一、基于客户端GUI构件实例缓存技术的系统性能优化处理（论文文献综述）
陆家源[1]（2021）在《面向大宗商品的程序化交易系统研究》文中研究表明随着我国金融市场的开放和计算机科学技术的发展,期货交易中的程序化交易的比重越来越大。程序化交易是指以数学和金融建模为基础,通过计算机程序自动完成交易的过程。凭借计算机强大的运算能力,程序化交易突破人的生理反应极限,提高交易质量;而且可以代替人为的主观判断,极大减少交易者主观情绪波动带来的负面影响。但是我国程序化交易起步较晚,处于发展初级阶段,基本没有与国际接轨。而作为程序化交易的实现载体,目前流行的程序化交易系统存在着门槛高、费用贵、学习成本高等缺点,阻碍了程序化交易的发展。从专业的角度看,许多程序化交易系统通用性较差,功能割裂和片面,缺乏有机统一;某些平台虽然功能齐全,但是也存在行情延迟、回测与实盘交易不一致等问题。为促进我国的程序化交易的发展,针对程序化交易目前存在的问题,本文进行了面向大宗商品的程序化交易系统研究,设计并实现了一个低门槛而专业的程序化交易系统,主要工作如下:（1）提高程序化交易系统的通用性:系统提供了账户信息管理、行情存储和展示、策略开发和编译、策略组合回测、实盘交易等程序化交易的必备功能,支持高级编程语言c++的交易程序开发环境,实现了程序化交易系统功能的有机统一。（2）降低行情收发的延迟:使用Memcache和基于socket的自定义通信协议进行行情播发,增强系统的并发能力;通过行情和K线的本地持久化,支持非交易时间下查看历史行情;通过预加载方式,减少K线请求时的等待时间。（3）提供交易策略回测功能,并提高回测与实盘交易的一致性:实现了基于C/S架构策略的开发、编译和回测的功能,同时提供资金管理功能,提升系统风险控制能力,并且根据与期货交易所的一致的撮合方法设计回测模块,提高回测与实盘交易的一致性。
陈继磊[2]（2021）在《高并发下购物平台系统的设计与实现》文中研究说明近年来,随着互联网的高速发展,电商网站用户量不断攀升,电商的流量优势和便捷高效的特性彻底改变了传统的购物方式。但是,随着系统的并发量越来越高,并发高峰期会导致系统的反应时间过长,甚至会由于无法负荷高并发的流量而导致系统崩溃,这无疑对传统的单体Web系统架构带来了新的挑战。因此,一个能够提供高效率、高并发以及高可用服务的商城购物平台具有重要的实践意义和应用价值。本文基于公司项目实际需求,结合具体业务场景,设计和实现了一个支撑高并发的分布式购物商城系统。本文的主要研究工作包括:（1）在系统架构上采用分布式服务架构Dubbo作为平台的基础架构,为系统提供高性能服务调用方案,将系统架构层级垂直拆分;采用SpringBoot在应用层面基于微服务概念将应用服务水平拆分,应用服务独立部署运行;使用Zookeeper作为服务监控中心,完成服务者和消费者之间的管理和调度,实现服务间解耦,提升系统扩展性。（2）对数据库结构进行优化设计,使用Redis作为数据库的分布式缓存,可以大大提高海量数据的存储和访问能力;采用读写分离实现读写请求发往不同的服务器处理,提升系统处理请求的效率,配置主从复制方案,有效保障了数据的安全备份,避免服务器宕机出现数据丢失的情况;使用MyCat对数据库表结构进行水平切分和垂直切分,有利于加快数据获取的反应时间。（3）基于JWT的方式实现单点登陆,实现跨语言支持登陆认证,相较于传统Cookie与Session登陆方案信息安全性更高,可实现跨域资源共享,同时避免了不同子系统重复登陆的情况;基于Redis和Lua实现分布式锁,解决了多线程场景下对共享数据的安全操作,相较于传统分布式锁数据安全性更高,性能更好。（4）为避免瞬间流量过高导致服务器宕机的情况,基于漏桶算法和令牌桶算法设计限流策略,根据两种算法的不同特性在不同的业务场景下选择合适的算法模型处理高并发流量请求,保障了系统服务可持续提供与稳定性。（5）为提升系统并发量,设计了一种动态负载均衡策略,在加权轮询负载均衡算法的基础上,对权值计算进行优化,使用CPU、磁盘I/O、内存以及网络带宽的各自使用率等影响因素计算综合权值,请求分配更为合理,并对集群状态实时监控,进行合理化调控,从而提高请求处理连接的成功率,有效提升系统负载能力和并发性能。基于以上架构设计和系统优化,开发完成了一个门户展示功能模块、后端管理功能模块、搜索功能模块、商品展示功能模块、购物车功能模块、订单功能模块、“抢购”活动功能模块于一体的分布式购物商城系统。最后,对平台的功能和性能进行详细具体的测试与分析,测试结果符合预估结果,各个功能模块目前已正常运行。使用Jmeter对高并发情况进行压力测试,结果显示,相较于传统的加权轮询负载均衡算法,本系统中采用的动态负载均衡策略的并发量提升了 11.2%左右,请求响应时间降低5.4%,更加适应高并发环境。本文设计和开发的平台已上线运行,系统运行稳定流畅,可以为用户提高效稳定的服务,提升了用户购物体验感,表明本系统在解决高并发访问的问题上具有一定的应用价值。
孙俊辉[3]（2021）在《基于Unity和Spring Cloud的虚拟化学课堂的设计与实现》文中认为化学是中学阶段的重要课程,化学实验则是其典型教学场景,但传统化学实验存在许多弊端,如:危化品实验具有风险、教师无法充分指导全部学生等。虚拟教学一定程度上能够弥补传统教学手段的不足,但多数系统只局限于实验功能的考虑,没有完全解决传统教学弊端的同时也忽略了系统用户体验和可用性等因素。在此背景下,针对传统化学教学及现有虚拟化学课堂的不足,本文设计了虚拟化学课堂教学系统。通过探究虚拟现实相关开发工具,本文使用Visual Studio和Intelli J IDEA搭建开发环境,在此基础上构建基于Unity和Spring Cloud的系统总体框架。系统分为以下三大功能模块:（1）UI交互模块:利用UGUI实现用户界面的开发,具体场景包括:注册、登录、实验三部分。（2）智能实验模块:利用C#脚本、Shader等技术实现具体的虚拟实验。为支持学生自主学习,本文设计的实验支持提供文字、视频等提示和成绩排名查询功能;为更好地仿真硫酸稀释实验,本文提出了一种衡量实验放热量的方案。为保证系统可靠性,本文利用Redis实现了服务熔断策略。（3）后台管理模块:利用Spring Cloud实现系统的后台管理模块,具体管理对象包括用户、角色、权限等三部分。本文的创新点在于:（1）本文应用了基于A*算法的资源加载策略,依此决定加载虚拟化学实验资源的具体时机。测试结果表明,该策略能够在一定程度上提升系统的启动和运行效率。（2）本文应用了基于RBAC的权限策略,增加了实验、事件单元,对角色、模型及权限单元进行了细粒度划分,依据相关原则对虚拟角色进行权限分配。通过该教学系统,学生能够在虚拟环境下了解化学实验原理、利用智能提示自主学习、通过排名功能检测学习成果等。本文对化学实验课程对应的虚拟教学的研究应用具有一定参考价值,后期任务是增设更多虚拟课程和实验,进一步满足各种教学需求。
