|
1.完成进度概述
截至中期检查日期，本人在基于知识图谱的垃圾自动分类系统设计与实现方面已取得以下工作进展：
文献综述与理论准备
完成了对国内外相关文献的梳理与综述，深入了解了知识图谱、Python技术、MySql数据库技术以及语音识别技术的发展现状与趋势。根据文献综述，对系统设计的理论框架进行了初步构建。
需求分析与系统设计
完成了垃圾自动分类系统的需求分析，明确了系统的功能需求、性能需求和用户需求。在此基础上，进行了系统的架构设计、功能设计和数据库设计，形成了详细的系统设计文档。
知识图谱构建
开展了知识图谱的构建工作，包括数据收集、实体识别、关系抽取等步骤。目前，已初步构建了垃圾分类领域的知识图谱，并进行了初步的验证与优化。
系统实现与测试
在系统设计的基础上，开始了系统的具体实现工作。目前，已完成了语音识别模块的开发，实现了对垃圾名称的语音输入识别。同时，初步实现了基于知识图谱的文本分类功能，并进行了初步的测试。
用户界面开发
根据用户需求，进行了用户界面的设计与开发。目前，已完成了用户界面的初步设计，并进行了部分功能的界面实现。
2、存在问题与改进措施
在中期检查过程中，发现存在以下问题：
知识图谱的完善度有待提高
目前构建的知识图谱在覆盖范围和准确性方面还有待提升，需要进一步扩充数据和优化算法。
系统性能需进一步优化
在初步测试中，发现系统在某些情况下的响应时间较长，需要优化算法和提高系统的处理速度。
针对以上问题，将采取以下改进措施：
加强数据收集工作，扩充知识图谱的规模和覆盖范围。
优化知识图谱构建算法，提高实体识别和关系抽取的准确率。
对系统性能进行调优，提高系统的响应速度和稳定性。
3、后期工作计划
在后期工作中，将重点完成以下任务：
完善知识图谱
继续收集数据，优化算法，完善知识图谱的构建工作，确保知识图谱的准确性和完整性。
系统实现与调试
完成系统的剩余功能模块的开发与实现，包括基于知识图谱的文本分类算法的完善、用户界面的进一步开发等。同时，进行系统的整体调试，确保系统的稳定性和可靠性。
系统测试与性能分析
对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试和用户体验测试等。根据测试结果，分析系统的准确性和效率等性能指标，并提出改进方案。
论文撰写与整理
根据研究进展和成果，撰写毕业论文的相关章节，整理实验数据和分析结果，确保论文的完整性和逻辑性。
|
