检索结果-南通市图书馆

作者：唐正之东北大学

学位级别：硕士

装甲装备器材保障是装备技术保障的重要内容,装甲装备器材保障决策影响到器材保障的筹措、储备、供应、管理等各个方面。经过多年的艰苦努力,我军的装甲装备器材保障已基本实现了“业务管理微机化”,积累了大量的历史数据。数据仓库和... 详细信息

装甲装备器材保障是装备技术保障的重要内容,装甲装备器材保障决策影响到器材保障的筹措、储备、供应、管理等各个方面。经过多年的艰苦努力,我军的装甲装备器材保障已基本实现了“业务管理微机化”,积累了大量的历史数据。数据仓库和数据挖掘等新技术的出现,为处理大量数据,从深层次、高效率地发掘潜在的有价值的信息,并使之能用于决策支持开辟了一条新的道路,也为装甲装备器材保障决策提供了一个有效的平台。本文首先介绍了数据仓库、数据挖掘的基础理论;然后结合装甲装备器材保障实际,对装甲装备器材保障数据仓库及多维数据分析系统的需求和总体目标进行了阐述,并设计器材保障综合管理系统的逻辑结构和系统构架,分析了装甲装备器材保障决策所关心的器材消耗、库存分析、申请计划、分配计划等内容,并确定了数据仓库的三大主题：器材消耗主题、器材库存控制主题、计划辅助决策主题。按照数据仓库的设计方法、建立步骤,详细阐述了装甲装备器材保障数据仓库的完整构建过程,设计了器材消耗主题、器材库存主题的多维模型;而后,叙述了数据仓库中数据的采集过程、空值填充、异常处理等的方法;设计实现了在线多维数据分析系统,能够实现多维数据的切片、切块、钻取、旋转等操作。本文所设计的基于数据仓库技术的器材保障综合管理系统,实际上就是数据仓库技术在部队装备保障信息管理上的应用。系统采用安全性较高的C/S模式,在SQL SERVER2005数据库上使用VB 6.0开发实现。该系统可以实现对历史数据的有效清洗、整合,能够分析数据间直接或间接的关系,为决策者提供有力的决策支持。

关键词：器材保障数据仓库多维分析多维模型

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大数据集的属性选择算法的研究与实现

大数据集的属性选择算法的研究与实现

作者：刘永军东北大学

学位级别：硕士

数据挖掘是最近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术。其处理对象是大量的日常业务数据,目的是为了从这些数据中抽取一些有价值的知识或信息。数据挖掘算法对其处理的数据集合一般都有一定的要求,比如数据完整性... 详细信息

数据挖掘是最近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术。其处理对象是大量的日常业务数据,目的是为了从这些数据中抽取一些有价值的知识或信息。数据挖掘算法对其处理的数据集合一般都有一定的要求,比如数据完整性好、数据的冗余性少、属性之间的相关性小。然而,实际系统中的数据一般都具有不完全性、冗余性和模糊性,很少能直接满足数据挖掘算法的要求。另外,海量的实际数据中无意义的成分很多,严重影响了数据挖掘算法的执行效率,而且由于其中的噪声干扰还会造成无效的归纳。数据预处理已经成为数据挖掘系统实现过程中的关键问题。数据预处理是数据挖掘的重要一环,而且必不可少。属性选择作为数据预处理的重要步骤,已经成为一个非常热门的话题。尤其是在面对包含数量巨大的记录和大量的与挖掘任务不相关的属性的大数据集时,属性选择就更加重要。粗糙集理论是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具,能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律。粗糙集理论的应用和其算法的研究,是近年来知识发现、数据挖掘领域的一个热门话题。粗糙集当中一个核心问题就是约简,所以,有关约简算法的研究也有很多。本文简要介绍了属性选择问题和粗糙集模型,并研究了基于粗糙集模型的属性选择算法。由于传统的粗糙集模型没有与关系数据库系统结合,该模型许多计算的基本操作都是在平面文件上进行的,没有利用高性能的数据库集合操作。鉴于此,研究人员提出了新的基于数据库系统的粗糙集模型,在关系代数的基础上对核属性和约简进行重新定义,从而利用高效的面向集合的数据库系统操作。本文对基于数据库系统的粗糙集模型进行了改进,提出了两个新的基于数据库系统操作的定义:属性集合的分类准确度和属性价值;并在此基础上,我们提出了基于数据库系统的属性选择算法和利用遗传算法的属性选择算法;最后对算法的性能进行了测试,得出相应的结论。

