一、数据仓库用户工具的研究与实现（论文文献综述）
袁少怡[1]（2021）在《基于飞机伤痕检测服务的高并发性能研究与应用》文中进行了进一步梳理飞机表面蒙皮伤痕是威胁飞行安全的一大主因,因此,航空公司在飞机转航停场期间对蒙皮伤痕进行检测是保障飞行安全的重要工作。目前较为先进的检测方法是基于计算机视觉的伤痕检测法,该方法将采集到的飞机蒙皮图像传输给伤痕检测服务,进行基于人工神经网络的图像处理以识别伤痕类型及位置信息,从而判断蒙皮受损程度,保障飞行安全。由于检修飞机数量多、检修时间短,该方法在图像传输、处理过程中需要进行大量的数据传输和计算。故如何在飞机转航停场期间保证伤痕检测的实时性、高效性是至关重要的。本文正是针对某具体航空公司的实际项目,在转航停场期间,对基于图像识别的伤痕检测服务的实时性、高效性需求,研究高并发性能方案。由于航空公司对于数据具有较高的安全性及隐私性要求,不能借助公网的云平台来进行高并发性能服务的发布,因此论文从单机分布式计算、动态负载均衡、服务平台部署以及多机分布式扩展角度展开工作,具体完成如下工作:一、针对支持高效运行服务平台的部署问题,从硬件部署及软件调度两方面展开。设计了一种单机多卡分布式处理方案,并提出了基于多进程模型的多卡分布式处理方案。为了解决用户请求的离散性,提出了基于业务流量的动态自适应封装策略,以提高事务处理效率。二、针对任务分发过程中集群节点负载不均衡导致检测服务并发量较低的问题,提出了基于集群性能的动态负载均衡策略,设计并实现性能采集模块、算法模块、负载均衡模块,实现任务的动态分发,保证节点之间的负载均衡,从而提升伤痕检测服务的并发量。三、针对多机分布式扩展过程中面临的扩展困难、上线繁琐问题,设计了基于容器化技术的多机分布式扩展方案,实现检测服务的水平扩展。并以Docker作为底层容器化技术,设计了一整套持续交付、自动化管理的生产构建框架。论文采用并发性能测试工具模拟真实环境中的检测请求,针对一、二工作内容设计相应的实验,进行了对照测试,通过QPS（Queries Per Second）指标验证上述方案的有效性和优越性,且在采用了本文提出的封装策略之后,伤痕检测服务的QPS最高提升了 32.33%。
王营[2]（2021）在《基于产品售后服务的闭环质量控制研究》文中认为近年来,制造业的高速发展,使得企业面临的挑战日益艰巨,企业也越来越认识到质量管理的重要性和紧迫性,售后服务质量控制是质量控制中不可缺少的一部分,其也越来越被广泛认为是在当今竞争激烈的环境中制造企业成功的关键因素。本文将围绕售后服务质量控制的实现框架及关键技术展开研究,通过数据挖掘技术发掘售后服务过程中所蕴含的质量问题,对于改进产品质量和服务质量,提高企业市场占有率和竞争力具有重要的现实意义。首先,针对在售后服务质量控制中对于质量问题的探究和反馈较少,难以从源头解决质量缺陷的问题,提出了基于产品售后服务的闭环质量控制框架,以支持设计、制造及售后服务阶段的质量控制和基于售后服务阶段的质量反馈,为后续关键技术研究奠定基础。其次,用户需求可以为质量改进提供决策支持,但目前难以全面地从用户评论中获取用户需求,基于此提出一种基于完善后的词典与依存句法相结合的用户需求挖掘模型。利用TF-IDF算法从评论数据中提取产品特征词与情感词,完善相关词典后与依存句法相结合对产品特征进行量化来获取用户需求。然后,虽然在保养、维修等服务过程中产生了海量数据,然而对这些数据分析较为匮乏,基于此提出一种基于改进FP-growth算法的服务数据挖掘模型。经实例对比分析得出,基于改进FP-growth算法的挖掘模型比利用改进前的算法得到的挖掘模型时间更短,挖掘结果相关性更高。接着,针对零件在服务过程中出现的质量缺陷难以追溯的问题,建立零件质量数据仓库,来集成与零件质量相关的数据,并在此基础上提出一种基于决策树C4.5算法的零件质量追溯模型,挖掘质量影响产品质量的关键因素。经实例分析得出,利用零件质量数据仓库与基于决策树C4.5算法的追溯模型能够有效完成质量追溯。最后,基于上述框架及关键技术的研究,设计基于产品售后服务的闭环质量控制系统的架构及功能模块,并利用开发平台、数据库及Python语言完成系统的开发。
谭泽华[3]（2021）在《面向多源异构大数据的元数据服务管理平台的设计与实现》文中研究表明在多源异构大数据场景下,元数据是指数据由源系统集成到数据仓库过程中的全部信息的描述数据。其中元数据不仅包含数据的基本描述信息,还记录对数据转换来源的描述信息。而数据血缘就是记录描述数据转换来源的历史信息,它是元数据服务管理中的核心难点和挑战。由于大数据中已有组件的异构性和数据来源的多样性,导致目前元数据服务管理中还存在以下几个问题:1)现有的Hive数据血缘解析实现方案中,会存在Hive数据血缘解析与原生组件耦合性高,准确性差、精确度低的问题;2)多源异构大数据处理组件的异构性,导致不同的大数据数据处理组件的数据血缘解析难以有效统一;3)在多源异构大数据场景下,缺少以元数据管理为基础对数据内容或者分析结果的对外开放的统一管理。综上所述,本论文针对多源异构大数据的元数据服务管理中的关键问题,大数据分布式架构下数据血缘解析的难点问题展开以下三方面的工作:1、设计并实现了基于Hive的字段级数据血缘处理的优化方法,通过对原有的Hive数据血缘处理流程进行了重构和改进,实现了对Hive SQL数据血缘的独立解析能力,保证数据血缘功能和Hive数据仓库之间的低耦合;结合元数据服务,实现了对SQL中元数据信息的校验和替换,保证了数据血缘解结果的准确性和正确性。从而解决了 Hive数据血缘解析与原生组件耦合性高、准确性差、精确度低的问题。2、提出并实现了统一大数据数据血缘解析构建方法,通过对异构化大数据处理组件的数据处理流程、多样化的数据转换解决方案进行定义和抽象,将多源异构的大数据处理流程抽象为一个有向无环图的形式,以此为基础提出对应的数据血缘追寻算法。并且对于不同大数据处理组件（如:Hive、Spark）的处理流程实现了对数据血缘的统一处理和构建,以解决复杂多样的大数据组件所带来的数据血缘处理方面的挑战。3、设计并实现了面向多源异构大数据的元数据服务管理平台,实现了对多源异构元数据的统一管理,并且除支持基础元数据信息之外,还支持对数据血缘的采集与查询,便于用户对数据来源与去向进行理解分析。以多源异构元数据的统一管理为基础,支持数据模型的快速建设,通过标签化的数据模型绑定建立相应的数据模型业务场景,实现了在大数据场景下的数据标签模型,以及数据服务的统一管理。最后,该平台应用于国家重点研发计划项目“大数据征信及智能评估技术”中,验证了本文平台及方法的有效性及实用性。
