基于卷积神经网络的图书馆文献自动检索机器人研究

作者：张馨月

来源：自动化与仪器仪表, 2022, (08): 194-203.

DOI：10.14016/j.cnki.1001-9227.2022.08.194

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图书馆文献规模的不断扩大，为用户找寻需求文献带来了极大难度，为提高对于文献信息的处理效率和检索精度，基于卷积神经网络研究图书馆文献自动检索机器人。设计包括RFID硬件单元、卷积神经网络硬件加速器单元与文献信息存储器单元的硬件部分。设计包括文献信息自动分类模块、文献检索应用服务定义与协议描述模块与文献自动检索模块的软件部分。实验数据显示：设计机器人文献自动分类迭代次数与文献自动检索时延均低于最高限值，文献自动检索精度范围为74.07%～88.89%,说明文献信息的处理效率、机器人的应用效率及检索精度均较高，能满足读者的文献检索需求。