关键词：数据挖掘属性选择粗糙集遗传算法

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基于遗传算法的软件测试技术的研究

基于遗传算法的软件测试技术的研究

作者：冷剑东北大学

学位级别：硕士

从上世纪70年代以来,伴随着软件工程的发展,对系统化的软件测试技术和方法的研究也随之不断地发展。软件测试从最初的静态分析,动态调试等简单的个体查错行为逐渐发展成为形式化、系统化的工程行为。各种形式化的证明与验证技术用于确... 详细信息

从上世纪70年代以来,伴随着软件工程的发展,对系统化的软件测试技术和方法的研究也随之不断地发展。软件测试从最初的静态分析,动态调试等简单的个体查错行为逐渐发展成为形式化、系统化的工程行为。各种形式化的证明与验证技术用于确保程序的正确性,大量的统计方法也被应用于软件测试,以评测软件产品的质量和软件系统的可靠性。随着软件系统规模的日益扩大,以及应用领域的不断拓展,对软件系统的测试也变得更加困难和复杂,传统的人工测试的局限性也越来越明显。软件测试技术的研究需要有革新性的发展。软件测试是软件工程中的重要内容,它占到了整个软件系统工程50%以上的时间和资源的开销。自动化软件测试技术的研究,可以提高测试的效率,减少人工测试的劳动,有效地缩短测试周期。同时,自动化软件测试技术有助于减少经验方式所导致的测试遗漏,能够采用形式化的自动验证和确认技术保证测试的可靠性,增加测试结果的可信度。遗传算法是一种模仿生物遗传和进化机制的最优化方法,它将基因的交叉、变异、重组等概念引入到算法的求解过程中。目前,遗传算法已逐渐运用到软件测试数据生成中。本文在传统的遗传算法的基础上,利用演化测试的原理进行测试数据的生成。提出了一种自适应动态优化策略SOMP,用来解决进化停滞的问题,并且利用面向覆盖方法来构造适应值函数,即利用测试数据的执行轨迹来评价它相对于指定路径的适应值,生成两种相关的算法。

关键词：遗传算法软件测试基因测试数据

基于社区发现的社交网络结构洞并行迭代挖掘算法

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基于社区发现的社交网络结构洞并行迭代挖掘算法

作者：刘志诚东北大学

学位级别：硕士

随着Facebook, Twitter等网站的兴起,社交网络的规模日趋复杂和庞大。通常,网络呈现社区分布结构,而社区间非冗余关系的存在形成了网络的漏洞。分析这些社区和漏洞可以了解网络中的群落分布和竞争优势,是社会关系网络分析中重要的基础... 详细信息

