一、面向数据对象实体类的需求分析方法（论文文献综述）
公菲菲[1]（2021）在《异源异构灾情数据综合管理系统的设计与实现》文中指出针对公众涉灾信息数据异构、来源多样、数据格式差异大、部分数据维度缺失导致的数据无法得到综合利用的现状,设计并构建异源异构灾情数据综合管理系统,适应众多异源异构的灾情数据请求,实现灾情数据全生命周期的动态管理。为灾情影响范围、空间分布等决策支撑系统提供数据支持。本文进行系统的需求分析,按照顺序概述达到该功能的一系列的活动,用户角色。功能模块的分析,将为达到需求而进行的一系列具体操作划分为灾情报送管理功能、审核管理功能、报表信息管理功能、涉灾数据管理功能、系统管理功能。对非功能性需求的分析从性能、系统可用性、系统可维护性和安全性的角度展开描述。然后设计系统网络结构和系统软件层次架构,使用Dubbo分布式框架、文件存储、任务调度平台、Redis数据库缓存技术和前后端框架技术,系统各层次分别是页面展示层、控制层、业务逻辑层、数据持久层、基础支撑层。对系统功能模块进行划分,分别为灾情报送管理模块、审核管理模块、报表信息管理模块、涉灾数据管理模块、系统管理模块。实现数据库的设计和数据编码规范,系统接口设计。一体化编码有利于对异源异构的灾情数据进行统一的格式化管理,为异源数据设计的接口以便于灾情数据源的丰富接入,对异源数据进行数据管理服务。最后针对本系统的各功能模块,完成对概要设计的细化工作,编码实现异源异构灾情数据综合管理系统,检验系统的性能,对系统的实现做出评估,形成测试用例,对照验证实际的测试结果。从测试分析和系统运行效果来看,对于异源异构灾情数据综合管理系统,测试用例实际效果与期望的一致,通过了功能测试和性能测试,各模块功能完善,能够完成对异源异构灾情数据的综合管理,系统运行情况保持稳定。
鲍涛[2]（2021）在《车联网安全事件大数据分析系统的研究与实现》文中指出车联网是当今时代下热门的话题,本文将车联网中安全事件分为行为类安全事件和信息类安全事件,且重点介绍车联网中安全事件的产生和处理流程,将处理整个流程的系统称作车联网安全事件大数据分析系统。为了介绍此系统,本文将从以下五个部分展开。基于常用设计模式,搭建了安全事件监听系统的框架,在保证安全事件的可扩展性的同时,也可以用于安全事件的收集和获取,达到了其与它功能模块或者系统解耦合的目的。基于C/S服务架构,设计并实现车云互动安全中间件模块,该模块可用于当前车联网系统内部的特定数据规范化传输,保证特定数据以合适的大小、加密、高效且完整地传输至接收方。目前特定数据主要为安全事件短消息数据和GPS短消息数据。将车联网安全事件划分为5个等级,将驾驶员也划分为5个等级,并提出历史安全指数和即时安全指数这两个概念,达到以量化的方式处理车联网安全事件等级和驾驶员安全等级的目的。设计并实现了安全事件工单系统,该系统可以展示和推动安全事件的处理进程。最后本系统达到对安全事件可跟踪可核实可处理的目的。基于聚类分析的原理,设计并实现了对驾驶员部分属性分簇的流程,且该流程可以用于边界不明显的驾驶员属性,最终达到了将驾驶员进行抽象化的目的。
杨甄妮[3]（2020）在《基于组态技术的联合试验过程可视化平台开发》文中提出在联合试验系统运行过程中,过程可视化技术能够提供试验数据的多节点、多维度、多模式显示方式,使得试验人员能够实时、全面、准确地掌握试验过程,为试验决策的制定和执行提供可靠的依据。在现有的联合试验平台中,联合试验的过程可视化是在任务规划工具中利用基本显示组件构造显示界面而实现的,平台依赖性强、显示资源单一、中间件开销过大等问题严重困扰着试验人员对过程可视化的通用性、易用性和轻便式需求。针对上述问题,本课题开发基于组态技术的联合试验过程可视化平台,完善联合试验平台的综合信息显示功能,具体内容如下:针对于联合试验运行过程中非系统用户的试验态势观察需求,提出基于B/S模式的联合试验过程可视化平台架构,将可视化平台划分为组态编辑模块、可视化服务生成模块、组态浏览模块等组成单元,支持异构化多节点的试验过程信息综合显示;分析可视化平台各个组成模块之间的数据通信需求,在此基础上设计支持面向场景会话的数据传输协议,支持B/S模式下基于组态界面的试验数据浏览,提高数据传输的效率和可靠性。按照软件工程思想,分别对组态编辑模块、可视化服务器生成模块、组态浏览模块进行设计与开发;分析各模块的功能需求,并基于UML建模语言对各模块进行静态模型设计、动态模型设计等;代码编写完成后,对各模块进行单元测试。最后,根据已有的联合试验方案,搭建应用系统对本平台进行验证。验证结果表明,本课题开发的联合试验过程可视化平台正常运行,各项功能均满足要求,能够实现异构化、多节点、交互式、多模式、动态网络化数据显示,同时兼具用户友好的特点。
罗睿孜[4]（2020）在《基于知识图谱的WEB语义结构生成研究》文中研究表明语义Web试图为互联网上的资源赋予语义,使计算机明白资源的真正含义。然而资源的意义在拥有者、使用者眼里是不尽相同的,这就是语义的自我意识性;每个资源的意义是由与它相关的资源的意义来确定的,这称为语义的互相表示性;资源间的相关程度是不同的,这称为语义的模糊性;资源间的关系及相关程度是不断变化的,这称为语义的动态性。语义Web用到了自我意识性和互表性,但没有明确提出这两个概念,且未涉及到动态性和模糊性,我们科研团队明确提出了语义的这四大特性并把其用于语义Web的设计中,设计了基于自我意识的语义Web框架。基于自我意识的语义Web是由具有基于自我意识的网站Agent、网眼Agent、和客户Agent三种Agent组成的,其中网眼Agent是客户通过客户Agent访问由网站Agent组成的网络资源的窗口,是基于自我意识的语义Web的核心,网眼Agent的信念即网眼Agent对互联网的认识,称为WEB语义结构。虽然WEB语义结构会随着用户的访问和网络资源的改变而改变,但其初始结构的生成,我们准备通过对已有的网络资源描述的知识图谱得到,本文对基于知识图谱的WEB语义结构生成主要进行了以下研究工作:1、研究了知识图谱和WEB语义结构的异同。知识图谱是结构化的语义知识库,WEB语义结构沿用知识图谱本体层中知识的表示方式,采用实体-关系-实体,实体-属性-属性值三元组对知识进行表示,实现了知识之间的互表性。