一、SAN技术在数字图书馆数据存储与管理系统中的应用（论文文献综述）
龙瀛[1]（2021）在《基于医学影像的分级存储管理系统设计与实现》文中进行了进一步梳理随着信息技术的发展,更快更好的信息化服务开始在各行业领域中发挥出更为显着的作用。对于大家所共同关注的医疗领域,服务信息化亦是必然的发展趋势。信息化进程的加速与医疗场景下数据激增所带来的问题两者之间需要依靠合理的技术手段进行平衡。在医疗行业,医学影像数据占比最为庞大,在硬件设备更新换代和技术升级的同时,也将带来更加复杂的数据存储模式,更加多样的数字传输方式以及更加难以沟通的信息孤岛。对于大型医院来说,医学影像文件有数据量大,保存时间长的特点。而目前国内的大部分医院对医学影像的传统存储模式大都对拓展性有着诸多限制,面对复杂的网络存储环境,其访问性能和可用性难以得到充分保障,进行设备升级所带来的成本负担也较高。对于医疗服务云平台而言,这为进行院内外信息共享,提供远程诊断服务与业内专家会诊都带来了不便。现有存储策略不科学导致的存储成本的激增,需要新的存储解决方案。承接上层医疗服务云平台系统,论文重点研究了医学影像存储管理过程所面临的的数据分级、数据迁移、统一调度等关键问题并给出解决方案,将医学影像的存储方案设计为“在线”-“近线”二级存储模式,提出了基于多因子综合反馈的价值评定模型,设计并实现了基于医学影像的分级存储管理系统。本论文从系统的需求分析、系统的设计与实现、系统的测试等几个维度来展开详尽说明。主要内容有:以信息生命周期管理技术为依据,以影像产生时间、近期访问频次、存储设备负载为主要粒度,进行数据区分,以提出的数据价值评定模型为标准设置策略实现医学影像数据在两级存储方式间的自动迁移,将不同热度的数据文件存储在不同级别的存储引擎之中,达到控制存储成本的目的;系统承接上层医疗云服务平台,完成医学影像分级存储管理的相关功能,为使用者提供统一的数据访问接口。同时针对数据分级存储与迁移可能带来的数据管理、数据完整性、安全性问题,提出合理解决思路。
赵彦霞[2]（2021）在《基于水印和区块链技术的数字图像交易管理研究》文中提出社会许多领域对数字图像的大量需求,使得国内外出现了大量的数字图像交易网站。但目前的数字图像交易网站一般存在一些不足。例如,为用户提供的数字图像版权保护和版权认证服务不足,为用户提供的有法律效力的交易存证服务不足,为用户提供的个性化服务不足和提供的业务种类少等不足。在数字图像交易管理理论研究方面,也存在对数字图像交易管理的系统性研究、对数字图像进行版权保护和内容认证研究、对区块链中交易使用的智能合约管理研究以及专门针对数字图像的个性化推荐研究不足等问题。本文针对这些存在的问题进行了研究。在理论研究方面,本文对数字图像交易前、交易中和交易后管理上存在的一些问题进行了研究。提出了利用数字水印技术对交易前的数字图像进行版权保护和内容认证的多功能零水印算法;对数字图像交易过程中产生的交易信息写入区块链中进行存证,对区块链智能合约分类算法进行了研究;依据数字图像交易后存储的用户历史数据,研究了利用智能推荐技术的个性化数字图像推荐算法。在实践研究方面,设计了数字图像交易管理系统。将本文提出的算法应用于该系统,并设计了相应的管理模型,以解决数字图像交易网站提供的业务种类少等问题。本文的创新点如下:（1）提出了两种基于奇异值分解和深度学习的数字图像多功能零水印算法。在数字图像交易前,对数字图像进行版权保护和内容认证的研究不足。针对这一问题,本文对数字图像版权保护和内容认证进行了研究。变换域算法比空域算法中水印的鲁棒性更强,离散小波变换（DWT）能够克服离散傅里叶变换和离散余弦变换的一些缺点,奇异值分解（SVD）所得的奇异值可以表示图像内在的代数特征,稳定性好,深度神经网络能够获取图像关键特征。因此,将DWT、SVD分别和深度卷积神经网络（DCNN）和深度置信网络（DBN）相结合,提出了基于SVD和DCNN的数字图像多功能零水印算法以及基于SVD和DBN的数字图像多功能零水印算法。两种零水印算法都构造了零鲁棒水印图像和零半脆弱水印图像。仿真实验验证了两种算法的鲁棒水印对多种强度大的攻击有较好的抵抗性,提取出的半脆弱水印图像也能对原始图像的篡改位置进行定位。（2）提出了两种智能合约分类算法。针对许多数字图像交易网站存在的交易存证法律效力不足的问题,把区块链技术引入数字图像交易过程管理中。在区块链上进行交易的过程中需要使用智能合约,因此本文研究了智能合约分类算法,以便对智能合约进行有效管理。智能合约属于文本信息,因为智能合约不同类别数量相差较大,所以智能合约分类属于非均衡文本分类。智能合约分类的第一步工作是将智能合约转换成能够被计算机识别的数据。由于目前没有针对智能合约的语料库,因此首先利用Word2Vec建立智能合约语料库。然后,利用Word2Vec和智能合约语料库将所有智能合约都转化成等长的数字化向量。智能合约分类的第二步工作是研究如何对数字化的智能合约进行分类。由于智能合约分类属于非均衡的文本分类,所以本文提出了随机权学习机和加权交叉熵函数来克服传统分类方法的缺陷,并分别利用自编码器能降低数据维度的特点和双向长短期记忆神经网络（Bi LSTM）对上下文有记忆的功能,提出了基于自编码随机权ELM网络的智能合约分类算法与基于加权交叉熵损失函数的长短记忆智能合约分类算法。实验验证了两种算法对智能合约的分类是有效的。（3）提出了一种加权TextRank和自组织特征映射神经网络（SOM）的个性化数字图像智能推荐算法。针对数字图像交易完成后的管理中,对用户提供的个性化推荐服务研究不足的问题,本文进行了个性化数字图像推荐研究。通过两种来源获取用户感兴趣的图像。第一种来源是当前用户的相似用户订单中的图像。第二种来源是从数据库中查找的与当前用户最后放入订单中图像同类型的图像。从相似用户和数据库两种来源得到的候选图像集中选择用户感兴趣的部分图像推荐给当前用户。由于用户最后在网站的搜索词、不同时间加入订单和加入购物车的图像,以及用户历史数据中能体现图像类型的关键词语反映用户对图像的兴趣度的作用程度不同,所以,利用TextRank算法适合提取短文本关键词的特点,设计了加权TextRank算法来提取用户历史数据的关键词。