5篇关于质量检测的计算机毕业论文

今天分享的是关于质量检测的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到质量检测等主题,本文能够帮助到你

面向法院裁判文书的质量检测技术研究

这是一篇关于裁判文书,质量检测,说理质量,自然语言处理的论文, 主要内容为随着裁判文书网上公开政策的逐步落实,裁判文书质量问题渐渐成为了司法工作者们十分关注的重要课题。传统司法界工作者为了保障公开的裁判文书撰写质量往往需要人工对裁判文书进行审阅和校对,然而在法院案多人少的背景下,人工审阅十分耗费人力同时效果良莠不齐。随着国家司法信息化建设进程的不断推进,部分学者展开了针对裁判文书质量检测问题的研究工作,但之前的研究往往集中在泛用的字词校对等等技术而没有深入司法业务实践,没有对司法工作实践中最关注的裁判文书的规范性和说理质量的检测技术展开研究。本文针对领域研究的不足,应用规则、正则匹配等基础技术对裁判文书规范性检测方面的篇章结构划分、篇章结构规范性、语句规范性及法条引用规范性三个方面共19个检测项目展开了研究。同时本文对更为深入的裁判文书说理质量检测,首先量化定义了裁判文书说理全面性检测和裁判文书说理法律依据准确性检测两方面问题。并提出了应用XGBoost算法建模解决裁判文书说理全面性检测问题的技术,以及利用深度残差网络将裁判文书说理法律依据准确性问题建模为一个多标签文本分类问题,并通过引入案由信息来捕捉标签间关系的方式提升模型效果的说理法律依据准确性检测技术。同时本文通过多组对比实验对提出的裁判文书规范性和说理质量检测技术的效果进行了测试和验证,最终在多个规范性检测点上取得了超过85%的F1值的效果。同时在裁判文书说理全面性检测的判决回应诉讼请求问题上达到了88.26%的F1值,在数据集更不均衡、问题更复杂的理由与裁判依据回应诉讼请求问题上达到了81.41%F1值的效果。而对裁判文书说理法律依据准确性检查在28万份民事裁判文书数据集上进行训练和测试的实验效果达到了83.3%的宏平均F1值和82.5%的微平均F1值。最后本文利用PyQt5框架设计并实现了面向桌面应用的裁判文书质量检测系统,并利用Django设计了基于B\S架构的裁判文书质量检测Web系统,对本文研究的技术进行了有机整合。

面向法院裁判文书的质量检测技术研究

基于B/S结构的质量检测管理系统的设计与实现

这是一篇关于质量检测,产品质量,管理,B/S的论文, 主要内容为随着当前社会经济的不断发展,对第三方质量检验检测的需求也在不断的增加,在这种需求不断增加的基础上,本论文利用信息化的技术手段设计开发了质量检测管理系统。该系统的设计与实现有效地改变了当前质量检测部门的工作方式,提高了工作的效率,能够有效通过信息管理系统对业务受理和质量检测管理进行综合管理。本课题的设计与实现采用的是B/S的架构进行开发的,综观国内的质量检测业务管理工具,发现B/S结构的系统还很少,高质量的更是微乎其微。随着网络技术的飞速发展,B/S结构的系统的开发渐渐成为一种趋势,其凭借自身的优势,在其他领域的应用中已取得了丰硕的成果。而且,在国外,由于其技术相对成熟,在基于B/S结构的质量检测管理系统已经被广泛应用。因此,在国内开发B/S结构的质量检测管理系统不仅有其必要性,而且具有相当的可行性。本课题的设计与实现是以XXX计量质量检测研究院为课题的研究背景,通过对XXX计量质量检测研究院自有的项目质量检测管理系统进行详细的分析与设计,并对课题的实现进行相应的测试,以验证课题所设计的质量检测管理系统是否符合预定的设计要求。首先对质量检测管理系统设计的背景和意义进行了详细的分析,并对XXX计量质量检测研究院内质量检测的需求进行了详细的分析,了解了需要设计和实现的功能之后对质量检测管理系统中的用例进行分析,不同的用户所能够访问的功能模块不相同,即在质量检测管理系统中所具有的权限不相同,因为需要对不同的用户的权限进行设计,之后对质量检测管理系统中前台受理、资金管理、统计查询和系统设置4个功能模块进行详细的设计与实现,并对质量检测管理系统的数据库进行详细的设计与实现,最后对系统的实现进行测试,以验证本课题所设计的质量检测管理系统是否符合预定的设计要求。

