基于Web的磷化工工艺安全评价系统的设计与实现
这是一篇关于磷化工工艺,安全评价,模糊数学,作业条件危险分析法,Web,SSH的论文, 主要内容为随着磷化工产业的不断发展,工艺安全问题也越来越突出,对安全工作的管理日趋繁重。目前,我国磷化工生产企业的工艺安全评价工作基本没有统一的标准,安全评价工作基本上处于人工管理方式,评价方法差别较大,而且效率低下,信息反馈不及时,所以磷化工工艺安全评价的信息化和网络化势在必行,对于提高我国磷化工企业的竞争力和建立强大磷化工产业意义重大。本文以国家“十一五”科学支撑计划项目-磷资源加工微观决策支持系统为研究背景,开发了基于Web的磷化工工艺安全评价系统。 结合科研项目的实际需求,论文所作主要工作有：(1)根据现有磷化工工艺安全现状,分析了磷化工工艺安全评价业务流程,参与建立磷化工工艺安全评价指标体系；(2)研究了磷化工工艺安全评价方法,应用模糊数学模型和作业条件危险分析法进行工艺安全评价；(3)采用面向对象技术,运用UML建模思想分析和设计系统；(4)使用SSH框架技术,结合Ajax、XML等多种开源技术开发系统,实现登录、评价、报表打印、数据保存与管理等功能。 本系统是国内第一个磷化工工艺安全评价系统,该系统的使用对于提高我国磷化工行业的生产效率和企业整体竞争力有重要意义。
基于用户在线评论的产品感性评价方法研究
这是一篇关于感性评价,在线评论,模糊数学,BP神经网络的论文, 主要内容为随着消费者对产品情感体验的重视,“情感化设计”成为研究热点,其实施的关键在于准确获得用户对已有产品的感性评价数据,从而改进产品设计。传统的产品感性评价数据获得方法,主要通过问卷调查,结合语义差异法感知用户产品意象,包括意象词的筛选,数据的统计分析处理等,这一过程的每一步都是十分繁琐、耗时的,并且得到的是一个平均的数据,并未考虑用户个人的情感偏好。本文借鉴感性工学和模糊数学相关理论,提出了 一种基于在线评论数据并且考虑用户意象偏好信息的产品感性评价方法,并且通过BP神经网络建立了设计要素与用户偏好意象之间的关系模型。本文的主要工作及结论总结如下:(1)提出了一种基于在线评论数据,同时考虑用户偏好信息的产品感性评价方法。通过对在线评论数据的处理分析确定产品意象词,在前人研究的基础上确定表示等级的副词。以意象词前面的副词确定产品在这一意象上不同等级的分布情况。此外考虑到各个等级之间的语义交叉,基于质量分配理论对意象分布数据进行调整,从而获得产品的感性评价信息。(2)针对某一用户,本文的研究将其情感偏好纳入到产品感性评价当中,对用户关注的意象,考虑其意象偏好定义了“喜欢”和“不喜欢”两种不同的偏好序列,结合通过在线评论获得的产品感性评价信息,得到用户对产品集合中的每一个产品在其关注的意象上满足其偏好需求的概率,为用户选择产品提供了参考。(3)基于BP神经网络构建了产品设计要素与用户意象偏好之间的关系模型,通过在线评论数据提取用户所关注的产品设计要素,结合电商平台对产品的参数介绍,确定产品的设计要素。随后确定产品集合中的每一个产品的设计要素水平,进行数据处理后作为神经网络的输入数据,以产品在用户关注意象上满足用户需求的概率作为输出数据,构建了一个三层的BP神经网络,并对模型进行了验证。(4)以某电商平台的部分花瓶为例,对所提出的基于在线评论数据考虑用户情感偏好信息进行产品感性评价的方法进行了潜在应用研究,构建了花瓶设计要素和用户偏好意象之间的关系模型。针对花瓶这一产品来说,发现用户比较关注瓶口形状、颜色等设计要素。研究结果表明,所提出的方法具有一定的有效性和可操作性,为用户选择心仪产品以及设计师进行产品个性化设计提供了参考意见。
基于用户在线评论的产品感性评价方法研究