张尧[4]（2020）在《云环境下数据存储优化方法的设计与实现》文中提出随着科学技术的发展,多样化的医疗方法使得医疗数据规模呈指数级增长,给医疗系统的存储和访问性能带来了巨大的挑战。现如今,许多医疗行业的信息系统已经无法满足云计算与大数据时代海量数据的存储需求,无法承载高并发的访问流量。为了实现大数据时代下的数据高效存储,本文基于Hadoop云平台以及分布式缓存技术设计并实现了基于云平台的放疗数据存储系统。提出了云环境下的HDFS小文件存储模型,用于存储医疗信息化中产生的非结构化的文档、图像等数据;提出了云环境下的Redis分布式缓存模型,用于缓存医疗业务数据,提高访问效率。通过对国内外相关技术的研究现状进行分析,本文对HDFS分布式文件系统和Redis分布式缓存技术在存储方法上进行了优化,设计了基于云平台的放疗数据存储系统。该系统采用Hadoop平台中的HDFS分布式文件系统来完成对非结构化数据的存储功能,采用My SQL数据库提供结构化数据的存储持久化功能,并使用No SQL数据库Redis来提供数据的缓存功能,采用以JAVA语言为基础的Spring技术栈完成了系统业务功能的编程工作。针对原生HDFS对小文件的存储性能低下问题,对比了现有的小文件处理方案,结合No SQL数据库设计了一种存储性能、访问效率更佳的HDFS小文件存储模型。该模型在HDFS系统之上增加了小文件处理层,从文件预处理、文件缓冲、文件合并和文件索引方法上,提高小文件的存储效率。在此模型的基础上为系统提供分布式文件的存储服务。针对分布式缓存集群中数据分布不均和集群可用性不佳的问题,对比了现有的负载均衡和集群可用性方案,设计了负载均匀、高可用的Redis分布式缓存模型。该缓存模型在一致性哈希算法的基础上引入了动态分片策略,防止了负载倾斜带来的服务中断,在Redis集群高可用方案的基础上引入了Zookeeper对所有缓存节点集中管理,实现节点故障的自动转移。在此模型的基础上为系统提供分布式缓存的存储服务。最后对本课题所设计的系统进行开发测试,测试结果表明本文所设计的基于云平台的放疗数据存储系统可以满足医疗工作的实际需求,而且该系统已经部署到了实际的生产环境中进行使用,在实践中得到了检验。
刘春华[5]（2020）在《面向海量数据的公积金冲还贷业务管理系统的设计与实现》文中研究说明随着房地产市场的日益活跃,上海市公积金业务得到了快速发展。老版公积金冲还贷业务管理系统主要由19家商业银行（以下简称委贷行）、住房置业担保公司分头开发,系统权属纷杂,系统之间的协同性较差,造成上海市公积金管理中心（以下简称市公积金中心）很难对各类冲还贷业务进行及时、有效地监管;同时互联网时代的公积金业务存在高并发交易、海量数据的特点,而老版公积金冲还贷业务管理系统基于sybase12.1平台,处理海量数据能力较弱,不能满足迅速增长的冲还贷业务发展需求。因此建设基于海量数据、优化业务流程的新版还贷业务管理系统迫在眉睫。本文从公积金冲还贷业务流程优化、系统的架构设计、系统的功能设计实现与验证等三个方面进行探讨。在流程优化方面,实现公积金冲还贷受理业务的自动审核,并通过对业务模式的创新,创造性的提出了“空转”概念,即“转账目不转金额”的还款方式,其实质只扣除主贷人及参贷人的个人信息账,但资金不发生转出转入,这在一定程度上避免了在途资金带来的利息损失,进而完成对扣款、还款等流程的优化。在系统架构设计上,使用MAA（Maximum Availability Architecture）+Redis缓存技术,对系统架构进行重构设计,从而保证系统的高可用性和可靠性。并且从应用层面和数据库层面针对海量数据和超高并发做了设计优化和应用模块代码优化,通过RAC（Real Application Clusters实时应用集群）技术实现高可用,并在应用层面对数据进行本地化处理,避免跨数据库实例Cache Fusion大量数据导致的性能瓶颈;通过Oracle Data Guard技术实现数据库水平扩展,将复杂查询分离到从库,从而降低主库的QPS（Queries-per-second每秒查询率）负载;通过Redis缓存用户静态数据,进而减少主库的访问请求压力。最后,分析研究了公积金冲还贷业务管理系统的设计与实现过程,重点阐述关键应用模块的性能优化与验证。本文研究的公积金冲还贷项目是上海市推进“互联网+”工程的重点项目,它的成功实施将为其他省市公积金中心或政府行业的信息系统改革发展提供参考。目前,公积金冲还贷业务管理系统已经上线并通过上级部门验收,且一直运行平稳。该系统不但节省了专门从事银行数据检查及凭证补录校验工作产生的劳务费,而且大大节省了给委托机构的手续费用支出,充分实现了经济效益。此外,该系统还简化了业务办理流程,降低了业务请求响应时间,提高了市公积金中心“为民服务”的能力。
焦翼虎[6]（2020）在《基于众包模式的数据采集与审核系统的设计与实现》文中研究表明近些年,互联网行业的发展带来了市场对数据的海量需求,倒逼着数据提供行业快速规模化的发展。数据采集是数据提供商的主营业务,数据需求方提出特定需求的数据订单,提供商通过数据采集工作提供满足需求的结构化数据。但是目前的数据采集行业起步时间短从业成本低且发展很不均衡,普遍存在数据质量难以保证、成本居高不下、单位采集周期久供应量达不到市场要求、数据信息安全问题等等痛点。本文针对上述问题介绍了一种基于众包模式的数据采集与审核系统。首先,该系统将数据提供商传统的数据采集工作和数据质量保证工作通过众包平台任务分发到外网用户的手中,实现了对成本的控制。其次,系统通过样本题过滤、答案拟合和答案抽审等统计学质量控制机制,在降低成本的同时解决了采集数据的质量保障问题。最后,系统实现了一个PC客户端。一方面它可以充分利用不同客户的机器资源并行处理采集数据,配合众包平台真正实现工作分发,从而缩短了采集工作的周期提升了业务吞吐量。另一方面PC客户端使用数字水印技术将数据重要业务信息无感知存储在原始数据中,通过实现责任追溯能力来满足相关法律对数据采集行业的信息安全要求。在技术选型方面,本系统使用了主流的技术架构。前端方面选择成熟稳定开源的Angular2框架,服务端基于LAMP架构,使用PHP语言环境下支持MVC与OOP特性的Yii框架,用来提升开发效率专注于业务逻辑。为了提高系统性能降低数据库读写压力,系统使用Redis作为缓存减少不必要的SQL操作并且使用百度云对象存储服务BOS实现海量数据的实际存储。本文介绍的众包数据采集与审核系统原型为百度众包平台的一个子系统,实现了其中数据采集业务相关的核心功能。目前百度众包平台已平稳运行多年,逐渐成为数据采集与数据标注行业的标杆企业,有过众多的数据行业优秀案例,并探索出了一套在数据交付量、采集周期、数据质量、成本控制等方面都得到行业认可的数据采集解决方案。
