中山学院教务系统的设计与实现
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究的现状 | 第7-10页 |
| 1.2.1 拉格朗日松弛法 | 第8页 |
| 1.2.2 启发式算法 | 第8页 |
| 1.2.3 动态规划法 | 第8页 |
| 1.2.4 回溯法 | 第8-9页 |
| 1.2.5 模拟退火法 | 第9页 |
| 1.2.6 遗传算法 | 第9-10页 |
| 1.2.7 神经网络 | 第10页 |
| 1.3 论文的研究内容及结构安排 | 第10-11页 |
| 2 教务系统的需求分析 | 第11-19页 |
| 2.1 现状分析 | 第11页 |
| 2.2 用例分析 | 第11-13页 |
| 2.3 主要业务功能流程图 | 第13-16页 |
| 2.3.1 学生管理 | 第13-14页 |
| 2.3.2 成绩管理 | 第14-15页 |
| 2.3.3 成绩查询 | 第15-16页 |
| 2.4 数据流图分析 | 第16-17页 |
| 2.5 运行环境分析 | 第17-19页 |
| 3 教务系统设计 | 第19-30页 |
| 3.1 设计目标和原则 | 第19页 |
| 3.2 技术架构设计 | 第19-20页 |
| 3.2.1 SpringMVC | 第19页 |
| 3.2.2 Hibernate | 第19页 |
| 3.2.3 Bootstrap | 第19-20页 |
| 3.3 系统安全设计 | 第20-21页 |
| 3.5.1 网络安全 | 第20页 |
| 3.5.2 数据备份 | 第20页 |
| 3.5.3 数据完整性 | 第20页 |
| 3.5.4 负载均衡 | 第20页 |
| 3.5.5 整体网络拓扑图 | 第20-21页 |
| 3.4 数据库逻辑设计 | 第21-23页 |
| 3.5 数据库物理设计 | 第23-28页 |
| 3.6 数据库视图物化 | 第28-30页 |
| 4 教务系统核心算法研究 | 第30-41页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 神经网络算法 | 第30-33页 |
| 4.2.1 人工神经元模型 | 第30-32页 |
| 4.2.2 BP神经网络模型 | 第32页 |
| 4.2.3 神经网络的优点 | 第32-33页 |
| 4.2.4 神经网络的不足 | 第33页 |
| 4.3 遗传网络算法 | 第33-36页 |
| 4.3.1 遗传算法的重要参数 | 第33-34页 |
| 4.3.2 遗传算法基本流程 | 第34-35页 |
| 4.3.3 遗传网络的特点 | 第35-36页 |
| 4.3.4 遗传网络面临的不足 | 第36页 |
| 4.4 基于神经网络的遗传算法 | 第36-41页 |
| 4.4.1 算法流程图 | 第36-37页 |
| 4.4.2 算法的具体设计 | 第37-41页 |
| 5 教务系统的实现 | 第41-51页 |
| 5.1 系统登入 | 第41-42页 |
| 5.2 教务管理 | 第42-43页 |
| 5.3 排课管理 | 第43-51页 |
| 5.3.1 排课存在的约束 | 第43-44页 |
| 5.3.2 遗传算法实现 | 第44-51页 |
| 6 教务系统的测试 | 第51-58页 |
| 6.1 基础数据添加与导入 | 第51-53页 |
| 6.2 课表管理 | 第53-54页 |
| 6.3 成绩查看与录入 | 第54-56页 |
| 6.4 移动端成绩查询 | 第56-57页 |
| 6.5 统计报表 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
