一、基于数据仓库与数据挖掘的自动指纹识别系统的探讨（论文文献综述）
李洁[1]（2019）在《数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究》文中研究表明我们已经从信息时代走进了数据驱动的“智能时代”,数据成为人们认识和解决问题的新的逻辑起点。“数据驱动”打破了基于知识解决问题的思维桎梏,形成了从问题到数据又回归问题的新方法论认识——基于数据解决问题。这一研究范式将数字图书馆知识发现服务从对问题本源的探索推向知识服务的本真,可以说,从数据直面用户、管理和服务为大数据环境下的数字图书馆知识发现服务供给侧的改革提供了一种新思路:知识发现服务要改变的不只是管理技术、管理规则或服务形式,而要涉及整个管理理念和服务体系。而大数据环境中,数字图书馆信息发生源越来越多,数据产出量越来越大,数字资源增长速率越来越快,数据异构性越来越明显,数据老化节奏越来越快,低价值密度隐患的知识饥渴和数据海啸的矛盾越来越突出,用户对发现服务的需求越来越多元,数字图书馆数据资源正面临着重新被发现的挑战。迎面变化和挑战,数字图书馆的知识发现服务不单要完成从文献数字化到内容数据化的知识组织转型,更应实现数字资源从内容数据化到数据智能化的价值开发和智慧洞见。数据驱动的科研范式开辟了知识发现的新路径,开启了数字图书馆知识服务的时代新转型。探索数据驱动理念下的数字图书馆知识发现服务模式的新形态,需要学习、内化数据科学相关理论,需要剖析知识发现的驱动要素和作用机制,需要打破传统的资源发现固化模式,创建知识发现服务的创新生态功能圈。融合数据驱动和知识发现的双重技术优势,数字图书馆知识发现服务创新模式应趋从数据化、数据向知识转化的语义关联、可视化和智能化驱动维度寻求用户数据、内容资源数据、专家数据、业务数据的新协同,开发用户画像、研究设计指纹、精准文献推荐等的新应用,强化数据的集群整合、提升平台的绿色联通、实现用户界面的友好交互,使数字图书馆成为支持用户知识探索与发现创造的智能服务系统,使数据资源最大化的进行价值开发与知识转化,使用户随时随地都能受益于数字图书馆高效、便捷、友好与智能的知识发现服务体验。基于此,本文通过对数据驱动、知识发现研究成果的追本溯源,界定数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的核心理念;通过文献分析、调查访谈、仿真实验、模型训练等方法的综合运用,分析数字图书馆知识发现服务创新的数据环境、驱动机制、创新模式、模式应用以及创新策略制定。围绕主要研究内容,本文第三章从数据环境特征、数据环境变化和数据环境开发分析数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的机遇与挑战;第四章结合数据要素、数据驱动过程、数据驱动维度探讨数字图书馆知识发现服务的数据驱动动力机制、流机制、协同驱动机制和数据驱动控制机制;第五章通过对数字图书馆知识发现服务模式创新衍变的内在使命分析,指出数字图书馆知识发现服务创新模式的构建依据、构建基础和构建过程;第六章对数字图书馆知识发现服务创新模式进行具体的用户画像、研究设计指纹、文本推荐和多粒度检索决策应用;第七章针对数字图书馆知识发现服务创新模式的具体瓶颈给出各驱动维度的应对策略。具体内容阐述如下:第3章数据驱动下数字图书馆知识发现服务的数据环境分析本章是对大数据驱动环境下的数字图书馆知识发现服务场域的情境解构。首先,基于大数据的4V特征,面向全数据,分析数字图书馆知识发现服务在数据形态、存在方式、存储模式、存储内容、数据价值等方面的特性。其次,探讨数据化、新一代信息技术、数据分析思维、数据密集型科学发现范式影响下的数字图书馆知识发现服务革新的优劣利弊。最后,基于环境特性和环境变化的双向作用状态定位数字图书馆知识发现服务发展的开发方向。明确本文研究目的的同时,引出4、5、6、7章节的主要研究任务。第4章数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动机制分析本章作为第5章的铺垫,详细解析数字图书馆知识发现服务平台的数据要素和驱动作用形式。通过用户数据、资源内容数据、专家数据的分类界定,为第6章科研用户画像、研究设计指纹、精准文献推荐等的服务模式应用提供数据基础;通过数据化、语义关联、可视化、智能化的数据驱动维面的层级解构,为第7章的创新策略制定奠定优化主线;基于数据要素、驱动过程和驱动维面,从内外力作用的动力机制、输入-输出的流机制、数据融合的协同驱动机制以及数据驱动控制机制具体呈现数据驱动与知识发现服务交互融合的催化反应。第5章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式研究在前文研究的基础上,本章首先对数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式的构建进行内在逻辑分析;其次,从资源发现既有模式、知识产品和技术支持方面阐述实现数字图书馆知识发现服务创新的外在基础;最后,综合内在逻辑和外在基础,进行创新模式的基础框架和平台架构的初步解构,并在此基础上进行数据驱动下的数字图书馆知识发现服务创新功能圈构建。第6章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式应用研究本章在第5章提出的创新模式的基础上,分别利用科研用户数据进行数字图书馆百度发现的科研用户画像构建,利用文献数据进行以研究对象、研究问题与研究方法为核心要素的研究设计指纹构造,结合用户画像和研究设计指纹实现精准文献推荐,并通过用户检索实验验证多粒度检索决策的优势。第7章数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新策略研究基于第4章对数据驱动维度和驱动机制的分析,本章旨在明确数据化、语义化、关联化、可视化和智能化驱动的创新方向并进行相应的优化路径设计,针对数字图书馆知识发现服务创新的制约因素,给出切实可行的解决方案与对策建议。大数据环境下,重新界定数据驱动下的数字图书馆知识发现服务的内涵、探讨数字图书馆知识发现服务的数据驱动机制、创新数字图书馆既有的资源发现服务模式,有利于从方法论认识层面为数字图书馆知识发现服务的供给侧改革提供理论支持。数字图书馆知识发现服务的意义不仅在于它的统一检索及其延伸功能,更在于此基础上辅助科学发现的循证决策、智能管理和知识再造的服务价值。在人类不断探索未知与努力认识未知的道路上,数据驱动+知识发现的催化反应为科学发现的方法探索提供了一个可行参考,推动着数字图书馆知识发现服务在不断革新的历程中惠及更多的求知受众。
宋晓玲[2]（2010）在《大型指纹数据库自动识别系统设计》文中研究指明随着指纹数据库规模的不断扩大,识别效率逐渐降低。本文通过对已有自动指纹识别系统的分析、研究,针对目前的大型数据库中自动指纹识别系统存在的建库速度慢,采集速度慢,匹配效率差等缺陷,探讨了基于数据挖掘的自动指纹识别系统。
