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                        利用JAVA開發鐵路實名購票智能監測系統

                        添加時間:2020/01/03 來源:湖南大學 作者:王蕊
                        信息技術的發展把傳統辦公業務模式帶入信息化業務辦公模式,一切皆數字是信息化世界的本質,數字化信息辦公除了高效、節約成本等顯著特征外,還有一個非常重要的特點是統計。
                        以下為本篇論文正文:

                        摘 要

                          一切皆數字是數字化世界的本質,數字化信息辦公除了高效、節約成本等顯著特征外,還有一個非常重要的特點是統計。社會穩定是國家繁榮昌盛的必要前提,如何在信息化世界里充分利用數據提供的信息以及挖掘更深一層的信息再加以統計與分析來發現潛在可能的危險以保障社會穩定是一個非常有必要值得研究與探索的領域。鐵路部門自 2012 開始實行實名購票制,購票者需要通過實名登記才能在網上進行購票,系統產生的數據絕對真實可靠,同時也暗示了鐵路實名制所提供的數據非常寶貴,如何從實名制購票數據中提取關鍵信息幫助公安人員維護社會和平是一項值得探索的研究,但目前我國還并沒有成熟的系統或者體系對這些數據進行分析、利用。在此背景下,本論文結合自身工作基于 Java EE 設計與實現了一個鐵路實名購票監測系統,為實名制購票系統數據的利用提供初步、探索性的工作。本文主要工作如下:

                          1、基礎平臺建設。本文搭建了一個以 SSH 為框架的基礎平臺,該平臺的特點是系統功能與平臺獨立,系統功能通過配置項實現,體現低耦合性,靈活多變的特點。

                          2、分布式系統查詢。面對鐵路部門產生的龐大數據量,本文提出了一個分布式處理平臺,該平臺將被查詢數據按身份證信息進行分布式并行查詢,降低大量數據集中處理時的延遲時間,同時還能方便系統的擴展。

                          3、用戶地址定位。根據用戶購票時的終端的 IP 地址,通過查詢多個 IP 地址信息數據庫綜合其結果,提供對可疑用戶的地址定位。

                          4、基于貝葉斯理論的潛在危險性分析。本文利用大量的公安辦案經驗數據提供先驗概率,再利用貝葉斯理論求后驗概率,求得被關注用戶在一次購票事件上有可能會去做違法事情的概率的大小。并且還提供了多人關聯分析模型,提供多個相關聯人員購票可能會發生違法事情的概率,幫助提醒公安人員以防患于未然。

                          5、地圖展示。本文在 google Maps 的基礎上根據 Google maps 提供的 API進行二次開發,通過圖形的方式展示人員流通示意圖,幫助公安人員進行分析。

                          本文遵循按軟件工程項目開發次序進行設計,先對開發項目進行需求分析明確項目功能,再對項目中的具體功能進行詳細設計,最后在前面的基礎上對項目進行實現。

                          關鍵詞:實名制;火車票;Java EE;貝葉斯;SSH

                        Abstract

                          Data is the essence of the digitized world. The characteristics of digital information are efficient and convenient for works, and another one is that we can obtain a lot of valuable statics information. The Social stability is a prerequisite for national prosperity. It is worth us to study how to use and analysis information existing in digital to help people to find potential dangers and protect the social stability. The railway sector began to implement real name ticket system since 2012 .

                          Buyers buy tickets online with the real name registration system. Hence the data generated by the system are absolutely reality and reliable. Meanwhile, it implies that data provided by the railway real name system are very valuable. So it is a valuable research about how to extract the key information from the real name ticket data to help the public security personnel to maintain social peace . But at present our country has no mature system to analyze these data. Under this background, we use Java EE to design and realize a railway ticket real name monitoring system based on the real data generated by railway system. Our paper provides preliminary and exploratory work for using railway data. The contributions of this paper are as follows.

