简析基于大数据平台的动态票额智能预分系统的研究与实现论文[精选五篇]

第一篇：简析基于大数据平台的动态票额智能预分系统的研究与实现论文

从2011年起，铁路在全路实行旅客列车票额智能预分，采用客流预测方法生成列车席位预分方案，达到了票额管理合理化、科学化、趟车效益增加，并且自预售之日起，保证始发长途票额分配合理，兼顾沿途需求，保障中间站的旅客发送，充分提高了中间站组织客流的积极性。为各铁路局客运组织实现挖潜提效、精细化管理起到关键作用作用。随着参与预分的列车不断增多，动车组列车购票习惯的变化，现有的预分方法和实现机制也存在以下问题：

(1)铁路列车近年来调图频繁，车次急剧增加，并且预售期延长，由调图带来的停站方案、开点变更、编组调整变化较大，导致预测计算量巨大，系统负载较重。

(2)以往的票额预分为预售期外一次预测并预分，预售期内调整完全依据人工调整，不容易及时发现问题，票额调整工作被动，且临近开车期间销售情况难以掌握。

因此，有必要针对参考期内席位售出情况和预售期内余票概貌等情况进行动态监测，研究票额动态预分的方法，并对预测数据、调整依据的计算进行基础架构改造，适应海量数据变化的需要。

1铁路客票大数据平台的研究与实现

随着客运历史数据的累积，以及全国铁路客运规模的快速扩展，全国铁路客票历史数据规模越来越大，数据种类也越来越多，仅仅依靠关系型数据库进行数据的管理和操作，已经不能满足需要。因此，以客运营销数据为基础，结合由客票生产系统产生的实时数据，采用开源分布式数据库构建大数据平台，实现铁路客票大数据平台的研究具有重要意义。

1.1Hadoop分布式并行处理

Hadoop是近年来炙手可热的开源分布式并行处理框架，用户可忽略对底层并行实现的细节高效的构建出并行的分布式程序。Hadoop主要包括2个组件：(1)与GFS类似的分布式文件系统，简称HDFS;(2)并行计算模型MapReduce，由JobTracker、TaskTracker等组件组成。

Hadoop的工作原理是将数据拆成片，并将每个“分片”分配到特定的集群节点上进行分析，每个数据分片都是在独立的集群节点上进行单独处理的，因此非常适合处理大数据量、非结构化数据。Hadoop集群的另一个特点是具有较好的可扩展性，随着数据量的增加，集群的处理能力将会受到影响，可通过添加额外的集群节点有效地扩充集群以解决问题。Hadoop集群的并行处理能力可显著提高计算效率，能达到实时或准实时数据处理的时效性。此外，Hadoop所需软件为开源软件，并能够很好的支持商用硬件从而客运很好的控制成本，此外，Hadoop集群还具有故障容错的优点，当一个数据分片发送到某个节点进行计算时，该数据在集群其他节点上会保留副本，即使一个节点发生故障，该策略也能保证该节点数据的副本数据正常处理。

1.2铁路客票大数据平台数据源

铁路客票大数据平台主要来源于历史数据和实时数据两类。历史数据包括互联网订票数据、运能数据以及售票、退票、废票和改签数据。客票系统实时数据包括实时余票数据、实时存量数据以及取票轨迹数据。其中，实时余票数据从互联网售票的余票查询集群获得，实时存量数据和取票轨迹数据从铁路局中心的客票系统获得。

客票历史数据和客票系统实时数据通过ETL服务，进入铁路总公司营销数据仓库，通过数据建模组成数据集市提供报表、查询应用等服务;同时上述数据也进入Hadoop平台的HDFS，数据提供Hbase和Hive两种访问方式。

在票额预分应用服务层中，由客流预测应用服务器从Hbase中提取预测需要的样本数据，应用MapReduce实现客流预测算法，以实现客流预测结果。

客流预测结果通过铁路总公司客票系统服务器实现往18个铁路局(公司)分发。各铁路局客票系统服务器上部署预测执行子系统，将预测结果与席位实时存量数据结合生成预分方案，对铁路局中心席位库进行预分操作。

2基于客票大数据平台的票额预分系统

各铁路局售票历史数据通过传输软件进入铁路总公司营销系统，实时售票数据通过数据同步技术进入到铁路总公司营销系统，另外，来自于互联网售票查询集群的余票相关数据也进入到营销数据库，多个渠道的数据形成所需分析的数据源，通过Hadoop平台ETL装置进入铁路总公司营销数据仓库，在客流预测子系统中进行预测并且形成预测数据进入票额预分执行子系统，票额预分执行子系统形成预分方案通过传输下发到各铁路局形成预分方案，通过票额预分执行子系统作用于席位库，对生成的初始票额进行预分。在各铁路局通过票额预分优化子系统对预分效果进行实时反馈，形成优化方案供铁路局客运决策者进行调整，实现智能调整流程。

2.1客流预测子系统

客流预测子系统是该系统的核心系统。历史数据是对未来计划预测的重要依据，有效数据量越大、越全面，得到的预测结果也会与实际更为接近。目前，文献中最常见的客流预测方法是外推法，该方法有很多成熟的模型，如指数平滑、ARIMA模型、非线性回归模型、神经网络模型等。Vlahogianni,GoliasandKarlaftis指出神经网络在短期交通预测领域是最有潜力的技术，并且一些文献也归纳了神经网络的优点，如分布自由、全局最优逼近和容错性等，还有一些学者基于神经网络使用定量的方法建立了铁路客运量预测模型，因此，本系统采用神经网络构造预测模型。

2.2票额预分执行子系统

票额预分执行子系统的主要功能包括预分车次定义、预分天数定义、专家参数定义、预分方案审核、预分模板交路维护、预分方案查询及修改、预分结果查询等功能。其核心概念如下：

(1)预测数据。预测数据是通过Hadoop平台的MapReduce并行预测算法计算得出的分车次数据，其存在形式为始发站—终点站(OD)客流矩阵。

(2)预分方案。预分方案是基于预测数据生成的票额分配方案，是结合实际票额情况通过票额分配算法调整而生成的实际票额OD矩阵。

(3)预分模板。预分模板是历史预分方案经过专家经验确定的内置预分方案。铁路局客票管理人员可自定义预分模板。预分模板可通过经验值人工指定，也可以通过“模板复制”功能获取一段时间内的预分数据后，参考得出模板值。预分模板分为精确模板和模糊模板，精确模板与预分方案OD区间一致，设置了每个预分站票额的可售区间，模糊模板是对车站分组并按以远站分块分配票额。

