基于B/S的保障性住房资格管理与对象跟踪系统设计与实现

这是一篇关于保障性住房,流程控制,权限控制,任务调度,决策树算法的论文, 主要内容为为有效解决中低收入家庭、新就业大学生、外来务工人员住房困难问题,实现“住有所居”的目标,近年来国家不断加大保障性住房建设的力度。随着大规模保障性住房建设工程陆续竣工,做好严格的资格审查、公平分配并建立完善的退出机制成为保障性住房政策实施的关键,因此,做好保障性住房资格管理与对象跟踪工作显得尤为重要。首先,本文对系统的相关技术进行调研和分析,采用B/S三层架构以及RESTful风格的网络服务架构,使用MVC模式完成与用户的交互。采用十分成熟的MySQL数据库集群,提高数据的查询及数据库的性能和安全,通过持久层框架MyBatis实现数据库的独立性。Apache Shiro作为安全框架,执行身份验证、授权、密码管理。着重阐述了Activiti工作流引擎的工作原理,包括BPMN建模、流程文档部署和解析等。其次,本文针对保障性住房信息管理系统中现存的包括申请和审核流程繁琐、部门间不协调、社会力量难以发挥等问题,进行详细的需求分析。将系统划分为系统管理、申请管理、审核管理、公示轮候管理、分配管理、保障对象管理子模块,并使用UML用例分析图阐述系统各模块的功能性需求,同时针对系统本身实际使用情况提出了数据交换和共享、易用性、安全性、可扩展性等非功能性需求。接着,本文进行资格管理关键算法的研究与实现,重点解决保障性住房资格审核工作的任务分配以及资格判断问题。在进行工作流的任务调度时,综合考虑任务难度、业务人员的审批速度和负载均衡问题,提出基于负载均衡的列表式工作流调度算法进行任务分配,并对算法进一步优化,提高审核效率,根据审核工作完成情况建立奖惩机制,为政府考核提供决策支持。同时,经过比较分析ID3、C4.5和CART算法的优缺点,最终选择CART决策树算法实现对保障性住房资格的预判,并通过CCP后剪枝算法对CART算法进行优化,从而最大限度降低误判率,为政府提供智能决策服务,保证公平和效率。随后,本文在关键技术分析、需求分析和重点模块算法研究与实现的基础上开发了一套保障性住房资格管理与对象跟踪系统。首先进行系统总体设计和数据分析,建立ER模型、绘制数据流图,然后根据需求分析划分出的子模块,进行详细的功能分析与系统设计。结合Apache Shiro安全框架实现系统管理,细化到各个岗位对各表单中单元格的权限控制;通过BPMN建模和Activiti流程部署实现审核业务流转,将基于负载均衡的列表式工作流任务分配算法应用到Activiti工作流任务分配中;灵活的应用设计模式实现公示轮候管理和对象跟踪;设计摇号算法和计分相结合的方式实现分配管理。在用户界面方面,使用FreeMarker、VUE等开源技术设计前端界面,并设计RESTful风格的接口与民政部、房产局、工商局、税务局实现信息共享。最后,将系统进行打包并部署于Tomcat容器中,并展示系统各功能模块的运行效果。运行情况表明,该系统功能完备且具有很强的扩展性,实现了资格管理流程控制,对保障对象进行全程多维度跟踪和统计,达到了规范管理、优化流程,保障公平正义的目标,提高了保障性住房资格管理的和对象跟踪的效率。