宋晓玲,刘磊[3]（2008）在《基于数据挖掘的自动指纹识别系统设计》文中研究表明指纹识别是目前人体特征识别技术市场占有率最高的方式之一。近年来有了长足的进步和发展。本文通过对已有自动指纹识别系统的分析、研究。针对目前的自动指纹识别系统存在的建库速度慢、采集速度慢、匹配效率差等缺陷,探讨了基于数据挖掘的自动指纹识别系统。
周延年[4]（2007）在《基于数据挖掘的指纹识别系统的研究与设计》文中研究表明指纹的唯一性和不变性，使指纹识别技术成为当今最广泛的身份认证和识别技术之一。目前，指纹识别技术已被广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等领域，具有较高的理论意义和实用价值。 在指纹自动识别过程中，存在指纹图像噪声的影响，需要对指纹信息进行去噪、增强处理并且需要进行大量的指纹匹配处理。这种情况下，指纹的识别率不是很高，而且运算速度很慢。本文深入研究了指纹图像预处理的处理过程，给出了一种数据挖掘技术与模式识别技术相结合的指纹图像识别方法。为解决指纹自动识别技术中存在的种种困难找到切实可行的新途径。 本文主要对指纹的预处理、特征提取和基于数据挖掘的指纹识别方法等进行深入研究。主要研究内容如下： 1、在指纹图像预处理环节 采用了基于Gabor滤波增强的算法，该方法增强效果良好，计算量小；采用局部阀值的方法对指纹进行二值化，再对指纹进行细化，得到清晰的指纹点线图。 2、对指纹的特征提取算法进行了研究 采用的求取8邻域纹线跟踪的算法能够准确地提取出指纹图像的细节特征，并表现出较强的抗干扰性。再利用脊线跟踪的后处理算法去除指纹的伪细节特征，如毛刺、小桥和小孔等。采用这种方法对细节特征进行后处理，能有效地去除伪特征点，为提高指纹匹配的速度和准确性奠定了良好的基础。 3、对指纹图像进行数据挖掘的方案进行了研究 在研究数据挖掘模型的基础上，在指纹图像数据挖掘体系方面，提出了基于数据仓库的指纹图像数据挖掘流程，在此基础上提出一个指纹图像数据挖掘集成框架，以实现指纹图像数据挖掘过程中所涉及到的数据准备、建立数据仓库、指纹图像数据挖掘、运用神经网络进行模式识别等技术环节。
杨静[5]（2004）在《基于数据仓库与数据挖掘的自动指纹识别系统的探讨》文中提出通过对已有自动指纹识别系统的分析、研究 ,针对目前的自动指纹识别系统存在的建库速度慢 ,采集速度慢 ,错、漏率高 ,匹配效率差等缺陷 ,探讨了基于数据仓库和数据挖掘的自动指纹识别系统。
王彤[6]（2007）在《数据挖掘的新技术研究》文中研究表明随着Internet的发展,网上购物、电子政务、网上信息检索等活动日益频繁,人们对网络服务的需求成为网络发展的巨大动力。但面对网上巨大的数据量和众多的网站,人们在选择网络服务、检索信息时往往感到无从下手,如何使网络服务适应不同用户的个性化需求已成为网络服务提供者急切关心的问题。要满足用户的个性化需求,关键的问题是如何发现用户的访问模式,对Web进行数据挖掘的目标之一就是要发现用户的访问模式。Web数据挖掘可分为三种类型,即:Web使用挖掘、Web结构挖掘和Web内容挖掘,而挖掘用户的频繁访问序列是发现用户的访问模式的主要方法,也是Web使用挖掘的一项重要任务。Web使用挖掘可以从Web日志或访问者的行为中发现知识,并且可以从不同用户的访问中发现不同用户的行为之间的内在关系。挖掘的结果可以用于改进Web站点的设计和向用户提供服务的方式,以尽可能地满足不同用户的需求。本文在深入研究了OLTP、OLAP数据库的设计特点和Web日志挖掘的已有算法及其相关知识的基础上,对原AprioriAll算法进行了改进。在Web日志挖掘过程中,通过对Web日志数据按“用户维”进行切片,不仅可以将所有用户看作一个整体进行挖掘,而且还实现了对不同的用户个体的行为进行独立地挖掘,从而使挖掘出的结果能够满足对用户个性化使用的需求。这一改进同时实现了对Web日志的增量挖掘,使对Web日志的动态挖掘成为可能。实验表明,改进后的算法较原算法减少了挖掘过程中候选集的大小和对数据库的扫描次数,使时空效率得以提高。针对表示和存储Web事务要占用大量内存,以及Apriori类算法在挖掘过程中要产生大量候选集和对数据库进行频繁扫描的缺点,本文提出了Web事务编码技术和逆-Apriori算法。Web事务编码技术使用一个数字表示一个Web事务,可以对Web事务数据库进行压缩,减少内存的占用;而逆-Apriori算法可以反向获取用户的最大频繁访问序列,并在此基础上发现关联规则,避免了Apriori类算法逐次产生候选频繁项集的烦琐过程。通过分析用户浏览网页的行为和网站对用户请求的反应,本文还提出了利用用户访问网页的驻留时间进行Web日志挖掘的方法。驻留时间反映了用户浏览网页的行为,通过在挖掘前设定用户访问网页的驻留时间的区间值,使挖掘者可以选择和缩减挖掘的范围,提高了挖掘算法与使用者之间的交互能力。基于这一思想的新算法,首先通过对Web日志的预处理,产生带有驻留时间的Web访问记录集,然后以驻留时间为限制条件,构建驻留时间频繁访问序列树,用以存储和压缩带有驻留时间的数据库,并记录网页的支持数量。最后以驻留时间频繁访问序列树为挖掘对象,在最小支持度的限制下,通过采用深度优先的方法对驻留时间频繁访问序列树进行遍历,发现用户访问网站的驻留时间最大频繁访问序列,对比实验表明该算法对Web日志挖掘有较高的效率。模糊神经网络是数据挖掘研究领域的又一大热点问题。本文依据最大似然原则,推导出用于模糊神经网络分类算法的交叉熵函数准则,同时构建了新的激活函数。基于交叉熵准则和新的激活函数的模糊神经网络分类算法与基于误差平方和准则的BP算法相比,有更快的学习速率而又不致使学习过程失稳,不易陷入局部极小点。新的激活函数的优点在于不仅可以取到0、1值,而且还具有根据总误差调节函数曲线斜率的能力,加快了算法的收敛速度,提高了算法的效率,改善了算法的动态性能。最后,本文提出了引入生物信息技术解决Web挖掘中的用户识别问题的设想,并提出了基于隐马尔科夫模型构建虹膜识别系统的方法,该方法仅需要虹膜的方向域作为输入参数,与需要许多虹膜细节的常规方法相比,它对虹膜图像的噪声与扭曲并不敏感,从而使该方法具有鲁棒性的特点;另一方面该匹配方法简化了预处理过程,具有较高的效率。通过准确识别用户,克服了现有Web体系无状态的缺陷,可以实现对Web日志数据按“用户维”进行切片,因此不仅可以将所有用户看作一个整体进行挖掘,而且还可以对不同用户的个体行为进行独立地挖掘,从而使挖掘出的结果能够满足对用户个性化使用的需求。这一设想实施后,还能够实现对Web的增量挖掘,从而使对Web日志的动态挖掘成为可能。
