基于开源SharpMap类和AJAX方法的小麦病虫害监测系统设计

介绍了安徽省小麦病虫害监测系统的框架搭建以及利用SharpMap类和AJAx技术构建信息监测系统的方法和关键技术,最后示例说明了安徽省小麦病虫害监测系统核心功能实现的过程。     

基于深度残差网络的茶园杂草分类及模型压缩方法研究

为提高茶园杂草分类深度模型的准确性,减少深度模型的冗余参数问题.以茶园常见的10类杂草图像为数据样本,分别基于深度学习的ResNet50、VGGNet和AlexNet网络结构构建杂草分类模型;在此基础上,进一步利用剪枝算法压缩深度模型ResNet50.通过实验对比3个模型测试集的平均准确率分别为0.86、0.72和0.63;此外,通过对比ResNet50的茶园杂草模型在训练集和测试集上压缩前后效果,显示结果基本一致.研究表明ResNet50在这3个模型中是最优分类模型,且压缩后的深度模型ResNet50提升了模型的性能.因此,该研究也为移动端设备的分类提供了理论基础.     

基于区块链的茶叶质量安全溯源系统研究

区块链作为新兴的分布式数据库技术,其公开透明、不可篡改和易于追溯等特征,与茶叶产品溯源具有良好的契合度.运用区块链技术设计了茶叶质量安全追溯系统,链条贯穿于茶叶种植、采摘、加工、包装、流通,直到卖场的全过程,从而切实保障消费者对茶叶相关过程信息的知情权,提升对茶叶产品质量安全的监管.通过对比发现,区块链溯源系统与传统的溯源方式相比,产品数据的安全性和溯源效率等方面具有明显优势.     

面向Spark的图书借阅数据关联模型的研究

为了方便读者能在海量的图书资源中快速有效的找到需要的书籍,利用Map Reduce框架分块处理,结合关联分析Apriori算法,将数据挖掘技术应用到图书管理系统中。但需要多次扫描数据库和产生大量候选集,对Hadoop平台处理速度带来了巨大挑战,因此,针对传统的Apriori算法,提出基于内存计算、弹性分布式数据集处理的Spark平台为读者推荐书籍,指引读者的借阅行为。