9篇关于模型构建的计算机毕业论文

今天分享的是关于模型构建的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到模型构建等主题,本文能够帮助到你

基于区块链技术的老挝大米溯源系统的研究与实现

这是一篇关于溯源系统,区块链技术,老挝大米,模型构建,供应链,Python的论文, 主要内容为随着经济全球化和电商的迅猛发展,越来越多的进口食品受到了人们的青睐,与此同时也面临着越来越多的食品安全问题。食品溯源能够将农产品和粮食的生产、仓储、运输、销售等各环节的安全情况透明化。近几年我国对老挝大米的进口量逐渐增大,本文针对老挝大米整个供应链,利用区块链技术构建了老挝大米溯源系统,记录了老挝大米从生产到销售每一环节的信息,且保障了溯源数据的真实性和高效性。论文的主要研究工作如下:本文从生产者、监管者、消费者三个角度分析了老挝大米供应链特点,对大米区块链结构进行了设计,从而设计了老挝大米溯源系统的总体框架,将系统分为存储层、网络层和应用层。进一步对系统三层进行了设计,设计了存储层的数据结构和数据读写流程,网络层的网络链、网络交易主体,应用层的交易记录上传模块、交易记录查询模块、智能合约的详细设计模块和区块链的管理模块。为了确保溯源数据的真实性和高效性,文本构建了系统的安全模型,监管模型和共享模型。同时利用了基于浓度梯度的六边形溯源追踪算法,优化溯源系统的总体模型,提高了数据查找的效率;通过区块链共识机制、DPOS算法执行方法和公钥私钥构建系统安全模型,保证溯源数据真实可靠;利用哈希算法构建系统监管模型,节省了数据的存储空间;通过摘要目录树、共享认证机制和共享交易结构构建系统共享模型,保证系统便捷有效。以Python为主要编程语言,实现了老挝大米溯源系统的框架搭建,完成了大米区块、大米区块结构、大米链交易及大米链的实现。在此基础上,实现系统节点数据库,射频识别功能、溯源二维码功能,从而实现了基于区块链技术的老挝大米溯源系统。并利用实际的老挝大米溯源标签对相应的系统进行了识别,识别的结果进一步证实和表明了本文设计和研究系统的可用性。

新冠疫情背景下长春安能物流无接触配送系统构建及优化研究

这是一篇关于配送系统,无接触配送,常态化疫情防控,长春安能物流,模型构建的论文, 主要内容为2020年开始爆发的新冠疫情对我国物流行业产生了双向的持续影响。一方面,物流行业发挥了供给纽带作用,为我国城乡居民供应了医疗及生活物资,这也为物流业带来更多的发展机会;另一方面,由于疫情引起的封控,也严重的影响了物流配送。但无论是防控还是放开,原有的物流模式都已经不能完全适用于后疫情时代的需求,物流配送都需要转变为“无接触配送”模式。“无接触配送”模式,降低了人与人接触造成的传染风险,一方面保障生产、生活的物资供应,另一方面也能缓解疫情对物流企业运营和物流业发展的冲击和影响,同时增加了物流系统的可靠性,保障物流系统能够在任何疫情影响下持续有效地运行。“无接触配送”模式的实现,需要建立科学的系统模式、有效的运行机制,且有先进的物流信息系统平台支撑。长春安能物流是中等规模的零担物流企业,“无接触配送”模式对于类似长春安能物流这样的物流企业来说还是探索阶段,虽然有部分应用但相关的认知还不完备,有待进一步的讨论与深入研究。所以“无接触配送”模式有一定的理论及现实意义。本文基于物流无接触配送系统理论对长春安能物流无接触配送现状进行充分分析,找出现今长春安能物流无接触配送中存在的一系列问题;其次,以需求分析入手,分别以企业、员工、客户、政府四方面分析了对长春安能物流无接触配送系统的需求;再次,构建了长春安能物流无接触配送的系统模式,并分析了其系统运行机制和系统评价问题,最后从企业、行业、政府三个方面提出了系统优化建议。本文认为物流企业应加大技术引进和资金投入力度、加快自提点网络建设及优化管理;物流行业应优化与开发无接触配送相关服务、制定无接触配送服务标准;政府应制定积极的政府扶持政策以及加强政府引导和支持。通过本文的研究,使整个长春安能物流无接触配送系统优化方案的分析、设计、优化过程形成有效闭环,确保通过该研究方案能有效完善长春安能物流无接触配送系统,充分提升长春安能物流的综合竞争力,从而进一步提升企业在行业内的发展地位。同时,本文能够为其他同行业无接触配送系统提供良好的借鉴意义。最后,无接触配送模式除了保障新冠疫情期间物流系统的有效运行之外,将推进物流行业的智能化和信息化发展,由于不需要配送员与客户约定时间见面,投递即走,将极大提高配送效率,也能有效保护双方安全和客户隐私。这种新配送模式的出现将促进整个配送行业运营模式的改变,也为其他行业探索开展无接触服务提供了参考,在后疫情时代,无接触配送服务是未来物流行业发展之必然。

