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基于iOS的乳品经销商满意度评测系统设计与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第13-17页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
        1.1.1 研究背景第13页
        1.1.2 研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-15页
    1.3 本文研究内容第15页
    1.4 论文组织结构第15-17页
第二章 系统开发的技术背景第17-20页
    2.1 iOS系统简介及发展史第17页
    2.2 Objective-C语言第17-18页
    2.3 BP神经网络第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
第三章 满意度评测系统软件需求分析第20-26页
    3.1 任务概述第20页
    3.2 系统功能需求第20-23页
        3.2.1 iOS移动客户端功能需求第21-22页
        3.2.2 PC端系统功能需求第22-23页
    3.3 非功能需求第23-24页
        3.3.1 系统性能要求第23页
        3.3.2 系统要求第23-24页
    3.4 界面需求第24-25页
        3.4.1 分辨率第24页
        3.4.2 空间的合理利用第24-25页
    3.5 本章小结第25-26页
第四章 经销商满意度评测系统的详细设计第26-40页
    4.1 设计原则第26页
        4.1.1 系统建设原则第26页
        4.1.2 系统基本设计概念第26页
    4.2 系统总架构图第26-27页
        4.2.1 数据交互图第27页
    4.3 数据库设计第27-32页
    4.4 接口设计第32-36页
    4.5 系统安全设计第36页
        4.5.1 访问控制第36页
        4.5.2 用户MD5认证第36页
        4.5.3 防止SQL注入攻击第36页
    4.6 软件出错处理设计第36-37页
        4.6.1 出错信息第36页
        4.6.2 补救措施第36-37页
        4.6.3 维护设计第37页
    4.7 屏幕适配第37-39页
        4.7.1 AutoLayout第38页
        4.7.2 SizeClass第38-39页
        4.7.3 SizeClass和AutoLayout相结合第39页
    4.8 本章小结第39-40页
第五章 基于BP神经网络的经销商满意度评测系统建模第40-52页
    5.1 BP神经网络理论第40-44页
        5.1.1 神经网络概述第40-41页
        5.1.2 BP神经网络的基本原理第41页
        5.1.3 BP学习算法第41-44页
    5.2 经销商满意度BP神经网络评测模型建立第44-46页
    5.3 BP网络训练第46-50页
    5.4 BP算法JAVA语言实现第50-51页
    5.5 本章小结第51-52页
第六章 满意度评测系统的实现第52-66页
    6.1 功能结构图第52页
    6.2 登录界面的实现第52-55页
    6.3 首页第55-56页
    6.4 消息第56-58页
    6.5 “我”功能的实现第58-60页
    6.6 屏幕适配第60-63页
    6.7 部分实现代码第63-64页
    6.8 系统总体测试第64-66页
第七章 总结与展望第66-68页
    7.1 总结第66页
    7.2 展望第66-68页
参考文献第68-70页
致谢第70页

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