一、利用可视化方法定制数据窗口格式（论文文献综述）
闫继龙[1]（2021）在《可穿戴惯性感知乒乓动作识别研究及系统实现》文中研究表明人体动作识别是模式识别领域一个研究热点。它通过计算机对传感器采集数据进行处理和分析,学习理解人体动作和行为,并做出相应决策。它被越来越多应用到体育运动等领域中,给予用户个性化的运动评估方案,从而帮助人们提升运动技能、增强人体健康。近年来,随着可穿戴计算快速发展,基于可穿戴惯性传感器的人体动作识别吸引了大量研究学者。相对于光学式传感器,可穿戴惯性传感器具有低成本、小尺寸、应用范围更广、不存在空间限制和遮挡、更好地保护用户隐私等诸多优点,可以使用户获得更大的自由活动空间,更适合应用在体育运动中。乒乓球运动是一种流行的球类体育运动,受到世界各国人们的喜爱和追捧,尤其在我国拥有最庞大的群众基础和深厚的文化底蕴,推动着全民健身和全民健康深度融合。而目前关于乒乓动作识别和评估系统的研究较少,所以本文利用可穿戴惯性传感器来构建低成本、低延时、高准确性的人体动作识别与评估系统,用于复杂乒乓动作识别和评估。本文主要研究工作如下:（1）基于Socket Async Event Args类实现高性能网络服务端应用程序本文使用Socket Async Event Args类提供的异步事件、对象池技术,数据缓冲池、减少运行时线程频繁的创建与销毁等技术来实现高性能网络服务端应用程序,解决了简单Socket应对多客户端节点高并发数据通信能力的不足,同时设计实现了多传感器数据的同步策略。实验证明,基于Socket Async Event Args类实现高性能网络服务端应用程序在低成本硬件设备上也能获得稳定的通信能力和低延时的数据传输效果。（2）提出窗口分割点检测与关键帧提取方法本文基于正态分布的“3σ”原则,给出了惯性数据关键帧的定义。提出窗口分割点检测与关键帧提取方法,用于从实时惯性数据流中进行窗口分割获取有效的关键帧数据,并通过均值和差值的两种阈值判别算法分别实现。实验表明,该方法能够较为准确地从实时惯性感知数据流中提取到动作关键帧,去除大量冗余数据,对运动动作检索、分析和实时识别起到重要作用。（3）改进的Inception网络结构用于多维度特征提取本文在Inception网络结构中2维卷积的基础上,增加了1维卷积用于提取惯性数据在时间序列上的特征,扩展了特征图的维度并且增强数据表达能力和泛化能力。实验表明,在卷积神经网络之前加入改进的Inception网络可以明显提高人体乒乓动作分类准确率,显着提升相似乒乓动作的识别效果。（4）提出人体乒乓动作评估方法本文对整体乒乓动作和局部动作与标准动作之间的相似性进行评估。将乒乓动作分类结果概率值用作评估整体动作与标准动作之间的相似性。人体局部动作评估是利用余弦相似度算法,计算每个传感器特征与标准特征向量之间的相似性作为局部动作评估结果。实验表明,本文提出的人体乒乓动作评估方法对乒乓动作的评估结果是具有一定准确性和指导意义的。（5）高性能乒乓动作云识别和评估系统基于软件工程基本理论,完成对高性能乒乓动作云识别和评估系统的可行性分析、需求分析、系统架构和主要功能概要设计、系统功能实现和系统部署等工作,最终实现一个具有较好鲁棒性,能够稳定运行的系统。综上所述,本文对可穿戴惯性感知乒乓动作识别过程中的数据采集、窗口分割点检测与关键帧提取、人体乒乓动作建模和人体乒乓动作评估方法进行了研究,在此基础上实现了高性能乒乓动作云识别和评估系统。
方杰[2]（2020）在《地铁热环境状态的神经网络预测与数值模拟分析》文中提出地铁作为一种广泛应用于解决城市拥堵问题的交通系统,在目前城市发展中占据重要地位。安全和舒适是对地铁系统运营的基本要求。本着以人为本、高效节能和精细化管理的理念,必须解决地铁内部日益突出的热环境问题。而解决这一问题的有效途径是科学地调控地铁内部热环境状态。因此,需对地铁热环境状态进行连续监测分析,并结合地铁车站的全场热环境模拟来预测和掌握热环境状态的变化规律,以便为地铁内部环境调控及系统运行优化提供可靠的依据。本文以北京地铁某典型换乘车站为研究对象,釆用现场测试、连续监测、时序数据挖掘与数值模拟分析相结合的方法对其热环境问题进行研究。主要研究内容包括:（1）地铁热环境状态参数的动态变化特征;（2）地铁热环境状态参数的时序小波分析与神经网络预测;（3）地铁热环境全场时空变化规律的数值模拟分析;（4）基于时序神经网络预测与全场数值模拟的地铁热环境分析方法初探。并且,编制了地铁环境状态参数的神经网络预测程序。研究结果表明:对于非屏蔽门系统的地铁车站,在行车间隔、列车运动等诸多因素的影响下,站台热环境状态参数具有较为明显的波动性和空间分布上的非均匀性,且其现场连续监测数据呈现较强的非线性噪声;采用db N、ciof N、sym N等小波系作为小波基函数以及3层分解层数对波动明显的监测数据进行小波分析的降噪效果较好。尤以经过db2和sym2小波除噪后的曲线波动趋势与监测结果最为吻合,可有效解决数据突变和特征丢失问题并保证数据过渡平滑,降噪重构后的监测数据可用于神经网络预测;基于Bi LSTM单元的神经网络预测模型具备额外训练能力,对热环境状态参数的预测效果和精度优于常规的基于LSTM单元的模型,基于小波分析的Bi LSTM组合模型预测精度可达到0.9;基于CFD对地铁车站内列车匀速行驶、减速进站、停靠和加速驶离这一全过程内的热环境状态进行数值模拟,可获得短时间内全场参数的动态分布情况,而未来全场数值模拟计算的边界条件与验证数据可由时序神经网络预测的结果提供。本文所提出的基于深度学习时序预测与CFD数值模拟的组合分析方法,将便于更全面、更准确地分析未来地铁热环境的变化情况,具有一定的创新性和应用价值。本文研究工作得到“北京地铁1、2号线线路整体热环境系统控制方案研究”项目的资助。研究成果对于优化地铁热环境调控、提高乘客的舒适性感受、节能减排以及提高地铁运营管理水平和服务质量都具有较强的现实意义。
