基于初始聚類的林業(yè)病蟲害實(shí)體識別研究的開題報(bào)告_第1頁
基于初始聚類的林業(yè)病蟲害實(shí)體識別研究的開題報(bào)告_第2頁
基于初始聚類的林業(yè)病蟲害實(shí)體識別研究的開題報(bào)告_第3頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

基于初始聚類的林業(yè)病蟲害實(shí)體識別研究的開題報(bào)告一、研究背景及意義林業(yè)病蟲害是全球森林資源保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要問題,其嚴(yán)重程度直接影響著森林質(zhì)量、生態(tài)環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)利益。因此,對林業(yè)病蟲害的及時(shí)發(fā)現(xiàn)、預(yù)警和防治具有重要意義。然而,目前針對林業(yè)病蟲害的研究多以病蟲害識別、流行病學(xué)和防治技術(shù)等方向展開,忽視了林業(yè)病蟲害數(shù)據(jù)的提取、分析和應(yīng)用,這些數(shù)據(jù)包含了大量的林業(yè)病蟲害實(shí)體信息,如病蟲害名稱、發(fā)生地點(diǎn)、發(fā)生季節(jié)、天氣環(huán)境等。因此,為了更好地研究林業(yè)病蟲害,需要對林業(yè)病蟲害實(shí)體信息進(jìn)行準(zhǔn)確提取和分析。實(shí)體識別技術(shù)是自然語言處理領(lǐng)域的重要研究方向,可以識別自然語言文本中的實(shí)體信息,并將其標(biāo)注成結(jié)構(gòu)化的語義信息,對于后續(xù)文本挖掘和數(shù)據(jù)分析帶來方便。因此,基于實(shí)體識別技術(shù)研究林業(yè)病蟲害實(shí)體識別具有很高的現(xiàn)實(shí)意義和研究價(jià)值。二、研究目的本研究旨在探討基于初始聚類的林業(yè)病蟲害實(shí)體識別方法。通過對林業(yè)病蟲害文本進(jìn)行聚類處理,得到相似文本組并將其作為模板,結(jié)合實(shí)體識別技術(shù)及相關(guān)領(lǐng)域知識完成林業(yè)病蟲害實(shí)體的自動識別。本研究將實(shí)體識別算法應(yīng)用于林業(yè)病蟲害領(lǐng)域,可以為其它相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)體識別研究提供參考借鑒。三、研究內(nèi)容及方法本研究主要包括以下三個(gè)方面:1.林業(yè)病蟲害文本初始聚類使用模型聚類算法對林業(yè)病蟲害文本進(jìn)行初始聚類,將林業(yè)病蟲害文本分為多個(gè)相似文本組。根據(jù)實(shí)驗(yàn)室收集的數(shù)據(jù),我們將使用k-means算法實(shí)現(xiàn)聚類操作。2.林業(yè)病蟲害實(shí)體識別將相似文本組作為模板,根據(jù)已有的實(shí)體識別技術(shù)提取林業(yè)病蟲害實(shí)體信息,并通過人工干預(yù)和領(lǐng)域知識修正,得到準(zhǔn)確的林業(yè)病蟲害實(shí)體信息。3.實(shí)驗(yàn)評估使用多個(gè)評估指標(biāo)如準(zhǔn)確率、召回率等來評估提出的實(shí)體識別方法的效果。對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié),提出改進(jìn)意見。四、研究計(jì)劃時(shí)間安排:(1)5月:完成相關(guān)文獻(xiàn)的查找和閱讀,熟悉實(shí)體識別技術(shù)和聚類算法。(2)6-8月:完成林業(yè)病蟲害數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理和聚類算法的建模以及實(shí)體識別算法的設(shè)計(jì)。(3)9-10月:進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評測和數(shù)據(jù)分析,撰寫論文。人員分工:本研究由3名本科生和1名指導(dǎo)教師組成,指導(dǎo)教師負(fù)責(zé)項(xiàng)目的整體規(guī)劃與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),學(xué)生負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理、算法實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)評估。預(yù)計(jì)成果:完成研究后,將得到一個(gè)基于初始聚類的林業(yè)病蟲害實(shí)體識別算法,可以應(yīng)用于實(shí)際應(yīng)用場景中。并發(fā)表1-2篇高水平論文,取得學(xué)術(shù)研究和實(shí)踐方面的成果。五、參考文獻(xiàn)1.陳楠等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生命科學(xué)實(shí)體識別方法,計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2012,32(11):325-328.2.龔非等.基于詞語特征的疾病實(shí)體識別方法,中國醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志,2016,33(3):160-164.3.柳生D.基于分類的實(shí)體識別算法研究,西安郵電大學(xué),2013.4.曹曉林等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的飲食健康實(shí)體提取技術(shù)研究,中國食品添加劑,2017,28(1

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論