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一种试验网络管理分析系统的设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-16页
    1.1 研究意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.3 研究内容第13页
    1.4 论文结构第13-16页
2 相关技术介绍第16-24页
    2.1 软件开发技术第16-19页
        2.1.1 SpringMVC框架第16-17页
        2.1.2 ExtJs框架第17页
        2.1.3 ECharts图表框架第17-18页
        2.1.4 TWaver图形界面开发工具包第18页
        2.1.5 RTIConnextDDS数据分发中间件第18-19页
    2.2 开发工具第19-20页
        2.2.1 IntelliJIDEA第19页
        2.2.2 TortoiseHg第19-20页
    2.3 机器学习分类技术第20-21页
        2.3.1 Logistic回归分类第20页
        2.3.2 基于SVM的分类第20-21页
        2.3.3 朴素贝叶斯分类第21页
        2.3.4 分类技术比较第21页
    2.4 小结第21-24页
3 需求分析和系统设计第24-36页
    3.1 需求分析第24-29页
        3.1.1 功能性需求第24-29页
        3.1.2 非功能性需求第29页
    3.2 系统可行性分析第29-30页
        3.2.1 经济可行性分析第29-30页
        3.2.2 技术可行性分析第30页
        3.2.3 操作可行性分析第30页
    3.3 系统流程分析第30-31页
    3.4 技术架构设计第31-32页
    3.5 数据库设计第32-35页
        3.5.1 概念模型第33-34页
        3.5.2 物理模型第34-35页
    3.6 小结第35-36页
4 关键模块设计和实现第36-58页
    4.1 用户管理模块第36-39页
    4.2 资源管理模块第39页
    4.3 拓扑管理模块第39-44页
        4.3.1 试验规划二维拓扑模块第40-41页
        4.3.2 综合态势三维展示第41-44页
    4.4 告警统计模块第44页
    4.5 消息交互模块第44-56页
        4.5.1 DDS二次封装第44-48页
        4.5.2 GLFX与GLKZ第48-49页
        4.5.3 GLFX与各子系统第49-56页
    4.6 小结第56-58页
5 基于分类决策的监测系统故障预警第58-68页
    5.1 支持向量机原理介绍第58-61页
    5.2 基于SVM的监测系统故障预警第61-66页
    5.3 小结第66-68页
6 总结与展望第68-70页
    6.1 工作总结第68-69页
    6.2 工作展望第69-70页
参考文献第70-72页
致谢第72页

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