房志坚[3]（2020）在《天文异常现象的在线检测与离线挖掘系统设计与实现》文中研究指明天文观测科学研究是国家重点发展战略,展示大国自然科学研究水平。很多国家投入优势资源开发了着名的天文观测系统,如美国的大型综合巡天望远镜（Large Synoptic Survey Telescope,LSST）系统、中国的地面广角相机阵（Ground Wide Angle Camera,GWAC）系统。同时,与之配套的天文大数据管理系统也越发重要,它们为天文观测系统产生的海量数据提供了数据管理和检索功能,为科学发现和天文爱好者提供数据共享的平台,如美国的斯隆数据库为斯隆数字巡天（Sloan Digital Sky Survey,SDSS）系统提供海量天文数据的管理服务。我国国家天文台自主研发的GWAC系统是目标发现短时标异常天文现象的光学望远镜阵列。GWAC天文系统由40台小口径巡天望远镜相机矩阵组成,相比其它巡天项目覆盖更大的观测视场,具有更高的时间采样率。建立GWAC对应的数据处理系统,既要在镜头采样区间内实现快速的天文异常检测,也要满足长期存储数据的可利用需求。基于十三五国家重点研发计划项目背景,面向GWAC系统的数据处理需求,研发了一套具有实时天文异常现象检测和长期数据管理与数据挖掘功能的天文大数据处理软件,支持流式检测与批处理相结合、多种异常检测算法共存。系统按照GWAC相机矩阵数据处理工作流,主要提供的功能包括:第一,在线天文异常检测,对接观测相机阵,监测实时产生的天文数据,实现针对短时标天文异常现象准确、快速的预警;第二,离线天文异常挖掘,建立历史数据仓库实现长期天文数据的保存,同时深入挖掘时间跨度更大、种类更广泛的天文异常;第三,全天区天球的数据可视化,提供天文学家适用的系统界面,动态展示实时异常星体及其光变亮度值曲线;第四,天文现象检索,提供多数据源的高速搜索引擎,支持用户的典型天文查询和批处理访问;第五,历史数据管理,建立部分天文数据的共享平台,允许天文爱好者下载查看已公开的科学数据。根据GWAC系统数据“快速实时分析+大数据管理”的处理需求,系统采用主从的分布式模型,基于四十个物理节点部署在线和离线并行的双层架构。在线部分基于内存数据库搭建,主要用于实时天文数据的异常现象监控,针对小部分数据执行轻量级的分析任务;离线部分选用NoSQL型数据库,主要用于大规模长期数据的持久化存储和深度异常挖掘,利用系统低强度运行时间处理复杂计算。目前,系统已经正式应用于国家天文台兴隆观测站的GWAC系统,实现了快速天文异常检测和有效的长期数据管理,单批数据的在线异常检测时延低于4秒,数据存储总量达10PB,每天处理天文观测数据10TB以上。在试运行阶段,系统从真实巡天数据中发现了约30个分钟量级的短时标天体耀发事件,预警效果得到了天文学家的可信度认证。同时,系统提供全天区天球数据可视化平台,支持自定义时空范围的天文数据特征展示,具备复合检索条件的典型天文查询功能。应用表明,系统及其方法具有有效性,为进一步的大规模天文学发现提供了有力支持。
张俊[4]（2020）在《基于车联网数据的驾驶行为识别与风险评估方法研究》文中认为驾驶行为研究与风险评估具有重要现实意义。研究表明,75%的事故都是由违规操作产生的,驾驶态度才是交通安全的决定性因素。如果能够通过技术手段提前预警,规范驾驶行为,就能避免80%的事故。17.5%的车主频发交通事故,赔付额高昂,使得82.5%安全驾驶的车主也承担高额保费为之买单,车险定价方案优化空间巨大。当前,我国正积极推进商业车险费率市场化改革“二次费改”,以降低商业车险费率,提升车险公司定价权。因此,驾驶行为风险评估将为保险公司制定个性化车险定价方案提供技术手段。本文利用深度学习技术,基于智能手机传感器数据、自然驾驶研究项目（Naturalistic Driving Study,NDS）时序数据、视觉数据、车险理赔数据等异构车联网（Internet of Vehicle,IoV）数据开展驾驶行为分析与风险评估,主要研究内容如下:（1）提出一种智能手机传感器数据采集、处理方法,以及一种驾驶行为识别与风险预测深度学习模型。新的方法消除了重力加速度对手机传感器数据采集的影响,采集了多种传感器数据,标注了六种驾驶行为。为解决传统特征工程的限制,提出基于注意力机制（Attention）的DeepConvGRU和DeepConvLSTM模型,通过融合卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）,获取高维数据背后所隐藏的时空特性,自动提取驾驶行为关键特征。模型可基于经过简单预处理的原始数据进行“端到端”的学习,无需特征工程。实验结果表明,模型识别结果优于其他参照模型。此外,为进一步验证DeepConvGRU和DeepConvLSTM模型的通用性,实验利用NDS项目提供的时序数据,构建驾驶安全风险图谱,建立碰撞事故与风险等级的关系,构建车辆碰撞事故与驾驶行为之间的相关性模型,挖掘数据背后的时空特征,实现驾驶风险预测。实验结果表明,模型能够有效抑制类别不平衡,表现出良好的性能。（2）提出了一种基于视觉数据的分心驾驶行为分类与检测方法。搭建基于双流三维卷积网络的分心驾驶行为识别模型,并利用公共数据集和实验构建的数据集,与经过调优的二维卷积网络进行对比验证,实验表明双流三维卷积网络可以自动挖掘时空特征,捕获时间上下文相关信息,适用于基于时序图像数据或视频的分类任务。为了克服图像背景、拍摄角度等对识别的影响,本文对分类数据集进行重新标注,制作具有普遍适用性的分心驾驶行为目标检测数据集,整合利用业界先进的检测算法,实现分心驾驶标志性动作检测,提高模型识别性能与鲁棒性。（3）提出了一种新的深度学习模型DeepAFM（Deep Attentional Factorization Machine）,基于车险理赔数据预测驾驶风险。模型使用因式分解机（Factorization Machine,FM）和嵌入层将参数矩阵分解为低维的参数矩阵,降低了学习复杂度;引入注意力机制,学习交叉特征的权重,提取对目标预测起关键作用的重要特征;引入一个全连接深度网络（Deep Neural Network,DNN）作为DeepAFM的深度网络组件,实现更高阶交叉特征的挖掘。
