CNC设备故障云诊断系统的设计与实现
这是一篇关于数字控制机床,基于案例的推理,诊断,Jersey的论文, 主要内容为伴随着物联网带来的冲击和工业4.0的浪潮,世界先进制造技术不断兴起,西门子公司的工业现场总线技术开创了机械装备向智能化的转型升级。数字控制机床等CNC(Computer Numerical Control,计算机数字控制)设备是作为总线上的现场工作设备。当设备发生故障时,需要进行故障确定和设备维修。因此,需要开发设备故障诊断系统,使用软件技术和机械控制技术相融合,通过互联网服务对故障设备进行智能诊断,提供基于历史案例的诊断和维修方案。论文设计和实现了 CNC设备故障云诊断系统,完成了系统需求分析、架构设计、主要功能模块的设计与实现以及系统测试等方面工作。该系统可划分为三个部分,移动端、后台服务器和树莓派软件,其中移动端是使用Cordova框架开发的混合移动应用程序,负责与用户交互,上传故障相关信息;后台服务器基于Java EE平台,采用Jersey框架实现的RESTful Web Server,负责提供API服务,管理CNC设备和诊断案例数据,并对发生故障的CNC设备进行检测,提供故障维修方案的多媒体步骤;树莓派软件是在基于嵌入式Linux的单片机电脑上运行的Dongle软件,负责与CNC设备的通讯。系统采用了基于案例推理的诊断算法,分析故障原因并提供维修方案。论文对系统整体和各模块的设计和实现进行阐述。本人负责后台服务器子系统中的各个模块的设计和实现,独立完成了用户服务模块、现象管理模块、故障原因模块和服务案例模块的设计与实现,参与了机床管理模块和智能诊断模块的设计与实现。论文开发的设备故障云诊断系统已经投入运行,其故障解决率在可接受的范围内,帮助用户更好地管理和监控现场总线上的机床工作状态。随着诊断案例库的扩充,故障解决会越来越准确。基于案例分析解决问题的云设计架构在工业设备诊断领域及其他类似领域具有较好的应用前景。
基于混合推荐算法的情境感知音乐推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐系统,社会标签,基于案例的推理,协同过滤的论文, 主要内容为在如今信息过载的互联网世界中,推荐系统扮演着越来越重要的角色。根据各种网络服务平台上数字产品的特征不同,对推荐系统功能、性能上的需求也会有较差异,数字音乐产业也不例外。单纯根据艺人或专辑的音乐检索已经不能满足数字音乐服务平台上用户的需求,一方面由于现在数字音乐的海量性以及极快的增长趋势造成的过载情况,另一方面又因为用户有时并不会去听特定的歌曲而只是寻找符合当时心情和环境的一类音乐。然而现在传统的推荐方法,大多是根据用户历史评分数据建立二元模型预测用户偏好来进行推荐,而像音乐这种受短期情境因素影响偏好变化较大的推荐项目,传统推荐技术的效果不尽人意。因此,研究一套能够发掘并利用情境信息来进行推荐的方案,对提高个性化数字音乐服务的质量有着重要意义。本文根据数字音乐服务平台的特点,利用社会标签对音乐描述的额外信息,设计了一种能推断情境进行推荐的方法,并在此基础上实现了一个系统。该系统能够提供类似于网络电台的服务,通过与用户的交互,完成对推荐算法效用的评价。本文首先对情境信息相关的数据进行了分析。针对标签数据,对利用聚类的方法提取标签包含的情境主题并建立知识库的过程进行了论述。然后针对传统算法的不足,在前人工作的基础上,对混合推荐算法改进方案进行了研究。本文采用情境信息后过滤范式对混合算法两阶段过程进行重新设计,使算法在协同过滤初步筛选后能根据标签信息提炼出具有情境偏向的推荐结果。接下来在改进的算法基础上,根据数字音乐服务平台的功能需求,分为三个模块详细设计并实现了能进行音乐推荐的系统。最后分别对系统进行了性能测试和功能测试,验证了混合推荐算法的效用以及该系统进行推荐的效果。通过实验分析,从推荐结果的平均绝对误差、准确率以及召回率三方面说明了本文设计的算法能够提高推荐质量。通过本文的工作,证明了利用如标签一类能够描述音乐额外信息的数据,并结合混合算法进行情境感知推荐这种思路设计出的推荐系统的有效性,达到了预期目标。同时,也给采用类似数据来进行混合算法设计的研究工作提供了参考。
CNC设备故障云诊断系统的设计与实现
