一、中药材计算机应用编码研究（论文文献综述）
郝晨宇[1]（2021）在《基于多通道的中药材粉末显微特征识别研究》文中指出中药材显微鉴定作为保障药材品质的重要手段,有着重要的科研和实用价值。常用显微图像识别算法大多存在鉴别种类少、鲁棒性差的问题。而深度学习作为主流的图像处理算法,有着优异的自学习能力,能满足复杂的计算需求。因此将深度学习与中药材粉末显微特征图像相结合,实现一种易推广、低成本、专业性强的显微特征鉴别算法具有研究意义。论文主要工作和创新性如下:（1）完成药学和图像学交叉下对中药材粉末显微特征图像归纳,实现了14种显微特征的分类以及100种中药材数据集的建立。为了消除在图像采集中出现的数据随机性问题对网络学习的影响,采用随机旋转、剪切、归一化等图像预处理方法,实现显微特征位置、纹理随机性的扩充以及光照的统一,从而提升网络对数据的可学习能力。（2）针对显微特征的多尺度特征和模糊特征问题,基于YOLO v3网络实现了粗检测结构的设计与优化。多尺度训练基于YOLO v3的全卷积网络,通过五个尺度对图像的随机训练,实现大尺度图像下网络对不同尺度特征间差异的学习以及多尺度特征检出精度的提升。其次在YOLO v3的主干网络中加入局部上下文（LC）模块,在全局信息整合下通过添加不同尺度平均池化层实现对局部边缘、纹理信息的关注,提升对模糊特征的检出效果。实验表明,多尺度训练实现2.8%的提升,在多尺度训练的基础上添加LC模块实现2.0%的提升,使m AP达到71.2%。（3）针对中药材种类多和小样本分类问题,提出了Res Net v2网络与注意力机制相结合的改进精分类算法。在网络输入端,多颜色空间融合将原始的RGB颜色空间与HSV颜色空间并联形成六通道的网络输入方式,使更符合人眼视觉的HSV颜色空间在色调、饱和度和亮度方面实现网络对小样本信息的补充。网络内部,注意力机制中的通道注意力模块采用全局平均池化（GAP）层和全局最大池化层通过全连接层实现通道维度上信息的压缩和融合;空间注意力模块采用GAP层通过三路不同尺寸空洞卷积实现对空间维度上信息的提取和融合。从而在训练过程中更有效分配通道、空间维度的权重,实现多种类小样本下的精确分类。实验表明,多颜色空间融合方式识别率实现1.8%的提升,注意力机制算法识别率实现3.1%的提升,将两者结合实现4.1%的提升,使识别率达到93.9%。通过粗检测、精分类结构,实现了中药材识别、数据查询以及数据库功能,并完成中药材粉末显微特征图像识别系统的搭建。
杨婷婷[2]（2021）在《基于图嵌入和卷积神经网络的中药材新闻推荐方法研究》文中指出中药材新闻推荐问题属于垂直领域新闻推荐问题,但针对中药材新闻推荐的研究还较少,通用的新闻推荐方法在中药材新闻领域表现不佳。一方面,垂直领域新闻往往包含着特定的领域信息,一般的新闻推荐方法不能充分挖掘用户在领域知识层面的兴趣偏好;另一方面,用户会同时对新闻中的多个概念感兴趣而且用户与新闻之间的联系不仅表现在领域知识层面也表现在文本语义信息层面,仅使用某单一层面的信息无法充分挖掘用户与新闻的潜在联系。基于以上问题,本文分别从如何利用中药材领域知识进行中药材新闻推荐以及如何将中药材领域知识与新闻文本语义信息进行结合进行新闻推荐展开研究。研究内容如下:（1）针对如何利用中药材领域知识进行中药材新闻推荐的问题,提出了一种基于图嵌入的中药材新闻推荐方法。首先,构造了包含用户、新闻、中药材品种、主产地、中药材产新月份、中药材类别以及其他中药材领域概念的异质图。接着,使用Deep Walk图嵌入方法产生异质图中节点的嵌入向量表示。然后,计算用户向量与新闻向量的余弦相似度,按照相似度由大到小的顺序生成Top-K新闻推荐列表。在推荐过程中,为了缓解中药材新闻更新频繁的问题,本文还提出了一种基于中药材领域概念的冷启动新闻表示方法。接着,使用两个真实中药材新闻数据集对本文方法进行了验证,结果显示本文方法在用户表示和新闻表示方面表现良好,而且在普通新闻推荐和新闻冷启动推荐场景的推荐准确性都优于基线方法。最后为了更加形象地展示推荐结果,使用具体例子进行了实例分析。（2）针对如何将中药材领域知识与新闻文本语义信息相结合进行中药材新闻推荐的问题,提出了一种基于卷积神经网络的中药材新闻推荐方法。此方法包括表示层、学习层、输出层三个部分。在表示层,从图嵌入层次和词嵌入层次两种层次进行用户画像,从而较为全面地捕捉用户偏好。在学习层,设计了一种能够融合多个层次用户特征与新闻特征、挖掘用户与新闻潜在联系的卷积神经网络结构。在输出层,输出用户对新闻的点击概率。接着,使用两个真实中药材新闻数据集对本文方法进行了验证,结果显示本文提出的方法优于基线方法。而且当使用不同的数据集进行验证时,本文提出的方法在保证推荐准确度的同时具有较高的稳定性,基线方法的推荐效果在不同数据集上差异较大。最后为了进一步展示推荐结果的合理性,使用具体例子进行了实例分析。
蒲翊凡[3]（2021）在《基于深度学习的中药处方审查方法及应用》文中研究指明中药处方作为中医诊疗的核心,在中医机器学习研究的相关任务中是至关重要的研究对象之一。以深度学习为手段对中药处方进行研究,通过神经网络模型捕获处方中药材的组合规律,深入分析并发现其中特性,能够为中医现代化研究提供新的思路。中药处方审查的目的在于及时发现处方中潜在的不适宜及错误药材,提升诊疗机构的诊疗质量,保障患者的生命健康。研究首先通过模型预测处方中心药材的方式获得处方中药材的分布式表示,得到内蕴药材共现关系的药材特征向量。在此基础之上,通过计算模型预测结果与真实药材的差异性,我们提出一种药材评价方法对药材定量评分,通过对比处方中药材的评分来发现处方中潜在的不适宜用药,实现自动化的处方审查方法。结合电子化的中医诊疗系统,能够在一定程度上解决当前处方审核环节存在的各种问题,例如人才短缺、专业素养不足导致的审核能力不足,审核环节浮于形式,就诊数据项缺失等问题。本文的主要贡献如下:1.提出了一种基于Transformer的SET-RM方法进行中药材的分布式表示。由于中医处方中药材排列的非时序特性以及对处方整体特征提取的需要,模型在Transformer提取处方整体特征的同时,通过Self-attention LSTM突出局部特征。实验提出的SETRM方法在表示学习中相对Baseline模型的表现更好。2.基于药材分布式表示得到的特征向量,我们将中心药材的预测结果与真实药材进行差异性度量来表征药材在处方中的适宜性,进而提出一种对处方及其中药材进行机器评价的方法。研究结果表明,处方中潜在不恰当药材的评价具有显着低于处方总体评价的特性。在充分讨论并验证实验结果的基础上,我们采用可视化设计实现了中医处方的审查方法,并将其纳入到中医诊疗系统中,用于指导医师在处方审核环节更加高效地发现处方中潜在不适宜药材。3.基于自注意力机制的模型能够在表示学习过程中学习到具有较强解释力的特征信息。我们通过对药材分布式表示研究中模型的注意力分布可视化发现,模型注意力往往能够关注到处方的主药,这一发现能够为中医处方研究提供新的思路。