王力文[5]（2017）在《软件测试管理系统的研究与设计》文中认为随着我国战略高技术领域的不断发展,军工产品在推进国防现代化建设和国民经济发展中做出了重要贡献。与此同时,军工产品中涉及的各色软件随着需求不断变化也变得层出不穷、复杂多样,对软件测试管理的要求也不断提高。某军工企业因缺乏相关电子化管理机制而面临进度延误,软件测试管理混乱、产品质量不佳等问题。在软件测试管理系统上线之前,企业内部在测试计划、测试设计、测试实施、测试结果等过程管理中基本依赖人工,存在以下问题:（1）测试报告低级错误频出,格式不符合规范（2）测试需求人工分解,费时费力（3）测试用例管理混乱,用例无法重用（4）软件缺陷得不到及时解决,难以追溯,且缺陷处理流程根据业务要求多种多样,造成管理混乱,没有秩序针对上述问题,论文以实际项目为背景,研究设计了一款既能满足该企业业务要求的又能推广使用的软件测试管理系统。该系统运用Microsoft.Net平台的相关计算机技术实现了测试报告管理、测试需求与用例管理、缺陷跟踪管理三大核心功能模块,并应用.NET MVC（Model-View-Controller）框架实现了表现层与逻辑层分离的软件架构。文章从核心功能模块的需求设计出发,详细阐述了其中运用到的关键技术与实现方法。最后介绍了软件测试管理系统的测试及实际应用。与其他同类系统相比,文中的研究工作涵盖关键技术及特点如下:（1）系统运用C#和Ironpython相互调用函数来实现测试报告模板可灵活配置的方法,使得系统管理员不仅能根据《军用软件开发文档通用要求》中提及的测试报告格式要求进行配置,也能灵活应对上级需求方的变更。（2）研究了软件需求规格说明的文档格式,运用Office Open XML技术自动识别文档中的各级标题,形式树形结构的测试范围,作为测试需求的输入。（3）设计了与测试用例相关的数据结构,建立测试项与测试用例的关联关系,使得设计好的测试用例得以追溯可重用。（4）将缺陷处理流程设计的主动权交由用户,实现客户端可视化配置,使得用户在无需开发人员更改后台代码的情况下,通过图形化界面对流程进行设计或修改。系统采用JavaScript自带的Raphael图形库让用户在页面上绘制矢量图形,并采集用户定义的流程数据;同时,还运用ADO.NET Entity Framework技术处理工作流定义的数据,从而使程序开发人员可以用面向对象的方式访问数据。
曾垂耀[6]（2015）在《天津人民法院信访系统的设计与实现》文中提出信访工作是党和政府的一项重要工作,是构建社会主义和谐社会的基础性工作。加强信访信息化建设对于进一步做好信访工作,拓宽社情民意表达方式,提高信访工作效率都有着十分重要的作用。随着信息化,市场化的不断发展,人民群众围绕切身利益面对和产生的价值观念信号不断增强,各种新情况,新问题不断通过信访渠道反映出来,如何适应信访工作新形势,新任务,掌握和运用现代先进通信和网络技术,建立信访系统,进一步畅通信访渠道,维护人民群众的根本利益,密切党和政府与人民群众的联系,已成为当前各级信访部门和广大信访干部必须面对的新课题。天津市法院单位原有信访管理主要通过简单的信访登记及处理来完成,没有建立覆盖全市的信访网络,各个基层法院信访业务相对独立。这样不能满足当前的信访业务需求,同时工作效率低下,沟通成本非常高。因此,我们在新的需求上开发了人民法院信访系统。该系统需要与“法院综合信息系统”紧密结合,为保持与原系统的架构一致性,采用C/S架构。主要采用Powerbuilder开发工具进行开发。本文首先阐述了论文的研究背景,分析了目前人民法院信访系统建设的的发展现状,简述了论文的组织结构,然后介绍了人民法院信访系统中所使用到的相关技术和一些开发工具。随后对系统进行了需求分析和设计以及系统的实现。系统设计部分包括了总体设计、详细设计和数据库设计。在最后系统实现部分给出了各个模块实现的具体细节。最后本文对现阶段工作进行总结和展望。
郭红[7]（2009）在《基于ArcEngine的海洋浮标管理信息系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理海洋浮标管理信息系统利用地理信息系统技术,基于中国近海基础地理数据库,对海洋多种类型浮标（Argo浮标、浅海大型锚系浮标、深海锚系小浮标、深海浮标和漂流浮标）进行综合管理,实现空间数据和属性数据的一体化存储、检索、展示、动态追踪、自由标注和报表制图,从而为国家海洋部门针对海洋浮标漂移的管理提供决策与支持。系统结合浮标漂移具有离散的空间性和连续的时间性的特点,在收集整理原有数据基础上,利用GeoDataBase数据模型和Access数据库,采用地理信息系统二次开发组件ArcEngine和Visual Studio. Net 2005开发环境,设计并开发了海洋浮标管理信息系统。系统技术研究及主要功能分为以下三个方面:1)对海洋浮标管理信息系统进行了系统需求分析,并按照地理信息系统软件工程的思路与方法,结合浮标数据自身特点,对系统的体系结构和解决方案进行了科学的分析,设计多层分布式应用模型,形成了数据层、业务支撑层、业务应用层和用户层。2)根据浮标数据和基础地理数据的特点及系统对数据的规范要求,对基础地理数据进行了处理,并设计了数据库存储结构,建立浮标总表和浮标分表之间的关系。采用Access数据库和空间数据引擎ArcSDE相结合的方式建立了空间数据和属性数据一体化存储的海洋浮标数据库和基础地理数据库。3)围绕浮标任意状态检索、浮标轨迹追踪、数据与视图的联动反应和报表制图展开研究,利用ArcGlobe强大的数据检索和视图显示功能,实现了浮标任意状态检索和数据与视图的无缝结合,利用多线程技术和ArcGlobe的视图显示功能实现了浮标漂移轨迹的动态展现与报表制图。
