基于数据挖掘的船舶安全管理系统

发布时间：2017-07-19 04:20

  本文关键词：基于数据挖掘的船舶安全管理系统

  更多相关文章： 船舶建造 安全生产 考核指标 决策树 Apriori

【摘要】：随着企业安全生产意识的增强,各企业在完善加强安全管理工作进入了全面阶段。船舶安全管理离不开船舶安全生产考核指标体系的有效考核。传统的船舶安全生产指标考核的管理是通过纸质文档,这种方式过于简单低效,也不便于人工的统计而且查询困难,已经越来越难满足企业的需求。为了船舶安全管理水平的提高,紧跟时代的步伐,利用先进的信息化手段,建立一套适合船舶安全管理的系统来支持船舶安全生产考核指标的管理就变得尤为迫切和重要了。本文的主要研究工作如下:(1)本文介绍了船舶安全管理的现状,对船舶安全管理的重要性展开了分析,对国内外船舶安全管理的应用状况进行了描述,并且就本系统设计与开发的必要性做了阐述。(2)本文根据船舶安全管理的需求,研究了数据挖掘技术中的决策树分类算法和Apriori关联规则算法在船舶安全管理系统中的应用。使用面向对象和统一建模语言等技术对系统进行了分析,建立了基于模型视图控制器的系统架构。将整个船舶安全管理系统的功能模块划分成为四个模块,分别是:定性指标打分模块、系统管理模块、定量指标统计分析模块、安全考核指标管理模块。(3)本系统采用.NET技术和ASP.NET MVC框架,结合了ADO.NET Entity Framework框架,并且运用决策树算法建立的船舶安全考核指标体系的决策树和Apriori算法挖掘到的安全考核指标关联规则等其他技术进行设计开发,通过UML建模对系统进行建模,搭建系统模块和数据库的详细设计,从而完成了船舶安全管理系统的实现。(4)本文的系统实施效果一节对本系统模块中的主要功能界面以及系统的操作方式进行了描述与展示。本文设计和应用的船舶安全管理系统可以有效的管理安全生产考核指标完成情况,实现了决策树分类算法和Apriori关联规则算法在船舶安全生产考核指标在系统中的应用,为船舶行业提供一个船舶安全生产管理高效率的信息化决策分析系统。
【关键词】：船舶建造 安全生产 考核指标 决策树 Apriori
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U673.4;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 背景及问题10-11
• 1.2 国内外现状分析11-12
• 1.2.1 国外安全管理系统的现状11
• 1.2.2 国内安全管理系统的现状11-12
• 1.3 研究内容及意义12-13
• 1.4 论文章节组织13-14
• 2 业务需求及总体架构14-23
• 2.1 业务需求14
• 2.2 总体技术架构14-17
• 2.2.1 系统逻辑结构15-16
• 2.2.2 系统架构特点16-17
• 2.3 系统功能模块分析17-22
• 2.3.1 系统功能模块17-18
• 2.3.2 模块用例模型18-22
• 2.4 本章小结22-23
• 3 系统核心技术23-31
• 3.1 建立安全考核指标决策树23-26
• 3.2 挖掘安全考核指标间的高度关联规则26-29
• 3.2.1 关联规则27
• 3.2.2 数据挖掘算法27
• 3.2.3 数据预处理27-28
• 3.2.4 数据处理28
• 3.2.5 数据转换28-29
• 3.2.6 数据挖掘29
• 3.3 本章小结29-31
• 4 系统设计31-43
• 4.1 业务流程31
• 4.2 功能模块设计31-34
• 4.2.1 企业系统31-32
• 4.2.2 集团系统功能32-34
• 4.3 数据库设计34-39
• 4.3.1 数据库总体设计34-36
• 4.3.2 数据库详细设计36-39
• 4.4 安全设计39-42
• 4.4.1 身份鉴别39-40
• 4.4.2 访问控制40-41
• 4.4.3 日志与审计41-42
• 4.4.4 数据库安全42
• 4.4.5 数据安全42
• 4.4.6 抗抵赖42
• 4.5 本章小结42-43
• 5 系统实施及应用效果43-55
• 5.1 实现及部署环境43-44
• 5.1.1 开发工具与环境44
• 5.2 系统实现效果展示44-49
• 5.2.1 系统首页45
• 5.2.2 定量指标统计分析45-47
• 5.2.3 安全考核指标配置47-48
• 5.2.4 系统管理48-49
• 5.3 系统测试49-52
• 5.4 系统应用效果52-53
• 5.5 本章小结53-55
• 6 结论55-57
• 6.1 论文总结55
• 6.2 下一步的工作55-57
• 参考文献57-59
• 致谢59-60
• 攻读学位期间发表的学术论文目录60

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本文编号：561207