因为SOM能够通过竞争对数据进行聚类,所以利用SOM去发现当前用户的相似用户。仿真实验结果验证了提出的算法能够有效地发现当前用户的相似用户,能为当前用户推荐用户感兴趣的数字图像。（4）设计了数字图像交易管理系统。针对许多数字图像交易网站没有提供数字图像处理、数字图像版权保护、数字图像认证、交易存证、个性化推荐服务和智能合约分类等情况,设计了数字交易管理系统。设计了数字交易管理系统的架构和功能,设计了应用于数字图像交易管理系统中的数字图像交易管理、数据安全保护管理、版权保护管理、智能合约管理和个性化推荐管理模型。以上研究成果,能够在一定程度上解决现有许多数字图像交易网站对数字图像版权保护和版权认证,交易的有法律效力存证,区块链技术应用中的智能合约分类,网站业务种类少等问题。将数字水印、区块链和智能推荐等技术应用到数字图像交易管理的研究方法,可以为管理科学的研究提供一些思路和方法。研究成果被应用后,业务种类的增加和对用户的个性化数字图像推荐能够吸引更多的用户消费,从而增加商家的利润。
王芳,赵洪[3]（2020）在《数据溯源研究与实践进展》文中提出真实性和可靠性是当前诸多领域对数据的根本要求,基于数据溯源实现数据的质量控制与可信管理具有重要的研究价值和实践意义。数据溯源不仅是一个技术问题,同时也是一个管理问题,应当受到信息资源管理研究的关注和重视。鉴于此,本文结合相关领域的最新研究进展,系统阐述了数据溯源的概念发展与内涵;梳理了面向数据溯源管理的信息描述模型、通用表达模型、领域应用模型、安全管理模型与区块链溯源管理模型;以及描述了关系数据库、科学工作流、大数据平台、云计算和区块链等典型应用环境下的数据溯源计算方法。文章还重点分析了数据溯源在数字图书馆、档案信息管理、网络信息资源管理、科学数据共享管理,以及电子商务信息系统等信息资源管理研究领域中的应用价值与相关实践,并对数据溯源技术方法、标准规范、信息安全、区块链融合,以及模型扩展验证等方面的发展进行了展望,以期为数据管理和数据科学领域的研究人员提供参考。
刘奕[4]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中指出随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
张志平[5]（2020）在《基于BIM与RFID的某公共建筑运维集成管理研究》文中认为传统的公共建筑运维管理中存在图纸、数据存储共享困难等缺点,造成运维管理效率低,质量差等问题。本文围绕如何利用信息化技术提升公共建筑运维管理水平展开研究,引入BIM和RFID技术,建立公共建筑运维集成管理系统,实现系统化、精细化、智能化的运维管理,主要研究工作如下:（1）建立公共建筑运维管理框架模型,本文首先以公共建筑的运行维护管理为研究对象,概述公共建筑的运行维护管理的相关理论,然后分析目前我国公共建筑运维管理存在的主要问题,通过对比传统运维管理和BIM+RFID管理模式,结合现代建筑运维管理概念,分析运维管理的功能需求,设计基于BIM与RFID的公共建筑运维管理框架模型。（2）构建建筑运维集成管理系统,结合运维管理框架模型,在PyQt5中进行运维管理系统的原型开发、界面和管理软件流程设计,使用MySQL数据库进行数据的存储与管理,构建建筑运维信息MySQL数据库,进而为构建建筑运维集成管理系统奠定基础,其中包含系统的模块组成、功能分布和动态实施过程,实现了运维过程的直接管理和控制效果的提升,从而提高建筑的整体运维水平。（3）结合公共建筑科技展厅的实际案例,依靠底层MySQL运维信息数据库和Revit二次开发插件,在运维集成管理系统中展示巡检管理、设备报警、疏散模拟三个关键功能,进而分析运维系统在实际案例中的应用价值,并对系统应用提出针对性建议,实现了基于BIM和RFID集成应用系统在项目实施过程中的运维集成管理。综上所述,基于BIM和RFID技术的运维管理系统旨在提升建筑运维管理的效率问题,对建筑运维管理过程中的数据收集、集成、管理和应用进行研究。通过构建运维管理信息数据库和运维管理系统,为相关企业、人员提供理论支撑,可有效提高公共建筑运维管理水平。
刘旭晖[6]（2019）在《云环境下高校图书馆智慧管理系统模型构建与功能实现》文中研究表明在云计算等信息技术的推动下,图书馆的智慧化能够得以实现。云环境下,计算机的计算功能和存储功能可以通过网络实现多人共享,并且可以根据用户的实际需求进行重新配置,防止网络资源的浪费。利用云技术来提高和完善图书馆管理系统的功能是高校图书馆智慧化发展的重要方向。笔者首先介绍云技术与图书馆管理系统之间的关联性,然后以系统的有效管理为前提,对云环境下高校图书馆的智慧管理系统从总体框架、离线应用、分布式cache机制、安全保障几个方面进行模型构建,并给出实现这些系统功能的相应技术措施。
王芳,赵洪,马嘉悦,李晓阳,张晓玥[7]（2019）在《数据科学视角下数据溯源研究与实践进展》文中指出真实性和可靠性是当前各领域对数据的根本要求,基于数据溯源实现数据的质量控制与可信管理具有重要的研究价值和实践意义。数据溯源不仅是一个技术问题,同时也是一个管理问题,在数据科学范式下应当受到信息资源管理研究的关注和重视。鉴于此,本文结合相关领域的最新研究进展,系统阐述了数据溯源的概念发展与内涵;梳理了面向数据溯源管理的信息描述模型、通用表达模型、领域应用模型、安全管理模型与区块链溯源管理模型;描述了关系数据库、科学工作流、大数据平台、云计算和区块链等典型应用环境下的数据溯源计算方法。此外,本文还重点分析了数据溯源在数字图书馆、档案信息管理、网络信息资源管理、科学数据共享管理及电子商务信息系统等信息资源管理研究领域中的应用价值与相关实践,并对数据溯源技术方法、标准规范、信息安全、区块链融合以及模型扩展验证等方面的发展进行了展望,以期为数据管理和数据科学领域的研究人员提供参考。参考文献136。
