植物数字检索信息系统的初步设计与实现
湿地动植物标本信息系统建设与实验教学应用
湿地动植物标本信息系统建设与实验教学应用
史传奇;丛雪;孟博;于少鹏
【期刊名称】《哈尔滨学院学报》
【年(卷),期】2024(45)4
【摘要】动植物标本数字化是实验教学中标本制作的重要环节,也是标本馆管理的重要手段,可应用于标本数据共享和科普宣教。
基于Vue+Java、二维码识别技术,
实验室建设了湿地动植物标本信息系统。
系统包括标本信息管理和系统管理两个模块,需要学生依据所采集的实物标本编辑信息,教师可进行标本信息修正和人员管理。
通过标本数字化实验教学,有助于学生准确、全面地理解专业知识,提高学生实践操
作能力,亦使湿地动植物标本馆易于管理和应用。
【总页数】4页(P133-136)
【作者】史传奇;丛雪;孟博;于少鹏
【作者单位】哈尔滨学院地理与旅游学院
【正文语种】中文
【中图分类】G642
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江肇源沿江自然保护区湿地和野生动植物的影响5.毒物数据库及有毒动植物标本
库平台系统的信息建设与应用
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甘肃天然草地饲用植物资源信息数据库的设计与建立
严按照 Ｇ Ｐ Ｍ 要求进行生产 ， 做到“ 决不让不合格
产 品流 人到下 一个 环节 ” 。 ３２５ 加强 客 户 服务 加 强 客户 服 务 ，分 析需 求 ， ．．
创造 需求 并满 足需 求 。 目前 客户 服务 已经从 基础 的 兽 医技 术 服务 延 伸到 专家 咨 询 和配 套 支持 系统 ， 客 户关 注 服务 体 验 ， 管是 物 流配 送还 是 政策 的人性 不
专 论 与 综 述
甘肃天然 单地 饲 用桓 等 炎源 信息 白 数 掘 牟的汉 计 与建 立
王莲娣 ，宋效德 ，王淑彩 ，牛全禄 ，梅桂如
（． 尼县动 物疫病 预 防控制 中心 ，卓 尼 １卓 ７ ７ ０ ；２甘肃 省卓 尼县 畜牧 工作站 ，卓 尼 ４６ ０ ． ７ ７０ ４ ６ ０） ７ ７０ ； ４ ６ ０ ３卓 尼县 动物 卫生监 督所 ，卓 尼 ．
弥补 生产 要素 的不足 ， 长 避短 ， 行 强强 联合 ， 扬 实 发 挥各 自的资源优势 ， 以提高企业 的综合竞争力 。 ３２４ 提 升 企业 自身 的管 理 能 力 我 国 的兽 用 生 ．． 物 制 品企业 大 多都 是 通过 改 制或 者 新建 而成 立 ， 其 中新 建 企业 从 企业 性 质来 说 ， 还远 远 落后 于 其 他行 业 ， 数企 业 的抗 风 险能 力弱 。因此 要不 断 学 习 国 多 外先 进 企业 的管理 方法 ， 换 机制 ， 转 加强 人才 培 训 、 人才 队伍 和企业 文化 的建设 。同时 ， 加强 企业 自律 ，
有限 、 大量的数据资料没有入库 、 数据质量还有待提高 、 数据
交 换 还 不规 范 等 。
年计 划 ， 对我国温带 、 亚热带 、 热带 、 寒温带和青藏高原 １ ５个 重点省（ 区）天然草地饲用植物资源进行了详细调查 ， 初步查
植物监测系统设计报告范文
植物监测系统设计报告范文一、引言植物的健康状况对于农业生产和环境保护至关重要。
传统的植物监测方法通常依赖于人工观察和经验判断，耗时耗力且易受主观因素影响。
为解决这一问题，本报告提出了一种基于先进技术的植物监测系统设计。
二、系统设计1. 硬件设计我们的植物监测系统包括以下硬件设备：- 摄像头：用于记录植物的生长过程和变化。
- 传感器：用于测量植物的土壤湿度、温度和光照强度等指标。
- 控制器：用于控制传感器和摄像头的运作，并收集数据。
2. 软件设计植物监测系统的软件设计主要包括以下几部分：- 数据采集和处理：通过控制器收集传感器和摄像头获取的数据，并进行处理和分析。
- 数据存储：将采集的数据存储在数据库中，并建立相应的数据结构和索引。
- 数据展示和分析：通过图表、曲线等形式将数据进行可视化展示，并进行分析和预测。
3. 网络设计植物监测系统的网络设计主要分为内部网络和外部网络：- 内部网络：用于系统内部各个硬件设备之间的通讯和数据传输。
- 外部网络：用于系统与外部设备（如手机、电脑）的通讯和数据传输。
三、系统功能1. 实时监测植物监测系统能够实时监测植物的生长状况，包括土壤湿度、温度、光照强度等指标的变化。
通过摄像头记录植物的生长过程，提供可观察的视频和图片数据。
2. 数据分析和预测通过采集的数据，植物监测系统可以进行数据分析和预测。
系统可以根据历史数据和算法模型预测植物的生长趋势和产量，提供科学的决策依据，帮助农民优化种植和养护策略。
3. 远程监控与控制植物监测系统支持远程监控和控制功能，用户可以通过外部设备访问系统，观察植物生长状况、控制传感器和摄像头运作等。
四、系统优势植物监测系统相较于传统方法具有以下优势：- 自动化：系统采集数据的过程自动化，不需要人工干预和记录，减少人力成本和工作量。
