耕地质量等别变化诊断信息系统的设计与开发研究
这是一篇关于耕地质量,等别变化,诊断系统,Arc Engine,设计与开发的论文, 主要内容为耕地质量等别监测是了解区域内耕地质量状况及一定时期内变化情况的有效手段，可以实时掌握耕地生产力变化和农业生产的利用水平及投入产出状况。同时，为基本农田保护与土地资源合理利用和质量管理提供科学依据，对保障粮食安全具有重要意义。 耕地质量等别变化诊断信息系统基于Visual C#2010和组件式GIS的开发环境，在实现录入、查询、编辑、输出等基本功能的基础上，实现了指标汇总与分析、指标诊断、指标打分、等别变化量的计算，以及等别变化量制图等功能，为分析区域内等别变化情况提供了有利依据。 本文以农用地分等理论、PSR模型理论和诊断理论为理论基础，以组件式GIS、.NET Framework框架以及ArcGIS Engine组件为技术支持，从系统目标、系统需求、关键技术、系统设计、数据库设计和系统实现等方面对耕地质量等别变化诊断信息系统的设计与开发过程进行详细阐述。最后以北京市大兴区耕地质量等别变化诊断过程为例，从建立监测指标体系、指标动态打分及可视化诊断、等别变化量计算等方面对系统的功能提供数据支撑和结果验证，得到以下三方面结论：（1）系统集成了《农用地质量分等规程》所推荐的指标集和各省实际分等所采用的指标集,能够得到监测的推荐指标和最小数据集，并提供监测指标的打分功能，计算等别变化量；（2）设计了系统的总体结构与功能模块，基于ArcGIS平台，结合系统架构和数据库模型，在.NET Framework框架的支持下开发了耕地质量等别变化诊断信息系统；（3）以北京市大兴区为例，从建立监测指标体系、指标动态打分及可视化诊断和计算等别变化量三个方面对系统功能进行应用，验证了系统的科学性、可操作性与快捷性。探讨了本系统具有未对等别变化量结果的空间应用进行研究、未考虑研究时期内新增或减少耕地的研究等不足之处，今后应继续对系统进行结构优化和功能完善。
乳腺癌超声影像智能诊断系统的设计与实现
这是一篇关于诊断系统,深度学习,人工智能,医学图像处理,乳腺癌的论文, 主要内容为目的:乳腺癌作为目前全球发病率最高且死亡率排名第五的癌症,受到了全社会的高度关注。医学影像检查是临床上乳腺癌早期筛查及诊断最重要的手段,准确的影像学诊断需要医生具备丰富经验累积,且诊断过程中会耗费医生大量的时间和精力。随着人工智能技术的发展与快速进步,深度学习等智能算法可提取医学图像中包含的大量语义信息,近年来被逐渐应用于医学图像处理方面,并体现出良好的技术优势和应用价值。超声影像是乳腺癌筛查手段的首要选择之一,腋窝淋巴结的乳腺癌转移状态对乳腺癌的诊断及预后都起着重要作用,其超声影像的准确分割有利于乳腺癌临床诊断。一方面,目前临床直接通过超声图像征象预测腋窝淋巴结转移状态费时费力,基于传统方法的计算机辅助诊断准确率还有待提高,深度学习等人工智能算法在其超声影像诊断方面的应用比较少见。另一方面,医学影像智能诊断系统在医院的应用也具有重大的潜在需求和应用价值。综上,本文基于深度学习技术,研究实现一个乳腺癌超声图像智能诊断的系统,以实现乳腺癌相关图像的高准确率智能诊断,为临床医生标出感兴趣区域,提供诊断参考,从而减少阅片工作量,提高诊断工作效率,具有重要的研究意义和应用价值。方法与结果:本文设计并实现了一个基于超声图像的乳腺癌智能诊断系统,该系统除满足基本日常工作外,还具有智能辅助医生临床诊断的功能。在系统的图像智能诊断功能方面,主要实现了感兴趣区域的分割任务及预测乳腺癌超声图像腋窝淋巴结是否转移的分类任务。其中,在分割任务方面,本文基于U-Net算法设计了U-Net-MDSC算法,该算法在原始网络结构上加入了密集跳连接结构,旨在提高网络模型的特征提取能力,避免在下采样过程中丢失更多的语义信息;针对本文超声图像实验数据集本身尺寸小、质量低等特点,本文将最后一层下采样结构做了部分剪枝操作,实现了在不影响准确率的前提下,提高本文网络模型训练的速度,减少了训练参数和时间,最终该模型的Dice系数达到了0.903,与其他同类网络相比结果最高。