                          Building out a basic platform. We building out a framework based on SSH platform. The platform is characterized by the function of the system and platform independent. System functions are realized through configuration items that can reflect the features of low coupling and agility. Distributed query system. In order to deal with the huge amount of data produced by the railway department, this paper presents a distributed processing platform which can be employed to query information by using identity number, in a way of distributed and parallel. This can reduce large amount of data processing time and extend system conveniently Locate the user address. According to IP address provided by the computer when a user using it to buy a ticket on Internet, provide the address location of suspicious users.

                          Analysis of potential risk based on Bayesian theory. In this paper, we use a large number of police handling experience data to provide a priori probability, and then use Bayesian posterior probability to calculate. The target is to obtain a probability of an event that a person who has an experience of crime buys a ticket and plan to commit a crime again. We also provide a multi correlation model. These models ca help remind the public security personnel to nip in the bud. Map display. Using the API provide by Google to develop an exhibition function help for the public security personnel to analyze information. This paper follows the order to be written which is a software engineering project development order. We analyze the requirement of the project at first, and then,we give a detailed design for the project. At last we give out some realized process.

                          Keywords: real-name system; train ticket; Java EE; Bayes theory; SSH

                          互聯網的高速發展促進許多傳統手工作業方式向數字化、網絡化、無紙化轉變,在潛移默化的變化中,信息化已開始融入人們的生活,如各類辦公 OA 系統、網絡訂票系統、網絡學習平臺等。依托互聯網的數字信息工業給人們生活帶來了巨大的便利,一切皆數字是數字化世界的本質,因此,數字信息工業除了高效、節約社會成本等顯著特征外,還有一個非常重要的特點是便于統計。社會穩定是國家繁榮昌盛的必要前提,如何在信息化世界里充分利用數據提供的信息以及挖掘更深一層的信息再加以統計與分析來排除潛在可能的危險以保障社會穩定是一個非常有必要值得研究與探索的領域。

                          目前,為管理規范化防止各類違法事跡調查困難,很多場合甚至個人網絡平臺都必須采用實名制。到銀行開戶、到網吧上網、上微博發言、上醫院看病、買手機卡、買火車票……我們的生存已經越來越緊密地和“實名制”制度捆綁在一起[1];疖嚻睂嵜谱 2012 年 1 月 1 日起在全國范圍內開始實施,包括此前已實行實名制的高鐵(G 字頭)和動車(D 字頭)列車的所有鐵路列車都加入實名制購票的行列。至此,覆蓋全國所有車次的實名制全面“落實”[2]。鐵路車票實名制是指乘客購買火午票和乘坐火車時,需要徑記、核查個人的真突姓名和身份的一種制度[3]。對火車購票,實名制在一定程度上防止黃牛黨攬票、倒票等違法行為,實行一人一票的保障手段盡量保證更多人買到車票。從鐵路安全的角度分析,鐵路車票實名制也具有重大意義[4]。據統計,2012 年春運期間,火車票實名制不僅有效遏制了倒票活動,而且對網上追逃、打擊流竄犯罪專項行動起到了積極作用。

                          從鐵道部公安局獲悉,2012 年 1 月 1 日—2 月 10 日,全國鐵路公安機關通過旅客實名購票查獲伏案在逃人員 375 名,占抓獲在逃犯案人員總數的 56%[5]。由此可見實名制購票所提供的數據確實能為公安人員破案提供有利信息。但目前利用鐵路數字資源進行安全維穩工作還處于初步階段,完全沒有充分利用這些寶貴的信息資源。經研究分析,現有工作至少存在以下 2 個重要弊端。

                          其一、并沒有使用中的成型系統對采集到鐵路投票數據進行分析統計,且現有雛形系統也僅限于具備一定計算機專業知識的警員直接在后臺數據庫進行比對,對于大多數警員不具廣泛的可操作性,嚴重降低了辦案效率,且極有可能由于由于人員不可控因素造成的信息忽略而滯緩破案速度。

