基于深度学习的图书馆文献自动检索机器人研究

针对当前检索机器人存在的检索速度慢、检索质量差的问题，利用深度学习算法从机械结构和检索功能两个方面，实现图书馆文献自动检索机器人的优化设计。改装机器人通信与交互模块、运动器件和视觉扫描器件，结合其工作方式，连接组成元件，完成机械结构的设计。在机器人设备的运行驱动下，完成图书馆文献资源的收集与处理任务。利用深度学习算法，提取图书馆文献特征并将其分类存储。根据输入的检索关键词，建立文献自动检索索引，通过计算关键词与文献特征之间的相似度，得出图书馆文献的自动检索结果。通过性能测试实验得出结论：设计机器人的检索召回率与准确率均高于95%,且检索时延低于80 ms,即设计机器人的检索质量与速度均满足应用要求。