吴丹莉[4]（2020）在《基于电子鼻的气味愉悦度评估模型研究》文中研究指明视频和音频早已实现了数字化和网络传输,人类的视觉和听觉在空间和时间上得到了拓展,然而在嗅觉方面,气味信息的数字化研究还处于初步阶段。愉悦度作为气味信息的主要代表,它的数字化实现对嗅觉研究具有重要意义。电子鼻是仿生系统,是模仿生物嗅觉原理和结构而来,使用电子鼻进行气味愉悦度的研究符合嗅觉机制。使用电子鼻进行气味愉悦度评估的传统算法通常为人工特征提取器和独立的分类器的结合,其中人工特征提取器是保证评估效果精确的关键。但是,它的设计依赖于专业知识和经验,通用性较差且工作量大。本文提出了两种基于电子鼻的愉悦度评估方法,有效避免了由于人工提取特征带来的问题。（1）基于CNN算法的气味愉悦度评估方法。根据电子鼻对气味的响应值特征,提出了非均匀采样算法进行降维,合理地去除了冗余信息,有效地避免了CNN训练过程中出现的过拟合问题。CNN具有“自动”学习特征的性质,且简单的卷积神经结构就能达到很好的效果。实验结果表明,在愉悦程度上,CNN模型与志愿者之间的相关性超过90%。在绝对愉悦和绝对不愉悦气味的分类中,CNN模型的区分率达到99%。（2）基于HOG+SVM算法的气味愉悦度评估方法。不考虑传感器响应值的大小,将传感器响应值转化为响应曲线图进行处理,根据气味响应曲线图的特点,使用HOG+SVM算法,可以很好地找准图像中曲线的位置和轮廓。而且,SVM算法在样本数量较少、数据维度比样本数多的时候也可以获得很好的效果。实验结果表明,在愉悦程度上,HOG+SVM模型与志愿者之间的相关性超过94%。并且在区分绝对愉快和绝对不愉快的气味时,准确率也达到了99%。为了比较CNN模型和HOG+SVM模型对气味愉悦度的评估效果,本文从构建模型的复杂度,愉悦度评估结果的准确性和愉悦度分类结果的准确性三个方面进行了对比。（1）在构建和训练模型过程中,HOG+SVM模型的实现较易。（2）通过对比两种模型分别在混合精油集和新型气味集上的实验结果,可以发现两个模型在不同测试集中各有优势,结果相差不多,但总体来说,HOG+SVM稍优于CNN模型。（3）两个模型的分类结果同样优秀。实验表明,CNN算法和HOG+SVM算法均具有较高的准确率,是评估气味愉悦度的有效方法。
蒋思凯[5]（2020）在《中药材智能温室种植可视化管理系统设计与实现》文中认为随着我国中药材产业的不断壮大和发展,中药材的温室大棚智能化种植也成为一大发展趋势,加强对中药材温室大棚的智能化、可视化管理对于提高中药材温室大棚管理水平,实现信息化农业和智能温室的信息化生产管理,对农业现代化有着历史性的重大意义。智能温室管理技术、计算机互联网技术的日益成熟及物联网技术的极速进步给人们带来方便的同时也给农业发展带来了新的机遇和挑战,数据量飞速增长和数据结构的多样性将智能温室管理带入了大数据时代,如何快速的获取和理解这些海量农业数据,寻找这些海量农业数据背后的农业发展规律,以及对海量农业数据资源进行有效的挖掘,是农业智能温室亟待解决的基础性问题和发展热点。针对前述问题,本研究提出了中药材智能温室种植可视化管理系统。利用可视化技术将中药材温室大棚种植过程的关键数据通过图形、符号、颜色等易于人类观察的方式展现,通过大数据共享和数据交互快速挖掘数据背后隐含的规律信息,为温室智能化管理提供了新的方法和手段。系统平台集成了人员信息管理、设备运行状态信息管理、温室作物生长信息管理、温室环境参数管理、农事信息管理、温室远程监控（温室设备参数远程监控和温室生产过程监控）、历史数据查询等多项功能。系统平台利用可视化技术,动态展示温室大棚种植过程的现场关键参数、智能参数推荐和相关的历史数据,实现数据的纵向、横向等多方位比较,为种植园管理者提供合理的种植过程数据支撑和快速决策支持。主要工作内容包括:（1）通过对中药材智能温室种植可视化管理系统的功能需求分析,制定了系统设计的基本原则和方法,确定了系统的主要功能及性能需求。（2）对系统进行了总体设计。构建了系统内部网络结构和功能模块,基于系统开发原则,利用B/S系统体系结构,基于Windows操作系统,以Tomcat作为Web服务器,以InfluxDB时序数据库作为系统数据库,采用了Vue前端框架模型,并对系统的网络结构进行了构建、确定了功能模块架构,并用流程图的形式阐述了各个系统功能模块的关联性。（3）对系统运行所需的数据库进行了设计。针对智能温室中多源异构的数据信息和数据库的多重关联问题,对系统数据库进行了功能需求分析,采用E-R图的形式阐述了数据库概念模型,并根据其概念模型确定了数据库的逻辑结构,最后采用InfluxDB-Studio和Node-Red构建了数据库和数据库表,利用Echarts数据可视化工具通过API服务调取各数据库表的数据信息,将数据信息以图表的形式呈现,利用Dreamweaver CS5设计实现了系统网站和页面。（4）系统可视化实现。基于Vue前端框架以及Html5、CSS技术和JavaScript语言,实现了基于B/S架构的中药材智能温室种植可视化管理系统平台,使用Echarts数据可视化工具实现了对种植园数据和网络数据的可视化展现。主要分为两大部分,种植园管理端和温室大棚管理端的可视化展现,其中包括种植园端主要实现了种植园地理位置信息、园区资源消耗量、农资库存数据、作物产量等数据信息的可视化展现。温室大棚端主要实现了对温室大棚内作物位置的可视化分布、环境参数实时数据可视化、历史数据查询、温室大棚种植现场实时可视化监控、设备运行参数等信息的可视化展现。实现了对智能温室数据信息的可视化管理和展现、数据共享、数据挖掘以及对智能生产过程的远程监控、在线更新等功能。本文通过对中药材温室大棚种植园多源异构的数据信息和网络数据信息进行处理分析,并利用数据可视化技术设计了一个能提供数据图表的WEB可视化管理系统,针对不同的用户群体,帮助其发现数据中隐含的规律变化,满足不同用户群体的需求,实现“傻瓜式”管理模式,便于在农村中推广使用。
吴圆圆[6]（2019）在《我国电视对农服务节目发展研究》文中认为电视对农服务一直是我国电视事业发展历史进程中高度关注且付诸实践的重要范畴之一。本论文史论结合,富有独到见解地把科技创新引领和惠农政策推动作为理论框架,全面系统深入的从传统电视时代（模拟技术时代）我国电视对农服务节目的发轫、数字电视时代为电视节目传播创造新的可能、互联网思维与环境对电视对农服务节目提出的挑战、广播电视政策对推进对农节目发展的特殊价值、典型案例调研看对农服务节目供求关系的新变化等多重维度,揭示了我国对农电视事业发展的基本规律,是科技创新引领和惠农政策推动作为两个核心要素,共同形成合力,推动对农电视事业的不断创新发展,全方位构建了我国广播电视事业对农节目发展的基本特色和基本格局。同时,对融合媒体时代,电视对农服务节目优化发展予以了若干建设性思考。本论文首先从媒体科技史的研究视角,将电视对农服务节目发展史划分为传统电视时代（即模拟技术时代）和数字电视时代两个部分,通过对传播科技与传播内容相互关系的把握,梳理广播电视对农服务节目的产生与发展。阐明了传统电视时代的广播科技开创我国广播电视对农服务节目的先河,对农节目从无到有,经历了栏目化、频道化的升级发展。二十世纪九十年代,数字技术进入电视实操领域,对农电视服务节目采编播各环节走向数字化、网络化、高效化,电视服务应用空间有力拓展,使传统电视对农节目从形式、内容到服务方式都发生了革命性的变化。尤其是传输系统的升级与新媒体传输渠道的拓展使地方媒体对农传播的区域性局限得到突破。论文继而从政策推动的研究视角,系统论述了在具有中国特色的社会主义建设中,党和政府如何通过惠农政策为电视对农服务节目提供有效的保驾护航。“三农问题”主导了我国农村广电事业发展布局,在对农村广播电视基础设施建设和市场经济条件下广播电视节目内容生产方面,政府都有特殊考量和优惠政策。在具体的电视对农服务节目内容建构和生产体系上,惠农政策直接推动对农节目生产完整体系的建立,形成从频道到栏目再到节目的全方位全体系的对农服务平台。从原来节目的生产,节目中包含一部分对农服务要素,再到专门对农服务栏目再到专业对农频道,再到央视即将把原军事·农业频道分离,单独成立国家级专业对农频道,这都是基于更好的从层级上显示出对农服务政策优惠的国家考量。现在县级融媒体中心建设进一步实行电视惠农,从县级平台到省级乃至全国平台,来发挥拓展基层第一线的传播影响,通过移动手机终端服务农民的新需求,以融媒体中心平台作为依托将基层的、个体的需求放大到更大的层面,从而为点上的农村和农民服务。正是在科技创新引领和惠农政策推动两个核心要素的合力推动下,我国对农电视从四级覆盖、村村通、户户通、再到落实到人的电视扶贫产业政策,逐步形成当下我国对农传播的基础设施格局,同时,又在对农节目生产方面,形成从中央到地方、从专业对农服务频道到栏目再到节目的一个完整的电视对农服务节目体系。论文进而在上述论述基础上,进一步探讨媒体融合环境下我国电视对农服务节目面临的挑战及应对举措。笔者结合电视媒介的供求理论和传播学受众理论指导,基于东中西信息传播的“数字鸿沟”、四级广电媒体网络的平台差异的遴选原则和调研的可行性分析,遴选典型地区、典型节目展开实证调查研究。遴选了国家级专业对农频道中央电视台军事·农业频道富有代表性的《致富经》、《乡约》栏目（国家级对农频道典型）、安徽亳州电视台（市级专业对农频道）及亳州姜屯村（传统村庄）、浙江磐安电视台（县级频道）及磐安管头村等（特色乡村旅游村）进行案例分析和实地调研,获得第一手的对农服务节目供求关系新变化的认知。在深入阐释调研发现的对农服务节目供求新变化的基础上,对依托科技创新更好地建设县级融媒体中心,移动优先理念下传统对农电视服务节目的优化,更大面积地实现基层的对农服务等方面,提出了若干建议。
