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基于云计算的农药溯源系统

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第8-10页
    1.1 项目背景及来源第8页
    1.2 内容安排第8-10页
第二章 相关技术研究第10-18页
    2.1 云计算概述第10-14页
        2.1.1 云计算概念和发展第10-12页
        2.1.2 应用和服务形式第12-14页
    2.2 农药溯源系统研究现状第14-16页
        2.2.1 国外溯源系统研究现状第14-15页
        2.2.2 国内溯源系统研究现状第15-16页
    2.3 云计算技术在农药溯源中的研究第16-17页
    2.4 本章小结第17-18页
第三章 溯源系统总体方案设计第18-47页
    3.1 需求分析第18-19页
        3.1.1 设计目标第18-19页
        3.1.2 系统功能需求第19页
    3.2 总体架构设计第19-22页
    3.3 总体业务流程设计第22-37页
        3.3.1 溯源信息收集功能第23-32页
        3.3.2 后台管理功能第32-34页
        3.3.3 权限审批第34-35页
        3.3.4 数据管理第35-36页
        3.3.5 数据接口设计第36-37页
    3.4 数据库设计第37-43页
    3.5 通信数据格式设计第43-45页
    3.6 Hadoop溯源系统应用架构第45-46页
    3.7 本章小结第46-47页
第四章 农药溯源算法第47-55页
    4.1 溯源模型第47-48页
    4.2 溯源核心算法设计第48-52页
        4.2.1 格式转换第48-49页
        4.2.2 数据预处理第49-50页
        4.2.3 溯源结果判决第50-52页
    4.3 溯源模块设计第52-54页
        4.3.1 数据入库任务处理流程第52-53页
        4.3.2 数据溯源处理流程第53-54页
        4.3.3 定时清理过期数据的实现第54页
    4.4 本章小结第54-55页
第五章 溯源系统测试第55-72页
    5.1 后台管理功能测试第55-62页
        5.1.1 测试环境第57页
        5.1.2 权限审批第57-59页
        5.1.3 数据管理第59-62页
    5.2 溯源功能实现与测试第62-69页
    5.3 其他功能实现第69-71页
        5.3.1 数据分析第70-71页
    5.4 本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-73页
    6.1 总结第72页
    6.2 展望第72-73页
参考文献第73-78页
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利第78-79页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第79-80页
致谢第80页

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