一、计算机管理系统的选择与应用（论文文献综述）
宗德媛,朱炯,李兵[1]（2021）在《理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究》文中提出电工学是学生理解、掌握及应用电学知识,培养学生动手能力和综合实践能力的专业基础课。在电工学教学中,将EWB虚拟仿真技术、传统实验技术及理论教学相结合,通过仿真计算、实验演示,让学生理解掌握电路的组成、工作原理和性能特点。EWB仿真软件开展案例教学,可以帮助学生更好地理解和掌握电子技术理论,同时为提高学生实际操作能力打好基础。
姜惠文[2]（2021）在《基于数字孪生的车间调度管理系统构建》文中研究说明近年来制造技术正在向智能化的方向不断发展,而车间生产过程中的调度问题是智能制造的重要研究对象,针对于日益增长的智能化生产需求和车间生产效率要求,更加高效稳定且寻优性能更好的生产调度算法应当被提出。在目前的车间生产管理过程中,物理空间和信息空间缺乏互通,这无法满足智能化生产需求。数字孪生作为一种新的思想,它的出现为实现生产车间有效调度管理提供了新思路。基于上述观点,本文的主要研究内容如下:（1）本文针对蜜蜂进化型遗传算法进行改进,通过设置汉明距离来优化初始化种群,在选择操作中采用分阶段选择策略,在算法中加入种群舍弃算子,并将简化后的模拟退火操作融入到蜜蜂进化型遗传算法,最终提出一种名为融合模拟退火的改进蜜蜂进化型遗传算法。该算法很大程度上提高了传统蜜蜂进化型算法的全局搜索能力,增加了搜索的精度,同时避免了模拟退火算法的低效性,并通过经典的FT06问题和FT10问题进行仿真分析,验证了改进算法在作业车间调度问题中具有更好寻优性能及稳定性。（2）针对当前智能制造背景下车间调度过程的新要求和传统车间管理系统的不足,本文提出了一种基于WEB开发的数字孪生车间调度管理系统架构,并以此架构为基础,融合数字孪生思想和本文提出的新算法设计了车间调度管理系统并对于系统的核心功能模块进行开发测试。系统开发以JavaWeb技术为基础,它的主要功能包括对于车间人员信息的管理维护、调度信息参数的存储及调度方案生成、设备及传感器数据的管理、基于数字孪生的工厂可视化管理以及融入数字孪生思想的在线调度仿真。最终对于系统核心功能模块的测试证明了该管理系统的有效性。
王悦[3]（2021）在《计算机信息管理系统设计与应用探究》文中进行了进一步梳理在信息技术迅猛发展的今天,将计算机应用技术和信息管理整合在一起加以利用已经成为了新时代必然的发展趋势。计算机信息管理系统,是将计算机技术的高效性与便捷性优势和先进信息管理方式的优势结合在一起的重要产物,计算机信息管理系统的应用不仅可以有效提高各行各业的工作效率与质量,而且对于推动社会的进一步发展与进步也有着非常强大的影响力。文章就计算机信息管理系统的设计工作进行深入地分析和探究。
司振宇[4]（2021）在《香菇菌棒成熟度识别与生产管理系统研发》文中指出本文针对香菇菌棒生产过程中刺孔、成熟度识别等关键环节凭经验,精准化管控困难,菌棒培养数据手工填报繁琐以及统计分析困难等问题,依托智慧七河创新工程项目,研究了香菇菌棒成熟度识别方法,构建了菌棒生产专题数据库,设计并实现了香菇菌棒生产管理系统,主要研究内容如下:（1）构建了基于深度卷积神经网络的香菇菌棒成熟度识别模型。结合菌棒培养实际情况,通过Res Net50、VGG16、Alex Net三种深度卷积神经网络特征提取结果与SIFT和SURF传统特征提取结果进行对比,结果表明了深度卷积神经网络优秀的特征提取能力。最后分别采用softmax和SVM、KNN、贝叶斯四种分类器将全连接层与输出层进行连接,分类结果经过对比可以看出基于Res Net50的深度网络特征提取结果在softmax分类器上具有较好的分类表现,达到了78.94%的识别精度。（2）构建了香菇菌棒生产专题数据库。包括基础信息数据库、装袋管理数据库、接种管理数据库、培养管理数据库、仓库结转管理数据库、工作量统计数据库等,为生产系统提供数据服务。（3）设计并实现了香菇菌棒生产管理系统。通过构建香菇菌棒生产专题数据库,响应式前端框架等技术,构建了香菇菌棒生产管理模型,设计并研发了香菇菌棒生产管理系统,主要实现了香菇菌棒生产装袋管理、接种管理、培养管理、培养操作指导、仓库结转、工作量统计等功能。系统模型对菌棒成熟度判断及刺孔操作时间提供了科学指导,解决了人力成本较高,培养效率较低的问题。系统为生产人员解决了生产过程纸质化的记录较多,统计复杂的问题,为管理人员规划、调度生产提供了便利。系统已在山东省淄博市七河生物科技股份有限公司双泉、西楼、文昌湖三个工厂使用,降低了人力成本,提高了生产效率。
梁莹[5]（2021）在《基于Spring Boot的教师企业实践管理系统的设计与实现》文中提出企业顶岗实践是高职院校一项非常重要的“双师型”教师培养举措。现有的教师企业实践管理采用纸质+Excel电子表格的传统方式,存在业务数据查找统计难、顶岗资格审批签字难、在岗人员监督检查难和成果信息收集难等问题。因此,教师日益高涨的企业实践锻炼需求与传统管理方式的矛盾需要解决,有必要建立一个流程规范高效、监管得力和信息通畅的信息化管理系统。本文分析企业实践管理工作的需求,设计与实现一个基于Spring Boot框架的教师企业实践管理系统。主要工作内容包括:（1）使用前后端分离的模式进行系统设计与实现,Web后端基于Spring Boot等系列框架实现,前端采用Vue框架实现;（2）采用原生开发方式,开发Android端的客户端应用;（3）Web前端与Android端应用程序通过RESTful接口与Web后端交换数据,通过整合JWT认证和Spring Security安全管理,保护系统和数据的安全;（4）基于分布式工作流服务,实现教师企业实践审批工作流程自动化,并通过开放的Web API接口同时为PC端与移动手机端提供审批服务;（5）结合百度地图开放平台API与手机定位服务,比对并记录顶岗人员的在岗信息,实现对顶岗人员的在岗监督;（6）使用消息中间件Rabbit MQ和JPush实现消息推送,及时提醒有关人员登录系统完成业务操作。本文阐述了教师企业实践管理系统的需求分析建模、总体设计、主要功能模块设计、数据库设计等,介绍了系统的实现和测试情况。通过综合运用多种信息化技术手段,实现了教师企业实践审批工作的流程自动化、在岗监督记录、企业实践成果管理。系统功能实用,运行稳定,提高企业实践审批速度的同时,提升教师企业顶岗实践的培训质量。
