基于物联网监控的烟叶精准种植管理系统设计与实践

围绕"智慧烟叶"建设目标,研发了一套基于物联网监控的烟叶精准种植管理系统:设计了基于物联网技术的多源异构种植数据采集和传输机制,实现烟田种植数据的实时监控和采集,解决烟田数据采集难度大、成本高和采集滞后的问题;提出了一种基于机器学习的烟草精准种植和智能管理方法,利用机器学习和神经网络技术,训练烟草大田种植期分类模型和烟草智能管理模型,实现烟草精准种植和智能管理,构建烟草种植信息数据库,为烟草种植生产和分析管理提供依据。在广西靖西烟田实验基地的试用效果表明,该系统实现了烟叶种植环境数据、气象数据、土壤数据以及植株长势数据的自动化采集,支持烟草种植全过程的实时监控和智能管理,为智慧烟叶生产和管理可以提供有效的数据支撑。

基于多元回归的烟草长势影响因子分析

使用GreenSeeker光谱仪获取烟草的NDVI值,并采集土壤温度、土壤湿度、大气温度、风速、室外湿度和太阳辐射量等烟草生长环境影响因子值,建立偏最小二乘法回归、逐步回归、岭回归模型来探究环境影响因子对烟草NDVI值的影响,从而找到一种预测烟草NDVI值的优良方法,以便能够更加快速、准确地了解烟草的长势。试验结果表明,土壤温度、大气温度和室外湿度对烟草长势NDVI值的影响起决定性作用。根据上述回归模型的决定系数R2判断得到结论:偏最小二乘法预测精度最高,岭回归次之,逐步回归预测精度相对较差。

基于SOA架构的ESB在企业中的探索与实践

目前,随着信息时代的高速发展,各企业根据自身的需求,建成了相关应用系统,但在信息集成、共享方面还不够深入,多系统间的信息交互较频繁,一般采用多对多接口的形式,造成接口多次开发,并且数据的及时性和准确性得不到很好的保证。为此,需要建立一套先进的、科学的交换集成平台——基于SOA(面向服务体系架构)的ESB(企业服务总线),实现高效的准确的信息交互。

基于时空网格的烟草市场大数据可视分析

为解决我国烟草市场大数据中存在的体量大、维度多、分析难等问题,提出了一种基于时空网格的大数据处理及可视化方法。通过构建时空网格对烟草市场数据进行预处理,降低数据样本数量及维度;再通过时空网格计算和多种可视化技术对烟草市场发展态势进行可视化展示,实现快速、交互、可视的烟草市场大数据分析与挖掘。以烟草行业下行数据为实例分析了我国细支烟的发展态势,选取的3个规格细支烟的市场销售态势与全国细支烟销售态势基本一致;以广西中烟工业有限责任公司"真龙(珍品)"卷烟的销售数据为实例,展示了该规格卷烟在不同时段的销售态势。该方法可为提高卷烟企业分析市场的能力与效率提供技术支持。

探究面向大数据的网络安全对策

当前,我国经济正逐渐地向多元化方向发展,各类现代化计算机网络信息技术的应用日益广泛,虽然给人们的日常生活和工作带了方便,但是随着大数据时期的来临,也给网络应用的安全性带来了巨大的挑战。因此,面对当今大数据的网络时代,为了确保网络信息数据的安全性,就必要加强对网络安全问题的重视,并且制定出科学、有效的防范措施处理各种网络安全问题,确保现代网络应用的安全。本文主要就大数据时代下网络安全运行中的问题和对策进行分析。

基于数据联动分析的企业报表优化研究

报表是企业数据决策平台的重要的展示窗口。为了解决目前企业报表存在的数量和种类繁多、报表分散在各个业务系统中不便查看的问题,文章设计了一种基于数据联动分析的企业报表系统,以期解决"报表森林"的问题,提升系统的易用性和自动化程度。

基于图像识别技术的卷烟零售数据采集方法

为了实现卷烟零售数据的自动化采集,提出了一种基于图像识别技术的卷烟零售数据采集方法。首先,基于深度图设计一种人体检测与跟踪算法,稳定跟踪消费者在购买卷烟期间的行动轨迹;其次,实现一种7点式的人体关键点检测算法,检测顶式视角下的人体关键点;然后,构建卷烟的检测与识别算法,检测卷烟在图像中位置与姿态并识别卷烟的牌号;最后,融合人体跟踪信息、人体关键点信息、卷烟位置和牌号信息构建一种消费者行为识别方法,实现卷烟零售数据的采集。结果表明:数据采集方法的准确率达到95.6%,通过图像识别技术实现卷烟零售数据的自动化采集是可行的。

