基于数据挖掘的船舶备件管理与决策系统开发

发布时间：2017-07-04 19:09

  本文关键词：基于数据挖掘的船舶备件管理与决策系统开发

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【摘要】：信息技术的快速发展以及智能化管理应用模式的不断普及,为企业现代化、信息化以及智能化的演进与发展提供了强有力的保障。船舶日常的出海活动,是一个风险相对较高的活动,海上复杂环境的影响,也使得船舶在日常运行过程中出现的损耗也比平时增加许多,然而船舶的稳定、可靠运行是保障船员生活与安全最基本的保证,所以在船舶航行过程中及时的预测并发现损耗过大不利于船舶安全航行的备件是必须的,也是船舶航行过程中最重要的工作。 基于数据挖掘的船舶备件决策系统在实现时,为了确保实现的系统能够满足船舶备件决策的实际应用需求,在系统实现时主要使用了J2EE的相关技术并结合粗糙集应用理论模型设计开发,最终通过SQL Server2005数据库的应用实现了船舶备件数据的动态管理。 本文在研究时主要是基于船舶航行的历史备件损耗数据,抛弃了人为主观因素的影响,通过大量历史航海数据的搜集整理,形成船舶航海备件使用数据的数据仓库,进而通过粗糙集理论对这些历史船舶备件使用数据进行分析处理,得到在特定的环境下,影响船舶备件使用寿命的最直接的影响因素,进而可以根据当前船舶的航行条件进行预测可能出现的备件损耗情况,为船舶航行备件的库存管理提供了更有力的指导意义,同时,由于基于大量历史船舶备件数据挖掘出船舶备件在特定的复杂环境下备件消耗的特定规律,是在船舶备件决策系统的自主下分析完成的,完全摒弃了人为因素的主观影响,因此分析得到的实际船舶备件最优化库存量也更有库存管理的实际意义,达到船舶航行最优化的库存管理以及应用的需求。
【关键词】：船舶备件 数据挖掘 决策系统
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U676
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 研究背景8
• 1.2 国内外研究现状8-9
• 1.3 备件研究存在的不足9-10
• 1.4 本文主要研究目标及内容10
• 1.5 研究意义10-11
• 1.6 论文组织结构11-13
• 2 技术理论及研究框架13-17
• 2.1 数据挖掘13-14
• 2.2 粗糙集理论14-15
• 2.3 备件管理的存储论15
• 2.4 备件管理的理论框架15-16
• 2.5 本章小结16-17
• 3 备件管理的系统需求17-24
• 3.1 系统可行性研究17
• 3.2 系统功能需求17-20
• 3.2.1 系统功能需求17-19
• 3.2.2 数据流图19-20
• 3.3 系统性能需求20-21
• 3.4 系统安全需求21-22
• 3.4.1 软件安全需求21
• 3.4.2 操作系统安全需求21-22
• 3.4.3 数据存储安全需求22
• 3.5 船舶备件决策需求22
• 3.6 本章小结22-24
• 4 基于粗糙集的船舶备件管理设计24-36
• 4.1 系统总体设计24
• 4.2 决策模型设计24-30
• 4.2.1 备件损耗因素分析25-26
• 4.2.2 备件损耗评估算法理论26-27
• 4.2.3 备件损耗决策模型设计27-30
• 4.3 数据库设计30-35
• 4.3.1 数据表设计30-33
• 4.3.2 数据库的配置33-34
• 4.3.3 数据库连接设计34-35
• 4.4 本章小结35-36
• 5 基于J2EE的备件管理系统设计及应用36-51
• 5.1 系统编码规范36-39
• 5.1.1 系统编码规范36-37
• 5.1.2 系统页面规范37-39
• 5.2 系统功能模块实现39-50
• 5.2.1 备件主体系统管理实现39-40
• 5.2.2 备件库存管理实现40-42
• 5.2.3 备件损耗管理实现42-44
• 5.2.4 用户管理实现44-46
• 5.2.5 权限管理实现46-48
• 5.2.6 备件决策分析管理实现48-49
• 5.2.7 备件供货商管理实现49-50
• 5.3 本章小结50-51
• 6 系统实现与测试验证51-57
• 6.1 系统测试规划51
• 6.2 测试用例设计51-53
• 6.3 功能模块测试53-57
• 7 总结与展望57-59
• 7.1 总结57
• 7.2 展望57-59
• 致谢59-60
• 参考文献60-61

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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2 张红云,马垣;数据挖掘与决策支持系统的关系[J];鞍山师范学院学报;2001年03期

3 王振操;;系统测试的应用[J];信息技术与标准化;2007年07期

4 马江洪,张文修,徐宗本;数据挖掘与数据库知识发现:统计学的观点[J];工程数学学报;2002年01期

5 夏光虎;贾宇波;范红丹;;分类与预测挖掘在信用风险评估中的应用研究[J];工业控制计算机;2012年07期

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本文编号：518980