推荐5篇关于可视化界面的计算机专业论文

今天分享的是关于可视化界面的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到可视化界面等主题,本文能够帮助到你

基于J2EE的动态配置开发平台的研究与实现

这是一篇关于动态配置开发平台,MIS,MVC设计模式,可视化界面,代码自动生成的论文, 主要内容为随着企业的迅速发展和信息化管理技术的不断成熟,管理信息系统的个性化需求也越来越高,这种个性化需求主要体现在企业快速发展导致业务上发生的变化。针对目前企业管理信息系统程序固定化、扩展性不足的缺点,本文提出一个基于J2EE体系和关系数据库的可视化界面快速配置开发平台的解决方案。该平台以动态配置项目数据库表、业务流程为目标,以面向对象、软件复用、软件构件为基础原理,以代码自动生成、基本操作通用化、流程动态配置等技术为依托进行设计研发。本文作者的主要工作: (1)学习研究J2EE平台技术及其体系结构,分析了当前比较主流的J2EE第三方轻量级框架,并最终选用结构层次分明、高可重用性的Struts框架作为平台MVC(模型--视图--控制)三层设计的基础框架,在数据持久层上采用数据库连接池技术更加高效的管理数据库连接,通过这四层结构实现平台的研发。 (2)采用代码自动生成技术,来实现用户界面的生成。开发人员或者用户只需要在平台的可视化界面上通过简单的配置即可完成页面的开发,这些配置信息将存储在数据库中。当用户界面需要修改时,从数据库中将这些配置信息查询出来,修改这些配置信息,保存之后即可完成用户界面的修改,从而减少了用户界面的开发时间。 (3)实现业务流程动态配置。针对企业快速发展所带来的业务上的改变,本平台提出业务流程动态配置这一方案,通过动态配置业务流程可以更加简洁方便的实现程序上的变更,以满足客户的变更需求。 (4)数据库基本操作通用化。用户界面对后台的频繁访问是管理信息系统的一大特点,针对这种情况平台对新增、删除、修改、查询这样的基本操作进行了封装,使之通用化,对应的函数只要接收几个参数就可以实现数据的增删改查操作,很大程度上提高了代码的重用性。 (5)采用基于角色的访问控制模型技术(RBAC)实现用户权限分配。用户及其权限的分配在MIS(管理信息系统)中占据越来越重要的地位,为了更好的实现用户权限的分配,平台采用RBAC技术,该技术解耦了权限和用户的关系,加入角色(role)的概念,更好的完成用户权限的分配。平台的层次结构和框架的设计以及具体实现,使表示和业务逻辑分离,核心关注点和交叉关注点分离,从而使得平台更加容易维护。应用这个开发平台可以提高系统开发的效率,缩短开发周期,降低开发成本,更加易于设计、实现和维护,满足了系统可扩展性和可维护性的要求,在将来的软件开发中可能会作为主流开发方式。