- 实时性：系统可以实时监测植物的生长状态，提供准确的数据支持。
- 高效性：通过数据分析和预测，系统可以提供科学的决策依据，帮助农民优化种植和养护策略，提高生产效率。
浅谈广州市林业信息服务系统的设计与实现
构， 以及 系统功 能实现及信息服务共享的解决方案。
关键 词 ：林 业信 息 ；服务 系统 ；设 计 ；实现 ；广 州 市 中 图分 类 号 ： Ｐ３ Ｔ ９ 文献 标 识 码 ： Ｂ 文 章 编 号 ： ０ ３ ５ １ （０ ８ ０ — ０ １ ０ １０ － ７ ０ ２０ ） ６ ０ ９ — ３
依据 ， 以促进林 业可持 续发 展
。它 突 出表现 在信
息获取与处理的高速 ， 实时与应用 的高精度、 可定量化
方面。通过这些 技术 的综 合集成应 用 ， 以实现林 业 可 资源信息的快速采集 和处理 ， 为林 业决策提供 强有力
２ Ｏ世纪 ７ Ｏ年代 ， 黑龙江森林 资源管理局购置了我 国林业系统 第一 台小型机 Ｄｓ １１ 。我 国信息技术 Ｊ一 ２
务， 是实现管理科 学化 、 服务 现代化 ， 快林业 发展 的 加
必 然 选择 。
大量 的森林 资源统 计、 森林资源估 测软件和森林资源 管理信息系统。到 ９ ０年代 ， 这类软件 和系统被逐步完
善， 典型的软件 如 Ｓ Ｓ Ｓ Ｓ ， Ｔ Ｅ Ａ ＩＡ等普遍 Ａ ，Ｐ Ｓ ＭＡ Ｈ Ｍ ＴＣ
应用在林业 的统计分析中。国外的林业 信息服务系统 的研制主要有两类 ： 一类是在科研部门、 大学或政府 的 协助下建立 的 ； 另一类是商业 公司开发 的应用 于林业 行业 的信息 系统 。随着 Ｉｔ ｎｔ ｎｅ ｅ 的出现 ， ｒ 林业 研究和教 育部 门都纷 纷建立 自己的信 息 网站 ， 信息 系统 的发展 逐步 向 ＷＥ Ｂ集成的方 向发展 ， 同时单一 的信息检索开
随着林业建设 的迅速发展 ， 传统行政 管理模式 的
手段发生 了很大的变化 。从 ８ ０年代起 ， 国外 已有 了
高中信息技术教学设计案例：“探究智能花卉养护系统——了解物联网”
高中信息技术教学设计案例：“探究智能花卉养护系统——了解物联网”1.【课标内容】1.了解人、信息技术和社会的关系，认识信息系统在社会中的作用，合理使用信息系统解决生活、学习中的问题，理解信息安全对当今社会的影响，安全、守法地应用信息系统。
2.知道信息系统与外部世界的连接方式，了解常见的传感与控制机制。
1.【教学目标】1.知识与技能目标（1）能掌握物联网的概念（2）能描述智能花卉养护系统工作原理。
（3）能够说出什么是传感器。
2.过程与方法目标（1）通过智能花卉养护系统原理的学习培养学生认真细致的学习态度和信息意识（2）通过对物联网的学习，从中了解信息系统与外部世界的连接方式，培养学生的计算思维。
（3）通过了解传感器知道信息系统与外部世界的连接方式，培养学生的信息意识。
3.情感态度与价值观目标（1）利用所学知识解决生活中问题，培养学生学习热情与信息意识。
（2）通过发现问题解决问题的过程培养学生合作精神，增强学生的求知欲和对学习计算机的热情1.【学情分析】1.学生的特点：高中一年级的学生，已经初步具备了一定的自学能力，对知识应用和迁移能力已经比较强。
这一阶段的学生逻辑思维是比较成熟的，而且这个年龄段的学生思维也是比较活跃，能够和同学一起来进行一些问题的探讨、交流。
他们有着广阔的视野、强烈的使命感，关注信息技术在生活及其周边的影响。
2.学习者原有知识基础：规划并搭建数字家庭系统的网络——组建小型信息系统网络 .配置并测试数字家庭系统网络——了解网络参数配置1.【教学重点与难点】1.教学重点：物联网的概念2.教学难点：智能花卉养护系统工作原理1.【设计理念】1.教学内容（1）根据智能花盆探究其工作原理并初步了解物联网的概念。
（2）根据采集花卉种植数据了解传感器的概念及其种类。
（3）根据智能花卉养护系统自动控制功能了解智能家居，探究物联网起源,了解物联网的应用。
2.教学方法讲授法，演示法，任务驱动法，课堂讨论法1.【教学准备】ppt课件、投影仪计算机1.【教学过程设计】（一）导入新课（5分钟）导语：师：同学们看这些盆栽是不是很好看那么在生活中养过花吗？大家养花时一定遇到过不知道何时浇水何时施肥的问题吧。
信息检索系统设计与实现
信息检索系统设计与实现在当今数字化的时代，信息如同海洋般浩瀚，如何快速、准确地从这海量信息中找到我们所需的内容，成为了一个至关重要的问题。
信息检索系统应运而生，它就像是一位智能的导航员，帮助我们在信息的海洋中找到方向。
接下来，让我们一起深入探讨信息检索系统的设计与实现。
一、信息检索系统的需求分析在设计信息检索系统之前，我们首先要明确用户的需求。
不同的用户群体可能有着不同的需求，比如学者可能需要查找专业的学术文献，企业员工可能需要查找公司内部的文档和资料，普通大众可能更多地是搜索新闻、娱乐等方面的信息。
了解用户的搜索习惯和期望也是至关重要的。
有些用户喜欢输入精确的关键词，而有些用户可能更倾向于用自然语言来描述他们的需求。
此外，还需要考虑用户对检索结果的准确性、完整性和时效性的要求。