杨俊杰[8]（2009）在《鲽形目分类检索及分子生物学应用模式研究》文中进行了进一步梳理进入21世纪以来,由于分类学对生物多样性的重要基础作用,渔业、环境保护、生态学和系统学研究等领域的国际组织等对重振分类学研究高度重视,挖掘与分享分类学信息成为生物多样性公约（CBD）框架下全球生物分类倡议（GTI）的热点议题。为实现自然生物资源的可持续利用,GTI不遗余力地解决CDB贯彻执行中的“分类学障碍”问题。分类学信息的数字化和弥合应用进程不断加快,传统知识数字化、信息存储数字化、数据标准统一化和共享网络化成为分类学信息化发展的必然趋势。但自林奈和拉马克以来,分类阶元系统及描述和分类检索表等分类学研究成果大多是以纸质方式保存,其内容丰富、种类繁多、结构复杂、数量庞大,数字化工作难以一蹴而就,大量沉睡在图书馆、博物馆和档案室里分类学资料等待处理;同时少量数字化信息分散在多个不同结构的数据库中。由于缺少有效的数字化工具,尤其是缺乏能弥和传统分类信息和分子序列信息的软件,在物种分类检索和亲缘关系研究过程中,信息集成与关联分析十分不便。鲽形目鱼类进化历史悠久复杂,形态构造呈特殊的不对称性,许多种类因美味可口而具有重要经济价值,开展分类学研究有典型的生物学代表意义和生产指导意义,但其分类系统至今尚未统一。论文依托前期工作基础,通过设计专项数据库、建立标准化数据索引和开发流程化分类学功能模块,探索将信息要素和分类检索研究方法有机融为一体的技术方法,研究了形态构造特征信息和分子序列信息的弥合模式,设计研制了以分类阶元系统为目录索引,以分类检索表、分子标记、DNA条码分子鉴定、生物学参考信息、参考文献和亲缘关系分析等为主要功能组成和应用方向的《鲽形目分类信息分析系统（Pleuronectiformes Taxonomy Information Analysis System）》（简称《鲽形目分类系统,PTIAS》;着作权登记号2009SR02219）,建立了鲽形目分类学信息软件开发模式。1.基于GTI规划的2008-2020年分类学产出,建立了鲽形目分类学数据源综合模糊评价体系。在对数据源进行初步评估、筛选和归类的基础上,分析了不同数据源内容、结构及其相互间关系,设计了适用于PTIAS系统的元数据、索引体系和数据库模式,为分类检索系统的开发奠定了数据基础。2.设计了可兼容不同GTI数据库分类目录的数字化分类阶元系统。基于树型数据窗口（Treeview Datawindow）,建立了可扩展上下级阶元、可任意组合不同阶元的数字化分类阶元系统模块,为动态应用阶元组合动态整合数据、开展信息比较分析、构建专项数据库等数据操作等奠定了索引目录结构基础。3、提出了定距式二歧检索表BiosKey算法。建立了以数据过滤模式调取检索表的特征性状并进行组合查询的方法,讨论了传统二歧检索表的树数据结构的同组层无序化特征,及其将之与二叉树结构进行辨分的必要性,为纸质分类检索表的数字化提供了新的工具。同时,基于各种系统的树结构相似性、阶层体系相似性和物种阶元单位的高度一致性,探索了将BiosKey算法应用于建立支序回溯系统,用以集成各类系统信息的可行性。4.从序列信息检索直观化角度出发,基于mtDNA和nDNA基因组结构和数据窗口（Datawindow, DW）,建立了直观的分子标记热键检索模式;设计了通过鼠标控制函数检索DNA条码、分子标记等序列信息,并与分类系统目录进行阶元关联的方法。5.研究了大尺寸数据库的快速处理技术,同时建立了不同DOS模式的Blast、Clustal、Phylip软件包的Windows平台运行的优化环境。为加速数据检索、提取和数据库重建,设计了将数据存储（Datastore）嵌入内存数据块进行索引化操作的快速算法,为Windows系统中大文件访问与处理中的I/O与内存限制的瓶颈技术问题。6.研究了以平台模块方式处理不同分类学信息的系统设计与构建方法。按分别设计、系统集成模式,开发了9个数据模块、9个分类学功能模块和3个数据处理辅助模块。各种标准化数据用于有序化伺服系统初始化、数据库和检索索引,或通过程序内建函数转化为分类学专业格式如林奈分类目录、分类检索表、分子序列表和系统发育树等,或为系统的可见与不可见控件如选择列表、数据存储索引等提供初始化参数。7.针对GTI分类学信息门户,基于微软Web浏览控件建立了物种Web信息浏览与编辑工具,方便于使用者自定制Web信息的采集与管理,并基于复合索引实现了Web信息与系统阶元目录的有效关联。
朱力强[9]（2009）在《具备OLE特征的Excel组件服务器的访问方法》文中研究表明介绍了一种基于OLEobject的组件服务器的访问方法.可以通过数据窗口对象属性和组件服务的方法、属性自动输出到Excel工作簿或输入到数据窗口对象.在方法中有两个关键技术,即非可视化系统对象的实例化与销毁;然后采用两种途径读取和修改数据窗口行列单元数据,同时根据用户需要联系Cells集合元素与数据窗口行列单元.
