一、基于Web界面的分布式质量控制系统研究（论文文献综述）
田阳,陈智罡,宋新霞,李天明[1]（2021）在《区块链在供应链管理中的应用综述》文中研究表明供应链管理面临诸多挑战:保证产品信息的完整性、真实性和透明度;上下游企业之间的信任管理;企业交互过程中的隐私保护等等。而伴随区块链技术的问世,其为供应链的诸多挑战提供了完美的解决方案,但是依旧存在一些挑战。该文对区块链在供应链管理中的应用进行了系统化的综述分析;论述了当前供应链管理的技术与实施面临的问题,在此基础上分析了传统解决方案的不足以及区块链技术的相关优势。系统阐述了当前区块链主流的应用框架与原理,比较各个技术之间的差异。对不同行业的供应链进行了系统的分析,全面阐述了近年来区块链在不同行业供应链管理中的解决方案,并对不同解决方案的优缺点进行了系统化的分析与比较,重点分析区块链在不同行业的系统中的所发挥的功能与优势,以对区块链在供应链管理中的应用发展提供指南。
程刚[2]（2021）在《面向不完全车联网的道路预测系统优化与算法设计》文中研究指明随着我国城市规模的不断扩大,城市化进程的持续发展,城区车辆聚集造成的拥堵现象频发。对行驶车辆进行联网,建立车辆网系统,及时反馈道路信息能够缓解拥堵,而目前和今后的很长一段时间,车联网系统的覆盖率仍处于较低水平,我们把这种车辆入网率不高的环境称为不完全车联网环境。不完全车辆网环境中的入网车辆和路况数信息据量有限,本研究有效利用车联网收集的数据,就道路预测系统进行优化和设计,实现对城市交通状况的准确预测,有效缓解城区拥堵,本文的研究方向对目前和未来的车联网发展,以及交通状况的改善方法的研究具有一定的意义与价值。论文的主要工作如下:（1）基于车联网环境中车辆分布特点和数据共享化特点,提出面向不完全车联网环境的实时分布式道路预测系统。本研究优化现有分布式车联网数据实时传输性能,并将分布式平台、核心路径规划算法和用户交互界面三个部分融合设计,奠定用多时间维度道路数据来预测路况的基础。（2）创新性的将预期导航数据信息、实时GPS信息和历史路况信息三个时间维度数据进行融合,设计具有自动更新导航路径功能的路径规划算法和根据路况数据提取导航路径方法,并结合分布式道路预测系统,实时共享周边车辆行驶数据和周边路况,实现对后续道路路况的准确预测。（3）借助前端页面服务框架Flask搭建Web交互页面,实现用户和道路预测系统的交互。通过前端页面,将系统预测的道路路况和导航路径信息可视化展示。从后台到前端,从数据源到数据分析,从数据处理到结果展示,对不完全车联网中实时数据流的道路预测功能做设计和优化。最后利用开源数据,设计不同环境下的道路实验,最终城市平均车速提高18%,同时87.9%的联网车辆到达目的地行驶时间缩短,证明系统的可靠性和有效性。
罗达[3]（2021）在《农村电网工程信息管理系统的设计与实现》文中认为四川省属于农业大省,因此在四川省电力公司中,农村电网的占比比较大,是公司电网建设的主要组成。但是,目前公司缺乏农村电网工程管理的软件工具。为了解决上述问题,本文设计和实现了一套农村电网工程信息管理系统。在研究中首先对国内外的农村电网项目及工程管理信息化现状进行整理分析,调查研究四川省电力公司的农网工程管理业务流程及内容,对本系统的功能及性能目标进行详细的需求分析。在此基础上,确立了基于Java Web、Oracle和SSM的研发技术选型。随后,采用软件设计理论和工具,对系统的网络结构与功能模型进行了设计分析。按系统的功能需求,将系统划分为项目前期管理、工程前期管理、工程建设管理和基础信息管理4个功能模块,并对各模块的Java类结构与功能时序流程进行了详细分析与设计。基于系统的业务分析,采用E-R图工具对系统的数据逻辑结构进行分析与设计,并按照Oracle数据库的技术标准,设计系统的数据库物理表结构。在系统的功能设计基础上,基于Java Web技术对系统的功能模块进行开发实现,详细分析系统的功能实现流程与关键代码,并展示系统的功能运行Web界面。最后,通过黑盒测试法对系统进行功能测试与分析,利用Load Runner工具进行系统并发模拟,验证系统的性能表现。测试结果表明,系统的功能及性能表现都达到了需求分析中的研发标准,满足了四川省电力公司的农网项目与工程管理信息化要求。通过系统的应用,可以将四川省电力公司的农网工程管理进行集成,为各项业务的管理提供信息化的工具支持,同时建立集成化的业务数据管理中心,从而提高农网工程管理工作的信息化和自动化水平,促进公司的农网工程管理工作的总体水平与管理质量。
董欣[4]（2020）在《水泥质量管理系统的设计与实现》文中研究指明当前,中国传统行业尤其是水泥行业的发展处于“工业2.0”与“工业3.0”之间,大而不强,想要长久发展,就要用技术改造传统行业,逐步实现传统产业的智能化,将工厂变为智能化工厂,利用网络技术来提升并改造传统产业。为了改善水泥企业的管理方法和模式,企业应当加强信息化建设,该系统是山东省科技重大专项项目《水泥工业智能化工厂关键技术研究与应用示范》中信息管理系统的一部分,是水泥企业管理平台中必不可少的一个子系统。本人在研究水泥生产工艺技术及分析水泥质量数据的基础上,研发了水泥质量管理系统,主要完成以下工作:（1）分析水泥企业对质量管理的需求,提出系统的总体框架。（2）完成数据采集子系统的功能设计。单纯的人工采集质量数据效率低下,数据采集子系统按质量数据的来源将数据分类采集,过程质量参数来源于质量控制系统,通过OPC接口技术,对这类数据进行自动采集;检验报告数据来源于水泥企业化验室,本文在客户端子系统的Web界面预留人工录入接口,通过此接口完成对这类数据的采集。（3）完成数据存储子系统的功能设计。数据存储子系统根据质量数据种类的不同,共建四个数据库分别是:1)系统数据库,此数据库专门存储系统用户的页面角色信息、页面信息等;2)过程质量数据库,用于存储通过OPC接口技术自动采集的数据;3)检验报告数据库,根据化验室部门的分类,将化验室检验报告数据分类存储;4)质量控制标准数据库,用于存储中国建材协会制定的水泥企业质量标准和企业内控标准。（4）设计与实现了包括六大模块的客户端子系统,根据企业需求共设计6大模块,分别为:1)原始数据处理模块,本模块提供了原始数据录入接口,能够完成对原始数据的录入、修改、删除、查询等操作;2)质量实时监控模块,能够实现对水泥生产过程的质量监控;3)台账管理模块,完成对水泥企业质量台账的智能化管理,用户可查询、可导出台账;4)报表统计模块,本模块包括水泥质量日报表和月报表,是对水泥质量信息的汇总;5)质量分析模块,实现水泥原燃材料的对比分析以及水泥生产过程的关联分析;6)系统管理模块,为系统的安全增加了一道防护墙,能够对用户的角色、授权信息等进行设置。