王山[7]（2017）在《基于RFID与WSN技术的中药材溯源系统研究与应用》文中进行了进一步梳理物联网技术是一种集射频识别、传感器、全球定位等信息传感设备为一体的网络技术,可以将任何物品与互联网相连接,以实现智能化追踪、识别、监控和定位等功能,是互联网技术的一种延伸与扩展。产品溯源是指在产品生产与流通的各个阶段或环节中对其进行身份鉴别、资料准备、资料收集与保存以及资料验证的过程。将物联网技术应用在产品溯源系统中,能够提高溯源系统中的溯源效率以及准确性。本文以中药材溯源系统为背景,围绕二维码、RFID以及WSN等技术在溯源系统中的应用进行研究。溯源系统中产品信息的安全是产品防伪与溯源的一个重要前提,文章对二维码安全问题进行了研究,使用了 RSA算法对二维码进行了加密。RFID数据在采集时,会产生大量的冗余数据,文章改进了传统的过滤算法,提高了算法运行效率,节省了网络带宽。同时文章利用高斯过滤模型对数据源RSSI进行过滤,使用DBSCAN算法对估计位置进行剔除,减少了不可靠因素带来的误差,提高了定位的精度。文章最后设计了中药材溯源系统,将传感器技术、RFID技术以及无线传感网技术融入到溯源系统中,设计了基于ZigBee无线传感网的传感节点、协调器节点以及网关节点。最后展示了系统的整体框架与逻辑框架,使用Python语言结合Django框架初步完成了溯源系统,根据系统的具体要求对溯源环节与仓库环境监控环节进行了测试,结果显示系统可以稳定地运行,能够有效地实时监控产品的溯源信息。对于应用到实际的生产环境,系统仍需继续完善,需要融合更多的物联网技术。建立完善的中药材溯源体系,可以有效增强中药材流通过程中的信息透明度,遏制掺假、造假的现象出现,提高企业的管理水平和召回效率,增强了消费者对中药材产品的安全意识和政府对中药材质量安全的监管力度。随着溯源技术与物联网技术的继续完善,必将对国内经济的发展有着深远的意义。
孙莉[8]（2017）在《基于RFID和ZigBee的道地中药材质量追溯系统的分析及实现》文中进行了进一步梳理我国对中药材的研究与使用可追溯至数千年前,天然资源物种庞大。但是,随着自然环境的破坏,人们肆意的掠夺式采集和灭绝性捕猎使得野生、天然的优质中草药数量呈现大幅度下滑趋势,鱼龙混杂的劣质中药材充斥着整个市场。随着人们安全意识的提高和当下较为混乱的市场现象,消费者加大了对药品质量安全等问题的关注力度。本文从硬件、算法、软件三方面对道地中药材质量追溯系统进行研究设计。将无线传感器节点与RFID标签阅读器相结合。在整个供应链过程中减缓RFID采集上传的压力,提高了工作效率和准确性。数据碰撞是大量数据上传不可避免的困扰,本文对RFID防碰撞算法进行了改进,使改进后的算法更加适用于标签数量多,分布面积广的情况。数据通过ZigBee网络节点上传到服务器端时也会面临数据大量堵塞的情况,结合蚁群算法的AODV路由协议能够按照信息素量、路由跳数等影响因子合理科学的分配ZigBee路由节点路径。降低路径选择拥塞度,提升路径利用率。文章构建了追溯系统总体框架,对相关硬件进行了性能测试。并在应用层利用B/S架构搭建质量追溯系统,实现了对用户、标签、供应链模块等环节的管理,为消费者和管理人员提供了可操作化追踪。理论与实践紧密结合,为项目加入更多实际意义。本文创新点主要概括为以下三方面:1、在系统硬件设计中将RFID技术与ZigBee技术相融合,弥补了单纯使用RFID技术在采集过程中存在的片面性和冗余性等问题。2、本文依照改进后的RFID防碰撞算法和基于蚁群算法的AODV路由协议为项目设计实施提供了相关依据。最大程度减少了碰撞传输损失,运用蚁群算法对路由节点的路径选择进行优化。3、搭建完成了较为完善的质量追溯系统,以五大模块的形式对药材生产加工等所有环节进行系统性管理。
刘洋[9]（2016）在《中医药数据集分类优化研究》文中研究说明中医药是中华民族的宝贵财富,为中华民族的繁衍昌盛做出了重要贡献,对世界文明进步产生了深远影响。中医药信息化是我国人口健康信息化和中医药事业发展的重要组成部分,党和国家高度重视中医药信息化建设。在中国中医科学院成立60周年纪念大会上,习近平主席、李克强总理亲自要求持续推进中医信息化建设的发展,同时切实把中医药这一祖先留给我们的宝贵财富继承好、发展好。随着我国中医药事业的飞速发展,我国中医药行业各机构、各部门产生和积累了海量的科学数据和业务数据,得不到有效共享和利用,制约了中医药科技创新和社会经济发展的进程。在这种时代背景下,面对社会和科技发展的需要,我国已开始实施中医药科学数据共享与服务工程,旨在将我国的中医药科学数据资源通过统一的平台向广大数据使用者提供共享服务。中医药信息化发展进程加快,中医药业务域数据集随之也逐渐丰富起来,部分中医医院建设了基于电子病历的信息平台,中医药科技和教育信息化程度不断增强,建成了中医药科技基础信息数据库、中医药科学数据管理与共享服务中心,中医药院校构建了中医药数字图书馆以及数字博物馆,中医药业务领域积累了大量的数据集,突出中医药特色的信息管理需求越来越强烈。许多专家学者对中医药数据集做了分类研究,但主要针对的是科学数据,尚未对中医药业务域开展研究,随着中医药事业的飞速发展,目前中医药的各个机构或系统形成的数据集大都是日常工作流程、业务活动、临床实践过程中自然形成的数据集,这些数据集在以往研究的数据集分类编码表中的具体分类项目里不易被分类标识和区分出来。因此,本文是在分析了现有中医药数据集分类的局限性以及原因后,对现有中医药数据集分类进行了优化研究。本研究的目的是为中医药数据资源提供更好更全面的参考工具,以达到数据共享的宗旨。中医药行政管理部门可利用本研究作为中医药整体资源规划的参考标准,便于数据资源的管理、整合和统一划分;中医药信息标准开发者可利用本研究在数据结构与数据库设计时作为重要参考；中医药数据资源中心可利用本研究对中医药数据资源进行分类管理；中医药数据资源用户需求者,可利用本研究便捷检索、浏览、查询所需数据资源,促进数据资源的高效利用和信息导航的方便快捷。本论文研究的对象是中医药数据集。所谓数据集,是指具有一定主题,可以标识并能被计算机化处理的数据集合。在本论文中提到的业务域与学科主题这两种分类角度,业务域是指中医药信息涉及的业务主题域范围,包括中医药的各领域业务工作流程以及业务活动等。业务域数据集即为中医药业务工作领域的数据集。学科是与知识相联系的学术概念,指一定科学领域或一门科学的分支。学科是科学知识体系的分类,不同的学科有不同的科学知识体系。学科主题数据集即为中医药各学科门类的数据集。业务域与学科之间是内在统一的,二者是互为补充的关系。