梁卓敏[7]（2020）在《基于客流数据采集技术的线下商业数据中台的设计与实现》文中指出随着物联网及大数据技术的发展,线下商业运营数据的采集成为了可能,线下商业购物中心迎来了大数据时代。每个进场的顾客不管消费与否,每时每刻都在产生大量的数据,这些数据对于商业经营团队十分重要。通过对顾客数据进行挖掘,能够反映顾客的特点与偏好,从而有针对性地制订经营策略,提高经营的效率和质量。然而,目前线下商业运营数据的采集方式很多,各个数据采集系统之间存在数据壁垒,形成数据孤岛,导致数据无法发挥挖掘分析的作用。为此,本文提出了线下商业数据中台的概念,目的是整合线下商业运营过程中产生的各种数据,为数据的挖掘应用提供基础,为业务及运营决策提供数据依据,从而提高商业经营的水平。本文从公司已有的购物中心项目出发,对线下商业数据中台进行设计,主要着重于对系统功能需求的分析和解读,以及系统总体设计及技术选型,并对主要的功能模块进行设计。数据中台设计的主要目的是通过部署商业数据采集系统,整合多维度线下商业大数据,建立数据仓库与数据模型,提供丰富的线下商业数据,为下一步的线下商业大数据的关联分析提供数据基础。由于目前该项目处于硬件系统搭设阶段,因此技术实现部分主要对客流采集系统的技术实现和算法原理进行了分析,为系统选型提供理论依据,并具体介绍了购物中心客流采集系统的建设和实现,目前该项目仍在建设中。本文比较详细地介绍了线下商业数据中台的设计及部分功能系统的实现,希望能给相关从业者构建类似系统时提供一定的参考价值。
蔡文炎[8]（2020）在《基于CSI的被动式室内定位方法》文中认为在当下基于位置服务（LBS）领域中,使用WIFI等电磁信号的室内定位服务是目前市场所开发与研究的热点。但室内环境的复杂结构会对无线信号产生屏蔽干扰等问题,导致电磁信号的多径效应,从而严重影响室内定位的精度。针对现有WIFI室内定位存在的问题,本文基于OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术,选择从WIFI物理层采集的CSI信号替代RSSI作为室内定位方案的定位信源。原因在于CSI携带更丰富的特征数据,所以对室内不同位置关系的映射具有更加明显的差异度,这表示CSI作为定位信源具有更高的稳定性,使其能更好的支持被动式室内定位。综上,本文将基于现有无线信号指纹定位的一般原理出发,从指纹定位的离线采集构建和在线匹配两个阶段,分析研究采用以CSI作为室内定位信源的方案对定位效果的影响与提升。首先,在离线采样与预处理阶段:针对CSI各相邻子信道之间存在相互扰动问题,采用子信道混合差分的方法生成位置指纹信息,具体方法为采用固定间距差分的方式抑制相邻子信道的互相干扰,又采用普通差分的指纹补充固定间距差分中损失的数据,以保持特征数据的完整性。与此同时也从天线对数、构建算法复杂度、指纹特征选取等多个角度对指纹构建算法进行了性能评估,得出完整预处理方案。此外这个阶段还提出了一个无线信号分布规律的假设,并设计一个独立小实验加以验证。其次,于在线匹配阶段:将隐马尔科夫算法（Hidden Markow Model,HMM）进行改进与优化,并对应室内指纹定位方法进行数学建模。针对隐马尔科夫算法中的鲍姆-韦尔奇（Baum-welch,BW）预测模型中参数初始设定存在随机局部最优的问题,本次研究提出了一种粒子滤波-隐马尔科夫（PSO-HMM）算法,该融合算法在BW算法的初值选定环节引入了粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）使得结果更接近全局最优。与此同时,为了适应HMM算法模型中参数的约束条件,对于PSO算法数据的出口加入了重标准化和重映射机制。最后,依据本文的实验结果,离线指纹预处理阶段的实验表明:采用CSI信号作为定位指纹的定位效果可达累积误差1.16m,远优于采用传统RSSI指纹的定位误差,在线匹配阶段的实验表明:PSO-HMM融合算法的指纹匹配成功率达到95%,平均定位时间在17.8s,相对支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法和普通的HMM算法,PSO-HMM融合算法具有更好的精准度与时效性。
赵阳[9]（2019）在《基于物联网的在线门禁自动识别系统的设计与实现》文中指出在当代电子信息化发展的冲击下,已经出现了不少的仓库管理系统。然而目前仓库管理系统普遍存在着同样的问题:仓库管理系统中的电子数据难以和实际的物品一一对应,并且在使用着系统的同时,线下业务操作仍然需要库管在场,并没有完全的释放仓库管理员的压力,因此需要一套新的管理方式。物品在出入库时,需要申请人首先提出业务申请,申请通过后自行前往仓库执行实际的操作,由系统对出入情况实时把控,对于不正当的出库和入库采取措施。本文在全面了解仓库管理的方式,并且对仓库管理系统及主流门禁系统的研究基础上,设计了一种线上的无人值守式的仓库管理模式。该系统由两部分组成,一部分是基于ARM开发的嵌入式门禁系统,用于采集和处理现场的数据;另一部分是基于SSM框架设计的web端仓库管理系统,用于显示日常操作记录和进行线上仓库管理。两部分的数据和业务处理都是在服务器端执行,并且都是通过TCP/IP协议与服务器进行通讯的。该系统的实现,彻底解放了仓库管理员的监管工作,将仓库变成了无人值守仓库,所有的入库、出库、查找物品工作都可以自助操作。本文基于ARM单片机STM32芯片来分别控制RFID读写器、指纹模块、4G通讯模块来分别实现对物品的扫描、门禁的控制、与服务器的通讯等功能。基于各模块与STM32之间的通讯方式确定了主控电路的原理图,STM32通过指纹模块的反馈信息控制大门并且获取开门人员信息,通过RFID读写器获取物品编码信息,利用4G模块与服务器之间进行数据通讯。并且实现了嵌入式部分软件设计,本文说明了系统时钟、RFID模块、指纹模块、4G模块、独立看门狗以及主程序的设计与实现方案。Web端仓库管理系统的实现,不仅包括整个在线门禁自动识别系统的业务操作和数据显示功能的实现,还包括整个系统的后台处理算法的设计。本文以数据传递流的顺序说明每个阶段执行的对应方法,详细讨论了系统管理、物品信息查询、物品采购、物品出入库的实现过程。论文完成了嵌入式门禁系统以及web端仓库管理系统设计过程中,包括门禁控制ARM硬件控制电路板的设计,ARM软件控制程序设计,web仓库管理系统的设计与实现。在线门禁自动识别系统在通过了内部测试,上线运行表明系统可以实现无人值守的仓库管理模式。