周竞帆[4]（2021）在《基于Jenkins集成服务的软件自动化测试平台的设计与实现》文中指出软件测试是软件开发过程中必不可少的步骤,自动化测试是现在软件测试的主流发展方向。国内外的许多公司成立了自己的测试团队,开始研究更高效的自动化测试方法。目前市面上有一些常用的测试工具,但是还没有一个能够整合各种测试工具的自动化测试平台。本课题的主要研究内容为一个能够集成多种测试工具的软件自动化测试平台,通过该平台对不同测试工具进行整合,满足测试人员在平台上进行软件自动化测试。自动化测试平台让测试人员更方便的进行软件测试,提高了软件测试效率,节省了时间和人力成本。软件自动化测试平台是一个Web程序,采用主流的前后端分离的开发方式,可以有效提高开发效率。按业务功能将系统划分用户管理功能、服务管理功能、团队管理功能、项目管理功能,并且搭建Jenkins服务用于执行测试,搭建STF服务用于管理移动设备。本人在项目的开发中完成了前端系统的开发工作和后端系统的部分开发工作。在技术上采用了 Vue的前端框架,使用Vuetify组件库作为页面的主要组件,通过Axios封装通信接口与系统后台进行数据通信。本文首先介绍了课题的相关背景,课题的研究现状。然后对目前已有的技术做了简要的介绍,并对开发本系统需要使用的相关技术做了介绍。接着对系统进行需求分析,包括系统的功能性需求分析和非功能性需求分析。接下来对系统的功能结构和系统架构进行了概要设计,明确了本人在系统开发中的工作。在详细设计中对每一个前端功能的设计和实现进行了详细的描述,用UML图表示了模块内部的实现流程与方法,并对本人参与的部分后端系统的实现进行了描述。最后对本系统进行了测试,并且对本文进行了总结。
刘召信[5]（2021）在《某教育平台综合数据分析系统的设计与实现》文中认为近年来,随着互联网、移动互联网的发展,通信等基础设施的不断完善,传统的教育机构和新兴的互联网企业都在尝试探索在线教育的最佳模式,教育逐渐从线下走向线上,在线教育行业受到大数据的影响。传统的数据分析系统已经不能满足教育大数据环境下的分析场景,特别是从海量用户数据中预测未来教育行业的发展趋势。目前国内外在线教育平台都在打造自己的数据分析系统,本论文以某在线教育平台为基础,搭建综合数据分析系统,使之能够为教育平台的决策者提供参考策略降低决策失误风险。本文按照软件工程理论来进行论述。本文以综合数据分析系统的需求分析为出发点,围绕功能性需求和非功能性需求两方面展开,完成系统的需求分析工作。系统功能划分为数据采集功能、课程分析功能、用户分析功能、课程分析功能和权限管理功能等,非功能性需求从性能、安全性、扩展性和易用性等方面对系统进行约束。其次,本文对综合数据分析系统进行概要设计。在设计系统网络结构时,通过局域网将后台服务器、前端服务器、数据库服务器、缓存服务器和Hadoop数据处理中心整合在一起。在系统层次架构设计时,自底向上将系统划分为数据处理层、数据模型层、服务层和页面展示层。另外,本文对数据仓库进行分层设计,采用星型模型对数据仓库进行维度建模,并最终得到数据的分析结果。最后,通过使用类图和时序图等描述工具,从页面、Controller、Service、Model和数据库方法调用等方面对系统进行详细设计并展示最终的实现界面。通过构建测试环境,为系统各个功能模块设计测试用例并对其进行测试,测试结果符合用户需求。另外,系统的非功能性需求也完全达标。目前系统已经交付给甲方,为教育平台提供一个全局的数据分析视图,大大降低了公司决策者的决策风险。
于豪[6]（2021）在《基于服务的复杂装备数据分析技术研究》文中进行了进一步梳理在信息化战争的倒逼下,军用复杂装备逐渐向智能化方向发展。智能化的军用复杂装备涉及多个工程领域,导致领域间无法理解数据定义,出现“信息孤岛”现象。因此选用复杂装备作为场景,研究多领域间的资源管理以及异构数据集成技术。本文主要有以下两个目的:第一,研究复杂装备数据的动态资源管理优化技术;第二,研究基于中间件服务架构的复杂装备数据集成优化技术。主要研究内容如下:（1）介绍复杂装备数据分析中涉及的相关背景和关键技术。首先,介绍了复杂装备数据分析关键技术的基本概念和技术结构。然后,分析了几种主流的实现方法,并对比总结它们各自的优缺点。（2）提出基于异步消息队列的装备资源管理优化技术。针对各军种、各部门复杂装备数据访问的特点,本文提出了一种基于异步消息队列的负载均衡框架,实现复杂装备资源动态管理优化。首先,本文分析了复杂装备数据权限分组访问和异步消息队列实现的可行性。然后,分别对以上技术进行实现。其中,权限分层访问控制包括分组权限控制和权限管理表设计;异步消息分发包括异步任务发布、任务调度器、任务执行单元三部分。最后,使用消息中间件存放消息数据以及任务结果。结果表明,本文方法降低了权限关系映射复杂度,减少权限响应时间;单机服务器响应速度对比其他主流方法平均提高7.6%。（3）提出基于服务的复杂装备数据集成优化技术。针对复杂装备异构数据的集成,本文提出了一种基于服务的复杂装备数据集成优化技术。首先,本文介绍了中间件集成架构以及轻量级的数据交换格式。然后,将复杂装备数据集成优化技术分为装备数据采集、数据结构转换、数据处理引擎、数据映射驱动模版和服务化发布五个部分。最后,针对耦合度、实时性以及查询性能方面,与其他集成技术进行对比。结果显示,本文提出的基于服务的复杂装备数据集成优化技术将平均响应时间降低至1s,解决异构数据服务发现以及领域定义集成问题。本研究获得的结果可用于解决复杂装备数据分析中资源动态管理、复杂装备数据集成等问题,且对复杂装备数据分析技术有重要延伸意义。
夏艺慈[7]（2021）在《基于微服务技术的分布式测试系统管理软件设计及实现》文中研究指明随着测试行业的不断发展,测试系统和测试设备的种类越来越多,测试系统逐渐向结合现代计算机网络技术的分布式测试系统发展。单靠人工维护成百上千不同类型且分布在不同地点的测试系统将消耗大量人力资源,所以需要一个软件平台来集中管理这些复杂异构的测试系统。由于管理的分布式测试系统数量繁多,同一时刻可能有多人在线,容易造成服务器负载过大,软件崩溃的状况,传统的单体架构已经不能很好地适应现代测试系统管理的要求。而微服务架构具有低耦合性、独立部署、可扩展性强的特点,服务数量能够根据并发量按需伸缩,可以弥补单体架构的不足。目前,国外已有一些较为成熟的管理软件,例如NI公司的TestStand管理软件、CA公司的 Unicenter 管理软件等,但其大多价格昂贵,且都未解决高并发的问题。而国内对于这方面的研究还不够成熟,我国亟需拥有一套自主版权的分布式测试系统的管理软件。针对上述问题,本文设计了基于微服务技术的分布式测试系统管理软件。主要工作为以下几点:1.针对测试系统分布地点不同且数量繁多,不利于集中管理的问题,软件采用B/S（Browser/Server,浏览器/服务器）架构进行设计,无需安装客户端,只要有网络就可访问管理软件。