通过分析现有中医药数据集分类存在的局限性和原因,发现原表中有一些类目没有相应的数据集对应,有些类目的数据集过多或过少,分类相对不平衡,中医药对外交流与合作体现内容的地方不突出,民族医药是否应该融入中医中药中去等分类存在的局限性。分析原因后,对原表进行分类调整,形成中医药数据集分类优化体系。本论文以业务管理域主题分析和文献数据集测试修正分析两条平行主线,采用面分类法和线分类法相结合的混合分类法,从业务域与学科主题相结合的角度,作为分类的基本框架,将中医药数据资源进行分类优化研究。应用面分类法将中医药业务领域活动中现有的数据属性或特征视为若干个“面”,在每个“面”下,应用线分类法,分别依据学科体系或分类对象的特有属性,将分类对象分成若干级层的类目,并排成一个有层次的、逐级展开的分类体系。在这个分类体系中,同位类的类目之间存在着并列关系,下位类与上位类的类目之间存在着隶属关系,同位类的类目不重复、不交叉。为了开展研究,通过运用文献研究法和专家咨询法,检索收集现有的,包括文献中提及的,以及互联网上搜索到的中医药数据库,在万方医学网中共检索到相关文献3770篇文献,在中国知网共检索到13939篇,百度文库上共检索到32400篇,各数据库网站之间存在重复文献,根据本文限定的纳入标准为：检索包含“中医药”、“数据库”、“数据平台”、“信息系统”、“系统平台”“数据集”、“数据仓库”等关键词的文献为目标对象。文献类型包括期刊、论着、会议记录及摘要、综述等。排除标准为：与文章目的无关的文献；未发表的文章；不在中医药行业范围内的数据库。通过收集分析这些文献中涵盖的所有中医药数据库,人工筛选,并汇总符合纳入标准的项,共筛选586个中医药数据库,将检索出来的数据库按照已有的数据集分类类目进行试分类,通过文献数据集测试修正分析,得出原分类表无数据集对应类、数据集过多、数据集过少和数据集重复归类四种情况。另外,在原表中医药事业类目中,由于是2011年完成该表,随着中医药信息事业的快速发展,“中医医院管理”、“中医药保健管理”、“中医药对外交流与合作”等这些后来快速发展的业务活动内容,已经产生了大量的数据集,而且在中医药行业占据越来越重要的地位,为中医药信息化提供强有力的支撑保障。因此,通过分析原表的分类类目,发现该表有一定的局限性,需要进一步优化分类研究。本论文研究的中医药数据集分类优化代码表遵循实用性原则、科学性原则、系统性原则等基本编码原则,依据学科主题和业务域的分类方法,将中医药数据资源根据业务域角度分为中医药事业管理、中医、中药、针灸和古籍5大类。其中,根据“六位一体”将中医药事业管理分为中医药行政管理、中医医院管理、中医药保健管理、中医药教育管理、中医药科研管理、中医药产业管理、中医药发展和中医药对外交流与合作8个类目,剩余其他大类根据业务域与学科主题相结合进行分类调整。根据业务域与学科主题这两种分类依据,通过对中医药数据集分类优化代码表进行方法和层次内容说明后,进行验证分析。运用纳入检验和应用检验韵方法,验证代码表的实用性、合理性和可操作性。再经专家论证与讨论,总结出优化后代码表数据集分类的特点是以业务域与学科主题相结合,采用面分类法与线分类法结合的混合分类法进行中医药数据集分类优化研究。中医药数据集分类优化代码表与原表相比,在大类上,优化后的分类表将中医药数据集合并为“中医药事业管理”、“中医”、“中药”、“针灸”和“古籍”五大类。优化分类表做的比较大的调整是原表中第一大类“中医药事业”和第五大类“民族医药”这两部分。将原表中的一级类目“中医药事业”改为“中医药事业管理”,二级类目分类也由原来的7个类目调整为8个类目。将二级类目“中医药管理”改为“中医药行政管理”；“中医药机构及人员”并入优化分类表的“中医药行政管理”类目中；“仪器与设备”调整到优化分类表的“中医药产业”类目中的“中药商业”类目中；增加“中医药对外交流与合作”二级类目,并细分该类目。优化分类表去掉了“民族医药”这一大类,将“民族医”归入“中医”大类下, “民族药”归入“中药”大类下,在本分类中中医药实际指的是大中医药,包括民族医药在内。“中医”大类由原来的6个二级类目根据业务域调整为“中医基础理论”和“中医临床诊疗”2个二级类目。“中药”大类由原来的9个二级类目根据业务域调整为“中药材”和“药房”2个二级类目。“针灸”和“古籍”大类的类目分类基本没有变化。优化后的数据集分类将业务域和学科主题相结合,结合中医药业务活动、日常工作、临床实际、特色主题等内容,依据“六位一体”将中医药事业管理这个大类分为了中医药行政管理、中医医院管理、中医药保健管理、中医药教育管理、中医药科研管理、中医药产业管理、中医药发展和中医药对外交流与合作8个业务域,同时依据中国图书馆图书分类法、国务院学位办各学科分类代码目录等学科分类方法对中医药数据集进行学科主题分类,将这两种分类方法结合在一起,运用面分类法和线分类法相结合的混合分类法,包含的数据涉及到整个中医药数据资源,使更多的用户需求数据能够规范化,达到中医药数据资源的集成与共享。中医药数据集分类优化代码表需在日后的业务活动实践中不断丰富和充实。虽然随着标准化建设的不断深化,中医药信息化管理的不断完善,会增加很多中医药跨行业合作出现的数据库,但中医药数据集分类方法相对稳定,可以根据需要在此基础上增加新的分类。本研究在相关领域专家分析研究中医药数据集分类研究的基础上,对中医药数据集进行分析优化研究,将中医药数据资源分为5个大类,通过设定的代码体系进行编码,形成中医药数据集分类优化代码表,方便计算机识别和人工处理,是实现中医医院、中医药院校、科研机构、中药企业等信息交换和共享的前提条件,为中医药行政管理部门建立标准统一的数据平台提供有力的技术保证,对于中医药信息标准开发者提供数据参考,实现全国中医医疗资源的合理配置,增强对中医药事业的宏观调控能力,促进中医药事业的发展都有着重大的现实意义。
王超群[10]（2016）在《毫州牡丹皮中药材原产地追溯体系的构建》文中提出牡丹皮是亳州道地药材之一,为毛茛科植物牡丹干燥根皮,具有清热凉血、活血化淤、退虚热等功效。在当前阶段,由于缺乏一套科学的、完整的中药材追溯体系作为指导,市场假冒伪劣现象比较多,很难做到对源头及各个环节的追溯。本文探讨了建立一套完整的亳州道地药材牡丹皮原产地追溯体系的途径与方法,旨在让道地药材资源得到很好的保护和传承,构筑起中药材安全供应链,即有效地实现中药材特性信息的传递。本文主要依据牡丹皮质量安全的有关规定,选择种植阶段,加工阶段,贮藏阶段,运输阶段和销售阶段的影响产品质量的溯源指标为关键指标。利用RFID标识技术,DNA标识技术和EAN/UCC统一标识技术作为产品编码及表示技术,并且围绕系统界面、可追溯系统资源的可行性、可追溯系统技术可行性进行分析。依据编码原则,确立编码方案。同时,对需求进行分析,进而划分系统模块及其功能。最终以案例为主线,验证亳州牡丹皮可追溯系统的实现情况。主要研究结果如下:1.亳州牡丹皮原产地溯源关键指标的筛选通过种植阶段、加工阶段、贮藏阶段、运输阶段和销售阶段五个环节,筛选出亳州牡丹皮原产地追溯体系关键指标。种植阶段溯源关键指标筛选包括种植序号、种植单位、地块信息、农事活动、投入物等主要指标。加工阶段溯源关键指标筛选包括加工序号、加工单位、加工方法、货品类别、加工结果等主要指标。贮藏阶段溯源关键指标筛选包括贮藏序号、贮藏单位、单位负责人、联系电话、贮藏方法、温度、入库时间、出库时间等主要指标。运输阶段溯源关键指标筛选包括运输序号、承运单位、运输方式、运输目的地、运输过程时间、入库时间、出库时间等主要指标。销售阶段溯源关键指标筛选包括销售序号、销售单位、销售人员、销售时间等主要指标。2.亳州牡丹皮产品编码与标识体系的建立采用了基于RFID技术的牡丹皮追溯系统解决方案,提出了牡丹皮可追溯系统是在牡丹皮的种植过程、加工过程、贮藏过程、运输过程、销售过程五个环节中建立的一种安全保障体系,它利用先进的信息技术给每种牡丹皮进行编码、存储相关的管理记录,从而进行调查追踪。分析了GAP系列过程,采用了计算机模块的设计和统计等手段对亳州牡丹皮及其产品编码与标识技术进行研究。3.亳州牡丹皮原产地追溯体系的建立根据亳州牡丹皮的产业链特征和牡丹皮生产企业实际的信息技术水平,结合产业现状,通过使用Visual Studio 2013开发平台解决方案,运用VB.NET语言和SQL Server 2008大型数据库开发技术手段,采用B/S体系结构,建立了牡丹皮追溯系统,主要包括信息采集、信息管理、信息追溯系统。最终完成了亳州牡丹皮原产地追溯系统的实现与测试,通过对系统进行详细的案例测试,达到了预期的系统设计目标,追溯系统运行良好,功能正常。管理系统主要为了满足管理员的采集、输入、修改、删除等管理操作,满足一般消费者对牡丹皮产品信息的跟踪。通过该系统的研发,建立了完整的亳州牡丹皮产品追溯系统,让生产者的产品更加方便入市销售,实现了牡丹皮及其产品从“农田到入药”的全程质量安全控制与追溯,具有一定的实用价值和推广价值。
