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题名包钢ERP炼钢作业管理系统的设计
被引量：1
- 1
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作者
靳瑞文
胡文江
芦建文
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
包钢(集团)公司信息服务中心
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出处
《包钢科技》
2017年第6期83-85,共3页
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文摘
通过对包钢炼钢生产状况的分析,并结合ERP系统的特点,对包钢炼钢作业管理系统进行了相应的设计。根据炼钢的工艺流程,从倒灌站、脱硫、转炉、精炼、铸机和料号维护几方面进行了系统模块划分;根据数据的来源和下抛关系,对炼钢作业管理系统和其他ERP子系统之间的关系进行设计,保证数据来源和数据下抛的准确。
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关键词
EPR
炼钢作业
管理系统
信息技术
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Keywords
ERP
steelmaking operation
management system
information technology
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分类号
TF758
[冶金工程—钢铁冶金]
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题名二维码在包钢标牌系统中的应用
被引量：1
- 2
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作者
王晓乐
张晓琳
杨曜宇
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
包钢(集团)公司信息服务中心
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出处
《包钢科技》
2017年第6期86-88,共3页
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文摘
文章在分析二维码防伪技术的实现原理与特点的基础上,结合产品流通过程中不同角色对产品防伪检测的实际需求,设计并开发出一款应用于常用移动设备上的二维码防伪系统。该系统应用于产品防伪中,具有成本低、效率高、可脱离有线网络的依赖而实现防伪验证的目的。该系统可极大地提高产品防伪能力,有力地打击了假冒产品的泛滥,对维护包钢的产品形象,净化市场秩序,提升产品竞争力有着非常重要的意义。
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关键词
二维码
产品防伪
密码技术
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Keywords
QR code
product anti - counterfeiting
cryptographic technique
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分类号
F273
[经济管理—企业管理]
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题名包钢ERP人事管理系统的设计
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作者
修立杰
张晓琳
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
包钢(集团)公司信息服务中心
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出处
《包钢科技》
2017年第6期89-92,共4页
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文摘
文章就包钢传统的人事管理存在上下信息不统一,业务流程繁杂,工作效率低下等突出问题与企业日益发展状况形成的矛盾做出解决方案。利用目前主流的Java语言和MVC设计模式进行设计。人事管理是ERP人力资源管理的一部分,最终要实现从以前各个二级单位的信息孤立,人员信息上下不对称将转变为上下统一,到人员信息及时更新,由组织人事部统一管理,实现公司一级化管理。
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关键词
ERP
人事管理系统
人力资源
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Keywords
ERP
personnel management system
human resource
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分类号
F272.92
[经济管理—企业管理]
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题名包钢ERP成本管控体系的构建与实施
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作者
王晓云
张晓琳
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
包钢(集团)公司信息服务中心
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出处
《包钢科技》
2017年第3期96-98,共3页
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文摘
文章对ERP成本管理模块系统在包钢新体系的实现过程和对系统的部分功能进行了阐述。并从作业成本思想的应用、成本核算系统流程、成本核算责任等几个方面给出分析。ERP信息化系统从销售定单开始,实施产销一体化,为公司的生产经营、产品销售起到了指导作用。
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关键词
ERP系统
作业
成本核算
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Keywords
ERP system
activity
cost accounting
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分类号
F406.72
[经济管理—产业经济]
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题名ERP出货销账系统的设计与实现
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作者
范红波
胡文江
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
包钢(集团)公司信息服务中心
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出处
《包钢科技》
2019年第3期73-76,共4页
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文摘
文章所讨论的系统是基于J2EE的包钢ERP出货销账系统,利用公司铁、公路出货业务模式为研究对象,旨在为用户提供一个友好的铁、公路出货销账管理平台。系统采用MVC开发模式进行开发,通过对出货管理模式的深入研究,设计出具备两大功能模块来满足目前对出货管理需求的系统,即铁路出货销账管理模块和公路出货管理模块。
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关键词
J2EE
ERP
MVC
出货销账
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Keywords
J2EE
ERP
MVC
shipment and write off
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于卷积神经网络的马铃薯叶片病害识别系统
被引量：18
- 6
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作者
赵建敏
李艳
李琦
芦建文
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
包钢集团公司信息服务中心
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出处
《江苏农业科学》
2018年第24期251-255,共5页
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基金
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(编号:NJZY144)
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文摘
深度学习是图像处理领域的研究热点,为实现马铃薯叶片病害识别,达到及时防治的目的,采用深度学习理论设计病害识别系统,系统包括分层卷积神经网络识别模型、WEB服务器和手机端APP。基于Tensor Flow框架,搭建8层CNN+softmax分层卷积神经网络模型,自动学习到256个病害图像特征,采用softmax分类器识别病害,简单背景单一病斑识别准确率达到87%。在ubuntu上搭建Nginx Web服务器,应用Flask框架开发后台服务,基于vue. js开发手机端APP,实现手机采集、上传病害图像、获取病害结果等功能,为相关应用提供完整全栈式解决方案。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
马铃薯
病害识别系统
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分类号
S126
[农业科学—农业基础科学]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于字典学习的马铃薯叶片病害图像识别算法
被引量：6
- 7
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作者
赵建敏
芦建文
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
包钢集团公司信息服务中心
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出处
《河南农业科学》
CSCD
北大核心
2018年第4期154-160,共7页
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基金
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY144)
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文摘
为实现马铃薯叶片病害识别,达到及时防治的目的,设计了一种基于压缩感知理论的马铃薯病害图像分类方法。采用K-奇异值分解算法(K-SVD)分别构造了马铃薯早疫病、晚疫病、灰霉病叶片图像病害字典,通过正交匹配追踪算法求解测试样本在不同病害字典下的稀疏系数矩阵,并进行图像重构,求解重构均方根误差。利用不同类别字典本身的差异性,测试样本重构时,误差最小的字典即为测试样本所属病害种类。与支持向量机识别算法相比,该方法能够自学习图像特征,大大降低了图像分割和特征提取复杂度。经对比测试,采用字典学习理论进行分类,马铃薯3种叶片病害单一病斑图片综合识别率达到95.33%,高于支持向量机分类识别算法(识别率92%)。
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关键词
马铃薯病害
图像识别
压缩感知
字典学习
K-SVD
正交匹配追踪算法
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Keywords
Potato diseases
Image recognition
Sparse sensing
Dictionary learning
K-SVD
OMP
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分类号
S436.32
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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