崔海靖[8]（2019）在《非结构化档案数据的存储及检索研究》文中认为随着档案信息化建设的推进以及各类新兴技术在档案工作中的应用,非结构化档案数据数量急剧增加,为档案工作带来了新的机遇与挑战。非结构化档案数据早已存在于档案工作的方方面面,但由于诸多原因的限制,对于它的研究工作近些年才逐渐深入展开。非结构化档案数据具有量大、增速快、不易兼容等特点,导致其存储与检索工作步骤具有一定的独特性。另一方面,我国档案机构众多,各档案机构非结构化档案数据数量、存储能力和环境等客观条件不尽相同,也为非结构化档案数据的存储与检索工作带来了一定的考验。因此,非结构化档案数据存储与检索的研究,应当分门别类地进行,结合档案数据自身特点和档案机构的客观条件,进行分析讨论,提炼出有针对性的管理方法。本文结合非结构化档案数据的自身特点以及档案工作的实际情况,就非结构化档案数据的存储与检索的方法进行研究。首先在绪论部分对本文的研究所涉及到的相关概念、研究现状、研究的目的与意义、研究的创新与不足进行了介绍。绪论之后,共分为五个章节,第一章节对非结构化档案数据的基本特点以及在存储与检索过程中遇到的一些问题进行了介绍。第二至第四章节,则分别从OS文件系统、电子文件管理系统、大数据三种不同的非结构化档案数据所处的环境,对档案数据的存储与检索方法进行了研究与探讨,分析不同方法的优缺点以及相关案例。第五章节对于文章中所提及的存储及检索方法进行了总结与展望,文章最后对论文的全部内容进行了总结阐述。
丁国勇[9]（2019）在《高校学生学业表现数据建模研究 ——基于A大学教育数据的分析》文中指出高校教育数据挖掘是对高等学校大规模全样本教育数据的挖掘和分析的技术手段,具有能够辅助高校决策能力、管理效率和教学效果提升的高校治理价值。基于教育数据挖掘的技术手段,构建高校学生学业表现的数据模型,挖掘和利用高校教育数据的价值,有助于丰富学生发展理论和完善高校学生管理和学业支持体系。高校学生学业表现的研究具有可靠的实证研究的理论基础。本研究吸收了国内外关于高校学生学业表现的理论框架包括戴维·拉文的学业表现影响因素分析框架、阿斯廷的学生投入理论与I-E-O模型、乔治·库的学生投入理论与大学生成功要素模型,以及NSSE、CCSS、NCSS等调查研究方案的成果,构建出学校环境、社会及人口统计特征、学生个人特征、学生投入等四维度的高校学生学业表现影响因素分析框架。基于这个分析框架,对个案高校学生学业表现进行系统化的数据分析和数据挖掘,以揭示个案高校教育数据系统所存在的问题以及个案高校学生学业表现上所存在的问题。本研究采取个案研究的方法,重点在于揭示个案高校学生学业表现的独特情况和问题,但通过个案的分析,也有助于认识和分析具有普遍意义的高校学生学业表现的共同问题。本研究构建了整合型教育数据系统,采集教学管理信息系统数据以及学生学业表现的关联数据,进行数据的清洗、存储;运用描述性统计方法、方差分析方法分析学生学业表现的特征及差异性;分别从教学管理信息系统数据、整合型教育数据系统中的客观数据、整合型教育数据系统中的全部数据三种数据来源,从社会及人口统计特征、个人特征、学生投入等三个维度,运用多元线性回归、二元逻辑回归等传统统计方法构建回归模型,贝叶斯网络、决策树、人工神经网络、支持向量机等教育数据挖掘方法构建分类模型,并比较各模型有效性,提出高校学生学业表现预测模型的部署模式。研究结果显示,从社会及人口统计特征维度,学生学业表现存在性别差异、地区差异、民族差异。父母教育水平的不同不会带来学生学业表现的差异。从个人特征维度,学生学业表现也存在着科类差异;高考成绩与学生学业表现间存在一定的正相关;人格、学业自我效能、心理状态、体质测试、心理预警状态、学生干部和党员身份与学生学业表现都存在相关性。从学生投入维度,参加学术讲座、志愿服务、社团和利用图书馆资源与学生学业表现之间都存在着显着的正相关。就读体验与学生学业表现存在负相关。学业目标与学生学业表现呈正相关。通过对所构建的回归、分类共27个数据模型的比较发现,基于整合型教育系统中全部数据构建的模型最为有效。多元线性回归模型最高可解释学生学业表现65.4%的变异量;社会及人口统计特征维度变量的解释力约在13%到18%之间,个人特征维度变量的解释力在7%到20%之间,学生投入维度变量的解释力在10%到17%之间。二元逻辑回归模型最高预测正确率为69%。应用贝叶斯网络、决策树、人工神经网络、支持向量机等教育数据挖掘算法建立的12个分类模型,在运行时间、预测正确率、灵敏度等方面都存在差异。相对而言,贝叶斯网络分类模型和支持向量机分类模型的预测有效性要高于决策树分类模型和人工神经网络分类模型,贝叶斯网络分类模型的稳定性要高于支持向量机分类模型。通过自变量精简减少了 10个自变量,且未明显降低模型有效性。
刘玉静[10]（2018）在《基于Apriori算法的图书馆管理系统的设计与实现》文中研究表明传统图书馆系统存在功能简单、服务单一和网络化利用不足,已不能满足用户多样化需求的现象,而科学高效利用图书资源才是现代图书馆管理系统发展的趋势。随着计算机和网络技术的发展,数字化管理已经逐步取代传统的手工管理,成为图书馆新的管理方式。因此,在这数据时代如何为读者提供更及时、更个性化的服务,成为图书馆需要迫切的解决的问题。本文在分析现有系统存在问题的基础上,深入研究图书馆管理系统和数据挖掘在图书馆管理系统中应用的国内现状,进而提出本文的研究主题和问题的解决思路,最后完成了基于数据挖掘的图书馆管理系统,主要是有效的利用图书在借阅过程中产生的海量信息,挖掘出借阅信息背后隐含的规律,实现为读者提供个性化的服务,为管理人员提供决策支持的服务。本文主要完成了两个方面的工作:（1）深入分析图书馆管理系统的体系结构和功能结构,对系统功能进行了需求分析和设计,对系统数据库进行概念结构和逻辑结构上的设计,结合J2EE技术实现了图书馆管理系统的基本功能,并详细介绍了各模块的实现流程。（2）根据图书信息特点,优化关联规则Apriori算法,算法的优化主要在产生K-项频繁项集后,去除部分非频繁项集,可避免多次组合成候选项,从而减少对数据库的扫描次数,以达到提高数据挖掘效率的目的。将优化后的Apriori算法应用到系统中,对数据库中的读者和图书信息进行挖掘,最后将挖掘结果应用于读者,提供图书推荐功能。
