优秀毕业设计论文自己写的下载了就知道我花了多少汗水了第1章概述 1 1.1课题的背景及意义 1 1.2课题分析 1 1.3国内外发展状况 2 1.3.1国内方面 2 1.3.2国外方面 2第2章系统实现主要技术 3 2.1技术方案选取 3 2.1.1开发语言 3 2.1.2开发模式选择 4 2.2相关语言及开发工具介绍 5 2.2.1JSP技术简介 5 2.2.2MyEclipse简介 6 2.2.3Tomcat简介 6 2.2.4MicrosoftSQLServer2005简介 7第3章系统概述 8 3.1运行环境 8 3.1.1软件运行环境 8 3.2系统的可行性研究 8 3.2.1技术可行性 8 3.2.2社会可行性 9 3.2.3经济可行性 9 3.3系统需求分析 9 3.3.1用户需求分析 9 3.3.2性能需求分析 10 3.3.3产品质量需求分析 10 3.3.4系统设计目标分析 11 3.4系统体系结构分析 11 3.4.1B/S结构与C/S结构 11 3.4.2B/S与C/S的优越性 12第4章系统总体设计 14 4.1系统设计 14 4.1.1逻辑结构分析 14 4.1.2功能模块划分 14 4.1.3系统流程概述 15 4.1.4数据流图分析 18 4.1.5系统用例 19 4.2数据库设计 20 4.2.1数据库的需求分析 20 4.2.2数据库表设计 20 4.2.3E-R模型 22 4.3MVC模式 25 4.3.1视图层 25 4.3.2模型层 26 4.3.3模型层 26第5章系统详细设计与实现 28 5.1前台开发 28 5.1.1首页设计 28 5.1.2用户登录 29 5.1.3用户注册 29 5.1.4用户订餐 30 5.1.5购物车 31 5.1.6订单 31 5.1.7在线聊天 32 5.1.8在线留言 33 5.2后台开发 33 5.2.1管理员登录 33 5.2.2管理员功能 34 5.2.3商品显示 34 5.2.4添加商品 35 5.2.5销售统计 36 5.2.6管理用户 37 5.2.7订单管理 37 5.3部分核心代码 38 5.3.1乱码处理方法 38 5.3.2时间格式处理方法 38 5.3.3数据库配置信息 39 5.3.4购物车 39 5.3.5分页 40第6章系统测试与维护 42 6.1系统测试 42 6.1.1系统测试的目的 42 6.1.2系统测试的方法 42 6.1.3网上订餐管理系统的测试 42 6.2系统维护 43结论 44参考文献 45致谢 46

完整中文版CNAS-CL01：2018检测和校准实验室能力认可准则，规定了实验室能力、公正性和持续运行的一般要求，适用于进行实验室及确认或认可实验室的能力。
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MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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