在分类任务方面,首先,本文算法首次将卷积块引入乳腺癌超声图像分类网络模型中,该卷积块结构形状为倒置的瓶颈结构。其次,针对此类超声影像数据较少且两种类别不平衡的问题,使用迁移学习将在其他大量数据训练过的模型参数转移到本文实验数据上,经过参数调整后,本文的分类网络模型的准确率、灵敏度、特异性结果分别达到了93.8%、94.9%及94.8%,与同类使用迁移学习的分类算法相比,其结果最好。最后,以上两个任务在Tensorflow深度学习框架中实现,对比实验中均取得了最好的效果,验证了本文两种算法的可行性及其优势。另外在智能诊断系统设计方面,本文设计了针对于医生、患者和管理员三种用户需求分析的界面,并基于模块设计原则设计了数据管理模块及智能诊断模块,分别实现数据库的管理及智能诊断功能。具体来说,界面设计及其他功能设计使用的工具包为Python与Qt结合的PyQt应用程序开发框架;数据库设计方面,使用SQLite及其Python接口建立三种用户的数据库。最终,系统测试结果显示本文所设计的三种用户子系统功能全部实现,系统整体具有简洁、易操作的特点。结论:首先,本文设计的深度学习分割算法的结果表明,对网络加入密集跳连接等改变是有效的,智能诊断系统可准确地为临床医生提供乳腺癌感兴趣区域的标注。其次,特殊的卷积块及预训练的模型参数在分类网络上取得的优异结果表明,本文的智能诊断系统可辅助医生对乳腺癌是否有腋窝淋巴结的转移进行预测。以上结果均证明了本文的深度学习算法在乳腺癌超声图像上应用研究意义,因此,通过本文所设计的智能诊断算法及应用系统,临床医生能够获得高准确率的诊断结果,该系统也大大降低了医生的日常工作负担,提升了其工作效率;患者可便捷地在系统内获取自己的诊断报告;简单易学的操作语言及数据库设计也降低了管理员的维护及管理成本。
基于本体的柑橘病虫害知识建模及推理研究
这是一篇关于柑橘病虫害,本体建模,Jena推理,诊断系统的论文, 主要内容为由于传统的知识建模方式在知识共享、知识重用、知识重构等方面都存在严重不足。近年来,伴随着语义Web的迅速发展,本体技术逐渐被引入人工智能、图书情报、生命科学、农业科学、知识工程等领域中。本体论的引入使得知识重构和知识共享方面的问题得到了一定程度的改善。本文将本体技术引入到农业生产领域,以柑橘病虫害知识为研究对象,构建柑橘病虫害领域本体,并借助Jena实现领域本体的知识推理,从而促进了柑橘病虫害诊断的智能化发展。 本文主要研究内容如下： (1)本体理论研究。学习基于本体的知识表示与知识建模方法的优势,本体的定义、本体的描述语言、本体的构建方法等内容。探索一种运用本体来实现知识建模的方式。 (2)柑橘病虫害领域本体的构建研究。依据柑橘病虫害的知识特征以及领域需求分析,提出了基于本体的柑橘病虫害知识建模方式,并且借助Protege本体构建工具构建出了柑橘病虫害领域本体模型。 (3)基于Jena的本体推理研究。通过分析柑橘病虫害领域知识的特点,提出基于Jena的本体推理方式,实现柑橘病虫害诊断推理过程,提高病虫害诊断推理的准确性。 (4)设计开发了基于本体的柑橘病虫害诊断原型系统。借助MyEclipse工具,运用Jsp/Servlet、Hibernate以及Jena API等技术构建了基于本体的柑橘病虫害诊断系统,一定程度上提高了柑橘病虫害诊断的智能化水平。 本研究结合“十二五”国家科技计划重点项目课题：低成本体验式农村信息服务关键技术与终端研发(课题号：2012BAD35B02)。围绕基于本体的柑橘病虫害知识建模与推理技术展开研究,并设计开发了集柑橘病虫害查询、诊断和防治功能于一体的柑橘病虫害诊断原型系统。以期为农业领域的知识管理与推理的应用研究奠定基础。
