冷链物流环境分析决策系统的设计与研究
这是一篇关于环境监控,统计过程控制,LabVIEW,C4.5,云服务器,云数据库的论文, 主要内容为我国是世界上第一农业大国,提高产值、减少损失是发展农业、保障民生的重要举措。近年来,随着国民经济的提高,人民对美好生活的要求日益增长,消费观念不断变化,使得对原产地新鲜果蔬的需求也逐步提升。但由于我国冷链物流起步较晚,存在体系不完善、相应法规制度缺失、技术标准不健全等问题,导致冷链产品在运输过程中腐烂率较高。因此设计正规化、专业化、系统化的冷链物流环境分析决策体系,对降低冷链过程食品损耗、提高冷链食品品质具有重要意义。本文详细研究了冷链物流监控体系在国内外的发展现状,总结了目前研究较多、使用较广泛的冷链物流环境监控方式,针对我国冷链物流监管效率低下、环境监测盲点众多、信息数据不够透明等问题,提出了一种基于云平台技术和多算法融合的冷链物流环境分析决策系统,并立足于不同企业需求和政府部门监管等多个层次,搭建了相适应的智能监控管理平台,对现有冷链物流监控能力进行全方位地提高。本文解析了冷链物流的范围界定和具体业务流程,重点突出冷链运输过程中环境波动对冷链产品的巨大影响,规定了运输过程中所需监测的气体成分,并根据智慧物流体系的巨大作用,借助Lo Ra无线传输、GPS定位以及4G通信等技术搭建面向冷链物流品质感知的气体传感器硬件设备,为后续数据统计分析与决策提供必要的支持。为解决传统冷链物流过程信息不对称程度大、数据处理方式不完善等问题,本文针对该过程中的特殊环境,借助统计过程控制模型实现精准判异,并采用C4.5决策支持方法对环境所处的不同阶段进行区分,提高分析与决策能力,有效降低数据的动态误差和不确定性。冷链物流智能监控管理平台利用Lab VIEW工具进行开发,整合冷链物流车运营信息和冷藏箱内环境的分析结果,达到高效的实时化、智能化监控,并基于云平台设计理念,融入云服务器和云数据库技术,提升信息共享和资源配置水平,进而大幅提高监管能力。根据冷链物流真实情况,对本文设计的环境分析决策系统进行功能测试和算法调试。结果表明:系统功能完善,环境参数判异准确,智能监控管理平台可视化程度高,数据结构合理,具备较强反演品质变化的能力,有很好的实用价值。
冷链物流环境分析决策系统的设计与研究
这是一篇关于环境监控,统计过程控制,LabVIEW,C4.5,云服务器,云数据库的论文, 主要内容为我国是世界上第一农业大国,提高产值、减少损失是发展农业、保障民生的重要举措。近年来,随着国民经济的提高,人民对美好生活的要求日益增长,消费观念不断变化,使得对原产地新鲜果蔬的需求也逐步提升。但由于我国冷链物流起步较晚,存在体系不完善、相应法规制度缺失、技术标准不健全等问题,导致冷链产品在运输过程中腐烂率较高。因此设计正规化、专业化、系统化的冷链物流环境分析决策体系,对降低冷链过程食品损耗、提高冷链食品品质具有重要意义。本文详细研究了冷链物流监控体系在国内外的发展现状,总结了目前研究较多、使用较广泛的冷链物流环境监控方式,针对我国冷链物流监管效率低下、环境监测盲点众多、信息数据不够透明等问题,提出了一种基于云平台技术和多算法融合的冷链物流环境分析决策系统,并立足于不同企业需求和政府部门监管等多个层次,搭建了相适应的智能监控管理平台,对现有冷链物流监控能力进行全方位地提高。本文解析了冷链物流的范围界定和具体业务流程,重点突出冷链运输过程中环境波动对冷链产品的巨大影响,规定了运输过程中所需监测的气体成分,并根据智慧物流体系的巨大作用,借助Lo Ra无线传输、GPS定位以及4G通信等技术搭建面向冷链物流品质感知的气体传感器硬件设备,为后续数据统计分析与决策提供必要的支持。为解决传统冷链物流过程信息不对称程度大、数据处理方式不完善等问题,本文针对该过程中的特殊环境,借助统计过程控制模型实现精准判异,并采用C4.5决策支持方法对环境所处的不同阶段进行区分,提高分析与决策能力,有效降低数据的动态误差和不确定性。冷链物流智能监控管理平台利用Lab VIEW工具进行开发,整合冷链物流车运营信息和冷藏箱内环境的分析结果,达到高效的实时化、智能化监控,并基于云平台设计理念,融入云服务器和云数据库技术,提升信息共享和资源配置水平,进而大幅提高监管能力。根据冷链物流真实情况,对本文设计的环境分析决策系统进行功能测试和算法调试。结果表明:系统功能完善,环境参数判异准确,智能监控管理平台可视化程度高,数据结构合理,具备较强反演品质变化的能力,有很好的实用价值。
冷链物流环境分析决策系统的设计与研究