二、信息检索系统的架构设计1、数据采集模块这是信息检索系统的基础，负责从各种来源收集信息。
这些来源可以包括网页、数据库、文件系统等。
在采集数据的过程中，需要确保数据的完整性和准确性，同时要对数据进行初步的处理，比如去除噪声和重复的数据。
2、数据预处理模块采集到的数据往往是杂乱无章的，需要进行预处理。
这包括对文本进行分词、去除停用词、词干提取等操作，将文本转化为便于处理和检索的形式。
3、索引构建模块索引就像是一本书的目录，能够加快检索的速度。
常见的索引结构有倒排索引、正排索引等。
通过构建高效的索引，可以在短时间内找到与用户查询相关的信息。
4、查询处理模块当用户输入查询请求时，查询处理模块会对查询进行分析和理解，将其转化为系统能够理解的形式，并与索引进行匹配，找到相关的文档。
5、结果排序模块找到相关的文档后，还需要对结果进行排序，将最符合用户需求的文档排在前面。
排序的依据可以是文档与查询的相关性、文档的质量、更新时间等因素。
6、用户接口模块这是用户与系统交互的界面，需要设计得简洁、直观、易用。
用户可以通过输入关键词、选择筛选条件等方式进行查询，并能够方便地查看检索结果。
冀北山地野生观赏植物信息系统的设计与实现
的查询与浏览， 可对数据库每一条数据信 息进行 多个选项 的查询、 统计及 相关信 息的综合 查询 ；
系统 具 有使 用 方便 、 据 丰 富 、 数 专业 性 强 的 优 点 。
关键词 ： 冀北山地 ； 野生观赏植物 ； 据库 ； 数 信息系统
中 图分 类 号 ： ８ ６ ２ ４ 文 献 标 识 码 ： Ｓ６ ．０ ． Ａ 文 章 编 号 ：０ １ ０ ９２ １ ）６ ２ ９ ３ １ ０ —０ ０ （０ ０ ０ —０ ２ —０
土壤 、 分 条 件 适 宜 ， 被 茂 密 ， 型 多 样 ， 华 北 地 区 水 植 类 是 植 物 资 源 最 为 丰 富 的 之 一 。 近 年 来 ， 北 省 、 京 市 ｊ 河 北
Hale Waihona Puke 的许多学者对冀北山地野生植物 资源 ， 尤其是野 生观赏
植 物 资 源 进 行 了 广 泛 的 调 查 与 研 究 ， 得 了 一 些 成 取
备 了 Ｍ ｃｏｏｔ ｎｏ ｓ的通 用 性 ， 外 Ａ ｃｓ 还 可 以 ｉ ｒｓｆ Ｗｉｄｗ 另 ｃｅｓ
１ 系统 的构 建 目标
利用计算机的信息处理 功能 ， 对冀北 山地野生 观赏 植物各项信息 进行 系统整 理 ， 以便 快速 、 便地 检索 和 方 查询有关植物的基本信息 （ 如分类 名称 、 形态 特征 、 生境
条件 、 地理分布 等） 园林 利用 价值 信息 （ 和 如观 赏类 型、 园林用途 、 自然繁 育方法等 ）并且 利用 Ｉｔｒｅ ； ｎｅｎｔ技术实 现野生观赏植物信 息的资源共享 ， 为冀北 山地野 生观赏 植物的引种 、 驯化 、 繁育提供可靠 的数据资料。
始材料 。冀北 山地位 于河北北部 至辽西地 区 ， 以燕 山
智能化文献检索系统的设计与实现
智能化文献检索系统的设计与实现一、引言随着信息技术的快速发展，大量的文献资料得以数字化、网络化，为学术研究和科研工作提供了更广泛、更便捷的资源。
但是，文献检索在大量文献数据的背景下，变得异常困难和繁琐。
如何利用信息技术手段，提高文献检索效率和准确性成为了摆在我们面前的任务。
本文旨在探讨智能化文献检索系统的设计和实现方案，以期为同类研究项目提供可行的参考。
二、设计思路2.1 业务需求分析要设计好智能化文献检索系统，首先需要对业务需求进行分析，明确需要实现的功能和实际应用场景。
目前，智能化文献检索系统主要面向以下几类用户群体：• 学术界研究者：主要进行文献的搜索、对比、写作等操作。
• 学生：主要进行论文查找、阅读、下载等操作。
• 科研机构和企业：主要进行专利检索、技术转化等操作。
根据上述业务需求，我们可以初步确定智能化文献检索系统的功能模块：• 文献搜索• 文献对比• 文献阅读• 文献下载• 智能分析• 授权管理2.2 系统架构设计智能化文献检索系统的架构应该遵循高效、可扩展、易维护等原则，同时考虑到安全性和可靠性。
一般情况下，智能化文献检索系统的架构分为以下几层：• 数据层：主要包括数据库和数据处理层。
• 服务层：主要提供各种服务和数据接口。
• 控制层：主要控制业务流程。
• 展示层：主要负责呈现数据和交互。
根据上述架构，我们可以初步确定智能化文献检索系统的技术框架：• 数据库采用分布式数据库，例如HBase、MongoDB等。
• 服务层采用SpringCloud框架，提供RESTful API接口，支持多种服务。
• 控制层采用Docker容器技术，实现快速部署和扩展。
• 展示层采用React框架，实现前端UI展示和交互。
2.3 算法设计智能化文献检索系统的核心之一就是智能分析，即通过机器学习、自然语言处理等算法技术，对文献进行自动归类、摘要提取、情感分析等操作，提高用户的搜索效率和精准度。
