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智能技术平台的设计与实现

发布时间:2023-01-31 08:36
  当前,互联网技术高速发展,新一代的科技革命改变了以往传统的生产生活方式,尤其是制造业。在先进发达的生产与制造业国家中,产品在生产过程中所花费的时间很少,而大部分时间处于流通领域中。在服务领域有高达60%的产品属于增值业服务。而智能服务系统对提高企业的增值服务具有重要的意义。论文设计的智能技术平台主要分为三大服务模块:企业对外的智能客服模块、智能故障诊断模块以及对内的专家技术交流平台模块。系统采用Java EE技术、MySQL后台数据库、RESTful设计原则和MVC设计模式实现。其中算法采用卷积神经网络,对数据进行分析与挖掘处理。论文重点介绍本人独立完成的系统智能故障诊断模块的设计与实现,采用统一建模语言UML对系统的设计与实现进行详细描述,包括系统的功能模块流程图、功能模块活动图、功能模块实体类图以及功能模块时序图等,使用系统流程图来描述系统功能性需求,使用活动图来描述整个业务用例实现的工作流程,使用类图来描述系统实现的静态模型结构,包括其中存在的类、内部结构以及类之间的关系等,使用时序图来描述各个模块之间的动态协作及其发送消息的时间顺序。通过各种图表的形式从需求分析、概要设计、详细... 

【文章页数】:80 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
致谢
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 论文背景
    1.2 智能技术现状
        1.2.1 卷积神经网络应用研究现状
        1.2.2 设备故障诊断应用现状
    1.3 项目目标
    1.4 论文主要工作和论文组织结构
2 相关技术
    2.1 CNN
    2.2 MVC
    2.3 Java EE
    2.4 REST
    2.5 本章小结
3 智能技术服务平台需求分析
    3.1 业务流程分析
    3.2 系统功能需求分析
        3.2.1 系统用户角色分析
        3.2.2 智能故障诊断
        3.2.3 智能在线客服
        3.2.4 专家技术交流平台
    3.3 系统非功能需求分析
        3.3.1 性能需求
        3.3.2 可靠性需求
        3.3.3 安全性需求
        3.3.4 可维护性需求
    3.4 本章小结
4 智能技术平台设计
    4.1 系统总体架构设计
    4.2 系统功能模块设计
    4.3 数据库设计
        4.3.1 用户模块表设计
        4.3.2 案例模块表设计
    4.4 接口设计
    4.5 本章小结
5 智能故障诊断子系统功能详细设计及实现
    5.1 用户管理模块
        5.1.1 用户管理流程设计
        5.1.2 用户管理时序设计
        5.1.3 用户管理类设计
        5.1.4 用户管理实现效果
    5.2 案例管理模块
        5.2.1 案例管理流程设计
        5.2.2 案例管理时序设计
        5.2.3 案例管理类设计
        5.2.4 案例管理实现效果
    5.3 智能诊断模块
        5.3.1 智能诊断流程设计
        5.3.2 智能诊断时序设计
        5.3.3 智能诊断类设计
        5.3.4 智能诊断算法实现
        5.3.5 智能诊断实现效果
    5.4 分析报告模块
        5.4.1 分析报告流程设计
        5.4.2 分析报告时序设计
        5.4.3 分析报告类设计
        5.4.4 分析报告实现效果
    5.5 本章小结
6 智能技术平台测试与验证
    6.1 系统测试环境
    6.2 测试目标
    6.3 功能测试
    6.4 性能测试
    6.5 本章小结
7 总结
    7.1 总结
    7.2 展望
参考文献
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集


【参考文献】:
期刊论文
[1]大数据分析中的计算智能研究现状与展望[J]. 郭平,王可,罗阿理,薛明志.  软件学报. 2015(11)
[2]面向大数据分析的在线学习算法综述[J]. 李志杰,李元香,王峰,何国良,匡立.  计算机研究与发展. 2015(08)
[3]大数据流式计算:关键技术及系统实例[J]. 孙大为,张广艳,郑纬民.  软件学报. 2014(04)
[4]大数据管理:概念、技术与挑战[J]. 孟小峰,慈祥.  计算机研究与发展. 2013(01)
[5]大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J]. 李国杰,程学旗.  中国科学院院刊. 2012(06)
[6]基于BP人工神经网络的大气颗粒物PM10质量浓度预测[J]. 石灵芝,邓启红,路婵,刘蔚巍.  中南大学学报(自然科学版). 2012(05)
[7]故障树分析法的专家系统在故障诊断中应用[J]. 蔡宗平,汤正平,闵海波.  微计算机信息. 2006(22)
[8]基于故障模式分析的运载火箭发射决策系统推理技术研究[J]. 张庆振,李清东,任章.  航天控制. 2006(03)
[9]基于神经网络的导弹测发控制系统故障诊断专家系统[J]. 毕世华,刘文婧.  弹箭与制导学报. 2003(01)
[10]基于神经网络的导弹故障智能诊断专家系统[J]. 齐崇英,贺正洪,陈西宏.  系统工程与电子技术. 2001(12)

博士论文
[1]基于神经网络的铁路道岔故障智能诊断研究[D]. 张凯.长安大学 2016

硕士论文
[1]高速列车转向架故障诊断智能决策方法研究[D]. 穆世恒.西南交通大学 2017
[2]基于案例相似度的车辆故障智能诊断系统研究[D]. 张晓阳.吉林大学 2017
[3]新疆乌鲁木齐市财政信息管理系统的设计与实现[D]. 王博.厦门大学 2014
[4]基于J2EE财政资金监控管理系统的设计与实现[D]. 康萍.厦门大学 2014
[5]文山地税房地产税收一体化信息管理系统的设计与实现[D]. 韦权芳.厦门大学 2013
[6]汽轮机组振动故障远程诊断系统研究[D]. 侯志花.华北电力大学(河北) 2010
[7]铁路信号设备故障检修决策支持系统研究与实现[D]. 张娟.北京交通大学 2009
[8]面向分级决策问题的专家系统设计[D]. 邵岩.哈尔滨工业大学 2007
[9]基于SIS的火电厂运行故障诊断系统的研制[D]. 张辉.华北电力大学(北京) 2007
[10]机械设备故障智能诊断系统研究[D]. 李小彭.沈阳工业大学 2003



本文编号:3733848

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