面向实战的公安智能化指挥决策模型构建研究

这是一篇关于公安实战,公安指挥决策,智能化,模型构建的论文, 主要内容为随着社会变革的不断加剧,各类突发事件严重威胁着公共安全与社会稳定,其中严重暴力刑事案件、重大群体性事件、恐怖袭击事件等都属于社会安全类突发事件,是当前公安实战面临的主要问题。社会安全类突发事件的有效处置取决于公安指挥系统的效能水平,其关键在于公安指挥决策是否正确高效。为解决公安指挥决策的科学性与有效性问题,通过文献研究法、调查法与德尔菲法构建了公安智能化指挥决策模型。具体包括四部分内容:首先,对公安指挥决策的研究现状进行梳理,提出基于实战化的模型构建理念,明确公安指挥决策的基本概念;其次,借鉴“信息源-信息渠道”解释框架对社会安全类突发事件的指挥决策进行反思,以指挥决策者提出情报需求为逻辑起点,以情报流为核心线索,提出情报与指挥决策相互融合的一体化流程模型;再次,通过Delphi法构建了公安指挥决策情报需求指标体系,研究发现,情报流的结构可以划分为反映客观事实的情报维度、反映警力资源的指挥维度及反映处置能力的行动维度,其具体内容包括任务目标、现场环境、物资装备、战术素养等,是公安指挥决策者进行指挥决策的主要依据;最后,以情报流对公安指挥决策的支持作用为核心,通过融合数据挖掘、知识图谱、专家系统等信息通信技术与人工智能技术,强化指挥决策者在情报收集阶段的超个体能力,并建立配套分级响应机制、方案转化机制与反馈循环机制,构建了公安智能化指挥决策模型。公安智能化指挥决策模型主要由情报流处理模块和指挥决策模块构成,模型以技术层为支撑,同时,受到法律法规与文化习俗等外部环境因素的影响。通过对公安指挥决策系统进行设计优化,实现了“突发事件数据-情报产品-行动指令”的信息转化过程。对于公安智能化指挥决策模型的应用效果有待进一步通过实践检验。在未来,随着公安机关对社会安全类突发事件的处置经验不断丰富,对其规律认识更加深入,亦有可能通过建模方法构建基于人工智能技术的指挥决策系统。

BIM技术背景下图书馆工程项目设计+施工一体化应用路径研究

这是一篇关于BIM技术,模型构建,深化设计,协同管理,设计与施工一体化的论文, 主要内容为在项目全寿命周期过程中,设计和施工阶段是项目管理的重要环节,该阶段的管理工作对实现整个项目的综合效益目标起到至关重要的作用。设计与施工一体化的工作模式在我国被广泛使用,在该模式下,设计单位与施工单位可以在项目管理过程中开展协同工作,但由于传统一体化管理模式的局限性,导致这种协同方式未实现真正深度的融合。BIM技术是通过建立三维模型集成数据信息于一体,以技术手段来实现数据信息共享,其特有的功能优势对于项目设计和施工阶段工作具有重要意义。基于BIM协同平台,能够有效提升信息模型构建、协同深化设计、动态模拟分析、协同施工管理等一体化管理工作的效率和质量。如何将BIM技术更好地与传统设计与施工一体化管理模式相结合,在实际项目应用中发挥二者的优势,提高项目管理综合效益,成为了BIM技术应用研究的方向。基于此,本文以图书馆项目为案例,对BIM技术在设计与施工一体化管理模式下的应用路径进行了研究分析,主要内容以下:1.通过分析BIM技术的基本理论和特点,阐述了BIM技术在建筑策划、项目施工、组织管理等方面具备的优势功能,论证BIM技术具有重要的研究应用价值。通过对国内外文献资料研究以及采用问卷调查对BIM技术在项目管理中的应用情况和关键问题进行分析,对比传统设计与施工一体化管理应用优缺点,提出建立基于BIM的设计与施工一体化管理模式的思路和方法。2.建立了基于BIM技术的设计与施工一体化项目管理体系框架。主要包括构建以业主为主导的设计与施工一体化管理组织结构,统一制定管理约束机制,保证参建单位能够持续有效沟通;制定模型设计统一要求,解决了参建各方数据交互信息不对称的问题;编制模型深化设计和施工协同管理工作流程,实现设计与施工协同工作的有效深度融合,充分发挥BIM技术和设计与施工一体化应用管理模式的最大效能。3.以实际图书馆工程案例具体分析基于BIM的设计与施工一体化管理的实施路径,通过对模型设计、管线综合、协同深化、施工模拟、进度控制、质量管理等关键工作的应用分析,综合应用效果评价论证了基于BIM的设计与施工一体化项目管理模式能够为工程项目的综合管理带来显著的效益提升,同时也将加快建筑业产业升级,推动建筑行业向精细化、协同化、数字化方向发展。