随着Facebook, Twitter等网站的兴起,社交网络的规模日趋复杂和庞大。通常,网络呈现社区分布结构,而社区间非冗余关系的存在形成了网络的漏洞。分析这些社区和漏洞可以了解网络中的群落分布和竞争优势,是社会关系网络分析中重要的基础性研究,并已成为当今学术界和工业界的热点话题。目前,经典的社区发现算法包括Newman等人提出的GN算法及其改进、基于评价社区结构的Q函数算法和基于clique发现的算法等。然而,这些算法时间复杂度较高,不适用于大型社交网络的处理。本文借鉴COPRA算法的标签传播机制,简化社区发现的过程,提出一种基于BSP模型的并行迭代算法PCOPRA,并最终应用于BC-BSP系统中。与此同时,针对COPRA算法的缺点,本文进行了两点改进：(1)为避免因COPRA算法的同步标签传播而导致的标签振荡现象,使得算法无法收敛;也为避免因异步标签传播而导致挖掘结果的不稳定,本文提出了标签传播的半异步迭代机制。通过同/异步交替运行的方式,算法可结合两种迭代各自的优点,在确保结果稳定性的同时加快算法收敛速度,获得更好的性能。(2)为避免COPRA算法因对网络未知全局参数的过度依赖而影响社区挖掘结果的准确性,本文通过各节点对周围邻居社区情况的判别来自主决定网络参数,增加了社区发现过程的灵活性,提高了挖掘效率。除此之外,为支持标签的异步迭代更新,本文对BC-BSP系统的同步模型做了扩展。通过在当前超步提前获取下一超步的消息来实现顶点的跨步更新,用以支持对增量迭代、标签传播等应用的快速处理。社交网络上的结构洞挖掘仍缺乏一个完备的理论算法,特别是对大型网络的挖掘。针对以上问题,本文贡献如下：(1)基于社区发现的结果,并借鉴Tang等人提出的HIS结构洞模型,设计并实现了一种改进后的基于BSP模型的并行结构洞挖掘算法PHIS,并最终应用于BC-BSP系统之上。(2)通过对节点更新规则的分析,从减少节点计算量和消息通信量的角度对算法进行了优化,很大程度地提升了性能。本文所提出的并行化算法基于BSP模型。实验表明,在大规模社交网络中,算法可以在有效的时间内挖掘出高质量的社区和结构洞。

关键词：社交网络标签传播重叠社区结构洞并行迭代 BSP

基于BSP模型的大图处理系统数据划分模块的设计与实现

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基于BSP模型的大图处理系统数据划分模块的设计与实现

作者：高峰东北大学

学位级别：硕士

由于图数据量的增长在图上计算提取知识变得越来越具有挑战性。现在的图数据集变的非常巨大,如FaceBook、twitter、人人网等的数据。传统的图处理工具难以完成这些计算。急需开发新的处理系统用于海量图数据的计算。Google基于BSP批量... 详细信息

由于图数据量的增长在图上计算提取知识变得越来越具有挑战性。现在的图数据集变的非常巨大,如FaceBook、twitter、人人网等的数据。传统的图处理工具难以完成这些计算。急需开发新的处理系统用于海量图数据的计算。Google基于BSP批量同步模型开发了Pregel大图处理系统。这为设计开发图处理系统提供了思路。而当今最为流行的云计算技术为此提供了技术支持。然而任何图处理系统都不能避免一个早已存在的问题即图分割的问题。特别是云计算环境下分布式并行处理需要对处理的数据进行划分为多个分区。数据被分割为多个分区由集群中的计算节点并行处理。如何实现一个好的划分依然是一个难点和极大的挑战。为了解决上述问题,我们借鉴分布式平行处理系统云计算编程模型Hadoop设计思路,基于BSP模型开发了一个可以进行大图处理的图处理系统。本文主要讨论系统其中数据划分模块设计与实现。本文主要贡献如下。第一,我们分析图计算特点,借鉴现有图处理系统的设计思路设计实现了数据划分模块。提供了完善的用户接口,用户可以灵活的设置。可以选择使用默认的划分策略或者根据接口定制他们自己的划分算法。已经整合到系统中并且工作良好;第二,我们实现了三个图数据划分算法,即基于MD5Hash的数据划分算法、针对取模Hash基于虚拟分区的平衡优化算法、Range划分算法;第三,我们实现了对多存储系统输入格式的支持。对比分析HDFS和HBase的存储设计的相似性,整合了HDFS及HBase输入格式并提供了统一的接口设计。提供了默认的输入格式,同时用户根据他们的需求定制自己的输入格式;第四,为图算法的实现提供了必备的支撑部件,如,基于RPC的多线程数据并行发送、环形缓冲区、全局同步及优化器等。实验结果和实际应用表明实现的大图处理系统中数据划分模块达到了系统设计的目标。具有良好的可扩展性和稳定性。我们从负载均衡、通信开销、时间开销三个方面对比分析了三种不同的数据划分算法的性能。结果表明优化的hash相对与未优化的具有较好的性能。数据集较好局部聚集特性的情况下Range划分算法性能最优。

