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基于学术大数据的潜力指数算法与系统实现

摘要第2-3页
Abstract第3页
1 绪论第6-10页
    1.1 研究背景和意义第6页
    1.2 国内外研究现状第6-8页
    1.3 本文研究工作第8页
    1.4 本文组织结构第8-10页
2 系统开发相关技术第10-17页
    2.1 前端技术第10-13页
        2.1.1 HTML、CSS与JavaScript第10页
        2.1.2 jQuery第10-11页
        2.1.3 Bootstrap第11-12页
        2.1.4 Layui第12页
        2.1.5 ECharts第12-13页
    2.2 后台技术第13-15页
        2.2.1 Spring第13-14页
        2.2.2 Struts第14-15页
        2.2.3 MyBatis第15页
    2.3 数据库第15-16页
    2.4 本章小结第16-17页
3 学者潜力指数算法介绍及算法实现第17-32页
    3.1 算法介绍第17-24页
        3.1.1 多元线性回归第18-19页
        3.1.2 加速度概念第19页
        3.1.3 算法思想及计算过程第19-24页
    3.2 算法实现与结果分析第24-31页
        3.2.1 数据处理第24-26页
        3.2.2 算法实现第26-28页
        3.2.3 实验结果及分析第28-31页
    3.3 本章小结第31-32页
4 学者潜力指数系统需求分析第32-36页
    4.1 需求概述第32页
    4.2 功能需求分析第32-33页
    4.3 性能需求分析第33-35页
    4.4 系统用例分析第35页
    4.5 本章小结第35-36页
5 学者潜力指数系统总体设计与详细设计第36-47页
    5.1 系统总体设计第36-40页
        5.1.1 总体流程设计第36-37页
        5.1.2 系统结构设计第37-38页
        5.1.3 数据库设计第38-40页
    5.2 各模块详细设计第40-46页
        5.2.1 总体排名模块设计第41-43页
        5.2.2 学术年龄分类排名模块设计第43-44页
        5.2.3 潜力增长率排名模块设计第44-46页
    5.3 本章小结第46-47页
6 学者潜力指数系统实现与测试第47-59页
    6.1 系统实现第47-57页
        6.1.1 系统主界面实现第47-48页
        6.1.2 总体排名模块实现第48-51页
        6.1.3 学术年龄分类排名模块实现第51-54页
        6.1.4 潜力增长率排名模块实现第54-57页
    6.2 系统测试第57-58页
    6.3 本章小结第58-59页
结论第59-61页
参考文献第61-64页
致谢第64-66页

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