基于扎根理论的STEM学习动机影响因素模型及实践研究

这是一篇关于STEM教育,学习动机,模型构建,扎根理论的论文, 主要内容为STEM教育由于缺乏系统的课程内容、缺少专业的STEM师资力量等原因,导致学生参与STEM学习积极性不够、学生存留率不断降低,影响STEM教育的发展。学习动机是影响学生学习成就的主要因素之一,对激发、维持和强化学生的学习行为有重要作用,有助于促进学生主动学习,并通过学生积极主动学习,缩小学生在STEM学习上的差距,提高学生存留率。因此,分析STEM学习中学生学习动机的影响因素以提高学生动机水平、帮助学生实现高水平的STEM学习、提高学生STEM科学素养、实现深度学习是值得研究人员和STEM教师关注的重要研究方向。研究基于扎根理论对参与过STEM学习的在校学生进行调查研究,采用半结构化深度访谈方式进行数据收集,并利用NVivo11软件对所得数据进行筛选、归纳等数据分析,得出STEM学习动机影响因素。基于上述研究并结合动机理论、建构主义学习理论和知识建构理论,研究从学习诱因、自我掌控、交互需求和能力展现4个核心范畴、7个主范畴以及22个范畴并结合STEM学习环境构建了STEM学习动机影响因素模型。同时开展相关实证研究,使用SPSS统计分析软件对研究数据进行定量分析,判断STEM学习动机影响因素模型的应用效果。研究结果表明,在动机水平上,实验组学生的学习关联、学习能力和学习激励三个子维度的水平都显著优于对照组,学习原因、学习自主和学习归因三个子维度与对照组存在差距但并不明显;在学习成果方面,实验组学生的解决方案和作品成绩均高于对照组。最后,从研究结果得到实践启示提出5条STEM学习动机提高策略,分别是基于计算机支架的复杂问题解决策略、基于多模态数据驱动的智能化评价策略、基于动态知识图谱的知识生成策略、基于教学代理的学习支持策略、基于认知神经科学的学习规律顺应策略,以期提高学生STEM学习动机水平和学习效果,为教师开展STEM教学设计、提高学生STEM学习的存留率提供相关决策依据。研究最后为STEM教育的相关研究提供了重要补充。一是利用扎根理论对学习动机进行质性分析提取学习动机影响因素,提高了学习动机研究的广度;二是对STEM学习动机进行研究,是目前学科学习动机研究中较少的研究内容,丰富了STEM教育研究的理论视角。

基于区块链技术的老挝大米溯源系统的研究与实现

面向实战的公安智能化指挥决策模型构建研究

基于PLM的ARIMA决策支持模型及应用

这是一篇关于决策支持,数据挖掘,模型构建,预测模型的论文, 主要内容为随着经济社会的转型升级,制造型企业的竞争加剧,企业在生产计划制定、原材料采购和产品销售等方面需要做到更加精细化和规范化,需要对企业PLM过程中的产品设计、制造、装配、入库、出库、销售、退货及服务等各环节的变化情况进行实时监测,以过往的企业生产数据为样本和基础对企业未来一段时间内的产品生产、销售等过程进行预测,为企业制定采购计划、生产计划等战略决策提供数据的支撑。本文首先分析了企业PLM过程中决策支持的重要意义以及数据预测对企业决策的影响,以企业过往生产数据为研究对象,对如何获得有效的预测数据以及以友好精美的方式展示给决策者进行数据预测的建模和应用研究,具体的研究内容如下:首先,构建了基于ARIMA的数据学习预测模型,采用残差检验对模型进行校验,并用方差校验和T校验对模型进行优化处理;接着,采用R语言和基于Java的JSP、Servlet和JavaBean技术以及rJava相结合的方法,实现预警模型求解并进行测试验证与优化;然后,构建了基于浏览器/服务器结构的决策支持系统,在为企业决策提供支持的同时根据不断变动的企业生成情况对预测模型进行微调;最后,以决策支持系统为基础建立基于web的应用,让决策者可以及时直观的了解企业实时的生产情况。