王道魁[7]（2020）在《面向野外监测的移动自组网信息回传系统设计与实现》文中进行了进一步梳理随着传感器技术、通信技术及嵌入式技术的发展,物联网技术被广泛应用于各个领域,其中野外监测领域也成为当前热门应用领域之一。基于物联网的野外监测系统不仅可以有效克服传统的人工野外巡检方式存在的人工劳动强度大、工作效率低、巡检范围有限及自然条件受限区域巡检困难的缺点,还可以克服遥感卫星进行监测时信息获取周期长、实时性差的缺点。基于物联网的野外监测系统虽然可以高效的获取监测对象的监测信息,但是由于野外环境多变及信号覆盖的问题,也面临采集数据实时回传的问题。因此,本文针对野外监测数据实时回传困难问题,采用短距通信技术与远距离通信技术相结合的设计方案实现移动自组网信息回传系统。本文设计的面向野外监测的移动自组网信息回传系统的主要研究内容如下:一、根据系统设计需求进行系统需求分析,并在此基础之上提出一套面向野外监测的移动自组网信息回传系统总体设计方案。在本系统设计方案中采用专用短距通信技术（DSRC）实现设备与设备间组网通信,GPRS通信技术实现移动终端与Internet的互联互通,采用MQTT协议作为消息遥测传输协议,采用阿里云MQTT服务器作为云服务器实现消息接收、缓存、转发。二、系统硬件设计与实现。本系统硬件设计是完成数据传输板设计。根据系统设计需求,本系统数据传输板采用短距通信和远距离通信相结合的设计方案,分别采用A1011芯片与A8900芯片实现系统短距离组网通信及远距离通信功能。数据传输板的研发设计包括器件选型、原理图设计、PCB设计、制板和调试与功能测试。三、系统软件设计与实现。本系统软件设计包括数据传输模块软件设计、本地服务器端软件设计及可视化平台软件设计。数据传输模块软件设计包括终端自组网通信和远距离传输设计,其中自组网通信是基于A1011芯片采用DSRC通信技术通过先握手后传输数据的机制完成设备间组网通信,远距离传输设计是基于A8900模块的GPRS通信技术采用内嵌MQTT协议实现终端与云端的双向通信。本地服务器端软件设计实现对阿里云MQTT服务器消息的订阅、接收、分析、处理、响应及存储功能,本地数据储存采用Microsoft SQL Server2008数据库。可视化平台设计采用B/S架构实现系统回传消息的展示功能。四、阿里云MQTT服务器搭建。阿里云MQTT服务器采用微消息队列MQTT和消息队列Rocket MQ相结合方案。其中,微消息队列MQTT负责移动设备与MQTT云服务器的消息传输和双向通信;消息队列Rocket MQ负责对消息进行持久化存储。MQTT服务器的搭建包括申请MQTT服务、创建消息实例、创建消息Topic、创建消息Group ID和等待启动MQTT服务。五、对本文设计的面向野外监测的移动自组网信息回传系统进行测试及分析,验证系统功能满足设计要求。
李小龙[8]（2020）在《基于数字孪生的机床加工过程虚拟监控系统研究与实现》文中提出随着传统制造业与互联网信息技术的逐渐融合,传统制造向智能制造转变。智能制造的基础是物理空间与数字空间的互联互通,而数字孪生是实现物理空间与数字空间融合最佳途径。本文基于数控机床的数字孪生,研究了机床加工过程多源异构数据的可视化监控技术、机床数字孪生物理规则的融合方法,最终开发了基于数字孪生的机床加工过程虚拟监控系统。本文的主要研究内容如下:（1）虚拟监控系统的整体设计:提出系统设计目标、原则、开发流程;对虚拟监控系统的问题进行分析,得出虚拟监控系统核心目标是提升机床数字孪生几何层面映射和物理层面映射的性能,进而实现基于数字孪生的虚拟监控;设计包含五个需求模块的虚拟监控系统结构及五层结构的虚拟监控系统网络架构。（2）基于多源异构数据的机床可视化监控设计与实现:分析并采集机床加工过程的多源异构数据,设计并实现基于Json的数据集成;设计并实现基于Redis和RabbitMQ的虚拟监控系统数据异步传输方法,开发设备数据管理平台,测试显示异步传输方法相比普通方法的读写性能提升5.4倍,吞吐量提升1.64倍;设计并实现C#、Python的混合编程,并对机床运行数据的处理进行分析;研究并实现数据的可视化映射与显示性能优化,基于Unity3D开发可视化组件,使用场景剔除技术优化系统的显示性能。（3）基于深度学习的机床数字孪生模型物理仿真研究:对于数字孪生物理层面的映射,研究基于仿真数据回归计算建模的物理规则抽象和基于深度学习的物理规则封装;研究并实现仿真工况数据和仿真结果数据的图像化处理,基于cGAN建立回归计算模型,并基于TensorFlow做实现;以VMC0656e机床为对象,实现主轴系统瞬态热力学物理规则的融合,测试显示本文方法相比有限元软件求解在较小误差下,求解时间、计算产生的数据规模上有显着降低。（4）虚拟监控系统的集成测试:阐述虚拟监控系统的开发环境,设计系统的运行流程、界面;对虚拟监控系统客户端进行测试,测试显示系统的硬件资源占用率低、显示性能良好;以VMC0656e机床为对象,进行虚拟监控系统实例测试,实验表明虚拟监控系统的实时性好、生成结果误差小。
常新[9]（2020）在《农林业病虫害及气象信息远程监测系统》文中研究指明随着计算机技术的蓬勃发展,信息化已成为农林业现代化的必要条件,然而目前我国农林业信息化发展水平严重不足,没有做到对农林作物生长环境信息、病虫害发生情况的实时采集与监控,历史数据也无法做到有效的汇总、共享,一线生产者和农林管理部门的决策也往往基于经验,难以做到数据驱动,这些问题大大阻碍了农林业生产力发展。针对我国农林业信息化服务的现状,本文结合物联网设计、自动化设计、服务器软件设计、手机APP软件设计、Web开发、数据库以及图像处理等技术,研究并实现了一套可以自动化采集、可视化管理、病虫害识别与预警的农林业病虫害及气象信息远程监测系统,用于弥补现有农林业信息化建设的不足之处。本文主要研究内容如下:1.对系统信息采集端进行设计实现,选用STM32、树莓派控制板及其外围器件搭建硬件平台,设计以胶带为采集载体的新型病害孢子图像采集装置,开发嵌入式软件,实现对农林作物生长环境中的气象信息、病虫害信息的自动化采集、传输与备份。2.对系统服务端软件进行设计实现,探究并设计动态SQL,实现采集端硬件的动态扩容;针对实时性较强的连接需求,设计Socket服务,并使用C++实现,并发接收多个采集端传输的数据,保存至数据库的同时自动进行算法检测,并下发预警信息;针对无状态的连接需求,设计HTTP服务,并使用Java实现,满足不同系统下客户端的连接需要,实现前后端的分离开发;针对相关业务逻辑的实现,设计相关数据结构和IOCP事件分辨机制,提高服务端软件性能。3.对系统用户客户端进行设计实现,开发Android手机APP和Web客户端,实现对采集数据的可视化展示、对采集端设备的远程控制、对预警信息的接收以及对系统运行的管理等功能,解决传统监测软件中,用户无法随时随地进行系统访问和无法及时接收预警的问题。4.对虫害检测识别算法进行设计优化与实现,基于Faster-RCNN和PCA特征降维实现虫害检测识别算法,并利用自有数据集进行训练,最后针对实际部署进行工程优化,使得算法在准确性和可用性上保持平衡,达到查准率86.27%,查全率85.21%的效果。5.对系统功能、性能进行整体测试,并进行了实地测试,给出系统正常使用时的相关性能参数。
