基于知识点层次图的习题分类系统设计与实现
这是一篇关于习题分类,知识点层次图,分类系统的论文, 主要内容为随着互联网信息技术快速发展和中学生课后习题数量爆炸,本文从当前分类算法、教学资源分类系统以及对习题教学中存在的问题进行了现状分析。接着对基于知识点层次图的习题分类系统设计与实现在此过程中运用到教育学方面的建构主义理论、联通主义理论、新教育目标分类学以及互联网方面的数据爬虫技术、中文分词技术、文本表示和关键词抽取技术、朴素贝叶斯和Spring服务器开发框架的技术进行了深入探索,之后对习题分类系统的需求进行了分析和整体架构设计。然后从现代教育技术的角度对服务器端学生和教师用户的登录模块、系统后台管理模块和学生答题模块、系统底层数据库表结构以及使用爬虫技术对习题数据爬取模块、习题数据清洗模块、构建词云模块和抽取关键词模块进行了详细设计与实现,系统测试部分主要为习题分类算法的准确性测试和系统可用性测试。最后对习题分类系统存在的不足进行了总结与反思并对习题分类系统的未来进行了展望。
基于知识点层次图的习题分类系统设计与实现
这是一篇关于习题分类,知识点层次图,分类系统的论文, 主要内容为随着互联网信息技术快速发展和中学生课后习题数量爆炸,本文从当前分类算法、教学资源分类系统以及对习题教学中存在的问题进行了现状分析。接着对基于知识点层次图的习题分类系统设计与实现在此过程中运用到教育学方面的建构主义理论、联通主义理论、新教育目标分类学以及互联网方面的数据爬虫技术、中文分词技术、文本表示和关键词抽取技术、朴素贝叶斯和Spring服务器开发框架的技术进行了深入探索,之后对习题分类系统的需求进行了分析和整体架构设计。然后从现代教育技术的角度对服务器端学生和教师用户的登录模块、系统后台管理模块和学生答题模块、系统底层数据库表结构以及使用爬虫技术对习题数据爬取模块、习题数据清洗模块、构建词云模块和抽取关键词模块进行了详细设计与实现,系统测试部分主要为习题分类算法的准确性测试和系统可用性测试。最后对习题分类系统存在的不足进行了总结与反思并对习题分类系统的未来进行了展望。
基于深度学习的海运邮件分类技术研究与应用
这是一篇关于海运邮件,多标签文本分类,分类系统,深度学习的论文, 主要内容为近年来,随着航运业的不断的发展,对信息技术的要求也日益增强,电子邮件通讯因为具有利用成本低、消息传递快捷等优势,已成为中国航运业业务交往的主要载体之一。目前海运邮件多标签分类技术大多是通过基于规范的方法进行,而由于规范的建立通常要求有关领域的专家或学者耗费大量时间对海运信件加以总结,而规范的建立往往更注重于文本中文字字面特征形式,并不能有效使用海运邮件文本上下文信息。所以,有必要采用基于深度学习的文本多标签分类技术,将同一业务类型的海运邮件进行多标签分类以便于进一步检索与利用,例如进行实体识别等任务。通过以上对海运邮件特点的分析,由此提出一种基于深度学习的海运邮件多标签分类的方法,并设计与实现了海运邮件多标签分类系统,具体研究内容如下:(1)构建 MLC-M(Multi-label classification of Marine Mail)模型。该方法不再只关注海运邮件中的词级语义信息,也考虑了海运邮件字符级语义信息,这一过程是通过在词向量表示层中引入CNN学习文本字符级特征完成的,最终将词级语义信息和字符级语义信息进行拼接完成海运邮件词向量表示;同时MLC-M模型中,在BiGRU模型的基础上融入自注意力机制,获取代表子空间的多维度和语义信息,并对不同的单词赋予不同权重来突出关键区域,重要的海运邮件文本信息赋予更大的权重。(2)对提出的MLC-M模型在海运邮件数据集上进行对比实验,并分析对比实验的结果。本文实验数据集选取海运邮件数据集,选取F1作为评价指标,分析实验结果,与传统多标签文本分类方法进行实验对比,MLC-M性能有一定的提升,验证了MLC-M模型在海运邮件多标签分类任务上的有效性。(3)设计并实现海运邮件多标签分类系统。该系统前端采用Vue框架,后端使用Python的Flask开发框架,包含邮箱管理、邮件获取、邮件分类、邮件管理、发件人管理五大功能模块,最终该系统通过测试,可以应用到海运物流公司,节省人力成本的同时提高海运物流公司的工作效率,在相对较短的时间内获得最重要的信息可以为海运物流公司在市场竞争中带来优势,同时也代表着可以为海运物流公司获取经济效益。
基于知识点层次图的习题分类系统设计与实现