二、SAN技术在数字图书馆数据存储与管理系统中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、SAN技术在数字图书馆数据存储与管理系统中的应用（论文提纲范文）
（1）基于医学影像的分级存储管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和研究现状 |
| 1.2 主要内容及组织结构 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 云存储相关技术 |
| 2.1.1 块存储 |
| 2.1.2 文件存储 |
| 2.1.3 对象存储 |
| 2.2 分布式文件系统 |
| 2.3 分级存储管理技术 |
| 2.3.1 信息生命周期管理 |
| 2.3.2 数据分级存储 |
| 2.4 DICOM医学数字成像和通信标准 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 医学影像分级存储管理系统概述 |
| 3.1.1 系统环境及应用位置 |
| 3.1.2 影像数据存储与访问场景分析 |
| 3.1.3 系统功能概述 |
| 3.1.4 系统用例分析 |
| 3.2 基于医学影像的分级存储管理系统核心功能需求 |
| 3.2.1 数据访问功能需求分析 |
| 3.2.2 存储管理功能需求分析 |
| 3.2.3 数据迁移管理功能需求分析 |
| 3.2.4 操作日志功能需求分析 |
| 3.3 系统非功能性需求 |
| 3.3.1 数据存储需求 |
| 3.3.2 系统响应速度和并发量 |
| 3.3.3 数据一致性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数据分级中的数据价值评定模型 |
| 4.1 总体研究目标 |
| 4.2 数据分级与迁移策略 |
| 4.2.1 基于访问热度的数据替换策略 |
| 4.2.2 基于存储空间的数据迁移策略 |
| 4.2.3 基于信息生命周期的价值评定策略 |
| 4.3 基于多因子综合反馈的数据价值评定模型与算法 |
| 4.3.1 问题分析与引入 |
| 4.3.2 价值评定要素分析 |
| 4.3.3 影响因子提取与计算方法 |
| 4.3.4 模型评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统概要设计 |
| 5.1 系统层次结构设计 |
| 5.2 系统静态结构设计 |
| 5.3 系统动态结构设计 |
| 5.3.1 数据访问流程 |
| 5.3.2 数据迁移流程 |
| 5.3.3 存储管理 |
| 5.4 系统数据结构设计 |
| 5.4.1 系统数据流向分析 |
| 5.4.2 数据关键数据表设计 |
| 5.5 数据迁移中的关键问题 |
| 5.5.1 数据迁移粒度分析 |
| 5.5.2 数据迁移中的访问控制 |
| 5.5.3 数据完整性校验 |
| 5.5.4 数据传输协议设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统详细设计与实现 |
| 6.1 系统开发环境与框架结构 |
| 6.1.1 开发环境及语言 |
| 6.1.2 系统的框架结构 |
| 6.2 统一数据访问--独立WEB前端详细设计与实现 |
| 6.2.1 用户交互层详细设计与实现 |
| 6.2.2 核心类设计 |
| 6.2.3 关键页面展示 |
| 6.3 统一数据访问--编程API接口详细设计与实现 |
| 6.3.1 接口API格式设计 |
| 6.3.2 接口API调用实例 |
| 6.4 数据迁移管理模块详细设计与实现 |
| 6.4.1 数据价值评定算法 |
| 6.4.2 核心类设计 |
| 6.4.3 关键页面展示 |
| 6.5 存储管理模块详细设计与实现 |
| 6.5.1 统一消息控制 |
| 6.5.2 系统状态监控 |
| 6.5.3 节点间文件传输 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 基于医学影像的分级存储管理系统测试 |
| 7.1 系统测试环境 |
| 7.2 系统功能测试 |
| 7.2.1 单元测试 |
| 7.2.2 集成测试 |
| 7.3 系统测试 |
| 7.3.1 系统性能测试 |
| 7.3.2 数据迁移对性能的影响测试 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）基于水印和区块链技术的数字图像交易管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数字图像交易管理国内外研究现状 |
| 1.3.2 数字水印技术国内外研究现状 |
| 1.3.3 区块链技术国内外研究现状 |
| 1.3.4 智能推荐技术国内外研究现状 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.5 研究内容及创新点 |
| 1.6 论文的组织结构 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 数字水印技术 |
| 2.1.1 数字水印概述 |
| 2.1.2 数字图像水印技术 |
| 2.2 区块链技术 |
| 2.2.1 区块链概述 |
| 2.2.2 区块链架构模型 |
| 2.2.3 区块链区块结构 |
| 2.2.4 区块链的运行过程 |
| 2.2.5 智能合约 |
| 2.3 智能推荐技术 |
| 2.3.1 智能推荐技术概述 |
| 2.3.2 常用的推荐算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于SVD与深度学习的数字图像多功能零水印算法研究 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 离散小波变换 |