陈书导[5]（2020）在《面向水泵行业的质量数据分析系统研发》文中认为水泵是关乎民生领域的重要产品。水泵检测作为获取水泵技术数据、评价水泵性能与质量的重要手段,一直受到政府及质量检验局的高度重视。然而,检验过程只是给出了检验的结果,遗留的大量过程数据并没有得到很好地利用,资源遭到较严重的浪费。为此,本文以温岭市国家泵类产品质量检验中心为应用对象,以实现合理利用水泵检测过程数据、展示水泵行业质量为目标,结合GQM方法,开展面向水泵行业的质量数据分析系统（简称PumpQDAS系统）的研发工作。本文的主要研究内容如下:第一章:系统地阐述本文的研究背景、目的和研究意义;总结了水泵行业质量的研究现状;总结了宏观指标数据分析技术、质检数据分析技术和质量数据分析系统的研究现状;最后给出本文的研究内容及框架。第二章:明确本文所研发PumpQDAS系统的需求,同时进行系统的总体设计。简要的概述了GQM方法及其使用过程;利用GQM方法对PumpQDAS系统进行需求分析,从产品——企业——行业三个层面分析了模型的数据层指标;在此基础上,对系统功能模块划分和系统软件架构进行设计,为后文系统各模块的设计与开发做铺垫。第三章:结合上一章确定的PumpQDAS系统需求分析以及总体设计方案对系统涉及的关键技术以及实现方法进行了探究。首先确定了系统的数据来源,并对系统数据采集所应用的技术进行了设计,分析了行业数据、检测数据以及水泵标准数据采集涉及的相关技术;其次对数据分析相关的技术进行了设计,给出了水泵检测结果评判、水泵检测质量比对、水泵质量分布以及水泵行业指标相关性分析的方法;最后,基于以上分析,对系统展示界面进行了详细设计。第四章:对PumpQDAS系统的数据库进行了详细设计与研发。首先根据系统各功能模块的数据类型选定系统的数据库工具;其次,利用E-R关系图对系统数据库的概念模型进行设计;最后,基于概念模型对数据库的逻辑结构进行设计。第五章:在前文设计的基础上,进行PumpQDAS系统软件开发以及应用案例研究。首先对系统各个功能模块进行了软件开发;其次,对系统的水泵检测数据采集功能进行试验;最后,以水泵企业为案例对系统的应用进行案例分析,验证了本系统的可行性。第六章:对本文的研究内容及主要成果进行了总结,并对后续研究方向进行了展望。
张志昂[6]（2019）在《基于大数据平台的运营商数据改造治理》文中研究说明本论文依据2018年在香港某运营商大数据平台项目案例,通过梳理现阶段此运营数据处理中存在的诸多问题与困难,例如:各方数据源未统一接入、数据口径不一致、手工处理环节多、大量的单体应用堆叠,应用靠人工开发,人员技能要求高,数据分析支撑的平台小、起点低、设备少、缺乏智能化分析手段,无法有效挖掘数据价值等等。筛选匹配业界现有开源大数据平台组件,利用浪潮云海大数据平台,提供技术开放化、架构服务化、编排工具丰富易用、体系完整并满足运营商要求的遵循国际标准,安全、稳定、高效的建设方案。本文首先根据运营商所提出的2018年大数据平台建设规划,详细介绍了改造项目通过网络爬虫、HBase集群、流计算处理引擎、搜索引擎、数据治理、数据挖掘、图数据库等模块的建设,丰富数据采集手段、完善数据城邦、优化计算和查询效率、深度治理数据,从而挖掘组织数据价值;在平台架构上完善并实现大数据,其次参考并遵循《中国移动企业级省大数据平台技术规范》内容,按照“平台+工具+服务”的模式,“一体化、分层开放”思路;提升数据统一支撑内外部部门多样、灵活的大数据共享、应用服务需求,为运营商各部门多样的灵活的大数据共享、应用和服务提供有力支撑;其次在业务上,实现用户行为分析、探索用户关系图谱,最终通过成体系的组织数据治理为运营商业务分析和数字化转型提供强有力的支撑。本文创新点在于使用业界最流行技术框架,梳理运营商0/B/M三域数据应用,尤其是专业化运营香港当地的语音、数据、IDD及国际漫游等业务,为企业提供创新及多元化的通信服务。使数据经过彼此的融合与开放,不断激发巨大商业价值,孵化创新无限可能。并结合人工智能、机器学习等新技术,利用平台的资源、数据、工具服务能力封装从而使数据驱动运营商业务创新。也为网络智能支撑体系和敏捷管理支撑体系的建设提供有力保障,更是未来公司数字化转型的助推器。
雷志强[7]（2019）在《区域空气质量综合监测系统研制及评估方法研究》文中研究表明随着社会经济和工业科技的迅速进步,环境空气污染问题日趋严重。空气污染不易被察觉,复杂性和隐蔽性极强。在此背景下,对空气质量的功能需求进行分析,研制了空气质量综合监测系统,并进一步搭建了区域空气质量综合监测系统平台,利用计算机界面可以实时报告最近空气质量状况并及时给予出行建议。本文根据对空气质量综合监测系统的功能需求和技术指标进行各个传感器模块、电源模块、GPRS无线透传模块、数据采集板和综合信息处理板的选型和购买,利用Altium Designer软件完成了系统的硬件设计;利用Keil C软件完成了系统的软件设计,至此空气质量综合检测系统已搭建完成。在此基础之上,利用腾讯云服务器完成了服务器WEB环境搭建与配置、数据库设计、WEB前后端设计,搭建了区域空气质量综合监测系统平台,其中服务器WEB环境搭建与配置主要完成了Java和Linux环境配置;数据库设计主要包括用户表、实时数据表和历史数据表的设计;WEB前后端设计主要包括前端和后端两部分,前端设计主要包括用户登录界面、AQI信息及浓度信息界面展示和污染云图WEB界面展示;后端设计主要包括登录后台程序设计、实时监控后台设计和服务器Socket程序设计。运用BP神经网络算法对经过等比切分的大量检测数据进行训练,得出预测模型。并利用预测模型进行MATLAB仿真,最后进行仿真结果分析。最后,利用训练好的BP神经网络预测评估模型,利用研制成功的空气质量综合监测系统对西安北郊附近所采集的检测数据进行了空气质量等级预测。最终结果表明预测等级结果与真实环境情况基本吻合,BP神经网络预测评估模型的准确率很高。
