采集技术论文范文精选

1.目的

(1)培养学生综合运用所学知识,结合实际独立完成课题的工作能力.

(2)对学生的知识面,掌握知识的深度,运用理论结合实际去处理问题的能力,实验能力,外语水平,计算机运用水平,书面及口头表达能力进行考核.

2.要求

(1)要求一定要有结合实际的某项具体项目的设计或对某具体课题进行有独立见解的论证,并要求技术含量较高.

(2)设计或论文应该在教学计划所规定的时限内完成.

一、论文(设计)选题来源

1:长春广播电视大学毕业设计题目.

2:吉林省森工集团信息化发展前景与规划.

3:吉林省林业设计院网络中心网络改造与发展规划.

4:吉林省林业系统生态信息高速公路构建课题.

二、论文撰写与设计研究的目的

摘要:科技论文是科学研究活动的重要产出形式，是反映科研成果、开展学术交流的重要手段，是促进科技交流与合作的有效途径，其数量和质量从侧面反映了一段时期内区域的科研实力与水平。为此，以中国科技论文与引文数据库(CSTPCD)、SCI、Ei、CPCI－S检索系统为数据统计源，通过对四川省科技人员在国内外发表的科技论文情况进行回顾性分析，对四川省科技论文产出能力、学术水平及影响力进行客观展示，以了解四川省科学研究与技术创新领域的科研实力及趋势，为科管部门进一步制定科研政策和推动科研进步提供依据。

关键词:科技产出;论文;四川省

0引言

科研论文是科技产出的重要体现，从侧面反映了一个地区的科技发展水平和实力［1］。通过对四川省科技论文的产出量及影响力(常以被引用情况反映)进行统计和分析，可从一个侧面反映科学研究工作的创新性和发展性，揭示四川省的科研活动的活跃程度、科研发展的现状及规律、科研实绩和科技管理水平，从宏观上了解和把握地区、学科、科研人员学术水平、科研能力和潜力。利用四川省发表的国际和国内科技论文数据进行统计、处理和整序。并从学科、论文引用与影响、地区分布情况等不同专题和角度，深入分析2018年度四川地区科技论文产出的特点，及其在国内的产出水平和发展趋势。

1数据来源及统计范围

国内论文数据统计来自中国科学技术信息研究所创建的中国科技论文与引文数据库(CSTPCD);国际论文数据采集来自SCI、Ei、CPCI-S检索系统;专利数据来自DerwentInnovationsIndex数据库(在作为地区、学科和机构统计用的Ei论文数据中，已剔除会议论文的数据，仅包括期刊论文，而且仅选择核心期刊采集出的数据，会议论文均在CPCI-S中得以表现);论文统计范围只是四川省作者为论文第一作者的论文［2］。

1系统设计与关键技术

1．1旱区农业领域本体构建

领域本体为搜索引擎提供知识组织，是基于本体的旱区农业垂直搜索引擎的核心模块。建立针对西北旱区的农业领域本体，可以提高搜索引擎的专业性和查准率。农业领域本体库的建立分为创建领域术语集、创建领域本体和本体存储等模块。本文使用基于包装器的信息抽取技术，从相关网站抽取与西北旱区农业相关的论文题目、摘要和关键词作为领域语料，经过分词和筛选得到领域术语，利用参考文献中提出的面向文本的知识发现技术来构建领域本体的方法并对其加以改进，设计了领域本体创建方法。步骤如下:Step1从网络中抽取相关论文，通过分词和筛选得到领域术语集合。Step2运用方法对领域术语集进行领域相关度判断，筛选出相关度较高的术语，从而得到领域概念集合。Step3对所得到的领域概念进行基于共现的关联分析。Step3．1基于共现分析理论来计算两两领域概念的共现频次，得到共现矩阵。Step3．2利用Jaccard系数来计算领域概念间的相关度，得到领域概念的相关矩阵。Step3．根据领域概念的相关矩阵，利用Cosine相似度求出每两个领域概念的相似度，从而得到相似度矩阵。Step4结合传统凝聚层次聚类算法和K－means算法，使用基于K－means的层次聚类算法发现领域概念间关系。Step5构建农业领域本体并存储在关系数据库MySQL中。