为提高开发效率且使软件具有强可扩展性,软件采用前后端分离的模式开发,前端采用Vue.js+ElementUI框架搭建,可适配移动端与PC端,后端服务采用Flask框架搭建。在此基础上,软件设计实现了分布式测试系统的远程信息查看、远程控制、远程运行监控、远程软件管理、用户管理、日志管理等功能,方便管理人员随时随地对分布式测试系统进行管理。2.针对服务器与分布式测试系统间通信不稳定的问题,软件的通信平台基于C/S（Client/Server,客户端/服务器）架构搭建,在分布式测试系统上安装边缘客户端,该边缘客户端帮助测试系统完成与服务器的数据交换,增强了通信的稳定性。3.针对服务器负载过大,容易造成软件崩溃的问题,软件基于微服务架构进行设计,根据功能模块把软件拆分为多个微服务,部署在不同服务器中,缓解单台服务器压力,使软件具有高并发性。为了简化部署流程和管理难度,本文基于容器启动简单、部署快速以及Kubernetes高可用的特点,把单个微服务封装到Docker容器中,并部署在 Kubernetes 平台上,利用虚拟化集群的方式,增强了软件的稳定性和可用性。
谭建[8]（2021）在《自动化立体仓库监测数据管理系统研究》文中研究指明自动化立体仓库以其强大的存储能力和极高的空间利用率逐渐发展成为现代物流技术的核心,越来越大的自动化立体仓库规模伴随而来的是大量的自动化立体仓库数据。为提高自动化立体仓库监测系统的交互性和有效性,本文结合虚拟技术和数据管理技术,将货物的出库入库在虚拟场景中通过货物三维模型的增加删除直观地体现出来,同时用户可以通过货物模型查看当前货架上货物实际图像。为提高系统响应速度,完成了三维模型的优化、图像数据压缩,同时实现了用户管理、预警管理、数据查询等功能。主要工作如下:1)从用户和系统功能实现两个方面对系统进行需求分析,论证了系统进行虚拟场景构建和研究纸箱图像压缩的必要性。分别从系统数据管理部分和虚拟场景部分的功能进行分析研究,完成系统整体方案设计;2)根据仓库的实际环境,在3Ds MAX中通过多边形建模等方式构建仓库货物、货架、堆垛机等三维模型,同时使用实景图片对仓库进行贴图操作,完成整个虚拟场景的构建。然后结合Polygon Cruncher工具和LOD技术对整个虚拟场景模型进行优化。最后实现了虚拟场景三维模型操纵、虚拟仓库漫游和虚拟仓库监测数据查看等人机交互功能。3)使用K-SVD算法对纸箱图像训练集学习,生成过完备字典,然后对待压缩图像进行分块,由改进的Canny边缘检测从45°、135°、水平和垂直方向检测图像边缘,计算每个图像块边缘轮廓面积,依据边缘检测轮廓面积在图像块中的占比和整幅图像边缘检测平均轮廓面积来自适应设定误差,同时得到在原始误差下对图像稀疏表示之后的稀疏系数矩阵,根据自适应误差和原始误差大小比较确定稀疏矩阵的二次优化方式,得到优化的稀疏系数矩阵,完成纸箱图像的高倍压缩。4)阐述了数据存储和传输方案的设计与实现,系统的功能和实现流程。对本文设计的算法在系统进行验证,并对图像压缩效果进行数据分析。最后对系统的性能和功能进行了测试分析。通过对监测数据的展示、压缩和存储设计完成了一套自动化立体仓库监测数据管理系统,全面测试验证了系统对仓库监测数据管理的有效性,设计的方案解决了自动化立体仓库监测数据量大不方便管理等问题,为后续的自动化立体仓库数据管理提供了一定的参考价值。
李嘉霖[9]（2021）在《基于电子病历的临床研究患者筛选工具研究与实现》文中研究表明随着医疗信息化的不断发展,越来越多的临床数据以电子病历的形式进行存储。利用电子病历中的临床数据开展临床研究可以有效提高临床研究效率,然而如何快速地从海量电子病历数据中筛选出符合临床研究入排条件的患者是目前临床研究患者筛选过程中的关键问题。传统上临床研究的患者筛选往往基于通用数据查询工具实现。通用数据查询工具通过“概念”+“约束”形式进行患者筛选,具有操作简便的特点。但是由于临床研究患者筛选条件的复杂性,使用通用查询工具的患者筛选过程中存在概念与电子病历数据项不完全匹配、约束条件无法完全表达的问题;且在实际转换为SQL语言查询电子病历数据库时通常会涉及到多层子查询和连接查询,导致查询执行时性能较差。针对上述问题,本论文对筛选条件的计算机可处理表达技术和患者筛选的执行技术进行了研究,并在此基础上实现了一个高性能的临床研究患者筛选工具。主要研究内容和创新点如下:1)通过对389项脑卒中相关临床研究中的4691条患者筛选条件进行分析,总结归纳出概念和数据项之间存在直接映射、计算映射、规则映射三种匹配形式,筛选约束包括存在型、比较型、逻辑型、时序型、因果型、集合型6种约束形式。并以i2b2查询工具为例,分析了通用数据查询工具在临床研究患者筛选条件的表达和患者筛选的执行上的优势与局限性。2)针对通用数据查询工具存在概念与数据项映射困难、约束无法完全表达的问题,对筛选条件的计算机可处理表达进行研究。提出一种基于openEHR模型和openEHR EL的筛选条件表达方法,实现了筛选概念和电子病历数据项的多层次映射,同时通过openEHR EL表达式语言实现筛选条件的约束表达,总结定义了约束模板便于科研人员直接使用。通过对真实筛选条件进行表达评估,结果表明该筛选条件表达方法具有可扩展性,相较于传统的表达方式,能够表达更多的筛选条件。3)针对通用数据查询工具存在临床研究患者筛选执行性能不足的问题,对临床研究患者筛选的执行技术进行研究。提出一种基于通用检索引擎elasticsearch的患者筛选执行引擎,具体包括:基于openEHR模型的elasticsearch索引映射自动生成方法,实现电子病历的中间层存储;openEHR EL的解释器和翻译器,将筛选条件翻译为elasticsearch查询语句进行执行等。通过真实的筛选条件对其性能进行评估,实验结果表明,该患者筛选执行引擎具有更好的性能。4)设计并实现了一种临床研究患者筛选工具。并在实际的临床研究中进行了应用评估。评估结果表明,科研人员利用该筛选工具能够根据研究课题的需要定制概念、约束,具有灵活性和可扩展性,能够满足患者筛选的需求,减轻科研人员的负担。