这是一篇关于数字控制机床,基于案例的推理,诊断,Jersey的论文, 主要内容为伴随着物联网带来的冲击和工业4.0的浪潮,世界先进制造技术不断兴起,西门子公司的工业现场总线技术开创了机械装备向智能化的转型升级。数字控制机床等CNC(Computer Numerical Control,计算机数字控制)设备是作为总线上的现场工作设备。当设备发生故障时,需要进行故障确定和设备维修。因此,需要开发设备故障诊断系统,使用软件技术和机械控制技术相融合,通过互联网服务对故障设备进行智能诊断,提供基于历史案例的诊断和维修方案。论文设计和实现了 CNC设备故障云诊断系统,完成了系统需求分析、架构设计、主要功能模块的设计与实现以及系统测试等方面工作。该系统可划分为三个部分,移动端、后台服务器和树莓派软件,其中移动端是使用Cordova框架开发的混合移动应用程序,负责与用户交互,上传故障相关信息;后台服务器基于Java EE平台,采用Jersey框架实现的RESTful Web Server,负责提供API服务,管理CNC设备和诊断案例数据,并对发生故障的CNC设备进行检测,提供故障维修方案的多媒体步骤;树莓派软件是在基于嵌入式Linux的单片机电脑上运行的Dongle软件,负责与CNC设备的通讯。系统采用了基于案例推理的诊断算法,分析故障原因并提供维修方案。论文对系统整体和各模块的设计和实现进行阐述。本人负责后台服务器子系统中的各个模块的设计和实现,独立完成了用户服务模块、现象管理模块、故障原因模块和服务案例模块的设计与实现,参与了机床管理模块和智能诊断模块的设计与实现。论文开发的设备故障云诊断系统已经投入运行,其故障解决率在可接受的范围内,帮助用户更好地管理和监控现场总线上的机床工作状态。随着诊断案例库的扩充,故障解决会越来越准确。基于案例分析解决问题的云设计架构在工业设备诊断领域及其他类似领域具有较好的应用前景。
基于混合推荐算法的情境感知音乐推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐系统,社会标签,基于案例的推理,协同过滤的论文, 主要内容为在如今信息过载的互联网世界中,推荐系统扮演着越来越重要的角色。根据各种网络服务平台上数字产品的特征不同,对推荐系统功能、性能上的需求也会有较差异,数字音乐产业也不例外。单纯根据艺人或专辑的音乐检索已经不能满足数字音乐服务平台上用户的需求,一方面由于现在数字音乐的海量性以及极快的增长趋势造成的过载情况,另一方面又因为用户有时并不会去听特定的歌曲而只是寻找符合当时心情和环境的一类音乐。然而现在传统的推荐方法,大多是根据用户历史评分数据建立二元模型预测用户偏好来进行推荐,而像音乐这种受短期情境因素影响偏好变化较大的推荐项目,传统推荐技术的效果不尽人意。因此,研究一套能够发掘并利用情境信息来进行推荐的方案,对提高个性化数字音乐服务的质量有着重要意义。本文根据数字音乐服务平台的特点,利用社会标签对音乐描述的额外信息,设计了一种能推断情境进行推荐的方法,并在此基础上实现了一个系统。该系统能够提供类似于网络电台的服务,通过与用户的交互,完成对推荐算法效用的评价。本文首先对情境信息相关的数据进行了分析。针对标签数据,对利用聚类的方法提取标签包含的情境主题并建立知识库的过程进行了论述。然后针对传统算法的不足,在前人工作的基础上,对混合推荐算法改进方案进行了研究。本文采用情境信息后过滤范式对混合算法两阶段过程进行重新设计,使算法在协同过滤初步筛选后能根据标签信息提炼出具有情境偏向的推荐结果。接下来在改进的算法基础上,根据数字音乐服务平台的功能需求,分为三个模块详细设计并实现了能进行音乐推荐的系统。最后分别对系统进行了性能测试和功能测试,验证了混合推荐算法的效用以及该系统进行推荐的效果。通过实验分析,从推荐结果的平均绝对误差、准确率以及召回率三方面说明了本文设计的算法能够提高推荐质量。通过本文的工作,证明了利用如标签一类能够描述音乐额外信息的数据,并结合混合算法进行情境感知推荐这种思路设计出的推荐系统的有效性,达到了预期目标。同时,也给采用类似数据来进行混合算法设计的研究工作提供了参考。
口腔种植医疗辅助系统的设计与实现
