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大众点评网商区边界识别子系统的设计与实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 引言第11-15页
    1.1 项目背景第11-13页
        1.1.1 项目来源与问题域第11-12页
        1.1.2 现有的解决方案第12-13页
    1.2 本文主要研究的工作第13-14页
    1.3 本文的组织结构第14-15页
第二章 技术综述第15-20页
    2.1 matplotlib和pylab第15页
    2.2 点集凸包算法第15-18页
        2.2.1 基本的凸包算法第15-16页
        2.2.2 改进的凸包算法第16-18页
        2.2.3 凸包算法总结第18页
    2.3 flask框架第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
第三章 商区边界识别子系统的分析与设计第20-39页
    3.1 项目概述第20-21页
    3.2 子系统需求分析第21-26页
        3.2.1 功能性需求第21-26页
        3.2.2 非功能性需求第26页
    3.3 子系统总体设计与模块设计第26-38页
        3.3.1 总体结构第26-29页
        3.3.2 商户数据预处理模块第29-31页
        3.3.3 商区边界计算模块第31-33页
        3.3.4 商区边界绘制模块第33-35页
        3.3.5 商户商区计算模块第35-36页
        3.3.6 网络服务模块第36-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第四章 商区边界识别子系统的实现第39-54页
    4.1 商户数据预处理模块的实现第39-41页
        4.1.1 数据预处理流程控制第39-40页
        4.1.2 数据预处理具体实现第40-41页
    4.2 商区边界计算模块的实现第41-46页
        4.2.1 边界计算算法步骤第41-43页
        4.2.2 边界计算算法具体实现第43-46页
    4.3 商区边界绘制模块的实现第46-50页
        4.3.1 边界绘制具体实现第46-47页
        4.3.2 边界绘制稳定性测试第47-50页
    4.4 商户商区计算模块的实现第50-51页
        4.4.1 商户商区判断具体实现第50-51页
        4.4.2 商区去噪具体实现第51页
    4.5 网络服务模块的实现第51-53页
        4.5.1 java的servlet实现第52页
        4.5.2 python的views实现第52-53页
    4.6 本章小结第53-54页
第五章 总结与展望第54-56页
    5.1 总结第54页
    5.2 进一步工作展望第54-56页
参考文献第56-58页
致谢第58-60页

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