基于机器学习的计量管理系统设计与实现

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近年来,随着计量管理技术快速发展,其管理过程也从事后检测转变为到事前预防,此前普通采用的手工统计上报计量数据的方式已无法满足管理需要。因此本文对计量信息管理过程进行了分析与研究,综合利用目前成熟的信息化支撑手段与各种新兴技术,设计并实现了一个基于B/S架构和Android综合模式下的计量管理系统。本系统开发过程主要包括如下阶段:1)首先对目前的计量管理系统使用及研究状况进行调研,在需求分析阶段,使用UML等方式包括用例图等来分析系统需求;2)系统设计阶段:以技术架构、拓扑架构与功能架构为基础进行设计,采用SQL Server 2016数据库管理系统作为整个系统的数据分享与存储平台,并基于Android开发移动客户端应用程序;3)系统实现阶段:基于J2EE技术实现计量管理系统,客户端与移动端APP通过数据库进行交互,同时设计了一种基于机器学习的数据分析算法,能够挖掘计量器具校准过程中相关数据的信息,对计量器具的故障原因进行准确分析,优化系统的数据处理流程;4)系统测试阶段:从性能、功能等多个角度对系统进行了全面的测试,并对测试结果进行了分析。对系统的功能与性能测试及分析的结果表明,计量管理系统整体上达到了系统的设计原则和功能需求。以优化计量管理业务为核心,整个系统实现了具体的数据录入及计量业务管理功能,针对性强,功能强大且操作性较强。移动端APP与机器学习算法的实现,优化了计量仪器流转管理和实时信息登记过程,实现实时监管查询,保证了计量器具管理的实时性与准确性,减少信息系统实物流和信息流环节的工作差错,提高计量器具管理的可追溯性和现场检测人员的工作效率。
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