


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
- T-ZRIA 002-2024 工業(yè)巡檢四足機(jī)器人通.用技術(shù)條件
- T-ZSM 0058-2024“領(lǐng)跑者”評價(jià)技術(shù)要求 飾面木質(zhì)墻板
- 二零二五年度林業(yè)林地經(jīng)營權(quán)買賣合同
- T-ZJATA 0022-2024 土壤中揮發(fā)性有機(jī)物測定用便攜式氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀
- T-ZJZYC 022-2024 靈芝工廠化生產(chǎn)技術(shù)規(guī)程
- 二零二五年度簽約主播與汽車廠商合作直播試駕體驗(yàn)協(xié)議
- 二零二五年度會展中心物業(yè)管理服務(wù)托管協(xié)議
- 二零二五年度新能源項(xiàng)目投資對賭協(xié)議
- 二零二五年度股東清算與清算資產(chǎn)評估及拍賣協(xié)議
- 二零二五年度創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)員工合作協(xié)議書
- 畢業(yè)設(shè)計(jì)外文文獻(xiàn)-Spring Boot
- 六年級下冊《生命.生態(tài).安全》全冊教案(表格式)
- 采購入庫單模板
- GB 14930.1-2022食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)洗滌劑
- GB/T 15566.6-2007公共信息導(dǎo)向系統(tǒng)設(shè)置原則與要求第6部分:醫(yī)療場所
- 中國電信教育基地市級“三通兩平臺”建設(shè)方案(教育機(jī)構(gòu))
- 火力發(fā)電廠節(jié)能技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)釋義
- 智能制造知識課件
- 雙方責(zé)任及工程分工界面
- 2017醫(yī)學(xué)倫理知情同意書
- 中醫(yī)學(xué)-導(dǎo)論課件
評論
0/150
提交評論