李富贵[10]（2018）在《基于大数据技术的政府绩效信息使用研究》文中进行了进一步梳理随着政府绩效管理理论和实践的不断探索,学术界积累了丰富的研究成果,呈现欣欣向荣的发展态势。同时绩效管理尚存在较多的问题,理论研究和实践探索开始进入反思阶段。国内外学者越来越聚焦于绩效管理循环的终端,更加关注绩效结果对公共组织及社会服务的影响,关注绩效信息与数据对内部管理及外部责任所产生的效应。由此便开启了值得绩效管理学界进一步研究和探讨的问题:政府如何更好的使用绩效信息,提高绩效管理的质量和效益。政府绩效管理存在诸多困境和挑战,亟需进行更深层的变革,实现方式改进和系统建构。采用新的研究方法和视角来促进绩效信息使用的研究,对实现政府绩效管理的有效性、科学性和可持续性有着重要的意义。随着网络信息技术的发展,大数据成为主流浪潮。大数据的引入将是未来政府绩效管理理论研究和实践发展的方向。绩效信息使用在理论和实践中存在的问题是本文的研究起点。基于对绩效信息使用理论的分析,本研究尝试理论和技术相结合,以大数据技术的视角分析绩效信息使用这一具体问题。本文围绕绩效信息来源的使用和绩效信息结果的使用两个维度,建构大数据视角下政府绩效信息使用的分析框架,再结合案例分析大数据技术对促进绩效信息使用的作用机理与效应,验证大数据技术对绩效信息使用质量和效益的影响。本文主要研究内容包括:导论部分梳理有关绩效信息使用的理论表达和实践指向,提出本文的研究目的和价值,设计研究思路和研究方法。第二章,通过对政府绩效信息使用的理论与实践分析,厘清政府绩效信息使用的价值、方式和影响因素。总结目前政府绩效管理实践中绩效信息使用存在问题与解决对策,为后续构建面向大数据的绩效信息使用机制提供启示和思路。第三章,为解决绩效信息使用客观性和科学性的问题,本部分尝试以大数据技术的视角分析绩效信息使用,侧重从大数据技术分析促进绩效信息使用过程中的技术和方法,并从绩效信息来源的使用和绩效信息结果的使用两个维度尝试构建政府绩效信息使用系统模型。第四章,以X市J区行政服务中心作为典型案例,深入剖析大数据技术应用于绩效信息来源使用中的主要方法、技术、流程和作用机理,以解决绩效信息客观性的问题。第五章,以X市财政综合信息系统为例,从决策者的宏观管理的视角出发,探讨如何利用大数据技术,促进财税业务的数据和绩效信息的使用,为政府部门提供决策支持分析,提升绩效信息使用科学性。结论部分是对全文进行总结性阐述,归纳文章的创新与不足,提出未来研究展望。本文研究结论如下:第一,从技术角度验证了跨学科研究绩效信息使用的可行性。通过尝试不同学科结合的分析思路,较好的验证了跨学科的技术分析和理论研究具有可行性。第二,从案例分析的视角考证了大数据应用于绩效信息使用的可操作性。透过典型案例本文验证了大数据技术下绩效信息使用的流程、方法和效果,增强了理论分析的说服力,也佐证了大数据技术在实践中具备较强的可操作性。第三,面向大数据的政府绩效信息使用分析框架具备解释力。在借鉴大数据工具和系统架构的基础上,本文构建了大数据技术下的政府绩效信息使用系统模型。该分析框架既符合当前大数据应用的技术实际,同时也能很好的将大数据工具和绩效信息研究客体有机衔接起来,具有较好的解释力。第四,本文验证了大数据技术能够提升绩效信息来源的质量,提高绩效信息的客观性。在绩效信息来源使用维度,案例分析验证了大数据的采集和预处理技术能够实现信息采集与预处理的自动化、实时化和多样化,提升绩效信息客观性。第五,大数据有助提升绩效信息结果使用质量和效益。在绩效信息结果使用维度,大数据的分布式计算和分析处理技术能够辅助决策支持系统,信息使用面向能够从微观管理转向决策支持,实现绩效信息使用的科学性,提高政府管理决策的质量。
二、基于数据仓库与数据挖掘的自动指纹识别系统的探讨（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、基于数据仓库与数据挖掘的自动指纹识别系统的探讨（论文提纲范文）
（1）数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据驱动研究现状 |
| 1.2.2 知识发现研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评析 |
| 1.3 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 数据驱动 |
| 2.1.2 知识发现 |
| 2.1.3 Web级资源发现 |
| 2.1.4 数字图书馆知识发现服务 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 数据密集型科学发现理论 |
| 2.2.2 数据驱动控制理论 |
| 2.2.3 数据挖掘与知识发现理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务的数据环境分析 |
| 3.1 数字图书馆知识发现服务的数据环境特征 |
| 3.1.1 馆藏数据来源的广泛性及数据形态和存在方式的多样性 |
| 3.1.2 数据存储模式多样化及存储内容的非结构化和碎片化 |
| 3.1.3 数据资源价值的低密度和高变现潜能 |
| 3.2 数字图书馆知识发现服务的数据环境变化 |
| 3.2.1 从“数字化”到“数据化”的演化 |
| 3.2.2 新一代信息技术的涌现 |
| 3.2.3 数据分析思维模式的形成 |
| 3.2.4 数据密集型科学发现应用趋势 |
| 3.3 数字图书馆知识发现服务的数据环境开发与应用 |
| 3.3.1 数字图书馆知识发现服务在大数据环境中的新定位 |
| 3.3.2 开发数字图书馆知识发现服务数据驱动的新机制 |
| 3.3.3 创新数据驱动下数字图书馆知识发现服务的新模式 |
| 3.3.4 开发数据驱动下数字图书馆知识发现服务的新业态 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动机制分析 |
| 4.1 数字图书馆知识发现服务创新数据驱动机制的数据要素 |
| 4.1.1 用户数据要素 |
| 4.1.2 内容资源要素 |
| 4.1.3 专家数据要素 |
| 4.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动过程与维度 |
| 4.2.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动过程 |
| 4.2.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动维度 |
| 4.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力机制 |
| 4.3.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力类型 |
| 4.3.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力关系分析 |
| 4.3.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动动力仿真模型 |
| 4.4 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动机制 |