二、中药材计算机应用编码研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、中药材计算机应用编码研究（论文提纲范文）
（1）基于多通道的中药材粉末显微特征识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 中药材识别技术 |
| 1.2 中药材粉末显微特征图像识别 |
| 1.3 中药材粉末显微特征图像的研究进展与关键科学问题 |
| 1.3.1 中药材粉末显微特征图像识别的研究现状 |
| 1.3.2 中草药粉末显微特征图像识别的关键科学问题 |
| 1.4 本文主要工作内容 |
| 第二章 中药材粉末显微特征图像数据集建立与预处理 |
| 2.1 中药材粉末显微特征图像数据集 |
| 2.1.1 中药材粉末显微特征图像采集 |
| 2.1.2 中药材粉末显微特征类别归纳 |
| 2.2 中药材粉末显微特征识别系统构成 |
| 2.2.1 中药材粉末显微特征识别算法 |
| 2.2.2 中药材粉末显微特征识别系统框架 |
| 2.3 中药材粉末显微特征图像数据预处理 |
| 2.3.1 图像随机翻转 |
| 2.3.2 图像随机剪切 |
| 2.3.3 图像归一化 |
| 2.4 实验结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多尺度与模糊特征的中药材粉末显微图像目标检测 |
| 3.1 YOLO v3 检测算法 |
| 3.2 基于多尺度特征的目标检测算法 |
| 3.2.1 多尺度特征问题 |
| 3.2.2 多尺度训练算法 |
| 3.3 基于模糊特征的局部上下文算法 |
| 3.3.1 模糊特征问题 |
| 3.3.2 局部上下文算法 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 基于多尺度训练的实验结果与分析 |
| 3.4.2 基于模糊特征的实验结果与分析 |
| 3.4.3 基于多尺度训练和模糊特征的实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多通道的小样本中药材粉末显微图像识别 |
| 4.1 ResNet v2 算法 |
| 4.2 基于多颜色空间的分类识别算法 |
| 4.3 基于多通道的注意力机制算法 |
| 4.3.1 通道注意力模型 |
| 4.3.2 空间注意力模型 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 基于多颜色空间的实验结果与分析 |
| 4.4.2 基于多通道注意力机制的实验结果与分析 |
| 4.4.3 基于多颜色空间和多通道注意力模型的实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 中药材粉末显微特征图像识别系统 |
| 5.1 系统所需配置 |
| 5.2 中药材粉末显微特征识别系统 |
| 5.2.1 中药材识别功能 |
| 5.2.2 数据查询功能 |
| 5.2.3 数据库部分 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于图嵌入和卷积神经网络的中药材新闻推荐方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 个性化新闻推荐研究现状 |
| 1.2.2 垂直领域新闻推荐研究现状 |
| 1.2.3 中药材领域推荐方法研究现状 |
| 1.3 研究内容与论文结构 |
| 2 相关理论概述 |
| 2.1 异质图与Deep Walk图嵌入算法 |
| 2.1.1 异质图 |
| 2.1.2 Deep Walk图嵌入算法 |
| 2.2 文本表示方法 |
| 2.2.1 Word2vec词嵌入 |
| 2.2.2 词频-逆文档频率 |
| 2.3 用户画像 |
| 2.4 卷积神经网络 |
| 3 基于图嵌入的中药材新闻推荐方法 |
| 3.1 问题定义与描述 |
| 3.2 基于图嵌入的中药材新闻推荐 |
| 3.2.1 领域知识数据获取及预处理 |
| 3.2.2 构造异质图 |
| 3.2.3 Deep Walk训练节点向量 |
| 3.2.4 中药材新闻推荐 |
| 3.3 数值实验 |
| 3.3.1 实验数据 |
| 3.3.2 评价指标 |
| 3.3.3 基线方法 |
| 3.3.4 结果分析 |
| 3.4 实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于卷积神经网络的中药材新闻推荐方法 |
| 4.1 问题定义与描述 |
| 4.2 基于卷积神经网络的中药材新闻推荐 |
| 4.2.1 表示层 |
| 4.2.2 学习层 |
| 4.2.3 输出层 |
| 4.3 数值实验 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）基于深度学习的中药处方审查方法及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 中医及神经网络相关介绍 |
| 2.1 中医药基本知识介绍 |
| 2.1.1 元气论 |
| 2.1.2 阴阳五行 |
| 2.1.3 中药配伍简介 |
| 2.2 神经网络相关概念 |
| 2.2.1 神经网络基本概念 |
| 2.2.2 RNN循环神经网络 |
| 2.2.3 LSTM RNN与BiLSTM |
| 2.2.4 Encoder-Decoder与seq2seq |
| 2.2.5 注意力机制 |
| 2.2.6 Transformer |
| 2.2.7 分布式表示 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 中药材的分布式表示 |
| 3.1 数据预处理 |
| 3.2 基于自回归模型的分布式表示方法 |
| 3.3 基于SET-RM的分布式表示方法 |
| 3.4 训练过程 |
| 3.5 实验结论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 处方审查方法 |
| 4.1 处方及药材机器评价 |
| 4.2 处方审查 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 中医智能诊疗系统 |
| 5.1 系统介绍 |
| 5.2 技术实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于电子鼻的气味愉悦度评估模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 气味愉悦度评估方法的研究现状 |