赵秋竹,赵凡[10]（2008）在《基于PowerBuilder的复杂报表的设计与开发》文中指出针对复杂报表涉及项目繁琐、项目之间关系复杂、设计制作难以实现的特点,通过深入研究PowerBuilder中数据窗口（DataWindow）的属性设置,提出了利用潜套报表技术实现复杂报表的设计方法。
二、利用可视化方法定制数据窗口格式（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、利用可视化方法定制数据窗口格式（论文提纲范文）
（1）可穿戴惯性感知乒乓动作识别研究及系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 人体动作识别研究现状与挑战 |
| 1.3 本文主要内容与组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 可穿戴惯性感知人体动作识别方法 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 坐标系定义 |
| 2.3 基于惯性数据的人体动作表示 |
| 2.4 基于惯性数据的人体动作识别方法 |
| 2.5 模型评估方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于WBSN的高性能惯性数据采集研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 WBSN系统架构设计 |
| 3.3 基于Socket的网络服务端设计 |
| 3.4 高性能网络服务端设计及多节点数据同步策略 |
| 3.5 实验过程与结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 可穿戴惯性感知数据窗口分割点检测与关键帧提取研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 窗口分割与关键帧提取研究现状 |
| 4.3 乒乓动作窗口分割点检测与关键帧提取 |
| 4.4 实验过程与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于多维特征融合的卷积神经网络乒乓动作识别研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 构建多维特征融合的卷积神经网络 |
| 5.3 实验过程与结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 人体乒乓动作评估方法研究 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 人体乒乓动作整体评估 |
| 6.3 人体乒乓动作细粒度评估 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 高性能乒乓动作云识别和评估系统实现 |
| 7.1 概述 |
| 7.2 系统可行性分析 |
| 7.3 系统需求分析 |
| 7.4 系统功能概要设计 |
| 7.5 系统实现 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）地铁热环境状态的神经网络预测与数值模拟分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究对象 |
| 1.3 研究现状综述 |
| 1.3.1 时序数据挖掘研究现状 |
| 1.3.2 地铁热环境状态研究现状 |
| 1.3.3 研究现状评述 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 关键技术和方法 |
| 1.5.1 数据预处理方法 |
| 1.5.2 多特征影响因素 |
| 1.5.3 时序预测组合模型 |
| 1.5.4 数值模拟分析 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 神经网络预测与数值模拟分析原理 |
| 2.1 基于深度学习算法的地铁热环境状态时序预测模型 |
| 2.1.1 长短时记忆神经网络(LSTM)预测模型 |
| 2.1.2 双向长短时记忆网络(Bi LSTM) |
| 2.1.3 小波分析和神经网络组合模型 |
| 2.2 控制方程及湍流模型 |
| 2.2.1 流场控制方程 |
| 2.2.2 湍流数值计算方法 |
| 2.2.3 计算流体力学软件Sc STREAM介绍 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 地铁热环境数据采集与预处理 |
| 3.1 地铁热环境数据采集 |
| 3.1.1 数据采集目的与依据 |
| 3.1.2 现场测试 |
| 3.1.3 连续监测仪器数据采集 |
| 3.2 地铁热环境数据特征分析和预处理 |
| 3.2.1 数据特征分析 |
| 3.2.2 缺失值和异常值处理 |
| 3.2.3 数据均值化 |
| 3.3 误差评价指标 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 地铁热环境数据小波分析 |
| 4.1 小波变换基本概念 |
| 4.1.1 连续小波变换 |
| 4.1.2 离散小波变换 |
| 4.2 小波除噪 |
| 4.2.1 小波除噪原理 |
| 4.2.2 小波除噪步骤 |
| 4.3 地铁监测数据小波除噪实例 |
| 4.3.1 小波函数选取 |
| 4.3.2 阈值选取 |
| 4.3.3 分解层数选取 |
| 4.3.4 除噪效果评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 地铁热环境状态神经网络预测与软件设计 |
| 5.1 基于小波分析的LSTM预测模型 |
| 5.1.1 影响地铁内部环境温度的主要因素 |
| 5.1.2 地铁内部环境温度监测数据的处理 |
| 5.1.3 基于LSTM模型的温度预测结果 |
| 5.2 基于小波分析的BILSTM预测模型 |
| 5.2.1 基于Bi LSTM模型的温度预测结果 |
| 5.2.2 基于Bi LSTM模型的其他参数预测结果 |
| 5.3 BILSTM模型的适用性分析 |
| 5.4 地铁热环境趋势预测软件设计 |
| 5.4.1 软件开发环境和工具 |
| 5.4.2 软件功能说明 |
| 5.4.3 案例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 地铁热环境状态数值模拟分析 |
| 6.1 地铁热环境的通风空调系统 |
| 6.2 三维模型和参数设置 |
| 6.2.1 地铁车站三维模型建立 |
| 6.2.2 边界条件设置 |
| 6.2.3 网格划分 |
| 6.3 地铁车站热环境状态数值模计算 |
| 6.3.1 稳态数值模拟分析 |
| 6.3.2 瞬态数值模拟分析 |
| 6.4 数值模拟分析与神经网络预测评价 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要研究成果及创新点 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 索引 |
