范上报、及时审批反馈、可视化分析功能,系统通过了初步的测试和试用,满足目标用户需求。系统的应用将有效提高病虫测报工作的信息化水平,对促进省级农业植保工作健康快速发展起着积极的护航作用。选题主要从技术方面,如微服务技术Spring Cloud的深入、前后端技术的调研对比、D3可视化等实施细节的角度来行文,同时从架构设计、系统模块、具体功能以及权限管理等方面对系统展开细致的阐述。
基于weka的可视化医疗数据挖掘平台的设计与实现
这是一篇关于医疗数据挖掘,weka,D3,可视化的论文, 主要内容为我国医疗信息化发展的现状仍与国际水平有很大的差距,医学术语标准化与应用现状、医院采购于不同厂商的HIS系统之间的信息孤岛、大量有价值却结构不统一的历史数据无法得到有效利用等一些问题阻碍着我国医疗信息化的发展。随着信息化水平的提高及医疗历史数据的堆积对于医院领导决策的要求越来越高,从海量的数据中找出有价值的疾病诊断和预防规律也越来越难。随着数据分析挖掘以及可视化技术的日趋成熟,在各个领域都开始得到了广泛的应用,而在医疗数据挖掘领域方面的应用研究还非常少。本文的工作主要围绕将医院现有的结构化与非结构化数据进入数据仓库之后如何使用数据分析挖掘及可视化技术展开,将数据挖掘与可视化技术应用于医疗信息化当中。运用J2EE技术、Mysql数据库、先进的可视化技术D3并充分利用成熟的Pentaho BI系统和成熟的数据挖掘工具Weka、采用B/S结构的方式开发基于weka的可视化医疗数据挖掘平台,为医疗数据分析挖掘工作的开展提供技术支撑,降低医疗数据分析挖掘过程中研究人员必须要具备的计算机技术与数据挖掘理论要求。本文设计平台的创新点在于充分利用数据挖掘开源软件weka的基础上,扩展了其预处理过滤器,使weka更加适用于医疗数据挖掘,在数据源和数据挖掘结果在web端的可视化方面做了有益的尝试,实现了 J48分类预测模型在web端的可视化,且实现了不同类型数据格式向ARFF格式的转换。另外设计了基于webservice的weka与Pentaho BI软件集成中间件,实现了 Pentaho BI与weka的两个异构系统的松耦合集成,与开源Pentaho BI对weka的黑盒软件复用方式相比更加深入。最后,从性能、挖掘算法正确性、可视化的交互性等方面对平台进行了测试,测试结果表明本平台提供的挖掘算法比较准确,由于网络传输带来的开销,性能较开源桌面版weka稍差,但可视化交互性更好。另外系统在辅助探索十五种血液病与血常规检查结果之间的关系方面得到了应用,得到的挖掘结果表明血液病种与首诊血常规之间存在一定的关系。
基于Scrapy爬取电商平台数据及自动问答系统的构建
这是一篇关于网络爬虫,Scrapy,可视化技术,D3,中文自动问答系统的论文, 主要内容为随着大数据时代的来临,互联网信息急剧增长,依赖关键字进行搜索的传统搜索引擎技术已日益不能满足用户快速准确检索信息的需求。自动问答系统作为信息检索领域的一种高级形式,.已然成为近年来研究的热点和重点。研究构建中文自动问答系统,满足用户直接以自然语言提出问题并能快速准确地获取答案,有着十分重要的意义。本文利用网络爬虫技术,从电商平台爬取商品数据信息,继而构建电商平台的中文自动问答系统以方便用户准确获取相关商品信息,主要工作如下：首先,选用Python语言编写的开源爬虫框架Scrapy,研究该框架的搭建和使用,并选取网易考拉海购平台作为本文研究对象,分析考拉上商品的数据结构,最后基于Scrapy框架编写网络爬虫程序并成功爬取考拉所有商品数据。其次,构建Web项目,并将项目发布到开源的中间件Tomcat上,这样用户只需在浏览器中输入相应的链接即可看到考拉商品数据的动态关系图谱并直观的看到商品的各类信息,实现了商品的可视化展示。再次,构建考拉商品知识的词典和词性库,实现了结合正向最大匹配算法和逆向最大匹配算法的分词算法,自定义了有特色关键词提取规则,并实现了相似度计算的编辑距离算法,最终设计实现了一款基于考拉商品知识库的中文自动问答系统工具KOALAASK。最后,对KOALAASK系统工具进行了一系列功能性的测验,实验结果表明该系统工具具备高性能,反应迅速的特点。实验中通过统计分析的方法,即对799个不同领域的商品信息进行提问并获取答案,计算相应准确率,证明了系统工具在该特定商品知识领域拥有相当高的准确率,具有不错的实用性。
基于微服务的农作物病虫害上报系统的设计与实现
这是一篇关于测报,上报系统,微服务,审批机制,D3的论文, 主要内容为病虫测报是一项全国范围内的农业基础工作,贯穿作物生长的整个生命周期,为农作物的科学生长提供保障,在植保工作中占首要地位。测报过程涉及到病虫害信息采集、病虫害信息上传下达、海量信息存储等多个方面。具体来说,以测报过程中从海量病虫害信息中提取的专家知识库为基础,通过快速准确信息采集、多通道信息上传下达、安全有效的信息存储、科学实用的信息分析、及时可靠的发生程度预警等多个环节,实现病虫害的监测和预测预报,并对植保工作提供防治建议。这些阶段互相促进,形成了一个能够健康良好运行的闭环。选题主要为解决测报过程中调查统计工作规范化和信息服务现代化的问题,而展开了省级农作物病虫害上报系统的研发工作。针对现有系统存在的开发技术陈旧、审批机制不健全、系统可维护性可扩展性差等问题,紧密结合安徽省农作物病虫测报业务的需求,围绕“省、市、县”三级植保体系构建,设计开发了基于微服务架构的农作物病虫害上报系统。系统开发采用当前流行的微服务架构风格,采用浏览器/服务器(B/S)架构,Java作为开发语言,数据库使用MySQL数据库管理系统。系统后端采用Spring Boot框架搭建,前端基于VUE数据绑定和D3的可视化技术,实现了农作物病虫害调查次报、周报、年报、会商等报表数据的快速规范上报、及时审批反馈、可视化分析功能,系统通过了初步的测试和试用,满足目标用户需求。系统的应用将有效提高病虫测报工作的信息化水平,对促进省级农业植保工作健康快速发展起着积极的护航作用。选题主要从技术方面,如微服务技术Spring Cloud的深入、前后端技术的调研对比、D3可视化等实施细节的角度来行文,同时从架构设计、系统模块、具体功能以及权限管理等方面对系统展开细致的阐述。
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