(4)预分方式。由于淡旺季客流的不同，决定了预分方案的不同。一般来说按模板预分管理更加严谨，而按预测预分更贴近客流实际情况。针对各铁路局淡旺季的不同，操作员可通过此功能对预分方式进行定义。操作员可以在此查询到本局所有车次的预分方式定义，并对相关车次的预分方式定义进行追加和删除，并查看相对应的操作日志。

(5)预分车次分组定义。对一些具有相同管理需求的车次，操作员可以将这些车次分成一组进行统一定义，同一组内的车次可一并添加到预分方式定义中。此功能避免可避免客运管理人员对同一类车的重复定义。

预分结果记录在预分结果表中，再回传至票额预分优化子系统。计划预分的数据也可以来源于铁路局客票生产库中的预分模板和模板交路，这样可以得到一个相对稳定的预分方案。

2.3票额预分优化子系统

2.3.1动态票额预分

由于客票系统预售期较长，传统的票额预分方案是基于预售期外1次预测结果生成的，预售期之内不再重新预分，因此，无法适应预售期内偶然事件的影响。从2014年开始，票额预分系统引入了动态票额预分，可在预售期内进行周期性的动态客流预测及多次动态调整，如图6所示。以2014年6月17日为例，这一天预测子系统将产生2014年7月10日始发列车的OD客流预测，同时调整2014年6月30日和2014年6月23日的始发终到预测数据(这两日初始预测数据分别在2014年6月8日和2014年6月1日生成)，在票额预分执行子系统中将预分2014年7月6日始发列车的席位，并对2014年6月29日和2014年6月22日始发列车的票额进行重新预分。

票额动态预分是基于客流按周变化的规律较为显著的特点进行的。在预售期为20天时，最多通过3次预分即可达到非常满意效果，但在预售期延长至60天的时候，由于客流变化较大，且高铁、城际列车在开车前一日和当天的预售情况变化非常显著，仅靠预售期之外的动态调整也不能很好的满足预测需求，结合余票快照分析技术实现敏捷票额调整。

2.3.2敏捷票额调整

余票快照分析模块能记录每个时刻余票历史截面的可售能力。由余票快照分析模块取得的余票情况可通过图表观察得知，图表的横坐标为观察日(观察点)，纵坐标为对应的观察点的余票快照数据。一条折线表示对应某一下车站的余票变化趋势。余票波动图用于显示在车次、日期、席别、上车站确定的情况下，到各站的可售剩余票数随时间的变化情况。在预售期内距离发车时间3天以外的取数时间间隔为1天，3天以内的时间间隔为1h。

2014年5月12日7:00始发的G101次列车各区间的余票消逝情况，默认为北京南—上海虹桥这一始发终到区间的余票，可得知该区间首次售完在2014年5月11日23:00。说明次日首列始发的京沪高铁动车始发长途票在前一日晚间23:00全部售罄，由于首班高铁旅客一般不会在开车前即买即走，而夜间高铁旅客购票相对较少，相当于既能保证始发长途票在开车前有票可买，又能保证始发长途票及时卖完。因此该结果符合预分的初衷。若开车前始发长途票既未卖完，而沿途区间在开车前一直无票可售，则说明始发长途预留过多，因调配一些到沿途站销售。

3结束语

实际应用中Hadoop集群使用了16台HPDL380的服务器，操作系统是RedHat6.4，每台服务器上安装了JDK1.6和Intel的Hadoop稳定版IDH2.3。16台服务器中，1台机器作为Master节点，剩余机器作为Slave节点。客流预测子系统开发环境采用Eclipse，开发语言使用Java;票额预分执行子系统前台应用采用PowerBuilder开发，与客票核心系统保持一致;预分优化子系统采用.net开发。

通过对京沪、京广等干线经过一段时间的试用及跟踪分析，可看出旅客发送量、客运收入都有5%以上的提升。尤其是在传统的客运淡季，其增收的效果更为明显。

在铁路运输企业改革推动下，铁路客运业务快速发展，对新一代客票系统对票额管理精细化和智能化以及提高铁路运输企业效益等方面提出了更高的要求，基于大数据平台构建了动态票额智能预分系统，形成了“预测、预分、监控、调整、再预测”的闭环流程。进一步提高了票额预分系统的可用性和有效性，为铁路实施收益管理提供理论依据和技术储备。

第二篇：CRM论文：基于CRM的高校学生管理系统研究与实现

CRM论文：基于CRM的高校学生管理系统研究与实现

【中文摘要】随着高等教育的发展,高校在校学生群体不断壮大,相关的数据量越来越庞大,提供和使用学生数据信息的部门和用户群体越来越多,传统的学生管理方法已经明显无法适应现今的管理需求,利用基于网络的管理信息系统(MIS)对学生管理进行系统整合已成为必然趋势。随着高校管理体制的改革与发展,面向学生的管理理念逐步向服务理念靠拢,越来越多的CRM(客户关系管理)思想已经应用于学生管理实际工作当中,如“以客户为中心”,“注重客户满意度与忠诚度”,“延长客户生命周期”,“充分利用客户信息进行数据分析与数据挖掘”等。而现行的学生管理系统大部分还只有纯粹的“管理”功能,急需新的理念融入其中。因此许多高校需要建立一套与原有学生管理系统不同的,基于客户服务理念的拥有统一网络平台的学生管理系统。该系统的建立,可以提升高校学生管理的水平,适应学生管理工作改革的各项要求,同时也符合高校建立信息化、数字化校园的发展方向。文章对高校学生管理系统做了基础调研后,综合分析,对实现基于CRM的学生管理系统进行了需求分析,技术可行性分析。在这些前期工作的基础上,进行的系统的网络结构设计、逻辑结构设计、详细结构设计、以及数据库结构设计等。在系统的实现部分,我们有针对性的选择学生基本信息管理、选课信息管理、以及学生成绩管理模块作为实现对象,融入CRM思想,让系统能够实现学生与管理人员互动沟通,在相应的模块进行数据挖掘、分析教学成果对学生实施个性

