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题名基于深度学习的智能分类垃圾桶
被引量：13
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作者
卢淑怡
魏爽
万思远
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机构
上海师范大学信息与机电工程学院
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出处
《计算机与数字工程》
2021年第5期1009-1012,1029,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(编号:61401145)
上海市自然科学基金项目(编号:19ZR1437600)资助。
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文摘
垃圾分类已成为全国新风尚,但是垃圾分类的过程中,由于垃圾品类复杂而繁多,群众反应存在分类困难。为了更好地解决垃圾分类困难这一社会热点问题,为垃圾分类提供一种自动化、智能化的解决方法迫在眉睫。论文改进了垃圾图像识别技术,提出了一种基于深度学习的智能分类垃圾桶。论文设计了“Y”字型物理模型,运用了LeNet-5深度学习模型,集成了舵机、超声波、蓝牙等模块,最终实现了精准识别垃圾种类、自动化分类垃圾、满桶提醒和蓝牙传输等功能。实验表明,论文设计的基于深度学习的智能分类垃圾桶具有较好的智能性,提高了垃圾分类的准确率和效率,方便了群众垃圾分类。
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关键词
垃圾分类
深度学习
LeNet-5模型
图像识别
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Keywords
garbage classification
deep learning
LeNet-5 model
image recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于知识图谱的高校跨课程知识推送工具设计
被引量：1
- 2
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作者
卢淑怡
李美子
许多
张波
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机构
上海师范大学信息与机电工程学院
上海师范大学人工智能教育研究院
上海智能教育大数据工程技术研究中心
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出处
《软件导刊》
2023年第1期6-11,共6页
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基金
教育部第一批新工科研究与实践项目(2018)
教育部第二批新工科研究与实践项目(E-RGZN20201020)。
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文摘
跨学科知识点的关联学习一直都是高校教育的重难点,利用知识图谱知识结构关联进行推送是有效的解决途径之一。首先,对高校教育学科[S1]知识图谱(ECKG)进行形式化定义;然后,提出基于ECKG结构特征的跨学科知识推送技术;最后,分析高校学科教育图谱知识点检索的应用,对知识点查询、知识关联查询及个性化学习资源推荐技术进行说明。实践表明,所提知识推送工具在知识点定位查询方面具有不错的效果,能较好完成知识点个性化智能推送任务,可为高校跨课程知识推送提供参考与借鉴。
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关键词
高校教育
知识图谱
人工智能教育
知识推送
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Keywords
university education
knowledge graph
artificial intelligence-based education
knowledge recommendation
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分类号
G434
[文化科学—教育学]
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题名一种空气污染物浓度预测深度学习平台
被引量：2
- 3
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作者
卢淑怡
张波
张旱文
俞豪
高浩然
刘波
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机构
上海师范大学信息与机电工程学院
上海超算科技有限公司
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出处
《上海师范大学学报（自然科学版）》
2020年第1期102-108,共7页
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基金
国家自然科学基金(61802258)
上海市自然科学基金(18ZR1428300)
+1 种基金
上海市科委创新项目(17070502800)
上海市教委项目(C160049)。
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文摘
在空气污染大数据预处理的基础上,提出了一个基于深度学习的空气污染物浓度预测平台.该平台架构分为数据采集层、模型层和可视化界面层3个层次,分别实现了数据采集与处理,基于长短期记忆(LSTM)网络模型的污染物浓度预测,以及预测结果可视化的功能,通过对用户个性化模型参数的设置,实现不同时间段污染物浓度时间序列的预测.
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关键词
深度学习
空气污染预测
长短期记忆(LSTM)网络模型
大数据
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Keywords
deep learning
air pollution prediction
long short-term memory(LSTM)network model
big data
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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