常见的文献智能分析算法包括：• 基于关键词的检索算法• 基于机器学习的文献分类算法• 基于自然语言处理的文本摘要提取算法• 基于深度学习的情感分析算法根据实际需求，我们应该选择合适的算法，并针对性的进行优化和改进。
基于机器学习的信息检索系统设计与实现
基于机器学习的信息检索系统设计与实现随着信息时代的到来，我们的生活中充斥着各种各样的信息，如何在海量的信息中快速、准确地找到我们需要的内容已经成为人们面临的一个大问题。
信息检索系统的出现正是为了解决这个问题。
而基于机器学习的信息检索系统则能够更加智能地为我们提供信息。
一、机器学习在信息检索系统中的应用机器学习是一种通过数据、经验和模式来改善系统性能的方法。
在信息检索系统中，机器学习可以用来：1.提高检索效果：利用机器学习模型来自动学习检索的相关性和排序原则，从而提高检索效果。
2.增加交互性：基于机器学习的信息检索系统可以通过分析用户的搜索历史、点击纪录和反馈信息，来精准地为用户提供更加个性化的搜索结果。
3.快速了解新领域：基于机器学习的信息检索系统可以自动地从新的语料库中学习新的知识，从而更快地了解新的领域和话题。
4.提高多媒体检索效果：机器学习可以用于音频、视频、图像等多媒体内容中的语义分析，从而提高多媒体检索的准确率和效率。
基于机器学习的信息检索系统可以更好的处理用户的搜索历史、反馈信息等，从而更准确地为用户提供所需的信息。
那么，这个系统是如何设计与实现的呢？下面我们将来分析。
二、设计与实现信息检索系统的关键因素1.数据预处理在进行任何机器学习的过程中，数据预处理都是非常重要的一部分。
对于信息检索系统来说，数据预处理能够在很大程度上影响整个系统的性能。
常用的数据预处理方法包括：文本清洗、分词、去停用词、词干提取、词向量化等。
文本清洗是指通过过滤掉非文本内容、HTML标签、标点符号等来去除文本中的噪声。
分词是指将文本中的句子切分成单独的单词，从而为后续的处理提供基础。
去停用词是指通过去除文本中的常见词汇，例如：代词、介词、连词等，从而缩短处理时间并提高检索质量。
词干提取是指将单词转变为一个基本单元，以便于进一步处理和分析。
单词向量化是指把文本转换成数字向量，这样才可以应用机器学习算法并进行分析。
智慧植物科普系统建设方案
实施计划
建设时间：明 确建设周期和 各阶段的时间
节点
建设步骤：详 细说明每个阶 段的任务和目 标，包括需求 调研、系统设 计、开发实施、
测试验收等
资源安排：列 出所需的人力、 物力、财力等 资源，并说明 如何合理分配
和使用
风险管理：识 别潜在的风险 和问题，制定 应对措施和预 案，确保项目
顺利进行
光照等。
智能分析：基 于大数据和人 工智能技术， 对感知数据进 行处理和分析， 提供决策支持。
智能控制：根 据分析结果， 自动控制设备 运行，调整环 境参数，保证 植物生长的最
佳环境。
智能管理：实 现植物种植、 生长、采收等 全过程的数字 化管理，提时监测植物生长环境，自动感知温度、湿度、光照等参数。
,a click to unlimited possibilities
智慧植物科普系统建 设方案
汇报人：
CONTENTS
目 录
01 项目背景与意义 02 建设目标与内容 03 系统功能与优势 04 实施方案与计划 05 预期成果与影响 06 可行性分析与社会效益
01
项目背景与意义
建设智慧植物科普系统的背景
植物科普教育的发展趋势 现有植物科普教育存在的问题 建设智慧植物科普系统的必要性和紧迫性 建设智慧植物科普系统的社会意义与经济效益
建设智慧植物科普系统的意义
提升公众对植物的认识和保护意识 实现植物资源的可持续利用 促进生态文明建设和可持续发展 为人类生活和生态环境带来积极影响
02
建设目标与内容
建设目标
05
预期成果与影响
预期成果
提升植物科普教 育效果
促进植物科研成 果的推广和应用
增强公众对植物 保护和生态建设 的认识和意识
数字图书馆信息系统的设计与实现
数字图书馆信息系统的设计与实现在当今信息爆炸的时代，数字图书馆成为人们获取知识的重要途径。
为了更好地满足用户的需求，数字图书馆信息系统的设计与实现显得尤为重要。
本文将探讨数字图书馆信息系统的设计原则、功能模块以及系统的实现过程。
一、设计原则数字图书馆信息系统的设计应遵循以下原则：1. 用户导向：系统应以用户为中心，提供方便、高效的用户界面和操作流程，使用户可以方便地搜索、浏览和获取所需信息。
2. 多样性：系统应支持多种类型的文献，包括图书、期刊、论文等，同时提供多种搜索方式，如关键字搜索、分类搜索等，以满足用户不同的需求。
3. 安全性：系统应具备保护用户隐私和版权的功能，确保用户的个人信息不被泄露，并严格控制用户对版权受限资源的访问权限。
4. 可扩展性：系统应具备良好的扩展性，能够随着用户需求的增长而灵活地添加新的功能模块和资源。
二、功能模块数字图书馆信息系统应包括以下功能模块：1. 用户管理模块：用户可以通过注册和登录功能进行身份验证，并管理个人信息和访问权限。
2. 检索模块：提供多种检索方式，如关键字检索、分类检索等，用户可以根据自己的需求快速找到所需资料。