李思超[8]（2015）在《ArcGIS在气象业务中的应用研究》文中研究指明我国是一个灾害频发国家。在这些自然灾害中,气象灾害大约占70%,给国民经济造成巨大损失。伴随着经济的快速发展,如何来提高防灾减灾的能力将是摆在我们面前的一个至关重要的问题。本文通过研究ArcGIS技术在气象业务中的应用,针对某省的气象特点,设计并且开发了某省气象信息展示平台,该平台结合地理信息系统（GIS）及其相关组件,将不同来源的气象信息综合起来,提取具有实用价值和面向用户的气象数据,基于这些数据研发出在一定空间范围内可以履行气象服务职能的气象预警和动态标注功能。利用这些功能该平台揭示了人类生产、生活与气象因素的关系,实现了对农业、灾害工作的细化和预警,为防灾减灾提供了充分的科学依据,更加全面和准确的为人类的生产、生活提供服务。本文主要完成了以下工作:第一,气象数据和地图数据的获取。通过访问国家气象数据网来得到论文中所要研究的某省气象数据,然后利用json数据交换格式实现气象数据字符串与数据对象的相互转换,并采用ArcMap相关技术提取某省的地图数据。第二,地图信息的发布及显示。对获取到的地图数据,通过ArcGIS Server相关技术实现对地图的发布,再利用ArcGIS API for JavaScript调用发布在ArcGIS Server上的地图并在设计好的Web界面中显示出来。第三,气象信息的标注。首先通过Ajax模型向服务器发出请求来获取数据,然后调用SQL Server数据库中气象数据来实现气象信息的显示。第四,雾霾和温度监测功能的实现,首先在ArcMap中建立GP模型,通过ArcToolbox工具向GP模型中添加本文所要用到的克里金插值算法、反距离权重插值算法,然后运行GP模型处理雾霾、温度数据,最终在Web界面实现雾霾、温度专题图信息的展示。结果表明,通过对某省气象信息展示平台的搭建,能够完成对气象信息的可视化显示,实现所预期的功能,较好的完成了 ArcGIS在气象业务中的应用与研究。
李晓利[9]（2014）在《自动气象站运行监控及质量控制系统的设计与实现》文中研究指明自动气象站是能自动进行地面气象观测、存储和发送观测数据的自动化测量系统。随着气象观测自动化的建设步伐,大量的自动气象站被安装到乡镇、街道、山区、沿海等环境中,其观测资料已成为气象资料重要组成部分,对于短时临近预报、灾害预警、决策服务、预报验证、评估等方面都有着重要的意义。但这些观测数据的可用性深受其及时性、真实性、连贯性的制约,对自动站数据的质量控制和设备的运行监控要求日渐迫切。目前潍坊市气象局已布点建成的各类型的自动气象站达到166个,它们来自不同的生产厂家,每个生产厂家都有自己的数据接收处理软件和资料数据库,而且各个数据库在结构上均存在一些差异,观测资料在存入数据库时只进行了简单的文件格式判断,长期运行的站点因传感器老化问题、采集器的程序问题使得数据质量的可能存在一定的不可靠性。这些情况在一定程度上阻碍了气象资料在短时、临近、中小尺度预报中的应用。针对这个问题,结合业务人员的实际工作需要,采用C/S架构和B/S架构相结合,利用数据库技术、AJAX技术、Flash技术,使用C#、PHP编程语言进行了潍坊市自动气象站运行监控及质量控制系统的研究与开发。本文首先对国内外的气象资料质量控制方法和发展状况进行了研究,并确定了本系统的质量控制方案,给出了质量控制流程和疑误数据的处理方法;其次根据业务实际需求,对系统的功能模块进行了设计和说明,并给出了系统B/S架构和C/S架构的用例图描述以及系统类图描述,进而对系统数据库进行了详细设计。在系统功能实现部分,对B/S部分运行环境架设、系统功能模块的程序流程、设计和实现方法、关键技术等方面进行了介绍,并给出了程序部分核心代码和界面图。最后,对系统的进行了详细的测试,确保系统的可用性和健壮性。本文完成了潍坊地区区域站常规观测要素温度、一小时降水量、风速、湿度、气压的质量控制,实现了对站点的实时监控及故障短信报警,并为普通业务人员查询、统计经过质控的自动站观测资料提供了的界面和接口,提高了系统的实用性。
焦志曼[10]（2014）在《基于Web的工序质量控制系统研究与开发》文中研究指明质量不仅是一个企业产品水平的具体体现，也是衡量一个国家生产力发展水平的重要因素。质量控制是保证和提升产品质量的重要手段。在整个产品生命周期各阶段的质量控制中，制造过程的产品质量控制占有重要地位。产品的制造过程是由一系列的工序组成的，作为制造过程的基本单元，各工序的质量水平对产品质量具有很大的影响，工序质量控制通过对影响工序质量水平的因素进行分析、控制和管理，从而使产品质量特性保持在允许范围内，稳定地生产出合格产品，因此，对工序状态实施监控对于确保制造过程产品质量具有重要意义。计算机、网络通信技术的发展使得现代制造系统的质量控制走向自动化、集成化和智能化。通过信号处理、统计分析、智能学习等实现对工序过程状态的实时监控、异常波动的自动分析以及过程参数的优化调整，并通过计算机系统进行信息交互，形成信息一体化的质量智能控制系统，是网络化制造环境下实施工序质量控制的必然趋势。本文以实现网络化制造环境下工序过程的质量控制为研究对象，建立了系统多层软件应用体系架构，结合工序质量控制中的关键需求，围绕统计过程控制、测量系统分析、失效模式与后果分析和神经网络等技术，采用浏览器/服务器结构，在.NET平台上设计并开发了基于Web的工序质量控制系统，具体研究工作如下：1)提出了软件系统的总体方案，包括统计过程控制、测量系统分析、失效模式与后果分析和多变量过程控制子系统，建立了系统多层软件体系架构和数据库设计方案。2)统计过程控制子系统：介绍了统计过程控制技术，分析了工序生产过程的特点，对统计过程控制在工序质量控制中的应用进行了需求分析与系统设计，开发了统计过程控制子系统，完成了基础数据、控制图、过程能力指数与常用质量工具等模块。3)测量系统分析子系统：针对工序过程中的测量系统分析，开发了测量系统分析子系统，对测量系统的线性、偏倚、稳定性、重复性和再现性等指标进行分析，保证测量系统真实可靠，进而确保过程数据准确有效。4)失效模式与后果分析子系统：针对工序过程中可能出现的失效模式，开发了失效模式与后果分析子系统，对过程中出现的失效模式及其后果进行分析，找出过程薄弱环节及关键项目，制定相应的改进措施。5)多变量过程控制子系统：针对复杂多变量过程的质量控制，提出了基于自组织混合模型的多变量控制方法，通过实验分析了其在复杂多变量过程中的监控与诊断效果，并开发完成了多变量监控与故障源诊断模块。