| 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 |
（3）天文异常现象的在线检测与离线挖掘系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.3 系统解决的主要问题 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 系统需求分析 |
| 2.1 系统概述 |
| 2.2 系统目标 |
| 2.3 系统功能性需求 |
| 2.3.1 相机阵观测数据接收 |
| 2.3.2 天文数据处理任务调度 |
| 2.3.3 在线天文异常检测 |
| 2.3.4 离线天文异常挖掘 |
| 2.3.5 全天区天球的数据可视化 |
| 2.3.6 天文现象检索 |
| 2.3.7 历史数据管理 |
| 2.4 系统非功能性需求 |
| 第3章 系统概要设计 |
| 3.1 系统物理架构设计 |
| 3.2 系统功能架构设计 |
| 3.3 系统业务流程设计 |
| 第4章 系统详细设计 |
| 4.1 相机阵观测数据接收模块详细设计 |
| 4.2 天文数据处理任务调度模块详细设计 |
| 4.3 在线天文异常检测模块详细设计 |
| 4.4 离线天文异常挖掘模块详细设计 |
| 4.5 天文数据可视化模块详细设计 |
| 4.6 天文现象检索模块详细设计 |
| 4.7 历史数据管理模块详细设计 |
| 4.8 数据库详细设计 |
| 4.9 关键技术 |
| 4.9.1 系统负载均衡与动态Docker部署 |
| 4.9.2 天文观测数据的完整性修复 |
| 4.9.3 离线异常挖掘并行算法框架 |
| 4.9.4 动态光变曲线展示与三维立体天球绘制 |
| 第5章 系统实现与测试 |
| 5.1 系统架构实现 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 相机阵观测数据接收模块实现 |
| 5.2.2 天文数据处理任务调度模块实现 |
| 5.2.4 在线天文异常检测模块实现 |
| 5.2.5 离线天文异常挖掘模块实现 |
| 5.2.6 天文数据可视化模块实现 |
| 5.2.7 天文现象检索模块实现 |
| 5.2.8 历史数据管理模块实现 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.0 功能测试 |
| 5.3.1 性能测试 |
| 5.3.2 兼容性测试 |
| 5.3.3 测试分析 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读研究生期间发表成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）基于车联网数据的驾驶行为识别与风险评估方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于时序传感器数据的驾驶行为识别与风险评估 |
| 1.2.2 基于视觉数据的驾驶行为识别与风险评估 |
| 1.2.3 基于车险理赔数据的驾驶风险评估 |
| 1.2.4 深度学习模型的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 第2章 基于时序传感器数据的驾驶行为识别与风险评估 |
| 2.1 研究背景 |
| 2.2 总体研究路线 |
| 2.3 基于手机传感器数据的驾驶行为识别 |
| 2.3.1 智能手机驾驶行为数据集的建立 |
| 2.3.2 智能手机数据归一化与加窗 |
| 2.3.3 分类模型架构设计 |
| 2.3.4 实验部分 |
| 2.4 基于不平衡NDS时序数据的驾驶风险预测 |
| 2.4.1 NDS数据预处理与建模 |
| 2.4.2 数据建模 |
| 2.4.3 分类模型 |
| 2.4.4 实验部分 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于视觉数据的分心驾驶行为识别 |
| 3.1 分心驾驶行为视觉数据集结构 |
| 3.2 分心驾驶分类模型 |
| 3.2.1 基于二维卷积网络的参数调优与驾驶行为识别 |
| 3.2.2 基于双流三维卷积网络的驾驶行为识别 |
| 3.2.3 关键特征可视化分析 |
| 3.3 分心驾驶检测模型 |
| 3.3.1 数据标注 |
| 3.3.2 模型架构 |
| 3.3.3 评估指标 |
| 3.3.4 实验结果与讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于车险理赔数据的驾驶风险评估 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 数据建模 |
| 4.3 预测模型架构 |
| 4.4 模型的训练 |
| 4.5 实验部分 |
| 4.5.1 评估指标 |
| 4.5.2 数据集分析 |
| 4.5.3 结果与讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究成果应用分析 |
| 5.2.1 UBI新型车险产品 |
| 5.2.2 危险驾驶行为监测 |
| 5.2.3 推广应用瓶颈分析 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（5）软件测试管理系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究的目标及主要内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关技术综述 |
| 2.1 NET MVC |
| 2.2 IronPython |
| 2.3 Jinja2 模板引擎 |
| 2.4 Open XML |
| 2.5 Entity Framework |
| 2.6 Json |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统架构设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 功能概述 |
| 3.1.2 核心模块功能性需求 |
| 3.1.3 非功能性需求 |
| 3.2 系统架构设计 |
| 3.2.1 技术架构视图 |
| 3.2.2 逻辑架构视图 |
| 3.2.3 部署架构视图 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 核心模块的设计与实现 |
| 4.1 测试报告管理模块的设计与实现 |
| 4.1.1 报告内容模板可配置的设计 |
| 4.1.2 用户接口设计 |
| 4.1.3 报告生成的数据处理模型 |
| 4.2 测试需求与用例管理模块的设计与实现 |
| 4.2.1 测试需求导入 |
| 4.2.2 测试用例管理 |
| 4.3 缺陷跟踪管理模块的设计与实现 |
| 4.3.1 缺陷跟踪流程的设计 |
| 4.3.2 跟踪流程数据结构 |
| 4.3.3 可视化流程数据处理模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试及验证 |