基于化学图谱的复杂体系定性定量分析新方法开发及其可视化研究

这是一篇关于化学计量学,图谱分析,机器学习,数据融合,可视化界面的论文, 主要内容为化学图谱在食品、药物分析等各个领域具有广泛应用。但在进行复杂体系测定时,容易出现光谱信号重叠现象,使得传统的分析方法得到的结果不够精确。此外,使用程序代码建立模型较为困难。针对以上情况,本研究对传统化学计量学方法进行改进,旨在提高传统分析方法的准确度;同时引入一些先进的算法到化学图谱分析领域解决一些实际问题,最后开发了跨软件平台的分析系统,这些研究工作主要分为五个子课题,对应于以下第二章到第六章,继第一章引言之后依次展开。第二章多线性回归模型在EEM图谱定量分析中的应用及可视化研究。此章节提出了一种基于EEM图谱定量测定目标化合物的有效方法。该方法采用逐步回归和多元线性回归相结合的方法,利用EEM图谱的特征值建立数学模型。同时验证了所建立模型的准确性和可靠性,结果表明所提出方法能够实现准确的定量分析。本研究开发了与上述方法相应的图形用户界面,该界面提供了数据输入、模型建立、模型优化和结果展示的过程,更便于后续应用。第三章一种变量筛选与建模方法联用的策略开发及其定量分析应用。此章节提出了一种i PLS算法与GD算法结合的联用策略,用于建立可用于不同光谱数据集中目标化合物的定量分析的新方法。本研究的新颖之处在于将i PLS方法用于图谱特征区间选择,并根据所选的特征区间采用GD算法建立定量模型。在i PLS-GD联用方法的应用中,优化了影响i PLS方法特征区间选择的区间数和GD方法的学习率、迭代次数等影响定量准确度的因素。然后利用NIR数据集、1H NMR数据集和EEM数据集对i PLS-GD方法的性能进行了测试和验证。基于测试集比较了i PLS-GD联用方法与PLS、i PLS方法所得结果,结果表明新方法具有更好的预测能力,分析其原因在于综合了i PLS方法变量筛选能力强和GD方法建模能力强的优点。因此,i PLS-GD方法可作为复杂光谱数据建模的一种较好的可用方法。第四章基于GC-MS和MIR结合XGBoost方法对不同年份陈皮进行判别及相应过程的图形用户界面设计。此章节首次报道了XGBoost算法结合分别基于MIR光谱图谱和GC-MS色谱图谱使用XGBoost算法对不同贮藏年份(2年、4年、6年和8年)陈皮的鉴别。首先,分别从MIR一阶导数光谱数据和GC-MS色谱数据中提取重要特征,然后根据提取的重要特征使用XGBoost算法建立判别模型。结果表明,两种数据集的判别准确率均为100%。验证了XGBoost方法对不同贮藏年限陈皮样品的鉴别潜力。此外,在基于GC-MS色谱图谱提取的重要特征的基础上,本研究发现同一公司陈皮样品随着贮存年限的延长β-松油醇的相对含量增加,这一发现可以为陈皮的年份鉴别提供有益的物质基础依据。最后,为上述过程开发了友好的GUI,便于对陈皮样品的贮藏年限进行判别。本研究为陈皮样品不同贮藏年限的鉴别提供了新的思路。第五章基于GC和MIR利用机器学习方法结合改进后的中水平数据融合方式对陈皮地理产地进行判别研究。此章节旨在为区分不同产地的陈皮提供一种有效的策略。为此,采用GC和MIR光谱法对广东省新会区8个不同地区的39份陈皮样品进行了分析。首先采用随机森林方法从GC和MIR数据中提取特征信息。其次,采用中水平数据融合和改进的中水平数据融合方式对GC和MIR特征数据进行融合。然后,采用Adaboost、NB、KNN和ANN四种机器学习方法分别建立判别模型。最后,用混淆矩阵对各模型的判别性能进行了验证。结果表明,与单独的GC或MIR数据的建模结果相比,使用数据融合策略可以明显改善判别准确度,并且基于改进后的中水平融合数据所建立的KNN和ANN模型表现最佳,只有一个样本产地分类错误。本研究使用先进的机器学习方法与改进的中水平数据融合策略相结合,为不同地理来源的陈皮样本分类提供了新的思路第六章跨软件平台数据分析系统的建立与应用。此章节开发了一款开源跨软件平台的数据分析系统,该系统基于Java Web语言编写,可以调用其它平台的算法模型。该系统由登录注册、用户管理、数据管理、数据分类管理、数据建模五大模块组成,可以将数据上传至平台进行界面化的建模操作。为了验证系统的可行性,在系统中上传了数据进行建模分析操作,最后得到了预期的结果。该系统降低了对数据进行分析处理的难度。

基于可穿戴设备的空气质量检测系统设计与实现

这是一篇关于空气质量检测,可穿戴,无线通讯,云平台,可视化界面的论文, 主要内容为随着人们生活水平的提升,对生活环境中的空气质量提出了更高的要求。由环境中有害气体造成健康危害的事故屡见不鲜,日常生活中存在的有害气体可以通过空气质量检测设备进行检测,然而现有的空气质量检测设备大多存在体积偏大不便携带、检测气体种类单一、人机交互简易、不具备长期历史数据查询功能等问题。本文结合可穿戴设备的优点,设计了一种空气质量检测设备,能够实时采集设备使用者周围空气质量信息,配合web前端可视化界面,给用户提供了更加友好的气体检测人机交互界面。设计的空气质量检测终端采用ARM架构的STM32F103RCT6作为控制核心,配合嵌入式技术、WiFi无线通讯技术、传感器技术、阿里云物联网云平台,开发了具有采集二氧化碳浓度、TVOC、甲醛、温度、湿度数据、采集数据上传等功能的可穿戴式空气质量检测系统。硬件方面,设计了电源电路、气体传感器采集电路、数据存储电路、LCD显示电路以及WiFi串口电路,使用STM32控制核心收集气体传感器数据,并通过WiFi无线模块发送MQTT连接请求至阿里云物联网平台,通过服务端订阅技术使用AMQP-SDK包进行数据流转操作,将气体数据持久化到MySQL数据库;软件方面,设计了web端可视化界面,采用阿里云ECS服务器作为web端服务器,使用Element-UI和Vue框架搭建了空气质量检测系统前端开发界面,使用Axios请求数据并使用Spring-Boot设计相应的后端程序,查询MySQL数据库持久化数据如:用户数据、气体数据、设备数据等,通过Echarts进行气体数据图表展示。经过测试,本设计终端检测设备携带方便、体积小巧,上电后能够稳定运行,可以将采集气体数据通过WiFi上传至阿里云物联网平台,通过服务端订阅气体数据并持久化至web端服务器的MySQL数据库,web端可视化界面能够进行历史气体数据查询,用户管理,设备管理等功能,具有一定的推广价值。