二、基于Web界面的分布式质量控制系统研究（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、基于Web界面的分布式质量控制系统研究（论文提纲范文）
（1）区块链在供应链管理中的应用综述（论文提纲范文）
| 1 供应链 |
| 1.1 供应链管理 |
| 1.2 供应链管理面临的挑战 |
| 2 区块链框架 |
| 2.1 区块链的分类 |
| 2.2 共识算法 |
| 2.3 隐私性 |
| 2.4 智能合约 |
| 2.5 区块链框架 |
| 3 区块链和供应链管理 |
| 3.1 农业供应链 |
| 3.2 食品供应链 |
| 3.3 医疗供应链 |
| 3.4 工业供应链 |
| 3.5 其他相关产业 |
| 4 区块链和供应链管理结合的机遇与挑战 |
| 5 结论 |
（2）面向不完全车联网的道路预测系统优化与算法设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 不完全车联网下路网道路预测系统研究现状 |
| 1.3.2 现有研究不足 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 1.5 本文主要内容安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第二章 道路预测系统实现技术概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Hadoop分布式存储平台概述 |
| 2.2.1 Hadoop分布式文件系统 |
| 2.2.2 MapReduce编程 |
| 2.3 Spark实时计算服务概述 |
| 2.3.1 Spark Streaming概述 |
| 2.3.2 Spark SQL概述 |
| 2.4 Hadoop和Spark融合概述 |
| 2.5 实时处理模块的功能和特点介绍 |
| 2.6 实时处理模块结构与工作原理 |
| 2.6.1 实时处理模块的分析与实现 |
| 2.6.2 DataFrame结构化数据 |
| 2.6.3 实时流处理方法 |
| 2.7 Flask框架概述 |
| 2.7.1 Flask程序运行过程 |
| 2.7.2 Peewee数据库 |
| 2.8 Mapbox地图概述 |
| 2.9 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 路径导航算法与可视化界面实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 路径导航算法实现 |
| 3.2.1 道路预测算法设计 |
| 3.2.2 道路预测算法实现 |
| 3.2.3 道路预测系统与算法对应数据源和接口说明 |
| 3.3 可视化地图模块设计与实现 |
| 3.3.1 地图模块功能简介 |
| 3.3.2 可视化系统模块设计与实现 |
| 3.3.3 可视化系统前后台交互概要 |
| 3.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 分布式实时数据计算平台设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据预处理 |
| 4.2.1 预处理介绍 |
| 4.2.2 初步去噪 |
| 4.2.3 数据分割 |
| 4.3 数据分布式存储设计与实现 |
| 4.3.1 系统环境准备工作 |
| 4.3.2 Hadoop集群搭建 |
| 4.3.3 Spark集群搭建 |
| 4.3.4 建验证Hadoop集群和Spark集群 |
| 4.4 工程应用准备衔接工作 |
| 4.4.1 实际工程中的应用介绍 |
| 4.4.2 本系统对实际系统的准备工作 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 预测系统的有效性验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验数据准备 |
| 5.3 全局路况展示方法和实现 |
| 5.3.1 轨迹点质量控制 |
| 5.3.2 坐标转换 |
| 5.3.3 轨迹点道路匹配 |
| 5.3.4 数据后清洗 |
| 5.4 验证方法设计与实现 |
| 5.4.1 实验流程 |
| 5.4.2 数据切分 |
| 5.4.3 未来导航数据制作 |
| 5.4.4 周边路况数据输入和结果对比方法 |
| 5.4.5 实验对比方法 |
| 5.5 验证实现结果和结果分析 |
| 5.5.1 全局路况变化对单车影响分析 |
| 5.5.2 全局路况道路车辆平均时速结果 |
| 5.5.3 单车到达目的地完成时间 |
| 5.5.4 单车行驶路况显示 |
| 5.5.5 结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（3）农村电网工程信息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 研究背景 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 章节结构 |
| 第二章 系统需求分析 |
| 2.1 系统需求概述 |
| 2.1.1 业务背景 |
| 2.1.2 研发目标 |
| 2.2 农网工程管理业务 |
| 2.2.1 项目前期管理业务 |
| 2.2.2 工程前期管理业务 |
| 2.2.3 工程建设管理业务 |
| 2.3 系统功能需求 |
| 2.3.1 项目前期管理需求 |
| 2.3.2 工程前期管理需求 |
| 2.3.3 工程建设管理需求 |
| 2.3.4 基础信息管理需求 |
| 2.4 系统非功能需求 |
| 2.5 系统研发技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统设计 |
| 3.1 系统设计方法 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 网络结构设计 |