李鑫[6]（2021）在《铁路机车设备画像理论及关键技术研究》文中指出铁路机务专业是铁路运输系统的重要行车专业,主要负责各型机车的运用组织、整备保养和综合检修。作为重要的铁路运输生产设备,机车的运输生产效率、设备质量状态、整备检修能力、安全管理水平等均会对铁路运输生产能力的稳健提升和经营管理工作的稳步发展产生重要影响。随着各种监测检测设备以及各类信息管理系统的广泛应用,围绕机车积累了形式多样的海量数据,数据增量及质量均大幅提升,数据价值日益体现,铁路行业对于完善机车健康管理的需求十分迫切。当前铁路机务专业在进行机车健康管理的过程中,存在分析方法较少、大数据挖掘不足、管理决策科学性较弱、综合分析平台缺失等问题。铁路机车设备画像理论及关键技术研究作为实现机车健康管理的重要手段,致力于加强机车数据资源的整合利用,通过客观、形象、科学的标签体系全面而精准地刻画机车的质量安全状态,并以此为基础深入挖掘潜藏的数据价值,实现机车事故故障关联分析、安全状态预警盯控、质量安全态势预测、检修养护差异化施修、稳健可靠管理决策等目的,支撑起铁路运输生产及质量安全管理工作的科学化、数字化、智能化发展。本文主要对铁路机车设备画像理论及其一系列关键技术进行了研究与应用,取得了以下创新成果:（1）提出了铁路机车设备画像理论。通过梳理机车设备画像的含义及研究意义,明确了构建铁路机车设备画像理论的必要性及其定位。基于此,给出铁路机车设备画像理论的定义与内涵,梳理了符合现阶段机车运输生产管理需要的铁路机车设备画像理论的构成,阐述了关键技术的研究方法及之间的逻辑关系。同时,设计相匹配的应用架构,介绍了其所包含的核心应用、赋能应用、总体目标等6个方面内容。这为系统性地开展机车健康管理相关研究提供了崭新的理论和方法支持。（2）构建了基于设备画像的铁路机车画像标签体系。通过整合利用机车多维度数据,提出了机车设备画像3级标签体系技术架构,全面分析所包含的数据采集层、标签库层和标签应用层,详细阐释各级标签的内容构成,形成机车画像标签体系的构建方法。针对聚类这一标签产生方式,改进K均值（K-means）聚类算法的初始质心选取方法,提高标签获取的精度和稳定性。通过在某铁路局开展机车设备画像实地应用研究,获得了客观、精准、完整、可靠的机车画像。（3）提出了基于Ms Eclat算法的铁路机车事故故障多最小支持度关联规则挖掘方法。针对机车事故故障在关联规则挖掘中具有不同支持度的特点,提出了改进的等价变换类（Eclat）算法——多最小支持度等价变换类（Ms Eclat）算法,以各项目的支持度值为排序依据重新构建数据集,进而运用垂直挖掘思想获得频繁项集;为了进一步提高Ms Eclat算法在大数据分析场景中的执行效率,将布尔矩阵和并行计算编程模型Map Reduce应用于算法的计算过程,得到优化的Ms Eclat算法,设计并阐述了相应的频繁项集挖掘步骤。通过比较,Ms Eclat算法及其优化算法在多最小支持度关联规则挖掘方面有着极大的计算效率优势。通过在某铁路局开展实际应用研究,验证了算法的有效性、高效性和准确性。（4）设计了基于时变概率的PSO+DE混合优化BP神经网络的机车质量安全态势预测模型。通过总结反向传播（BP）神经网络、粒子群优化（PSO）算法和差分进化（DE）算法的原理及优缺点,设计了基于时变概率且融入了防早熟机制的PSO+DE混合优化BP神经网络预测模型,详细阐释了这一预测模型的训练步骤。以某铁路局的机车质量评价办法为依托,选用灰色关联度分析方法选择出运用故障件数、碎修件数等7个评价项点,预测机车未来3个月的质量安全态势。经过实验对比,新提出的预测模型有着更好的收敛能力,对于机车质量评价等级预测及分值变化趋势预测的准确度分别可以达到98%和91%以上。最后开展了实际预测应用及分析,为科学把控机车质量安全态势提供了较好的技术方法。（5）设计了基于铁路机车设备画像理论的铁路机车健康管理应用。通过总结梳理铁路机车健康管理应用与铁路机车设备画像理论及机务大数据三者间的关系,设计了基于铁路机车设备画像理论的铁路机车健康管理应用的“N+1+3”总体架构及其技术架构。基于此,从设备、人员和综合管理3个方面介绍了机车运用组织、机车整备检修、辅助决策分析等7个典型应用场景,并特别给出这些场景的数据挖掘分析思路及框架,为铁路机车设备画像理论的扎实应用奠定了重要基础。最后,将本文所取得的相关研究成果在某铁路局开展实地的铁路机车健康管理应用实践,通过搭建人机友好的应用系统,完成一系列机务大数据挖掘分析算法模型的封装,实现了机车画像标签生成及设备画像分析、机车事故故障关联分析、机车质量评价分析、机车质量安全态势预测分析等多项功能。通过实际的工程应用,实现了铁路机车设备画像理论及其关键技术的创新实践,取得了良好的效果。全文共有图56幅,表21个,参考文献267篇。
苏东[7]（2021）在《无源光网络端口资源自动采集算法研究》文中指出无源光网络的端口数量和占用状态等端口资源信息直观反映了固定宽带网络的用户数量信息,是宽带网络运营管理和网络配置的重要依据。受限于其无源特性,传统的人工采集管理方式导致无源光网络端口资源准确率持续较低。随着宽带用户数的井喷式增长,快速准确的获取无源光网络端口资源信息成为宽带网络运营管理亟待解决的关键问题。因此,研究无源光网络端口资源信息的自动获取及网络资源的自动化管理,对固定宽带运营有着十分重要的理论意义和实际应用价值。在分析无源光网络中主流的平面光波导型（Planar Lightwave Circuit,PLC）分光器、光纤配线架（Optical Distribution Fram,ODF）等无源设备端口结构特征的基础上,聚焦基于计算机视觉的目标检测算法,对无源光网络端口资源信息的自动获取及网络资源自动化管理方法进行了深入研究,主要研究工作及成果如下:（1）针对无源光网络端口数量、占用状态不能利用电学特性自动识别的问题,将无源光网络的端口资源识别问题转化为目标检测任务,为端口资源信息的自动化采集及管理提供了基础。对比分析不同目标检测算法的优缺点,根据无源光网络端口信息的特征,确定采用YOLOv3作为本研究的基础算法。（2）提出了一种基于卷积神经网络的改进型只看一遍第3版（You Only Look Once Version 3,YOLOv3）深度学习算法。解决了实际应用场景中PLC分光器端口被遮挡、间隙小、高分辨率下小物体密集排列时算法性能退化问题。首先通过增加第四尺度上采样特征图,形成了四尺度融合预测,强化了图像中高分辨率特征的提取能力,增强了小目标敏感度。其次,建立了 PLC分光器数据集,并利用分光器端口高宽比固定的特性对锚框维度重新聚类,增强了锚框初始参数对PLC分光器特定目标的适应性。最后,采用了软非极大值抑制算法替换原YOLOv3的非极大值抑制算法。改进型YOLOv3对PLC分光器的检测准确率有效提升且高于目前主流目标检测算法,并采用接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve,ROC）、十折交叉验证进一步评估了新算法的可靠性与稳定性。