2、对WEB语义结构的模糊性进行了研究,提出了一种改进的模糊C均值聚类算法,根据样本的密度分布以及样本之间的距离确定初始聚类中心,并将类间距因素引入目标函数,从而使得聚类结果避免了出现局部极小的情况以及提高了聚类精度。3、研究了知识图谱转换为WEB语义结构的过程。获取知识图谱中的实体类,根据构建的模糊本体,采用改进后的模糊聚类算法进行模糊划分,再对得到的模糊实体类建立关系类,生成WEB语义结构的客体部分;对WEB语义结构中的熟人集合进行了设计,采用描述性知识的表示方式,通过信念、能力、愿望、规划四种属性对熟人主体进行表示,完成了WEB语义结构中熟人集合的知识表示。4、选取电影领域来实现WEB语义结构,在结构化数据源中获取电影领域数据,采用自顶向下的方法构建电影领域知识图谱,在此基础上建立电影领域模糊本体,依照模糊本体规则采用改进后的模糊C均值算法对知识图谱实体类数据进行划分,获得模糊实体类,并建立各实体类之间的关系类,生成电影领域WEB语义结构中的客体部分;再通过获取电影网站信息构建网站熟人主体,生成电影领域WEB语义结构的熟人集合。5、设计实现了WEB语义结构可视化程序。实现数据管理,查询展示,手动调整等功能,将生成的电影领域WEB语义结构作为数据来源,通过图形化的方式展示给用户。
白国风[5]（2020）在《面向星环产品的运维知识库系统后端模块的设计与实现》文中研究说明星环信息科技（上海）有限公司（Transwarp）需要为采用了他们旗下大数据和人工智能产品的客户企业提供运维技术支持。通常,这些产品是由星环公司和客户企业双方人员共同完成运维工作。由于产品线众多且产品复杂,双方运维人员往往需要依赖一些系统（例如Wiki）来管理相关产品的运维知识才能完成相应的运维工作。使用Wiki系统或其它具备类似功能的系统来提供产品技术文档和各种用户手册是目前很多IT企业管理运维知识的典型方式。一般情况下,这些运维知识的内容通常是对产品整体的综合性介绍和描述,缺乏产品可能出现的各种问题和对应解决方案等细节性描述,难以为运维人员提供足够的工作支持。另外,以Wiki为代表的系统对其录入内容在结构和格式方面有较高的要求,一方面不适合组织海量碎片化的细节性知识,另一方面也降低了运维人员丰富其内容的积极性,导致运维人员在运维工作中产生的经验没能转化为知识并得到复用。最后,目前大部分运维支持系统还存在无法支持庞大体量运维知识的存储、操作逻辑复杂、查询逻辑机械、难以获取分散的信息和信息分享不畅等缺点。为了克服以上缺点,更好地支持双方运维人员的工作,本文结合星环运维工作特点,设计并实现了面向星环产品的运维知识库系统的后端模块。首先,此系统使用TDH大数据产品组织管理关于产品各种细节的运维知识,可以在维持大规模的运维知识体量的同时以较高的性能完成查询任务。其次,系统将公司运维人员解决问题的经验以简单的格式保存为知识,补充了现有系统较少涉及的细节性运维知识,并通过中间件提取来自Jira Issue中的运维相关信息,以统一的格式、相同的数据库和统一的接口对不同来源的运维知识进行管理和应用,将运维知识的来源扩展到了相应的开发人员。再次,系统通过提供提交、审核、分享、收藏和查询等一系列围绕运维知识的操作流程,在确保准确性的同时,也促进了产品运维知识在公司内部和客户群体间的顺利流动与分享。最后,系统使用全文搜索引擎管理运维知识,可以提高运维知识查询结果的准确性和有效性。此外,为了提高运维人员的工作参与度,系统支持PC端Web界面、移动端简易Web界面和借鉴Chat Ops概念的微信群内消息操作等多种交互方式。整个系统采用微服务架构来满足集成多个异构系统运维知识所需的可扩展性以及可用性和容错性等需求,并使用Spring Cloud框架进行服务治理。本文从设计和实现角度重点描述了系统中与运维知识管理密切相关的五个后端模块,包括响应前端请求并协调后端各服务的主服务、接收并分发运维知识查询请求且记录操作信息的搜索入口与统计服务、用自研的全文搜索引擎Search维护解决方案运维知识的解决方案管理服务、维护集成的Jira Issue信息的Jira集成服务,以及用Python实现的微信聊天机器人。除此之外,系统和Jira的对接还依赖一个独立的Jira中间件服务。目前此系统已投入使用,为公司内部运维人员与客户方运维人员的工作开展提供了良好的支持。
齐法制,黄秋兰,胡皓,田浩来,汪璐,王彦明,赵海峰,张红梅,曾珊[6]（2020）在《高能同步辐射光源科学数据处理平台规划与设计》文中认为【目的】高能同步辐射光源（HEPS）是我国"十三五"期间优先建设的、为国家的重大战略需求和前沿基础科学研究提供技术支撑平台的国家重大科技基础设施,开展超高空间分辨、时间分辨、能量分辨的高通量同步辐射实验。其一期建设的十五条光束线实验站,预计平均每天产生200TB的原始实验数据,峰值可达每天500TB。这些实验数据需要得到存储、共享,并能够进行准确实时的处理与分析。【方法】科学数据处理平台包括基础设施、科学软件、网络、计算、存储、公共信息服务等系统。【结果】该平台将为HEPS设施、科研人员、工程技术人员以及用户提供包括设数据传输、数据存储、数据分析、数据共享、科研协同等在内的网络、计算、存储等基础设施能力,以及提供科学软件、通用软件、通用信息系统和网络信息安全服务等。
黄晨涛[7]（2020）在《面向可视化的数据模型质量分析系统》文中进行了进一步梳理随着我国进入人、物、网络紧密互通的大数据时代,各行各业的人员结合大数据根据业务需求通过自主构建数据模型,以可视化图表方式展示数据汇总分析的结果。然而数据模型所使用基础数据的质量是支撑做出准确决策的基础,如果缺失了准确的数据,最终的结果实属让人难以信服。因此需要关注数据质量问题,向用户提供决策的时候,能够确信使用的数据安全可靠。基于上述的大环境需求,本文将设计与实现一套面向可视化的数据模型质量分析系统。本系统的核心是实现数据模型的质量管理。首先通过溯源信息功能用来管理数据对象之间的关联关系,同时为模型相似性分析和指标规约分析提供技术支撑。接着从数据模型的相关性维度进行相似性分析,从指标的规范性维度进行指标的相似性分析,并且将相似的指标进行规约,然后通过对基础数据表的数据更新变化进行数据表的质量分析,最后将数据表分析得出的数据质量指数、指标相似性分析得出的规范指数和模型的相似度指数作为综合评定因素进行数据模型的质量分析。前端主要用到Echarts,知识图谱三元组的形式进行数据的展示。后端采用Java语言进行系统的编写,框架搭建使用Spring Boot,数据库分别使用了关系型数据库MySQL和图数据库HugeGraph。本系统主要分为五个功能模块:元数据管理模块、溯源信息管理、模型相似性分析、指标规约分析和质量分析。最后对系统功能进行页面展示和相关功能测试。本系统通过简洁直观的可视化界面设计,显示数据的同时分析数据来源的可靠性。系统结合当下热门的机器学习和深度学习,将算法理论与系统实际开发进行紧密结合。