徐文远[10]（2020）在《基于机器学习的Java静态漏洞扫描系统的设计与实现》文中指出随着软件系统应用领域不断扩大,对于软件和信息系统的攻击日益增多,人们对软件安全的要求不断提升。为此,在软件开发和测试过程中,工程师使用静态代码分析系统对软件代码进行安全性扫描,并评估分析报告,只有通过安全性评估的软件才可以部署至线上运行。然而,传统代码分析是保守的,为不遗漏安全风险,系统往往会抛出大量误报,这些误报增加了安全工程师工作量,进而对软件开发进度产生影响。随着机器学习领域的发展,学术界已将机器学习算法运用于代码分析以发现漏洞或降低误报,然而这些工作只适用于小规模程序,对于在大规模应用还存在着种种问题。本系统旨在将学术研究成果应用于工业界实际项目中,面向Web开发常用的Java语言,利用污点分析、程序切片和BLSTM为开发或安全工程师提供更准确的代码扫描服务,进而减轻用户工作量,保证软件开发进度和质量。在污点分析方面,本系统利用Find Security Bugs的大量规则,保证低漏报的同时,对该工具的输出进行改进,使之反馈更详细的污点传播路径,增强报告可解释性;接着,本系统利用程序切片技术,对每一个漏洞实例进行代码切片,为了保证切片效率和稳定性,本文针对实际Jar包对切片器进行优化并提出分段切片思想,对于一个漏洞报告,将其对应的污点传播路径分解为小的污染流片段集合,再对每一个片段进行后向程序切片;最后,系统通过BLSTM模型,对预处理后的漏洞切片集合做预测,根据切片的预测结果推导漏洞实例本身是否为误报。本系统目前已代替传统污点传播分析引擎在线上部署,同时实验结果表明,本系统可以在可接受的扫描时间下,取得更加准确的扫描结果。在效率上,本系统优化传统切片,每个项目的整体扫描时间不超过1小时,在准确性上,本系统误报预测精确率达90.53%,即相对于单纯的污点传播,本系统在遗漏少量真实漏洞的前提下,排除25.44%误报,大大减轻安全运营人员的代码审计工作量,从而在整体上加快软件开发过程。
二、基于客户端GUI构件实例缓存技术的系统性能优化处理（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、基于客户端GUI构件实例缓存技术的系统性能优化处理（论文提纲范文）
（1）面向大宗商品的程序化交易系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 期货程序化交易现状 |
| 1.2.1 程序化交易系统研究现状 |
| 1.2.2 国内外程序化交易系统 |
| 1.2.3 程序化交易系统存在的问题 |
| 1.3 研究内容和意义 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 程序化交易系统相关技术和原理 |
| 2.1 综合交易平台CTP |
| 2.2 Socket网络通信框架 |
| 2.3 SQLite本地数据库 |
| 2.4 MVC软件模式 |
| 2.5 TA-Lib技术指标库 |
| 2.6 客户端开发工具Qt |
| 2.7 QsciScintilla代码编辑器 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 需求分析和系统设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 系统设计 |
| 3.2.1 系统功能设计 |
| 3.2.2 系统架构设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 关键模块设计 |
| 4.1 行情模块设计 |
| 4.1.1 行情播发 |
| 4.1.2 行情本地持久化 |
| 4.1.3 K线的展示和预加载 |
| 4.2 回测模块设计 |
| 4.2.1 策略开发环境 |
| 4.2.2 策略权限管理 |
| 4.2.3 回测和交易撮合 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 开发实现 |
| 5.1 客户端整体实现 |
| 5.1.1 实现方案 |
| 5.1.2 客户端工作过程 |
| 5.1.3 客户端启动实现 |
| 5.1.4 客户端运行实现 |
| 5.1.5 客户端退出实现 |
| 5.2 行情储存和展示 |
| 5.2.1 行情MVC实现 |
| 5.2.2 行情数据获取 |
| 5.2.3 行情数据存储 |
| 5.2.4 行情数据展示 |
| 5.3 策略生成和回测 |
| 5.3.1 策略开发环境搭建 |
| 5.3.2 策略回测 |
| 5.3.3 策略管理和同步 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 功能验证和性能评测 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 功能验证 |
| 6.2.1 启动 |
| 6.2.2 行情展示 |
| 6.2.3 手动交易 |
| 6.2.4 策略开发和回测 |
| 6.3 性能评测 |
| 6.3.1 计算机资源占用 |
| 6.3.2 行情响应 |
| 6.3.3 策略回测 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）高并发下购物平台系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景以及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第2章 相关技术介绍 |
| 2.1 微服务框架SpringBoot |
| 2.2 分布式服务架构Dubbo |
| 2.3 分布式注册中心Zookeeper |
| 2.4 Redis数据库 |
| 2.5 搜索引擎服务器ElasticSearch |
| 2.6 集群&负载均衡策略 |
| 2.7 MyCat |
| 第3章 系统需求分析与设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 系统功能需求分析 |
| 3.1.2 系统非功能性需求分析 |
| 3.2 系统架构概要设计 |
| 3.3 系统业务功能设计 |
| 3.3.1 商城门户模块 |
| 3.3.2 商品搜索模块 |
| 3.3.3 商品详情模块 |
| 3.3.4 购物车模块 |
| 3.3.5 订单模块 |
| 3.3.6 抢购活动模块 |
| 3.4 动态负载均衡策略设计 |
| 3.4.1 加权轮询策略 |
| 3.4.2 动态负载均衡策 |
| 3.5 基于JWT的单点登陆设计 |
| 3.6 限流策略设计 |
| 3.6.1 限流原理设计 |
| 3.6.2 限流算法设计 |
| 3.7 系统数据库设计 |
| 3.7.1 数据库逻辑结构 |
| 3.7.2 分布式查询缓存机制 |
| 3.7.3 数据表的切分 |
| 3.7.4 读写分离与主从复制 |
| 3.7.5 详细数据库表设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 系统实现 |
| 4.1 系统开发环境 |
| 4.2 业务功能模块的实现 |
| 4.2.1 商城门户模块 |
| 4.2.2 商品搜索模块 |
| 4.2.3 商品详情模块 |
| 4.2.4 购物车模块 |
| 4.2.5 订单模块 |
| 4.2.6 抢购活动模块 |
| 4.3 动态负载均衡策的实现 |
| 4.3.1. 负载信息收集 |
| 4.3.2 综合权重修改 |
| 4.4 基于Redis和Lua的分布式锁实现 |
| 4.5 基于JWT的单点登陆的实现 |
| 4.6 限流策略的实现 |
| 4.7 数据库结构优化的实现 |
| 4.7.1 数据表的切分 |
| 4.7.2 读写分离与主从复制 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 系统测试 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.2 功能测试 |