化教学等。在系统实现的基础上我们在windows环境下进行了系统的功能测试、压力测试、安全测试等,对系统的实现进行了评价,初步达到了预期。高校学生管理系统融入CRM思想是一个较新的研究领域,还有很多需要做的工作,由于时间仓促,限于个人能力,系统还有很多不完善的地方,需要进一步研究。

【英文摘要】With the development of higher education, college students’population has grown increasingly in the school.And students of the relevant data quantity become large, department provide and use student information which becomes more and more.The traditional student management method has obvious can’t adapt to today’s management requirements;Use of web-based management information system(MIS)to integrate student management system has become an inevitable trend.As college management system reform and development, facing the student management idea gradually moving to service concept, more and more CRM(customer relationship management)thought has been used in the student management practical work.Such as “take the customer as the center”, “pay attention to customer satisfaction and loyalty”, “customer lifecycle extension”, and “make full use of customer information data analysis and data mining” etc.The majority of the existing student management system has only a pure “management”

function, need new ideas into one.Therefore, many colleges and universities need to establish a difference with the existing student management system, based on the concept of customer service for students with a unified network platform management system.The set up of this system, can promote the college student management level, adapt the student management work requirements of reform, also with the establishment of the informationized, digital campus development direction.The paper has analyzed university student management system of basic research, to achieve the comprehensive analysis, the student management system based on CRM the requirement analysis, technical feasibility analysis.?In the previous work, based on the network structure of the system design, logic design, detailed design, and database structure design.?Implementation part of the system, we have targeted to select basic information management of the students, information management elective, and student performance management module as to achieve the object, Thinking into the CRM so that the system can achieve interactive communication with management and students, in the appropriate module for data mining, analysis of the results of teaching, and then to implement individualized teaching for students.Based on system

realization, we in Windows environment the system function test, pressure testing, safety testing, the system implementation evaluation, preliminary reach the expected purpose.? Student Management system into the CRM idea is a relatively new area of research, there are a lot of work needs to be done, due to time constraints, limited personal ability, there are many inadequacies in the system, needs further study.【关键词】CRM 学生管理系统 ASP.NET 【英文关键词】CRM student management system ASP.NET 【目录】基于CRM的高校学生管理系统研究与实现4-5ABSTRACT5-6

第一章 绪论12-16

摘要1.1 选题1.3 本文的第二章 研

2.1.1 来源和依据12-13内容和意义13-14

1.2 国内外研究现状131.4 论文结构安排14-16究和开发的关键技术16-29CRM 的概念及理论16-1818-20结构22-23术简介23-24

2.1 CRM 简介16-222.1.2 CRM 的发展历程2.1.3 CRM 的分类20-22

2.3 ASP.NET 技术23-26

2.2 B/S 模式三层体系

2.3.1 ASP.NET 技

2.4 第三章 系统

3.2

2.3.2 ASP.NET 的优点24-26

2.5 本章小结28-29ADO.NET 技术26-28的分析和设计29-48系统安全性分析30-31

3.1 系统可行性分析29-303.3 系统的总体设计

31-373.3.1 系统网络架构31-323.3.2 系统功能模

3.4.1 数据块设计32-373.4 系统的详细设计37-47库概念设计E-R 图37-3939-4147-4848-50信息50-52

3.4.2 数据库逻辑表结构设计

3.5 本章小结4.1 系统登录4.2.1 添加学生

4.2.3 查4.3.1 修4.4.1 录4.5 功4.7 数据挖第五章 系统的测5.1.1 系统测5.1.3 系统测试

5.3 3.4.3 程序流程图设计41-47第四章 系统的具体实现48-684.2 学生基本信息管理50-56

4.2.2 显示所有学生信息52-54

4.3 课程信息管理56-574.4 学生成绩管理57-604.4.2 学生成绩统计58-604.6 组权限管理61-634.8 本章小结67-685.1 系统的测试68-70询学生信息54-56改课程信息56-57入学生成绩57-58能模块管理60-61掘的实现63-67试和评价68-71试环境685.1.2 系统测试方法68-69方案的设计69-70本章小结70-71总结71文献73-75

5.2 系统的测试结果及评价70第六章 结束语71-72

6.1 论文的工作

参考6.2 问题与展望71-72致谢72-73

攻硕期间取得的研究成果75-76

第三篇：大数据与云计算论文

大数据与云计算

摘 要：大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及，并且经常和云计算联系在一起，云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本

专题报告包含以下四个方面内容：1.大数据的价值；2.大数据带来的挑战;3.大数据研究成果；4.云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解，以及对大数据的价值的认识，探讨大数据处理与挖掘技术，大数据主要着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法;云计算技术主要关注“计算”，提供IT 解决方案。大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展、总体审计模式的应用、审计成果的综合应用、相关关系证据的应用、高效数据审计的发展和大数据审计师的发展。强化大数据、云计算技术审计应用的措施包括制定长远发展战略、加快审计法规建设、建立行业平台、加强研发和提高利用能力。关键词：大数据 云计算 数据挖掘 对审计影响 政策建议 引言

目前，大数据伴随着云计算技术的发展，正在对全球经济社会生活产生巨大的影响。大数据、云计算技术给现代审计提供了新的技术和方法，要求审计组织和审计人员把握大数据、云计算技术的内容与特征，促进现代审计技术和方法的进一步发展。

一、大数据、云计算的涵义与特征

随着云计算技术的出现，大数据吸引了全世界越来越多的关注。哈佛大学社会学教授加里·金(2012)说: “这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”(一)大数据的涵义与特征