| 1.3.1 使用气体理化特征评估愉悦度的方法 |
| 1.3.2 使用电子鼻评估愉悦度的方法 |
| 1.4 电子鼻的发展与研究现状 |
| 1.5 主要研究内容与结构安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 电子鼻原理及应用 |
| 2.1 电子鼻的基本原理 |
| 2.1.1 生物嗅觉系统 |
| 2.1.2 电子鼻系统 |
| 2.2 电子鼻系统的应用领域 |
| 2.2.1 食品质量 |
| 2.2.2 日化产业 |
| 2.2.3 医疗诊断 |
| 2.2.4 中药鉴别 |
| 2.2.5 环境监控 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于CNN算法的愉悦度评估模型 |
| 3.1 CNN算法简介 |
| 3.2 非均匀采样算法 |
| 3.3 CNN算法模型构建 |
| 3.4 CNN模型与传统评估方法的比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于HOG+SVM算法的愉悦度评估模型 |
| 4.1 HOG算法 |
| 4.2 SVM算法 |
| 4.3 HOG+SVM算法模型构建 |
| 4.4 HOG+SVM与传统评估方法的比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验与结果 |
| 5.1 数据集 |
| 5.2 CNN评估模型 |
| 5.2.1 交叉验证实验 |
| 5.2.2 愉悦度评估结果 |
| 5.3 HOG+SVM评估模型 |
| 5.3.1 交叉验证实验 |
| 5.3.2 愉悦度评估结果 |
| 5.4 CNN与 HOG+SVM评估模型的对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（5）中药材智能温室种植可视化管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 文献综述 |
| 1.1 智能温室管理系统的应用现状与发展趋势 |
| 1.1.1 国外智能温室管理系统应用现状 |
| 1.1.2 国内智能温室管理系统应用现状 |
| 1.1.3 智能温室大棚管理系统未来发展趋势 |
| 1.2 可视化技术应用与发展趋势 |
| 1.2.1 可视化技术概述 |
| 1.2.2 可视化技术的问题与挑战 |
| 1.2.3 可视化技术国内外研究现状 |
| 1.2.4 可视化技术发展趋势 |
| 第2章 绪论 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 研究目的及意义 |
| 2.2.1 研究目的 |
| 2.2.2 意义 |
| 2.3 主要研究内容 |
| 2.4 设计方法与技术流程 |
| 第3章 系统需求分析 |
| 3.1 系统需求概述 |
| 3.2 系统功能需求分析 |
| 3.2.1 人事信息管理 |
| 3.2.2 农资管理 |
| 3.2.3 农事管理 |
| 3.2.4 温室管理 |
| 3.2.5 数据管理 |
| 3.2.6 预警报警管理 |
| 3.2.7 数据可视化 |
| 3.3 其他功能 |
| 3.4 性能需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统总体结构设计 |
| 4.1 系统开发原则 |
| 4.2 系统体系结构选择 |
| 4.3 系统开发环境配置 |
| 4.3.1 操作系统的选择 |
| 4.3.2 Web服务器的选择 |
| 4.3.3 数据库的选择 |
| 4.3.4 可视化工具的选择 |
| 4.3.5 系统开发工具 |
| 4.4 网络构建与设计 |
| 4.5 系统总体架构设计 |
| 4.6 功能模块设计 |
| 4.6.1 农资管理模块 |
| 4.6.2 人事信息管理模块 |
| 4.6.3 温室管理模块 |
| 4.6.4 农事信息管理模块 |
| 4.6.5 预警报警信息管理 |
| 4.6.6 数据管理功能模块 |
| 4.6.7 系统管理 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 系统数据库设计 |
| 5.1 数据库设计理论基础 |
| 5.1.1 数据库设计原则与步骤 |
| 5.1.2 数据库概念模型设计 |
| 5.2 数据库总体设计 |
| 5.2.1 数据库功能需求分析 |
| 5.2.2 数据库概念结构设计 |
| 5.2.3 数据库逻辑结构设计 |
| 5.3 数据库的建立与系统站点开发 |
| 5.3.1 数据库的建立 |
| 5.3.2 网页设计与站点开发 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统设计与实现 |
| 6.1 系统开发运行环境 |
| 6.1.1 系统开发环境 |
| 6.1.2 系统运行环境 |
| 6.2 前端框架的实现 |
| 6.2.2 前端组件包结构设计 |
| 6.2.3 系统分级结构设计 |
| 6.3 系统实现 |
| 6.3.1 种植园管理端的可视化系统实现 |
| 6.3.2 温室大棚管理端可视化系统实现 |
| 6.3.3 可视化统计分析功能实现 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 新颖性与创新性 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 发表论文与参与课题 |
（6）我国电视对农服务节目发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题背景及价值 |
| 一、选题背景 |
| 二、选题价值 |
| 第二节 国内外研究综述 |
| 一、国内研究现状 |
| 二、国外研究现状 |
| 第三节 研究方法与创新 |
| 一、研究方法 |
| 二、研究创新 |
| 第二章 传统电视时代(模拟技术时代)我国电视对农服务节目的发轫 |
| 第一节 广播科技开创我国广播电视对农服务节目的先河 |
| 一、广播对农服务的滥觞 |
| 二、广播对农节目的社会效应 |
| 第二节 电视科技促进我国电视对农服务节目的产生 |
| 一、中国农业电影制片厂对电视对农服务节目的先导作用 |
| 二、电视问世催生对农节目多彩新形态——从节目到栏目化、频道化 |
| 第三章 数字时代为电视对农服务节目传播创造新的可能 |
| 第一节 节目制作环境的数字化、网络化技术改造 |
| 一、电视节目采编制作的便捷高效 |
| 二、数字电视服务的应用空间拓展 |
| 第二节 数字电视技术促进对农电视新格局的产生 |
| 一、节目内容生产的多样化与节目形态的变迁 |
| 二、传输系统的升级拓展有力突破地方媒体对农传播的区域性局限 |
| 三、对农传播新格局的形成 |
| 第四章 互联网思维与环境对电视对农服务节目提出的挑战 |
| 第一节 互联网思维引发重新认识电视及其对农服务节目的传播理念与模式 |
| 一、“互联网思维”及其在传播业的核心理念 |
| 二、互联网思维对整个电视传播理念的颠覆与重塑 |
| 三、互联网思维对传统电视对农服务节目及传播理念与模式的突破 |
| 第二节 互联网环境引发电视对农服务节目内容生产的变化 |
| 一、受众的变化:受众构成、需求和审美趣味 |
| 二、传播环境的变化:从传统电视到三网合一的传输格局 |
