葡萄酒信息存储与分析平台研发
这是一篇关于葡萄酒,存储,提取,可视化,挖掘的论文, 主要内容为葡萄酒行业在中国有着较长的发展历史,但是葡萄酒的产量、质量整体仍然落后于西方国家。运用互联网思维,对相同地区的葡萄酒业的整个产业链进行信息化管理,使葡萄酒企业能从葡萄种植、葡萄酒生产中优化葡萄酒的产量、质量,从葡萄酒的销售情况中做出正确的市场决策,这对于提高中国葡萄酒企业的竞争力来说,意义十分重大。宁夏贺兰山东麓的自然条件非常适合葡萄的生长,这里云集了许多葡萄酒庄,本文将以此地为研究背景进行系统设计与开发。本系统采用B/S架构,使用MySQL将收集到的酒庄的葡萄种植及葡萄酒生产信息进行存储;采用Echarts实现对提取的关键数据的统计分析可视化;运用多元线性回归算法、BP神经网络算法及ARIMA算法进行挖掘,指导葡萄的种植,葡萄酒的酿造;整个操作都在JavaWeb设计的界面中进行,操作方便。系统分为六个功能模块,其中:数据处理模块,负责数据的存储与提取;信息查询模块,提供葡萄、葡萄酒、葡萄酒庄的重要数据的查询;统计分析模块,负责葡萄病虫害、产量,葡萄酒产量、销量的情况的展示;预测推荐模块,提供施肥量、葡萄酒质量的预测;用户信息模块,实现用户信息修改的操作;系统管理模块,实现用户权限控制及分配的操作。
葡萄酒信息存储与分析平台研发
这是一篇关于葡萄酒,存储,提取,可视化,挖掘的论文, 主要内容为葡萄酒行业在中国有着较长的发展历史,但是葡萄酒的产量、质量整体仍然落后于西方国家。运用互联网思维,对相同地区的葡萄酒业的整个产业链进行信息化管理,使葡萄酒企业能从葡萄种植、葡萄酒生产中优化葡萄酒的产量、质量,从葡萄酒的销售情况中做出正确的市场决策,这对于提高中国葡萄酒企业的竞争力来说,意义十分重大。宁夏贺兰山东麓的自然条件非常适合葡萄的生长,这里云集了许多葡萄酒庄,本文将以此地为研究背景进行系统设计与开发。本系统采用B/S架构,使用MySQL将收集到的酒庄的葡萄种植及葡萄酒生产信息进行存储;采用Echarts实现对提取的关键数据的统计分析可视化;运用多元线性回归算法、BP神经网络算法及ARIMA算法进行挖掘,指导葡萄的种植,葡萄酒的酿造;整个操作都在JavaWeb设计的界面中进行,操作方便。系统分为六个功能模块,其中:数据处理模块,负责数据的存储与提取;信息查询模块,提供葡萄、葡萄酒、葡萄酒庄的重要数据的查询;统计分析模块,负责葡萄病虫害、产量,葡萄酒产量、销量的情况的展示;预测推荐模块,提供施肥量、葡萄酒质量的预测;用户信息模块,实现用户信息修改的操作;系统管理模块,实现用户权限控制及分配的操作。
葡萄酒信息存储与分析平台研发
这是一篇关于葡萄酒,存储,提取,可视化,挖掘的论文, 主要内容为葡萄酒行业在中国有着较长的发展历史,但是葡萄酒的产量、质量整体仍然落后于西方国家。运用互联网思维,对相同地区的葡萄酒业的整个产业链进行信息化管理,使葡萄酒企业能从葡萄种植、葡萄酒生产中优化葡萄酒的产量、质量,从葡萄酒的销售情况中做出正确的市场决策,这对于提高中国葡萄酒企业的竞争力来说,意义十分重大。宁夏贺兰山东麓的自然条件非常适合葡萄的生长,这里云集了许多葡萄酒庄,本文将以此地为研究背景进行系统设计与开发。本系统采用B/S架构,使用MySQL将收集到的酒庄的葡萄种植及葡萄酒生产信息进行存储;采用Echarts实现对提取的关键数据的统计分析可视化;运用多元线性回归算法、BP神经网络算法及ARIMA算法进行挖掘,指导葡萄的种植,葡萄酒的酿造;整个操作都在JavaWeb设计的界面中进行,操作方便。系统分为六个功能模块,其中:数据处理模块,负责数据的存储与提取;信息查询模块,提供葡萄、葡萄酒、葡萄酒庄的重要数据的查询;统计分析模块,负责葡萄病虫害、产量,葡萄酒产量、销量的情况的展示;预测推荐模块,提供施肥量、葡萄酒质量的预测;用户信息模块,实现用户信息修改的操作;系统管理模块,实现用户权限控制及分配的操作。
基于智能手机的孕妇围产期宫缩图像分析系统研发
这是一篇关于围产期,CTG,OpenCV,提取,宫缩识别,智能手机的论文, 主要内容为我国对围产期的划分法是孕妇妊娠28周到产后4周这一时期,孕妇进入这一时期开始,会出现比较明显和频繁的子宫收缩现象,子宫收缩的强度和频率是临床母婴监护的重要指标。目前,胎心监护仪是临床对孕妇监护最常用的工具,医护人员通过观察其打印的纸质胎心宫缩图判断孕妇及胎儿的健康状况。但是,纸质宫缩图存在不易于存储、医生视觉上的主观判定容易产生偏差等缺点,至今尚未出现一款有效的工具能够对纸质胎心宫缩图识别判定。因此,研制出一款能够分析识别纸质胎心宫缩图的监护系统具有重要意义。本文设计开发了一套基于智能手机的孕妇围产期宫缩图像分析系统。