沈艳涛[10]（2021）在《基于许可链的DNS域名服务模块设计与实现》文中进行了进一步梳理近年来,移动通信、物联网等新兴技术的发展极大地推动了互联网的进步,提高了人们的生活质量。在这其中,DNS域名服务器作为分布式服务系统承载着网络服务的访问入口,正发挥着越来越重要的作用。然而另一方面,互联网作为一个开放的平台来方便人们对信息的分享,但是关键基础设施DNS域名服务系统却是一个中心化的架构,其根服务器数量稀少而且分布不均匀,存在着集中解析霸权且不信任的问题。一旦根域名服务器中的域名信息被删除或者篡改,与其相对应的顶级域名结构体系将无法使用。区块链作为一种分布式账本技术,拥有去中心化的框架结构,在数据的可信共识和安全存储等方面有着独特的优势,将区块链技术引入到域名服务系统中将有助于解决集中解析带来的信任问题,对于域名解析具有重要意义。针对DNS域名服务系统中心化带来的信任问题,本文提出了基于许可链的域名服务模型,通过顶级域名区块链TLDChain为域名解析提供可信服务。在域名数据上链方面,设计了灵活的区块数据结构,并通过智能合约完成域名的链上注册和更新功能。同时为了进一步提高区块链数据查询效率,本文引入了区块链域名数据仓库来加快数据的查询,通过设计的域名数据同步算法和一致性校验算法来实现域名数据的同步和域名链上链下数据的快速一致性检验。基于上述的技术成果,本文基于Fabric开源平台,设计和实现了基于许可链的DNS域名服务模块,支持域名的注册、更新、注销和解析等功能。在这其中,首先进行需求分析,设计了模块的整体架构,对其分层结构进行描述。然后在设计中将整个模块分为了五个子模块,并进行了详细的设计。之后通过使用Go语言去进行智能合约的编写,使用平台提供的Fabric-SDK-Go实现业务模块的开发。最后对所设计实现的模块进行了功能测试和效果展示,为去中心化域名解析系统的建设提供了方案支撑。
二、数据仓库用户工具的研究与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数据仓库用户工具的研究与实现（论文提纲范文）
（1）基于飞机伤痕检测服务的高并发性能研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 理论基础及相关技术 |
| 2.1 高并发服务模型 |
| 2.1.1 多进程服务模型 |
| 2.1.2 多线程服务模型 |
| 2.1.3 微线程服务模型 |
| 2.2 负载均衡技术 |
| 2.2.1 硬件负载均衡 |
| 2.2.2 软件负载均衡 |
| 2.3 容器化技术 |
| 2.3.1 容器化技术概念 |
| 2.3.2 容器化技术原理分析 |
| 2.3.3 容器化技术的优势 |
| 2.4 测试工具及评价指标介绍 |
| 2.4.1 压力测试工具 |
| 2.4.2 评价指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 单机多卡分布式处理方案设计 |
| 3.1 现有高并发处理方案分析 |
| 3.1.1 现有高并发处理方案概述 |
| 3.1.2 现有高并发处理方案不足 |
| 3.2 单机多卡分布式处理方案设计与实现 |
| 3.2.1 基于业务流量的动态自适应封装策略设计与实现 |
| 3.2.2 基于多进程模型的多卡分布式处理方案设计与实现 |
| 3.3 单机多卡分布式处理方案优化 |
| 3.3.1 零卡瓶颈问题解决 |
| 3.3.2 显存泄漏问题优化 |
| 3.4 实验设计与结果 |
| 3.4.1 实验设计 |
| 3.4.2 实验环境 |
| 3.4.3 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于集群性能的动态负载均衡策略设计 |
| 4.1 现有负载均衡策略分析 |
| 4.1.1 现有负载均衡策略概述 |
| 4.1.2 现有负载均衡策略不足 |
| 4.2 基于集群性能的动态负载均衡策略设计与实现 |
| 4.2.1 性能采集模块 |
| 4.2.2 算法模块 |
| 4.2.3 负载均衡器模块 |
| 4.3 实验设计与结果 |
| 4.3.1 实验设计 |
| 4.3.2 实验环境 |
| 4.3.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于容器化技术的多机分布式扩展方案设计 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 单机瓶颈问题 |
| 5.1.2 集群节点环境问题 |
| 5.1.3 集群节点管理问题 |
| 5.1.4 集群部署繁琐问题 |
| 5.2 多机分布式扩展方案总体设计 |
| 5.3 多机分布式扩展方案详细设计及实现 |
| 5.3.1 镜像文件构建 |
| 5.3.2 镜像仓库构建 |
| 5.3.3 代码仓库构建 |
| 5.3.4 自动化流水线构建 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于产品售后服务的闭环质量控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 质量控制发展及研究现状 |
| 1.2.2 用户需求获取研究现状 |
| 1.2.3 MRO研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 研究目的及意义 |
| 1.5 研究内容及论文章节结构 |
| 第2章 基于产品售后服务的闭环质量控制框架 |
| 2.1 质量控制 |
| 2.1.1 设计阶段 |
| 2.1.2 制造阶段 |
| 2.1.3 售后服务阶段 |
| 2.2 质量反馈 |
| 2.2.1 产品质量反馈 |
| 2.2.2 服务质量反馈 |
| 2.3 基于产品售后服务的闭环质量控制过程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于用户评论的需求挖掘与获取 |
| 3.1 用户需求挖掘模型 |
| 3.2 数据获取与预处理 |
| 3.3 词典构建与词对提取 |
| 3.3.1 基于TF-IDF算法的特征提取与词典构建 |
| 3.3.2 特征-情感词对提取 |
| 3.4 用户需求获取 |
| 3.4.1 特征量化 |
| 3.4.2 获取用户需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进FP-growth算法的服务数据挖掘 |
| 4.1 服务数据分析和整理 |
| 4.2 改进FP-growth算法 |
| 4.2.1 FP-growth算法 |
| 4.2.2 改进FP-growth算法 |
| 4.3 实例验证 |
| 4.3.1 运行时间和规则相关性 |
| 4.3.2 规则说明 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于数据的零件质量追溯 |
| 5.1 数据仓库基本概念及设计 |
| 5.2 零件质量数据仓库的建立 |
| 5.2.1 明确零件质量数据仓库的范围 |
| 5.2.2 零件质量数据仓库概念模型设计 |
| 5.2.3 零件质量数据仓库逻辑模型设计 |
| 5.2.4 零件数据仓库物理模型设计 |
| 5.3 基于决策树C4.5算法的零件质量追溯 |
| 5.3.1 决策树C4.5算法 |
| 5.3.2 基于决策树C4.5算法的零件质量追溯模型 |