石路[8]（2019）在《基于RBAC和MAC的党建系统设计与实现》文中研究说明在党中央对从严治党的力度不断加大、信息化技术已经广泛应用于各个领域以及信息安全问题应该引起足够重视的背景下,某研究院决定积极响应中央号召,推进党建工作信息化建设,建立一套安全、全面、便捷的党建系统。项目来自受国家保密管理部门监管的某研究院的党建工作,本文根据实际应用需求,以安全、科学、全面、客观的标准,基于角色的访问控制（Role-Based Access Control,RBAC）和强制访问控制（Mandatory Access Control,MAC）的思想,设计并实现了一套党建系统。RBAC将系统的功能权限和数据权限分给若干角色,每个用户被授权一些角色。MAC对比用户许可证级别和数据密级,从数据库角度判断用户对数据的读写资格。由于研究院对保密要求严格,在精准的需求分析后,确定该党建系统的编码工作分为后端开发和数据库开发两部分,后端开发包括党组织及党员管理、政治建设、思想建设、组织建设、作风建设和安全机制六个子系统,数据库开发包括触发器、函数、存储过程等编码。后端开发的安全机制子系统中的权限控制是基于RBAC技术思想,数据库开发也分为RBAC机制开发和MAC机制开发。RBAC机制开发是针对用户和数据对象进行赋权设置,MAC机制开发是巧妙利用数据库函数和触发器机制间接实现MAC,MAC包括读操作和写操作,读操作是在数据库函数中判断当前用户对可访问资源是否符合MAC规则,写操作是在写数据触发的触发器中检查当前用户对写的资源是否符合MAC规则。在数据库中增加RBAC机制和MAC机制,可以减轻后端系统编程人员的负担,编程人员在根据业务编写模块程序时不需要考虑安全问题,最大程度地实现后端系统和数据库之间的透明性。这种设计从系统和数据库两个层面,共同保证信息安全。技术上,选用Java语言作为系统后端开发语言,采用广泛使用的B/S结构,以当下流行的Spring框架作为主要开发框架,依托高性能、安全较高的Oracle数据库。目前,该系统己于2019年1月在研究院上线使用。
舒喆[9]（2019）在《公路隧道互联网云平台的设计与实现》文中研究指明近年来公路隧道新建数量稳定增长,公路隧道施工技术和运营管理水平不断提升。与此同时,互联网、云计算为代表的新一代信息技术的发展,促使公路隧道设计、施工、运营中的信息资源,向全生命周期和平台化推进,解决存在的信息孤岛问题。本文从软件工程视角,提出了一套基于互联网流行技术的公路隧道信息云平台,对平台的技术选型、开发方法论进行阐述。详细说明了平台核心模块的设计与实现,包括初始化模块、权限模块、公路隧道应用中心模块,并通过教程模块描述前后端代码实现。针对公路隧道关注的九类信息技术方向,如管理信息系统、BIM、GIS、大数据、IoT等,以及智能交通系统ITS,本文从技术层面分析各项技术在平台中的应用方式。最后通过展示数据中台、知识社区、项目管理、决策评价四种典型应用的标准化设计与实现过程,进一步论证该平台在技术上的可行性,为后续公路隧道互联网云平台实际工程运营奠定了坚实的技术基础。
李申章[10]（2018）在《基于基态修正模型的电网时空GIS系统的研究与分析》文中研究指明电网GIS系统作为电网运行管理的核心系统[9],当前的电网GIS系统注重空间的现势态管理,只能记录电网空间地图最近一段时间的状态,对于历史状态会被替换覆盖,存在无法回溯查询问题,已经难于满足电网应用发展的需求。如何准确直观的记录展现电网空间的发展变迁,对比电网不同时空之间的变化差异,预测未来电网发展规律,研究电网时空GIS系统成为了应用发展的新方向。首先,论文对电网时空GIS系统的项目背景、研究意义进行了概述;然后对空间GIS和时空GIS系统的业务对比分析,结合时空GIS技术发展现状研究,提出了基于基态修正模型电网时空GIS系统的研究课题,该课题以现有电网空间GIS增加时间维度为研究切入点,研究了时间与空间的数据融合存储技术,时空版本制图技术以及时空展示技术。结合电网业务应用,通过用户角色、系统用例的剖析和说明,确定了电网时空GIS系统的总体功能;对各个控制类所依赖的实体类进行分析,归纳总结出了实体类关系图,按照基态修正模型的原理建立了数据库逻辑表结构。在云平台上设计实现了“四维”时空GIS系统。该系统对制图任务的高效管理,快速的制图,实现网架的历史播放、卷帘对比等。最后,论文对时空GIS系统的设计与实现过程进行了回顾和总结,并对将来的工作进行了规划和展望。
二、面向数据对象实体类的需求分析方法（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、面向数据对象实体类的需求分析方法（论文提纲范文）
（1）异源异构灾情数据综合管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题任务 |
| 1.2.1 课题内容 |
| 1.2.2 本人承担任务 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 DUBBo分布式框架技术 |
| 2.2 文件存储技术 |
| 2.3 任务调度平台 |
| 2.4 REDIS数据库缓存技术 |
| 2.5 前后端框架技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统的需求分析 |
| 3.1 系统业务分析 |
| 3.2 系统总体需求分析 |
| 3.3 系统的功能性需求分析 |
| 3.3.1 灾情报送管理功能 |
| 3.3.2 审核管理功能 |
