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物联网技术在博物馆藏品管理中的应用分析——以秦始皇帝陵博物院为例
被引量:
14
1
作者
王婷
《文物保护与考古科学》
北大核心
2014年第1期93-98,共6页
随着智能化时代的来临,藏品管理工作也需更加高效、灵活地进行。利用物联网及相关技术,能快速、准确地对文物信息进行采集,对文物存放环境进行监测,对出入库人员信息进行识别。通过系统软件平台对采集到的数据进行分析和处理,最终实现...
随着智能化时代的来临,藏品管理工作也需更加高效、灵活地进行。利用物联网及相关技术,能快速、准确地对文物信息进行采集,对文物存放环境进行监测,对出入库人员信息进行识别。通过系统软件平台对采集到的数据进行分析和处理,最终实现了文物的动态管理、清点及信息查询,加强了环境监测水平以及对出入库人员的控制管理。将物联网技术引入藏品管理工作中来,不但提高了工作效率,增强了安全性,更为实现文物智能化管理提供了新思路、新手段。
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关键词
物联网
RFID
藏品管理
文物
博物馆
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职称材料
基于量子免疫克隆算法的神经网络优化方法
被引量:
2
2
作者
祁浩
王福豹
+4 位作者
邓宏
段渭军
赵昆
王亮
马颖
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第2期496-500,共5页
为降低神经网络的冗余连接及不必要的计算代价,将量子免疫克隆算法应用于神经网络的优化过程,通过产生具有稀疏度的权值来优化神经网络结构。算法能够有效删除神经网络中的冗余连接和隐层节点,并同时提高神经网络的学习效率、函数逼近...
为降低神经网络的冗余连接及不必要的计算代价,将量子免疫克隆算法应用于神经网络的优化过程,通过产生具有稀疏度的权值来优化神经网络结构。算法能够有效删除神经网络中的冗余连接和隐层节点,并同时提高神经网络的学习效率、函数逼近精度和泛化能力。该算法已应用于秦始皇帝陵博物院野外文物安防系统。经实际检验,算法提高了目标分类概率,降低了误报率。
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关键词
神经网络
量子免疫克隆算法
目标分类
冗余连接
网络优化
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职称材料
题名
物联网技术在博物馆藏品管理中的应用分析——以秦始皇帝陵博物院为例
被引量:
14
1
作者
王婷
机构
陶质彩绘文物保护国家文物局重点科研基地
出处
《文物保护与考古科学》
北大核心
2014年第1期93-98,共6页
基金
国家文物局"指南针计划"资助(20100313)
文摘
随着智能化时代的来临,藏品管理工作也需更加高效、灵活地进行。利用物联网及相关技术,能快速、准确地对文物信息进行采集,对文物存放环境进行监测,对出入库人员信息进行识别。通过系统软件平台对采集到的数据进行分析和处理,最终实现了文物的动态管理、清点及信息查询,加强了环境监测水平以及对出入库人员的控制管理。将物联网技术引入藏品管理工作中来,不但提高了工作效率,增强了安全性,更为实现文物智能化管理提供了新思路、新手段。
关键词
物联网
RFID
藏品管理
文物
博物馆
Keywords
Internet of Things
Radio - frequency identification
RFID
Collection management
Cultural relic
Museum
分类号
G264 [历史地理—考古学及博物馆学]
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职称材料
题名
基于量子免疫克隆算法的神经网络优化方法
被引量:
2
2
作者
祁浩
王福豹
邓宏
段渭军
赵昆
王亮
马颖
机构
西北工业大学电子信息学院
西安元智系统技术有限责任公司
秦始皇帝陵博物院保管部
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第2期496-500,共5页
基金
国家科技支撑计划项目(2010BAK67B09
2012BAK14B01)
文摘
为降低神经网络的冗余连接及不必要的计算代价,将量子免疫克隆算法应用于神经网络的优化过程,通过产生具有稀疏度的权值来优化神经网络结构。算法能够有效删除神经网络中的冗余连接和隐层节点,并同时提高神经网络的学习效率、函数逼近精度和泛化能力。该算法已应用于秦始皇帝陵博物院野外文物安防系统。经实际检验,算法提高了目标分类概率,降低了误报率。
关键词
神经网络
量子免疫克隆算法
目标分类
冗余连接
网络优化
Keywords
neural network
quantum-inspired clonal algorithm
target classification
redundant connection
networkoptimization
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
物联网技术在博物馆藏品管理中的应用分析——以秦始皇帝陵博物院为例
王婷
《文物保护与考古科学》
北大核心
2014
14
在线阅读
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职称材料
2
基于量子免疫克隆算法的神经网络优化方法
祁浩
王福豹
邓宏
段渭军
赵昆
王亮
马颖
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
2
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职称材料
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参考文献
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