| 三、节目的变化:节目形态、传播渠道与盈利模式 |
| 第五章 我国广播电视政策对推动对农节目发展的特殊价值 |
| 第一节 由“三农问题”主导的农村广电事业发展布局 |
| 一、党和政府对三农问题的重视与政策深化 |
| 二、党和政府对农村广播电视基础设施建设的特殊政策安排 |
| 第二节 市场经济条件下广播电视节目内容生产的惠农政策 |
| 一、传媒产业化的双重效益目标及其关系 |
| 二、“社会效益优先”原则在对农节目生产供给中的特殊考量 |
| 第六章 从典型案例调研看对农服务节目供求关系的新变化 |
| 第一节 典型案例的遴选 |
| 一、典型案例的遴选依据 |
| 二、研究方法的选择设计 |
| 第二节 传统农民信息需求升级——安徽亳州调研发现 |
| 一、亳州及其电视事业的基本现况 |
| 二、具体调研的实施 |
| 三、调研发现:基层农民对信息需求走向更高层次 |
| 第三节 “走进来”:基于新型农村产业发展的新需求——浙江磐安调研发现 |
| 一、磐安及其电视事业的基本现况 |
| 二、调研的具体实施 |
| 三、调研发现:农村新兴产业推动农民对农需求的多样化 |
| 第四节 国家级对农节目的创新实践——央视《致富经》、《乡约》调研发现 |
| 一、《致富经》、《乡约》基本情况 |
| 二、《致富经》的创新探索 |
| 三、《乡约》的创新探索 |
| 第七章 总论:对农传播优化发展的思考 |
| 第一节 新媒体环境下农民对信息传播的需求变化 |
| 一、电视对农服务须适应农民不断增长的信息需求 |
| 二、新兴产业形态下的农民:主动传播需求有待满足 |
| 第二节 县级融媒体中心建设为县级对农服务节目发展提供新指南 |
| 一、建设县级融媒体中心是解决县级电视媒体发展困境的迫切需要 |
| 二、县级融媒体中心建设的发展经验 |
| 三、县级融媒体建设对对农服务持续优化的思考 |
| 第三节 移动优先理念下对农电视服务节目的优化 |
| 一、“内容为王”升级,大小屏差异化的战略布局 |
| 二、传统优势对农节目走向移动终端的实现路径 |
| 三、加大政府资金投入,实现对农服务节目分级扶持政策 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读博士学位期间公开发表的论文 |
| 作者在攻读博士学位期间所作的项目 |
| 致谢 |
（7）基于RFID与WSN技术的中药材溯源系统研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外溯源技术的研究现状 |
| 1.3 中药材质量安全存在的问题 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 溯源系统相关技术介绍 |
| 2.1 条码技术 |
| 2.2 射频识别技术 |
| 2.3 无线传感网技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 溯源系统的二维码加密与RFID数据过滤 |
| 3.1 二维码加密技术 |
| 3.2 RFID数据过滤 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 溯源系统仓储定位算法研究 |
| 4.1 室内ZigBee定位算法原理 |
| 4.2 定位算法优化 |
| 4.3 定位误差 |
| 4.4 仿真试验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 中药材溯源系统的设计与实现 |
| 5.1 溯源系统总体设计 |
| 5.2 数据采集模块设计 |
| 5.3 数据传输模块设计 |
| 5.4 数据采集层网关设计 |
| 5.5 应用层模块设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间学术论文 |
| 攻读硕士期间参与项目 |
| 个人简历 |
（8）基于RFID和ZigBee的道地中药材质量追溯系统的分析及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 追溯体系国内外研究现状及存在的问题 |
| 1.2.1 国外研究状况 |
| 1.2.2 国内研究状况 |
| 1.2.3 中药材质量追溯系统目前存在的问题及特点 |
| 1.3 课题主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术介绍及分析 |
| 2.1 RFID技术 |
| 2.1.1 RFID工作原理 |
| 2.1.2 RFID系统组成 |
| 2.1.3 RFID在追溯系统中的应用 |
| 2.2 ZigBee技术 |
| 2.2.1 无线传感器网络概述 |
| 2.2.2 ZigBee拓扑结构 |
| 2.2.3 ZigBee协议规范 |
| 2.2.4 Zigbee在追溯系统中的应用前景 |
| 2.3 RFID与Zigbee的技术融合 |
| 2.3.1 智能节点体系结构 |
| 2.3.2 集成电子标签结构 |
| 第三章 中药材质量追溯系统的算法分析与设计 |
| 3.1 RFID防碰撞算法的改进研究 |
| 3.1.1 改进的RFID防碰撞算法 |
| 3.1.2 算法仿真 |
| 3.2 结合蚁群算法的AODV路由协议 |
| 3.2.1 算法设计 |
| 3.2.2 算法仿真 |
| 第四章 中药材质量追溯系统设计方案 |
| 4.1 系统总体结构设计 |
| 4.2 基于ZigBee的分散式RFID信息采集方案设计 |
| 4.2.1 信息采集结构设计 |
| 4.2.2 信息采集模块设计 |
| 4.2.3 信息集成硬件设计 |
| 4.2.4 信息集成软件设计 |
| 4.3 网络架构设计 |
| 4.3.1 系统网络拓扑设计 |
| 4.3.2 系统中的通信设计 |
| 4.3.3 通信协议转换 |
| 4.4 应用层软件需求分析设计 |
| 4.4.1 系统可行性需求分析 |
| 4.4.2 追溯系统体系设计 |
| 4.4.3 软件设计结构 |
| 4.5 道地中药材追溯系统的设计 |
| 4.5.1 系统功能结构设计 |
| 4.5.2 系统数据库设计 |
| 4.5.3 模块详细设计 |
| 第五章 道地中药材质量追溯系统的测试及实现 |
| 5.1 系统硬件测试 |
| 5.1.1 测试工具和软件 |
| 5.1.2 测试过程 |
| 5.1.3 代码展示 |
| 5.2 中药材质量追溯系统的实现 |
| 5.2.1 系统开发与运行环境 |
| 5.2.2 各子功能实现展示 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）中医药数据集分类优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 文献综述 |
| 前言 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 基本概念 |
| 2 现有中医药数据集分类的局限性及原因分析 |
| 2.1 《中医药数据集分类与代码(草案)》概况 |
| 2.2 现有中医药数据集分类的局限性 |
| 2.3 原因分析 |
| 2.3.1 以往中医药数据集分类研究主要针对科学数据集分类 |
| 2.3.2 中医药科学数据不等同于行业业务数据 |
| 2.3.3 中医药各业务领域业务数据集不断丰富 |
| 3 研究思路与方法 |
| 3.1 总体思路 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 业务管理域主题分析法 |