| 5.3 性能测试 |
| 5.3.1 性能测试概述 |
| 5.3.2 测试工具 |
| 5.3.3 服务器性能指标 |
| 5.3.4 测试结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）基于Unity和Spring Cloud的虚拟化学课堂的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 虚拟课堂研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关技术理论 |
| 2.1 3ds Max软件 |
| 2.2 Unity引擎 |
| 2.2.1 组件化开发思想 |
| 2.2.2 UGUI |
| 2.2.3 C#脚本 |
| 2.2.4 Shader编程 |
| 2.2.5 粒子系统 |
| 2.2.6 A*算法 |
| 2.3 Spring Cloud微服务 |
| 2.4 其它相关技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统设计 |
| 3.1 系统设计原则 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.2.1 功能性需求分析 |
| 3.2.2 非功能性需求分析 |
| 3.3 系统总体设计 |
| 3.3.1 系统整体结构 |
| 3.3.2 系统技术架构 |
| 3.4 系统数据库设计 |
| 3.4.1 系统E-R图 |
| 3.4.2 数据库表 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统实现 |
| 4.1 虚拟场景建模 |
| 4.2 UI交互模块 |
| 4.3 智能实验模块 |
| 4.3.1 基于A*算法的资源加载策略 |
| 4.3.2 改进RBAC的动态权限控制策略 |
| 4.3.3 虚拟化学实验 |
| 4.3.4 智能提示和成绩排名查询 |
| 4.4 后台管理模块 |
| 4.5 系统优化 |
| 4.5.1 微服务拆分 |
| 4.5.2 基于Redis的服务熔断策略 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统测试与发布 |
| 5.1 系统测试 |
| 5.1.1 功能性测试 |
| 5.1.2 非功能性测试 |
| 5.2 系统发布 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）云环境下数据存储优化方法的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 论文组织架构 |
| 第二章 相关技术研究 |
| 2.1 基本技术 |
| 2.1.1 云计算 |
| 2.1.2 HDFS |
| 2.1.3 分布式缓存 |
| 2.1.4 NoSQL |
| 2.2 云环境下HDFS存储技术的研究 |
| 2.2.1 国内研究 |
| 2.2.2 国外研究 |
| 2.3 云环境下分布式缓存技术的研究 |
| 2.3.1 国内研究 |
| 2.3.2 国外研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于云平台的放疗数据存储系统总体设计 |
| 3.1 系统设计目标 |
| 3.1.1 系统的功能设计 |
| 3.1.2 系统的性能设计 |
| 3.2 系统总体架构设计 |
| 3.3 系统功能设计 |
| 3.3.1 医疗业务管理子系统 |
| 3.3.2 设备业务管理子系统 |
| 3.3.3 云平台数据管理子系统 |
| 3.3.4 分布式缓存管理子系统 |
| 3.4 数据库设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于HDFS的小文件存储模型设计 |
| 4.1 HDFS中文件存储性能分析 |
| 4.2 小文件解决方案分析 |
| 4.3 一种改进的HDFS小文件存储模型 |
| 4.4 HDFS小文件存储模型的详细设计 |
| 4.4.1 文件预处理方法 |
| 4.4.2 小文件持久化及路径映射方法 |
| 4.4.3 小文件合并方法 |
| 4.4.4 小文件索引生成方法 |
| 4.5 实验测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于Redis的分布式缓存模型设计 |
| 5.1 Redis Cluster以及分布式缓存方案分析 |
| 5.2 一种改进的Redis分布式缓存模型 |
| 5.3 基于Redis的分布式缓存模型详细设计 |
| 5.3.1 基于一致性哈希的Redis集群分片负载均衡策略 |
| 5.3.2 基于Zookeeper的 Redis集群高可用策略 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统功能测试 |
| 6.1 系统原型实现 |
| 6.1.1 云平台数据管理子系统开发模型 |
| 6.1.2 分布式缓存管理子系统开发模型 |
| 6.2 系统环境部署 |
| 6.2.1 硬件环境 |
| 6.2.2 软件环境 |
| 6.3 系统功能测试 |
| 6.3.1 医疗业务管理子系统测试 |
| 6.3.2 设备业务管理子系统测试 |
| 6.3.3 云平台数据管理子系统测试 |
| 6.3.4 分布式缓存管理子系统测试 |
| 6.4 本章小节 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（5）面向海量数据的公积金冲还贷业务管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和现状 |
| 1.2 研究目标和研究内容 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 章节安排 |
| 2 相关技术分析 |
| 2.1 统一建模语言UML |
| 2.1.1 UML在面向对象设计中的作用 |
| 2.1.2 UML的概念模型 |
| 2.2 Redis缓存技术 |
| 2.2.1 Redis数据持久化机制 |
| 2.2.2 Redis集群模式 |
| 2.2.3 Redis主要应用场景 |
| 2.3 Oracle MAA高可用性技术 |
| 2.3.1 Oracle RAC技术 |
| 2.3.2 Oracle Data Guard技术 |
| 2.4 Oracle分区表技术 |
| 2.4.1 Oracle分区的主要目的及特点 |
| 2.4.2 Oracle分区方法 |
| 2.4.3 索引分区 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 系统需求分析与概要设计 |
| 3.1 系统业务分析 |
| 3.1.1 业务模式分析 |
| 3.1.2 业务需求分析 |
| 3.1.3 边界分析 |