（3）针对无源光网络中PLC分光器端口扩容场景中的上联无源设备ODF的端口具有端口数量多且排列密集、遮挡、型号不统一、异色老化、识别难度更大的特点,提出了一种基于卷积神经网络的改进型YOLOv3-spp深度学习算法。首先,在YOLOv3检测层前增加SPP层,实现特征图中多个尺度的提取聚合。其次,建立了 ODF数据集并采用k-means++算法进行锚框维度聚类。最后,对损失函数进一步优化,构成了改进型YOLOv3-spp算法。为了避免样本少导致的过拟合现象,针对性设计了数据增强策略对数据集完成扩充,普通场景下的ODF检测效果得到有效改善。（4）针对ODF遮挡严重、多端口等疑难场景下第四章提出的改进型YOLOv3-spp漏检概率大甚至算法失效的问题,提出了遗漏区域重识别级联模型,提高了 ODF的检测准确率。首先,依据ODF端口的尺寸、间隙等结构特征设计了端口定位、遗漏检测两个流程,可将漏检端口自动局部裁剪生成漏检端口数据集。其次,基于ResNet-34构建了遗漏区域重识别模型,对漏检端口进行二次特征捕捉、占用状态识别。最后,设计了端到端的ODF级联识别模型,检测准确率在改进型YOLOv3-spp的基础上再次提升且高于目前主流目标检测算法,并采用混淆矩阵、F1分数评估了级联模型的分类性能。（5）针对传统宽带资源管理系统下端口资源人工采集导致准确性低的问题,提出了一种基于无源光网络端口自动采集算法的宽带资源管理系统设计与实现方法。首先,构建了一个微服务系统架构,不但具有低耦合、高内聚特性并且增强了模块自治性。其次,基于端口自动采集的图像识别模块重构了入网、开通、变更、退网流程。再次,基于新业务流程设计了对应的微服务响应集群实现了动态资源管控。最后,将宽带资源管理系统与目前使用的客户关系管理、业务开通、装维调度、综合资源功能模块完成标准接口交互,从而提高了无源光网络端口资源准确率。通过上述对无源光网络中端口资源的自动采集算法研究,拓展了计算机视觉在光纤通信领域的应用。实验证明,本文设计的改进型YOLOv3算法对PLC分光器端口的检测准确率为97.16%,相比原YOLOv3提升了 4.15%。基于卷积神经网络设计的端到端级联识别模型对ODF端口的检测准确率为95.02%,相比原YOLOv3提升了 7.89%。基于端口自动采集算法构建的宽带资源管理系统实现了将端口资源管理由人工向自动演进,有效提高了资源准确率和生产效率。为固定宽带网络运营商降低网络投资浪费提供了新的有效途径与技术支持。
冯星瑜[8]（2021）在《面向基层医疗机构的数据中台研究与实现》文中研究指明近几年,我国医疗信息化建设已具有一定规模,信息系统已基本覆盖各基层医疗机构的各职能领域。然而在基层医疗信息化发展过程中,存在各基层医疗系统相关联的业务无法协同、相同医疗数据无法共享的问题。基层医务人员想要从大量的医疗数据中获取到有价值的信息变得愈发困难,从而造成了基层医疗机构人力和财力的浪费。数据中台的实践意义在于,通过数据建模实现跨业务域的数据整合和数据能力沉淀,为解决基层医疗信息化建设中存在的问题提供了解决方案。本文采用知识图谱和数据中台相融合的数据中台构建方案,结合基层医疗实际的业务需求,依据当前其他领域数据中台构建的成功案例,设计了三层架构的基层医疗数据中台模型,分别是数据贴源层、数据治理层、数据服务层:一、数据贴源层的基础数据来源于某市一百个基层医疗机构的医院信息系统（HIS）、结核病管理系统（TB）、电子病历系统（EMRS）等医疗系统。本文制定了统一的标准和清洗规则,结合ETL技术完成对各医疗系统原始数据的抽取与清洗。二、数据治理层对数据的处理采用构建基层医疗知识图谱的方案。知识图谱构建首先复用了“医联工程”构建的领域知识本体,抽取其顶层本体结构;然后将清洗后的关系数据和医疗本体通过相似度映射算法进行映射。最后基于Flask框架开发知识图谱数据存储与检索服务。数据存储结合pandas技术实现对关系数据库中的实体和关系表的CSV文件转换,并通过LOAD语句将节点和关系数据导入Neo4j图数据库,实现基层医疗知识图谱持久化。基层医疗知识图谱检索服务通过py2neo和Restful微服务技术实现。三、数据服务层以基层医疗数据中台管理系统为核心,对基层医疗数据中台内部统一管理并对外提供数据服务。该系统以PHP语言为基础,结合Symfony后端框架、React前端框架进行设计开发,运用Axios、RSA以及JWT等技术实现数据异步请求和数据安全。系统主要实现了数据报表、数据可视化、服务网关、用户管理等功能。
董帅[9]（2021）在《结核病患者诊疗与管理系统的研究与实现》文中研究表明我国作为全球第二大结核病高负担国家,防治工作中面临着诸多的问题与挑战。首先,在一些偏远地区因医治条件的限制,结核病患者发现、治疗与管理难度大。其次,结核病患者大多数是通过居家服药和定期检查进行治疗,但服药和定期检查依从性整体水平较差。此外,目前临床医生在选择结核病患者治疗方案时,选择依据单一,常造成方案选择不合理,使患者产生耐药性。为应对以上问题,对患者有效的诊疗与管理就变得十分重要了。通过将电子药盒、手机等智能设备与计算机技术相结合,论文设计并实现了结核病患者诊疗与管理系统。论文的主要研究工作包括了两部分:一是决策树在结核病治疗方案选择中的研究与应用,首先对采集的数据集进行数据清洗、数据变换等预处理,使其完整且规范;然后进行特征选择,选择出最相关的属性进行模型训练;接着使用SPSS Modeler软件构建并输出可视化决策树模型,并使用决策树C5.0算法进行数据训练,验证模型的准确性和决策树算法在该应用场景的适用性;最后,进行评估模型,并抽取模型规则集应用于系统。二是系统设计与实现,以微信小程序技术栈为基础,实现了移动端应用;以Go语言、Java语言、JavaScript 语言为基础,结合 Spring Boot、Go-kit、React 开发框架与 Ant Design UI 库设计并实现了 Web端诊疗与管理系统;通过第三方接口为移动端与Web端系统接入电子药盒端;优化或解决了 Web端首屏加载缓慢、权限控制与系统安全控制等问题。系统包括患者推介、患者追踪、患者管理、访视管理、服药管理、预约复诊、分级诊疗、停止治疗、密接者管理、数据统计监测和数据大屏等主要功能。论文研究并实现的结核病患者诊疗与管理系统已经投入实际使用,极大地方便了定点医院、基层机构、疾控中心对结核病患者的管理,切实提高了结核病患者的服药依从性,并且决策树的应用为结核病患者治疗方案的选择提供了参考,达到了预期研究的目标。