| 5.4 实例验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于产品售后服务的闭环质量控制系统设计与实现 |
| 6.1 系统功能模块 |
| 6.2 系统架构设计 |
| 6.3 系统开发环境 |
| 6.4 系统模块实例 |
| 6.4.1 用户登录界面 |
| 6.4.2 用户需求获取模块 |
| 6.4.3 服务知识挖掘模块 |
| 6.4.4 零件质量追溯模块 |
| 6.5 本章小节 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）面向多源异构大数据的元数据服务管理平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 中英缩略词对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 元数据管理国内外研究现状 |
| 1.2.2 数据血缘国内外研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状小结 |
| 1.3 主要研究内容及创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文创新点 |
| 1.4 硕士在读期间主要工作 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术及理论研究 |
| 2.1 大数据数据处理组件的研究 |
| 2.1.1 MapReduce计算引擎 |
| 2.1.2 Apache Hive数据仓库工具 |
| 2.1.3 Apache Spark计算引擎 |
| 2.2 数据血缘解析系统的研究 |
| 2.2.1 Reduce And Map Provenance系统 |
| 2.2.2 Titian系统 |
| 2.2.3 Apache Atlas系统 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于HIVE的字段级数据血缘处理的优化方法研究 |
| 3.1 研究挑战 |
| 3.2 原理介绍 |
| 3.2.1 解析SQL原理 |
| 3.2.2 Hive字段级数据血缘构建 |
| 3.3 具体实现 |
| 3.3.1 SQL预处理 |
| 3.3.2 实现SQL解析 |
| 3.3.3 Hive字段级数据血缘构建实现 |
| 3.3.4 数据存储 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 实验执行 |
| 3.4.3 实验评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 统一大数据数据血缘解析构建方法 |
| 4.1 研究挑战 |
| 4.2 原理介绍 |
| 4.2.1 处理流程的抽象 |
| 4.2.2 转换的分类 |
| 4.2.3 数据血缘的构建 |
| 4.3 具体实现 |
| 4.3.1 执行计划解析 |
| 4.3.2 数据血缘解析构建 |
| 4.3.3 数据血缘集成 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 实验执行 |
| 4.4.3 实验评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向多源异构大数据的元数据服务管理平台的设计与实现 |
| 5.1 平台需求分析 |
| 5.1.1 平台业务需求 |
| 5.1.2 平台功能需求 |
| 5.2 面向多源异构大数据的元数据服务管理平台总体设计 |
| 5.2.1 平台整体架构设计 |
| 5.2.2 平台功能模块设计 |
| 5.3 数据库核心设计 |
| 5.4 核心功能模块详细设计与实现 |
| 5.4.1 基础元数据采集模块 |
| 5.4.2 数据血缘解析模块 |
| 5.4.3 元数据查询模块 |
| 5.4.4 标签管理的模块 |
| 5.4.5 服务数据模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 面向多源异构大数据的元数据服务管理平台的部署与测试 |
| 6.1 平台部署环境 |
| 6.2 平台核心功能测试 |
| 6.2.1 基础元数据采集模块功能测试 |
| 6.2.2 数据血缘解析模块功能测试 |
| 6.2.3 元数据查询模块功能测试 |
| 6.2.4 标签管理模块功能测试 |
| 6.2.5 服务数据模块功能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读研究生期间发表的学术成果 |
（4）基于Jenkins集成服务的软件自动化测试平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 课题研究内容和本人主要工作 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 软件自动化测试分析 |
| 2.2 软件自动化测试研究 |
| 2.2.1 自动化测试方法探究 |
| 2.2.2 自动化测试技术 |
| 2.3 技术框架介绍 |
| 2.3.1 前端框架介绍 |
| 2.3.2 Vuetify |
| 2.3.3 Axios |
| 2.3.4 Jenkins |
| 2.3.5 STF |
| 2.4 前端系统架构模式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 系统功能性需求分析 |
| 3.2.1 用户管理功能 |
| 3.2.2 服务管理功能 |
| 3.2.3 被测应用管理功能 |
| 3.2.4 团队管理功能 |
| 3.2.5 项目管理功能 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.3.1 易用性 |
| 3.3.2 安全性 |
| 3.3.3 响应速度 |
| 3.3.4 可靠性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统概要设计 |
| 4.1 系统整体架构 |
| 4.2 系统功能模块 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.4 接口设计 |
| 4.5 界面设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统详细设计与实现 |
| 5.1 系统前端框架设计 |