| 3.1.2 奇异值分解 |
| 3.1.3 深度学习技术 |
| 3.1.4 深度卷积神经网络 |
| 3.1.5 深度置信网络 |
| 3.2 基于SVD和 DCNN的数字图像多功能零水印算法 |
| 3.2.1 算法设计思想 |
| 3.2.2 基于SVD和 DCNN的数字图像多功能构造零水印算法 |
| 3.2.3 基于SVD和 DCNN的数字图像多功能提取零水印算法 |
| 3.2.4 仿真实验和分析 |
| 3.3 基于SVD和 DBN的数字图像多功能零水印算法 |
| 3.3.1 算法设计思想 |
| 3.3.2 基于SVD和 DBN的数字图像多功能构造零水印算法 |
| 3.3.3 基于SVD和 DBN的数字图像多功能提取零水印算法 |
| 3.3.4 仿真实验和分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数字图像交易管理中智能合约分类算法研究 |
| 4.1 理论知识 |
| 4.1.1 智能合约分类的难点 |
| 4.1.2 智能合约分类相关研究 |
| 4.1.3 Word2Vec |
| 4.1.4 堆叠自编码器 |
| 4.1.5 随机权极速学习机 |
| 4.1.6 双向长短期记忆神经网络 |
| 4.1.7 加权交叉熵损失函数 |
| 4.2 基于自编码随机权ELM网络的智能合约分类算法 |
| 4.2.1 算法设计思想 |
| 4.2.2 基于自编码随机权ELM网络的智能合约分类模型 |
| 4.2.3 基于自编码随机权ELM网络的智能合约分类算法描述 |
| 4.2.4 仿真实验与分析 |
| 4.3 基于加权交叉熵损失函数的长短记忆智能合约分类算法 |
| 4.3.1 算法设计思想 |
| 4.3.2 基于加权交叉熵损失函数的长短记忆智能合约分类模型 |
| 4.3.3 基于加权交叉熵损失函数的长短记忆智能合约分类算法描述 |
| 4.3.4 仿真实验与分析 |
| 4.4 智能合约分类算法在数字图像交易管理中的应用 |
| 4.4.1 自编码随机权ELM网络分类算法在数字图像交易智能合约分类中的应用 |
| 4.4.2 加权交叉熵损失函数Bi LSTM分类算法在数字图像交易智能合约分类中的应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数字图像交易管理中个性化智能推荐算法研究 |
| 5.1 理论知识 |
| 5.1.1 Text Rank算法 |
| 5.1.2 加权Text Rank算法 |
| 5.1.3 自组织特征映射神经网络 |
| 5.2 基于加权Text Rank和 SOM的个性化数字图像智能推荐算法 |
| 5.2.1 算法设计思想 |
| 5.2.2 基于加权Text Rank和 SOM的个性化数字图像智能推荐模型 |
| 5.2.3 基于加权Text Rank和 SOM的个性化数字图像智能推荐算法描述 |
| 5.2.4 仿真实验和分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 数字图像交易管理系统 |
| 6.1 数字图像交易管理系统架构 |
| 6.1.1 数字图像交易管理系统整体架构 |
| 6.1.2 数字图像交易管理Web服务子系统架构 |
| 6.1.3 区块链数字图像交易管理子系统架构 |
| 6.2 基于水印和区块链技术的数字图像交易管理系统设计 |
| 6.2.1 数字图像交易管理Web服务子系统功能设计 |
| 6.2.2 区块链数字图像交易管理子系统功能设计 |
| 6.3 数字图像交易管理系统的主要管理模型 |
| 6.3.1 数据图像交易管理系统的数字图像交易管理模型 |
| 6.3.2 数字图像交易管理系统的数据安全保护管理模型 |
| 6.3.3 数字图像交易管理系统的版权保护管理模型 |
| 6.3.4 数字图像交易管理系统的智能合约管理模型 |
| 6.3.5 数字图像交易管理系统中个性化推荐管理模型 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论和创新 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介及攻读学位期间取得的研究成果 |
（3）数据溯源研究与实践进展（论文提纲范文）
| 1 数据溯源概念内涵 |
| 2 数据溯源管理模型 |
| 2.1 数据溯源信息描述模型 |
| 2.2 数据溯源通用表达模型 |
| 2.3 数据溯源领域应用模型 |
| 2.4 数据溯源安全管理模型 |
| 2.5 区块链溯源管理模型 |
| 3 数据溯源计算方法 |
| 3.1 关系数据库下的溯源计算方法 |
| 3.2 科学工作流下的溯源计算方法 |
| 3.3 大数据平台下的溯源计算方法 |
| 3.4 云计算环境下的溯源计算方法 |
| 3.5 区块链应用下的溯源计算方法 |
| 4 数据溯源应用与发展展望 |
| 4.1 数据溯源典型应用 |
| 4.2 数据溯源发展展望 |
| 5 结束语 |
（4）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（5）基于BIM与RFID的某公共建筑运维集成管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 BIM与 RFID技术应用现状 |
| 1.2.2 BIM与 RFID技术在建筑中使用现状 |
| 1.3 研究目的及内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法及路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 相关理论概述 |
| 2.1 公共建筑 |
| 2.1.1 公共建筑的定义 |
| 2.1.2 公共建筑的特点 |
| 2.2 建筑运维管理 |
| 2.2.1 建筑运维管理的定义 |
| 2.2.2 建筑运维管理的特点 |