“数据”(data)这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。2009 年，“大数据”概念才逐渐开始在社会上传播。而“大数据”概念真正变得火爆，却是因为美国奥巴马政府在2012 年高调宣布了其“大数据研究和开发计划”。这标志着“大数据”时代真正开始进入社会经济生活中来了。“大数据”(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的数据量规模大到无法利用现行主流软件工具，在一定的时间内实现收集、分析、处理或转化成为帮助决策者决策的可用信息。互联网数据中心(IDC)认为“大数据”是为了更经济、更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。大数据具有4 个特点: 第一，数据体量巨大(Volume)，从TB 级别跃升到PB 级别。第二，处理速度快(Velocity)，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据种类多(Variety)，有图片、地理位置信息、视频、网络日志等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高(Value)。存在单一数据的价值并不大，但将相关数据聚集在一起，就会有很高的商业价值(金良，2012)。大数据时代，不仅改变了传统的数据采集、处理和应用技术与方法，还促使人们思维方式的改变。大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变人们理解和研究社会经济现象的技术和方法。

(1)是在大数据时代，不依赖抽样分析，而可以采集和处理事物整体的全部数据。19 世纪以来，当面临大的样本量时，人们都主要依靠抽样来分析总体。但是，抽样技术是在数据缺乏和取得数据受限制的条件下不得不采用的一种方法，这其实是一种人为的限制。过去，因为记录、储存和分析数据的工具不够科学，只能收集少量数据进行分析。如今，科学技术条件已经有了很大的提高，虽然人类可以处理的数据依然是有限的，但是可以处理的数据量已经大量增加，而且未来会越来越多。随着大数据分析取代抽样分析，社会科学不再单纯依赖于抽样调查和分析实证数据，现在可以收集过去无法收集到的数据，更重要的是，现在可以不再依赖抽样分析。

(2)是在大数据时代，不再热衷于追求数据的精确度，而是追求利用数据的效率。当测量事物的能力受限制时，关注的是获取最精确的结果。但是，在大数据时代，追求精确度已经既无必要又不可行，甚至变得不受欢迎。大数据纷繁多样，优劣掺杂，精准度已不再是分析事物总体的主要手段。拥有了大数据，不再需要对一个事物的现象深究，只要掌握事物的大致发展趋势即可，更重要的是追求数据的及时性和使用效率。与依赖于小数据和精确性的时代相比较，大数据更注重数据的完整性和混杂性，帮助人们进一步认识事物的全貌和真相。

(3)是在大数据时代，人们难以寻求事物直接的因果关系，而是深入认识和利用事物的相关关系。长期以来，寻找因果关系是人类发展过程中形成的传统习惯。寻求因果关系即使很困难且用途不大，但人们无法摆脱认识的传统思维。在大数据时代，人们不必将主要精力放在事物之间因果关系的分析上，而是将主要精力放在寻找事物之间的相关关系上。事物之间的相关关系可能不会准确地告知事物发生的内在原因，但是它会提醒人们事情之间的相互联系。人们可以通过找到一个事物的良好相关关系，帮助其捕捉到事物的现在和预测未来。(二)云计算的涵义与特征

“云计算”概念产生于谷歌和IBM 等大型互联网公司处理海量数据的实践。2006 年8 月9 日，Google首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念。2007 年10 月，Google 与IBM 开始在美国大学校园推广云计算技术的计划，这项计划希望能降低分布式计算技术在学术研究方面的成本，并为这些大学提供相关的软硬件设备及技术支持(Michael Mille，2009)。目前全世界关于“云计算”的定义有很多。“云计算”是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，是通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。美国国家标准技术研究院(NIST)2009年关于云计算的定义是: “云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务等)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。”根据这一定义，云计算的特征主要表现为: 首先，云计算是一种计算模式，具有时间和网络存储的功能。其次，云计算是一条接入路径，通过广泛接入网络以获取计算能力，通过标准机制进行访问。第三，云计算是一个资源池，云计算服务提供商的计算资源，通过多租户模式为不同用户提供服务，并根据用户的需求动态提供不同的物理的或虚拟的资源。第四，云计算是一系列伸缩技术，在信息化和互联网环境下的计算规模可以快速扩大或缩小，计算能力可以快速、弹性获得。第五，云计算是一项可计量的服务，云计算资源的使用情况可以通过云计算系统检测、控制、计量，以自动控制和优化资源使用。(三)大数据与云计算的关系

从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的。大数据主要专注实际业务，着眼于“数据”，提供数据采集、挖掘、分析的技术和方法，强调的是数据存储能力。云计算主要关注“计算”，关注IT 架构，提供IT 解决方案，强调的是计算能力，即数据处理能力。如果没有大数据的数据存储，那么云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地;如果没有云计算的数据处理能力，则大数据的数据存储再丰富，也终究难以用于实践中去。

从技术上看，大数据依赖于云计算。海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapＲeduce 编程模型都是云计算的关键技术，也都是大数据的技术基础。而数据之所以会变“大”，最重要的便是云计算提供的技术平台。数据被放到“云”上之后，打破了过去那种各自分割的数据存储，更容易被收集和获得，大数据才能呈现在人们眼前。而巨量的数据也只能依靠云计算强大的数据处理能力，才能够“淘尽黄沙始得金”。

从侧重点看，大数据与云计算的侧重点不同。大数据的侧重点是各种数据，广泛、深入挖掘巨量数据，发现数据中的价值，迫使企业从“业务驱动”转变为“数据驱动”。而云计算主要通过互联网广泛获取、扩展和管理计算及存储资源和能力，其侧重点是IT 资源、处理能力和各种应用，以帮助企业节省IT部署成本。云计算使企业的IT 部门受益，而大数据使企业的业务管理部门受益。

从结果看，大数据与云计算带来不同的变化。大数据对社会经济带来的变化是巨大的，涉及到各个领域。大数据已经与资本、人力一起作为生产的主要因素影响着社会经济的发展。数据创造价值，而挖掘数据价值、利用数据的“推动力”就是云计算。云计算将信息存储、分享和挖掘能力极大提高，更经济、高效地将巨量、高速、多变的终端数据存储下来，并随时进行计算与分析。通过云计算对大数据进行分析、总结与预测，会使得决策更可靠，释放出更多大数据的内在价值。