关键词：图划分分布式系统均衡划分 BSP RPC

面向复杂科学文本数据抽取转换及装载技术的研究与应用

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面向复杂科学文本数据抽取转换及装载技术的研究与应用

作者：王永璨东北大学

学位级别：硕士

科学数据是科研工作者从事各种研究的基础,他们在无穷无尽的科学数据中发现新的规律,发现新的知识。而对科学数据的管理则是进行科学研究工作的重要保障,良好的管理可以加速科学研究的进展。然而,关于科学数据的处理浩瀚而繁琐,学术界... 详细信息

科学数据是科研工作者从事各种研究的基础,他们在无穷无尽的科学数据中发现新的规律,发现新的知识。而对科学数据的管理则是进行科学研究工作的重要保障,良好的管理可以加速科学研究的进展。然而,关于科学数据的处理浩瀚而繁琐,学术界迫切需要处理科学数据的新方法。关于科学数据的存储是科学数据管理的一个重要方面。在科学数据的最初采集阶段,由于仪器、环境、性能等方面的原因,科学数据都是保存成文本格式,以一种半结构化的方式存储有其特有的方便、快捷等优势。而在科学数据的处理分析阶段,关系数据库技术避免了传统的以文件方式保存科学文本数据所具有的数据意义不明确、管理难度大、查询代价大、开发工具少等明显缺点,为科学数据提供了优秀的应用平台。这样,两个阶段中数据存储形式的差异矛盾就带来了如何将两种形式的数据形式进行有效的映射、转换的问题。首先本文对科学文本数据进行了特征分析,并根据其特点提出一种科学文本数据的模型及其形式化的表达方法,以及在此模型基础下科学文本数据的抽取方法。在这之后,针对文本数据和关系数据的各自特点,建立了连接两种数据格式下数据模型的映射和转换方法。接着,以上述方法为基础,本文设计并实现了基于上述内容的执行系统,该系统的总体结构按照ETL的架构设计,核心组件由抽取器、转换器和加载器组成,该系统同时也具有ETL系统的一些其他特点。最后结合海洋科学数据的特点,建立了针对海洋科学文本数据的抽取方法和映射模型,将复杂科学文本抽取转换装载系统应用到了海洋数据中,并经测试验证了其有效性和正确性。

关键词：科学文本数据建模数据抽取映射转换模型 ETL技术

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宝钢热轧质量分析系统的设计与实现

宝钢热轧质量分析系统的设计与实现

作者：李长海东北大学

学位级别：硕士

宝钢公司不锈钢分公司从投产至今二十余年所积累的在线质量监控数据是一个不可多得的“宝库”,但一直没有从中挖掘,造成在产品的质量管理中对产品缺乏定量的、权威性的、有科学依据的分析和评价。问题主要在于没有好的方法来处理和分析... 详细信息

宝钢公司不锈钢分公司从投产至今二十余年所积累的在线质量监控数据是一个不可多得的“宝库”,但一直没有从中挖掘,造成在产品的质量管理中对产品缺乏定量的、权威性的、有科学依据的分析和评价。问题主要在于没有好的方法来处理和分析数据,从而对波动原因无法作出肯定的分析并为改进提供支持依据。在计算机存储容量及运算高速速度发展的今天,如果能通过计算机对热轧带钢生产过程中,各类设定及实际数据进行实时采集分析,将会大大提高热轧的质量控制水平。因此开发这样一个系统将会是非常有意义的。本文基于对宝钢公司不锈钢分公司热轧厂的质量数据进行分析,设计实现了热轧质量分析系统(Quality Analysis System, QAS),实现对主要技术指标的离线分析,以及产生异常的原因诊断等。本文首先介绍了所选用的相关技术,并给出了需求分析。根据这些需求,本文给出了QAS系统的总体设计和具体实现方法。本系统在.NET平台下开发,Oracle做为数据库管理系统,主要设计实现了QAS系统的基于企业内部网的门户和后台的质量数据库(Quality DataBases, QDB)设计、异常诊断算法的设计与实现等功能。其中,使用快速傅立叶变换(FFT)对生产数据进行变换,以便于对热轧产品的出口宽度和厚度进行分析检测,设计实现了异常诊断的分析方法。实验发现使用频谱分析的方法进行异常诊断,使结果更具参考意义与指导价值。本系统解决了热轧产品的四个重要技术指标的异常诊断中的关键性问题,提高了质量分析和管理水平。本系统的实现对提高热轧产品质量的诊断水平,降低产品报废率,具有很高的实际意义。