3. 阅读模块：通过提供在线阅读功能，用户可以在系统中直接阅读文献，并支持标注、书签等功能，提升阅读体验。
4. 收藏模块：用户可以将自己感兴趣的文献保存到个人收藏夹中，方便后续查阅和管理。
5. 推荐模块：根据用户的阅读历史和个人兴趣，系统可以智能推荐相关的文献，提供个性化的服务。
6. 统计模块：系统可以统计用户的使用情况，如浏览量、下载量等，为管理员提供数据支持，优化系统的服务。
三、系统实现数字图书馆信息系统的实现主要包括以下几个方面：1. 数据库设计：建立图书馆数据库，包括图书、期刊、论文等信息的存储和管理，确保数据的安全性和一致性。
2. 界面设计：设计用户友好的界面，包括搜索界面、阅读界面等，提供直观、简洁的操作方式。
3. 检索算法：设计高效的检索算法，提供快速、准确的检索结果，提升用户的搜索体验。
基于Java_Web的智慧农业信息采集系统的设计与实现
基于Java Web的智慧农业信息采集系统的设计与实现杜朋轩1，2陈芳1，2曹梦川1，2(1.宁夏职业技术学院；2.宁夏职业技术学院软件技术教学创新团队宁夏银川 750021)摘要：中国作为农业大国，其生产环境具备物品多样化、分布范围广泛化等特点，并且农业种植地点位于农村，交通不便利，网络技术不发达，因此在信息采集方面会比较困难。
正是因为信息采集得不够精准、快速，使得很多农作物的生长状况无法第一时间反馈给农户，让其根据农作物的实际情况去做一些调整，以此保证农作物的生产质量和产量。
而随着我国信息技术的发展，智慧农业的应运而生，一种基于Java Web的智慧农业信息采集系统逐渐被设计出来，并实践到智慧农业中，帮助农户对农作物进行监护，有效地保证了农作物的生产质量和产量。
基于Java Web，对智慧农业信息采集系统进行设计和研究。
关键词：Java Web 农业信息 采集系统的设计 智慧农业中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1672-3791(2023)23-0162-04 Design and Implementation of a Smart Agriculture Information Collection System Based on Java WebDU Pengxuan1,2CHEN Fang1,2CAO Mengchuan1,2(1.Ningxia Polytechnic; 2.Software Technology Teaching Innovation Team of Ningxia Polytechnic, Yinchuan,Ningxia Hui Autonomous Region, 750021 China)Abstract:As a major agricultural country, China's production environment is characterized by diversified items and wide distribution, and agricultural planting sites are located in rural areas with inconvenient transportation and un‐developed network technology, so it is difficult to collect information. It is precisely because information collection is not precise and fast enough that the growth status of many crops cannot be reported to farmers in a timely man‐ner, so that they can make some adjustments based on the actual situation of crops to ensure the production quality and yield of crops. With the development of information technology in China, smart agriculture has emerged. A smart agriculture information collection system based on Java Web has been gradually designed and applied to smart agriculture to help farmers monitor crops, which effectively ensures the production quality and yield of crops. Basedon this, this article studies the design of the smart agriculture information collection system based on Java Web.Key Words: Java Web; Agricultural information; Design of the collection system; Smart agriculture近几年，我国农业部门一直在致力于智慧农业的发展，以期在农业生产过程中节省人力，降低农业生产成本，使滞后的传统农业得到进一步的发展，让现代农业变得更加精准和高效。