| 3.2.2 功能模型设计 |
| 3.3 系统功能详细设计 |
| 3.3.1 项目前期管理模块设计 |
| 3.3.2 工程前期管理模块设计 |
| 3.3.3 工程建设管理模块设计 |
| 3.3.4 基础信息管理模块设计 |
| 3.4 系统数据库设计 |
| 3.4.1 E-R图设计 |
| 3.4.2 物理表设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统实现与测试 |
| 4.1 系统实现环境 |
| 4.2 系统功能模块实现 |
| 4.2.1 项目前期管理模块实现 |
| 4.2.2 工程前期管理模块实现 |
| 4.2.3 工程建设管理模块实现 |
| 4.2.4 基础信息管理模块实现 |
| 4.3 系统测试分析 |
| 4.3.1 测试环境 |
| 4.3.2 系统功能测试 |
| 4.3.3 系统性能测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）水泥质量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 水泥质量管理系统研发的背景意义 |
| 1.2 水泥质量管理信息化研究现状 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 水泥质量管理系统需求分析 |
| 2.1 水泥企业质量数据分析 |
| 2.1.1 数据来源 |
| 2.1.2 数据特点 |
| 2.1.3 数据分类 |
| 2.2 系统功能需求分析 |
| 2.3 系统非功能需求分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统开发环境和关键技术 |
| 3.1 开发框架和架构模式 |
| 3.1.1 开发框架 |
| 3.1.2 架构模式 |
| 3.2 开发环境 |
| 3.2.1 C#开发语言 |
| 3.2.2 SQL Server 2012 |
| 3.3 ADO.NET数据库接口技术 |
| 3.3.1 ADO.NET组件 |
| 3.3.2 数据库连接与访问 |
| 3.4 Ajax数据交互技术 |
| 3.4.1 Ajax工作原理 |
| 3.4.2 Ajax数据传输格式 |
| 3.4.3 Ajax异步执行过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 水泥质量管理系统的详细设计 |
| 4.1 系统结构设计 |
| 4.1.1 整体结构 |
| 4.1.2 功能结构 |
| 4.2 数据采集子系统的设计 |
| 4.2.1 自动采集接口 |
| 4.2.2 手动录入接口 |
| 4.3 数据库子系统的设计 |
| 4.3.1 整体设计 |
| 4.3.2 系统数据库 |
| 4.3.3 过程质量数据库 |
| 4.3.4 检验报告数据库 |
| 4.3.5 质量控制标准数据库 |
| 4.4 客户端子系统各功能模块的设计 |
| 4.4.1 原始数据处理 |
| 4.4.2 质量实时监控 |
| 4.4.3 台账管理 |
| 4.4.4 报表统计 |
| 4.4.5 质量分析 |
| 4.4.6 系统管理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 水泥质量管理系统的具体实现 |
| 5.1 原始数据处理模块 |
| 5.1.1 原燃材料原始数据处理 |
| 5.1.2 控制组原始数据处理 |
| 5.1.3 化学分析原始数据处理 |
| 5.1.4 物理性能原始数据处理 |
| 5.1.5 其他原始数据处理 |
| 5.2 质量实时监控模块 |
| 5.2.1 生料制备过程实时监控 |
| 5.2.2 熟料煅烧过程实时监控 |
| 5.2.3 水泥粉磨过程实时监控 |
| 5.3 台账管理模块 |
| 5.4 报表统计模块 |
| 5.5 质量分析模块 |
| 5.5.1 原燃材料质量分析 |
| 5.5.2 生产过程质量关联分析 |
| 5.6 系统管理模块 |
| 5.6.1 登录界面 |
| 5.6.2 权限管理 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（5）面向水泵行业的质量数据分析系统研发（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 水泵行业质量研究现状 |
| 1.3 质量数据分析技术研究现状 |
| 1.3.1 宏观指标数据分析技术研究现状 |
| 1.3.2 质检数据分析技术研究现状 |
| 1.3.3 质量数据分析系统研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 基于GQM的 Pump_QDAS系统需求分析与总体设计 |
| 2.1 GQM方法概述 |
| 2.2 Pump_QDAS系统需求分析 |
| 2.2.1 确定系统目标 |
| 2.2.2 根据系统目标提出问题 |
| 2.2.3 根据问题选取度量指标 |
| 2.3 Pump_QDAS系统功能模块设计 |
| 2.4 Pump_QDAS系统软件架构设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 Pump_QDAS系统关键技术与实现方法研究 |
| 3.1 Pump_QDAS系统数据来源 |
| 3.2 数据采集相关技术 |
| 3.2.1 行业数据采集相关技术 |
| 3.2.2 检测数据采集相关技术 |
| 3.2.3 标准数据采集相关技术 |
| 3.3 数据分析相关技术 |
| 3.3.1 水泵检测结果评判原理 |
| 3.3.2 水泵检测质量比对相关技术 |
| 3.3.3 水泵质量分布相关技术 |
| 3.3.4 相关性分析技术 |
| 3.4 数据展示界面设计 |
| 3.4.1 水泵行业数据界面设计 |
| 3.4.2 水泵数据分析界面设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 Pump_QDAS系统数据库设计 |