| 4.4.1 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动特征 |
| 4.4.2 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动过程 |
| 4.4.3 数字图书馆知识发现服务创新的流驱动机制模型 |
| 4.5 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动机制 |
| 4.5.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动内涵 |
| 4.5.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动目标 |
| 4.5.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据协同驱动机制模型 |
| 4.6 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制机制 |
| 4.6.1 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制内涵 |
| 4.6.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制方法 |
| 4.6.3 数字图书馆知识发现服务创新的数据驱动控制模型 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式研究 |
| 5.1 数字图书馆知识发现服务创新模式问题的提出 |
| 5.2 数字图书馆知识发现服务创新模式构建基础 |
| 5.2.1 数字图书馆知识发现服务创新的模式基础 |
| 5.2.2 数字图书馆知识发现服务创新的产品基础 |
| 5.2.3 数字图书馆知识发现服务创新的技术基础 |
| 5.3 数字图书馆知识发现服务创新功能圈构建 |
| 5.3.1 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的框架设计 |
| 5.3.2 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的架构分析 |
| 5.3.3 数字图书馆知识发现服务创新功能圈的建立 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式应用研究 |
| 6.1 数字图书馆知识发现服务科研用户画像应用 |
| 6.1.1 用户画像数据收集 |
| 6.1.2 用户画像模型构建 |
| 6.1.3 用户画像实验分析 |
| 6.2 数字图书馆文献资源研究设计指纹识别应用 |
| 6.2.1 研究设计指纹识别基础 |
| 6.2.2 数据标注 |
| 6.2.3 研究设计指纹生成模型训练 |
| 6.2.4 结果与讨论 |
| 6.3 融合用户画像和研究设计指纹的文献推荐应用 |
| 6.3.1 文献推荐模型构建 |
| 6.3.2 文献推荐仿真实验 |
| 6.3.3 结果与讨论 |
| 6.4 数字图书馆知识发现服务多粒度检索决策应用 |
| 6.4.1 实验准备 |
| 6.4.2 实验描述 |
| 6.4.3 实验结果及讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新策略研究 |
| 7.1 数字图书馆知识发现服务创新的优化方向与路径 |
| 7.1.1 数字图书馆知识发现服务创新的优化方向 |
| 7.1.2 数字图书馆知识发现服务创新的优化路径 |
| 7.2 数字图书馆知识发现服务创新的数据化优化 |
| 7.2.1 数据化优化阻碍 |
| 7.2.2 数据化优化策略 |
| 7.3 数字图书馆知识发现服务创新的语义关联优化 |
| 7.3.1 语义关联优化阻碍 |
| 7.3.2 语义关联优化策略 |
| 7.4 数字图书馆知识发现服务创新的可视化优化 |
| 7.4.1 可视化优化阻碍 |
| 7.4.2 可视化优化策略 |
| 7.5 数字图书馆知识发现服务创新的智能化优化 |
| 7.5.1 智能化优化阻碍 |
| 7.5.2 智能化优化策略 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（2）大型指纹数据库自动识别系统设计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 指纹自动识别 |
| 1.1 指纹图像输入 |
| 1.2 指纹图像的增强 |
| 1.3 指纹图像特征提取 |
| 1.4 指纹匹配 |
| 2 指纹数据仓库和指纹数据挖掘技术 |
| 3 自动指纹识别系统设计 |
| 4 结论 |
（4）基于数据挖掘的指纹识别系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 生物识别技术介绍 |
| 1.2 指纹识别技术 |
| 1.2.1 背景介绍 |
| 1.2.2 指纹识别中的基本概念 |
| 1.2.3 自动指纹识别系统构成 |
| 1.2.4 指纹识别系统的性能评价 |
| 1.2.5 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作及结构安排 |
| 第2章 指纹图像预处理的研究与应用 |
| 2.1 预处理概述 |
| 2.1.1 概述 |
| 2.1.2 指纹质量评估 |
| 2.2 图像的归一化 |
| 2.3 指纹图像增强 |
| 2.3.1 方向场的计算 |
| 2.3.2 Gabor滤波增强 |
| 2.4 指纹图像梯度锐化 |
| 2.4.1 梯度锐化方法 |
| 2.5 指纹图像分割 |
| 2.6 指纹图像二值化 |
| 2.6.1 最大类间方差法 |
| 2.6.2 自适应二值化法 |
| 2.7 指纹图像的细化 |
| 2.7.1 指纹图像细化后的处理 |
| 2.8 小结 |
| 第3章 指纹图像的特征提取的研究与应用 |
| 3.1 指纹细节点提取概述 |
| 3.2 常规指纹局部细节特征提取方法介绍 |
| 3.2.1 指纹的纹理特征 |
| 3.2.2 结构化的指纹特征描述方法 |
| 3.2.3 将细节点特征和脊线采样相结合的指纹特征表示 |
| 3.2.4 图像几何特征 |
| 3.2.5 图像的统计特征 |
| 3.2.6 图像的变换系数特征 |
| 3.2.7 图像的代数特征 |
| 3.2.8 利用神经网络提取图像特征 |
| 3.3 常规指纹局部细节特征提取方法 |
| 3.4 伪特征结构的滤除 |
| 3.4.1 指纹的伪特征结构 |