这是一篇关于环境监控,统计过程控制,LabVIEW,C4.5,云服务器,云数据库的论文, 主要内容为我国是世界上第一农业大国,提高产值、减少损失是发展农业、保障民生的重要举措。近年来,随着国民经济的提高,人民对美好生活的要求日益增长,消费观念不断变化,使得对原产地新鲜果蔬的需求也逐步提升。但由于我国冷链物流起步较晚,存在体系不完善、相应法规制度缺失、技术标准不健全等问题,导致冷链产品在运输过程中腐烂率较高。因此设计正规化、专业化、系统化的冷链物流环境分析决策体系,对降低冷链过程食品损耗、提高冷链食品品质具有重要意义。本文详细研究了冷链物流监控体系在国内外的发展现状,总结了目前研究较多、使用较广泛的冷链物流环境监控方式,针对我国冷链物流监管效率低下、环境监测盲点众多、信息数据不够透明等问题,提出了一种基于云平台技术和多算法融合的冷链物流环境分析决策系统,并立足于不同企业需求和政府部门监管等多个层次,搭建了相适应的智能监控管理平台,对现有冷链物流监控能力进行全方位地提高。本文解析了冷链物流的范围界定和具体业务流程,重点突出冷链运输过程中环境波动对冷链产品的巨大影响,规定了运输过程中所需监测的气体成分,并根据智慧物流体系的巨大作用,借助Lo Ra无线传输、GPS定位以及4G通信等技术搭建面向冷链物流品质感知的气体传感器硬件设备,为后续数据统计分析与决策提供必要的支持。为解决传统冷链物流过程信息不对称程度大、数据处理方式不完善等问题,本文针对该过程中的特殊环境,借助统计过程控制模型实现精准判异,并采用C4.5决策支持方法对环境所处的不同阶段进行区分,提高分析与决策能力,有效降低数据的动态误差和不确定性。冷链物流智能监控管理平台利用Lab VIEW工具进行开发,整合冷链物流车运营信息和冷藏箱内环境的分析结果,达到高效的实时化、智能化监控,并基于云平台设计理念,融入云服务器和云数据库技术,提升信息共享和资源配置水平,进而大幅提高监管能力。根据冷链物流真实情况,对本文设计的环境分析决策系统进行功能测试和算法调试。结果表明:系统功能完善,环境参数判异准确,智能监控管理平台可视化程度高,数据结构合理,具备较强反演品质变化的能力,有很好的实用价值。
基于知识图谱的谷类作物病害识别及个性化推送研究
这是一篇关于知识图谱,关系模型,数据抽取,C4.5,SVM的论文, 主要内容为随着国内谷类作物产量需求的提高和计算机智能技术的迅速发展,谷类作物病害的智能识别及预防越来越受到大家的关注。本文基于网络爬虫、知识图谱、机器学习等技术,针对谷类作物病害识别及个性化推送问题进行研究,其主要研究成果如下:(1)通过分析网页数据源数据结构与采用广度优先遍历,对谷类作物病害相关数据进行针对性的分布式焦距爬取,并通过网页标签将大量无关数据进行筛选剔除;同时,对爬取的谷类病害500多条初始数据使用Mysql数据库存储,随后通过词频抽取法提取谷类作物病害特征属性建立谷类作物病害特征数据表,根据词频最高的斑病作为分类属性,进行实例分析。(2)通过对谷类作物病害实体构建与属性填充得到多特征的谷类作物病害实体,其次提取谷类作物病害的语义类关系,构建谷类作物斑病知识图谱关系模型。(3)分别使用决策树C4.5与支持向量机(SVM)的机器学习分类技术对谷类作物病害斑病构建分类识别模型,同时进行对比分析,择优选择决策树C4.5分类识别模型作为谷类作物病害特征属性分类器。(4)使用Mysql对谷类作物病害斑病设计数据库,并且通过关键字精准查询与谷类作物病害特征属性识别查询对谷类作物病害识别进行个性化推送设计。
基于加权算法的土壤肥力状况分析与评价系统的实现
这是一篇关于土壤肥力,数据挖掘,C4.5,DBSCAN,评价系统的论文, 主要内容为土壤肥力是土壤养分情况的一个客观评价,对于农作物的生长具有重要的促进作用。但是其绝定性因素复杂多变,既受土壤所种植物种的影响,又受当地地理环境、气候条件的影响。因此分析和评价土壤肥力是非常复杂的,学术界和产业界一直在努力探索如何客观、准确地对土壤肥力进行综合性评价。本文在研究多种数据挖掘和分析算法的基础上,建立层次结构模型,运用加权C4.5和加权DBSCAN算法进行土壤分析与评价,并基于J2EE技术开发设计土壤肥力评价系统。首先,确定研究区域,再针对该区域进行数据收集,收集土壤肥力数据和对应时段的自然条件和人为活动数据,包括天气条件、施肥量等以便分析影响土壤肥力的多种因素。其次,对土壤肥力数据建立层次结构模型、构造成对比较矩阵、进行归一化处理、计算最大特征值,计算一致性指标、计算一致性比率、获得权重向量。接下来对数据进行标准化处理。再次,运用加权C4.5和加权DBSCAN算法,对预处理过的数据进行运算,将运算结果与直接运用C4.5和DBSCAN处理原始数据所得结果进行比较分析。最后,得到最适合土壤肥力评价分析的算法,通过编程语言实现该算法,通过网页的形式搭建土壤肥力评价系统。本文所研究的土壤肥力分析和评价模型对土壤养分变化趋势预测的适应性较好,符合要求,具有较好的实际意义。
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