这是一篇关于感性评价,在线评论,模糊数学,BP神经网络的论文, 主要内容为随着消费者对产品情感体验的重视,“情感化设计”成为研究热点,其实施的关键在于准确获得用户对已有产品的感性评价数据,从而改进产品设计。传统的产品感性评价数据获得方法,主要通过问卷调查,结合语义差异法感知用户产品意象,包括意象词的筛选,数据的统计分析处理等,这一过程的每一步都是十分繁琐、耗时的,并且得到的是一个平均的数据,并未考虑用户个人的情感偏好。本文借鉴感性工学和模糊数学相关理论,提出了 一种基于在线评论数据并且考虑用户意象偏好信息的产品感性评价方法,并且通过BP神经网络建立了设计要素与用户偏好意象之间的关系模型。本文的主要工作及结论总结如下:(1)提出了一种基于在线评论数据,同时考虑用户偏好信息的产品感性评价方法。通过对在线评论数据的处理分析确定产品意象词,在前人研究的基础上确定表示等级的副词。以意象词前面的副词确定产品在这一意象上不同等级的分布情况。此外考虑到各个等级之间的语义交叉,基于质量分配理论对意象分布数据进行调整,从而获得产品的感性评价信息。(2)针对某一用户,本文的研究将其情感偏好纳入到产品感性评价当中,对用户关注的意象,考虑其意象偏好定义了“喜欢”和“不喜欢”两种不同的偏好序列,结合通过在线评论获得的产品感性评价信息,得到用户对产品集合中的每一个产品在其关注的意象上满足其偏好需求的概率,为用户选择产品提供了参考。(3)基于BP神经网络构建了产品设计要素与用户意象偏好之间的关系模型,通过在线评论数据提取用户所关注的产品设计要素,结合电商平台对产品的参数介绍,确定产品的设计要素。随后确定产品集合中的每一个产品的设计要素水平,进行数据处理后作为神经网络的输入数据,以产品在用户关注意象上满足用户需求的概率作为输出数据,构建了一个三层的BP神经网络,并对模型进行了验证。(4)以某电商平台的部分花瓶为例,对所提出的基于在线评论数据考虑用户情感偏好信息进行产品感性评价的方法进行了潜在应用研究,构建了花瓶设计要素和用户偏好意象之间的关系模型。针对花瓶这一产品来说,发现用户比较关注瓶口形状、颜色等设计要素。研究结果表明,所提出的方法具有一定的有效性和可操作性,为用户选择心仪产品以及设计师进行产品个性化设计提供了参考意见。
针对不同用户群体的城市交通路径规划系统的研究
这是一篇关于路径规划,用户群体,模糊数学,Java EE,Baidu Map API的论文, 主要内容为随着经济的快速发展、城市交通网变得愈加复杂,城市居民拥有更多出行方式,他们的出行决定被重多因素所影响。不同因素对于乘客出行选择的影响程度不同,某些因素甚至直接决定着乘客对出行方式的选择。影响乘客出行方式选择的因素主要有出行总时长、出行总金额、换乘次数、步行距离、天气因素等。根据乘客的出行倾向,本文将乘客分为三类用户群体,即时间优先、费用最少及舒适度优先,其中决定舒适体验的因素有拥挤度、天气情况、步行距离、换乘次数、换乘环境、换乘时间。本文主要解决这三类用户群体的最优路径规划问题。本文采用Dijkstra最优路径算法与模糊数学综合建模来优化路线规划算法,进而实现了针对不同用户群体的城市交通路径规划系统。系统采用Java EE、Spring、Strust、Hibernate、Mysql及Python等技术,主要实现了出行路径规划、出行路线收藏、交通线路数据管理、用户管理等功能模块。对于出行路径规划模块中的舒适度优先路径查询,文中实现了舒适度单元素查询及舒适度综合查询的算法,并借助Baidu Map API及JS实现了路线可视化。针对不同用户群体的城市交通路径规划系统不仅可以方便居民的出行、有效地提高城市交通的工作效率。
O2O住房空气质量共享的检测与评价系统设计
