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基于BP神经网络的数据预测及报表生成技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-13页
    1.1 课题研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 国内现状第10-11页
        1.2.2 国外现状第11-12页
    1.3 本论文的主要研究内容和组织安排第12-13页
第2章 相关技术第13-18页
    2.1 Spring MVC第13-14页
    2.2 MyBatis第14-16页
    2.3 Echarts图形工具第16-17页
    2.4 本章小结第17-18页
第3章 基于BP神经网络的数据预测分析与设计第18-27页
    3.1 现有的方法第18-19页
    3.2 报表数据预测设计第19-20页
    3.3 网络模型设计第20-22页
        3.3.1 算法描述第20-22页
        3.3.2 网络结构设计第22页
        3.3.3 确定初始权值和偏差第22页
        3.3.4 传递函数设计第22页
    3.4 实例应用第22-26页
    3.5 本章小结第26-27页
第4章 系统的详细设计和实现第27-45页
    4.1 数据库表结构设计第27-30页
    4.2 前端页面设计第30-34页
        4.2.1 页面条件设计第30-31页
        4.2.2 页面表格设计第31-32页
        4.2.3 页面图形设计第32-34页
    4.3 架构设计第34-35页
    4.4 报表主要功能设计第35-40页
        4.4.1 报表创建功能设计第35-36页
        4.4.2 报表展示功能设计第36-38页
        4.4.3 报表监控设计第38-39页
        4.4.4 报表配置设计第39-40页
    4.5 系统实现第40-44页
        4.5.1 主页面展现第40-41页
        4.5.2 报表创建实现第41-44页
    4.6 本章小结第44-45页
第5章 系统测试第45-49页
    5.1 测试分析第45页
    5.2 功能测试第45-47页
        5.2.1 报表配置功能测试第45-46页
        5.2.2 报表展示功能测试第46-47页
        5.2.3 权限管理功能测试第47页
        5.2.4 数据预测功能测试第47页
    5.3 性能测试第47-48页
    5.4 本章小结第48-49页
第6章 总结与展望第49-50页
    6.1 全文总结与创新第49页
    6.2 展望第49-50页
参考文献第50-53页
致谢第53-54页
附录A 攻读硕士学位期间发表的论文第54页

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