这是一篇关于口腔种植,Elasticsearch,基于案例的推理,病例,分词,词向量,VTK的论文, 主要内容为近年来,随着人口老龄化和消费不断升级,口腔种植牙的需求不断增长,越来越多的口腔医疗机构开设种植牙业务。口腔种植的技术难度大,对医生要求高,但缺少专门针对于种植领域的线上医疗学习和辅助诊断的系统平台。此外,在口腔种植领域也缺乏标准化的电子病历的采集、存储和分析工具。基于以上现状和某口腔种植医疗机构的实际需求,论文设计并实现了口腔种植医疗辅助系统。口腔种植医疗辅助系统基于Java Web技术搭建,以SSM框架为架构,采用My SQL数据库作为结构化存储工具。系统分为提供给临床医生使用的医生端和服务于医疗机构管理员使用的后台管理端。论文根据系统的实际功能需求,设计和实现了知识库搭建、知识检索学习、辅助诊断、图像浏览与操作、学习交流和个人中心等功能模块。论文的具体工作包括:(1)搭建知识库。通过数据爬取、数据清理、jieba中文分词、文本词向量等技术手段,实现了口腔种植相关知识数据的获取、清洗和词向量化。其中通过基于权值和分词的词句匹配算法来检测并删除冗余值和空缺值,通过Word2vec算法将病历的文本数据映射到向量空间。(2)知识检索学习。基于Elasticsearch实现检索功能,实现基于编辑距离算法的模糊检索,优化BM25算法的排序结果。(3)辅助诊断。根据问诊信息匹配治疗方案,运用余弦相似度的匹配算法更为精确的检索出匹配案例,并且基于医学专家设计的参数标准实现针对种植体的案例修正与学习。(4)图像浏览与操作。通过VTK与DCMTK等工具包,实现DICOM图像的读取、显示、三维重构、交互操作和距离测量等操作。(5)学习交流。提供在线视频观看与学习的功能和面向医生用户的交流社区,用户可以进行发布、删除、评论、收藏等交流活动。(6)个人中心。用户查看自己的反馈、收藏、病历等记录。口腔种植医疗辅助系统为临床医生提供在线学习平台和辅助诊断的工具,提高了治疗的有效性,也提高口腔医疗机构的日常工作效率。系统内部提供的专家指定的病历规范,为治疗规范化提供了有力保障。经实际运行,系统达到了预期目标。
口腔种植医疗辅助系统的设计与实现
这是一篇关于口腔种植,Elasticsearch,基于案例的推理,病例,分词,词向量,VTK的论文, 主要内容为近年来,随着人口老龄化和消费不断升级,口腔种植牙的需求不断增长,越来越多的口腔医疗机构开设种植牙业务。口腔种植的技术难度大,对医生要求高,但缺少专门针对于种植领域的线上医疗学习和辅助诊断的系统平台。此外,在口腔种植领域也缺乏标准化的电子病历的采集、存储和分析工具。基于以上现状和某口腔种植医疗机构的实际需求,论文设计并实现了口腔种植医疗辅助系统。口腔种植医疗辅助系统基于Java Web技术搭建,以SSM框架为架构,采用My SQL数据库作为结构化存储工具。系统分为提供给临床医生使用的医生端和服务于医疗机构管理员使用的后台管理端。论文根据系统的实际功能需求,设计和实现了知识库搭建、知识检索学习、辅助诊断、图像浏览与操作、学习交流和个人中心等功能模块。论文的具体工作包括:(1)搭建知识库。通过数据爬取、数据清理、jieba中文分词、文本词向量等技术手段,实现了口腔种植相关知识数据的获取、清洗和词向量化。其中通过基于权值和分词的词句匹配算法来检测并删除冗余值和空缺值,通过Word2vec算法将病历的文本数据映射到向量空间。(2)知识检索学习。基于Elasticsearch实现检索功能,实现基于编辑距离算法的模糊检索,优化BM25算法的排序结果。(3)辅助诊断。根据问诊信息匹配治疗方案,运用余弦相似度的匹配算法更为精确的检索出匹配案例,并且基于医学专家设计的参数标准实现针对种植体的案例修正与学习。(4)图像浏览与操作。通过VTK与DCMTK等工具包,实现DICOM图像的读取、显示、三维重构、交互操作和距离测量等操作。(5)学习交流。提供在线视频观看与学习的功能和面向医生用户的交流社区,用户可以进行发布、删除、评论、收藏等交流活动。(6)个人中心。用户查看自己的反馈、收藏、病历等记录。口腔种植医疗辅助系统为临床医生提供在线学习平台和辅助诊断的工具,提高了治疗的有效性,也提高口腔医疗机构的日常工作效率。系统内部提供的专家指定的病历规范,为治疗规范化提供了有力保障。经实际运行,系统达到了预期目标。
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