这是一篇关于O2O住房,空气质量检测,数据共享,模糊数学,K近邻,WebSocket的论文, 主要内容为随着国民经济的全面发展,人们的住宿方式日趋多样化,酒店、民宿、公寓等O2O住房受到越来越多的青睐,通过移动APP在线上平台看房和选房,线下直接拎包入住。然而与其相关的空气质量问题不容小觑,近年来,因O2O住房空气质量问题而引起的健康事故层出不迭,其关键在于用户在选择住房时无法准确、全面获知其空气质量。鉴于此,本文设计了一种便携式的O2O住房空气质量检测与评价系统。住客可在入住后持检测设备对该住房空气质量进行检测并将结果上传至数据共享平台供其他住客查看,也可通过该平台查看他人上传的住房空气质量信息,实现检测数据共享。系统的空气质量检测终端用于采集O2O住房室内常见的环境参数如温度、湿度、甲醛、PM2.5和PM10;实时数据经检测终端的GPRS模块传输至服务器(底层依赖Apache Tomcat,以Spring MVC+Spring+MyBatis的软件架构设计)的Redis数据库中使用算法实时评价;服务器将实时检测数据和相应评价结果通过WebSocket长连接通道发送给建立对应连接的客户端APP;APP实时显示检测数据和评价结果,并可上传检测结果至其数据共享平台,该平台具有多样性显示、多条件筛选与排序的功能,通过该平台,住客可直观获知O2O住房的空气质量情况;后台管理与监测系统用于管理系统用户,以及在线设备实时数据和位置的动态监测。系统采用基于K近邻的模糊层次分析算法进行空气质量评价,利用层次分析法确定室内环境下甲醛、PM2.5和PM10的影响权重。为了结合检测数据评价的时效性和准确性,实验发现解模糊化时常用的面积中心法(信息利用率高)和最大隶属度法(计算简单,实时性强)在隶属度集合最大与次大值间距过小时所得评价结果不一致。为此本文使用K近邻构建分类模型,以各指标实际数据和隶属度向量为输入,解模糊化结果为输出,进行模型训练,最终确定系统解模糊化策略。最后通过在不同模拟环境下,利用多种常用算法进行空气质量评价,结合实际数据,对比验证本系统综合评价算法的客观性;并对系统的各个模块进行功能测试和验证,测试和验证结果表明系统能够完成设计的目标。
基于ASP.NET的公路隧道运营安全评价管理系统研究
这是一篇关于公路隧道运营安全,数据包络分析,模糊数学,评价管理系统的论文, 主要内容为随着我国在交通运输及工程领域建设规模与数量上的不断增长,隧道作为我国交通的重要组成部分,当大量隧道建设完成交付运营后,许多安全问题日趋显现,给人们的出行带来了很大的困扰。目前我国对于公路隧道的安全评估技术仍在发展阶段,急需引入新的理论和技术,如今信息化和网络技术的的快速发展,使公路隧道在系统开发领域有较大的提升空间。为此,本文对公路隧道运营期间影响因素进行细致分析,建立了一套公路隧道运营安全综合评估方法,并基于隧道运营安全综合评估方法开发了对应的评价管理系统,以期为隧道的智能化建设与科学化运营管理提供帮助。本文基于此,对相关理论及系统进行了研究,最终开发了一套完整的公路隧道运营安全评价管理系统,主要工作包括以下内容:第一,深入分析公路隧道系统中导致事故发生的主要影响因素,建立公路隧道运营安全评价指标体系。最后依据相关规范和要求建立指标定性定量评判标准。采用层次分析法确立各指标权重。第二,根据公路隧道系统的特点,将数据包络分析法应用在隧道管理绩效评价中,建立基于DEA(数据包络分析)的隧道运营管理绩效评价模型,并通过实例进行分析。第三,将基于DEA的隧道运营管理绩效评价结果通过模糊数学中的隶属度函数进行转化,与模糊综合评价法对其它五类因素的评价结果相结合,构建公路隧道运营安全综合评价模型。第四,结合用户的需求,对系统功能进行设计、系统运行环境进行分析、逻辑结构和网络结构进行设计,搭建系统开发框架。第五,基于.Net框架,运用ASP.NET和ADO.NET技术,采用B/S体系模式,应用C#语言,以SQL Server2008作为后台数据库,实现公路隧道运营安全评价管理系统并详细说明系统开发过程中的关键技术。