| 5.1.1 通信模块的设计 |
| 5.1.2 公共组件的封装设计 |
| 5.2 用户管理功能的设计与实现 |
| 5.2.1 用户注册与登录的设计与实现 |
| 5.2.2 用户信息管理的设计与实现 |
| 5.3 服务管理功能的设计与实现 |
| 5.3.1 Jenkins服务管理功能的设计与实现 |
| 5.3.2 STF服务管理功能的设计与实现 |
| 5.4 被测应用管理功能的设计与实现 |
| 5.5 团队管理功能的设计与实现 |
| 5.6 项目管理功能的设计与实现 |
| 5.6.1 项目搜索功能的设计与实现 |
| 5.6.2 项目基本功能的设计与实现 |
| 5.6.3 测试用例管理功能的设计与实现 |
| 5.6.4 测试任务管理功能的设计与实现 |
| 5.6.5 测试结果管理功能的设计与实现 |
| 5.7 系统实现结果 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 测试用例设计 |
| 6.2.1 用户管理功能 |
| 6.2.2 服务管理功能 |
| 6.2.3 团队管理功能 |
| 6.2.4 项目管理功能 |
| 6.3 非功能性测试 |
| 6.3.1 易用性 |
| 6.3.2 安全性 |
| 6.3.3 响应速度 |
| 6.3.4 可靠性 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文工作与总结 |
| 7.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）某教育平台综合数据分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 系统关键技术介绍 |
| 2.1 大数据相关技术 |
| 2.1.1 Hadoop框架 |
| 2.1.2 Hive数据仓库工具 |
| 2.1.3 Flume日志采集 |
| 2.1.4 Kafka消息队列 |
| 2.2 JAVA WEB相关技术 |
| 2.2.1 SpringBoot框架 |
| 2.2.2 MyBatis框架 |
| 2.2.3 Vue.js前端框架 |
| 2.2.4 v-charts图表组件库 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统总体需求概述 |
| 3.2 系统功能性需求 |
| 3.2.1 数据采集功能需求 |
| 3.2.2 课程分析功能需求 |
| 3.2.3 用户分析功能需求 |
| 3.2.4 门店分析功能需求 |
| 3.2.5 权限管理功能需求 |
| 3.3 系统非功能性需求 |
| 3.3.1 性能需求 |
| 3.3.2 安全性需求 |
| 3.3.3 扩展性需求 |
| 3.3.4 易用性需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统概要设计 |
| 4.1 系统网络结构设计 |
| 4.2 系统层次架构设计 |
| 4.3 系统功能模块设计 |
| 4.4 数据仓库设计 |
| 4.4.1 数据仓库分层设计 |
| 4.4.2 数据仓库多维数据模型概述 |
| 4.4.3 数据仓库维度、事实表设计 |
| 4.4.4 数据仓库分析结果设计 |
| 4.5 数据库设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统详细设计与实现 |
| 5.1 数据采集模块详细设计与实现 |
| 5.1.1 日志数据采集 |
| 5.1.2 业务数据采集 |
| 5.2 课程分析模块详细设计与实现 |
| 5.3 用户分析模块详细设计与实现 |
| 5.4 门店分析模块详细设计与实现 |
| 5.5 权限管理模块详细设计与实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 功能性测试 |
| 6.3 非功能性测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于服务的复杂装备数据分析技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究目的与内容 |
| 1.4 论文内容组织结构 |
| 第二章 复杂装备数据分析关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 异构数据动态管理技术 |
| 2.2.1 基于轮询的动态管理技术 |
| 2.2.2 基于权重的动态管理技术 |
| 2.2.3 基于响应的动态管理技术 |
| 2.3 异构数据统一集成技术 |
| 2.3.1 基于XML的异构数据集成技术 |
| 2.3.2 基于联邦数据库的异构数据集成技术 |
| 2.3.3 基于中间件的异构数据集成技术 |
| 2.3.4 基于数据仓库的异构数据集成技术 |
| 2.4 异构数据清洗技术 |
| 2.4.1 基于插值法的异构数据清洗技术 |
| 2.4.2 基于最近插补法的异构数据清洗技术 |
| 2.4.3 基于固定值的异构数据清洗技术 |
| 2.5 异构数据挖掘技术 |
| 2.5.1 基于关联规则的异构数据挖掘技术 |
| 2.5.2 基于回归算法的异构数据挖掘技术 |
| 2.6 异构数据传输技术 |
| 2.6.1 基于XML的异构数据传输技术 |
| 2.6.2 基于JSON的异构数据传输技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 复杂装备异构数据动态管理研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于异步消息队列的装备资源管理技术 |
| 3.2.1 基于角色的访问控制 |
| 3.2.2 装备数据消息分发 |
| 3.2.3 装备数据消息存储 |
| 3.3 性能比较 |
| 3.3.1 装备数据动态管理部分 |
| 3.3.2 装备数据分发部分 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于服务的复杂装备数据集成研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于服务的装备数据集成技术 |
| 4.2.1 装备数据采集 |
| 4.2.2 数据结构转换 |
| 4.2.3 数据处理引擎 |
| 4.2.4 数据映射驱动模版 |
| 4.2.5 服务化发布 |