陈坤[10]（2021）在《基于javaEE的BIM综合管理平台框架技术研究及实现》文中研究说明自改革开发以来,我国建筑行业的飞速发展在不断突破世界纪录。但与之而来的是建筑行业面临的高新技术更新与快速迭代等巨大压力,工程项目管理中的许多问题亟待解决。随着互联网技术的发展,工程项目各参与方都希望借助互联网发展带来的机遇解决工程项目管理问题,因此工程项目信息化管理成为了建筑领域发展的焦点。2003年,自BIM技术传入中国,使得我国的建筑行业领域再次出现了一次革命,加快我国建筑行业信息化发展的速度。近年来,BIM技术与传统综合管理平台的结合成为热点,传统管理平台中对BIM技术的引入,可对工程项目进行全生命周期的管理,并且充分利用BIM技术的各项优势及特点,进而提高工程项目信息化水平。因此本文将对BIM综合管理平台涉及的相关理论进行研究,对BIM综合管理平台开发所涉及的技术进行研究并选型,从而在技术与理论的支撑下,根据实际工程项目对BIM综合管理平台进行初步实现。本文主要研究内容如下:（1）研究并梳理了“BIM综合管理平台”进化过程与其涉及的相关概念理论;（2）对市场现有的网站开发技术进行研究选型并学习,本BIM综合管理平台开发选择Java EE企业级开发技术,平台后端开发的框架技术为SSH（Spring-Spring MVC-Hibernate）,平台前端开发主要技术为j Query、j Query Easy UI;（3）根据实际工程项目管理需求,初步开发BIM综合管理平台,管理模块有BIM平台用户管理、平台登录日志管理、项目施工日志管理、BIM模型在线浏览模块、项目劳务人员管理模块等;（4）以象山大桥施工图纸为依托,利用Revit软件进行桥梁参数化建模,并且在自主开发的BIM管理平台中通过引进关联达BIMFACE轻量化引擎,实现桥梁BIM模型在网页端的在线浏览。限于时间、人力、物力、财力等现实客观因素,该平台开发了部分功能模块,即本文称之为“BIM综合管理平台框架”,本文提供了该平台的构建过程与开发思路等,有助于突破市场技术壁垒的局限性,在已经选择的技术和理论支持下,便于后期学者投入更多的时间用于深入了解实际工程项目需求,通过此需求便对该平台再次开发,进而完善该BIM综合管理平台,本文旨在开发一款适用于大多数管理平台的使用框架,为今后研究BIM综合管理平台领域的人员提供技术支持与参考。
二、计算机管理系统的选择与应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、计算机管理系统的选择与应用（论文提纲范文）
（1）理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究（论文提纲范文）
| 1 理论计算 |
| 2 EWB仿真计算 |
| 3 实验验证 |
| 4 理论、实验、仿真对比分析 |
（2）基于数字孪生的车间调度管理系统构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 车间生产调度问题的研究现状 |
| 1.2.2 数字孪生及车间管理系统的发展现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 第二章 车间调度问题描述及相关算法 |
| 2.1 车间调度问题描述 |
| 2.1.1 车间调度问题分类 |
| 2.1.2 车间调度问题特点 |
| 2.2 蜜蜂进化型遗传算法 |
| 2.2.1 算法背景及生物学基础 |
| 2.2.2 蜜蜂进化型遗传算法模型及流程 |
| 2.2.3 蜜蜂进化型遗传算法应用及改进现状 |
| 2.3 模拟退火算法 |
| 2.3.1 模拟退火算法概述 |
| 2.3.2 Metropolis准则 |
| 2.3.3 模拟退火算法结构及流程 |
| 第三章 融合模拟退火的改进蜜蜂进化型遗传算法在车间调度中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 JSP问题模型构建 |
| 3.2.1 调度约束条件 |
| 3.2.2 调度数学模型 |
| 3.3 融合模拟退火改进蜜蜂型遗传算法 |
| 3.3.1 算法提出背景 |
| 3.3.2 算法改进设计 |
| 3.3.3 SABIBEGA算法流程 |
| 3.4 改进算法求解JSP问题 |
| 3.4.1 染色体编码与解码 |
| 3.4.2 目标函数选择及参数设置 |
| 3.5 仿真验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于数字孪生的车间调度管理系统设计与核心功能实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于数字孪生思想的车间调度管理系统的整体设计 |
| 4.2.1 架构模型 |
| 4.2.2 架构在车间管理过程中的实施 |
| 4.2.3 系统框架选择 |
| 4.2.4 系统核心功能模块 |
| 4.2.5 系统数据保障层设计 |
| 4.3 系统核心功能实现 |
| 4.3.1 车间信息管控模块 |
| 4.3.2 基于数字孪生的可视化监控模块 |
| 4.3.3 在线调度模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（3）计算机信息管理系统设计与应用探究（论文提纲范文）
| 1 计算机信息管理系统设计的简要介绍 |
| 1.1 计算机信息管理系统的定义 |
| 1.2 计算机信息管理系统设计的关注点分析 |
| 1.3 计算机信息管理系统的设计原理 |
| 1.4 计算机管理系统设计的方法 |
| 1.4.1 基础设计法 |
| 1.4.2 周期设计法 |
| 1.4.3 综合设计 |
| 2 计算机信息管理系统应用案例分析——沃尔玛管理信息系统 |
| 2.1 沃尔玛管理信息系统 |
| 2.2 计算机应用技术与信息管理的整合优势分析 |
| 2.2.1 沃尔玛管理信息系统大大提高了工作质量和效率 |
| 2.2.2 沃尔玛管理信息系统大大提高了资源的利用效率 |
| 2.3 沃尔玛中计算机信息管理系统的具体应用 |
| 4 结束语 |
（4）香菇菌棒成熟度识别与生产管理系统研发（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.1.1 食用菌信息化系统研究现状 |
| 1.1.2 深度卷积神经网络研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 基于深度卷积神经网络的香菇菌棒成熟度识别 |
| 2.1 香菇菌棒图像数据集的采集与处理 |
| 2.2 卷积神经网络基本架构 |
| 2.2.1 卷积层 |
| 2.2.2 池化层 |
