基于多源异构数据的数字植物园信息检索模型研究

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1、分类号S757密级不保密UDC630硕士学位论文基于多源异构数据的数字植物园信息检索模型研究作者姓名:于夏桥指导教师:唐丽华副教授方陆明教授学科专业名称:森林经理学研究方向:遥感与信息技术所在学院:环境与资源学院论文提交日期:2014年6月万方数据浙江农林大学2014年6月9日ZhejiangA&FUniversityDissertationfortheDegreeofMasterAResearchfortheDigitalbotanicalgardenInformationRetrievalModelBasedonMultipleH

2、eterogeneousDatabasesCandidate:YUXia-qiaoAdviser:TANGLi-hua,AssociateprofessorAssociateSupervisor:FANGLu-ming,ProfessorSpecialty:ForestManagementDateofSubmission:June9,2014万方数据ZhejiangA&FUniversityLin’an,zhejiangprovince,P.R.ChinaJune,2014万方数据万方数据摘要摘要随着数字化植物园建设的不断发展和深入,

3、为了更好地发挥浙江某大学植物园对于教学、科研、社会服务的支撑作用,实现对该园数字化植物园建设中的多个独立信息系统的数据实现综合智能检索显得尤为重要。目前有许多植物园已经建立并投入使用了一些类似相关的系统,如北京植物园实施并建立了树木园珍稀濒危物种信息管理系统数据库和中国数字植物园,并对外提供了各自独立的数据库检索服务;南京中山植物园成功研制了定植图管理系统(LICIS)和活植物信息。浙江某大学植物园现在虽然目前已经存在一些类似的信息系统,而且各个信息系统都有相应的检索模块,但都存在检索的数据源单一,不能实现跨越多个异构数据源检索,检索

4、数据不够全面,数据关联性不强等问题。针对这一情况,结合目前的状况,急需要构建一种新型的检索模型,能够解决以上问题。首先我在对现有植物园管理系统研究的基础上建设了虚拟植物园展示系统、校园植物库,植物园门户三个信息系统,并结合已经存在的植物捐赠认养系统、植物标本馆、木材标本馆、花卉数据库、移动“E点通系统进一步的研究,建立了一个针对这些”系统的智能检索模型,该模型可以实现对以上多个异构数据源的智能综合检索,并利用C均值模糊聚类分析和SOM自组织特征映射神经网络对于检索得到的信息进行进一步的分类和研究,从而提高检索的效率和准确性。该模型实现

5、了用户统一认证、单点登录、共享数据库功能,能够让植物园管理人员用同个账号登录,对检索得到的某种植物信息,针对各个信息系统进行直接维护管理,避免管理人员反复用不同账号进行登录、登出各个系统。同时因为该检索服务是对公众开放的,各类教学、科研人员以及植物爱好者也可以通过这个检索平台对植物进行检索,得到更全面、更准确的覆盖现有各个信息系统中开放的植物信息数据,降低了用户检索的复杂度,节省了检索时间,为进一步的学习和研究提供了有力的支持。关键词:数字化植物园,智能检索,异构数据源,K均值聚类,自组织特征映射。Ⅰ万方数据ABSTRACTABSTR

6、ACTWiththedevelopmentofthedigitalbotanicalgarden,it'sveryimportanttobuildanintelligentsystemwhichcanretrieveintelligentlyinseveralindependentlydatabaseforsupportingauniversity'steaching,researchandcommunityservice.Atpresent,thereareseveralbotanicalgardenhavebuiltandused

7、somesimilarsystems,suchasthechinadigitalbotanicalgardenhasbeenbuiltandaninformationmanagementdatabasesystemhasbeenbuiltformanagingthecherishtheendangeredspeciesinBeijingbotanicalgarden.Itcanprovidetheindependentdatabaseretrievalservice.ALICISandlivingbotanyinformationda

8、tabasehavebeenbuiltinNanjingZhongshanbotanicalgarden.Althoughthereareseveralsimilarinformationsystemsforthisbo

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