基于知识图谱的手机质量检测方法研究与实现

这是一篇关于知识图谱,质量检测,故障知识,随机森林的论文, 主要内容为随着科学技术的发展,手机已逐渐在我们生活中普及,其质量直接影响人们的生活,手机质量检测是保证产品质量的重要环节。目前,手机质量判定是通过制定符合生产的检验标准,利用功能指标对比确定产品质量,产品的标准一般以文本形式存在,数据分布零散、关联性小且不便于直接查询。当产品使用出现故障后,维修人员主要依靠维修经验确认故障原因,而无法利用已有的维修知识进行原因判定,出现知识浪费现象,因此对手机质量相关知识进行处理有利于提高质量检测效率。本文将知识图谱引入到手机质量检测过程中,通过建立手机检测领域知识图谱,为产品质量检测提供语义支撑,并利用图的形式直观的展示各种数据之间的联系,优化检测过程中信息查询的有效性和准确性。最后通过故障原因分类的方法快速定位手机故障原因信息。具体研究内容如下:1.针对手机标准数据量大且分散,故障检测知识缺乏利用等问题,提出构建手机检测领域知识图谱,进行数据统一资源管理。首先通过检测标准确定手机质量检测内容与测量指标,然后分析手机维修案例知识特点,对手机质量检测的实体及其关系进行划分,确定手机知识库的模型,最后对数据进行图谱的构建。由于手机知识主要以非结构化形式存储,所以本文主要从知识抽取、知识加工和知识存储三部分进行数据处理,其中数据抽取主要采用神经网络实现实体识别,在关系抽取过程中基于语言技术平台(Language Technology Platform,LTP)加入自定义规则实现以谓词为核心的三元组抽取,最后利用Neo4j图数据库存储的方式进行存储,从而实现手机检测领域知识图谱构建。2.针对故障检测效率低的问题,利用知识图谱可以直观的判定检测对象指标,提高查询检测效率。对于手机故障原因分析,本文提出随机森林与知识图谱融合的方法对手机故障原因进行分类。主要从手机故障检测知识、手机维修案例、故障形成原因等方面,归纳出手机电路故障的7种状态,对故障维修案例进行特征选取与数值化,然后利用随机森林和知识图谱融合的分类算法,识别电路故障原因,其故障原因识别准确率比随机森林的识别最高提高12%,平均稳定提高4%。3.基于知识图谱的手机质量检测系统设计与实现。通过分析与架构设计,利用Bootstrap、j Query进行前端页面设计,通过Spring Boot框架实现前后端数据交互,完成手机检测系统的搭建,实现了手机知识图谱、手机质量检测、电路故障案例汇总等功能,利用案例展示验证本方法的有效性。

DataStage项目文件的质量检测系统

这是一篇关于DataStage,检测规则,文件解析,质量检测的论文, 主要内容为Data Stage软件是一个以图形界面方式来提供数据整合解决方案的集成工具,由于数据整合过程中会涉及到处理和变换大量数据,管理多个集成过程,当用户遵循Data Stage优化策略以及规范性原则对数据整合过程进行改进后,可以有效地提升数据处理过程的效率,节省系统的资源开销,增强规范性和易读性,降低后期的维护代价。本论文课题的研究目标是针对Data Stage工具建立的数据整合过程,搭建一个可以通过优化策略的分析,得到数据整合的改进方案的系统,由于Data Stage工具可以将整个数据整合过程导出为.dsx格式文件,因此我们可以通过对这个文件的源代码进行分析,将优化策略转换为判定规则,通过代码质量管理的方法对文件中的数据处理过程进行优化策略的判定并给出改进方案。论文主要完成了以下工作:对Data Stage项目文件的质量检测系统的理论背景进行了介绍,分析了针对Data Stage的优化研究现状和代码质量管理现状,介绍了系统平台的相关概念和使用到的相关技术。采用Grails框架来进行系统整体架构规划、设计、开发与管理,将代码质量管理平台Sonar Qube、持续集成工具Jenkins和版本控制工具SVN进行整合搭建质量检测平台。完成基于Data Stage项目文件的Sonar Qube的语言插件的编写,包括.dsx文件的解析、检测规则的编写。设计和实现了系统的前台和后台功能,包括用户权限的管理,质量检测工作流的过程,质量检测结果数据的处理,历史记录的检索等,并详细描述了Data Stage项目文件的质量检测过程。

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