二、大数据、云计算技术对审计的影响分析

审计技术和方法的发展是随着科学和管理技术的发展而发展的。现代审计技术和方法体系是在原始的查账基础上从低级向高级、从不完备到比较完备发展起来的。在业务和会计处理手工操作阶段，审计实施的是账表导向的审计技术和方法;当内部控制理论和方法全面应用于业务和会计处理时，审计实施的是系统导向的审计技术和方法;当风险管理理论和方法全面应用于业务和财务管理时，审计实施的是风险导向审计技术和方法;与风险导向审计技术和方法并行的是，计算机技术广泛应用于业务和会计处理时，审计实施的是IT 审计技术和方法。目前，面对大数据、云计算技术的产生和发展，审计人员需要应时而变来适应由此而带来的变化，分析大数据、云计算技术对审计方式、审计抽样技术、审计报告模式、审计证据搜集等技术和方法的影响。(一)大数据、云计算技术促进持续审计方式的发展

传统审计中，审计人员只是在被审计单位业务完成后才进行审计，而且审计过程中并不是审计所有的数据和信息，只是抽取其中有的一部分进行审计。这种事后和有限的审计对被审计单位复杂的生产经营和管理系统来说很难及时做出正确的评价，而且对于评价日益频繁和复杂的经营管理活动的真实性和合法性则显得过于迟缓。随着信息技术迅速发展，越来越多的审计组织对被审计单位开始实施持续审计方式，以解决审计结果与经济活动的时差问题。但是，审计人员实施持续审计时，往往受目前业务条件和信息化手段的限制，取得的非结构化数据无法数据化，或者无法取得相关的明细数据，致使对问题的判断也难以进一步具体和深入。而大数据、云计算技术可以促进持续审计方式的发展，使信息技术与大数据、云计算技术较好交叉融合，尤其对业务数据和风险控制“实时性”要求较高的特定行业，如银行、证券、保险等行业，在这些行业中实施持续审计迫在眉睫。如审计组织对商业银行的审计，实行与商业银行建立业务和数据系统的接口，在开发的持续审计系统中固化了非结构化数据结构化和数据分析模块，该模块可以在海量贷款客户中挖掘、分析出行业性和区域性贷款风险趋势，实现在线的风险预警，并将发现的风险数据、超预警值指标及问题登记为疑点，并建立实时审计工作底稿，按照重要程度进行归类、核实或下发给现场审计人员进行现场核实，以较好处理非结构化数据的利用和数据的实时分析利用问题。(二)大数据、云计算技术促进总体审计模式的应用

现时的审计模式是在评价被审计单位风险基础上实施抽样审计。在不可能收集和分析被审计单位全部经济业务数据的情况下，现时的审计模式主要依赖于审计抽样，从局部入手推断整体，即从抽取的样本着手进行审计，再据此推断审计对象的整体情况。这种抽样审计模式，由于抽取样本的有限性，而忽视了大量和具体的业务活动，使审计人员无法完全发现和揭示被审计单位的重大舞弊行为，隐藏着重大的审计风险。而大数据、云计算技术对审计人员而言，不仅仅是一种可供采用的技术手段，这些技术和方法将给审计人员提供实施总体审计模式的可行性。利用大数据、云计算技术，对数据的跨行业、跨企业搜集和分析，可以不用随机抽样方法，而采用搜集和分析被审计单位所有数据的总体审计模式。利用大数据、云计算技术的总体审计模式是要分析与审计对象相关的所有数据，使得审计人员可以建立总体审计的思维模式，可以使现代审计获得革命性的变化。审计人员实施总体审计模式，可以规避审计抽样风险。如果能够收集总体的所有数据，就能看到更细微、深入的信息，对数据进行多角度的深层次分析，从而发现隐藏在细节数据中的对审计问题更具价值的信息。同时，审计人员实施总体审计模式，能发现从审计抽样模式所不能发现的问题。大数据、云计算技术给审计人员提供了一种能够从总体把握审计对象的技术手段，从而帮助审计人员能从总体的视角发现以前难以发现的问题。

(三)大数据、云计算技术促进审计成果的综合应用

目前，审计人员的审计成果主要是提供给被审计单位的审计报告，其格式固定，内容单一，包含的信息量较少。随着大数据、云计算技术在审计中广泛应用，审计人员的审计成果除了审计报告外，还有在审计过程中采集、挖掘、分析和处理的大量的资料和数据，可以提供给被审计单位用于改进经营管理，促进审计成果的综合应用，提高审计成果的综合应用效果。首先，审计人员通过对审计中获取的大量数据和相关情况资料的汇总、归纳，从中找出财务、业务和经营管理等方面的内在规律、共性问题和发展趋势，通过汇总归纳宏观性和综合性较强的审计信息，为被审计单位投资者和其他利益相关者提供数据证明、关联分析和决策建议，从而促进被审计单位管理水平的提高。其次，审计人员通过应用大数据、云计算技术，可以将同一问题归入不同的类别进行分析和处理，从不同的角度、不同的层面整合提炼以满足不同层次的需求。再次，审计人员将审计成果进行智能化留存，通过大数据、云计算技术，将问题规则化并固化到系统中，以便于计算或判断问题发展趋势，向被审计单位进行预警。最后。审计人员将审计成果、被审计单位与审计问题进行关联，并进行信息化处理，在进行下次审计时，减少实地审计的时间和工作量，提高审计工作的效率。(四)大数据、云计算技术促进相关关系证据的应用

审计人员在审计过程中，应根据充分、适当的审计证据发表审计意见，出具审计报告。但是，在大数据、云计算环境下，审计人员既面临巨量数据筛选的考验，又面临搜集适当审计证据的挑战。审计人员在搜集审计证据时，传统的思维路径都是基于因果关系来搜集审计证据，而大数据分析将会更多地运用相关关系分析来搜集和发现审计证据。但从审计证据发现的角度来看，由于大数据技术提供了前所未有的跨领域、可供量化的维度，使得审计问题大量的相关信息能够得以记录和计算分析。大数据、云计算技术没有改变事物间的因果关系，但在大数据、云计算技术中对相关关系的开发和利用，使得数据分析对因果逻辑关系的依赖降低了，甚至更多地倾向于应用基于相关关系的数据分析，以相关关系分析为基础的验证是大数据、云计算技术的一项重要特征。在大数据、云计算技术环境下，审计人员能搜集到的审计证据大多是电子证据(秦荣生，2013)。电子证据本身就非常复杂，云计算技术使获取有因果关系的证据更加困难。审计人员应从长期依赖因果关系来搜集和发现审计证据，转变成为利用相关关系来搜集和发现审计证据。(五)大数据、云计算技术促进高效数据审计的发展