首先,利用手机APP调用手机拍照功能获取胎心宫缩图;然后,利用后台程序对获取到的图像进行预处理、宫缩波形提取、宫缩波形数据取值;接着,对提取到的数据进行分析判定;最后,通过APP的各个功能模块将处理的结果呈现给用户,同时将宫缩数据和判定结果上传至云端数据库。本文主要研究内容如下:(1)宫缩波形图像预处理方法设计与实现:根据图像处理的基本原理和方法,设计实现了对宫缩波形图像的预处理,主要步骤包括图像的灰度化、去噪、旋转与矫正以及宫缩波形图像的裁剪。(2)宫缩波形图像提取方法设计与实现:根据图像形态学操作原理和方法,设计实现了对宫缩波形的提取,主要步骤包括图像的二值化、腐蚀膨胀、连通域降噪、清除最大轮廓以及提取宫缩波形数据。(3)宫缩波形分析识别算法设计与实现:针对宫缩波形的不同特征对宫缩波形进行质量分类,然后根据波形质量确定合适的滤波方法,并对滤波后的波形进行了定基线和归一化处理,最后根据有效宫缩的评判标准给出健康判定结果。(4)安卓APP的设计与实现:根据系统需求设计了安卓APP的整体架构,并对每个功能模块进行原理说明与效果展示,实现了手机拍照提取、分析识别、健康判定、宫缩波形重绘和数据上传等基本功能。本系统完成了对纸质胎心宫缩图的数字化分析与管理,克服了纸质数据不易保存和容易损坏丢失的缺点,同时也为今后的大数据分析研究和人工智能算法处理提供了真实可靠的样本数据。
体育用品网店商品在线推荐系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,关联规则,聚类算法,在线推荐,URL,提取的论文, 主要内容为对于一家成型的电商企业来说，一般都有上千万量级的活跃用户，每天会产生大量的交易数据。但由于企业内部有着复杂的运营流程，目前，大多数的电商企业还仅仅只是对海量数据进行简单的加减乘除式利用，大量数据被割裂，没有进行数据分散存储、整合、非结构分析等深层次利用，数据在各个运营环节中还没有发挥出提高效率和降低成本的重要作用。数据时代的到来，为数据在企业运营中打破时空局限提供了新思路，为“解放数据生产力”提供了新办法。 通过数据挖掘在电子商务的应用，可以为用户提供个性化的商品推荐，对于电商顾客来说增加了对于网店的满意度，同时也能够为电商提供商品调整方案和指导建议，增强电商的竞争力，因而具有较好的实用性。 本文详细研究了数据挖掘技术及Web挖掘在电子商务数据中的应用，针对电子商务用户的特点，主要采用聚类算法和关联规则算法来实现商品的在线推荐。首先将所收集的信息归入用户数据库、商业信息数据库和内容信息数据库，执行数据预处理的相关步骤，包括数据数据的提取、清洗、转换和集成。然后执行用户识别、会话识别和路径识别等对数据按照聚类算法进一步分类处理，对所形成了分类簇进行模式挖掘形成模式库，再按照关联规则算法得出商品的在线推荐建议集。在该过程中需要利用模式匹配算法得到用户可能会感兴趣的商品信息，并将结果通过服务器以HTML页面的形式反馈到用户客户端的浏览器界面中。 在本文商品在线推荐系统中，推荐模块是其中最重要的功能，当访问用户在对网站进行浏览并向服务器发出推荐商品请求后，推荐模块将对该用户在站内的浏览行为模式分析，并对会话进行识别。如果该用户存在过往访问记录，则将该会话请求分配到已经存在的聚类簇中，如果没有则在服务器建立一个新的簇。推荐模块分析用户请求和访问特征，分配对应的簇给用户，并根据该簇的特点建立具有针对性的商品推荐建议集，然后生成用户可以浏览的HTML页面，经过推荐模块返回给用户以回应该次会话请求。 本文设计的体育用品网店设计了用户注册、商品列表、商品评价、商品评分、在线推荐等几个功能模块。 1）用户注册。用户可以选择注册并输入个人信息，所填写的内容信息越全面，就更加方便对用户进行分类，同时也能够更有针对性的提出购买推荐建议。用户的电子邮箱信息可以方便根据用户喜好及时发送在售商品信息。 2）商品列表。网店管理者通过后台所录入的商品的所有类别和所有商品，其中列出关于商品的价格、图片、名称等主要内容。用户可以选择按价格、购买数量等内容进行排序。 3）商品评价。用户在购买某商品后，可以对该商品进行评价，该评价内容可以帮助其他用户作为购买的参考，同时也利于管理者掌握用户对于商品的反馈，从而对商品的分类、价格、在线推荐等方面做出调整。 4）商品评分。用户可以点击商品评分对所购买商品给出分数。 5）在线推荐。本文主要采用关联规则算法对用户的浏览行为提出推荐建议，对于购买记录则按照聚类方法将用户划分为簇，并根据其所在簇特点给出特定的推荐意见。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设海岸 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/54135.html