| 3.3.3 生成报表管理功能 |
| 3.3.4 涉灾数据管理功能 |
| 3.3.5 系统管理功能 |
| 3.4 系统的非功能性需求分析 |
| 3.4.1 性能 |
| 3.4.2 系统可用性 |
| 3.4.3 系统可维护性 |
| 3.4.4 安全性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章系统的概要设计 |
| 4.1 系统网络结构设计 |
| 4.2 系统软件层次架构设计 |
| 4.3 系统功能模块设计 |
| 4.4 系统的数据库设计 |
| 4.4.1 E-R图设计 |
| 4.4.2 数据库表设计 |
| 4.5 面向异源异构灾情数据的管理方案设计 |
| 4.5.1 异源异构灾情数据介绍 |
| 4.5.2 异源异构灾情数据处理方法 |
| 4.5.3 灾情数据编码和开放接口规范 |
| 4.5.4 系统接口设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统功能模块的详细设计与实现 |
| 5.1 灾情报送管理模块的详细设计与实现 |
| 5.2 审核管理模块的详细设计与实现 |
| 5.3 报表信息管理模块的详细设计与实现 |
| 5.4 涉灾数据管理模块的详细设计与实现 |
| 5.5 系统管理模块的详细设计与实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 系统测试方法介绍 |
| 6.2 系统测试的搭建 |
| 6.3 系统的功能测试 |
| 6.4 系统的性能测试 |
| 6.5 系统应用情况 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）车联网安全事件大数据分析系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关技术及理论 |
| 2.1 大数据分析系统 |
| 2.2 HADOOP生态系统 |
| 2.2.1 实例说明 |
| 2.3 实时计算框架 |
| 2.3.1 Kafka消息中间件 |
| 2.3.2 Flink计算框架 |
| 2.4 ZOOKEEPER分布式协调服务 |
| 2.5 数据库 |
| 2.5.1 Elasticsearch |
| 2.5.2 Mysql |
| 2.5.3 Sqlite |
| 2.5.4 Redis |
| 2.6 K-MEANS聚类分析 |
| 2.7 安全事件 |
| 2.8 安全等级 |
| 2.8.1 实例说明 |
| 2.9 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 需求概述 |
| 3.2 业务描述 |
| 3.2.1 业务顶层逻辑描述 |
| 3.2.2 系统角色 |
| 3.2.3 业务流程图 |
| 3.3 系统功能性需求 |
| 3.3.1 安全事件监听子系统 |
| 3.3.2 车云互动安全中间件 |
| 3.3.3 安全事件数据分析子系统 |
| 3.3.4 安全事件工单子系统 |
| 3.3.5 大数据画像子系统 |
| 3.4 系统非功能性需求 |
| 3.4.1 安全性 |
| 3.4.2 高可用性 |
| 3.4.3 可扩展性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 安全事件监听子系统设计 |
| 4.2.1 设计思想 |
| 4.2.2 概要设计 |
| 4.2.3 详细设计 |
| 4.3 车云互动安全中间件设计 |
| 4.3.1 设计思想 |
| 4.3.2 概要设计 |
| 4.3.3 详细设计 |
| 4.4 安全事件数据分析子系统设计 |
| 4.4.1 设计思想 |
| 4.4.2 概要设计 |
| 4.4.3 详细设计 |
| 4.5 安全事件工单子系统设计 |
| 4.5.1 概要设计 |
| 4.5.2 详细设计 |
| 4.6 大数据画像子系统设计 |
| 4.6.1 概要设计 |
| 4.6.2 详细设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 开发环境 |
| 5.1.1 硬件环境 |
| 5.1.2 软件环境 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 安全事件监听子系统功能实现 |
| 5.2.2 车云互动安全中间件功能实现 |
| 5.2.3 安全事件数据分析子系统功能实现 |
| 5.2.4 大数据画像子系统功能实现 |
| 5.3 系统功能性测试 |
| 5.3.1 车云互动安全中间件 |
| 5.3.2 安全事件数据分析子系统 |
| 5.3.3 安全事件工单子系统 |
| 5.3.4 大数据画像子系统 |
| 5.4 系统非功能性测试 |
| 5.4.1 压力测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）基于组态技术的联合试验过程可视化平台开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景、目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 组态技术研究现状及分析 |
| 1.2.2 联合试验过程可视化技术研究现状及分析 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.4 本文结构 |
| 第2章 总体方案设计 |
| 2.1 平台组成架构 |
| 2.2 平台运行原理 |
| 2.3 过程可视化协议设计 |
| 2.3.1 通信协议结构设计 |
| 2.3.2 基于Session机制的通信协议交互过程设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 组态编辑模块开发 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 软件设计 |
| 3.2.1 静态模型设计 |