基于本体的柑橘病虫害知识建模及推理研究
这是一篇关于柑橘病虫害,本体建模,Jena推理,诊断系统的论文, 主要内容为由于传统的知识建模方式在知识共享、知识重用、知识重构等方面都存在严重不足。近年来,伴随着语义Web的迅速发展,本体技术逐渐被引入人工智能、图书情报、生命科学、农业科学、知识工程等领域中。本体论的引入使得知识重构和知识共享方面的问题得到了一定程度的改善。本文将本体技术引入到农业生产领域,以柑橘病虫害知识为研究对象,构建柑橘病虫害领域本体,并借助Jena实现领域本体的知识推理,从而促进了柑橘病虫害诊断的智能化发展。 本文主要研究内容如下： (1)本体理论研究。学习基于本体的知识表示与知识建模方法的优势,本体的定义、本体的描述语言、本体的构建方法等内容。探索一种运用本体来实现知识建模的方式。 (2)柑橘病虫害领域本体的构建研究。依据柑橘病虫害的知识特征以及领域需求分析,提出了基于本体的柑橘病虫害知识建模方式,并且借助Protege本体构建工具构建出了柑橘病虫害领域本体模型。 (3)基于Jena的本体推理研究。通过分析柑橘病虫害领域知识的特点,提出基于Jena的本体推理方式,实现柑橘病虫害诊断推理过程,提高病虫害诊断推理的准确性。 (4)设计开发了基于本体的柑橘病虫害诊断原型系统。借助MyEclipse工具,运用Jsp/Servlet、Hibernate以及Jena API等技术构建了基于本体的柑橘病虫害诊断系统,一定程度上提高了柑橘病虫害诊断的智能化水平。 本研究结合“十二五”国家科技计划重点项目课题：低成本体验式农村信息服务关键技术与终端研发(课题号：2012BAD35B02)。围绕基于本体的柑橘病虫害知识建模与推理技术展开研究,并设计开发了集柑橘病虫害查询、诊断和防治功能于一体的柑橘病虫害诊断原型系统。以期为农业领域的知识管理与推理的应用研究奠定基础。
企业经营模拟平台诊断系统研究
这是一篇关于企业经营模拟平台,诊断系统,运营成绩诊断模型,订单诊断模型,产品设计能力诊断模型的论文, 主要内容为现在各高校为了培养出适应企业要求的人才,纷纷开设沙盘对抗竞赛课程,供学生体验企业经营流程和经营理念。在这样的环境下,企业经营模拟平台在高校教学中应运而生。虽然企业经营模拟平台给学生提供了理论与实践结合的机会,但是经过笔者对平台的研究和使用,发现该平台仍有可以完善的地方。当学生在模拟企业经营的过程中,遇到企业经营状况差、广告竞单不理想和企业设计的产品不满足市场需求等一些关键问题时,教师不能及时给出指导意见,以致学生积极性下降,不能达到理论与实践相结合的教学目标。本文致力于解决这些问题,运用诊断思想构建了运营成绩诊断模型、订单诊断模型和产品设计能力诊断模型,并把模型应用到模拟企业诊断系统的实现中,辅助教师对学生进行指导。本文首先对企业经营模拟平台发展、ERP模拟教学、ERP模拟系统国内外现状进行研究,提出了本文要研究的问题,然后对本文应用的相关理论和技术进行研究,针对本文面临的关键问题提出了解决方案。本文运用诊断思想构建了运营成绩诊断模型、订单诊断模型和产品设计能力诊断模型。在企业经营模拟平台的环境下,根据三个模型,以MVC模式、JSF+Spring+Hibernate框架为依托,完成了模拟企业诊断系统的设计与开发工作。最后用北京交通大学第十三届创业模拟沙盘对抗赛的数据进行了实例测试,并对结果进行分析,证明该系统可以起到很好的诊断作用,能对学生起到良好的指导作用,实现使学生将所学的理论与实践紧密结合的教学目标。本文创新性地将诊断思想加入企业经营模拟平台中,并基于平台完成了关键模型的构建和系统开发工作。本系统可以对平台中的模拟企业运营成绩、订单情况、产品设计能力进行诊断,并给出指导意见,方便老师对学生进行指导,具有较强的理论和实践意义。
企业经营模拟平台诊断系统研究