| 2.2.3 全连接层 |
| 2.2.4 激活函数 |
| 2.2.5 卷积神经网络训练过程 |
| 2.3 基于深度卷积神经网络的香菇菌棒成熟度分类模型 |
| 2.3.1 深度卷积神经网络模型 |
| 2.3.2 深度卷积神经网络优化算法 |
| 2.3.3 超参数设计 |
| 2.4 识别结果分析 |
| 2.4.1 特征可视化对比 |
| 2.4.2 分类结果评价指标 |
| 2.4.3 分类结果对比分析 |
| 2.4.4 识别结果系统应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 香菇菌棒生产管理系统需求分析 |
| 3.1 企业概况 |
| 3.2 用户分析 |
| 3.3 功能性需求分析 |
| 3.4 非功能性需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 香菇菌棒生产管理系统设计与实现 |
| 4.1 系统总体框架设计 |
| 4.2 系统功能模块设计 |
| 4.2.1 基础信息设置模块 |
| 4.2.2 装袋管理模块 |
| 4.2.3 接种管理模块 |
| 4.2.4 培养管理模块 |
| 4.2.5 仓库结转管理模块 |
| 4.2.6 工作量统计模块 |
| 4.3 系统数据库设计 |
| 4.3.1 数据库构成 |
| 4.3.2 数据库实体 |
| 4.4 香菇菌棒生产管理系统实现 |
| 4.4.1 主要技术 |
| 4.4.2 系统实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 主要创新点 |
| 5.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的成果和参加的科研项目 |
（5）基于Spring Boot的教师企业实践管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 工作背景 |
| 1.2 国内与国外研究现状 |
| 1.2.1 教育行业的管理系统发展现状 |
| 1.2.2 相关技术发展现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关技术概述 |
| 2.1 Web开发框架简介 |
| 2.1.1 Spring Boot框架 |
| 2.1.2 Vue框架 |
| 2.1.3 RESTful接口 |
| 2.2 位置定位服务技术 |
| 2.3 即时消息推送 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统的主要业务流程 |
| 3.1.1 企业实践申请流程 |
| 3.1.2 企业实践锻炼流程 |
| 3.1.3 企业实践总结流程 |
| 3.2 功能需求分析 |
| 3.2.1 用例建模 |
| 3.2.2 系统动态建模 |
| 3.3 非功能性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.2 前后端通信接口 |
| 4.2.1 Web服务接口 |
| 4.2.2 接口的安全管理 |
| 4.3 主要功能模块设计 |
| 4.3.1 工作流核心模型设计 |
| 4.3.2 申请功能设计 |
| 4.3.3 审批功能设计 |
| 4.3.4 在岗签到功能设计 |
| 4.3.5 在岗监督功能设计 |
| 4.3.6 考评功能设计 |
| 4.4 第三方服务接口设计 |
| 4.4.1 文件服务接口 |
| 4.4.2 消息服务接口 |
| 4.4.3 定位服务接口 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.5.1 E-R关系模型 |
| 4.5.2 数据表结构设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 开发环境与工具 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 功能测试 |
| 5.3.2 性能测试 |
| 5.3.3 测试结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（6）铁路机车设备画像理论及关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 必要性及可行性分析 |
| 1.2.1 必要性 |
| 1.2.2 可行性 |
| 1.3 本文拟解决的主要问题 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 1.5 本文组织架构及技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 2.1 机务大数据研究及应用 |
| 2.1.1 国外 |
| 2.1.2 国内 |
| 2.2 机车检修现状 |
| 2.3 设备画像 |
| 2.3.1 画像的概念 |
| 2.3.2 构成要素 |
| 2.3.3 模型与方法 |
| 2.4 标签技术 |
| 2.4.1 画像标签的定义 |
| 2.4.2 标签分类 |
| 2.4.3 标签构建原则 |
| 2.4.4 标签构建方法 |
| 2.5 设备健康管理 |
| 2.5.1 国外设备健康管理现状 |
| 2.5.2 国内设备健康管理现状 |
| 2.5.3 我国铁路机务专业PHM技术发展差距 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 铁路机车设备画像理论 |
| 3.1 机车设备画像概述 |
| 3.2 铁路机车设备画像理论构建 |
| 3.2.1 铁路机车设备画像理论的定义与内涵 |
| 3.2.2 铁路机车设备画像理论的构成 |
| 3.2.3 铁路机车设备画像理论的应用架构 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于设备画像的铁路机车标签体系构建 |
| 4.1 问题概述 |
| 4.2 面向设备画像的标签技术 |
| 4.3 机车画像标签体系构建 |
| 4.3.1 机车画像标签体系技术架构 |
| 4.3.2 机车画像标签体系 |
| 4.4 基于聚类的机车第三级标签获取方法 |
| 4.4.1 K-means算法 |
| 4.4.2 K-means算法的改进 |
| 4.4.3 K-means算法与改进算法的比较验证 |
| 4.5 机车画像标签体系构建实例 |