| 3.2.2 动态模型设计 |
| 3.2.3 可视化工程项目文件设计 |
| 3.2.4 界面设计 |
| 3.3 软件实现 |
| 3.4 单元测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 可视化服务器生成模块开发 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.2 软件设计 |
| 4.2.1 静态模型设计 |
| 4.2.2 动态模型设计 |
| 4.3 软件实现 |
| 4.4 单元测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 组态浏览模块开发 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 软件设计 |
| 5.2.1 静态模型设计 |
| 5.2.2 动态模型设计 |
| 5.2.3 界面设计 |
| 5.3 软件实现 |
| 5.4 单元测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 应用验证 |
| 6.1 验证方案 |
| 6.2 验证过程 |
| 6.3 验证结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于知识图谱的WEB语义结构生成研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 知识图谱 |
| 1.2.2 模糊聚类 |
| 1.2.3 AORBCO智能模型 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 相关理论研究及技术 |
| 2.1 语义Web体系结构 |
| 2.2 WEB语义结构相关研究 |
| 2.2.1 AORBCO智能模型的特性 |
| 2.2.2 基于自我意识的语义Web结构 |
| 2.2.3 网眼Agent的信念--WEB语义结构 |
| 2.3 知识图谱的相关研究 |
| 2.3.1 知识图谱的定义及组成结构 |
| 2.3.2 知识图谱的构建方法 |
| 2.3.3 Neo4j图数据库 |
| 2.3.4 D3.js可视化技术 |
| 2.4 层次分析法 |
| 2.5 模糊聚类 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 知识图谱与WEB语义结构的研究 |
| 3.1 知识图谱与WEB语义结构的对比 |
| 3.2 WEB语义结构的模糊性实现研究 |
| 3.2.1 模糊性 |
| 3.2.2 FCM算法的初始聚类中心的确定 |
| 3.2.3 FCM算法价值函数的确定 |
| 3.2.4 改进的FCM算法 |
| 3.2.5 实验结果及其分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 WEB语义结构的生成技术研究 |
| 4.1 知识图谱转换为WEB语义结构客体部分 |
| 4.1.1 实体类的模糊划分 |
| 4.1.2 关系类的生成 |
| 4.2 WEB语义结构熟人集合部分 |
| 4.3 构建电影领域知识图谱 |
| 4.4 构建电影领域WEB语义结构 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 WEB语义结构可视化系统 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.2.1 系统开发环境 |
| 5.2.2 系统架构设计 |
| 5.3 系统模块设计 |
| 5.3.1 数据管理模块 |
| 5.3.2 查询展示模块 |
| 5.3.3 手动调整模块 |
| 5.4 可视化界面设计 |
| 5.5 系统实现 |
| 5.5.1 文件上传和导出 |
| 5.5.2 电影领域WEB语义结构全貌展示 |
| 5.5.3 电影领域WEB语义结构知识查询 |
| 5.5.4 手动调整 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）面向星环产品的运维知识库系统后端模块的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 管理运维知识的系统的发展现状 |
| 1.2.1 Wiki |
| 1.2.2 官方网站文档 |
| 1.2.3 内部论坛 |
| 1.2.4 Chat Ops |
| 1.2.5 自助式引导决策树 |
| 1.2.6 方案分析 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 技术综述 |
| 2.1 TDH |
| 2.1.1 Inceptor |
| 2.1.2 Search |
| 2.1.3 Esdrive |
| 2.1.4 Hyper Base |
| 2.2 HBase |
| 2.3 Spring Cloud |
| 2.3.1 Eureka |
| 2.3.2 Feign |
| 2.3.3 Ribbon |
| 2.3.4 Hystrix |
| 2.3.5 Zuul |
| 2.4 JPA |
| 2.5 Angular |
| 2.6 Wxpy |
| 2.7 Docker与Dcoker Compose |
| 2.7.1 Docker |
| 2.7.2 Docker Compose |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 星环产品运维知识库系统后端模块的需求分析 |
| 3.1 应用背景和解决方案 |
| 3.1.1 应用背景 |
| 3.1.2 解决方案 |
| 3.1.3 涉众分析 |
| 3.2 系统需求用例 |
| 3.2.1 系统整体需求用例图 |
| 3.2.2 解决方案运维知识管理 |
| 3.2.3 简易查询入口 |
| 3.2.4 数据统计 |
| 3.2.5 Jira运维知识管理 |
| 3.2.6 微信简易办公 |
