基于知识图谱的期货交易数据关联分析系统设计与实现

期货市场交易中的违规行为的发现一直是当前金融监管的难点和核心矛盾问题之一。使用Neo4j图数据库构建了期货交易数据关联关系的知识图谱,实现对历史交易数据的关联关系的创建和查询等功能。项目结果证实了这种方法是可行的,并且为相关监管部门查证违规行为提供了依据。

基于知识图谱的初中数学问题研究

随着信息技术的发展,数字化时代的到来,数学的作用日益凸显,且初中数学对学生有举足轻重的作用。然而对于一些中学生来说,对数学知识的学习存在着很大的个体差异性。由此,可利用Neo4j构建一个关于初中数学学科各章节目录中所包含的知识点的知识图谱,帮助学生在学习过程中,提高学习效率。除此之外,利用爬虫技术爬取一定数量的数学题目进行研究。通过知识图谱将题目所包含的知识点对应到各个章节,有助于学生对知识进行复习巩固。

基于Faster-RCNN算法的玉米叶面病害识别系统

针对玉米种植面积广,但易受病害影响导致产量下降,农民对玉米叶面病害识别困难的问题,以玉米叶面健康、大斑病、小斑病和锈病4种叶面种类为研究对象,采用Faster-RCNN建立识别模型,并在此基础上开发智能玉米叶面识别系统。首先对5998张图片的数据集采用LabelImg工具进行分类标注,训练集和验证集比例为9:1;然后使用ResNet50神经网络架构对标注好的数据集进行训练,得到最优权重的PTH文件;最后将算法通过API接口部署到使用Django搭建的后端框架中,在前端调用算法进行玉米叶面检测识别,结合Neo4j知识图谱,将玉米叶面病害种类的详细信息以及解决方案,通过知识图谱进行展示。玉米叶面病害识别结果表明:平均识别很高,达到96%。