直到今天，审计人员的数字审计技术依然建立在精准的基础上。这种思维方式适用于掌握“小数据量”的情况，因为需要分析的数据很少，所以审计人员必须尽可能精准地量化被审计单位的业务。随着大数据、云计算技术成为日常生活中的一部分，审计人员应开始从一个比以前更大、更全面的角度来理解被审计单位，将“样本= 总体”植入审计人员的思维中。相比依赖于小数据和精确性的时代，大数据更强调数据的完整性和混杂性，帮助审计人员进一步接近事情的真相，“局部”和“精确”将不再是审计人员追求的目标，审计人员追求的是事物的“全貌”和“高效”。围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现。在实施审计时，审计人员应利用大数据、云计算技术，使用分布式拓朴结构、云数据库、联网审计、数据挖掘等新型的技术手段和工具，以提高审计的效率。

(六)大数据、云计算技术促进大数据审计师的发展

大数据、云计算时代，数据的真实、可靠是大数据发挥作用的前提。这客观上要求专业人员来对大数据的真实性、可靠性进行鉴证，审计人员可以扮演这种角色，或者称为数据审计师。能对大数据真实性、可靠性进行鉴证的数据审计师应该是计算机科学、数学、统计学和审计学领域的专家，他们应有大数据分析和预测的评估能力。数据审计师应恪守公正的立场和严守保密的原则，面对海量的数据和纷繁复杂的相关关系，选取分析和预测工具，以及解读数据及数据计算结果是否真实、可靠。一旦出现争议，数据审计师有权审查与分析结果相关的运算法则、统计方法以及数据采集、挖掘和处理过程。数据审计师的出现是为满足以市场为导向来解决数据真实性、可靠性问题的需求，这与20 世纪初期为了处理财务信息虚假而出现的审计人员一样，都是为了满足新需求而出现的。

三、大数据挖掘

数据的价值只有通过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。在业界，全球著名的Google、EMC、惠普、IBM、微软等互联网公司都已经意识到大数据挖掘的重要意义。上述IT 巨头们纷纷通过收购大数据分析公司，进行技术整合，希望从大数据中挖掘更多的商业价值。数据挖掘通常需要遍历训练数据获得相关的统计信息，用于求解或优化模型参数，在大规模数据上进行频繁的数据访问需要耗费大量运算时间。数据挖掘领域长期受益于并行算法和架构的使用，使得性能逐渐提升。过去15 年来，效果尤其显著。试图将这些进步结合起来，并且提炼。GPU平台从并行上得到的性能提升十分显著。这些GPU平台由于采用并行架构，使用并行编程方法，使得计算能力呈几何级数增长。即便是图形处理、游戏编程是公认的复杂，它们也从并行化受益颇多。研究显示数据挖掘、图遍历、有限状态机是并行化未来的热门方向。MapReduce 框架已经被证明是提升GPU 运行数据挖掘算法性能的重要工具。D.Luo 等提出一种非平凡的策略用来并行一系列数据挖掘与数据挖掘问题，包括一类分类SVM 和两类分类SVM，非负最小二乘问题，及L1 正则化回归（lasso）问题。由此得到的乘法算法，可以被直截了当地在如MapReduce 和CUDA 的并行计算环境中实现。K.Shim 在MapReduce 框架下，讨论如何设计高MapReduce 算法，对当前一些基于MapReduce 的数据挖掘和数据挖掘算法进行归纳总结，以便进行大数据的分析。Junbo Zhang 等提出一种新的大数据挖掘技术，即利用MapRedue 实现并行的基于粗糙集的知识获取算法，还提出了下一步的研究方向，即集中于用基于并行技术的粗糙集算法处理非结构化数据。F.Gao 提出了一种新的近似算法使基于核的数据挖掘算法可以有效的处理大规模数据集。当前的基于核的数据挖掘算法由于需要计算核矩阵面临着可伸缩性问题，计算核矩阵需要O(N2)的时间和空间复杂度来计算和存储。该算法计算核矩阵时大幅度降低计算和内存开销，而且并没有明显影响结果的精确度。此外，通过折中结果的一些精度可以控制近似水平。它独立于随后使用的数据挖掘算法并且可以被它们使用。为了阐明近似算法的效果，在其上开发了一个变种的谱聚类算法，此外设计了一个所提出算法的基于MapReduce 的实现。在合成和真实数据集上的实验结果显示，所提出的算法可以获得显著的时间和空间节省。Christian Kaiser 等还利用MapReduce 框架分布式实现了训练一系列核函数学习机，该方法适用于基于核的分类和回归。Christian Kaiser 还介绍了一种扩展版的区域到点建模方法，来适应来自空间区域的大量数据。Yael Ben-Haim 研究了三种MapReduce 实现架构下并行决策树分类算法的设计, 并在Phoenix 共享内存架构上对SPRINT 算法进行了具体的并行实现。F.Yan 考虑了潜在狄利克雷分配（LDA）的两种推理方法——塌缩吉布斯采样（collapsed Gibbssampling，CGS）和塌缩变分贝叶斯推理（collapsedvariational Bayesian，CVB）在GPU 上的并行化问题。为解决GPU 上的有限内存限制问题，F.Yan 提出一种能有效降低内存开销的新颖数据划分方案。这种划分方案也能平衡多重处理器的计算开销，并能容易地避免内存访问冲突。他们使用数据流来处理超大的数据集。大量实验表明F.Yan 的并行推理方法得到的LDA 模型一贯地具有与串行推理方法相同的预测能力；但在一个有30 个多核处理器的GPU 上，CGS 方法得到了26倍的加速，CVB 方法得到了196 倍的加速。他们提出的划分方案和数据流方式使他们的方法在有更多多重处理器时可伸缩，而且可被作为通用技术来并行其它数据挖掘模型。Bao-Liang Lu 提出了一种并行的支持向量机，称为最小最大模块化网络(M3)，它是基“分而治之”的思想解决大规模问题的有效的学习算法。针对异构云中进行大数据分析服务的并行化问题G.Jung 提出了最大覆盖装箱算法来决定系统中多少节点、哪些节点应该应用于大数据分析的并行执行。这种方法可以使大数据进行分配使得各个计算节点可以同步的结束计算，并且使数据块的传输可以和上一个块的计算进行重叠来节省时间。实验表明，这种方法比其他的方法可以提高大约60% 的性能。在分布式系统方面，Cheng 等人 提出一个面向大规模可伸缩数据分析的可伸缩的分布式系统——GLADE。GLADE 通过用户自定义聚合（UDA）接口并且在输入数据上有效地运行来进行数据分析。文章从两个方面来论证了系统的有效性。第一，文章展示了如何使用一系列分析功能来完成数据处理。第二，文章将GLADE 与两种不同类型的系统进行比较：一个用UDA 进行改良的关系型数据库（PostgreSQL）和MapReduce(Hadoop)。然后从运行结果、伸缩性以及运行时间上对不同类型的系统进行了比较。