| 4.5.1 K-means改进算法的应用 |
| 4.5.2 机车完整标签体系的产生 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于MsEclat算法的铁路机车事故故障多最小支持度关联规则挖掘 |
| 5.1 问题概述 |
| 5.2 MsEclat算法的背景知识 |
| 5.2.1 垂直格式数据集 |
| 5.2.2 支持度、置信度与提升度 |
| 5.2.3 概念格理论 |
| 5.2.4 多最小支持度下的频繁项集判定 |
| 5.2.5 面向有序项目集合的最小支持度索引表 |
| 5.2.6 基于等价类的可连接性判定 |
| 5.3 MsEclat算法原理 |
| 5.3.1 Eclat算法简述 |
| 5.3.2 改进的Eclat算法—MsEclat算法 |
| 5.4 优化的Ms Eclat算法 |
| 5.4.1 基于布尔矩阵的T_(set)位运算求交 |
| 5.4.2 基于MapReduce的等价类并行运算 |
| 5.4.3 大数据场景下优化的MsEclat算法的频繁项集挖掘步骤 |
| 5.5 算法比较验证 |
| 5.5.1 MsEclat算法与水平挖掘算法的对比 |
| 5.5.2 MsEclat算法与其优化算法的对比 |
| 5.6 机车事故故障关联规则挖掘分析 |
| 5.6.1 待分析项目的选取 |
| 5.6.2 关联规则挖掘结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 基于PSO+DE混合优化BP神经网络的铁路机车质量安全态势预测 |
| 6.1 问题概述 |
| 6.2 机车质量等级评价 |
| 6.3 基于机车质量评价项点的特征选择 |
| 6.3.1 灰色关联度分析 |
| 6.3.2 机车质量等级的比较特征选择 |
| 6.4 PSO+DE混合优化BP神经网络 |
| 6.4.1 BP神经网络原理 |
| 6.4.2 PSO算法原理 |
| 6.4.3 DE算法原理 |
| 6.4.4 基于时变概率的PSO+DE混合优化BP神经网络预测模型 |
| 6.5 机车质量安全态势预测分析 |
| 6.5.1 预测模型训练 |
| 6.5.2 预测模型训练结果分析 |
| 6.5.3 预测模型应用分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 基于铁路机车设备画像理论的铁路机车健康管理应用总体设计 |
| 7.1 机务大数据与机车健康管理 |
| 7.2 铁路机车健康管理应用设计 |
| 7.2.1 设计目标及定位 |
| 7.2.2 总体架构设计 |
| 7.2.3 技术架构设计 |
| 7.3 铁路机车健康管理应用的典型应用场景分析 |
| 7.3.1 设备质量综合分析 |
| 7.3.2 人员运用综合把控 |
| 7.3.3 运输生产综合管理 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 某铁路局机车健康管理应用实践 |
| 8.1 应用开发方案 |
| 8.1.1 系统开发环境 |
| 8.1.2 数据调用方式 |
| 8.1.3 分析模型定时任务调用方式 |
| 8.2 机车数据管理功能 |
| 8.2.1 基本数据管理 |
| 8.2.2 视频数据管理 |
| 8.2.3 机务电子地图 |
| 8.3 机车画像标签生成及分析功能 |
| 8.3.1 机车画像标签管理 |
| 8.3.2 单台机车画像分析 |
| 8.3.3 机车设备画像分析 |
| 8.4 机车事故故障关联分析功能 |
| 8.5 机车质量评价分析功能 |
| 8.5.1 单台机车质量安全分析 |
| 8.5.2 机务段级机车质量安全分析 |
| 8.5.3 机务部级机车质量安全分析 |
| 8.5.4 全局机务专业质量安全综合分析 |
| 8.6 机车质量安全态势预测分析功能 |
| 8.7 本章小结 |
| 9 总结与展望 |
| 9.1 本文总结 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| FIGURE INDEX |
| 表索引 |
| 学位论文数据集 |
| TABLE INDEX |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的科研成果 |
（7）无源光网络端口资源自动采集算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.1.1 固定宽带发展的意义 |
| 1.1.2 固定宽带接入网络简介 |
| 1.1.3 端口识别的意义 |
| 1.2 国内外目标检测领域的研究现状 |
| 1.2.1 基于区域的主要算法 |
| 1.2.2 基于回归的主要算法 |
| 1.2.3 目标检测在光通信领域的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2.端口识别的目标检测算法选择 |
| 2.1 通用物体检测数据集下的先进算法性能分析 |
| 2.2 端口类专用物体检测性能分析 |
| 2.3 YOLOv3 |
| 2.3.1 网络结构 |
| 2.3.2 边界框预测 |
| 2.3.3 跨尺度融合预测 |
| 2.3.4 检测方法介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.无源光网络中PLC分光器端口占用状态自动识别的算法研究 |
| 3.1 应用背景分析 |
| 3.2 疑难场景下PLC分光器端口占用状态识别的YOLOv3 算法优化 |
| 3.2.1 四尺度特征融合预测 |
| 3.2.2 基于PLC分光器数据集的目标锚框维度聚类 |
| 3.2.3 基于软非极大值抑制算法的边界框过滤 |
| 3.3 模型训练与实验 |
| 3.3.1 PLC分光器数据集建立 |
| 3.3.2 训练策略 |
| 3.3.3 超参数设置 |
| 3.3.4 实验配置与训练结果 |
| 3.4 实验结果分析 |
| 3.4.1 消融研究 |
| 3.4.2 算法评估 |
| 3.4.3 算法改进前后检测效果对比 |
| 3.4.4 与其他主流算法实验结果对比 |
| 3.4.5 检测效果与优化点关联分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.无源光网络中ODF端口占用状态自动识别的算法研究 |
| 4.1 应用背景分析 |
| 4.2 普通场景下ODF端口占用状态自动识别的改进型YOLOv3-spp算法 |