| 3.2 系统功能分析 |
| 3.2.1 系统用例分析 |
| 3.2.2 系统登录需求分析 |
| 3.2.3 冲还贷前台业务分析 |
| 3.2.4 冲还贷后台业务分析 |
| 3.3 系统性能需求及业务处理能力指标 |
| 3.3.1 数据量分析 |
| 3.3.2 性能需求 |
| 3.4 系统概要设计 |
| 3.4.1 系统的总体架构设计 |
| 3.4.2 系统的数据库架构设计 |
| 3.4.3 系统的拓扑图 |
| 3.4.4 系统的数据缓存设计 |
| 3.4.5 系统的数据库表设计 |
| 3.5 新老版应用系统比对分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 系统详细设计与关键模块的实现 |
| 4.1 系统接口的设计与实现 |
| 4.1.1 外部系统的接口设计与实现 |
| 4.1.2 内部系统的接口设计与实现 |
| 4.2 系统登录模块的详细设计与实现 |
| 4.3 系统前台业务模块的详细设计与实现 |
| 4.3.1 受理业务子模块的详细设计与实现 |
| 4.3.2 终止业务子模块的详细设计与实现 |
| 4.3.3 变更业务子模块的详细设计与实现 |
| 4.4 系统后台批处理的详细设计与实现 |
| 4.4.1 扣款管理子模块的详细设计与实现 |
| 4.4.2 还款管理子模块的详细设计与实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统关键应用模块的性能优化与验证 |
| 5.1 性能验证环境 |
| 5.2 性能验证工具RUNSTATS |
| 5.3 系统数据维护的优化 |
| 5.3.1 业务背景 |
| 5.3.2 对有定期清理数据的大表优化设计 |
| 5.3.3 大表分区前后性能比较 |
| 5.4 系统查询功能的优化 |
| 5.4.1 业务背景 |
| 5.4.2 对大表查询优化设计 |
| 5.4.3 应用优化验证前后性能比较 |
| 5.5 系统报表功能的优化 |
| 5.5.1 业务背景 |
| 5.5.2 优化思路 |
| 5.5.3 应用优化前后性能比较 |
| 5.6 系统的应用情况 |
| 5.6.1 系统各模块的功能展示 |
| 5.6.2 系统运行效果 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究成果及意义 |
| 6.2 展望 |
| 6.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的论文 |
（6）基于众包模式的数据采集与审核系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 众包的概念与众包采集的应用前景 |
| 1.3 国内外众包和数据采集行业的发展现状 |
| 1.4 论文工作内容 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第二章 技术综述 |
| 2.1 Yii框架 |
| 2.2 Crontab |
| 2.3 Redis |
| 2.4 Angular2技术 |
| 2.5 Pyqt4技术 |
| 2.6 BOS对象存储服务 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 众包采集与审核系统的需求分析 |
| 3.1 系统总体需求 |
| 3.2 采集模块功能性需求分析 |
| 3.3 审核模块功能性需求分析 |
| 3.4 管理模块功能性需求分析 |
| 3.5 非功能性需求分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 众包采集与审核系统的设计与实现 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.2 系统数据库设计 |
| 4.3 系统功能设计与实现 |
| 4.3.1 采集模块的设计与实现 |
| 4.3.2 审核模块的设计与实现 |
| 4.3.3 管理模块的设计与实现 |
| 4.4 非功能性需求的实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 众包采集与审核系统的测试与分析 |
| 5.1 系统运行环境 |
| 5.2 功能测试的用例及结果 |
| 5.2.1 导出数据的功能测试 |
| 5.2.2 样本题实时正确率的功能测试 |
| 5.2.3 断点续传的功能测试 |
| 5.2.4 进线程池的功能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）面向野外监测的移动自组网信息回传系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.3.1 国内发展现状 |
| 1.3.2 国外发展现状 |
| 1.4 文章内容及组织结构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 文章组织结构 |
| 第2章 多跳自组织网络关键技术 |
| 2.1 移动无线数据传输技术 |
| 2.1.1 GPRS技术介绍 |
| 2.1.2 DSRC技术介绍 |
| 2.2 消息队列遥测传输 |
| 2.2.1 MQTT协议简介 |
| 2.2.2 MQTT通信架构 |
| 2.3 物联网多跳传输网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统总体方案设计 |
| 3.1 系统设计需求及分析 |
| 3.1.1 系统设计需求 |
| 3.1.2 系统需求分析 |
| 3.2 通信技术与协议选择 |
| 3.2.1 远距离数据传输技术选择 |
| 3.2.2 近距离数据传输技术选择 |
| 3.2.3 远距离消息传输协议选择 |
| 3.3 系统整体方案设计 |
| 3.3.1 系统硬件方案设计 |
| 3.3.2 系统软件方案设计 |
| 3.4 系统部署方案设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统功能设计与实现 |
| 4.1 系统硬件设计 |
| 4.1.1 电源电路设计 |
| 4.1.2 A8900通信模块电路设计 |
| 4.1.3 A1011短距通信模块电路设计 |
| 4.1.4 OEL接口电路设计 |
| 4.1.5 PCB板设计 |
| 4.2 系统软件设计 |
| 4.2.1 数据传输模块软件设计 |
| 4.2.2 本地服务器端程序设计 |
| 4.2.3 可视化平台设计与实现 |
| 4.3 阿里云MQTT服务器搭建 |
| 4.4 移动终端与本地服务器端交互流程设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统测试 |
| 5.1 系统功能测试 |
| 5.1.1 数据传输板卡测试 |
| 5.1.2 阿里云MQTT服务器数据接收测试 |
| 5.1.3 UI界面信息展示测试 |
| 5.2 系统性能测试 |
| 5.2.1 A1011丢包率测试 |