基于B/S的保障性住房资格管理与对象跟踪系统设计与实现

这是一篇关于保障性住房,流程控制,权限控制,任务调度,决策树算法的论文, 主要内容为为有效解决中低收入家庭、新就业大学生、外来务工人员住房困难问题,实现“住有所居”的目标,近年来国家不断加大保障性住房建设的力度。随着大规模保障性住房建设工程陆续竣工,做好严格的资格审查、公平分配并建立完善的退出机制成为保障性住房政策实施的关键,因此,做好保障性住房资格管理与对象跟踪工作显得尤为重要。首先,本文对系统的相关技术进行调研和分析,采用B/S三层架构以及RESTful风格的网络服务架构,使用MVC模式完成与用户的交互。采用十分成熟的MySQL数据库集群,提高数据的查询及数据库的性能和安全,通过持久层框架MyBatis实现数据库的独立性。Apache Shiro作为安全框架,执行身份验证、授权、密码管理。着重阐述了Activiti工作流引擎的工作原理,包括BPMN建模、流程文档部署和解析等。其次,本文针对保障性住房信息管理系统中现存的包括申请和审核流程繁琐、部门间不协调、社会力量难以发挥等问题,进行详细的需求分析。将系统划分为系统管理、申请管理、审核管理、公示轮候管理、分配管理、保障对象管理子模块,并使用UML用例分析图阐述系统各模块的功能性需求,同时针对系统本身实际使用情况提出了数据交换和共享、易用性、安全性、可扩展性等非功能性需求。接着,本文进行资格管理关键算法的研究与实现,重点解决保障性住房资格审核工作的任务分配以及资格判断问题。在进行工作流的任务调度时,综合考虑任务难度、业务人员的审批速度和负载均衡问题,提出基于负载均衡的列表式工作流调度算法进行任务分配,并对算法进一步优化,提高审核效率,根据审核工作完成情况建立奖惩机制,为政府考核提供决策支持。同时,经过比较分析ID3、C4.5和CART算法的优缺点,最终选择CART决策树算法实现对保障性住房资格的预判,并通过CCP后剪枝算法对CART算法进行优化,从而最大限度降低误判率,为政府提供智能决策服务,保证公平和效率。随后,本文在关键技术分析、需求分析和重点模块算法研究与实现的基础上开发了一套保障性住房资格管理与对象跟踪系统。首先进行系统总体设计和数据分析,建立ER模型、绘制数据流图,然后根据需求分析划分出的子模块,进行详细的功能分析与系统设计。结合Apache Shiro安全框架实现系统管理,细化到各个岗位对各表单中单元格的权限控制;通过BPMN建模和Activiti流程部署实现审核业务流转,将基于负载均衡的列表式工作流任务分配算法应用到Activiti工作流任务分配中;灵活的应用设计模式实现公示轮候管理和对象跟踪;设计摇号算法和计分相结合的方式实现分配管理。在用户界面方面,使用FreeMarker、VUE等开源技术设计前端界面,并设计RESTful风格的接口与民政部、房产局、工商局、税务局实现信息共享。最后,将系统进行打包并部署于Tomcat容器中,并展示系统各功能模块的运行效果。运行情况表明,该系统功能完备且具有很强的扩展性,实现了资格管理流程控制,对保障对象进行全程多维度跟踪和统计,达到了规范管理、优化流程,保障公平正义的目标,提高了保障性住房资格管理的和对象跟踪的效率。

电子元器件信息管理与采购决策系统的研究与实现

这是一篇关于电子元器件,采购决策系统,数据挖掘,数据仓库,决策树算法的论文, 主要内容为电子元器件是电子信息产业的重要组成部分,是电子信息产业的基础。目前某研究所内部元器件信息管理工作仍然使用人工处理的方式,效率低下,出错率高,并且出现问题时难以追究责任,因此对元器件的管理工作进行信息化建设十分重要。同时,在元器件采购过程中,对供应商的评价工作需要长年的经验积累,但无法面面俱到,并且容易受主观因素影响。鉴于以上问题,本文以该研究所物资部的实际需求为背景,设计并实现了的电子元器件信息管理与采购决策系统。首先,本文充分了解以上背景,详细论述了系统的功能及应用范围,同时在了解目前行业内电子元器件信息管理技术的基础上,设计并实现了基于J2EE的采用B/S架构的电子元器件信息管理子系统。该子系统实现了研究所物资部现有工作流程的信息化,包括备料任务下达、元器件采购、元器件检验、入库等若干工作流程,同时系统支持记录用户操作、权限管理及数据库管理。系统实现了信息在线更新、查询、统计、Excel导入/导出等基本功能,提高了电子元器件信息处理的效率,消除了人工维护元器件表格的弊端,同时满足了研究所内部的审计需求。此外系统在满足信息处理基本要求的同时,解决了物理隔绝的部门之间信息交互的难题,进一步提高了部门间信息传递的效率。电子元器件信息管理系统在部署上线前,对各个功能模块进行了长达三个月的功能及性能测试。目前系统已稳定运行一年时间,能够有效满足物资部对元器件实现信息化管理的需求。然后,本文针对研究所在元器件采购过程中遇到的对供应商决策困难的实际问题,在了解决策支持技术发展现状的基础上,以C4.5决策树算法为核心,结合数据仓库,设计实现了采购决策子系统。该子系统使用电子元器件信息管理子系统中的采购真实历史数据进行决策树的构建与剪枝,选取合理的决策模型,并使用真实数据进行对决策模型进行验证。验证结果表明,决策树算法构建的决策模型可以对供应商进行判断,具有较高的准确性,能够为元器件采购过程中供应商选择提供了有效支撑。综上,本文针对目前研究所内部电子元器件管理工作信息化程度低的问题建设了电子元器件信息管理系统,满足了研究所内的信息化建设需求,提高了工作效率。本文设计并实现了采购决策系统,有效利用历史数据,为元器件采购过程中供应商选择提供了科学指导,具备一定的实用性。