| 4.2.1 特征提取网络优化 |
| 4.2.2 基于ODF数据集的目标锚框维度聚类算法优化 |
| 4.2.3 损失函数优化 |
| 4.3 数据增强策略设计 |
| 4.3.1 ODF数据集建立 |
| 4.3.2 数据增强对ODF数据集的必要性 |
| 4.3.3 数据增强在机器学习管道的位置选择 |
| 4.3.4 数据增强方法 |
| 4.3.5 插值算法 |
| 4.3.6 ODF数据集扩充 |
| 4.4 模型训练与实验 |
| 4.4.1 学习速率动态调整策略 |
| 4.4.2 超参数设置 |
| 4.4.3 实验配置与训练结果 |
| 4.5 实验结果分析 |
| 4.5.1 目标锚框维度聚类前后性能对比 |
| 4.5.2 数据增强前后性能对比 |
| 4.5.3 算法优化前后检测性能对比 |
| 4.5.4 算法评估 |
| 4.5.5 普通场景下检测效果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5.疑难场景下ODF端口占用状态的端到端级联识别模型研究 |
| 5.1 基于深度学习的端到端级联识别模型的设计 |
| 5.1.1 端口定位流程设计 |
| 5.1.2 遗漏检测流程设计 |
| 5.1.3 基于Res Net-34 的漏检区域重识别模型研究 |
| 5.1.4 端到端ODF端口级联识别模型设计 |
| 5.2 模型训练与实验 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.3.1 端到端级联识别模型消融研究 |
| 5.3.2 模型性能评估 |
| 5.3.3 级联模型分步检测效果分析 |
| 5.3.4 疑难场景下级联模型检测效果分析 |
| 5.3.5 与其他主流算法实验结果对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 6.基于端口自动识别算法的宽带资源管理系统的设计与实现 |
| 6.1 应用背景分析 |
| 6.2 系统架构设计 |
| 6.3 动态资源管控业务流程重构 |
| 6.4 基于业务流程的微服务响应集群设计 |
| 6.5 系统平台实现 |
| 6.6 系统性能分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 7.总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的主要研究成果 |
（8）面向基层医疗机构的数据中台研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 医疗知识图谱的研究进展 |
| 1.2.2 数据中台的相关研究 |
| 1.3 本文主要工作及研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 数据中台概述 |
| 2.1.1 数据中台的一般结构 |
| 2.1.2 数据治理平台比较 |
| 2.2 知识图谱概述 |
| 2.3 关系模式与本体映射算法 |
| 2.3.1 基于概念间相似度的计算方法 |
| 2.3.2 元素级和结构级混合的映射方法 |
| 2.4 Flask框架 |
| 2.5 Neo4j图数据库 |
| 2.6 Symfony集成框架 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基层医疗数据中台需求分析与总体架构 |
| 3.1 基层医疗数据中台需求分析 |
| 3.1.1 功能需求 |
| 3.1.2 性能需求 |
| 3.1.3 安全需求 |
| 3.2 基层医疗数据中台框架设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于知识图谱的基层医疗数据中台模型构建与实现 |
| 4.1 贴源数据处理 |
| 4.1.1 ETL技术 |
| 4.1.2 数据采集与清洗 |
| 4.2 知识映射 |
| 4.2.1 本体概述 |
| 4.2.2 关系模式和本体映射 |
| 4.2.3 映射结果筛选与分析 |
| 4.3 知识存储与检索 |
| 4.3.1 整体结构设计 |
| 4.3.2 详细功能实现 |
| 4.3.3 功能测试结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基层医疗数据中台管理系统实现与测试 |
| 5.1 系统简介 |
| 5.1.1 基层医疗数据中台管理系统 |
| 5.1.2 开发环境 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统架构设计 |
| 5.2.2 系统功能设计 |
| 5.2.3 系统角色设计 |
| 5.2.4 系统安全性设计 |
| 5.3 主要功能模块的实现 |
| 5.3.1 数据大屏 |
| 5.3.2 数据报表 |
| 5.3.3 网关管理 |
| 5.3.4 统计分析 |
| 5.3.5 用户管理 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 性能测试 |
| 5.4.2 兼容性测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（9）结核病患者诊疗与管理系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 决策树 |
| 2.1.1 决策树算法概述 |
| 2.1.2 决策树的核心问题 |
| 2.1.3 常用决策树算法 |
| 2.2 React框架 |
| 2.3 移动APP开发技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 结核病患者诊疗与管理系统需求分析与总体设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 业务需求分析 |
| 3.1.2 功能需求分析 |
| 3.1.3 非功能性需求 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 系统架构设计 |
| 3.2.2 软件结构设计 |
| 3.2.3 主要模块总体设计 |
| 3.2.4 数据库设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 结核病患者治疗方案选择研究 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 基于决策树的治疗方案选择模型实现 |