这是一篇关于企业经营模拟平台,诊断系统,运营成绩诊断模型,订单诊断模型,产品设计能力诊断模型的论文, 主要内容为现在各高校为了培养出适应企业要求的人才,纷纷开设沙盘对抗竞赛课程,供学生体验企业经营流程和经营理念。在这样的环境下,企业经营模拟平台在高校教学中应运而生。虽然企业经营模拟平台给学生提供了理论与实践结合的机会,但是经过笔者对平台的研究和使用,发现该平台仍有可以完善的地方。当学生在模拟企业经营的过程中,遇到企业经营状况差、广告竞单不理想和企业设计的产品不满足市场需求等一些关键问题时,教师不能及时给出指导意见,以致学生积极性下降,不能达到理论与实践相结合的教学目标。本文致力于解决这些问题,运用诊断思想构建了运营成绩诊断模型、订单诊断模型和产品设计能力诊断模型,并把模型应用到模拟企业诊断系统的实现中,辅助教师对学生进行指导。本文首先对企业经营模拟平台发展、ERP模拟教学、ERP模拟系统国内外现状进行研究,提出了本文要研究的问题,然后对本文应用的相关理论和技术进行研究,针对本文面临的关键问题提出了解决方案。本文运用诊断思想构建了运营成绩诊断模型、订单诊断模型和产品设计能力诊断模型。在企业经营模拟平台的环境下,根据三个模型,以MVC模式、JSF+Spring+Hibernate框架为依托,完成了模拟企业诊断系统的设计与开发工作。最后用北京交通大学第十三届创业模拟沙盘对抗赛的数据进行了实例测试,并对结果进行分析,证明该系统可以起到很好的诊断作用,能对学生起到良好的指导作用,实现使学生将所学的理论与实践紧密结合的教学目标。本文创新性地将诊断思想加入企业经营模拟平台中,并基于平台完成了关键模型的构建和系统开发工作。本系统可以对平台中的模拟企业运营成绩、订单情况、产品设计能力进行诊断,并给出指导意见,方便老师对学生进行指导,具有较强的理论和实践意义。
企业经营模拟平台诊断系统研究
这是一篇关于企业经营模拟平台,诊断系统,运营成绩诊断模型,订单诊断模型,产品设计能力诊断模型的论文, 主要内容为现在各高校为了培养出适应企业要求的人才,纷纷开设沙盘对抗竞赛课程,供学生体验企业经营流程和经营理念。在这样的环境下,企业经营模拟平台在高校教学中应运而生。虽然企业经营模拟平台给学生提供了理论与实践结合的机会,但是经过笔者对平台的研究和使用,发现该平台仍有可以完善的地方。当学生在模拟企业经营的过程中,遇到企业经营状况差、广告竞单不理想和企业设计的产品不满足市场需求等一些关键问题时,教师不能及时给出指导意见,以致学生积极性下降,不能达到理论与实践相结合的教学目标。本文致力于解决这些问题,运用诊断思想构建了运营成绩诊断模型、订单诊断模型和产品设计能力诊断模型,并把模型应用到模拟企业诊断系统的实现中,辅助教师对学生进行指导。本文首先对企业经营模拟平台发展、ERP模拟教学、ERP模拟系统国内外现状进行研究,提出了本文要研究的问题,然后对本文应用的相关理论和技术进行研究,针对本文面临的关键问题提出了解决方案。本文运用诊断思想构建了运营成绩诊断模型、订单诊断模型和产品设计能力诊断模型。在企业经营模拟平台的环境下,根据三个模型,以MVC模式、JSF+Spring+Hibernate框架为依托,完成了模拟企业诊断系统的设计与开发工作。最后用北京交通大学第十三届创业模拟沙盘对抗赛的数据进行了实例测试,并对结果进行分析,证明该系统可以起到很好的诊断作用,能对学生起到良好的指导作用,实现使学生将所学的理论与实践紧密结合的教学目标。本文创新性地将诊断思想加入企业经营模拟平台中,并基于平台完成了关键模型的构建和系统开发工作。本系统可以对平台中的模拟企业运营成绩、订单情况、产品设计能力进行诊断,并给出指导意见,方便老师对学生进行指导,具有较强的理论和实践意义。
乳腺癌超声影像智能诊断系统的设计与实现