基于Web的高校教学质量评估系统的设计与实现
这是一篇关于教学质量,模糊数学,数据库,评估系统,数据挖掘的论文, 主要内容为教学质量测评检查高校教学质量的重要手段之一,是高校每学期都进行的一项常规考核工作。教学质量测评无论是对学校、教师还是学生均具有十分重要的意义。但是,随着近年来高校规模的迅速扩大和教育体制的不断改革,传统评教方式已经凸显弊端,使高校教学管理的信息化和网络化势在必行。本文所要开发的基于web的教学质量测评系统就是一个适应当前新形势、便捷、高效的教学质量测评系统。首先在对高校教学质量测评工作进行深入地调研的基础上,对此系统进行了可行性分析和总体设计,然后阐述了系统数据库设计和实现方案,接着详细论述了各子系统的具体实现以及关键技术,最后分析了该系统存在的不足和相应的改进措施。整个系统实现了用户登录控制、评测信息录入、查询、计算、统计、分析、数据维护以及打印报表等主要功能。 教学质量测评系统采用B/S架构,以WindowsServer2003作为软件开发平台,以Eclipse作为服务器端开发工具,开发语言选用JSP,以MySQL作为后台数据库,利用JDBC数据库访问技术对数据库进行管理操作,实现了基于WEB的教学质量测评系统。 在对教学质量的评估分析统计中,本文采用了模糊数学的模糊综合评判方法对教学质量进行了评判。整个评教过程结束后,本文又对评教结果进行了进一步的数据挖掘,真正意义上做到以评促教。
基于Web的高校教学质量评估系统的设计与实现
这是一篇关于教学质量,模糊数学,数据库,评估系统,数据挖掘的论文, 主要内容为教学质量测评检查高校教学质量的重要手段之一,是高校每学期都进行的一项常规考核工作。教学质量测评无论是对学校、教师还是学生均具有十分重要的意义。但是,随着近年来高校规模的迅速扩大和教育体制的不断改革,传统评教方式已经凸显弊端,使高校教学管理的信息化和网络化势在必行。本文所要开发的基于web的教学质量测评系统就是一个适应当前新形势、便捷、高效的教学质量测评系统。首先在对高校教学质量测评工作进行深入地调研的基础上,对此系统进行了可行性分析和总体设计,然后阐述了系统数据库设计和实现方案,接着详细论述了各子系统的具体实现以及关键技术,最后分析了该系统存在的不足和相应的改进措施。整个系统实现了用户登录控制、评测信息录入、查询、计算、统计、分析、数据维护以及打印报表等主要功能。 教学质量测评系统采用B/S架构,以WindowsServer2003作为软件开发平台,以Eclipse作为服务器端开发工具,开发语言选用JSP,以MySQL作为后台数据库,利用JDBC数据库访问技术对数据库进行管理操作,实现了基于WEB的教学质量测评系统。 在对教学质量的评估分析统计中,本文采用了模糊数学的模糊综合评判方法对教学质量进行了评判。整个评教过程结束后,本文又对评教结果进行了进一步的数据挖掘,真正意义上做到以评促教。
O2O住房空气质量共享的检测与评价系统设计
这是一篇关于O2O住房,空气质量检测,数据共享,模糊数学,K近邻,WebSocket的论文, 主要内容为随着国民经济的全面发展,人们的住宿方式日趋多样化,酒店、民宿、公寓等O2O住房受到越来越多的青睐,通过移动APP在线上平台看房和选房,线下直接拎包入住。然而与其相关的空气质量问题不容小觑,近年来,因O2O住房空气质量问题而引起的健康事故层出不迭,其关键在于用户在选择住房时无法准确、全面获知其空气质量。鉴于此,本文设计了一种便携式的O2O住房空气质量检测与评价系统。