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如今农业信息化成为农业经济增长的重要组成部分,本文提出了一种基于Spark的果蔬种植信息推荐系统,旨在帮助农民和种植者提高种植决策的准确性和效率。该系统利用Spark框架处理大规模的果蔬种植数据,并利用推荐算法为用户提供个性化的种植信息推荐。首先,通过从中国农业信息网等官方网站的公开数据源中收集到大量的果蔬种植数据,包括果蔬种植新闻、气候条件、种植技术、病虫害防治手段等。然后,采用Spark分布式计算引擎作为底层计算框架,通过分布式计算实现对大规模果蔬种植信息数据进行高效处理,包括数据清洗,去重、特征提取、数据聚合和模型训练等,构建了综合性的果蔬种植信息库。其次在推荐系统的推荐算法中,本文采用Py Spark接口中提供的基于ALS(Alternating Least Squares)协同过滤推荐算法和基于用户的协同过滤推荐算法。ALS算法在处理稀疏数据时表现良好。在真实世界的推荐系统中,用户对物品的评分数据通常是非常稀疏的,而ALS算法能够有效地处理这种情况,且ALS算法适用于隐反馈数据,其中用户的喜好关系并不直接通过评分体现,而是通过用户行为、点击等隐含信息。而基于用户的协同过滤推荐算法则能简单直观的表明用户的喜好,且该算法冷启动问题较小。通过整合这两种算法的优势将二者进行加权式混合成一个混合推荐算法来实现最终的推荐功能。在ALS算法的优化上首先是引入正则化项最小化损失,其次是构建ALS算法模型对其进行不断地训练和迭代,使其能更加准确的为用户进行推荐。最后,系统通过用户界面展示推荐结果,并提供用户交互功能,包括用户留言、收藏和评分等。用户不仅可以通过在主页上搜索得到自己所需求的果蔬种植信息,还能根据系统给出的推荐结果进行种植决策,并与其他用户进行交流和分享经验。通过不断的用户反馈和数据迭代,系统能够不断优化和改进推荐效果。

关键词： Spark 农业信息化推荐系统果蔬种植协同过滤

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非定向近水平钻孔轨迹参数的解算及应用

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采矿与安全工程学报 2024年第2期41卷 341-351页

作者：高杰秦松张佳乐常乐乐中国矿业大学煤炭精细勘探与智能开发全国重点实验室江苏徐州221116 西安科技大学安全科学与工程学院陕西西安710054 江苏东科安全研究院有限公司江苏徐州221100 中国矿业大学安全工程学院江苏徐州221116

为解决目前井下瓦斯抽采短钻孔、探放水钻孔及地质勘探钻孔等非受控近水平钻孔轨迹随钻测量发展缓慢问题,开展了非定向近水平钻孔轨迹参数解算及现场应用。对近水平钻孔轨迹的5种解算方法进行对比分析,选择平均角法并植入Visual C++6.0... 详细信息

为解决目前井下瓦斯抽采短钻孔、探放水钻孔及地质勘探钻孔等非受控近水平钻孔轨迹随钻测量发展缓慢问题,开展了非定向近水平钻孔轨迹参数解算及现场应用。对近水平钻孔轨迹的5种解算方法进行对比分析,选择平均角法并植入Visual C++6.0软件,开发了随钻轨迹测量数据处理及钻孔轨迹图展示软件,研发了抗地磁场干扰的随钻测量装置。该软件通过对钻孔数据进行解算,展示了钻孔二维及三维形态轨迹图;将钻孔轨迹与矿井生产图结合,形成利于管理的轨迹跟踪底图,并根据偏差量划分出瓦斯抽采空白条带区域或勘探盲区。在贺西煤矿进行工业性试验,获取了11个钻孔的钻孔轨迹,结合工作面抽采系统图对瓦斯抽采空白条带进行分析识别,绘制了钻孔轨迹图和瓦斯抽采空白区域分布图,取得了较好的现场应用效果。

关键词：近水平钻孔随钻测量偏差量钻孔轨迹瓦斯抽采空白带

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