| 3.4.2 伪特征的滤除算法 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 基于数据挖掘的指纹识别系统的设计 |
| 4.1 指纹图像的分类 |
| 4.2 指纹样本的类别判断 |
| 4.2.1 属性的相关度分析 |
| 4.2.2 K-最临近分类法 |
| 4.3 数据仓库与数据挖掘技术介绍 |
| 4.4 基于指纹图像的数据挖掘 |
| 4.4.1 指纹数据仓库的建立 |
| 4.4.2 指纹数据仓库数据模型的建立 |
| 4.4.3 基于指纹特征检索的主要特点 |
| 4.5 基于数据挖掘的指纹识别系统的总体结构设计 |
| 4.5.1 指纹样本数据采集 |
| 4.5.2 指纹数据预处理 |
| 4.5.3 指纹图像特征的提取 |
| 4.5.4 指纹图像数据特征立方体 |
| 4.5.5 指纹图像数据挖掘模块 |
| 4.5.6 基于神经网络的指纹识别模块 |
| 4.5.7 实验结果及结论 |
| 4.6 小结 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 硕士期间发表论文 |
| 致谢 |
（5）基于数据仓库与数据挖掘的自动指纹识别系统的探讨（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、数据仓库与数据挖掘技术 |
| 三、基于数据仓库和数据挖掘的自动指纹识别系统模型 |
| 四、适用于基于数据仓库和数据挖掘的自动指纹识别系统的算法 |
（6）数据挖掘的新技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 在线事务处理（OLTP） |
| 1.2.1 在线事务处理的特点 |
| 1.2.2 OLTP 报表 |
| 1.3 在线分析处理（OLAP） |
| 1.3.1 数据仓库与 OLAP 的关系 |
| 1.3.2 OLAP 的作用 |
| 1.3.3 OLAP 的特性 |
| 1.4 决策支持数据和传统操作型数据的比较 |
| 1.4.1 目的和特性 |
| 1.4.2 数据结构和内容 |
| 1.4.3 数据量 |
| 1.4.4 数据特征 |
| 1.5 数据仓库与数据集市 |
| 1.6 数据挖掘 |
| 1.7 OLAP 和数据挖掘的比较 |
| 1.8 数据挖掘模型 |
| 1.8.1 ROLAP |
| 1.8.2 MOLAP |
| 1.8.3 HOLAP |
| 1.9 数据预处理方法 |
| 1.9.1 数据的收集和准备 |
| 1.9.2 数据清洗 |
| 1.9.3 数据集成 |
| 1.9.4 数据归约 |
| 1.9.5 微软数据转换服务 |
| 1.10 本文的主要工作 |
| 1.11 论文结构 |
| 第二章 面向用户的 Web 日志挖掘 |
| 2.1 WEB 挖掘与WEB 信息检索 |
| 2.2 WEB 数据的分类 |
| 2.3 WEB 用户访问信息挖掘 |
| 2.3.1 Web 用户访问过程 |
| 2.3.2 Web 日志挖掘步骤 |
| 2.4 预处理 WEB 日志数据 |
| 2.4.1 数据源的获取 |
| 2.4.2 Web 日志的预处理 |
| 2.5 对WEB LOG 的序列模式挖掘 |
| 2.6 WEB 数据挖掘面临的一些问题 |
| 2.6.1 用户的分类问题 |
| 2.6.2 网站内容的分类问题 |
| 2.6.3 网站内容的时效性对用户的影响 |
| 2.6.4 用户在网页上停留时间反映用户的兴趣度 |
| 2.6.5 网页更新频率的影响 |
| 2.6.6 网页的链入与链出数反映网页的重要程度 |
| 2.7 目前常用的算法 |
| 2.7.1 PageRank 算法 |
| 2.7.2 HITS 算法 |
| 2.7.3 LOGSOM 算法 |
| 2.7.4 常用算法的不足 |
| 2.8 基于用户使用模式的发现算法及其改进 |
| 2.8.1 基本原理 |
| 2.8.2 原有的 AprioriAll 算法 |
| 2.8.3 改进后的算法 |
| 2.8.4 实验与结论 |
| 2.9 进一步的工作 |
| 2.10 本章小结 |
| 第三章 数据库编码技术及逆-Apriori 算法 |
| 3.1 数据库编码 |
| 3.2 频繁项集挖掘 |
| 3.3 关联规则挖掘 |
| 3.4 算法优化 |
| 3.5 实验结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于网页驻留时间的最大频繁访问序列挖掘 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 访问网站的会话与网页的驻留时间 |
| 4.2.1 访问网站的会话 |
| 4.2.2 网页的驻留时间 |
| 4.3 FTS 和MFTS 的定义 |
| 4.4 驻留时间频繁访问序列树的构建 |
| 4.5 驻留时间最大频繁访问序列挖掘算法 |
| 4.5.1 算法设计 |
| 4.5.2 算法分析与性能评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于交叉熵和新激活函数的模糊神经网络分类算法 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 神经网络分类器结构 |
| 5.3 交叉熵函数准则及训练算法 |
| 5.4 激活函数 |
| 5.5 实际应用及比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 生物信息技术在 Web 挖掘中的应用 |
| 6.1 问题的提出 |
| 6.2 WEB 访问中的生物信息识别 |
| 6.3 生物信息识别技术 |
| 6.4 生物信息的类型 |
| 6.4.1 指纹 |
| 6.4.2 面部特征识别 |
| 6.4.3 语音识别 |
| 6.4.4 掌形识别 |
| 6.4.5 手写体验证 |
| 6.4.6 DNA 识别技术 |
| 6.4.7 虹膜识别 |
| 6.5 虹膜识别系统的组成 |
| 6.6 虹膜图像的获取及其预处理 |
| 6.7 特征抽取与观测向量构建 |
| 6.8 训练隐马尔科夫模型与虹膜匹配 |
| 6.9 实验结果 |
| 6.10 结论 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（7）基于客流数据采集技术的线下商业数据中台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 本文组织架构 |
| 第二章 线下商业数据中台概述 |
| 2.1 定义 |
| 2.2 线下商业数据的使用场景 |
| 2.3 用户数据来源 |
| 2.3.1 智能设备采集 |
| 2.3.2 客户端数据上报 |