| 2.3 BIM技术及应用分析 |
| 2.3.1 BIM技术定义 |
| 2.3.2 BIM技术特点 |
| 2.4 RFID技术及应用分析 |
| 2.4.1 RFID技术定义 |
| 2.4.2 RFID技术特点 |
| 2.4.3 RFID技术的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于BIM和 RFID技术的公共建筑运维管理模型构建 |
| 3.1 公共建筑运维管理 |
| 3.1.1 我国公共建筑运维管理存在的问题 |
| 3.1.2 传统运维管理模式与新管理模式对比 |
| 3.2 BIM、RFID技术结合的运维管理分析 |
| 3.3 运维集成管理模型的功能需求分析 |
| 3.4 运维集成管理模型框架搭建 |
| 3.4.1 运维集成管理模型设计原则 |
| 3.4.2 运维集成管理模型总体框架 |
| 3.4.3 运维集成管理模型结构分析 |
| 3.4.4 运维集成管理模型运行流程 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于BIM与 RFID的公共建筑运维集成管理系统 |
| 4.1 系统开发工具 |
| 4.2 集成系统的应用模块分析 |
| 4.2.1 系统主界面 |
| 4.2.2 设备维护管理 |
| 4.2.3 人员管理 |
| 4.2.4 能耗管理 |
| 4.2.5 可视化管理 |
| 4.2.6 应急管理 |
| 4.2.7 资产管理 |
| 4.3 建筑运维集成管理系统数据库设计 |
| 4.3.1 数据库设计 |
| 4.3.2 数据库需求 |
| 4.3.3 BIM、RFID系统与数据库互联 |
| 4.3.4 数据库管理与查询 |
| 4.4 建筑运维集成管理系统数据 |
| 4.4.1 数据处理流程 |
| 4.4.2 BIM数据集成 |
| 4.4.3 RFID数据集成 |
| 4.5 系统构建关键技术 |
| 4.5.1 数据信息采集 |
| 4.5.2 信息交互 |
| 4.5.3 基于Revit软件的二次开发 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 案例分析 |
| 5.1 科技展厅基本概况 |
| 5.2 基于BIM和 RFID的科技展厅运维集成管理 |
| 5.2.1 巡检管理 |
| 5.2.2 设备报警 |
| 5.2.3 疏散模拟 |
| 5.3 运维集成管理系统应用价值 |
| 5.4 运维集成管理系统应用建议 |
| 5.4.1 外部因素 |
| 5.4.2 企业内部 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录一 攻读硕士阶段主要科研成果 |
（6）云环境下高校图书馆智慧管理系统模型构建与功能实现（论文提纲范文）
| 1 云环境下的图书馆智慧管理系统 |
| 1.1 云技术在图书馆管理系统的使用背景 |
| 1.2 云技术在图书馆管理系统的使用情况 |
| 1.3 云技术在图书馆管理系统的智慧化使用趋势 |
| 2 云环境下高校图书馆智慧管理系统模型构建 |
| 2.1 系统总体框架的构建 |
| 2.2 系统离线应用模型的构建 |
| 2.3 分布式cache机制框架的构建 |
| 2.4 系统安全保障 |
| 2.4.1 应用安全设计 |
| 2.4.2 数据备份设计 |
| 3 云环境下高校图书馆智慧管理系统功能实现的技术措施 |
| 3.1 基础设施平台的实现 |
| 3.2 离线应用的实现 |
| 3.3 分布式cache机制的实现 |
| 3.4 安全问题 |
| 4 结语 |
（7）数据科学视角下数据溯源研究与实践进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 数据溯源概念内涵 |
| 2 数据溯源管理模型 |
| 2.1 数据溯源信息描述模型 |
| 2.2 数据溯源通用表达模型 |
| 2.3 数据溯源领域应用模型 |
| 2.4 数据溯源安全管理模型 |
| 2.5 区块链溯源管理模型 |
| 3 数据溯源计算方法 |
| 3.1 关系数据库下的溯源计算方法 |
| 3.2 科学工作流下的溯源计算方法 |
| 3.3 大数据平台下的溯源计算方法 |
| 3.4 云环境下的数据溯源计算方法 |
| 3.5 区块链应用下的溯源计算方法 |
| 4 数据溯源典型应用 |
| 5 数据溯源发展展望 |
（8）非结构化档案数据的存储及检索研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 绪论 |
| 0.1 相关概念的界定 |
| 0.2 研究现状 |
| 0.2.1 国内研究现状 |
| 0.2.2 国外研究现状 |
| 0.3 选题目的与意义 |
| 0.3.1 理论意义 |
| 0.3.2 现实意义 |
| 0.4 研究的创新与不足 |
| 0.4.1 创新之处 |
| 0.4.2 不足之处 |
| 1 非结构化档案数据概述 |
| 1.1 非结构化档案数据简介 |
| 1.1.1 非结构化档案数据的来源 |
| 1.1.2 非结构化档案数据的类型 |
| 1.1.3 非结构化档案数据的特征 |
| 1.2 非结构化档案数据存储过程面对的挑战 |
| 1.2.1 档案机构的存储能力问题 |
| 1.2.2 档案数据所处的客观环境问题 |
| 1.2.3 档案数据的安全和成本问题 |
| 1.3 非结构化档案数据检索面临的问题 |
| 1.3.1 检索的安全问题 |
| 1.3.2 检索的效率问题 |
| 2 基于OS文件系统的非结构化档案数据存储及检索 |
| 2.1 OS文件系统概述 |
| 2.1.1 OS文件系统的含义 |
| 2.1.2 OS文件系统的功能 |
| 2.1.3 OS文件系统的类型 |
| 2.2 OS文件系统中非结构化档案数据的存储 |
| 2.2.1 OS文件系统中非结构化档案数据的存储方法 |
