国家自然科学基金(60973011)
- 作品数：4 被引量：29H指数：2
- 相关作者：白俊李哲王志海何颖婧更多>>
- 相关机构：北京京北职业技术学院北京交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于神经网络的蛋白质模块和生物标识物识别算法研究
- 进入21世纪，随着各类生物测序技术的发展，产生了越来越多的生物学数据，包括基因组数据、转录组数据和蛋白组数据等。借助机器学习方法从这些海量的组学数据中挖掘有价值的信息，将促进人们对疾病的认知、诊断以及治疗。 细胞是构成...
- 董亚东
- 关键词：神经网络数据挖掘
- 关键基因和预后基因标志物识别研究
- 在当今大数据时代，以基因组学、转录组学和蛋白质组学数据为核心的组学大数据数据量迅速增长，数据类型不断丰富，使越来越多层面的生物机理被揭示，通过多组学数据识别特殊功能的基因成为了基因识别领域的重要研究内容。关键基因是维持生...
- 秦朝
- 关键词：肿瘤诊断关键基因
- 数据挖掘技术在采摘机器人图像采集过程应用被引量：4
- 2022年
- 针对采摘机器人果实识别速率较低导致采摘效率较低的问题,对数据挖掘技术在采摘机器人中图像采集过程的应用进行了分析。采摘机器人主要组成包括图像采集模块、运动控制模块、气压驱动模块、电源模块、微处理器模块和无线网传输模块。为了提升图像数据的处理速度,采用MR模型和决策树中的ID_(3)算法对图像数据进行处理,并构建决策树模型,对图像数据进行数据挖掘处理。为了验证该采摘机器人的性能,对其进行数据挖掘算法调试试验和采摘机器人性能试验,结果表明:该图像处理算法速度显著提升,采摘机器人性能稳定,采摘效果好。
- 白俊
- 关键词：采摘机器人数据挖掘技术决策树
- 基于特征的表格内容识别的研究
- 光学字符识别(OCR)是以扫描仪等光学仪器得到的电子版文档作为处理对象，并对其信息进行分割和识别的一种技术。表格是一种格式简明、规范，信息高度集中的体现形式，便于人们快速准确地了解文档的内容，在生活中得到广泛应用。但是表...
- 李华桥
- 关键词：文字识别傅里叶变换
- 文献传递
- 基于弱监督的单视图三维重构方法及应用研究
- 三维重构是指以单幅或多幅二维图像作为输入利用计算机技术恢复其三维结构的过程。早期基于深度学习的三维重构技术大多采用三维监督学习方法，需要使用大量真实三维模型作为数据标注。近年来，人们开始逐渐使用半监督或弱监督方法代替三维...
- 郑瑞卿
- 关键词：红外仿真图像序列
- 文献传递
- 不包含六边形的图的高性能构造算法研究
- 图论作为数学领域中的一个重要分支，被广泛应用于计算机科学、经济金融以及自然社会科学等各个领域。在图论领域中，对于极图问题的研究尤其是针对一般的极图问题的研究，具有非常重要的理论研究价值。它主要研究的是在顶点数n确定的情况...
- 张涵硕
- 关键词：图论对称性
- 粘连字符识别技术在手写票据中的应用研究
- 光学字符识别是计算机视觉领域的一个热门研究方向，尤其是近年来随着深度学习的不断发展，场景文本识别的研究被推至高潮。银行票据作为一种特殊的场景，它的广泛使用使得字符识别技术在票据中的应用具有非常重要的研究意义，能够大大提高...
- 李宇霞
- 关键词：文本识别粘连字符计算机视觉
- 融合多元信息的字符串近似匹配算法研究及应用
- 字符串匹配是计算机科学中研究最经典的问题之一。早期主要是对字符串的精确匹配进行研究，而且大多数研究都是针对DNA片段等小型字符集，或针对英文等中等大小字符集，而对于汉字乃至亚洲语言等大型字符集的研究却不多。然而随着新问题...
- 牛增贤
- 关键词：信息处理中文字符串TRIE树
- 文献传递
- 基于ElasticSearch的大日志实时搜索的软件集成方案研究被引量：24
- 2014年
- 现代企业每天生成很多日志文件,如果能实时处理日志数据,企业能获取更大的商业价值,但管理这个大日志数据是一个巨大的挑战,因为传统的技术用来处理庞大的数据不够高效.Hadoop生态系统提供一种新的方式来处理大数据,ElasticSearch技术是基于云环境的实时搜索引擎.本文提出了基于ElasticSearch实时进行大日志数据搜索的软件集成方案,采用基于硬件创建虚拟机环境,根据搜索条件使用ElasticSearch得到需要的rowkey列表,Hbase用这些rowkey直接从数据库中得到数据.实验证明,随着日志事件搜索量的增加,搜索反应时间不线性增加,基于ElasticSearch的大日志实时搜索的软件集成方案设计具有可行性.
- 白俊郭贺彬
- 关键词：大数据HBASE实时搜索
- 数据挖掘技术在智能灌溉决策系统中的应用被引量：1
- 2022年
- 以作物生长过程中灌溉施肥过程为研究对象,通过对用水量平衡关系及施肥需求量进行分析,利用数据挖掘技术结合作物生长知识数据建立智能决策系统数据库,并使用该系统在黄瓜种植区域内进行验证。试验数据表明:智能决策系统生成的灌溉量指令与计算所获得的灌溉量参数模型基本相符,受土壤内微量元素含量影响,施肥量决策指令与计算参数模型之间存在一定的偏差量,可根据作物的生长状态和环境参数进行指令调整。该智能决策系统能够根据不同时期的生长需求进行作物灌溉及施肥,为农业生产提供科学依据,实现了可持续发展。
- 白俊
- 关键词：数据挖掘