                          其二、目前工作主要是對數據進行比較、排查然后獲取疑犯人員信息再進行下一步工作,但并沒有危險預測功能,疑犯追蹤等一些進一步工作,不能從數據中分析是否將有危險事件的發生。因此從某種程度上而言,現有工作還不能起到防范于未然的效果,離我們的想象中的安全標準還有很大的距離。

                          綜上所述可知目前鐵道實名制購票平臺是一個可提寶貴數據的資源的平臺,但由于實施時間短,以及國內安全工作在大數據時代信息挖掘發展不夠完善等多方面的因素導致目前對這些數據的利用僅處于初步發展階段,不僅沒有成熟、穩定、可用性強的的數據分析平臺,而且也沒有充分利用這部分數據從中挖掘更多有價值的信息,從而排除隱患提高社會的安全性。由此看來,開發一個直觀有效、界面友好的實名購票智能監測系統,對爭取寶貴的出警時間,提高案件偵辦準確性起,有效排除潛在安全隱患,降低犯罪率有著相當重要的作用。

                          通過監控網絡數據從數據中發現違法事跡是公安破案方法中一個新的手段,它隨著信息產業高速發展而產生。越來越來多的人使用互聯網,提供了大量的數據,計算機的計算能力按照摩爾定律的發展目前已經可以對 TB 級甚至 PB 的數據進行處理,如我國制造的天河超級計算機其運算速度可達到 1000 萬億次每秒,連續六次獲取世界超級計算機 Top500 冠軍,為大量數據的分析提供了有力的計算保證。信息化的發展給人們的生活帶來巨大的便利,人們的生多日常生活交易都可以通過網絡進行,但從哲學的角度知任何事情都有其雙刃性有利則有其弊,網絡的發達也會讓一部分人利用法律的漏洞、技術的空缺等進行非法活動甚至恐怖襲擊。如 2015 年 11 月 13 日,巴黎發生連環恐怖事件,造成的至少百人死亡,就有信息行業人員懷疑此次恐怖事件可能與比利時內政部長 Jan Jambon 在歐洲網絡安全漏洞的一次會議上提及相比 WhatsAPP, PS4 更難監管相關。據分析 PS4 可能是恐怖分子發動襲擊的重要工具,他們有可能利用 PS4 進行私人聊天以及網絡電話功能長期處于安全監管的真空地帶作為漏洞從而策劃此次恐怖事件。雖然此猜測目前還是只是從技術角度以及政策漏洞可能性角度進行預判并未完全證實,但不可否認的事實是目前對網絡犯罪確實還處于起步階段,不論從政策、技術、法律等方法都亟待完善。