| 5.1 系统测试 |
| 5.1.1 功能测试 |
| 5.1.2 性能测试 |
| 5.2 应用案例与效果分析 |
| 5.2.1 应用情况简述 |
| 5.2.2 运行实例 |
| 5.2.3 应用效果及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 后续工作及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（6）天津人民法院信访系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 国内信访系统的发展概况 |
| 1.3 本文主要研究的工作 |
| 1.4 本文各章内容安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 Powerbuilder开发技术 |
| 2.2 C/S体系结构 |
| 2.3 OLE技术 |
| 2.4 Powerbuilder对OLE技术的支持 |
| 2.4.1 支持OLE控件 |
| 2.4.2 管理OLE对象 |
| 2.4.3 对OLE的其它支持 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 人民法院信访系统的分析与设计 |
| 3.1 项目概述 |
| 3.2 项目需求分析 |
| 3.2.1 业务逻辑需求分析 |
| 3.2.2 数据流分析 |
| 3.2.3 项目需求规定 |
| 3.2.4 项目需求分析 |
| 3.2.5 系统性能要求 |
| 3.3 项目总体设计 |
| 3.4 详细设计 |
| 3.4.1 来访登记模块 |
| 3.4.2 来访处理模块 |
| 3.4.3 统计分析模块 |
| 3.4.4 来信处理模块 |
| 3.4.5 权限管理模块 |
| 3.5 系统数据库设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 人民法院信访系统的实现 |
| 4.1 来访登记 |
| 4.2 来访处理 |
| 4.3 统计分析 |
| 4.3.1 统计表 |
| 4.3.2 统计图 |
| 4.4 来信处理 |
| 4.5 权限管理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于ArcEngine的海洋浮标管理信息系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状及存在问题 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究的技术路线 |
| 2 解决方案及技术平台 |
| 2.1 解决方案 |
| 2.2 COM、ComGIS 和.NET |
| 2.2.1 COM |
| 2.2.2 ComGIS |
| 2.2.3 NET 概述 |
| 2.3 ArcObjects 与 ArcEngine |
| 2.3.1 ArcObjects 概述 |
| 2.3.2 ArcEngine 概述 |
| 2.4 ArcGlobe |
| 2.4.1 ArcGlobe 特性 |
| 2.4.2 ArcGlobe 与ArcScene 的区别 |
| 3 数据库技术 |
| 3.1 GeoDataBase 数据模型 |
| 3.1.1 面向对象的GeoDataBase 体系结构 |
| 3.1.2 GeoDataBase 数据模型的优点 |
| 3.1.3 GeoDataBase 分类 |
| 3.2 基础地理数据库设计 |
| 3.2.1 属性字段设计 |
| 3.2.2 制作流程 |
| 3.3 浮标数据库设计 |
| 4 系统设计 |
| 4.1 系统概述 |
| 4.1.1 系统背景 |
| 4.1.2 系统目标 |
| 4.1.3 系统原则 |
| 4.2 系统总体设计 |
| 4.2.1 系统体系结构 |
| 4.2.2 系统外部接口 |
| 4.3 系统模块及功能设计 |
| 4.3.1 视图管理模块 |
| 4.3.2 基本工具模块 |
| 4.3.3 浮标检索模块 |
| 4.3.4 浮标轨迹模块 |
| 4.3.5 图层信息管理模块 |
| 4.3.6 浮标数据库管理模块 |
| 4.3.7 输出模块 |
| 5 系统功能简介 |
| 5.1 系统视图 |
| 5.1.1 菜单栏 |
| 5.1.2 工具栏 |
| 5.1.3 鹰眼图 |
| 5.1.4 地图窗口 |
| 5.1.5 数据窗口 |
| 5.1.6 浮标信息栏 |
| 5.1.7 图层信息栏 |
| 5.1.8 系统特色风格 |
| 5.2 工具 |
| 5.3 浮标检索 |
| 5.3.1 综合检索 |
| 5.3.2 定位检索 |
| 5.3.3 属性检索 |
| 5.4 浮标轨迹 |
| 5.4.1 轨迹循环和轨迹单步 |
| 5.4.2 轨迹暂停和轨迹停止 |
| 5.5 图层信息管理 |
| 5.6 浮标数据库管理 |
| 5.6.1 添加浮标总表 |
| 5.6.2 添加浮标分表 |
| 5.6.3 删除浮标总表和分表 |
| 5.6.4 修改浮标总表和分表 |
| 5.7 输出 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 附录：关键代码实现 |
| 学位论文数据集 |
| 详细摘要 |
（8）鲽形目分类检索及分子生物学应用模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 0 引言 |
| 1 分类学信息及其标准化研究进展 |
| 1.1 生物分类学信息 |
| 1.1.1 分类学与系统学 |
| 1.1.2 各种生物分类学信息之间的关系 |
| 1.1.3 分类学与分类学信息范畴 |
| 1.2 CBD 从全球应用角度重新发现分类学价值 |
| 1.2.1 面向解决分类学障碍重振学科发展 |
| 1.2.2 CBD 现阶段的重要分类学产出 |
| 1.3 分类学信息的标准化 |
| 1.3.1 国际化标准 |
| 1.3.2 CHM 和GTI 分类学信息标准化所遵循的原则 |
| 1.3.3 我国的国家标准和其他标准 |
| 2 鲽形目分类学信息化工具研究进展 |
| 2.1 鲽形目分类学信息的历史发展阶段 |
| 2.1.1 纸质化信息记载发展时期 |
| 2.1.2 数字化信息记载发展时期 |
| 2.2 鲽形目分类学数据库及工具 |
| 2.2.1 物种名录 |
| 2.2.2 分类阶元系统 |
| 2.2.3 分类检索表 |
| 2.2.4 分子鉴定系统和DNA 条码 |
| 2.2.5 分子标记数据库 |
| 2.2.6 分子系统分析软件 |
| 2.2.7 分类学参考文献 |
| 2.2.8 生物学基本信息数据库 |
| 2.3 鲽形目分类学信息研究中存在的问题 |
| 3 拟解决的问题、研究方法及主要研究内容 |
| 3.1 拟解决的问题 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.3 主要研究内容 |
| 第二章 鲽形目分类学信息体系构建 |
| 0 引言 |
| 1 确定数据标准 |
| 1.1 材料 |