基于考试过程面向知识结构的大数据分析

这是一篇关于大数据,决策树算法,知识结构,考试信息分析的论文, 主要内容为为了研究学生在不同阶段对知识点的掌握情况,应用大数据算法对知识结构与成绩之间的关系进行分析。论文主要内容为:1)调研了知识结构分析、试卷分析工作的国内外研究现状;2)介绍大数据分析技术以及数据挖掘算法,深入研究决策树算法的工作原理,并改进C4.5算法计算公式的运算效率,使运算速度有明显提高;3)将算法应用到知识结构分析系统业务逻辑中,对学生或者集体的知识点得分率和知识结构与成绩关系使用柱状图和树形图显示。首先,基于数据挖掘的理论研究,以教育测量理论的难度为基础,并结合数据挖掘的决策树算法中数据挖掘算法,研究C4.5算法的优点与不足,根据C4.5算法计算公式中存在对数运算效率低的问题,提出改进算法。将知识结构与考试成绩相结合进行数据分析,确定指定课程考试中知识点掌握程度和试卷中知识点之间的关系。算法验证结果显示改进后的算法计算公式比原计算公式简单实用,并得出程序设计这个知识点的掌握对成绩的影响相对重要。使用测试数据对已创建的决策树进行验证,准确率为90%为有效。其次,使用B/S架构构建知识结构分析系统,该系统包括单学生知识结构子系统、多学生知识结构子系统、知识结构决策树子系统。通过查询条件获取试卷和成绩等相关数据,获得单个学生对象和集体学生对象的知识点掌握情况柱状图,得出学生对各知识点的掌握情况。在结构决策树模块根据输入的课程和考试信息获取数据,使用所有参加该次考试的全部数据分析知识结构与试卷成绩之间的决策树关系模型,通过分析系统能够高效的完成分析工作。最后,应用大数据分析算法,根据系统需求与设计实现知识结构分析系统的应用。使用知识结构分析系统对北京某中学八年级2017-2018级学生的期末数学考试进行知识结构中隐藏信息挖掘,其中二次根式为根节点。该知识结构分析系统,使数据分析简单、快速,能够了解学生对知识掌握的薄弱之处,以及知识结构与试卷成绩之间的关系,进而发现影响成绩的关键知识点,为教师之后的教学重点与教学方案的修订提供参考数据。

基于数据挖掘的库存分析系统设计与实现

这是一篇关于ERP,库存,ABC分类,聚类算法,决策树算法的论文, 主要内容为多数ETO项目型设计制造企业所使用原材料大多是升级换代频繁的高科技电子产品,如CPU、内存、数字控制模件等,企业需要对这些原材料进行有效管理,以减少库存,提高现金流。而普通库存ABC分类方法一般只考虑了原材料的数量和金额参数,缺少对影响物料分类的其他相关属性综合考虑,不能真实反映ETO企业原材料使用和分类的实际情况。企业ERP系统在实际库存管理过程中产生了大量的物料入库和出库凭证,蕴含着大量可供企业进行原材料管理决策的辅助信息,如何把这些数据中隐藏着的规律和知识提取出来,提高公司的库存管理水平具有十分重要的意义。本系统利用数据挖掘技术,实现对ERP库存原材料数据的分析和规律的提取,以推进ETO设计制造型企业库存管理的精度和效率。论文主要工作如下:(1)利用数据预处理技术,对当前库存原材料数据进行预处理,采用聚类算法对呆滞物料进行剔除,形成最终可供数据挖掘分析的挖掘数据源;(2)通过对挖掘数据源中“物料单价”、“物料使用频率”、“物料领用数量”和“物料距今未领用时间”四个属性的分析,利用决策树方法对原有人工物料分类样本数据进行训练,构建决策树模型,并对当前库存原材料进行增强型的ABC分类,产生原材料物料分类报表,为企业管理层对库存物料分类管理提供决策依据;(3)基于MS.NET4.0平台,采用C/S架构,以Visua1 Studio2010 C#作为开发工具,后台数据库采用SQL Server 2012,实现系统的各项功能,并测试和验证了系统的正确性和有效性。

