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硕士开题报告十五篇

时间: 2024-04-25

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  内容管理从20xx年开始成为一个重要的应用领域,这时.COM和B2B, B2C等经历了资本和市场的考验及洗礼,人们重新回到信息技术应用的基本面-如何提高竞争能力,而内容管理恰恰能够通过对企业各种类型的数字资产的产生、管理、增值和再利用,改善组织的运行效率和企业的竞争能力,企事业单位也开始认识到内容管理的重要性。

  二、研究内容与目标

  1. 系统架构的研究:采用三层架构,将系统分为UI层,业务逻辑层,数据访问层,目前三层架构的思想已经很成熟。研究三层架构,有助于理解软件系统架构。

  2. 数据库的设计以及优化:针对数据库的设计,结合实际的应用以及理论知识的要求,设计出满足需求的数据库,并且,在后期的维护中,从查询数据库中表的数据来探讨数据库的查询的优化方法,例如在模糊查询中是否使用索引,以及建立索引之后的效率会相对于没有建立时的不同,需要深入的研究数据库库德设计和优化

  3. 用户体验和界面的友好性研究:本系统将使用Ajax,jQuery等技术和JavaScript插件,来提高用户体验和用户交互性。对于与用户界面以及操作方面进行研究,让界面更加美观,操作更加人性化,提高用户交互性和用户体验。例如用户操作成功之后自动跳转,减少用户的操作次数。

  4. 其他CMS系统的研究:通过对其他成熟的CMS内容管理系统的研究,加强对CMS的理解。争取做到最好。

  5. 网站安全性研究:系统采用三层架构,设计安全,合理的数据库,使用存储过程。增加安全验证,达到系统安全。

  6. 用户权限研究:系统基于角色的权限管理,每个角色都有不同的权限,然后将角色授予用户。从而达到权限的安全,用户权限分配合理。

  三、研究方法与手段

  1.需求分析使用StartUML完成需求分析,并完成各种UML图。数据库设计使用PowerDesigner15,SQL Server20xx。web开发使用Visua Studio 20xx,Asp.net,IIS等工具,业务逻辑使用动软 .NET代码生成器,提高开发效率。

  2.研究已经成熟的CMS内容管理系统。通过研究成熟的CMS系统,理解CMS内容管理系统的设计定位,用户定位。借鉴已经成熟的经验,尽量减少不必要的错误。少走弯路。学习其

  中的思想。

  3.采用.NET平台,C#语言,Asp.net,IIS等。数据库使用SQLserver 20xx

  四、项目进度安排

  1. 20xx/12/27-20xx/1/31:需求分析阶段

  此阶段的主要内容有:业务流程的需求分析,数据库的设计,用例设计

  2. 20xx/2/1-20xx/3/31:详细设计阶段

  此阶段的主要内容有:类的设计,业务流程的详细设计

  3. 20xx/4/1-20xx/5/1:系统实现阶段

  此阶段的主要内容有:功能的实现

  4. 20xx/5/2-20xx/5/31:系统维护维护阶段

  此阶段的主要内容有:在细节方面对系统的一个整体的维护,以及对处理相应的异常和系统的实践检测

  四、参考文献

  1、《C#高级编程》(美)内格尔(Nagel.C)等著;李铭 翻译;黄静,清华大学出版社。

  2、《设计模式》 Erich Gamma

硕士开题报告 篇4

  一、论文名称、课题来源、选题依据

  论文名称:基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究

  课题来源:单位自拟课题或省政府下达的研究课题

  选题依据:

  技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估,可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握,从而为企业的技术创新决策提供科学的依据,以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下,企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中,企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运,为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。

  二、本课题国内外研究现状及发展趋势

  现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。

  (1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息,分析技术发展趋势和规律,在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下,将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家raymondpearl提出的pearl曲线(数学模型为:y=l∕[1+a?exp(-b·t)])及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为:y=l·exp(-b·t))皆属于生长曲线,其预测值y为技术性能指标,t为时间自变量,l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法,但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比,主要适用于新技术、新产品的扩散预测。

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