| 2.3.3 门店销售数据上传 |
| 2.3.4 其他业务系统数据的输入 |
| 2.4 数据集成 |
| 第三章 系统需求 |
| 3.1 目标用户分析 |
| 3.2 解决的问题 |
| 3.3 功能需求 |
| 3.3.1 对外提供服务 |
| 3.3.2 内部管理需求 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 总体设计与技术选型 |
| 4.1 总体架构 |
| 4.2 数据来源与采集 |
| 4.2.1 数据来源分类与技术选型 |
| 4.2.2 数据采集 |
| 4.3 数据仓库 |
| 4.3.1 数据仓库分层 |
| 4.3.2 基于Hive搭建数据仓库 |
| 4.4 数据清洗与数据集成 |
| 第五章 关键功能的设计 |
| 5.1 线下客流数据采集系统的设计及部署 |
| 5.1.1 线下客流数据采集系统的分类 |
| 5.1.2 线下客流数据采集系统的设计及部署 |
| 5.2 数据仓库的设计 |
| 5.2.1 数据运营层(ODS层) |
| 5.2.2 数据仓库层(DW层) |
| 5.2.3 应用层(APP层) |
| 5.3 数据关联与数据集成 |
| 5.3.1 针对不关联顾客ID的数据的数据关联及集成 |
| 5.3.2 针对关联顾客ID的数据的数据关联及集成 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 客流数据采集技术分析及实现 |
| 6.1 红外探测客流采集系统 |
| 6.1.1 技术原理 |
| 6.1.2 硬件系统的构成 |
| 6.1.3 软件算法的分析 |
| 6.1.4 识别结果的分析 |
| 6.2 视频分析客流采集系统 |
| 6.2.1 技术原理 |
| 6.2.2 系统功能模块的构成 |
| 6.2.3 运动目标检测模块 |
| 6.2.4 运动人体识别模块 |
| 6.3 客流数据采集系统的部署与实施 |
| 6.3.1 技术路线的比选 |
| 6.3.2 客流数据采集系统的部署 |
| 6.3.3 客流数据采集系统的功能 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）基于CSI的被动式室内定位方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 室内定位技术的国内外发展现状 |
| 1.2.1 室内定位技术的应用发展现状 |
| 1.2.2 室内定位技术的研究发展现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及成果 |
| 1.4 论文的组织结构及安排 |
| 第二章 相关研究工作 |
| 2.1 室内定位技术 |
| 2.1.1 室内定位技术选择 |
| 2.2 WIFI室内定位技术概述 |
| 2.2.1 基于几何方法的测量定位 |
| 2.2.2 基于WIFI指纹的定位原理 |
| 2.3 数据挖掘匹配算法 |
| 2.3.1 数据挖掘在线定位算法的一般步骤 |
| 2.3.2 常用定位在线匹对算法 |
| 2.4 信道状态信息概述 |
| 2.4.1 信道状态信息背景技术 |
| 2.4.2 信道状态信息优势 |
| 2.4.3 主动式与被动式定位 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 CSI室内指纹定位算法设计 |
| 3.1 离线阶段指纹构建算法 |
| 3.1.1 CSI信号误差分析 |
| 3.1.2 CSI子信道混合差分指纹构建算法 |
| 3.2 在线匹对阶段算法 |
| 3.2.1 隐马尔科夫算法 |
| 3.2.2 隐马尔科夫算法在指纹定位系统的运用 |
| 3.2.3 粒子群优化算法引入 |
| 3.2.4 PSO-HMM在线融合定位算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 离线阶段实验与分析 |
| 4.1 离线CSI指纹预处理实验设计 |
| 4.1.1 环境搭建 |
| 4.1.2 CSI幅值与相位特征提取 |
| 4.1.3 无线信号分布规律假设 |
| 4.2 离线指纹预处理定位结果分析比较 |
| 4.2.1 使用不同CSI特征定位效果比较 |
| 4.2.2 CSI与 RSSI指纹定位结果比较 |
| 4.2.3 不同的子信道差分方法比较 |
| 4.2.4 不同发送-接收点个数定位结果比较 |
| 4.2.5 被动式定位信号分布规律验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于PSO-HMM算法的在线阶段实验与分析 |
| 5.1 在线阶段实验设计 |
| 5.1.1 实验环境 |
| 5.1.2 数据采集 |
| 5.2 不同在线匹配算法定位结果分析比较 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 论文展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于物联网的在线门禁自动识别系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和选题意义 |
| 1.2 研究国内外现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 第二章 在线门禁自动识别系统总体设计 |
| 2.1 需求分析 |
| 2.2 关键技术研究 |
| 2.2.1 RFID技术 |
| 2.2.2 4G通讯技术 |
| 2.2.3 B/S结构 |
| 2.2.4 My SQL数据库 |
| 2.2.5 SSM框架 |
| 2.3 系统性能指标 |
| 2.3.1 硬件指标 |
| 2.3.2 软件指标 |
| 2.4 系统功能界定 |
| 2.4.1 系统总体功能 |
| 2.4.2 Web系统的用户权限及详细功能说明 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 嵌入式门禁硬件的设计与实现 |
| 3.1 硬件总体设计 |
| 3.2 主控芯片的选择 |
| 3.2.2 STM32单片机介绍 |
| 3.2.3 STM32程序烧录与调试 |
| 3.3 指纹模块 |
| 3.3.1 IDWD1028简介 |
| 3.3.2 指纹模块与单片机通讯方式及协议 |
| 3.3.3 单片机指纹模块接口设计 |
| 3.4 RFID读写装置 |
| 3.4.1 VF-747 介绍 |
| 3.4.2 读写器模块与单片机通讯协议 |
| 3.4.3 单片机读写器接口设计 |
| 3.5 N720无线通讯 4G模块 |
