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采集技術(shù)論文范文精選

前言:在撰寫采集技術(shù)論文的過程中,我們可以學習和借鑒他人的優(yōu)秀作品,小編整理了5篇優(yōu)秀范文,希望能夠為您的寫作提供參考和借鑒。

采集技術(shù)論文

畢業(yè)設(shè)計論文要求

1.目的

(1)培養(yǎng)學生綜合運用所學知識,結(jié)合實際獨立完成課題的工作能力.

(2)對學生的知識面,掌握知識的深度,運用理論結(jié)合實際去處理問題的能力,實驗?zāi)芰?外語水平,計算機運用水平,書面及口頭表達能力進行考核.

2.要求

(1)要求一定要有結(jié)合實際的某項具體項目的設(shè)計或?qū)δ尘唧w課題進行有獨立見解的論證,并要求技術(shù)含量較高.

(2)設(shè)計或論文應(yīng)該在教學計劃所規(guī)定的時限內(nèi)完成.

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計算機專業(yè)畢業(yè)論文開題報告

一、論文(設(shè)計)選題來源

1:長春廣播電視大學畢業(yè)設(shè)計題目.

2:吉林省森工集團信息化發(fā)展前景與規(guī)劃.

3:吉林省林業(yè)設(shè)計院網(wǎng)絡(luò)中心網(wǎng)絡(luò)改造與發(fā)展規(guī)劃.

4:吉林省林業(yè)系統(tǒng)生態(tài)信息高速公路構(gòu)建課題.

二、論文撰寫與設(shè)計研究的目的

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科技論文產(chǎn)出總體概況及趨勢探析

摘要:科技論文是科學研究活動的重要產(chǎn)出形式,是反映科研成果、開展學術(shù)交流的重要手段,是促進科技交流與合作的有效途徑,其數(shù)量和質(zhì)量從側(cè)面反映了一段時期內(nèi)區(qū)域的科研實力與水平。為此,以中國科技論文與引文數(shù)據(jù)庫(CSTPCD)、SCI、Ei、CPCI-S檢索系統(tǒng)為數(shù)據(jù)統(tǒng)計源,通過對四川省科技人員在國內(nèi)外發(fā)表的科技論文情況進行回顧性分析,對四川省科技論文產(chǎn)出能力、學術(shù)水平及影響力進行客觀展示,以了解四川省科學研究與技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的科研實力及趨勢,為科管部門進一步制定科研政策和推動科研進步提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞:科技產(chǎn)出;論文;四川省

0引言

科研論文是科技產(chǎn)出的重要體現(xiàn),從側(cè)面反映了一個地區(qū)的科技發(fā)展水平和實力[1]。通過對四川省科技論文的產(chǎn)出量及影響力(常以被引用情況反映)進行統(tǒng)計和分析,可從一個側(cè)面反映科學研究工作的創(chuàng)新性和發(fā)展性,揭示四川省的科研活動的活躍程度、科研發(fā)展的現(xiàn)狀及規(guī)律、科研實績和科技管理水平,從宏觀上了解和把握地區(qū)、學科、科研人員學術(shù)水平、科研能力和潛力。利用四川省發(fā)表的國際和國內(nèi)科技論文數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、處理和整序。并從學科、論文引用與影響、地區(qū)分布情況等不同專題和角度,深入分析2018年度四川地區(qū)科技論文產(chǎn)出的特點,及其在國內(nèi)的產(chǎn)出水平和發(fā)展趨勢。

1數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計范圍

國內(nèi)論文數(shù)據(jù)統(tǒng)計來自中國科學技術(shù)信息研究所創(chuàng)建的中國科技論文與引文數(shù)據(jù)庫(CSTPCD);國際論文數(shù)據(jù)采集來自SCI、Ei、CPCI-S檢索系統(tǒng);專利數(shù)據(jù)來自DerwentInnovationsIndex數(shù)據(jù)庫(在作為地區(qū)、學科和機構(gòu)統(tǒng)計用的Ei論文數(shù)據(jù)中,已剔除會議論文的數(shù)據(jù),僅包括期刊論文,而且僅選擇核心期刊采集出的數(shù)據(jù),會議論文均在CPCI-S中得以表現(xiàn));論文統(tǒng)計范圍只是四川省作者為論文第一作者的論文[2]。