基于Web的药用植物信息管理系统的设计与实现
ｉ ｓ Ｂ ／ Ｓ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｅ ｄ ，ａ ｄ ｏ ｐ ｔ ｓ Ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｏ ｔ ｆ Ｖｉ ｓ ｕ ａ ｌ Ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｏ ２ ０ ０ ８ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｄ ＡＳ Ｐ ． ＮＥ Ｔ ｆ ｒ ａ ｍｅ ｗｏ ｒ ｋ ，ａ ｎ， 主要 的事务都在服 务器 端 （ Ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ ） 实现 ， 用户
Ｂ ｒ ｏ ｗ ｓ ｅ ｒ ） 的事务， 工作 在当今社会 ， 信息技术 、 电脑应 用技术 和图片管 只需安装浏览器即可解决前段 （ ， Ⅵ ， 浏览器实现 ， 形 成 三 层 结 构 。下 面 理技术的提升 ， 对 信息 检 索 技 术 的前 进 具 有 重 大 的价 界 面 通 过 ｗ
值和意义 。药 用植物是我 国生产制造传统 中药 的重 具体介绍 Ｂ ／ Ｓ 的三层架构 。
要原材 料 。 目前 ， 一些 数据库 己经实现 了 网络化发 （ １ ）界 面 层 （ Ｕ ｓ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ ｌ ａ ｙ ｅ ｒ ） ： 主 要 表 示 为 布， 方便 了用户及研究者使用 ， 如 中国植 物图谱数据 Ｗｅ ｂ 方式 ， 为逻 辑层 完 善地提 供 服 务 。 库、 中国数字植物标本馆等 。为了使植物学工作者 （ ２ ） 业务逻辑 层（ Ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ ｌ ｏ ｇ ｉ ｃ ｌ ａ ｙ ｅ ｒ ） ： 主要 是对 及相关植物学研 究人员增加对海南省药用植物 的认 具体问题 的操作 ， 也可以理解 成对数据层的操 作 、 对 识， 更好地交流研究信息 ， 以及帮助大众 了解更 多植 数据业务逻辑处理 。 物 的百科信息 等 ， 我们研 究设计 了基 于 Ｗｅ ｂ 的药用植物 （ ３ ）数 据 访 问层 （ Ｄａ ｔ ａ ａ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ ｌ ａ ｙ ｅ ｒ ） ： 主 要是 对 非 信息管理 系统 。本系统主要对海南 的药用植物信 息 原始数据处理 。 进行管理 ， 具有一定的地域 ｆ 生 和对研究人员的倾向性。 Ｂ ／ Ｓ 结构 的使 用越 来越 多 ， 它 的程序也能在客 户 １ 系统 设 计 端电脑上进行 部分处理 ， 从而大大的减轻了服 务器的
植物识别与分类系统设计与实现
植物识别与分类系统设计与实现随着人们对植物的兴趣与需求日益增长，植物识别与分类系统的设计与实现变得尤为重要。
这样一个系统能够帮助人们快速准确地识别和分类各种植物，提供植物的详细信息和特征，进一步促进人们对植物的了解和保护。
本文将详细介绍植物识别与分类系统的设计思路和实现方法。
一、系统设计思路植物识别与分类系统设计的关键在于如何准确地识别和分类各种植物。
首先，我们需要收集大量植物的图像样本作为训练集，这些样本应尽量涵盖各个种类和不同特征的植物。
然后，我们可以利用深度学习中的卷积神经网络来训练一个分类器，使其能够对输入的植物图像进行快速准确的分类。
当用户上传一张植物图像时，系统将使用训练好的分类器对图像进行分类，并返回植物的种类和详细信息。
而这个过程的关键在于提取图像的特征。
为了准确提取特征，我们可以使用基于卷积神经网络的特征提取算法，将图像中的植物特征映射为高维特征向量。
然后，我们可以使用聚类算法将这些特征向量进行分组，得到不同的植物类别。
二、系统实现方法1. 数据收集与预处理系统的准确性和可靠性取决于数据的质量和多样性。
因此，我们需要从各个途径收集大量的植物图像并进行数据预处理。
数据预处理包括图像的尺寸调整、去除噪声、增强对比度等操作，以提高分类器的准确性。
2. 训练分类器为了构建准确的植物分类器，我们可以采用经典的卷积神经网络结构，如VGG、ResNet等。
通过对大量植物图像样本进行训练，分类器将学习到植物图像中的特征，并能够对新的植物图像进行准确分类。
训练过程中，我们需要注意数据集的划分，以确保模型具有良好的泛化能力。
