基于J2EE的在线树木分类系统的研究

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要实现林业现代化,引进当前国际最新的技术和方法是极为重要的。本文采用国际先进的J2EE架构、神经网络和图像处理技术来实现在线树木分类系统,希望能促进这些新技术在林业系统中普及和应用。这个系统的实现还对普及林业知识,提高民众对林业及植物资源的重视程度,加强环保观念具有较大的意义。 论文首先按照电子商务网站的规划与设计方法,来建立在线树木分类网站,在网站中包括了在线树木分类系统。然后本文采用J2EE的体系架构来实现在线树木分类系统,介绍了J2EE的基本概念、J2EE的体系架构和J2EE架构企业级在线分类系统的实现方法,其中重点提到了MVC理论的Struts实现及DTO、Session Facade和EJB的实现。接着论文提到如何建立和实现植物分类,并采用数据库技术和智能方法进行植物分类。最后尝试了使用SOM神经网络和图像处理技术进行树叶图像处理及分类,证明这种方法是可行的,为将来实现用图像准确进行植物分类打下了基础。 论文讨论了最新的框架技术Struts1.1,研究使用DTO和Session Facade等高效的方法建立网络系统,其中很多特性和方法是以前国内硕士论文中没有出现过的。论文还创造性的提出了一套方法对植物分类检索表进行编码,进行树木分类。并在国内第一个采用SOM神经网络和图像处理技术进行多种树叶图像的处理与分类,还自创了斜率法计算样本的特征值。
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