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農(nóng)業(yè)科技搜索引擎原理分析

1系統(tǒng)設(shè)計與關(guān)鍵技術(shù)

1.1旱區(qū)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體構(gòu)建

領(lǐng)域本體為搜索引擎提供知識組織,是基于本體的旱區(qū)農(nóng)業(yè)垂直搜索引擎的核心模塊。建立針對西北旱區(qū)的農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體,可以提高搜索引擎的專業(yè)性和查準率。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體庫的建立分為創(chuàng)建領(lǐng)域術(shù)語集、創(chuàng)建領(lǐng)域本體和本體存儲等模塊。本文使用基于包裝器的信息抽取技術(shù),從相關(guān)網(wǎng)站抽取與西北旱區(qū)農(nóng)業(yè)相關(guān)的論文題目、摘要和關(guān)鍵詞作為領(lǐng)域語料,經(jīng)過分詞和篩選得到領(lǐng)域術(shù)語,利用參考文獻中提出的面向文本的知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)來構(gòu)建領(lǐng)域本體的方法并對其加以改進,設(shè)計了領(lǐng)域本體創(chuàng)建方法。步驟如下:Step1從網(wǎng)絡(luò)中抽取相關(guān)論文,通過分詞和篩選得到領(lǐng)域術(shù)語集合。Step2運用方法對領(lǐng)域術(shù)語集進行領(lǐng)域相關(guān)度判斷,篩選出相關(guān)度較高的術(shù)語,從而得到領(lǐng)域概念集合。Step3對所得到的領(lǐng)域概念進行基于共現(xiàn)的關(guān)聯(lián)分析。Step3.1基于共現(xiàn)分析理論來計算兩兩領(lǐng)域概念的共現(xiàn)頻次,得到共現(xiàn)矩陣。Step3.2利用Jaccard系數(shù)來計算領(lǐng)域概念間的相關(guān)度,得到領(lǐng)域概念的相關(guān)矩陣。Step3.根據(jù)領(lǐng)域概念的相關(guān)矩陣,利用Cosine相似度求出每兩個領(lǐng)域概念的相似度,從而得到相似度矩陣。Step4結(jié)合傳統(tǒng)凝聚層次聚類算法和K-means算法,使用基于K-means的層次聚類算法發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域概念間關(guān)系。Step5構(gòu)建農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體并存儲在關(guān)系數(shù)據(jù)庫MySQL中。

1.2信息采集和過濾

旱區(qū)農(nóng)業(yè)垂直搜索引擎的應(yīng)用是面向西北旱區(qū)農(nóng)業(yè),需要采集旱區(qū)農(nóng)業(yè)相關(guān)信息,過濾掉無關(guān)信息。領(lǐng)域相關(guān)信息過濾是保證搜索準確度的關(guān)鍵因素。為了保證采集的網(wǎng)頁信息和西北旱區(qū)農(nóng)業(yè)緊密相關(guān),本文采用主題蜘蛛和本體結(jié)合的方法按照鏈接過濾、信息獲取、頁面分析和主題相關(guān)性,判定4個部分從網(wǎng)絡(luò)中采集并過濾西北旱區(qū)農(nóng)業(yè)信息,處理流程如圖2所示。首先,獲取URL地址并過濾掉一些無效和重復(fù)的鏈接;其次,下載有效URL對應(yīng)的網(wǎng)頁,對網(wǎng)頁內(nèi)容進行解析,采用分析DOM樹的信息抽取方法,清理無關(guān)Html標記,獲取網(wǎng)頁正文和新的URL;再次,對網(wǎng)頁正文進行特征詞提取;最后,進行基于本體的網(wǎng)頁主題相關(guān)度判定,若網(wǎng)頁與西北旱區(qū)農(nóng)業(yè)主題關(guān),則對該網(wǎng)頁構(gòu)建索引,否則拋棄。對于新的URL,則跳轉(zhuǎn)到URL鏈接過濾步驟,循環(huán)進行信息采集和過濾。