| 5.2.2 系统多跳回传丢包率测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 |
| 致谢 |
（8）基于数字孪生的机床加工过程虚拟监控系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 设备数字孪生技术研究现状 |
| 1.2.2 多源异构数据可视化技术研究现状 |
| 1.2.3 有限元仿真计算加速技术研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第二章 机床加工过程虚拟监控系统总体设计 |
| 2.1 系统设计原则与目标 |
| 2.1.1 系统设计目标 |
| 2.1.2 系统设计原则 |
| 2.1.3 系统开发流程 |
| 2.2 基于数字孪生的机床加工过程虚拟监控系统的问题分析 |
| 2.2.1 机床数字孪生的数据映射的问题分析 |
| 2.2.2 机床数字孪生的物理规则映射的问题分析 |
| 2.3 虚拟监控系统设计 |
| 2.3.1 系统设计需求 |
| 2.3.2 虚拟监控系统网络架构设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于多源异构数据的机床可视化监控设计与实现 |
| 3.1 机床加工过程多源异构数据分析与采集 |
| 3.1.1 机床加工过程数据分析 |
| 3.1.2 机床加工过程数据采集设计 |
| 3.1.3 数据采集技术 |
| 3.2 机床加工过程多源异构数据集成 |
| 3.2.1 机床加工过多源异构数据统一表达 |
| 3.2.2 基于Json的多源异构数据集成算法 |
| 3.3 加工过程数据的异步传输 |
| 3.3.1 基于缓存和消息队列的数据异步传输 |
| 3.3.2 Redis缓存数据更新策略 |
| 3.3.3 基于Springboot设备数据管理平台的实现 |
| 3.3.4 性能测试与对比 |
| 3.4 加工过程实时数据处理 |
| 3.4.1 C#、Python混合编程技术与实现 |
| 3.4.2 机床运行数据处理方法 |
| 3.5 数据可视化映射方法与实现 |
| 3.5.1 基于Unity3D可视化映射方法与实现 |
| 3.5.2 可视化性能的优化 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的机床数字孪生模型物理仿真研究 |
| 4.1 数字孪生模型物理规则融合方法 |
| 4.1.1 基于仿真数据回归计算建模的物理规则抽象 |
| 4.1.2 基于深度学习的物理规则封装 |
| 4.2 数据的图像化处理技术 |
| 4.2.1 有限元仿真数据的分析 |
| 4.2.2 多通道图像的原理 |
| 4.2.3 基于Open CV的数据处理 |
| 4.3 仿真数据回归计算模型 |
| 4.3.1 回归计算模型的建立 |
| 4.3.2 对c GAN的调整 |
| 4.3.3 基于TensorFlow的实现 |
| 4.4 VMC0656e机床主轴系统瞬态热力学规则融合的实现 |
| 4.4.1 机床主轴系统有限元仿真 |
| 4.4.2 数据集的处理 |
| 4.4.3 回归计算模型的训练 |
| 4.4.4 求解性能对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 虚拟监控系统集成及测试 |
| 5.1 虚拟监控系统集成 |
| 5.1.1 虚拟监控系统开发环境 |
| 5.1.2 虚拟监控系统运行流程 |
| 5.1.3 虚拟监控系统用户界面开发 |
| 5.2 虚拟监控系统客户端测试 |
| 5.2.1 虚拟监控系统客户端整体性能测试 |
| 5.2.2 虚拟监控系统客户端显示性能测试 |
| 5.3 VMC0656e机床虚拟监控系统实例 |
| 5.3.1 运行环境搭建 |
| 5.3.2 系统实例运行与分析 |
| 5.4 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 |
| 攻读硕士期间取得的成果 |
（9）农林业病虫害及气象信息远程监测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 课题研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 农林业信息化研究现状 |
| 1.2.2 农林业病虫害监测系统研究现状 |
| 1.2.3 国内外虫害图像检测识别研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文章节结构 |
| 第2章 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统设计准则 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.2.1 信息采集端需求分析 |
| 2.2.2 系统服务端需求分析 |
| 2.2.3 用户客户端需求分析 |
| 2.2.4 检测识别算法需求分析 |
| 2.3 系统方案设计 |
| 2.3.1 系统结构设计 |
| 2.3.2 系统硬件设备选型 |
| 2.3.3 系统功能设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 信息采集端的设计与实现 |
| 3.1 信息采集端硬件设计 |
| 3.1.1 信息采集端的组成 |
| 3.1.2 信息采集端硬件平台搭建 |
| 3.2 信息采集端软件设计 |
| 3.2.1 开发平台简介 |
| 3.2.2 软件流程设计 |
| 3.2.3 STM32控制板软件模块设计 |
| 3.2.4 树莓派控制板软件模块设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 系统服务端的设计与实现 |
| 4.1 数据库设计 |
| 4.1.1 数据库选择 |
| 4.1.2 数据库表结构设计 |
| 4.1.3 数据库动态SQL连表查询 |
| 4.2 HTTP服务的设计与实现 |
| 4.2.1 前后端分离的应用模式 |
| 4.2.2 开发环境简介 |
| 4.2.3 功能设计 |
| 4.2.4 功能模块实现 |
| 4.3 Socket服务的设计与实现 |
| 4.3.1 开发环境简介 |
| 4.3.2 功能设计 |
| 4.3.3 功能模块实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 用户客户端的设计与实现 |
| 5.1 Android手机APP设计与实现 |
| 5.1.1 Android开发简介 |
| 5.1.2 界面设计与实现 |
| 5.1.3 功能设计与实现 |
| 5.1.4 兼容性设置 |
| 5.2 Web客户端设计与实现 |
| 5.2.1 界面设计 |
| 5.2.2 权限设计与实现 |
| 5.2.3 功能设计与实现 |