                          國外相關技術相比國內發展要領先,我國網絡技術雖然已開始從 3G、4G,走向 5G 等高端通訊,我國超算也領跑世界頂級計算機,但總體而言我國計算機的發展水平、網絡監控水平還滯后于發達國家,且主要體現在軟件發展水平,網絡監管技術、硬件制造水平等多個方面。特別是對于網絡數據的監控與犯罪分析技術和歐美發達國家相比還相距甚遠。美國最近通過線上犯罪監控利用計算機與網絡協議地址確認書(CIPAV)成功破獲一起電子炸彈攻擊西雅圖附近的泰伯來高中的校園網絡事件。CIPAV 被設置在一個包含信息的電子程序中,通過該程序可以捕獲發送或接受 CIPAV 數據,這些數據被美國聯邦調查局監控。該程序能夠收集大量信息,其中包括計算機 IP 地址、物理地址(MAC 地址)、開路端口、進程列表、操作系統、版本序列號、瀏覽器型號、計算機注冊賬號、正在登錄賬號、最近瀏覽網址等信息。不僅如此,CIPAV 會設置一個登錄著追蹤命令,此命令潛伏在目標計算機中并實時對其網絡使用進行監控,凡是 2 個月之內與該計算機通信的計算機的 IP 都會被記錄以供后續查詢提供線索。另一個典型的實例是美國紐約市警察局與微軟公司合作,部署了一個 Domain Awareness System( 領域感知系統)的罪犯監控預防系統,其目的是為打擊犯罪與恐怖活動,時時對相關數據進行收集與分析。該系統在曼哈頓中城區架設 3000 臺攝像機,這些相機所采集數據通過網絡可被傳送到警方的車牌識別系統、犯罪記錄中心數據庫、視頻存儲系統、911 報警系統、等多個警務系統中。因此警員一旦獲得罪犯信息即可根據實況快速定位其物理位置,從而提高警方打擊與預防犯罪率,提升社會安全。對該系統所取得的實際工作效果,紐約政府人員在發布會上表示該系統確實能在很大程度上幫助紐約警察的偵查工作,對有效發現可疑物件或汽車,對追蹤犯罪嫌疑人有很好的輔助效果。相關的工作美國政府也一直在進行,2013 年 6 月轟動一時的棱鏡計劃(PRISM)曝光[ 6],該事件指出美國國家安全局自 2007 年實時的絕密電子監聽計劃(US-984XN),PRISM 計劃能夠對即使通信和已保存資料進行深度監聽,監聽對象包括美國以外地區使用與參與公司服務的客服,或者是任何可能與美國以外人士有通信的美國本土公民。PRISM 計劃監控類型包括電子郵件、視頻、照片、影片、對話內容、檔案文件以及一些社交網絡的細節,涉及的公司主要為一些大的互聯網公司包括 Facebook,谷歌、微軟、蘋果、雅虎。通過對這些互聯網公司每天產生的數據進行挖掘,分析其個人信息、愛好甚至社交關系網,從而掌控監控人的行為動向。雖然美國政府此舉帶有一定的負面影響,但從側面證明了行為數據確實包含大量信息,從這些信息里能分析出一些個人行為。從正確的目的出發利用這些數據能利于社會治安的維護,提高破案率以及取得防患于未然之效。

                          相對于國外,國內對網絡數據的駕馭能力相對較弱,還處于探索階段。但也有不少已有工作。從鐵路開始實名制開始,2012 通過獲取網絡信息成功抓捕罪犯375 名占在逃罪犯人數比例的 57%[7]。其中相關理論工作研究也不少,文獻[8]從大數據的角度分析了信息化背景下大數據與公安工作的相關性,文章結合公安工作內容提出可利用大數據進行犯罪預測、案件偵破、社會管理,文章同時也提出利用這些數據的同時也要充分尊重公民的個人隱私,對個人信息數據進行保護,保證公民的合法權利。文獻[9]對大數據背景下偵察模式的變革進行了研究,文章首先分析當前局勢下復雜的犯罪態勢與大數據時代犯罪的數據化生態的內在聯系從而引出大數據驅動的偵察模式是時代的必然選擇,進而提出在大數據、信息化背景下需要對偵察模式的理念進行變革,指出信息化時代,數字信息豐富的時態下偵察模式的特點。最后列舉出相關實例證明改革的必要性以及在一些發達國家取得的成就。文獻[10]關于對于 Web 產生的數據設計一個公安輿情監控系統,利用網絡爬蟲技術、信息過濾技術、中文技術、Web 信息挖掘技術等一系列機器學習和數據挖掘相關技術對系統進行了設計與實現。文獻[11]也進行了基于大數據的公安情況研究,文章主要指出基于大數據的公安情報研究策略的一些研究思維的改革。國內其他關于大數據對公安工作建設的相關研究見[12-15]。

                          總體而言,目前國內外都有關于信息背景下如何利用信息數字背景挖掘可利用信息維護國家的安全,國外的水平由于其發展早、數據量豐富、信息技術發達等原因目前暫時領先于國內,但國內也有不少相關研究。然而專門對于鐵路購票數據的研究目前還少有工作涉及,而它所涉及的數據卻又非常真實、集中且規則化,因此直接對鐵路購票數據的研究具有非常直觀、重大的意義。