住客可在入住后持检测设备对该住房空气质量进行检测并将结果上传至数据共享平台供其他住客查看,也可通过该平台查看他人上传的住房空气质量信息,实现检测数据共享。系统的空气质量检测终端用于采集O2O住房室内常见的环境参数如温度、湿度、甲醛、PM2.5和PM10;实时数据经检测终端的GPRS模块传输至服务器(底层依赖Apache Tomcat,以Spring MVC+Spring+MyBatis的软件架构设计)的Redis数据库中使用算法实时评价;服务器将实时检测数据和相应评价结果通过WebSocket长连接通道发送给建立对应连接的客户端APP;APP实时显示检测数据和评价结果,并可上传检测结果至其数据共享平台,该平台具有多样性显示、多条件筛选与排序的功能,通过该平台,住客可直观获知O2O住房的空气质量情况;后台管理与监测系统用于管理系统用户,以及在线设备实时数据和位置的动态监测。系统采用基于K近邻的模糊层次分析算法进行空气质量评价,利用层次分析法确定室内环境下甲醛、PM2.5和PM10的影响权重。为了结合检测数据评价的时效性和准确性,实验发现解模糊化时常用的面积中心法(信息利用率高)和最大隶属度法(计算简单,实时性强)在隶属度集合最大与次大值间距过小时所得评价结果不一致。为此本文使用K近邻构建分类模型,以各指标实际数据和隶属度向量为输入,解模糊化结果为输出,进行模型训练,最终确定系统解模糊化策略。最后通过在不同模拟环境下,利用多种常用算法进行空气质量评价,结合实际数据,对比验证本系统综合评价算法的客观性;并对系统的各个模块进行功能测试和验证,测试和验证结果表明系统能够完成设计的目标。
基于BP神经网络的鱼塘养殖水质检测平台的研制
这是一篇关于鱼塘养殖,水质评价,BP网络,模糊数学,云平台的论文, 主要内容为中国一直是传统的水产养殖大国,其产量超过全球的1/3。中国的传统渔业主要以家庭化的小规模为主,但在家庭养殖中,养殖人员往往是通过经验来判别水质情况,并且容易出现因个人操作不当导致的水质恶化。本文将设计一种可以协助养殖人实现鱼塘精细化管理,并能检测适合鱼塘水质环境的水质检测平台,本文主要进行了以下研究工作。(1)分析了鱼塘养殖的主要参数,平台在水质检测上选择溶解氧、PH、氨氮、磷酸盐四个参数来评价鱼塘的整体水质,在水质评价标准上,根据鱼塘水体环境复杂、影响因素繁多的特点,选用《地表水环境质量标准》作为水质评价标准。(2)探讨了人工神经网络的结构及其基本原理,利用BP(back propagation)神经网络和模糊数学的优点,选择BP模糊神经网络作为输出水质评价的算法。在Matlab中构建4-9-1三层模糊-BP网络模型。因标准样本较少,所以使用随机插值法将标准样本扩充,并作为训练及检验数据集。由于BP神经网络收敛慢等缺点,分析并采用了LM(Levenberg-Marquardt)算法来改进网络模型。分别利用三角形隶属度函数和高斯隶属度函数计算其隶属度,使得网络模型的水质评价输出更为客观、准确。(3)在水质数据采集上,选用SJ-TWC3101水质分析仪。该水质分析仪的监测参数包含了本文所需要的四个参数,具有防尘避光、稳定抗干扰的优点,可广泛应用于淡水养殖、海水养殖、游泳池水、鱼塘养殖、农业灌溉,并可以通过RS485与上位机通信,在数据预处理上,针对缺失值和异常值的出现和解决方案进行了分析。对于缺失值,采用拉格朗日插值法;对于异常值,把异常值当作缺失值来处理。(4)在web平台的设计上,分析并选用阿里云服务器、Layui、Spring、Springboot、My Batis等框架,完成了鱼塘管理、投食投药管理、水质参数可视化等功能并上传到了阿里云服务器。
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