| 2.2.2 OS文件系统中非结构化档案数据存储优缺点分析 |
| 2.3 OS文件系统中非结构化档案数据的检索 |
| 2.3.1 OS文件系统中非结构化档案数据检索方法 |
| 2.3.2 不同检索方法的比较分析 |
| 2.4 OS文件系统存储档案数据案例 |
| 2.5 利用电子邮件系统管理非结构化档案数据 |
| 2.5.1 电子邮件系统管理档案数据的方法 |
| 2.5.2 电子邮件系统管理档案数据的案例 |
| 3 电子文件管理系统中非结构化档案数据的存储及检索 |
| 3.1 电子文件管理系统概述 |
| 3.1.1 电子文件管理系统定义 |
| 3.1.2 电子文件管理系统种类 |
| 3.1.3 电子文件管理系统功能 |
| 3.2 电子文件管理系统中非结构化档案数据存储 |
| 3.2.1 利用数据库字段存储 |
| 3.2.2 数据库与文件系统结合的存储 |
| 3.2.3 利用介质服务器存储 |
| 3.2.4 利用DAT格式文件存储 |
| 3.2.5 不同存储方式的比较分析 |
| 3.3 电子文件管理系统中非结构化档案数据检索 |
| 3.3.1 利用检索模块检索 |
| 3.3.2 利用数据库检索 |
| 3.3.3 不同检索方式的比较分析 |
| 3.4 电子文件管理系统环境中的相关案例 |
| 4 大数据环境下非结构化档案数据的存储与检索 |
| 4.1 大数据环境下存储与检索档案数据的技术 |
| 4.1.1 对象存储 |
| 4.1.2 分布式文件系统(DFS) |
| 4.1.3 NOSQL数据库 |
| 4.2 大数据环境下非结构化档案数据的存储与检索方法 |
| 4.2.1 以“档案对象”为基本单位的存储与检索 |
| 4.2.2 “分布式”档案数据的存储与检索 |
| 4.2.3 NOSQL数据库的存储与检索 |
| 4.3 大数据环境下存储与检索方法优缺点分析 |
| 4.3.1 以“档案对象”为基本单位存储与检索的优缺点 |
| 4.3.2 “分布式”档案数据存储与检索的优缺点 |
| 4.3.3 NOSQL数据库存储与检索档案数据的优缺点 |
| 4.4 大数据环境下存储与检索方法的应用案例 |
| 4.4.1 以“档案对象”为基本单位存储与检索的案例 |
| 4.4.2 “分布式”档案数据存储与检索的案例 |
| 4.4.3 NOSQL数据库存储与检索档案数据的案例 |
| 5 非结构化档案数据存储检索方法的总结与展望 |
| 5.1 非结构化档案数据存储及检索方法的总结分析 |
| 5.1.1 实现的难易程度 |
| 5.1.2 不同方法的适用范围 |
| 5.1.3 相关法律法规的完善 |
| 5.1.4 多种工具的集成 |
| 5.2 非结构化档案数据存储检索方法的发展趋势 |
| 5.2.1 便捷化 |
| 5.2.2 智能化 |
| 5.2.3 个性化 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）高校学生学业表现数据建模研究 ——基于A大学教育数据的分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、问题提出及研究意义 |
| (一) 问题提出 |
| (二) 研究意义 |
| 二、国内外研究现状及趋势 |
| (一) 关于学生学业表现的研究 |
| (二) 关于教育数据挖掘的研究 |
| (三) 关于教学管理信息系统的研究 |
| 三、研究目标与概念界定 |
| (一) 研究目标 |
| (二) 概念界定 |
| 四、研究方法与技术路线 |
| (一) 研究方法 |
| (二) 技术路线 |
| 第一章 高校学生学业表现的理论支撑与现实问题 |
| 第一节 高校学生学业表现的研究模型 |
| 一、戴维·拉文的学业表现影响因素分析框架 |
| 二、亚历山大·阿斯廷的I-E-0模型与学生投入理论 |
| 三、乔治·库的大学生成功要素模型与NSSE调查 |
| 四、清华大学的中国大学生学习与发展调查(CCSS) |
| 五、厦门大学的国家大学生学习情况调查(NCSS) |
| 第二节 影响高校学生学业表现的因素分析 |
| 一、社会及人口统计特征对学业表现的影响 |
| 二、学校环境对高校学生学业表现的影响 |
| 三、个人特征对高校学生学业表现的影响 |
| 四、学生投入对学业表现的影响 |
| 第三节 高校学生学业表现的现实问题 |
| 一、高等教育扩张中学生群体的多样化与学业严重分化问题 |
| 二、高校学生的学业投入不足与学业困惑问题 |
| 三、高校对大学生学业的教学和管理支持体系构建的问题 |
| 第二章 高校学生学业表现的研究设计 |
| 第一节 高校学生学业表现的影响因素与研究框架 |
| 一、高校学生学业表现的影响因素 |
| 二、高校学生学业表现的研究框架 |
| 第二节 高校学生学业表现的建模流程与数据理解 |
| 一、高校学生学业表现的建模流程 |
| 二、高校学生学业表现的数据理解 |
| 第三节 高校学生学业表现的研究方法与研究工具 |
| 一、高校学生学业表现的研究方法 |
| 二、高校学生学业表现的研究工具 |
| 第三章 A大学学生学业表现的数据准备 |
| 第一节 A大学教学管理信息系统中的数据 |
| 一、A大学教学管理信息系统的历史与发展 |
| 二、A大学教学管理信息系统的结构与功能 |
| 三、A大学教学管理信息系统的数据及特征 |
| 第二节 A大学学生学业表现的关联数据 |
| 一、A大学学生学业表现相关管理信息系统数据 |
| 二、A大学学生学业表现问卷调查数据 |
| 第三节 A大学整合型教育数据系统的构建 |
| 一、整合型教育数据系统的概念与结构 |
| 二、整合型教育数据系统的设计与实施 |
| 第四节 A大学学生学业表现的数据采集与处理 |
| 一、A大学学生学业表现的数据采集 |
| 二、A大学学生学业表现的数据处理 |
| 第四章 A大学学生学业表现的现状分析 |
| 第一节 A大学学生学业表现的总体特征 |
| 一、A大学学生基本特征分析 |
| 二、A大学学生学业表现的统计特征 |