| 3.2.2 文献数据集测试修正法 |
| 3.2.3 文献研究法 |
| 3.2.4 专家咨询法 |
| 3.3 技术路线 |
| 4 中医药数据集分类优化代码表编码原则、分类依据与方法 |
| 4.1 中医药数据集分类优化代码表编码原则 |
| 4.1.1 实用性原则 |
| 4.1.2 科学性原则 |
| 4.1.3 系统性原则 |
| 4.1.4 可扩充性原则 |
| 4.1.5 开放兼容性原则 |
| 4.1.6 唯一性原则 |
| 4.1.7 简洁性原则 |
| 4.1.8 共享原则 |
| 4.1.9 类目平衡原则 |
| 4.2 中医药数据集优化分类依据 |
| 4.2.1 学科主题分类依据 |
| 4.2.2 务域分类依据 |
| 4.3 中医药数据集优化分类法 |
| 4.3.1 面分类法和线分类法相结合的混合分类法 |
| 4.3.2 中医药数据集分类优化代码表编码方法 |
| 5 业务管理主题域分析 |
| 5.1 中医药事业管理 |
| 5.1.1 中医药行政管理 |
| 5.1.2 中医医院管理 |
| 5.1.3 中医药保健管理 |
| 5.1.4 中医药教育管理 |
| 5.1.5 中医药科研管理 |
| 5.1.6 中医药产业管理 |
| 5.1.7 中医药发展 |
| 5.1.8 中医药对外交流与合作 |
| 6 文献测试修正分析 |
| 6.1 资料来源 |
| 6.1.1 中医药相关数据库研究类文献检索 |
| 6.1.2 中医药数据库平台网络搜索 |
| 6.1.3 国内外中医药数据库网络平台 |
| 6.2 文献数据集测试与修正 |
| 6.2.1 无数据集对应类 |
| 6.2.2 数据集过多类 |
| 6.2.3 数据集过少类 |
| 6.2.4 数据集重复归类 |
| 6.3 中医药数据集分类优化研究结果 |
| 6.3.1 中医药事业管理 |
| 6.3.2 中医 |
| 6.3.3 中药 |
| 6.3.4 针灸 |
| 6.3.5 古籍 |
| 7 中医药数据集分类优化结果验证分析与讨论 |
| 7.1 中医药数据集分类优化结果验证分析之目的 |
| 7.2 验证技术方案 |
| 7.2.1 纳入检验 |
| 7.2.2 应用检验 |
| 7.3 研究结果的讨论与评价 |
| 7.3.1 专家咨询与征求意见过程 |
| 7.3.2 专家论证的主要意见分析 |
| 7.4 优化后数据集分类的特点 |
| 8 结语 |
| 附录1 2011版中医药数据集分类与代码表(草案) |
| 附录2 中医药数据集分类优化代码表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（10）毫州牡丹皮中药材原产地追溯体系的构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 一 文献综述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 中国中药材生产概况 |
| 1.1.2 中国中药材质量安全状况 |
| 1.2 中药材追溯体系概述 |
| 1.2.1 可追溯体系定义 |
| 1.2.2 国外研究概况 |
| 1.2.3 国内研究概况 |
| 二 引言 |
| 2.1 研究目的与意义 |
| 2.1.1 研究目的 |
| 2.1.2 研究意义 |
| 2.2 研究内容、方法和技术路线 |
| 2.2.1 研究内容 |
| 2.2.2 研究方法 |
| 2.2.3 研究技术路线 |
| 三 亳州牡丹皮原产地追溯体系的关键指标筛选 |
| 3.1 溯源指标筛选的目的、原则及方法 |
| 3.1.1 追溯指标筛选的目的 |
| 3.1.2 追溯指标筛选的原则 |
| 3.1.3 追溯指标筛选的方法 |
| 3.1.4 亳州牡丹皮追溯指标筛选的方法 |
| 3.2 关键指标筛选依据 |
| 3.2.1 中药材质量安全的有关规定 |
| 3.2.2 质量安全追溯标准与规范 |
| 3.3 亳州牡丹皮种植阶段溯源指标筛选 |
| 3.3.1 牡丹皮种植阶段筛选参考因素 |
| 3.3.2 种植过程中的追溯 |
| 3.3.3 亳州牡丹皮种植阶段溯源指标筛选 |
| 3.4 亳州牡丹皮加工阶段溯源指标筛选 |
| 3.4.1 GMP(Good Manufacture Practice) |
| 3.4.2 生产过程控制 |
| 3.4.3 亳州牡丹皮加工阶段溯源指标筛选 |
| 3.5 亳州牡丹皮贮藏阶段溯源指标筛选 |
| 3.5.1 牡丹皮贮藏阶段溯源指标筛选原则 |
| 3.5.2 牡丹皮贮藏阶段溯源指标设定 |
| 3.6 亳州牡丹皮运输阶段溯源指标筛选 |
| 3.6.1 GSP(Good Supply Practice) |
| 3.6.2 建立物流信息追踪体系 |
| 3.6.3 亳州牡丹皮运输阶段溯源指标筛选 |
| 3.7 亳州牡丹皮销售阶段溯源指标筛选 |
| 3.7.1 必要性 |
| 3.7.2 GUP(Good Using Practice) |
| 3.7.3 亳州牡丹皮销售阶段溯源指标筛选 |
| 四 亳州牡丹皮及其产品编码与标识技术研究 |
| 4.1 识别技术概述 |
| 4.1.1 条码技术 |
| 4.1.2 RFID识别技术 |
| 4.1.3 DNA鉴定技术 |
| 4.1.4 EAN/UCC |
| 4.2 牡丹皮可追溯系统需求分析 |
| 4.2.1 系统边界模型 |
| 4.2.2 牡丹皮可追溯系统对象 |
| 4.2.3 牡丹皮可追溯系统资源可行性分析 |
| 4.2.4 牡丹皮的可追溯系统的技术可行性分析 |
| 4.3 亳州牡丹皮原产地追溯编码方案 |
| 4.3.1 编码原理 |
| 4.3.2 编码方案 |
| 五 亳州牡丹皮原产地追溯系统的建立 |
| 5.1 系统设计的原则 |
| 5.2 系统的目标和范围 |
| 5.2.1 系统目标 |
| 5.2.2 系统用户范围 |
| 5.2.3 系统追溯的范畴 |
| 5.3 系统需求分析 |
| 5.4 亳州牡丹皮追溯系统的功能结构 |
| 5.4.1 系统模块的划分 |
| 5.4.2 各模块功能分析 |
| 5.5 亳州牡丹皮原产地追溯系统的实现与测试 |
| 5.5.1 登录界面 |
| 5.5.2 用户界面 |
| 5.5.3 后台管理界面 |
| 5.5.4 测试案例 |
| 六 结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、中药材计算机应用编码研究（论文参考文献）
- [1]基于多通道的中药材粉末显微特征识别研究[D]. 郝晨宇. 北方工业大学, 2021
- [2]基于图嵌入和卷积神经网络的中药材新闻推荐方法研究[D]. 杨婷婷. 大连理工大学, 2021
- [3]基于深度学习的中药处方审查方法及应用[D]. 蒲翊凡. 四川大学, 2021
- [4]基于电子鼻的气味愉悦度评估模型研究[D]. 吴丹莉. 广东工业大学, 2020(07)
- [5]中药材智能温室种植可视化管理系统设计与实现[D]. 蒋思凯. 西南大学, 2020(01)
- [6]我国电视对农服务节目发展研究[D]. 吴圆圆. 上海大学, 2019(02)
- [7]基于RFID与WSN技术的中药材溯源系统研究与应用[D]. 王山. 宁夏大学, 2017(02)
- [8]基于RFID和ZigBee的道地中药材质量追溯系统的分析及实现[D]. 孙莉. 宁夏大学, 2017(02)
- [9]中医药数据集分类优化研究[D]. 刘洋. 中国中医科学院, 2016(02)
- [10]毫州牡丹皮中药材原产地追溯体系的构建[D]. 王超群. 安徽农业大学, 2016(06)