| 3.3 系统非功能性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 星环产品运维知识库系统后端模块的设计 |
| 4.1 总体设计 |
| 4.1.1 选择微服务架构的原因 |
| 4.1.2 服务的拆分设计 |
| 4.1.3 系统逻辑视图 |
| 4.1.4 系统开发视图 |
| 4.1.5 系统进程视图 |
| 4.1.6 其他设计 |
| 4.2 后端模块详细设计 |
| 4.2.1 主服务 |
| 4.2.2 搜索入口与统计服务 |
| 4.2.3 解决方案管理服务 |
| 4.2.4 Jira集成服务 |
| 4.2.5 微信聊天机器人 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 设计理念 |
| 4.3.2 E-R图 |
| 4.3.3 主要数据库表定义 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 星环产品运维知识库系统后端模块的实现 |
| 5.1 主服务 |
| 5.1.1 类的协作交互顺序 |
| 5.1.2 细节实现 |
| 5.2 搜索入口与统计服务 |
| 5.2.1 类的协作交互顺序 |
| 5.2.2 细节实现 |
| 5.3 解决方案管理服务 |
| 5.3.1 细节实现 |
| 5.3.2 关于全文搜索引擎自定义词库、同义近义词和停用词 |
| 5.4 Jira集成服务 |
| 5.4.1 类的协作交互顺序 |
| 5.4.2 细节实现 |
| 5.5 微信聊天机器人 |
| 5.5.1 类的协作交互顺序 |
| 5.5.2 细节实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 系统测试环境 |
| 6.1.1 测试与开发环境 |
| 6.1.2 测试思路 |
| 6.2 系统测试过程与结果 |
| 6.2.1 解决方案运维知识管理流程 |
| 6.2.2 运维知识查询 |
| 6.2.3 微信简易办公 |
| 6.2.4 性能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）高能同步辐射光源科学数据处理平台规划与设计（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 需求分析 |
| 2 平台总体规划与设计 |
| 2.1 科学软件系统 |
| 2.1.1 科学数据处理软件框架 |
| 2.1.2 可视化与数据分析 |
| 2.1.3 分布式中间件 |
| 2.1.4 面向用户的软件集成 |
| 2.2 科学数据管理 |
| 2.2.1 科学数据管理总体架构 |
| 2.2.2 科学数据管理策略[3] |
| 2.2.3元数据分类 |
| 2.2.3.1元数据定义和分类 |
| 2.2.3.2元数据管理框架 |
| 2.2.4 关键技术 |
| 2.2.4.1 消息队列 |
| 2.2.4.2 非关系型数据库 |
| 2.2.4.3 数据格式标准化 |
| 2.3 科学数据存储系统 |
| 2.3.1 总体架构设计 |
| 2.3.2 详细设计 |
| 2.3.2.1线站存储 |
| 2.3.2.2中心磁盘存储 |
| 2.3.2.3 中心磁带存储 |
| 2.3.3 关键技术 |
| 2.3.3.1 分布式文件系统 |
| 2.3.3.2 数据压缩技术 |
| 2.4 科学数据分析系统 |
| 2.4.1 系统设计及关键技术 |
| (1)基于CPU的流式计算 |
| (2)基于Web的数据处理 |
| (3)云主机分析 |
| (4)批作业处理 |
| 2.4.2 计算资源统一管理 |
| 2.5 网络系统 |
| 2.6 用户综合服务系统 |
| 3 未来计划与合作 |
| 利益冲突声明 |
（7）面向可视化的数据模型质量分析系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外相关工作研究进展 |
| 1.2.1 关于可视化的研究现状 |
| 1.2.2 关于数据质量的研究现状 |
| 1.3 论文主要解决的问题与思路 |
| 1.4 论文的主要结构 |
| 2 关键技术介绍 |
| 2.1 Web技术 |
| 2.1.1 Spring Boot框架简介 |
| 2.1.2 Spring框架简介 |
| 2.2 SQL解析 |
| 2.3 N-Gram |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 系统功能需求分析 |
| 3.1.1 元数据管理功能 |
| 3.1.2 溯源信息管理功能 |
| 3.1.3 模型相似性分析功能 |
| 3.1.4 指标规约分析功能 |
| 3.1.5 质量分析功能 |
| 3.2 系统非功能性需求分析 |
| 3.2.1 可靠性需求分析 |
| 3.2.2 安全性需求分析 |
| 3.2.3 可移植性与可扩展性 |
| 3.3 系统可行性分析 |
| 3.3.1 技术可行性 |
| 3.3.2 经济可行性 |
| 3.3.3 操作可行性 |
| 4 系统设计 |
| 4.1 系统整体结构设计 |
| 4.1.1 软件架构 |
| 4.1.2 物理架构 |
| 4.2 功能模块概要设计 |
| 4.3 功能模块详细设计 |
| 4.3.1 元数据管理模块设计 |
| 4.3.2 溯源信息管理模块 |
| 4.3.3 数据模型相似性分析模块 |
| 4.3.4 指标规约分析模块 |
| 4.3.5 质量分析模块 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 模型概念设计 |
| 4.4.2 核心数据库表设计 |
| 5 系统实现 |
| 5.1 元数据管理模块实现 |
| 5.2 溯源信息管理模块实现 |
| 5.3 数据模型相似性分析模块实现 |
| 5.4 指标规约分析模块实现 |
| 5.5 质量分析模块实现 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 测试方法 |