| 4.1 数据库工具选择 |
| 4.1.1 关系型数据库工具选择 |
| 4.1.2 大数据存储工具选择 |
| 4.2 数据库概念模型设计 |
| 4.3 数据库逻辑结构设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 Pump_QDAS系统开发与应用案例研究 |
| 5.1 Pump_QDAS系统功能模块开发 |
| 5.1.1 账号管理模块 |
| 5.1.2 数据采集模块 |
| 5.1.3 数据分析模块 |
| 5.1.4 数据展示模块 |
| 5.2 Pump_QDAS系统应用案例研究 |
| 5.2.1 水泵检测数据采集试验 |
| 5.2.2 面向水泵企业的系统应用案例分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
（6）基于大数据平台的运营商数据改造治理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 大数据处理技术现状 |
| 1.2 大数据的应用对运营商的意义 |
| 1.3 浪潮大数据平台架构简介 |
| 1.4 论文内容及安排 |
| 第2章 大数据平台数据采集方案 |
| 2.1 批量数据采集 |
| 2.2 流数据采集 |
| 2.2.1 流数据采集 |
| 2.2.2 SDTP采集的处理流程 |
| 2.2.3 SDTP采集部署 |
| 2.3 互联网数据采集 |
| 2.3.1 采集任务 |
| 2.3.2 数据标记 |
| 2.3.3 数据存储 |
| 2.3.4 数据开放 |
| 2.4 数据存储与处理 |
| 2.4.1 概述 |
| 2.4.2 数据存储 |
| 2.4.3 批数据处理 |
| 2.4.4 流数据处理 |
| 2.4.4.1 消息队列 |
| 2.4.4.2 流计算引擎 |
| 2.4.4.3 流计算结果存储 |
| 2.5 数据服务工具 |
| 第3章 大数据平台数据治理 |
| 3.1 数据标准管理 |
| 3.1.1 数据标准元数据管理 |
| 3.1.2 数据字典标准管理 |
| 3.1.3 数据标准导入 |
| 3.1.4 元数据导入 |
| 3.1.5 元数据抽取 |
| 3.1.6 元数据浏览分析 |
| 3.1.7 元数据检索 |
| 3.2 数据模型管理 |
| 3.2.1 物理建模 |
| 3.2.2 模型审批 |
| 3.2.3 模型盘点 |
| 3.3 数据质量管理 |
| 3.3.1 数据质量规则 |
| 3.3.2 数据质量监控 |
| 3.3.3 数据质量报告 |
| 3.3.4 数据质量知识库 |
| 3.4 数据资产管理 |
| 3.4.1 数据资产目录 |
| 3.4.2 资产生命周期 |
| 3.4.3 资产统计分析 |
| 3.4.4 资产健康度评估 |
| 3.4.5 资产开放运营 |
| 3.5 数据治理服务 |
| 3.5.1 数据治理服务范围 |
| 3.5.2 数据治理服务方法 |
| 第4章 大数据平台运维管理 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 用户管理 |
| 4.2.1 用户管理 |
| 4.2.2 用户审计 |
| 4.3 多租户管理 |
| 4.3.1 门户 |
| 4.3.2 资源配额 |
| 4.3.3 资源授权 |
| 4.3.4 资源空间 |
| 4.3.5 数据资源 |
| 4.4 日志管理 |
| 4.5 运维监控 |
| 4.5.1 仪表盘 |
| 4.5.2 服务管理 |
| 4.5.3 告警管理 |
| 第5章 系统部署方案 |
| 5.1 平台建设范围 |
| 5.2 系统部署图 |
| 5.3 操作系统及相关要求 |
| 5.4 系统服务器列表 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）区域空气质量综合监测系统研制及评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 课题的研究背景 |
| 1.1.2 课题的研究目的 |
| 1.1.3 课题的研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 区域空气质量监测系统的国外发展现状 |
| 1.2.2 区域空气质量监测系统的国内发展现状 |
| 1.2.3 评估方法的发展现状 |
| 1.3 课题研究的主要工作内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 空气质量综合监测系统方案及软硬件设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 空气质量综合监测系统研究方案 |
| 2.2.1 研究方案 |
| 2.2.2 技术路线 |
| 2.3 空气质量综合监测系统硬件设计 |
| 2.3.1 硬件电路工作原理 |
| 2.3.2 硬件电路控制板及传感器选型 |
| 2.3.3 硬件电路设计 |
| 2.3.4 硬件系统实物接线图 |
| 2.4 空气质量综合监测系统软件设计 |
| 2.4.1 主程序设计 |
| 2.4.2 各个传感器的程序设计 |
| 2.4.3 空气质量综合监测系统程序调试 |
| 2.4.4 空气质量综合监测系统采集数据与显示功能测试 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 区域空气质量综合监测系统平台搭建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 服务器WEB环境的搭建 |
| 3.2.1 安装Linux环境 |
| 3.2.2 安装Java环境 |
| 3.2.3 数据库基本信息 |
| 3.3 数据库的设计 |
| 3.3.1 用户表的设计 |
| 3.3.2 实时数据表的设计 |
| 3.3.3 历史数据表的设计 |
| 3.4 WEB程序设计 |
| 3.4.1 WEB前端设计 |
| 3.4.2 WEB后端设计 |