| 3.5.1 N720无线 4G模块简介 |
| 3.5.2 单片机控制 4G方式 |
| 3.5.3 单片机 4G接口设计 |
| 3.6 接近传感器 |
| 3.7 门禁系统硬件实现 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 在线门禁自动识别系统软件的设计与实现 |
| 4.1 嵌入式系统软件程序设计 |
| 4.1.1 嵌入式系统整体设计思路 |
| 4.1.2 嵌入式系统时间模块 |
| 4.1.3 RFID模块 |
| 4.1.4 指纹模块 |
| 4.1.5 4G模块 |
| 4.1.6 独立看门狗IWDG |
| 4.1.7 主程序模块 |
| 4.2 Web端系统总体架构设计 |
| 4.2.2 系统设计的基本原则 |
| 4.2.3 系统的网络拓扑图 |
| 4.3 业务逻辑设计 |
| 4.3.1 系统管理模块 |
| 4.3.2 物品信息查询 |
| 4.3.3 物品采购模块 |
| 4.3.4 物品入库功能 |
| 4.3.5 物品出库功能 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 数据库需求分析 |
| 4.4.2 概念结构设计 |
| 4.4.3 逻辑结构设计 |
| 4.4.4 数据库物理结构设计 |
| 4.5 系统安全相关设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 在线门禁自动识别系统功能测试 |
| 5.1 测试环境搭建 |
| 5.2 功能测试 |
| 5.2.1 指纹模块功能测试 |
| 5.2.2 读写器模块功能测试 |
| 5.2.3 4G模块功能测试 |
| 5.2.4 Web端仓库管理系统业务测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于大数据技术的政府绩效信息使用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 第一节 研究背景和意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、政府绩效信息使用研究综述 |
| 二、大数据研究综述 |
| 三、面向大数据的政府绩效管理研究综述 |
| 四、研究述评 |
| 第三节 核心概念界定 |
| 一、政府绩效管理 |
| 二、政府绩效信息 |
| 三、政府绩效信息使用 |
| 四、大数据 |
| 第四节 研究内容、方法与技术路线 |
| 一、研究思路与研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 三、技术路线图 |
| 第二章 政府绩效信息使用的理论与实践 |
| 第一节 政府绩效信息使用的理论分析 |
| 一、政府绩效信息的性质与价值 |
| 二、政府绩效信息的使用方式 |
| 三、政府绩效信息使用的影响因素 |
| 第二节 政府绩效信息使用的现状分析 |
| 一、绩效信息及其使用存在的问题 |
| 二、改进绩效信息使用的政策建议 |
| 第三章 基于大数据的政府绩效信息使用模式构建 |
| 第一节 大数据与政府绩效信息的关联衔接 |
| 一、大数据在政府绩效管理环节中的作用 |
| 二、大数据与绩效信息使用的关联衔接 |
| 第二节 基于大数据的政府绩效信息使用的分析框架 |
| 一、基于大数据的政府绩效信息使用分析框架设计思路 |
| 二、基于大数据技术的政府绩效信息使用系统模型研究 |
| 三、构建基于大数据技术的政府绩效信息使用系统模型的必要性 |
| 第四章 基于大数据的绩效信息来源的使用—以X市J区行政服务中心为例 |
| 第一节 基于大数据的绩效信息来源使用的设计思路 |
| 一、政府绩效信息来源使用的理论与实践分析 |
| 二、基于大数据技术的绩效信息来源使用的设计思路 |
| 第二节 面向大数据的行政服务中心绩效信息来源使用的作用机理 |
| 一、X市J区行政服务中心绩效管理系统的设计分析 |
| 二、大数据采集技术提升绩效信息客观性的分析 |
| 三、大数据清洗技术提升绩效信息准确性的分析 |
| 四、大数据存储技术提升绩效信息汇总时效性的分析 |
| 第三节 行政服务中心绩效信息来源的使用效应分析 |
| 一、基于大数据技术的绩效信息管理系统建设成效分析 |
| 二、行政服务中心绩效信息管理系统未来展望 |
| 第五章 基于大数据的绩效信息结果使用——以X市财政大数据平台为例 |
| 第一节 基于大数据的绩效信息结果使用设计思路 |
| 一、绩效信息结果使用研究的不同视角 |
| 二、大数据思维下绩效信息结果使用的新思路 |
| 三、基于大数据技术的绩效信息结果使用设计思路 |
| 第二节 面向大数据的财政绩效信息结果使用作用机理 |
| 一、基于大数据技术的财政决策支持系统的框架模型 |
| 二、财政绩效信息结果在决策支持中的应用分析 |
| 第三节 面向大数据的财政绩效信息结果使用效应分析 |
| 一、面向大数据的财政决策支持系统成效分析 |
| 二、财政决策支持系统未来展望 |
| 第六章 结语 |
| 第一节 研究结论与创新 |
| 一、研究结论 |
| 二、研究创新之处 |
| 第二节 研究不足与展望 |
| 一、研究不足 |
| 二、研究展望 |
| 参考文献 |
| 一、英文文献 |
| 二、中文文献 |
| 攻读学位期间的学术成果 |
| 致谢 |
四、基于数据仓库与数据挖掘的自动指纹识别系统的探讨（论文参考文献）
- [1]数据驱动下数字图书馆知识发现服务创新模式与策略研究[D]. 李洁. 吉林大学, 2019(02)
- [2]大型指纹数据库自动识别系统设计[J]. 宋晓玲. 科技信息, 2010(31)
- [3]基于数据挖掘的自动指纹识别系统设计[A]. 宋晓玲,刘磊. 第十届中国科协年会信息化与社会发展学术讨论会分会场论文集, 2008
- [4]基于数据挖掘的指纹识别系统的研究与设计[D]. 周延年. 西北工业大学, 2007(06)
- [5]基于数据仓库与数据挖掘的自动指纹识别系统的探讨[J]. 杨静. 湖北警官学院学报, 2004(06)
- [6]数据挖掘的新技术研究[D]. 王彤. 天津大学, 2007(04)
- [7]基于客流数据采集技术的线下商业数据中台的设计与实现[D]. 梁卓敏. 华南理工大学, 2020(05)
- [8]基于CSI的被动式室内定位方法[D]. 蔡文炎. 上海工程技术大学, 2020(04)
- [9]基于物联网的在线门禁自动识别系统的设计与实现[D]. 赵阳. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [10]基于大数据技术的政府绩效信息使用研究[D]. 李富贵. 厦门大学, 2018(07)