1．2信息采集和过滤

旱区农业垂直搜索引擎的应用是面向西北旱区农业，需要采集旱区农业相关信息，过滤掉无关信息。领域相关信息过滤是保证搜索准确度的关键因素。为了保证采集的网页信息和西北旱区农业紧密相关，本文采用主题蜘蛛和本体结合的方法按照链接过滤、信息获取、页面分析和主题相关性，判定4个部分从网络中采集并过滤西北旱区农业信息，处理流程如图2所示。首先，获取URL地址并过滤掉一些无效和重复的链接;其次，下载有效URL对应的网页，对网页内容进行解析，采用分析DOM树的信息抽取方法，清理无关Html标记，获取网页正文和新的URL;再次，对网页正文进行特征词提取;最后，进行基于本体的网页主题相关度判定，若网页与西北旱区农业主题关，则对该网页构建索引，否则抛弃。对于新的URL，则跳转到URL链接过滤步骤，循环进行信息采集和过滤。

由于主题相关性判定部分是决定网页信息采集质量的关键因素，因此本部分着重介绍主题相关性判定算法。目前，页面与主题相关性判定主要有5类方法，即根据元数据的判定、根据扩展元数据的判定、根据链接分析的判定、根据页面内容语义判定和基于特征词的向量空间模型算法。本文采用基于特征词的向量空间模型算法，但是这种方法已被证实精确度不够高，因而结合旱区农业领域本体对该算法进行改进，提高采集网页信息的正确率。利用领域本体概念及概念间结构关系对特征词进行语义丰富，判定网页与主题的相关性，从而在一定程度上实现了网页与主题在语义层面上的相关性判定。算法描述如下:Step1信息采集之前，对西北旱区农业相关的网页正文提取关键词，通过学习获取西北旱区农业主题的特征词集合其中，ωi表示特征词αi在主题特征向量中的权值。Step2运用本体概念间的关系获取特征词集合中每个特征词αi上位词、同位词和下位词，并存储在数组Ti中。Step3对采集到网页P进行分词，对每个名词s进行判断。若s在数组Ti中，则将s替换为αi;然后，统计αi对应的“信息项频率”tf和“文档频率”df来表示每个信息项的分布权重，并运用TF*IDF算法。

【摘要】本文探讨了在社会信息化的条件下会计数据和信息的标准化，写作论文以便在社会化的广度和信息化的深度上，共享和加工利用社会各界积累的、每天不断生成的会计数据和信息资源，充分挖掘和利用其潜在的巨大价值，以满足社会各方面的需要。

各行各业的经营活动，产生着大量的会计数据和信息，随着会计电算化的发展，在各企事业单位日复一日的数据采集、输入、储存、处理、传递、等过程中，将海量的、历史的会计数据和信息积累在各单位的计算机中。从社会的总体来看，这是一个巨大的信息资源宝库。但是，对这些数据和信息资源的利用，还停留在以各单位为中心的加工利用水平上，基本上还没有在社会化的广度上充分共享，也没有在信息化的深度上进行加工和利用，这是资源的极大浪费。究其原因，一是缺乏先进的信息处理技术；二是缺乏会计数据和信息充分共享的完整统一的标准。

现在，信息技术的发展，已经能够将海量的数据采集、储存在数据仓库（DW）之中，并且能够以联机分析处理(OLAP)和数据挖掘（DM）等技术进行共享和深加工利用。所以，先进的信息处理技术已经具备，目前要解决的主要问题是会计数据和信息的标准化———建立、应用会计数据和信息的完整统一的标准。

一、会计数据和信息的标准化

观察会计数据和信息的加工处理流程（确认、计量、输入、储存、处理、传递、反馈、输出、），可以把会计数据和信息资源分为三类：原始会计数据、中间会计数据和会计信息、的会计信息。

（一）原始会计数据的标准化采集输入和储存