| 5.2.4 IIS反向代理设置 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 检测识别算法的研究与实现 |
| 6.1 Faster-RCNN网络模型 |
| 6.1.1 特征提取网络 |
| 6.1.2 RPN网络 |
| 6.1.3 损失函数 |
| 6.1.4 模型训练与测试 |
| 6.2 PCA特征降维 |
| 6.2.1 PCA原理 |
| 6.2.2 特征降低维数的选取 |
| 6.3 虫害检测识别算法的部署调用 |
| 6.3.1 并发调用控制 |
| 6.3.2 算法调用与结果信息传递 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 系统测试与结果分析 |
| 7.1 信息采集端功能测试 |
| 7.1.1 数据采集测试 |
| 7.1.2 数据帧测试 |
| 7.2 系统服务端功能测试 |
| 7.3 用户客户端功能测试 |
| 7.3.1 APP功能测试 |
| 7.3.2 Web端功能测试 |
| 7.4 系统性能测试 |
| 7.4.1 HTTP服务性能测试 |
| 7.4.2 Socket服务性能测试 |
| 7.5 本章小结 |
| 结论 |
| 研究成果 |
| 创新点 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）基于机器学习的Java静态漏洞扫描系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 项目背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 传统静态代码分析系统应用现状 |
| 1.2.2 基于机器学习的静态安全扫描研究现状 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 相关技术综述 |
| 2.1 漏洞挖掘技术 |
| 2.1.1 基于代码分析的漏洞挖掘技术 |
| 2.1.1.1 词法分析技术 |
| 2.1.1.2 数据流和控制流分析技术 |
| 2.1.1.3 形式化方法分析技术 |
| 2.1.1.4 符号执行技术 |
| 2.1.2 基于模糊测试的漏洞挖掘技术 |
| 2.2 污点分析 |
| 2.2.1 污点分析原理 |
| 2.2.1.1 污点分析三要素 |
| 2.2.1.2 污点分析过程 |
| 2.2.2 污点分析的优势和不足 |
| 2.2.3 Java污点分析工具选型 |
| 2.3 程序切片技术 |
| 2.3.1 程序切片定义 |
| 2.3.2 程序切片技术 |
| 2.3.3 后向程序切片的优势与不足 |
| 2.4 BLSTM算法 |
| 2.4.1 LSTM原理介绍 |
| 2.4.2 双向读取——BLSTM |
| 2.4.3 BLSTM的优势 |
| 2.5 Django框架 |
| 2.5.1 Django框架简介 |
| 2.5.2 Django框架优势 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 Java静态安全扫描系统需求分析与设计 |
| 3.1 系统整体概述 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.2.1 功能性需求 |
| 3.2.2 非功能性需求 |
| 3.2.3 系统用例描述 |
| 3.3 系统总体设计 |
| 3.4 污点分析模块设计 |
| 3.4.1 流程设计 |
| 3.4.2 污点传播图类图设计 |
| 3.4.3 污点传播树和漏洞报告类图设计 |
| 3.4.4 污点分析器类图设计 |
| 3.5 程序切片模块设计 |
| 3.5.1 流程设计 |
| 3.5.2 类图设计 |
| 3.6 数据预处理模块设计 |
| 3.6.1 流程设计 |
| 3.6.2 类图设计 |
| 3.7 误报预测模块设计 |
| 3.7.1 架构设计 |
| 3.7.2 类图设计 |
| 3.7.3 流程设计 |
| 3.8 数据库设计 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 Java静态安全扫描系统实现和测试 |
| 4.1 一个XSS漏洞实例 |
| 4.2 污点分析模块的实现 |
| 4.2.1 记录污点传播信息实现 |
| 4.2.2 构造污点传播图实现 |
| 4.2.3 构造污点传播树并生成注解的实现 |
| 4.3 程序切片模块的实现 |
| 4.3.1 切片控制模块实现 |
| 4.3.1.1 切片控制代码 |
| 4.3.1.2 过滤漏洞实例 |
| 4.3.1.3 分解污点传播树 |
| 4.3.2 后向切片的实现 |
| 4.3.2.1 基于Joana的后向切片 |
| 4.3.2.2 SDG的生成配置类 |
| 4.4 数据处理模块的实现 |
| 4.4.1 泛化处理 |
| 4.4.2 建立单词表与向量化 |
| 4.5 误报预测模块的实现 |
| 4.5.1 误报预测控制 |
| 4.5.2 误报预测时序图 |
| 4.5.3 漏洞标记时序图 |
| 4.5.4 批训练过程 |
| 4.6 系统测试与运行展示 |
| 4.6.1 测试目标 |
| 4.6.2 功能测试 |
| 4.6.3 健壮性和性能测试 |
| 4.6.4 系统效果评估 |
| 4.6.4.1 参数设置 |
| 4.6.4.2 评估方法和度量 |
| 4.6.4.3 评估数据集 |
| 4.6.4.4 实验结果 |
| 4.6.5 系统运行展示 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 简历与科研成果 |
| 致谢 |
四、基于客户端GUI构件实例缓存技术的系统性能优化处理（论文参考文献）
- [1]面向大宗商品的程序化交易系统研究[D]. 陆家源. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]高并发下购物平台系统的设计与实现[D]. 陈继磊. 山东大学, 2021(12)
- [3]基于Unity和Spring Cloud的虚拟化学课堂的设计与实现[D]. 孙俊辉. 西北大学, 2021(12)
- [4]云环境下数据存储优化方法的设计与实现[D]. 张尧. 南京邮电大学, 2020(03)
- [5]面向海量数据的公积金冲还贷业务管理系统的设计与实现[D]. 刘春华. 上海交通大学, 2020(01)
- [6]基于众包模式的数据采集与审核系统的设计与实现[D]. 焦翼虎. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [7]面向野外监测的移动自组网信息回传系统设计与实现[D]. 王道魁. 北京工业大学, 2020(06)
- [8]基于数字孪生的机床加工过程虚拟监控系统研究与实现[D]. 李小龙. 电子科技大学, 2020(07)
- [9]农林业病虫害及气象信息远程监测系统[D]. 常新. 北京工业大学, 2020(06)
- [10]基于机器学习的Java静态漏洞扫描系统的设计与实现[D]. 徐文远. 南京大学, 2020(04)