四、总结 大数据的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存储，满足这种要求的存储离不开云计算。高速产生的大数据只有通过云计算的方式才能在可等待的时间内对其进行处理。同时，云计算是提高对大数据的分析与理解能力的一个可行方案。大数据的价值也只有通

过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。总之，云计算是大数据处理的核心支撑技术，是大数据挖掘的主流方式。没有互联网，就没有虚拟化技术为核心的云计算技术，没有云计算就没有大数据处理的支撑技术。

参考文献

秦荣生.大数据、云计算技术对审计的影响研究 何清.大数据与云计算

张为民.云计算: 深刻改变未来

文峰.云计算与云审计———关于未来审计的概念与框架的一些思考

Big data and cloud computing Big Data(Big Data)in recent years, more and more occasions, the concept is mentioned more and more people, And often, and cloud computing together, what is the relationship between cloud computing and big data become a hot topic.this Special report contains the following four aspects: 1.The value of big data;2.Big data challenge;3.Big data research;4.Cloud computing is the mainstream way of data mining.Through this report on our understanding of big data, as well as the understanding of the value of big data, large data processing and mining technology, large data mainly focus on “data”, provide the technology and methods of data collection, mining and analysis;Cloud computing technology focusing on “computing”, providing IT solutions.Big data and cloud computing technology can promote the development of continuous audit mode, the overall audit mode of application, the audit results of comprehensive application, the application of related evidence, the development of efficient data audit and the development of large data auditor.Strengthen big data and cloud computing technology measures of audit applications include set up long-term development strategy, accelerate the construction of the audit regulations, establish a platform, to strengthen research and development and improve the utilization ability.Keywords: big data cloud computing data mining impact on the audit policy Suggestions

第四篇：形势与政策大数据论文

大数据时代离我们有多近？

大数据时代来了！这似乎已经成为老生常谈的话题，记忆中大概是初中开始，接触了“大数据”这个名词，那时候，大数据还不像现在这样烂大街的被广泛运用于各种商业广告，生于信息时代最辉煌的开端，有幸在深圳长大，第一次看到“大数据”这三个字，还是在华为大厦外的公告板上看到的，彼时，我还没意识到，大数据时代，意义与影响如此之大，居然是互联网时代的接班者。

现在已经是2016年了，我们可能还无法切身实地的感受到大数据的存在，似乎这个时代还很遥远，但其实不然，这个时代已经来临了，最为显著的自然是体现在社交软件上，如今，微信QQ都支持对手机号的好友识别，一键添加好友，软件设置，使用习惯，UI皮肤，聊天数据一键云保存，各式各类的app，网站，可以用QQ一键注册，瞬间导入用户信息，前天为了练习篮球技术，下了个教学app，居然通过我的搜索记录，自动识别我习惯打的位置是控卫，这真的是让我小吃了一惊，我一直明白大数据时代已经到来了，但或许我们都低估了大数据时代对我们生活的影响力。

最近最火的IT新闻其中有一个是苹果公司参与融资了滴滴打车数亿美元，这意味着以后IOS用户地图中也集成了打车服务，这意味着我们离快捷便利的生活又进了一步，虽然我一直是Android的死忠粉，但是也不得不承认，苹果的语音助手siri的优化做的真的好，真的是一次次改变世界。如今最牛的“独角兽”公司，以及各个国际IT大牛公司，BAT等等，纷纷将目光投向了无人驾驶，人工智能，物联网工程，AR/VR等方向，无一例外的，这些项目需要大量的硬件工程师和软件工程师，但开发也只是一方面，没有互联网这个信息系统架构，没有云数据计算和高速的计算性能和存储设备，这些都是无水之萍。

大数据时代给我们带来的远远不止科技上的进步和生活上的改变，还有可能拯救我们的生命，google通过用户数据汇总处理，比美国安全卫生局提前两周做出了流感病毒人群的分布图，并及时预警了可能发生的大规模流感。上海外滩那场悲剧大家应该还记得，如果借助大数据，互联网预警，比如当外滩手机信号数量超过预警线，微信或短信方式及时警告，就可能避免一场踩踏事件的发生，这样的城市，便是大数据下的智慧城市。

大数据对于传统行业的渗透涉及方方面面，房地产、新能源汽车、信贷、留学中介、餐饮、服装、百货、物流，无所不涉及，上个月在宿舍刚学完了台湾新竹大学的一套物联网的MOOC课程，对大数据影响力的认识尤其深刻，信息时代的大数据还只是一定程度的便利生活，但是一旦大数据与微小的传感器有机结合起来，整个人类的生活方式都将被颠覆！

从个人来说，大数据的影响是潜移默化的，但对企业来说，大数据时代，是生死攸关的一个转折。未来，没有不借助于信息系统运行的企业，市场上将会诞生一大批以社群为组织架构，为机理的企业，15年资本主义开创的辉煌，将在16年继续生根发芽，中国3000万家中小企业中会有多少是参与到大数据时代革命中的？这是个能与华尔街和纳斯达克竞争的时代，机遇无限。

在大数据下的我们，尤其是信息专业的我们，更应该珍惜这个时代的到来，尽管我们还是学生，但已经可以有意识的选择自己的发展方向。编程有天赋的，做人工智能，推动“奇点”的到来；有创意的，做物联网，让Sensor彻彻底底改变生活；喜欢玩，有探索精神的，做AR和VR，改变世界在人类眼中的模样。