基于考试过程面向知识结构的大数据分析

这是一篇关于大数据,决策树算法,知识结构,考试信息分析的论文, 主要内容为为了研究学生在不同阶段对知识点的掌握情况,应用大数据算法对知识结构与成绩之间的关系进行分析。论文主要内容为:1)调研了知识结构分析、试卷分析工作的国内外研究现状;2)介绍大数据分析技术以及数据挖掘算法,深入研究决策树算法的工作原理,并改进C4.5算法计算公式的运算效率,使运算速度有明显提高;3)将算法应用到知识结构分析系统业务逻辑中,对学生或者集体的知识点得分率和知识结构与成绩关系使用柱状图和树形图显示。首先,基于数据挖掘的理论研究,以教育测量理论的难度为基础,并结合数据挖掘的决策树算法中数据挖掘算法,研究C4.5算法的优点与不足,根据C4.5算法计算公式中存在对数运算效率低的问题,提出改进算法。将知识结构与考试成绩相结合进行数据分析,确定指定课程考试中知识点掌握程度和试卷中知识点之间的关系。算法验证结果显示改进后的算法计算公式比原计算公式简单实用,并得出程序设计这个知识点的掌握对成绩的影响相对重要。使用测试数据对已创建的决策树进行验证,准确率为90%为有效。其次,使用B/S架构构建知识结构分析系统,该系统包括单学生知识结构子系统、多学生知识结构子系统、知识结构决策树子系统。通过查询条件获取试卷和成绩等相关数据,获得单个学生对象和集体学生对象的知识点掌握情况柱状图,得出学生对各知识点的掌握情况。在结构决策树模块根据输入的课程和考试信息获取数据,使用所有参加该次考试的全部数据分析知识结构与试卷成绩之间的决策树关系模型,通过分析系统能够高效的完成分析工作。最后,应用大数据分析算法,根据系统需求与设计实现知识结构分析系统的应用。使用知识结构分析系统对北京某中学八年级2017-2018级学生的期末数学考试进行知识结构中隐藏信息挖掘,其中二次根式为根节点。该知识结构分析系统,使数据分析简单、快速,能够了解学生对知识掌握的薄弱之处,以及知识结构与试卷成绩之间的关系,进而发现影响成绩的关键知识点,为教师之后的教学重点与教学方案的修订提供参考数据。

基于数据挖掘的库存分析系统设计与实现

这是一篇关于ERP,库存,ABC分类,聚类算法,决策树算法的论文, 主要内容为多数ETO项目型设计制造企业所使用原材料大多是升级换代频繁的高科技电子产品,如CPU、内存、数字控制模件等,企业需要对这些原材料进行有效管理,以减少库存,提高现金流。而普通库存ABC分类方法一般只考虑了原材料的数量和金额参数,缺少对影响物料分类的其他相关属性综合考虑,不能真实反映ETO企业原材料使用和分类的实际情况。企业ERP系统在实际库存管理过程中产生了大量的物料入库和出库凭证,蕴含着大量可供企业进行原材料管理决策的辅助信息,如何把这些数据中隐藏着的规律和知识提取出来,提高公司的库存管理水平具有十分重要的意义。本系统利用数据挖掘技术,实现对ERP库存原材料数据的分析和规律的提取,以推进ETO设计制造型企业库存管理的精度和效率。论文主要工作如下:(1)利用数据预处理技术,对当前库存原材料数据进行预处理,采用聚类算法对呆滞物料进行剔除,形成最终可供数据挖掘分析的挖掘数据源;(2)通过对挖掘数据源中“物料单价”、“物料使用频率”、“物料领用数量”和“物料距今未领用时间”四个属性的分析,利用决策树方法对原有人工物料分类样本数据进行训练,构建决策树模型,并对当前库存原材料进行增强型的ABC分类,产生原材料物料分类报表,为企业管理层对库存物料分类管理提供决策依据;(3)基于MS.NET4.0平台,采用C/S架构,以Visua1 Studio2010 C#作为开发工具,后台数据库采用SQL Server 2012,实现系统的各项功能,并测试和验证了系统的正确性和有效性。