| 6.2 主要测试用例 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于RBAC和MAC的党建系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目背景与研究意义 |
| 1.1.1 项目背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 B/S架构 |
| 2.1.1 B/S简介 |
| 2.1.2 B/S的优势 |
| 2.2 MVC模式 |
| 2.2.1 MVC简介 |
| 2.2.2 MVC数据处理流程 |
| 2.2.3 MVC的优点 |
| 2.3 Spring框架 |
| 2.3.1 Spring简介 |
| 2.3.2 Spring的优点 |
| 2.3.3 Spring MVC |
| 2.4 Hibernate框架 |
| 2.4.1 Hibernate简介 |
| 2.4.2 Hibernate的优点 |
| 2.5 RBAC |
| 2.6 MAC |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 党建系统需求分析 |
| 3.1 系统概述 |
| 3.2 系统功能性需求 |
| 3.2.1 系统总体功能需求分析 |
| 3.2.2 系统角色分析 |
| 3.3 系统非功能性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 党建系统设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 系统详细设计 |
| 4.2.1 党组织及党员管理子系统 |
| 4.2.2 政治建设子系统 |
| 4.2.3 思想建设子系统 |
| 4.2.4 组织建设子系统 |
| 4.2.5 作风建设子系统 |
| 4.2.6 安全机制子系统 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库设计总体概述 |
| 4.3.2 RBAC机制设计 |
| 4.3.3 MAC写操作机制设计 |
| 4.3.4 MAC读操作机制设计 |
| 4.3.5 数据库E-R图 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 党建系统实现 |
| 5.1 党组织及党员管理子系统的实现 |
| 5.1.1 党组织维护模块的实现 |
| 5.1.2 组织关系转出模块的实现 |
| 5.1.3 组织关系转入模块的实现 |
| 5.2 政治建设子系统的实现 |
| 5.3 思想建设子系统的实现 |
| 5.3.1 新闻管理模块的实现 |
| 5.3.2 公告管理模块的实现 |
| 5.4 组织建设子系统的实现 |
| 5.4.1 3H关爱模块的实现 |
| 5.4.2 民主生活会模块的实现 |
| 5.5 作风建设子系统的实现 |
| 5.5.1 八项规定模块的实现 |
| 5.5.2 作风落实模块的实现 |
| 5.6 安全机制子系统的实现 |
| 5.6.1 功能权限控制模块的实现 |
| 5.6.2 数据权限控制模块的实现 |
| 5.6.3 用户登录模块的实现 |
| 5.6.4 读操作控制模块的实现 |
| 5.7 RBAC的实现 |
| 5.8 MAC的实现 |
| 5.8.1 写操作 |
| 5.8.2 读操作 |
| 5.9 安全机制测试 |
| 5.10 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）公路隧道互联网云平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 隧道全生命周期 |
| 1.2.2 隧道设计阶段 |
| 1.2.3 隧道施工阶段 |
| 1.2.4 隧道运营阶段 |
| 1.2.5 相关方向 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 公路隧道互联网云平台规划、选型与方法论 |
| 2.1 总体规划 |
| 2.2 互联网技术架构 |
| 2.2.1 硬件、网络和云 |
| 2.2.2 编程语言和框架 |
| 2.3 公路隧道互联网云平台技术选型 |
| 2.4 开发方法论 |
| 2.4.1 后端服务设计 |
| 2.4.2 后端服务开发 |
| 2.4.3 前端UX设计 |
| 2.4.4 前端交互开发 |
| 2.4.5 项目管理:敏捷开发方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 公路隧道互联网云平台核心模块的设计与实现 |
| 3.1 系统模块 |
| 3.1.1 初始代码模块 |
| 3.1.2 用户权限模块 |
| 3.1.3 系统监控模块 |
| 3.2 教程模块 |
| 3.2.1 后端Java Spring |
| 3.2.2 前端HTML5 |
| 3.2.3 前端Angular |
| 3.2.4 前端React |
| 3.2.5 知识库实现 |
| 3.3 隧道应用中心模块 |
| 3.3.1 需求分析 |
| 3.3.2 后端实现 |
| 3.3.3 前端实现 |
| 3.4 微服务架构 |
| 3.5 函数计算架构 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 公路隧道互联网云平台相关信息技术分析 |
| 4.1 内容管理系统CMS |
| 4.2 管理信息系统MIS |
| 4.3 建筑信息模型BIM |
| 4.4 地理信息系统GIS |
| 4.5 数学建模与计算 |
| 4.6 大数据与机器学习 |
| 4.7 仿真与游戏技术 |
| 4.8 移动应用 |
| 4.9 物联网IoT |
| 4.10 智能交通系统ITS |
| 4.11 本章小结 |
| 第五章 公路隧道互联网云平台典型应用的设计与实现 |
| 5.1 隧道数据中台 |
| 5.1.1 领域层需求分析 |
