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基于微信公众平台的满天星设备管理系统

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 引言第11-16页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 研究现状及意义第12-13页
    1.3 研究内容及主要工作第13-14页
    1.4 章节安排第14-15页
    1.5 本章小结第15-16页
第二章 相关技术第16-23页
    2.1 SSH框架第16-19页
        2.1.1 Spring MVC简介第16-18页
        2.1.2 Spring简介第18-19页
        2.1.3 Hibernate简介第19页
    2.2 Apache Shiro安全框架第19-20页
    2.3 Bootstrap前端框架第20-21页
    2.4 Postgre SQL数据库第21-22页
        2.4.1 Postgre SQL第21页
        2.4.2 Postgre SQL和My SQL的对比第21-22页
    2.5 BP神经网络第22页
    2.6 本章小结第22-23页
第三章 设备管理系统的需求分析第23-32页
    3.1 可行性分析第23-24页
        3.1.1 技术可行性第23页
        3.1.2 经济可行性第23-24页
    3.2 角色需求第24-25页
    3.3 功能需求第25-29页
        3.3.1 移动终端需求分析第25-27页
        3.3.2 后台管理平台需求分析第27-29页
        3.3.3 用户分类需求分析第29页
    3.4 接口需求第29-30页
    3.5 非功能需求第30-31页
    3.6 本章小结第31-32页
第四章 设备管理系统的设计第32-49页
    4.1 系统技术架构设计第32-34页
    4.2 系统详细设计第34-45页
        4.2.1 移动终端详细设计第34-41页
        4.2.2 后台管理平台详细设计第41-43页
        4.2.3 分类模型详细设计第43-45页
    4.3 数据库设计第45-48页
        4.3.1 数据库逻辑设计第45-47页
        4.3.2 数据库物理设计第47-48页
    4.4 本章小结第48-49页
第五章 设备管理系统的实现第49-65页
    5.1 环境搭建第49-50页
    5.2 微信公众号的实现第50-57页
        5.2.1 开发准备第50-51页
        5.2.2 我的设备功能模块的实现第51-54页
        5.2.3 我的流量功能模块的实现第54-56页
        5.2.4 更多精彩功能模块的实现第56-57页
    5.3 后台管理平台的实现第57-60页
    5.4 神经网络分类模型应用第60-64页
        5.4.1 数据分类过程第60-63页
        5.4.2 结论第63-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第六章 设备管理系统的测试第65-69页
    6.1 测试方法第65页
    6.2 测试用例及结果第65-68页
    6.3 本章小结第68-69页
第七章 总结与展望第69-71页
    7.1 总结第69-70页
    7.2 展望第70-71页
参考文献第71-73页
攻读学位期间的研究成果第73-74页
致谢第74页

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