基于TAN网络的层次约减数据分类清洗方法

为提高多源异构环境数据清洗的效率和降低多源异构数据清洗的复杂度,针对多源异构数据环境下存在大量不精确数据的问题,提出一种层次约减分类清洗方法。通过重要度度量算法在数据源层、数据属性层、数据元组层进行层次约减,基于分类算法思想构建TAN网,然后利用数据概率值完成对不精确数据的分类清洗。实验表明所提方法能够有效地提高不精确数据清洗的准确率和清洗效率。

认知社会物联网中能量感知的编码机会路由协议

社会物联网是一种集合人与物关系的新型物联网形式。针对物联网频谱资源匮乏的问题,提出基于认知无线电技术的社会物联网——认知社会物联网(CR-SIoT)。认知社会物联网中频谱资源的动态性、设备的移动性和社会性及业务流的多样性,给路由机制的设计带来更大的挑战。机会路由充分利用无线信道的广播特性机会地传输数据,进而提高网络性能。因此,提出一种面向多业务的能量感知的编码机会路由。路由度量标准考虑了认知社会物联网中的社会属性及能量问题,提出基于拍卖模型的双层候选节点集选择算法和基于博弈论的信道分配算法。同时,为了加快数据传输进程,在所选候选节点传输数据时,采用网络编码技术进行“批量”传输。通过仿真实验验证了该机会路由的有效性。

基于高斯受限玻尔兹曼机的工业产品质量智能异常检测

为了提升基于复杂数据特征的工业产品质量异常检测性能,利用高斯受限玻尔兹曼机在高维数据非线性建模和计算复杂性上的综合优势,提出一种智能异常检测方法FE-GRBM。利用GRBM模型中自由能量与边缘概率自然对数的数学关系,设计基于自由能量的模型训练及检测策略。通过真实烟支成品质量检测案例开展实验验证。结果显示,FE-GRBM平均性能高于3个传统方法最高分0.29,高于RE-GRBM 0.04,验证了方法的有效性和优越性。

编写信息化总体规划的思考——以广西中烟工业有限责任公司信息化总体规划为例

规划编写前的思考作为一个为期五年的信息化总体规划,是一个中长期的规划,它将作为今后五年广西中烟信息化发展的一个蓝图,是今后信息化建设的行动指南。为什么要做信息化总体规划。随着时间的推移,广西中烟业务需求不断增加,建设的信息化应用系统越来越多,造成了数据分散、流程众多,形成了一座座信息孤岛。为此,必需做一个全盘规划,集成整合,既要尊重历史、符合现状,又要考虑到未来的发展,让规划具有科学性、可行性和前瞻性。

基于深度学习的卷烟牌号识别方法

为满足自动化采集卷烟零售数据需求,提出了一种基于深度学习的卷烟牌号识别方法。首先设计一种卷烟检测模型,检测卷烟在图像中的位置和姿态,并通过姿态矫正生成卷烟正向图像;其次构建卷烟特征提取模型,提取卷烟正向图像的特征;最后生成欧式距离阈值,通过阈值在卷烟特征库检索出与待识别特征最相符的卷烟特征,由卷烟特征与卷烟牌号的对应关系得出待识别特征的卷烟牌号。以广西南宁市若干卷烟零售店为例进行测试,结果表明:对卷烟牌号的识别准确率达到98.0%。说明所建卷烟牌号识别方法可满足卷烟零售数据自动化采集的需求,具备良好的泛化性能。

减少切割成本的圆形件下料优化算法

针对圆形件下料问题,从减少条带数量的角度考虑降低下料总成本,提出一种基于顺序价值修正的启发式下料算法。一个下料方案由一个或多个排样方式组成,每个排样方式均采用T形结构布局。T形结构用一条分界线将板材为两段,同一段中所有条带的方向相同、长度相等。首先,根据所需的不同圆形件直径确定所有的断点长度,再将其代入排样方式生成函数,分别采用动态规划算法和递推算法确定T形排样方式两段中的条带最优组合和最佳断点长度,最后,采用顺序价值修正启发式算法得到最终的下料方案。实验计算结果表明,此优化算法可有效地减少下料方案的条带数量,从而减少企业下料的切割成本。