由于主題相關(guān)性判定部分是決定網(wǎng)頁信息采集質(zhì)量的關(guān)鍵因素,因此本部分著重介紹主題相關(guān)性判定算法。目前,頁面與主題相關(guān)性判定主要有5類方法,即根據(jù)元數(shù)據(jù)的判定、根據(jù)擴展元數(shù)據(jù)的判定、根據(jù)鏈接分析的判定、根據(jù)頁面內(nèi)容語義判定和基于特征詞的向量空間模型算法。本文采用基于特征詞的向量空間模型算法,但是這種方法已被證實精確度不夠高,因而結(jié)合旱區(qū)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域本體對該算法進行改進,提高采集網(wǎng)頁信息的正確率。利用領(lǐng)域本體概念及概念間結(jié)構(gòu)關(guān)系對特征詞進行語義豐富,判定網(wǎng)頁與主題的相關(guān)性,從而在一定程度上實現(xiàn)了網(wǎng)頁與主題在語義層面上的相關(guān)性判定。算法描述如下:Step1信息采集之前,對西北旱區(qū)農(nóng)業(yè)相關(guān)的網(wǎng)頁正文提取關(guān)鍵詞,通過學習獲取西北旱區(qū)農(nóng)業(yè)主題的特征詞集合其中,ωi表示特征詞αi在主題特征向量中的權(quán)值。Step2運用本體概念間的關(guān)系獲取特征詞集合中每個特征詞αi上位詞、同位詞和下位詞,并存儲在數(shù)組Ti中。Step3對采集到網(wǎng)頁P進行分詞,對每個名詞s進行判斷。若s在數(shù)組Ti中,則將s替換為αi;然后,統(tǒng)計αi對應(yīng)的“信息項頻率”tf和“文檔頻率”df來表示每個信息項的分布權(quán)重,并運用TF*IDF算法。

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會計數(shù)據(jù)和信息標準化

【摘要】本文探討了在社會信息化的條件下會計數(shù)據(jù)和信息的標準化,寫作論文以便在社會化的廣度和信息化的深度上,共享和加工利用社會各界積累的、每天不斷生成的會計數(shù)據(jù)和信息資源,充分挖掘和利用其潛在的巨大價值,以滿足社會各方面的需要。

各行各業(yè)的經(jīng)營活動,產(chǎn)生著大量的會計數(shù)據(jù)和信息,隨著會計電算化的發(fā)展,在各企事業(yè)單位日復(fù)一日的數(shù)據(jù)采集、輸入、儲存、處理、傳遞、等過程中,將海量的、歷史的會計數(shù)據(jù)和信息積累在各單位的計算機中。從社會的總體來看,這是一個巨大的信息資源寶庫。但是,對這些數(shù)據(jù)和信息資源的利用,還停留在以各單位為中心的加工利用水平上,基本上還沒有在社會化的廣度上充分共享,也沒有在信息化的深度上進行加工和利用,這是資源的極大浪費。究其原因,一是缺乏先進的信息處理技術(shù);二是缺乏會計數(shù)據(jù)和信息充分共享的完整統(tǒng)一的標準。

現(xiàn)在,信息技術(shù)的發(fā)展,已經(jīng)能夠?qū)⒑A康臄?shù)據(jù)采集、儲存在數(shù)據(jù)倉庫(DW)之中,并且能夠以聯(lián)機分析處理(OLAP)和數(shù)據(jù)挖掘(DM)等技術(shù)進行共享和深加工利用。所以,先進的信息處理技術(shù)已經(jīng)具備,目前要解決的主要問題是會計數(shù)據(jù)和信息的標準化———建立、應(yīng)用會計數(shù)據(jù)和信息的完整統(tǒng)一的標準。

一、會計數(shù)據(jù)和信息的標準化

觀察會計數(shù)據(jù)和信息的加工處理流程(確認、計量、輸入、儲存、處理、傳遞、反饋、輸出、),可以把會計數(shù)據(jù)和信息資源分為三類:原始會計數(shù)據(jù)、中間會計數(shù)據(jù)和會計信息、的會計信息。

(一)原始會計數(shù)據(jù)的標準化采集輸入和儲存

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