| 4.3 性能比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 复杂装备异构数据作战场景的实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 复杂装备异构数据作战场景实验 |
| 5.2.1 作战场景数据分析平台 |
| 5.2.2 复杂装备异构数据测试分析平台 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（7）基于微服务技术的分布式测试系统管理软件设计及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 课题国内外研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 文章结构 |
| 第二章 管理软件需求分析及总体设计 |
| 2.1 分布式测试系统基本概念 |
| 2.2 需求分析 |
| 2.2.1 软件业务概述 |
| 2.2.2 功能性需求 |
| 2.2.3 非功能性需求 |
| 2.3 总体设计 |
| 2.3.1 软件结构模式设计 |
| 2.3.2 软件总体架构设计 |
| 2.3.3 软件服务架构设计 |
| 2.3.4 软件分层设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 管理软件前端界面及网关设计与实现 |
| 3.1 前端项目构建 |
| 3.1.1 技术选型 |
| 3.1.2 前端页面跳转关系与布局设计 |
| 3.1.3 远程信息查看设计与实现 |
| 3.1.4 远程控制设计与实现 |
| 3.1.5 远程运行监控设计与实现 |
| 3.1.6 软件管理设计与实现 |
| 3.1.7 用户管理设计与实现 |
| 3.2 网关设计与实现 |
| 3.2.1 技术选型 |
| 3.2.2 功能实现 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 管理软件后端微服务设计与实现 |
| 4.1 后端开发框架 |
| 4.2 微服务设计与实现 |
| 4.2.1 数据库逻辑模型设计 |
| 4.2.2 测试系统管理微服务 |
| 4.2.3 测试系统仪器管理微服务 |
| 4.2.4 测试系统软件管理微服务 |
| 4.2.5 测试程序管理微服务 |
| 4.2.6 用户管理微服务 |
| 4.2.7 日志管理微服务 |
| 4.3 微服务基础组件的设计与实现 |
| 4.3.1 服务注册与发现 |
| 4.3.2 负载均衡 |
| 4.3.3 配置中心 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 软件部署与测试 |
| 5.1 软件部署 |
| 5.1.1 前端部署 |
| 5.1.2 后端部署 |
| 5.2 软件测试 |
| 5.2.1 测试环境 |
| 5.2.2 功能测试 |
| 5.2.3 性能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（8）自动化立体仓库监测数据管理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 仓库监测数据管理系统研究现状 |
| 1.2.2 可视化监测技术研究现状 |
| 1.2.3 图像压缩研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 系统需求分析和方案设计 |
| 2.1 自动化立体仓库监控系统介绍 |
| 2.2 自动化立体仓库监测数据管理系统需求分析 |
| 2.3 监测数据管理系统总体方案设计 |
| 2.3.1 系统总体技术构成 |
| 2.3.2 系统软件工作流程 |
| 2.3.3 客户端功能结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 自动化立体仓库虚拟场景构建与交互 |
| 3.1 自动化立体仓库虚拟场景的构建 |
| 3.1.1 自动化立体仓库建模流程 |
| 3.1.2 自动化立体仓库三维建模 |
| 3.1.3 虚拟场景重构 |
| 3.2 自动化立体仓库虚拟场景优化 |
| 3.2.1 Polygon Cruncher优化 |
| 3.2.2 LOD细节层次优化 |
| 3.3 自动化立体仓库虚拟场景交互设计 |
| 3.3.1 三维对象拾取 |
| 3.3.2 三维模型操纵 |
| 3.3.3 虚拟仓库场景漫游 |
| 3.3.4 虚拟仓库监测数据查看 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于稀疏重构算法的纸箱图像压缩 |
| 4.1 稀疏表示模型 |
| 4.2 字典训练算法 |
| 4.2.1 MOD算法 |
| 4.2.2 K-SVD算法 |
| 4.2.3 实验对比 |
| 4.3 稀疏编码算法 |
| 4.3.1 基追踪算法 |
| 4.3.2 匹配追踪算法 |
| 4.3.3 正交匹配追踪算法 |
| 4.3.4 实验对比 |
| 4.4 基于稀疏重构的分块自适应纸箱图像压缩 |
| 4.4.1 自适应误差设定算法 |
| 4.4.2 二次优化稀疏系数矩阵 |
| 4.5 实验结果和分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 系统实现与测试 |
| 5.1 数据库设计与实现 |
| 5.1.1 数据库访问实现 |
| 5.1.2 数据表设计 |
| 5.2 数据传输 |
| 5.3 系统客户端构建 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 系统平台配置 |
| 5.4.2 客户端性能测试 |
| 5.4.3 实时图像压缩测试 |
| 5.4.4 系统交互功能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（9）基于电子病历的临床研究患者筛选工具研究与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 临床研究患者筛选 |
| 1.1.2 电子病历的二次利用 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 问题与挑战 |
| 1.4 研究内容与章节安排 |
| 2 患者筛选需求与现有工具分析 |
| 2.1 临床研究患者筛选条件表达需求分析 |
| 2.1.1 患者筛选条件数据集 |
| 2.1.2 患者筛选条件概念表达分析 |
| 2.1.3 患者筛选条件约束表达分析 |
| 2.2 典型数据查询工具分析 |