基于决策树算法的研发项目管理系统的设计与实现

这是一篇关于数据挖掘,决策树算法,项目管理,绩效考核,成本分析的论文, 主要内容为随着大数据时代的到来,数据挖掘技术被应用到各个领域中。尤其是现代企业管理中,利用数据挖掘技术分析企业大数据潜在信息,并基于此建立良好的项目管理制度以及绩效考核评价体系,提高企业的经济效益,帮助企业在复杂的市场环境下生存和发展。本文以数据挖掘技术中的决策树算法为技术核心,通过实现项目以及员工管理模块,生成绩效考核数据集,进而生成决策树,根据对决策树的评价与分析,帮助员工提升自己及管理人员实施管理。此外,基于绩效考核成绩以及项目管理信息对企业的成本进行分析,生成多维度的成本分析报表,帮助管理层更加清晰的了解公司运营状况。综合以上功能设计,编程实现了一款软件研发项目的管理系统。决策树算法是数据挖掘技术中常用的分类算法,其结果通常以if-then的规则形式进行表达。其中C4.5算法是决策树算法中的一种,具有易于理解且准确率高的优点,与其前身ID3算法相比较,增加了信息增益率的概念。经过理论分析后,本文选用C4.5算法对绩效考核结果进行分析,通过收集数据、数据预处理、计算信息增益率、确定分裂属性以及后剪枝等步骤,生成用于绩效考核的决策树。进而利用测试数据集对决策树进行检验,得出决策树的准确率在90%以上,高于其他决策树算法的结果。本文基于轻量级MVVM框架Vue.js进行系统开发,采用C#语言、SQL Server数据库等工具对系统进行设计,基于C4.5决策树算法对系统生成的数据集进行挖掘分析,生成绩效考核相关决策树,并利用Echarts等可视化工具生成相关成本报表。系统开发采用的是B/S架构,通过可视化工具、决策树算法、动态网页等手段搭建了一个能够实现绩效考核分析的研发项目管理系统与平台。该系统包含信息存储、任务管理、报表生成、角色权限控制、信息可视化等管理信息系统功能模块,实现了项目的建立与管理、任务的流程流转、员工的相关信息填报以及管理、绩效考核体系的建立、各维度报表的生成、管理驾驶舱的搭建等项目管理功能。该系统以决策树算法为技术核心,获得科学可信且精确度高的项目管理信息结果,并实现了数据可视化,可辅助企业在大数据时代建立良好的管理制度。

电子元器件信息管理与采购决策系统的研究与实现

这是一篇关于电子元器件,采购决策系统,数据挖掘,数据仓库,决策树算法的论文, 主要内容为电子元器件是电子信息产业的重要组成部分,是电子信息产业的基础。目前某研究所内部元器件信息管理工作仍然使用人工处理的方式,效率低下,出错率高,并且出现问题时难以追究责任,因此对元器件的管理工作进行信息化建设十分重要。同时,在元器件采购过程中,对供应商的评价工作需要长年的经验积累,但无法面面俱到,并且容易受主观因素影响。鉴于以上问题,本文以该研究所物资部的实际需求为背景,设计并实现了的电子元器件信息管理与采购决策系统。首先,本文充分了解以上背景,详细论述了系统的功能及应用范围,同时在了解目前行业内电子元器件信息管理技术的基础上,设计并实现了基于J2EE的采用B/S架构的电子元器件信息管理子系统。该子系统实现了研究所物资部现有工作流程的信息化,包括备料任务下达、元器件采购、元器件检验、入库等若干工作流程,同时系统支持记录用户操作、权限管理及数据库管理。系统实现了信息在线更新、查询、统计、Excel导入/导出等基本功能,提高了电子元器件信息处理的效率,消除了人工维护元器件表格的弊端,同时满足了研究所内部的审计需求。此外系统在满足信息处理基本要求的同时,解决了物理隔绝的部门之间信息交互的难题,进一步提高了部门间信息传递的效率。电子元器件信息管理系统在部署上线前,对各个功能模块进行了长达三个月的功能及性能测试。目前系统已稳定运行一年时间,能够有效满足物资部对元器件实现信息化管理的需求。然后,本文针对研究所在元器件采购过程中遇到的对供应商决策困难的实际问题,在了解决策支持技术发展现状的基础上,以C4.5决策树算法为核心,结合数据仓库,设计实现了采购决策子系统。该子系统使用电子元器件信息管理子系统中的采购真实历史数据进行决策树的构建与剪枝,选取合理的决策模型,并使用真实数据进行对决策模型进行验证。验证结果表明,决策树算法构建的决策模型可以对供应商进行判断,具有较高的准确性,能够为元器件采购过程中供应商选择提供了有效支撑。综上,本文针对目前研究所内部电子元器件管理工作信息化程度低的问题建设了电子元器件信息管理系统,满足了研究所内的信息化建设需求,提高了工作效率。本文设计并实现了采购决策系统,有效利用历史数据,为元器件采购过程中供应商选择提供了科学指导,具备一定的实用性。