3. 特征提取与聚类当用户上传一张植物图像时，系统会使用训练好的分类器对图像进行分类，并输出植物的种类。
为了提高系统的分类准确性和可靠性，我们可以采用迁移学习的方法。
即使用训练好的分类器提取图像的高维特征向量，并利用聚类算法对这些特征进行分组，得到不同的植物类别。
4. 系统界面设计与交互一个好的系统除了要有准确可靠的分类功能，还需要具备友好的用户界面和良好的用户交互体验。
植物信息系统的设计与应用
植 物园之 间交换文件标 识数据 、 引种数据 、 植物名称 、 定数 鉴
据 、 地 数 据 、 数据 和其 他 数 据 等 ７个 方 面 的数 据 。 完 整 的 产 源
ＩＦ２允许 ７ Ｔ ３个标准字段 ，但是一般 并不是每个植物 园都需 要 这么多字 段， 因此 ， 官方文档推 荐使用简 化后只有 ２ ３个 字 段集 的交换格式 。 而如果需要将植物园名录提交给 Ｂ Ｉ ＧＣ 供查
（） ４ 分布 式检 索主程序通过异步调用各节 点的 Ｗ Ｂ服务 Ｅ
来 实现 对 异构 数 据 库 的整 合 ， 是 用 户所 面对 的检 索 界面 。 也
２ ．实 现 技 术 及 应 用 情 况
只 能 针对 本 地 实 时 标 本 数 据 库 ， 不 能 访 问 主 标 本 馆 的历 史 标 本 数 据 库 ； 权 用 户 为 系 统 管 理 员 ， 是 整 个 标 本 资 料 数 据 库 特 它
硬软件 的管理者和设计者 ， 其帐号唯一 ， 负责管理维护整个 数 据库 系统 所有资源和用户帐号 ，包括 实时数据库和历史数 据
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植物标本信息化发展到今天 ， 得 了巨大的成就 ， 也 出 取 但
现 了几个 比较 明显的 问题 ，数据孤 岛” “ 就是其中浏 览 查 询 数 据 库 数 据 ， 不 能进 行 数 据 库 数 据 的 删 除和 备 份 等 重 要 操 作 ； 地 标 本 馆 数 据 库 管 理 员 为 高 级 用 户 ， 本
询速度快而准 ， 可扩 展性强 ， 易维护 。其信息检 索界面如 图 ２
植物智能识别系统设计与实现
植物智能识别系统设计与实现植物是生态系统中最重要的成员之一，它们在整个生态系统中具有至关重要的作用。
对于生态环境的监测与评估，植物识别是不可缺少的。
在过去，植物识别需要依靠人工鉴别，但是这种方法需要大量的时间和精力，并且容易出现误识别。
随着计算机技术的不断发展，植物智能识别系统的设计与实现已经成为研究的热点之一。
一、植物智能识别系统概述植物智能识别系统是一种基于计算机视觉技术的自动化识别系统。
它可以将采集到的植物图片进行分析和处理，从而快速准确地鉴别植物的种类、生物学特征等信息。
植物智能识别系统由三部分组成：采集设备、数据预处理和特征提取、分类识别算法。
其中采集设备包括相机、扫描仪、光学显微镜等，数据预处理和特征提取过程包括图像去噪、分割、特征提取等，分类识别算法包括人工神经网络、支持向量机、决策树等。
二、数据预处理和特征提取在进行植物智能识别前，需要对采集到的植物图片进行预处理和特征提取。
图像预处理主要包括图像去噪、图像分割和图像增强。
图像去噪是通过应用一些降噪算法来减少图像中的噪声，从而使得后续处理更加准确和可靠。
常用的降噪算法包括中值滤波、高斯滤波、小波变换等。
图像分割是将植物图像分割成多个区域，这些区域可以代表不同的物体或区域。
常用的图像分割算法包括阈值分割、区域生长法、边缘检测等。
图像增强是对图像进行调整，使其更加容易分析和鉴别。
常用的图像增强算法包括直方图均衡化、对比度拉伸等。
特征提取是将图像转换成一组容易处理且能够代表植物生物学特征的数据。
建立向量空间模型，将植物图像转换成一组特征向量，从而对植物进行性状描述。
常用的特征提取算法包括颜色特征、形状特征、纹理特征等。
在颜色特征方面，可以使用颜色直方图或颜色矩进行描述，这可以在不同的光照条件下提高识别的准确性。
形状特征描述包括周长、面积、半径等，这些特征可以有效地鉴别不同的植物物种。
纹理特征是描述不同区域之间纹理变化的统计特征，这些特征可以用于识别具有相似纹理的植物。
植物百科数据管理实训报告
一、实训背景随着科学技术的飞速发展，生物多样性保护已成为全球关注的焦点。
植物作为生物多样性的重要组成部分，其种类繁多、分布广泛，对生态环境的稳定和人类社会的可持续发展具有重要意义。
为了更好地保护植物资源，科学地管理和利用植物数据，我国开展了植物百科数据管理实训，旨在提高植物数据管理能力，为植物资源的保护和利用提供有力支持。
二、实训目的本次实训的主要目的是：1. 掌握植物数据采集、整理、分析和应用的基本方法；2. 熟悉植物数据库的构建和维护流程；3. 提高植物信息检索和利用能力；4. 培养团队协作精神和实践操作能力。
三、实训内容1. 植物数据采集植物数据采集是植物百科数据管理的基础。
实训过程中，我们学习了植物数据的采集方法，包括实地调查、文献检索、网络资源下载等。