| 2.2.1 整体架构 |
| 2.2.2 筛选条件表达分析 |
| 2.2.3 患者筛选执行分析 |
| 2.3 分析总结 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 临床研究患者筛选条件表达方法研究 |
| 3.1 技术选择 |
| 3.1.1 信息模型选择 |
| 3.1.2 表达语言选择 |
| 3.2 基于openEHR的筛选概念集构建方法 |
| 3.2.1 概念表达需求分析 |
| 3.2.2 基于openEHR模板的概念数据项映射 |
| 3.2.3 基于规则的概念数据项映射 |
| 3.3 可配置的筛选条件约束表达方法 |
| 3.3.1 基于openEHR EL的筛选条件约束表达 |
| 3.3.2 openEHR EL表达式约束模板设计与实现 |
| 3.4 案例实践 |
| 3.4.1 实践结果 |
| 3.4.2 实践分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 临床研究患者筛选的执行技术研究 |
| 4.1 技术选择与方案设计 |
| 4.1.1 技术选择 |
| 4.1.2 方案设计 |
| 4.2 基于elasticsearch的openEHR数据存储方法 |
| 4.2.1 模板对象映射规则 |
| 4.2.2 方法验证 |
| 4.3 患者筛选执行引擎实现 |
| 4.3.1 openEHR EL解释器实现 |
| 4.3.2 openEHR EL翻译器实现 |
| 4.3.3 异步计算器 |
| 4.4 患者筛选执行方法评估 |
| 4.4.1 数据来源与测试环境 |
| 4.4.2 性能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 临床研究患者筛选工具的实现与案例实践 |
| 5.1 系统设计 |
| 5.1.1 系统需求分析 |
| 5.1.2 系统架构设计 |
| 5.2 系统实现 |
| 5.2.1 概念管理平台 |
| 5.2.2 患者筛选平台 |
| 5.2.3 筛选结果查看平台 |
| 5.2.4 电子病历系统服务 |
| 5.2.5 科研表单服务 |
| 5.3 案例实践 |
| 5.3.1 实践过程 |
| 5.3.2 讨论与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
（10）基于许可链的DNS域名服务模块设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容与创新点 |
| 1.3 硕士期间主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关技术介绍及研究现状 |
| 2.1 传统域名架构介绍 |
| 2.1.1 域名架构 |
| 2.1.2 域名解析 |
| 2.2 区块链技术 |
| 2.2.1 区块链概述 |
| 2.2.2 区块链架构 |
| 2.2.3 区块数据存储 |
| 2.2.4 智能合约 |
| 2.2.5 查询优化方法 |
| 2.3 区块链与DNS结合的相关研究 |
| 2.4 Hyperledger Fabric |
| 2.4.1 概述 |
| 2.4.2 交易流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于许可链的DNS域名服务模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 服务模型 |
| 3.3 域名数据存储 |
| 3.3.1 区块数据结构 |
| 3.3.2 域名数据上链 |
| 3.4 数据查询优化 |
| 3.4.1 域名数据仓库 |
| 3.4.2 数据同步与校验 |
| 3.4.3 数据查询 |
| 3.5 域名解析 |
| 3.6 实验与评估 |
| 3.6.1 实验环境搭建 |
| 3.6.2 实验结果及评估 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于许可链的DNS域名服务模块设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 需求分析 |
| 4.2.1 功能需求 |
| 4.2.2 非功能需求 |
| 4.3 概要设计 |
| 4.3.1 模块架构设计 |
| 4.3.2 模块功能设计 |
| 4.4 详细设计 |
| 4.4.1 域名数据管理子模块 |
| 4.4.2 域名数据优化子模块 |
| 4.4.3 域名解析子模块 |
| 4.4.4 用户信息子模块 |
| 4.4.5 区块链监控子模块 |
| 4.5 模块实现 |
| 4.5.1 网络环境搭建 |
| 4.5.2 数据模型实现 |
| 4.5.3 模块开发 |
| 4.5.4 模块部署运行 |
| 4.6 模块测试 |
| 4.6.1 功能测试 |
| 4.6.2 运行效果 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
四、数据仓库用户工具的研究与实现（论文参考文献）
- [1]基于飞机伤痕检测服务的高并发性能研究与应用[D]. 袁少怡. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]基于产品售后服务的闭环质量控制研究[D]. 王营. 山东大学, 2021
- [3]面向多源异构大数据的元数据服务管理平台的设计与实现[D]. 谭泽华. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]基于Jenkins集成服务的软件自动化测试平台的设计与实现[D]. 周竞帆. 北京邮电大学, 2021(01)
- [5]某教育平台综合数据分析系统的设计与实现[D]. 刘召信. 北京邮电大学, 2021(01)
- [6]基于服务的复杂装备数据分析技术研究[D]. 于豪. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]基于微服务技术的分布式测试系统管理软件设计及实现[D]. 夏艺慈. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]自动化立体仓库监测数据管理系统研究[D]. 谭建. 西南科技大学, 2021(08)
- [9]基于电子病历的临床研究患者筛选工具研究与实现[D]. 李嘉霖. 浙江大学, 2021(01)
- [10]基于许可链的DNS域名服务模块设计与实现[D]. 沈艳涛. 北京邮电大学, 2021(01)