基于神经网络的加油站自动化管理系统
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-17页 |
| ·引言 | 第9-11页 |
| ·背景 | 第9-10页 |
| ·意义 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外现状 | 第11-12页 |
| ·国内现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-17页 |
| ·基于神经网络的油罐故障诊断子系统的设计 | 第13-14页 |
| ·加油站自动化管理子系统的设计 | 第14-17页 |
| 2. 业务需求分析 | 第17-21页 |
| ·油罐故障诊断 | 第17页 |
| ·加油站自动化管理子系统 | 第17-21页 |
| ·系统设置 | 第17-18页 |
| ·加油营业管理 | 第18-19页 |
| ·客户管理 | 第19-20页 |
| ·数据备份与优化 | 第20-21页 |
| 3. 总体设计 | 第21-29页 |
| ·基于神经网络的油罐故障诊断子系统 | 第21-22页 |
| ·系统设计思路 | 第21页 |
| ·基本框架设计 | 第21-22页 |
| ·加油站自动化管理子系统 | 第22-25页 |
| ·系统设计思路 | 第22页 |
| ·基本框架设计 | 第22-25页 |
| ·系统基本配置 | 第25-29页 |
| ·计算机配置 | 第25页 |
| ·通信控制器配置 | 第25-26页 |
| ·打印机配置 | 第26页 |
| ·液位计配置 | 第26页 |
| ·网络配置 | 第26页 |
| ·其它配置 | 第26-27页 |
| ·硬件安装 | 第27-29页 |
| 4. 基于神经网络的油罐故障诊断子系统的设计 | 第29-38页 |
| ·神经网络与故障模式识别 | 第29-33页 |
| ·神经网络在故障模式识别中的应用 | 第30-31页 |
| ·BP 网络理论 | 第31-33页 |
| ·基于BP 网络的油罐故障诊断 | 第33-38页 |
| ·油罐主要故障模式 | 第33页 |
| ·输入和目标向量设计 | 第33-34页 |
| ·BP 网络设计 | 第34-38页 |
| 5. 加油站自动化管理子系统的软件设计 | 第38-65页 |
| ·系统数据库设计与开发 | 第38-42页 |
| ·系统服务器端 DBMS 的开发 | 第38页 |
| ·系统数据库概念结构的设计 | 第38-40页 |
| ·系统数据库逻辑结构的设计 | 第40-42页 |
| ·统数据库的物理设计 | 第42页 |
| ·油罐数据的实时采集和处理 | 第42-48页 |
| ·油罐储油量的测定 | 第42-46页 |
| ·液位监控程序的设计 | 第46-48页 |
| ·系统设置模块 | 第48-52页 |
| ·设计思想 | 第48-49页 |
| ·系统设置模块流程图 | 第49页 |
| ·系统设置窗口图 | 第49-52页 |
| ·营业管理模块 | 第52-59页 |
| ·设计思想 | 第52页 |
| ·营业管理模块流程图 | 第52-55页 |
| ·营业管理窗口图 | 第55-59页 |
| ·客户管理模块 | 第59-62页 |
| ·设计思想 | 第59-60页 |
| ·客户管理模块流程图 | 第60-61页 |
| ·客户管理窗口图 | 第61-62页 |
| ·数据备份与优化模块 | 第62-65页 |
| ·设计思想 | 第62页 |
| ·数据备份与优化模块流程图 | 第62页 |
| ·数据备份与优化窗口图 | 第62-65页 |
| 6. 总结与展望 | 第65-67页 |
| 附录 1.接口函数说明 | 第67-71页 |
| 附录 2.部分 Oil 数据库存储过程 | 第71-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