通过实地调查，我们掌握了植物分类、形态描述、生境调查等基本技能。
2. 植物数据整理植物数据整理是对采集到的数据进行清洗、分类、编码等处理。
实训中，我们学习了Excel、SPSS等数据处理软件的使用，掌握了数据整理的基本流程。
3. 植物数据分析植物数据分析是植物数据管理的重要环节。
实训中，我们学习了植物多样性的统计分析方法，包括物种丰富度、均匀度、多样性指数等。
通过分析植物数据，我们可以了解植物资源的现状、变化趋势和分布规律。
4. 植物数据库构建植物数据库是植物数据管理的重要工具。
实训中，我们学习了植物数据库的构建方法，包括数据库设计、数据导入、查询优化等。
通过构建植物数据库，我们可以实现对植物数据的快速检索和利用。
5. 植物信息检索与利用植物信息检索与利用是植物数据管理的关键环节。
实训中，我们学习了植物信息检索的基本方法，包括关键词搜索、高级搜索、布尔逻辑搜索等。
通过检索植物信息，我们可以获取植物资源、生态环境、遗传多样性等方面的知识。
四、实训过程1. 前期准备在实训开始前，我们进行了充分的前期准备，包括查阅相关文献、学习植物学基础知识、了解植物数据管理的基本流程等。
基于Web数据库技术的植物检索信息系统的设计与实现
Ｗｂ ｅ数据库应 用程序 一般由 个要素 四 构成：ｅ服务器、 Ｗｂ 服务器 组件、 数据库服务器和 浏览
器。 （ ５ 见图１． ｊ ） 首先由Ｗｂ ｅ浏览器向Ｗｂ 务器发出 ｅ服 请求；ｅ服务器查找该页并 传递给 Ｗｂ 将其
应用 程序服务 应 器； 用程序服 务器查 找并执 行该页中的动态 指令， 然后将其查询 命令发送给数 据 库服务器； 库服务器 数据 将查询 结果返回给 应用程序服务 应用程序服务 器； 器将数据插入页 中， 传递给Ｗｂ 然后 ｅ服务器； 最后ｗｈ ｅ服务器 将完成的 页发给请 求的ｗ ｂ 器［。 ｅ浏览 ６ ．
维普资讯
８ ２
许 昌 学院 学报
２０ ０６年２ １ 软硬 件需 求与 配置 ． ２ １ １ 软硬件 需 求 ．． １一台Ｗ ｂ ） ｅ服务器， 操作系统选用 Ｍ ｒｏ Ｗｎ ｗ Ｓ ｖ ０ ｉｏｆ ｉｏ ｒｒ０ ｃｓｔ ｄ ｓ ｅｅ２ ３ Ｅｔ ｒ ｄｏ，ｅ服务器选 Ｉ６０其他组 ｎｒｉ Ｅｉ ｎ ｂ ｅ ｓ ｔ Ｗ ｐｅ ｉ 用Ｉ ．， Ｓ 件包括ＡＰＮＴ Ｓ．Ｅ； ２一台 ） 数据库服务器（ 可以与Ｗｂ ｅ服务器同处于一台 机器上） ，
并 利 用 了 Ｃ 语 言 结 合 Ａ Ｐ． Ｅ Ｓ Ｎ Ｔ技 术 进 行 了 系统 的 开 发 ．
关键词 ： ｂ数 据库 ； Ｗｅ 植物 ； 索 系统 ； Ｓ ． Ｅ ； 检 ＡＰＮ ＴＣ 中图分 类号 ：Ｐ １ ．３ ； ９ ９ Ｔ ３ １ １２ Ｑ ４ 文献标识 码 ： Ａ
０ 引言
基 于 Ｗｅ ｂ数据 库 技术 的植 物检 索信 息 系统 的设 计 与 实现
田洪 阵 刘 沁 萍 张 向群ｂ ， ，
（ 昌学院 ａ 市与环境 学 院；ｂ计 算机 科 学与技 术 学院 ， 许 城 河南 许 昌 ４ １０ ） ６０ ０
基于数据挖掘的植物识别系统的设计与实现
基于数据挖掘的植物识别系统的设计与实现近年来，随着人们对环境保护和生态文明的重视，植物的研究和保护也受到了越来越多的关注。
而植物识别技术作为一种重要的手段，也越来越受人们的重视。
数据挖掘技术作为植物识别系统的核心，可以通过对植物数据的分析和挖掘，提高植物识别的精度和速度。
本文将基于数据挖掘的方法，探讨植物识别系统的设计与实现。
一、植物识别系统的设计与实现1.系统概述植物识别系统是基于数据挖掘技术而开发的一种能够自动识别植物种类的系统。
该系统的核心是对植物数据进行分析和挖掘，提取有用的特征信息，从而实现对植物的自动识别。
2.系统流程植物识别系统的流程主要包括如下几个步骤：（1）数据预处理：对植物图像数据进行去噪、平滑和灰度化等处理，以提高图像的质量和准确性。
（2）特征提取：对处理好的图像进行特征提取，提取的特征包括颜色、纹理、形状等方面，这些特征对于植物识别具有重要的影响。
（3）特征选择：从提取出的特征中选择对植物识别最为重要的特征，以提高识别的精度和速度。
（4）分类器设计：基于选择好的特征，设计出适合于植物识别的分类器，常用的分类器包括支持向量机、神经网络等。
（5）系统测试：对已标注好的植物数据进行测试，检验系统的准确性和性能，进一步完善和优化系统。
二、数据挖掘技术在植物识别中的应用1.特征提取技术特征提取是植物识别的重要环节，一个好的特征提取方法可以有效地提高植物识别的精度和速度。
目前常用的特征提取方法包括颜色直方图法、小波变换法、灰度共生矩阵法等。
其中，灰度共生矩阵法被广泛地应用于植物识别中，它可以有效地提取出植物图像中的纹理特征，从而实现对植物的准确识别。
2.特征选择技术特征选择是从原始数据中选择出对分类有用的特征，以便减少特征值的数量和提高分类器的准确性。
常用的特征选择方法包括相关性分析法、信息增益法、支持向量机法等。
支持向量机法是一种基于优化理论的分类方法，它可以自动选择出最具代表性的特征，从而实现对植物图像的快速识别。