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电务设备管理系统的设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-16页
    1.1 论文研究背景第10-11页
    1.2 研究目的和意义第11-13页
    1.3 国内外研究现状第13-15页
        1.3.1 国内研究现状第13-14页
        1.3.2 国外研究现状第14-15页
    1.4 论文结构安排第15-16页
2 相关技术和原理第16-28页
    2.1 系统开发工具介绍第16-17页
        2.1.1 系统集成开发环境第16页
        2.1.2 数据库第16页
        2.1.3 系统服务器软件第16-17页
    2.2 系统服务器端框架介绍第17-20页
        2.2.1 Spring框架第17-18页
        2.2.2 SpringWebMVC框架第18-20页
        2.2.3 Hibernate框架第20页
    2.3 系统前端框架介绍第20-22页
        2.3.1 Bootstrap框架第20-21页
        2.3.2 jsPlumb前端框架第21-22页
    2.4 智能预测方法介绍第22-26页
        2.4.1 基于SVM的智能预测方法第22-23页
        2.4.2 基于神经网络的智能预测方法第23-25页
        2.4.3 智能预测方法性能评价第25-26页
    2.5 本章小结第26-28页
3 系统需求分析和设计第28-48页
    3.1 需求分析第28-40页
        3.1.1 功能性需求分析第28-39页
        3.1.2 非功能性需求分析第39-40页
    3.2 系统业务功能设计第40-42页
    3.3 系统整体框架设计第42-43页
        3.3.1 系统表示层设计第42-43页
        3.3.2 系统业务逻辑层设计第43页
        3.3.3 系统数据访问层设计第43页
    3.4 系统数据库设计第43-47页
        3.4.1 概念数据模型设计第44页
        3.4.2 物理数据模型设计第44-45页
        3.4.3 数据库实体表的设计第45-47页
    3.5 本章小结第47-48页
4 基于KNE-BPNN的电务设备故障预测第48-64页
    4.1 故障预测概述第48-49页
    4.2 K均值样例约简理论第49-52页
        4.2.1 K均值聚类算法描述第49-50页
        4.2.2 样例约简算法描述第50-52页
    4.3 基于邻域近似条件熵的粗糙集属性约简理论第52-56页
        4.3.1 粗糙集理论综述第52页
        4.3.2 邻域粗糙集理论第52-53页
        4.3.3 基于邻域近似条件熵的粗糙集理论的相关概念第53-54页
        4.3.4 基于邻域近似条件熵属性约简算法描述第54-56页
    4.4 基于KNE-BPNN故障预测模型第56-58页
    4.5 基于KNE-BPNN故障预测实例分析第58-63页
        4.5.1 初始化决策表第58-59页
        4.5.2 K均值样例约简第59-61页
        4.5.3 邻域近似条件熵属性约简第61-62页
        4.5.4 BP神经网络预测模型第62-63页
    4.6 本章小结第63-64页
5 系统功能实现和测试第64-84页
    5.1 信息可视化第64-73页
        5.1.1 电缆径路图可视化第64-67页
        5.1.2 电缆径路配线表可视化第67-71页
        5.1.3 电缆盒配线表可视化第71-72页
        5.1.4 径路设备图片展示第72-73页
    5.2 电务设备数据维护第73-76页
    5.3 设备数据字典管理第76-77页
    5.4 系统管理第77-78页
    5.5 账户管理第78-79页
    5.6 系统测试第79-82页
        5.6.1 测试目的第79页
        5.6.2 测试环境第79-80页
        5.6.3 系统测试用例第80-82页
    5.7 本章小结第82-84页
6 总结与展望第84-86页
    6.1 总结第84页
    6.2 展望第84-86页
参考文献第86-90页
致谢第90-92页
攻读学位期间取得的科研成果清单第92页

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