| 5.1.2 领域层实现 |
| 5.1.3 应用层需求分析 |
| 5.1.4 行为层需求分析 |
| 5.2 隧道知识社区 |
| 5.2.1 需求分析 |
| 5.2.2 个人与关注实现 |
| 5.2.3 文章实现 |
| 5.2.4 问答实现 |
| 5.3 隧道项目管理 |
| 5.3.1 需求分析 |
| 5.3.2 项目和权限实现 |
| 5.3.3 作业实现 |
| 5.3.4 成本和资源实现 |
| 5.4 隧道评价决策系统 |
| 5.4.1 需求分析 |
| 5.4.2 评价与指标实现 |
| 5.4.3 评分实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于基态修正模型的电网时空GIS系统的研究与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 同类系统研究与应用现状 |
| 1.3 研究的内容和主要工作 |
| 1.3.1 研究的内容 |
| 1.3.2 本人主要工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 基态修正模型介绍 |
| 2.1 基态修正模型简介 |
| 2.2 时空数据时空化原理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 业务需求与技术需求分析 |
| 3.1 业务需求分析 |
| 3.1.1 业务问题定义 |
| 3.1.2 业务人员分析 |
| 3.1.3 电网空间GIS系统业务流程分析 |
| 3.1.3.1 制图任务管理流程 |
| 3.1.3.2 电网空间地图制图流程 |
| 3.1.3.3 电网空间地图展示流程 |
| 3.1.3.4 空间GIS系统管理流程 |
| 3.1.4 电网时空GIS系统业务流程分析 |
| 3.1.4.1 制图任务管理流程 |
| 3.1.4.2 电网时空地图制图流程 |
| 3.1.4.3 电网时空地图展示流程 |
| 3.1.4.4 时空GIS系统管理流程 |
| 3.1.5 业务需求分析总结 |
| 3.2 技术需求分析 |
| 3.2.1 时空地图存储模型技术需求分析 |
| 3.2.2 时空地图存储管理和查询技术需求分析 |
| 3.2.3 时空地图展示技术需求分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 系统功能与数据分析 |
| 4.1 用户角色分析 |
| 4.2 系统用例分析 |
| 4.2.1 总体用例分析 |
| 4.2.2 子用例分析 |
| 4.2.2.1 制图任务管理用例 |
| 4.2.2.2 电网时空地图制图用例 |
| 4.2.2.3 电网时空地图展示用例 |
| 4.2.2.4 时空GIS系统管理用例 |
| 4.3 系统功能包图 |
| 4.3.1 总体功能包图 |
| 4.3.2 子功能包图 |
| 4.3.2.1 制图任务管理包图 |
| 4.3.2.2 电网时空地图制图包图 |
| 4.3.2.3 电网时空地图展示包图 |
| 4.3.2.4 时空GIS系统管理包图 |
| 4.4 功能数据分析 |
| 4.4.1 制图任务管理缩略类图 |
| 4.4.2 电网时空地图制图缩略类图 |
| 4.4.3 电网时空地图展示缩略类图 |
| 4.4.4 时空GIS系统管理缩略类图 |
| 4.5 实体类关系分析 |
| 4.6 数据库表设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 系统架构设计与技术介绍 |
| 5.1.1 时空数据存储技术 |
| 5.1.2 时空服务端技术 |
| 5.1.3 展示应用技术 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 时空数据存储实现 |
| 5.2.1.1 自动分表 |
| 5.2.1.2 拆分键 |
| 5.2.1.3 读写分离 |
| 5.2.2 时空地图数据操纵和查询实现 |
| 5.2.3 系统主界面功能实现 |
| 5.2.4 制图任务管理实现 |
| 5.2.5 制图功能实现 |
| 5.2.6 展示功能实现 |
| 5.2.6.1 历史播放功能 |
| 5.2.6.2 卷帘对比功能 |
| 5.2.6.3 三维展示功能 |
| 5.2.7 系统管理功能实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 进一步的工作 |
| 参考文献 |
| 硕士期间的科研成果 |
| 致谢 |
四、面向数据对象实体类的需求分析方法（论文参考文献）
- [1]异源异构灾情数据综合管理系统的设计与实现[D]. 公菲菲. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]车联网安全事件大数据分析系统的研究与实现[D]. 鲍涛. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于组态技术的联合试验过程可视化平台开发[D]. 杨甄妮. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [4]基于知识图谱的WEB语义结构生成研究[D]. 罗睿孜. 西安工业大学, 2020(04)
- [5]面向星环产品的运维知识库系统后端模块的设计与实现[D]. 白国风. 南京大学, 2020(02)
- [6]高能同步辐射光源科学数据处理平台规划与设计[J]. 齐法制,黄秋兰,胡皓,田浩来,汪璐,王彦明,赵海峰,张红梅,曾珊. 数据与计算发展前沿, 2020(02)
- [7]面向可视化的数据模型质量分析系统[D]. 黄晨涛. 大连理工大学, 2020(02)
- [8]基于RBAC和MAC的党建系统设计与实现[D]. 石路. 内蒙古大学, 2019(05)
- [9]公路隧道互联网云平台的设计与实现[D]. 舒喆. 长安大学, 2019(07)
- [10]基于基态修正模型的电网时空GIS系统的研究与分析[D]. 李申章. 云南大学, 2018(04)