| 3.4.3 服务器Socket程序设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 人工神经网络概述 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 人工神经网络 |
| 4.2.1 人工神经网络简述 |
| 4.2.2 人工神经元模型 |
| 4.2.3 网络结构和工作方式 |
| 4.2.4 神经网络的学习方法 |
| 4.3 BP神经网络算法 |
| 4.3.1 BP神经网络概述 |
| 4.3.2 BP神经网络算法原理 |
| 4.3.3 BP神经网络算法推导过程 |
| 4.3.4 BP神经网络设计 |
| 4.3.5 BP神经网络算法流程图及计算步骤 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 BP神经网络算法实现及MATLAB实验仿真 |
| 5.1 评价标准和污染等级划分 |
| 5.1.1 评价标准和污染等级划分 |
| 5.1.2 AQI与各浓度值之间的换算 |
| 5.1.3 污染物危害 |
| 5.2 训练数据来源和数据预处理 |
| 5.3 BP神经网络算法仿真及结果分析 |
| 5.3.1 数据归一化 |
| 5.3.2 数据归一化处理 |
| 5.3.3 MATLAB实验仿真及结果分析 |
| 5.3.4 实验数据处理及空气质量等级预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 附录1:部分具体数据及位置信息 |
| 附录2:点云图及梯度图基础数据 |
（8）ArcGIS在气象业务中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外GIS技术研究现状 |
| 1.2.1 国外GIS技术研究现状 |
| 1.2.2 国内GIS技术研究现状 |
| 1.3 论文主要工作和章节安排 |
| 2 系统技术支撑 |
| 2.1 ArcGIS Server体系 |
| 2.1.1 ArcGIS Server概念 |
| 2.1.2 ArcGIS Server体系结构 |
| 2.1.3 ArcGIS Server Web应用开发框架 |
| 2.1.4 ArcGIS Server的分布式对象访问技术 |
| 2.1.5 ArcGIS的服务器对象管理技术 |
| 2.2 ArcGIS API for Javascript技术体系分析 |
| 2.2.1 Javascript |
| 2.2.2 Dojo |
| 2.2.3 REST |
| 2.2.4 JSON |
| 2.2.5 ArcGIS API for Javascript |
| 2.3 系统其它关键技术分析 |
| 2.3.1 Ajax |
| 2.3.2 Geoprocessing |
| 2.4 本章小结 |
| 3 系统需求分析及总体结构设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 功能需求分析 |
| 3.1.2 性能需求分析 |
| 3.2 系统架构 |
| 3.3 开发环境与配置 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 地图数据的发布与Web端显示研究 |
| 4.1 地图数据发布 |
| 4.1.1 服务器对象的管理方式 |
| 4.1.2 地图发布 |
| 4.2 ArcGIS for JavaScript调用发布地图并在Web端显示 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 平台核心功能设计与实现 |
| 5.1 数据库设计与同步 |
| 5.1.1 数据库设计 |
| 5.1.2 数据库同步 |
| 5.2 平台界面设计 |
| 5.3 天气预报 |
| 5.4 雾霾监测 |
| 5.4.1 雾霾概念 |
| 5.4.2 雾霾现状 |
| 5.4.3 雾霾监测功能实现 |
| 5.5 温度监测 |
| 5.6 本章小结 |
| 6. 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）自动气象站运行监控及质量控制系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 自动气象站运行监控及质量控制系统研究背景 |
| 1.2 国内外相关技术发展及状况 |
| 1.2.1 国内外气象资料质量控制现状 |
| 1.2.2 国内外自动气象站研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 气象观测数据质量控制方法研究 |
| 2.1 自动站资料质量控制基本方法 |
| 2.2 潍坊市自动站气象观测资料质量控制方案 |
| 2.2.1 计算机自动质量控制QC1 |
| 2.2.2 人工交互QC2 |
| 2.3 质控码 |
| 2.4 基本质量控制流程 |
| 2.5 疑误数据处理 |
| 2.6 系统开发环境与运行环境 |
| 2.6.1 系统开发环境 |
| 2.6.2 系统运行环境 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 系统核心应用需求 |
| 3.1.2 系统辅助应用需求 |
| 3.1.3 系统性能需求 |
| 3.2 系统业务用例描述 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 系统总体设计 |
| 4.1 系统设计思想 |
| 4.2 系统架构 |
| 4.2.1 系统拓扑结构 |
| 4.2.2 系统架构 |
| 4.3 系统功能结构设计 |
| 4.3.1 质量控制 |
| 4.3.2 运行监控 |
| 4.3.3 短信报警 |
| 4.3.4 数据统计 |
| 4.4 系统类图设计 |
| 4.5 系统数据库设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统详细设计与实现 |
| 5.1 web服务器环境 |
| 5.1.1 PHP和Apache版本选择 |
| 5.1.2 环境配置 |