                          從 2012 開始,大數據一詞越來越來多地被提及,人們用它來描述信息時代產生的海量數據,并命名相關的技術發展與創新。各行各業也都引入大數據一詞建設自己的專業,每個行業從自身的角度對大數據的理解并不一樣,從計算機的角度理解大數據應該從數據的存儲與數據的處理等方面進行考慮,但前提是必須能夠獲得足夠多的數據。從前面介紹可知本系統所處理數據是來原于鐵道實名購買系統,因此豐富數據來源的前提條件可以滿足,因此將關鍵業務放在數據的挖掘以及系統的開發上。大數據一詞只是對數據的描述其特點有主要包含 4 個V(Volume、Variety、Value、Velocity)。第一個 V(Volume 是指數據量巨大)人類通過互聯交互每天產生的數據以 PB 級為單位,增長曲線逼近指數級。第二個V(Varity)是指數據的多樣化,類型繁多?傮w上可將數據分為結構化數據和非結構化數據,非結構化數據包括網絡日志、音頻、視頻、圖像、地理位置信息等。

                          第三個 V(value)是指數據的價值密度,雖然大數據里包含大量信息,但是由于數據總體量大所以導致價值密度低。第四個 V (Veloctiy)是指對數據的處理速度,通常有些數據具有時效性,如果在規定時間內未處理可能導致信息丟失。因此,大數據的研究主要是要在有效的時間內從稀疏的價值密度中提取出所關注的價值信息。本文所研究內容是基于鐵路實名購票數據,該數據的特點是真實、集中且規則化。

                        利用JAVA開發鐵路實名購票智能監測系統:

                        系統拓撲結構
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                        目 錄

                          學位論文原創性聲明和學位論文版權使用授權書
                          摘 要
                          Abstract
                          插圖索引
                          附表索引
                          算法索引
                          第 1 章 緒 論
                            1.1 研究背景及意義
                            1.2 國內外研究現狀
                            1.3 研究目的和內容
                            1.4 論文結構
                          第 2 章 相關技術
                            2.1 體系架構
                            2.2 MVC 設計理念
                              2.2.1 MVC 基本工作原理
                              2.2.2 MVC 框架優點
                            2.3 SSH 架構
                            2.4 設計模式
                            2.5 本章小結
                          第 3 章 系統需求分析
                            3.1 系統角色
                            3.2 系統功能需求
                            3.3 非功能性需求
                              3.3.1 性能需求
                              3.3.2 輸入輸出需求
                              3.3.3 數據管理需求
                              3.3.4 故障處理需求
                              3.3.5 界面需求
                            3.4 安全性分析
                            3.5 小結
                          第 4 章 系統詳細設計
                            4.1 系統設計目標
                            4.2 系統總體結構
                            4.3 功能設計
                              4.3.1 系統基礎管理
                              4.3.2 訪問攔截
                              4.3.3 信息查詢
                              4.3.4 地址定位
                              4.3.5 潛在危險評估
                              4.3.6 地圖展示
                            4.4 系統數據庫設計
                              4.4.1 數據庫表設計
                              4.4.2 數據庫表結構圖
                            4.5 小結
                          第 5 章 系統實現
                            5.1 運行環境
                            5.2 開發工具
                            5.3 平臺搭建
                              5.3.1 工具安裝
                              5.3.2 SSH 集成框架實現
                            5.4 功能實現
                              5.4.1 系統基礎管理
                              5.4.2 系統的攔截
                              5.4.3 信息查詢
                              5.4.4 地址確定
                              5.4.5 潛在危險評估
                              5.4.6 地圖展示
                            5.5 性能測試
                              5.5.1 響應時間測試
                              5.5.2 并發測試
                              5.5.3 測試結論
                            5.6 小結
                          結 論
                          參考文獻
                          致 謝

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