| 三、A大学学生学业表现的划分 |
| 第二节 A大学学生学业表现的差异分析 |
| 一、基于社会及人口统计特征的学业表现差异分析 |
| 二、基于个人特征的学业表现差异分析 |
| 三、基于学生投入的学业表现差异分析 |
| 第三节 A大学学生学业表现的趋势分析 |
| 一、A大学学生学业表现的总体趋势 |
| 二、A大学不同群体学生学业表现的变化趋势比较 |
| 三、A大学特殊群体的学业表现变化趋势分析 |
| 第五章 A大学学生学业表现的数据建模 |
| 第一节 A大学学生学业表现的回归模型 |
| 一、A大学学生学业表现回归模型的数据预处理 |
| 二、A大学学生学业表现的多元线性回归模型 |
| 三、A大学学生学业表现的二元逻辑回归模型 |
| 四、A大学学生学业表现回归模型的有效性比较 |
| 第二节 A大学学生学业表现的分类模型 |
| 一、A大学学生学业表现分类模型的数据预处理 |
| 二、A大学学生学业表现的贝叶斯网络分类模型 |
| 三、A大学学生学业表现的决策树分类模型 |
| 四、A大学学生学业表现的人工神经网络分类模型 |
| 五、A大学学生学业表现的支持向量机分类模型 |
| 六、A大学学生学业表现分类模型的有效性比较 |
| 第三节 A大学学生学业表现数据模型的优化与部署 |
| 一、A大学学生学业表现数据模型的优化 |
| 二、A大学学生学业表现数据模型的部署 |
| 第六章 研究结论与研究反思 |
| 第一节 研究讨论 |
| 一、高校学生学业表现的差异性、相关性及变化趋势 |
| 二、高校学生学业表现的数据模型及有效性 |
| 第二节 管理对策 |
| 一、完善高校学生学业支持体系 |
| 二、提升高校教育数据挖掘能力 |
| 第三节 研究的可能创新之处及不足 |
| 一、研究的可能创新之处 |
| 二、研究的不足 |
| 参考文献 |
| 在读期间研究成果 |
| 后记 |
（10）基于Apriori算法的图书馆管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 面临问题 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 1.7 小结 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 数据挖掘概述 |
| 2.2 数据挖掘的功能 |
| 2.3 数据挖掘常用技术 |
| 2.4 关联规则算法改进 |
| 2.4.1 Apriori算法简介 |
| 2.4.2 Apriori算法改进 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 图书馆管理系统的需求分析 |
| 3.1 系统建设的必要性分析 |
| 3.2 系统建设可行性分析 |
| 3.2.1 经济可行性 |
| 3.2.2 技术可行性 |
| 3.2.3 操作可行性 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.4 系统设计原则 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 数据检索及预处理 |
| 4.1 数据检索技术 |
| 4.2 数据预处理技术 |
| 4.3 数据处理过程 |
| 4.4 基于数据挖掘系统的数据提取 |
| 4.4.1 图书馆管理系统数据 |
| 4.4.2 图书馆管理系统中数据抽取过程 |
| 4.5 数据预处理 |
| 4.6 数据预处理算法 |
| 4.6.1 数据预处理算法的执行过程及流程 |
| 4.6.2 图书馆管理系统数据预处理算法的部分实现代码 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 图书馆管理系统的设计与实现 |
| 5.1 系统关键技术分析 |
| 5.2 系统功能设计 |
| 5.3 数据库设计 |
| 5.3.1 数据库需求分析 |
| 5.3.2 数据库概念设计 |
| 5.3.3 数据库逻辑结构设计 |
| 5.4 系统模块设计与实现 |
| 5.4.1 系统设置模块 |
| 5.4.2 读者管理模块 |
| 5.4.3 图书管理模块 |
| 5.4.4 图书借还模块 |
| 5.4.5 系统查询模块 |
| 5.5 数据挖掘技术在图书馆管理系统中的应用 |
| 5.5.1 图书间的关联规则挖掘 |
| 5.5.2 读者服务模块 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、SAN技术在数字图书馆数据存储与管理系统中的应用（论文参考文献）
- [1]基于医学影像的分级存储管理系统设计与实现[D]. 龙瀛. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]基于水印和区块链技术的数字图像交易管理研究[D]. 赵彦霞. 河北大学, 2021
- [3]数据溯源研究与实践进展[J]. 王芳,赵洪. 情报学进展, 2020(00)
- [4]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [5]基于BIM与RFID的某公共建筑运维集成管理研究[D]. 张志平. 西安建筑科技大学, 2020(01)
- [6]云环境下高校图书馆智慧管理系统模型构建与功能实现[J]. 刘旭晖. 农业图书情报, 2019(10)
- [7]数据科学视角下数据溯源研究与实践进展[J]. 王芳,赵洪,马嘉悦,李晓阳,张晓玥. 中国图书馆学报, 2019(05)
- [8]非结构化档案数据的存储及检索研究[D]. 崔海靖. 辽宁大学, 2019(01)
- [9]高校学生学业表现数据建模研究 ——基于A大学教育数据的分析[D]. 丁国勇. 南京师范大学, 2019(04)
- [10]基于Apriori算法的图书馆管理系统的设计与实现[D]. 刘玉静. 青岛大学, 2018(12)