| 5.2 质量控制 |
| 5.2.1 数据同步 |
| 5.2.2 自动质量控制 |
| 5.2.3 人工质量控制 |
| 5.3 运行监控 |
| 5.3.1 运行监控的数据处理 |
| 5.3.2 实时监控web界面 |
| 5.4 报警功能 |
| 5.4.1 短信发送方法选择 |
| 5.4.2 短信编码 |
| 5.4.3 短信发送的代码实现 |
| 5.5 数据统计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 软件测试概述 |
| 6.2 软件测试 |
| 6.2.1 测试方法及测试环境 |
| 6.2.2 测试质量控制模块 |
| 6.2.3 测试运行监控模块 |
| 6.2.4 测试短信报警模块 |
| 6.2.5 测试数据统计模块 |
| 6.3 测试结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）基于Web的工序质量控制系统研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景与研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 网络化制造环境下的质量控制 |
| 1.3.2 工序质量控制方法 |
| 1.3.3 工序质量控制系统 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 系统总体设计 |
| 2.1 系统总体框架 |
| 2.2 系统软件体系架构 |
| 2.3 系统总体设计 |
| 2.3.1 系统功能模块 |
| 2.3.2 开发技术平台选择 |
| 2.3.3 软件架构设计 |
| 2.4 系统数据库设计 |
| 2.4.1 数据库平台选择 |
| 2.4.2 数据库结构设计 |
| 2.4.3 数据库表设计 |
| 2.4.4 数据库表间关系 |
| 2.4.5 存储过程设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 统计过程控制子系统设计与开发 |
| 3.1 SPC 子系统设计 |
| 3.1.1 系统需求分析 |
| 3.1.2 功能模块与业务流程分析 |
| 3.1.3 体系架构 |
| 3.2 基础数据模块 |
| 3.3 控制图模块 |
| 3.3.1 SPC 控制图技术 |
| 3.3.2 Microsoft Chart 图形控件 |
| 3.3.3 参数设置 |
| 3.3.4 计量控制图 |
| 3.3.5 计数控制图 |
| 3.4 过程能力分析模块 |
| 3.4.1 过程能力指数分析技术 |
| 3.4.2 计量数据过程能力指数分析 |
| 3.4.3 计数数据过程能力指数分析 |
| 3.5 常用质量工具模块 |
| 3.5.1 散点图 |
| 3.5.2 直方图 |
| 3.5.3 柏拉图 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 测量系统分析子系统研究与开发 |
| 4.1 MSA 技术 |
| 4.2 MSA 子系统设计 |
| 4.3 偏倚和与线性分析模块 |
| 4.3.1 偏倚与线性 |
| 4.3.2 偏倚与线性分析实现 |
| 4.4 重复性与再现性分析模块 |
| 4.4.1 重复性与再现性 |
| 4.4.2 重复性与再现性分析实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 FMEA 子系统研究与开发 |
| 5.1 FMEA 技术 |
| 5.2 FMEA 子系统设计 |
| 5.3 基础数据模块 |
| 5.4 FMEA 分析模块 |
| 5.4.1 FMEA 项目创建与管理 |
| 5.4.2 FMEA 过程 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 多变量过程控制子系统研究与开发 |
| 6.1 多变量过程控制方法 |
| 6.1.1 基于 PCA 的多变量过程控制方法 |
| 6.1.2 自组织混合模型 |
| 6.2 基于 SOMM 的制造过程监控方法 |
| 6.2.1 过程量化参数 |
| 6.2.2 控制图阈值设置方法 |
| 6.2.3 模型性能评估参数 |
| 6.2.4 实验与结果分析比较 |
| 6.3 基于贡献图的多变量过程诊断方法 |
| 6.4 多变量过程控制子系统设计 |
| 6.5 多变量过程控制子系统开发 |
| 6.5.1 多变量监控模块 |
| 6.5.2 多变量诊断模块 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文与专利 |
| 作者在攻读硕士学位期间所作的项目 |
| 致谢 |
四、基于Web界面的分布式质量控制系统研究（论文参考文献）
- [1]区块链在供应链管理中的应用综述[J]. 田阳,陈智罡,宋新霞,李天明. 计算机工程与应用, 2021(19)
- [2]面向不完全车联网的道路预测系统优化与算法设计[D]. 程刚. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]农村电网工程信息管理系统的设计与实现[D]. 罗达. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]水泥质量管理系统的设计与实现[D]. 董欣. 济南大学, 2020(05)
- [5]面向水泵行业的质量数据分析系统研发[D]. 陈书导. 浙江大学, 2020(06)
- [6]基于大数据平台的运营商数据改造治理[D]. 张志昂. 山东大学, 2019(02)
- [7]区域空气质量综合监测系统研制及评估方法研究[D]. 雷志强. 西安工业大学, 2019(03)
- [8]ArcGIS在气象业务中的应用研究[D]. 李思超. 西安理工大学, 2015(01)
- [9]自动气象站运行监控及质量控制系统的设计与实现[D]. 李晓利. 电子科技大学, 2014(03)
- [10]基于Web的工序质量控制系统研究与开发[D]. 焦志曼. 上海大学, 2014(02)