有意思的是，尽管互联网+，工业4.0，大数据，云时代，喊的口号再怎么热烈，目前仍脆弱的依赖基础建设，杭州萧山的光缆不小心被挖断，就能让支付宝大面积瘫痪，哪怕到了今天，大数据时代仍然是婴儿期，大数据时代能做到的远比我们想象的多，现在实现的还太少，我无比期待着大数据时代真正完美实现的那一天，人类会完成怎样一场从生活到社会的变革。

这个时代太美好，想说的话题太多太多，我只希望，能奋不顾身的跳进大数据时代的浪潮中，发挥出自己的光和热，享受着这个时代带来的美好生活与激情未来。

第五篇：工作流技术论文：高校分布式协同办公系统研究与实现

工作流技术论文：高校分布式协同办公系统研究与实现

【中文摘要】分布式协同办公系统是一种基于先进的网络互连基础上的分布式软件系统,它通过有效的资源共享和信息交流与发布,其是提高个人工作效率、缩减劳动强度,以及减少重复的劳动。它重点强调人好人和人之间、部门和部门之间、企业之间的协同工作,及相互之间进行有效的交流和沟通。时至今日,分布式协同办公系统已经逐渐发展成为一门比较成熟的综合学科,其中涉及了诸多领域的学科内容,它正成为现代计算机应用的一个极其活跃的领域。本系统采用了“一校各地”的分布式异地协同的办公方式。总体上的框架是B/S(浏览器/服务器)结构,基于Domino Notes群件技术,综合ASP.NET、XML进行开发。系统运行的服务器平台是Windows 2003 Server,软件平台是IBM Lotus Domino/Notes 8.0,数据库存储管理平台是Lotus Notes数据库。本文对分布式协同办公自动化系统设计与实现进行了详细讨论,并对工作流相关技术做了深入的研究,同时也给出了系统部署、实施和项目管理等相关内容的说明。本文研究与设计的办公自动化系统在建成后将能够满足天津广播电视大学的学校教职员工的办公需求,针对学校“一校各地”的工作模式特点,加强了总校与各地分校之间、教职员工同部门之间、部门同部门之间的协作与沟通,并同时实现了将散落在个人和部门的信息进行集中的管理,有效利用。这不仅替代了原有的人工业务协作模式,提高了教职员工的工作效率,降低了劳动强度,而且,更加使得天津广播电视大学在教

育体制改革与发展的浪潮中进一步增强了自身的竞争力。

【英文摘要】Distributed collaborative office system is the use of effective resources sharing and information exchange, release, improve personal work efficiency and narrow labor intensity, the decrease of the repeated labor purpose is based on an advanced network interconnection based on distributed software systems.It emphasizes man and the good people, between departments and divisions between, between enterprise’s work together, and each other for effective communication.It is a science is developing comprehensive discipline involved in many areas of disciplines, is now a computer application of an extremely active field.This thesis of office automation system is in order to adapt to the tianjin radio and television university is “a school around” office demand to specifically for the design and development of a set of comprehensive coordination office system.The system through provide powerful communication platform, workflow automation, document database and information exchange and internal resources sharing, by function, strengthen total school mass with the regional branch, between staff with between departments, departments with cooperation and communication between departments, will be scattered in the personal and

department for centralized management information, effective use, at the same time to improve the work efficiency and reduce labor.This system uses a “one university of distributed collaborative around” office way.The overall frame is B/S(browser/server)structure, based on the Domino Notes of groupware, comprehensive asp.net, XML development.Of the system operation Server platform is Windows 2000 Server, software platform is IBM Lotus Domino/Notes 6.5, data inventory store management platform is Lotus Notes database.【关键词】工作流技术 办公自动化 协同工作平台

【英文关键词】Workflow technology Office automation Collaborative working platform 【目录】高校分布式协同办公系统研究与实现4-5Abstract5

第一章 绪论9-14

摘要1.1 课题研究的背景和意义9-10状10-1210-12结构13-14

1.2 国内外对办公自动化系统研究的现

1.2.2 国内研究现状

1.4 本文组织

2.1 工作流

2.1.2 2.2.1 2.2.3 工2.4 工作1.2.1 国外研究现状101.3 本课题主要研究工作

12-13

第二章 工作流技术介绍14-24

2.1.1 工作流的各种定义15

2.2 模型16-22技术的概念14-16工作流管理系统的定义15-16工作流元模型16-17作流接口类型18-22

2.2.2 过程建模17-182.3 工作流管理系统22

流系统中的业务过程描述及其分析22-2323-2424-2529-3029-303030-31设目标31计31-32第三章 系统需求分析24-313.2 系统功能需求25-293.3.1 性能需求293.4 系统实施需求303.4.2 运行环境约束30

2.5 本章小结3.1 系统业务需求3.3 系统非功能需求

3.3.2 质量需求3.4.1 开发环境约束3.5 本章小结

4.1 系统建第四章 办公自动化系统设计31-534.2 系统设计原则31

4.3 系统网络架构设

4.4.1 办4.4 分布式工作流模型设计32-35公自动化OA 系统工作流程32-33型规划与设计33-34总体架构设计35-36系统逻辑结构36系统界面设计38-4338-3939-434344-45

4.4.2 分布式工作流系统模

4.5 4.5.2 4.7

4.4.3 工作流流程设计34-354.5.1 系统技术架构35-364.6 建立系统的体系结构36-384.7.1 系统界面设计原则

4.7.3 个人办公界面4.7.2 界面划分394.7.4 子系统专用界面434.9 数据库设计43-50

4.8 系统安全性设计

4.9.1 主要E-R 图

4.10 数据集成接第五章 办公系统

5.2 系5.2.2 4.9.2 系统主要数据表45-50

4.11 本章小结51-53口设计50-51的实现与测试53-80统功能实现54-72系统主要模块的实现

5.1 系统实现环境53-545.2.1 系统主要界面54-6161-72

5.3 ASP.NET 安全机制实现

72-7575-7878-7980-825.4 系统测试75-795.4.2 系统性能测试785.5 本章小结79-806.1 系统开发总结805.4.1 系统功能性测试

5.4.3 系统测试总结第六章 结论与展望6.2 前景展望80-82致谢

82-83

参考文献

83-86