| 摘要 | 第2-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 选题的背景及研究意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 设备维护决策国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 基于云计算的决策支持系统国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 2 决策系统整体结构 | 第13-20页 |
| 2.1 系统的分层体系结构 | 第13-14页 |
| 2.2 系统的功能模块 | 第14-17页 |
| 2.3 系统的安全保障体系 | 第17-18页 |
| 2.3.1 组织管理保障 | 第17-18页 |
| 2.3.2 信息技术保障 | 第18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-20页 |
| 3 基于案例推理的维护决策模型 | 第20-33页 |
| 3.1 维护决策内容 | 第20-21页 |
| 3.2 建模关键技术 | 第21-23页 |
| 3.2.1 案例推理技术 | 第21-22页 |
| 3.2.2 熵权多目标评价理论 | 第22-23页 |
| 3.3 维护决策模型建立 | 第23-32页 |
| 3.3.1 符号与假设 | 第23-24页 |
| 3.3.2 模型构建 | 第24-25页 |
| 3.3.3 模型求解方法 | 第25-28页 |
| 3.3.4 应用示例 | 第28-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 平台搭建以及决策模型并行化实现 | 第33-42页 |
| 4.1 云平台搭建 | 第33-37页 |
| 4.1.1 Hadoop安装及配置 | 第33-36页 |
| 4.1.2 开发环境配置 | 第36页 |
| 4.1.3 平台的硬件配置 | 第36-37页 |
| 4.2 决策模型并行化实现 | 第37-41页 |
| 4.2.1 Map Reduce技术 | 第37-38页 |
| 4.2.2 决策模型Map Reduce实现 | 第38-39页 |
| 4.2.3 单机决策模型与分布式决策模型运算时间比对 | 第39-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 系统客户端和数据库的设计及实现 | 第42-50页 |
| 5.1 系统客户端工作流程设计 | 第42-44页 |
| 5.1.1 基础信息管理流程 | 第42-43页 |
| 5.1.2 设备信息管理流程 | 第43页 |
| 5.1.3 维护决策管理流程 | 第43页 |
| 5.1.4 设备服务管理流程 | 第43-44页 |
| 5.2 系统数据库设计 | 第44-48页 |
| 5.2.1 关键技术 | 第44-45页 |
| 5.2.2 元数据表的设计 | 第45-48页 |
| 5.3 客户端运行结果 | 第48-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 6 结论与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 结论 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录 | 第56页 |