| 4.2.1 决策树C5.0算法原理 |
| 4.2.2 数据集采集与处理 |
| 4.2.3 结核病方案选择模型构建 |
| 4.2.4 模型训练 |
| 4.3 模型分析与应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结核病患者诊疗与管理系统实现 |
| 5.1 开发环境介绍 |
| 5.2 系统实现难点与解决方案 |
| 5.2.1 首屏加载缓慢 |
| 5.2.2 权限控制 |
| 5.2.3 系统安全控制 |
| 5.3 系统Web端主要功能模块实现 |
| 5.3.1 系统登录模块 |
| 5.3.2 患者推介模块 |
| 5.3.3 患者追踪模块 |
| 5.3.4 患者诊疗模块 |
| 5.3.5 患者管理模块 |
| 5.3.6 数据大屏模块 |
| 5.4 APP功能实现 |
| 5.4.1 登录与注册 |
| 5.4.2 患者端 |
| 5.4.3 工作人员端 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.5.1 功能测试 |
| 5.5.2 性能测试 |
| 5.6 系统部署 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（10）基于javaEE的BIM综合管理平台框架技术研究及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及目的 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目标与意义 |
| 1.2 BIM技术在国内外研究现状 |
| 1.2.1 BIM技术在国外研究现状 |
| 1.2.2 BIM技术在国内研究现状 |
| 1.2.3 BIM综合管理平台领域在国内外的研究现状 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 BIM综合管理平台相关理论介绍 |
| 2.1 BIM介绍 |
| 2.1.1 BIM概念 |
| 2.1.2 BIM技术特点 |
| 2.1.3 BIM工具软件介绍 |
| 2.1.4 BIM轻量化引擎介绍 |
| 2.2 传统建筑工程信息化管理 |
| 2.2.1 建筑工程信息化管理概述 |
| 2.2.2 信息化管理内容 |
| 2.2.3 建筑工程信息化的现状及改善策略 |
| 2.3 基于BIM技术的全寿命周期管理 |
| 2.3.1 工程项目全寿命周期管理 |
| 2.3.2 基于BIM技术的全寿命周期管理应用 |
| 2.4 基于BIM技术的综合管理平台概述 |
| 2.4.1 BIM综合管理平台构建思路 |
| 2.4.2 BIM综合管理平台框架设计 |
| 2.4.3 BIM综合管理平台功能模块设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 BIM综合管理平台框架开发技术选型 |
| 3.1 B/S网络结构模型 |
| 3.2 JAVAEE简介 |
| 3.3 框架技术选型 |
| 3.3.1 Hibernate |
| 3.3.2 Spring |
| 3.3.3 Spring MVC |
| 3.4 前端技术介绍 |
| 3.5 数据库管理系统的选择 |
| 3.6 JAVAEE开发环境搭建 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 BIM综合管理平台设计与实现过程 |
| 4.1 BIM综合管理平台的设计 |
| 4.1.1 工程项目背景 |
| 4.1.2 平台功能模块规划 |
| 4.2 BIM系统架构的搭建 |
| 4.2.1 Maven工程项目的创建 |
| 4.2.2 SSH框架整合 |
| 4.3 非功能模块开发与实现 |
| 4.3.1 系统用户子模块的开发 |
| 4.3.2 登录日志子模块的开发 |
| 4.4 部分功能模块开发与实现 |
| 4.4.1 项目人员管理模块 |
| 4.4.2 施工日志功能模块 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 BIM模型在线浏览模块开发 |
| 5.1 桥梁BIM模型的搭建 |
| 5.1.1 Revit参数化族创建 |
| 5.1.2 基于Revit的象山大桥参数化建模 |
| 5.1.3 桥梁BIM模型的建成 |
| 5.2 广联达BIMFACE的应用 |
| 5.2.1 BIMFACE介绍 |
| 5.2.2 BIMFACE轻量化引擎功能及使用 |
| 5.3 BIM模型在线浏览模块开发 |
| 5.3.1 BIM模型源文件的上传且转换 |
| 5.3.2 模型浏览的临时凭证——view Token |
| 5.3.3 桥梁BIM模型网页端的展示 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要工作回顾 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、计算机管理系统的选择与应用（论文参考文献）
- [1]理论仿真实验相融合的电工学教学方式研究[J]. 宗德媛,朱炯,李兵. 电子世界, 2021(22)
- [2]基于数字孪生的车间调度管理系统构建[D]. 姜惠文. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]计算机信息管理系统设计与应用探究[J]. 王悦. 大众标准化, 2021(17)
- [4]香菇菌棒成熟度识别与生产管理系统研发[D]. 司振宇. 山东农业大学, 2021(01)
- [5]基于Spring Boot的教师企业实践管理系统的设计与实现[D]. 梁莹. 广西大学, 2021(12)
- [6]铁路机车设备画像理论及关键技术研究[D]. 李鑫. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [7]无源光网络端口资源自动采集算法研究[D]. 苏东. 西安理工大学, 2021(01)
- [8]面向基层医疗机构的数据中台研究与实现[D]. 冯星瑜. 西安理工大学, 2021(01)
- [9]结核病患者诊疗与管理系统的研究与实现[D]. 董帅. 西安理工大学, 2021(01)
- [10]基于javaEE的BIM综合管理平台框架技术研究及实现[D]. 陈坤. 华东交通大学, 2021(01)