这是一篇关于习题分类,知识点层次图,分类系统的论文, 主要内容为随着互联网信息技术快速发展和中学生课后习题数量爆炸,本文从当前分类算法、教学资源分类系统以及对习题教学中存在的问题进行了现状分析。接着对基于知识点层次图的习题分类系统设计与实现在此过程中运用到教育学方面的建构主义理论、联通主义理论、新教育目标分类学以及互联网方面的数据爬虫技术、中文分词技术、文本表示和关键词抽取技术、朴素贝叶斯和Spring服务器开发框架的技术进行了深入探索,之后对习题分类系统的需求进行了分析和整体架构设计。然后从现代教育技术的角度对服务器端学生和教师用户的登录模块、系统后台管理模块和学生答题模块、系统底层数据库表结构以及使用爬虫技术对习题数据爬取模块、习题数据清洗模块、构建词云模块和抽取关键词模块进行了详细设计与实现,系统测试部分主要为习题分类算法的准确性测试和系统可用性测试。最后对习题分类系统存在的不足进行了总结与反思并对习题分类系统的未来进行了展望。
基于缺陷糖果的分类系统设计
这是一篇关于缺陷糖果,图像处理,卷积神经网络,目标检测,分类系统的论文, 主要内容为糖果,是糖果糕点的一种,指以糖类为主要成分的一种零食小吃。近年来,随着人们对零食消费需求的不断增长,糖果产业的发展如火如荼,糖果品种也日趋多元化,为了进一步满足民众的需求,国内糖果生产商也开始采用自动化生产的方式以提高产能效率。然而,在糖果生产过程中,由于上料不足或冷却凝固不到位等因素,导致各种类型的糖果产生不同种类的缺陷,包括:表面孔洞、尺寸变形不规则、重量不达标等。此前,受技术水平的限制,缺陷糖果的识别分选工作主要依靠质检员利用肉眼识别与手动剔除,存在分拣效率低、劳动强度大、用工成本高等问题,难以匹配日益增长的消费需求。因此,如何在糖果生产过程中高效地实现对缺陷糖果的识别与分拣剔除成为了广大糖果生产商突破行业发展困境、推进产业转型升级、实现高质量发展的首要任务。本文的主要研究内容基于机器视觉技术中的深度学习方法,精准实现对糖果的无损检测与分类剔除,帮助糖果生产商提高工业产能与加工效率,进而增强行业的竞争力与自身品牌影响力。本篇文章的主要研究内容和实验成果如下:(1)针对工业生产中冷却凝固形成的糖果,设计了一套图像采集系统。首先,对系统使用的相关硬件结构进行简要说明,包括:工业相机、平面光源、可编程逻辑控制器、气动喷阀装置等;其次,对系统的分类原理及操作流程进行了介绍;最后,对研究课题的合作单位在实际生产过程中的几种常见缺陷糖果类型进行了介绍。(2)针对缺陷糖果,提出了基于深度学习的糖果分类算法。首先,对缺陷糖果的数据集构建过程进行了介绍,以及相关图像预处理操作,包括:中值滤波、灰度化处理、阈值分割、连通域处理和粘连分割等;其次,对卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的结构进行了介绍,包括:卷积层、池化层、激活函数与全连接层等;再次,对本文中使用的几种深度学习模型进行了介绍,包括:Alex Net、Google Net、VGG16、Res Net50、Mobile Netv2和Mnas Net等;随后,对比了传统机器学习模型的分类效果,包括:CDNN、Enhanced K-NN、SVM和Random Forest等;最后,使用混淆矩阵(Confusion Matrix)对实验模型的分类性能进行了评价,实验结果表明,基于Res Net50模型的分类准确率达到了97%以上,能够满足实际生产需求。(3)针对缺陷糖果,提出了基于目标检测的糖果分类算法。首先,对本文采用的YOLOv5网络模型进行了介绍,其主要结构包括:Backbone网络、Neck网络和Detect网络等;其次,对YOLOv5网络的误差损失函数进行了介绍,包括:Bonding Box回归损失,目标置信度(Objection)损失和类别(classification)损失;随后,对基于YOLOv5网络的缺陷糖果数据集的分类标准、收集与标准过程进行了介绍;最后,对YOLOv5网络的分类表现与训练性能进行了展示,实验结果表明,基于YOLOv5网络的缺陷糖果分类方法的召回率达到了95%以上,同样能够满足实际生产需求。(4)基于缺陷糖果分类算法的实验结果,设计了一套能够应用于工业实际生产的糖果分类系统。首先,对系统的主要结构进行了介绍,包括:硬件装置的组成与拓展电路模块的设计;其次,对软件系统的通讯方案(以太网通讯和RS-485通讯)与上位机操作界面的设计方案进行了介绍,包括:初始界面、分选界面和参数设置界面等;最后,对系统的实际生产测试效果进行了展示,测试结果表明,系统的召回率在95%以上、带出率在1.8%左右,能够满足工业化生产的要求。
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：毕设助手 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/52535.html