| 1.2 对鲽形目分类学数据适用的标准化原则的分析 |
| 1.2.1 元数据属性及功能的界定 |
| 1.2.2 GTI 标准化的分类学产出模式分析 |
| 1.3 结果与讨论 |
| 2 数据源特征 |
| 2.1 材料 |
| 2.2 数据源分析与甄选 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 3 源数据的规范化处理 |
| 3.1 材料 |
| 3.1.1 系统数据集 |
| 3.1.2 样本数据采集 |
| 3.2 源数据分析与规范化设计 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 4 构建PTIAS 系统数据体系 |
| 4.1 材料 |
| 4.2 分析与设计 |
| 4.2.1 系统数据体系模块设计 |
| 4.2.2 系统基本元数据模块之间的关系 |
| 4.2.3 模块元数据通用结构 |
| 4.2.4 系统元数据模块主要内容 |
| 4.2.5 系统数据库的构建 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 5 序列信息与传统分类学信息的弥合 |
| 5.1 材料 |
| 5.2 分类学数据的弥合需求分析 |
| 5.2.1 数据弥合方向与范围 |
| 5.2.2 数据弥合方法 |
| 5.3 结果与讨论 |
| 6 本章小结 |
| 第三章 鲽形目分类信息分析系统的构建与实现 |
| 0 引言 |
| 1 开发与运行环境 |
| 1.1 开发环境 |
| 1.2 运行环境 |
| 1.3 参考源码 |
| 2 系统核心组件与功能框架 |
| 2.1 材料 |
| 2.2 设计与方法 |
| 2.3 结果与分析 |
| 3 系统模块的设计与功能实现 |
| 3.1 命名与名录模块 |
| 3.1.1 材料 |
| 3.1.2 设计与方法 |
| 3.1.3 结果与讨论 |
| 3.2 分类阶元系统模块 |
| 3.2.1 材料 |
| 3.2.2 设计与方法 |
| 3.2.3 模块界面结构组成及功能实现 |
| 3.2.4 结果与讨论 |
| 3.3 分类检索表模块 |
| 3.3.1 材料 |
| 3.3.2 设计与方法 |
| 3.3.3 模块界面结构组成及功能实现 |
| 3.3.4 结果与讨论 |
| 3.4 DNA 条码模块 |
| 3.4.1 材料 |
| 3.4.2 设计与方法 |
| 3.4.3 模块界面结构组成和功能实现 |
| 3.4.4 结果与分析 |
| 3.5 分子标记模块 |
| 3.5.1 材料 |
| 3.5.2 设计与方法 |
| 3.5.3 模块界面结构组成和功能实现 |
| 3.5.4 结果与分析 |
| 3.6 分子系统分析软件模块 |
| 3.6.1 材料 |
| 3.6.2 设计与方法 |
| 3.6.2.1 Blast 组件 |
| 3.6.4.2 Clustal W 组件 |
| 3.6.4.3 Phylip 程序包组件 |
| 3.6.4.4 Treeview X 调用 |
| 3.6.5 结果与分析 |
| 3.7 生物学基本信息模块 |
| 3.7.1 材料 |
| 3.7.2 设计与方法 |
| 3.7.3 模块界面结构组成及功能实现 |
| 3.7.4 结果与分析 |
| 3.8 参考文献模块 |
| 3.8.1 材料 |
| 3.8.2 设计方法、界面结构组成和功能实现 |
| 3.8.3 结果与分析 |
| 3.9 支序回溯系统模块 |
| 3.9.1 材料 |
| 3.9.2 设计方法、界面结构组成和功能实现 |
| 3.9.3 结果与分析 |
| 3.10 数据处理模块 |
| 3.10.1 材料 |
| 3.10.2 设计与方法 |
| 3.10.3 结果与分析 |
| 3.11 文件与数据管理模块 |
| 3.11.1 材料 |
| 3.11.2 设计方法、界面结构组成和功能实现 |
| 3.11.3 结果与分析 |
| 3.12 通用组合查询模块 |
| 3.12.1 材料 |
| 3.12.2 设计方法、界面结构组成和功能实现 |
| 3.12.3 结果与分析 |
| 4 模块组合与系统构建 |
| 4.1 材料 |
| 4.2 设计与方法 |
| 4.2.1 系统组件 |
| 4.2.2 数据的系统集成与关联 |
| 4.3 系统界面结构组成与功能实现 |
| 4.4 结果与讨论 |
| 4.4.1 编码要点 |
| 4.4.2 系统主要技术特点 |
| 第四章 结论与展望 |
| 1 总结 |
| 1.1 建立了鲽形目分类学信息元数据体系 |
| 1.2 建立了GTI 分类学数据源采集模式 |
| 1.3 开发了12 个分类学功能模块 |
| 1.4 实现了不同阶元组合的信息关联 |
| 1.5 探索建立了数字化支序回溯系统 |
| 1.6 建立了特定阶元分类学信息分析软件的开发模式 |
| 2 讨论与未来工作 |
| 2.1 讨论 |
| 2.1.1 专业知识 |
| 2.1.2 研究范围与探索重点 |
| 2.1.3 可持续开发与应用 |
| 2.1.4 版权与语言障碍 |
| 2.2 后期工作 |
| 参考文献 |
| 着作权、论文及相关成果 |
| 致谢 |
（9）具备OLE特征的Excel组件服务器的访问方法（论文提纲范文）
| 1 Saveas和Importfile方法的局限性 |
| 2 OLE控件 |
| 2.1 链接或嵌入已存在对象 |
| 2.2 OLE控件的属性 |
| 2.3 手动激活OLE控件的两种途径 |
| 3 设计和实现 |
| 3.1 系统对象OLEobject[9] |
| 3.2 数据窗口对象属性dwcontrol.object |
| 3.3 Excel组件服务器 |
| 3.3.1 建立连接 |
| 3.3.2 Workbooks, Worksheets和Cells集合 |
| 3.3.3 Application和Activeworkbook属性[8] |
| 3.4 访问方法的实现和应用范围 |
| 4 结语 |
四、利用可视化方法定制数据窗口格式（论文参考文献）
- [1]可穿戴惯性感知乒乓动作识别研究及系统实现[D]. 闫继龙. 西南大学, 2021(01)
- [2]地铁热环境状态的神经网络预测与数值模拟分析[D]. 方杰. 北京交通大学, 2020(03)
- [3]天文异常现象的在线检测与离线挖掘系统设计与实现[D]. 房志坚. 山东大学, 2020(10)
- [4]基于车联网数据的驾驶行为识别与风险评估方法研究[D]. 张俊. 中国科学技术大学, 2020(06)
- [5]软件测试管理系统的研究与设计[D]. 王力文. 上海交通大学, 2017(01)
- [6]天津人民法院信访系统的设计与实现[D]. 曾垂耀. 南京大学, 2015(06)
- [7]基于ArcEngine的海洋浮标管理信息系统的设计与实现[D]. 郭红. 河南理工大学, 2009(03)
- [8]鲽形目分类检索及分子生物学应用模式研究[D]. 杨俊杰. 中国海洋大学, 2009(10)
- [9]具备OLE特征的Excel组件服务器的访问方法[J]. 朱力强. 内江师范学院学报, 2009(04)
- [10]基于PowerBuilder的复杂报表的设计与开发[J]. 赵秋竹,赵凡. 黑龙江科技信息, 2008(27)