这是一篇关于诊断系统,深度学习,人工智能,医学图像处理,乳腺癌的论文, 主要内容为目的:乳腺癌作为目前全球发病率最高且死亡率排名第五的癌症,受到了全社会的高度关注。医学影像检查是临床上乳腺癌早期筛查及诊断最重要的手段,准确的影像学诊断需要医生具备丰富经验累积,且诊断过程中会耗费医生大量的时间和精力。随着人工智能技术的发展与快速进步,深度学习等智能算法可提取医学图像中包含的大量语义信息,近年来被逐渐应用于医学图像处理方面,并体现出良好的技术优势和应用价值。超声影像是乳腺癌筛查手段的首要选择之一,腋窝淋巴结的乳腺癌转移状态对乳腺癌的诊断及预后都起着重要作用,其超声影像的准确分割有利于乳腺癌临床诊断。一方面,目前临床直接通过超声图像征象预测腋窝淋巴结转移状态费时费力,基于传统方法的计算机辅助诊断准确率还有待提高,深度学习等人工智能算法在其超声影像诊断方面的应用比较少见。另一方面,医学影像智能诊断系统在医院的应用也具有重大的潜在需求和应用价值。综上,本文基于深度学习技术,研究实现一个乳腺癌超声图像智能诊断的系统,以实现乳腺癌相关图像的高准确率智能诊断,为临床医生标出感兴趣区域,提供诊断参考,从而减少阅片工作量,提高诊断工作效率,具有重要的研究意义和应用价值。方法与结果:本文设计并实现了一个基于超声图像的乳腺癌智能诊断系统,该系统除满足基本日常工作外,还具有智能辅助医生临床诊断的功能。在系统的图像智能诊断功能方面,主要实现了感兴趣区域的分割任务及预测乳腺癌超声图像腋窝淋巴结是否转移的分类任务。其中,在分割任务方面,本文基于U-Net算法设计了U-Net-MDSC算法,该算法在原始网络结构上加入了密集跳连接结构,旨在提高网络模型的特征提取能力,避免在下采样过程中丢失更多的语义信息;针对本文超声图像实验数据集本身尺寸小、质量低等特点,本文将最后一层下采样结构做了部分剪枝操作,实现了在不影响准确率的前提下,提高本文网络模型训练的速度,减少了训练参数和时间,最终该模型的Dice系数达到了0.903,与其他同类网络相比结果最高。在分类任务方面,首先,本文算法首次将卷积块引入乳腺癌超声图像分类网络模型中,该卷积块结构形状为倒置的瓶颈结构。其次,针对此类超声影像数据较少且两种类别不平衡的问题,使用迁移学习将在其他大量数据训练过的模型参数转移到本文实验数据上,经过参数调整后,本文的分类网络模型的准确率、灵敏度、特异性结果分别达到了93.8%、94.9%及94.8%,与同类使用迁移学习的分类算法相比,其结果最好。最后,以上两个任务在Tensorflow深度学习框架中实现,对比实验中均取得了最好的效果,验证了本文两种算法的可行性及其优势。另外在智能诊断系统设计方面,本文设计了针对于医生、患者和管理员三种用户需求分析的界面,并基于模块设计原则设计了数据管理模块及智能诊断模块,分别实现数据库的管理及智能诊断功能。具体来说,界面设计及其他功能设计使用的工具包为Python与Qt结合的PyQt应用程序开发框架;数据库设计方面,使用SQLite及其Python接口建立三种用户的数据库。最终,系统测试结果显示本文所设计的三种用户子系统功能全部实现,系统整体具有简洁、易操作的特点。结论:首先,本文设计的深度学习分割算法的结果表明,对网络加入密集跳连接等改变是有效的,智能诊断系统可准确地为临床医生提供乳腺癌感兴趣区域的标注。其次,特殊的卷积块及预训练的模型参数在分类网络上取得的优异结果表明,本文的智能诊断系统可辅助医生对乳腺癌是否有腋窝淋巴结的转移进行预测。以上结果均证明了本文的深度学习算法在乳腺癌超声图像上应用研究意义,因此,通过本文所设计的智能诊断算法及应用系统,临床医生能够获得高准确率的诊断结果,该系统也大大降低了医生的日常工作负担,提升了其工作效率;患者可便捷地在系统内获取自己的诊断报告;简单易学的操作语言及数据库设计也降低了管理员的维护及管理成本。
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：源码码头 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/51620.html
