基于C/S与B/S混合结构的实验室信息管理系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究目的和意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 实验室信息管理系统结构研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 信息管理系统研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.3 基于BP算法预测的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 课题研究主要内容 | 第15-16页 |
| 第2章 实验室信息管理系统总体方案设计 | 第16-25页 |
| 2.1 需求分析 | 第16-17页 |
| 2.2 实验室信息管理系统架构设计 | 第17-22页 |
| 2.2.1 C/S结构 | 第17-19页 |
| 2.2.2 B/S结构 | 第19-20页 |
| 2.2.3 基于C/S与B/S混合结构的方案设计 | 第20-22页 |
| 2.3 实验室信息管理系统功能模块设计 | 第22-24页 |
| 2.3.1 系统管理模块 | 第22页 |
| 2.3.2 基本信息管理模块 | 第22-23页 |
| 2.3.3 设备管理模块 | 第23页 |
| 2.3.4 实验规划模块 | 第23页 |
| 2.3.5 查询管理模块 | 第23页 |
| 2.3.6 信息发布模块 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 数据库管理设计 | 第25-32页 |
| 3.1 数据库设计原则 | 第25页 |
| 3.2 数据库访问技术的选择 | 第25-28页 |
| 3.3 数据库设计及实现 | 第28-30页 |
| 3.4 数据库的优化 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于BP算法的实验器件需求信息预测的研究 | 第32-45页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第32-39页 |
| 4.1.1 基于BP算法的多层前馈网络模型 | 第33-35页 |
| 4.1.2 BP学习算法 | 第35-38页 |
| 4.1.3 标准BP算法的改进 | 第38-39页 |
| 4.2 实验器件需求信息预测的实现 | 第39-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 界面设计与系统测试 | 第45-55页 |
| 5.1 界面设计 | 第45-49页 |
| 5.1.1 设备出库模块 | 第45-46页 |
| 5.1.2 设备查询模块 | 第46-47页 |
| 5.1.3 元器件需求信息预测模块 | 第47-49页 |
| 5.1.4 实验预约模块 | 第49页 |
| 5.2 系统测试 | 第49-54页 |
| 5.2.1 软件测试的目的和原则 | 第49-51页 |
| 5.2.2 测试实例 | 第51-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第61页 |