关键词：热轧异常诊断 .NET 傅立叶变换质量分析

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大图上重叠社区发现算法的研究与实现

大图上重叠社区发现算法的研究与实现

作者：郭婷婷东北大学

学位级别：硕士

近年来,随着信息技术的高速发展,社会网络数据规模呈现爆炸式增长,网络结构日趋复杂。其中,社区结构是复杂网络中普遍存在的一种拓扑特性,而在真实的社会网络中,社区结构通常是重叠的,如某个人可能同时活跃在多个兴趣小组中。因此,近年... 详细信息

近年来,随着信息技术的高速发展,社会网络数据规模呈现爆炸式增长,网络结构日趋复杂。其中,社区结构是复杂网络中普遍存在的一种拓扑特性,而在真实的社会网络中,社区结构通常是重叠的,如某个人可能同时活跃在多个兴趣小组中。因此,近年来挖掘复杂网络中的重叠社区结构成为很多专家学者研究的热门课题之一,但是目前该课题仍未得到完美的解决;同时,目前的重叠社区发现算法多是基于网络的拓扑结构进行研究,很大程度上忽略了网络中节点所特有的属性信息在挖掘社区结构中的作用,而属性信息对于挖掘到更加准确的社区结构具有很大的帮助。因此,为了解决目前重叠社区发现算法中存在的问题,本文在以下几个方面进行了研究与讨论。首先,借鉴 COPRA（Community Overlap Propagation Algorithm）算法的多标签传播机制,针对COPRA算法目前存在的问题,提出一种基于新的标签选择策略的COPRA 优化算法 COPRA-NLS（COPRA-New Label Selection）,并最终在 BC-BSP 平台上实现该算法。新的标签选择策略引入了网络中的局部聚集系数和节点最近更新的标签信息,有效地降低了标签更新的随机性,提高了算法的迭代效率。其次,基于多标签传播思想,本文提出了一种同时考虑网络的拓扑结构和属性信息的重叠社区发现算法SA-COPRA（Structure and Attribute-COPRA）,其中主要工作包括:（1）针对属性图设计了一种同时考虑拓扑结构和属性的重叠社区发现的框架;（2）提出了一种基于拓扑结构和属性的图统一计算模型,该模型通过运用不同的计算方法对图中的结构边和属性边设定不同的权值,然后运用合并规则来统一度量图的拓扑结构和属性,形成统一的扩展图;（3）采用邻接随机游走模型来计算扩展图中节点间的相似性,生成相似度矩阵;（4）结合扩展图及相似度矩阵,采用COPRA算法进行重叠社区发现,并引入了节点间的相似度进行比较。最终发现的重叠社区内部结构紧密,且社区内属性信息是同质的;非重叠社区之间结构松散,属性信息是异质的。最后,讨论了在BC-BSP平台实现时采用的一些技巧,通过对BC-BSP系统全局聚集模块的优化,在实现时采用HDFS存储聚集值可以有效地提高算法的扩展性。通过在真实网络数据集和人工网络数据集上的实验表明,在大规模社会网络中,本文提出的两种算法可以在有效的时间内挖掘出高质量的重叠社区。

关键词：重叠社区标签传播聚集系数属性图邻接随机游走相似度

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实时数据仓库环境中科学数据排重模型的研究

实时数据仓库环境中科学数据排重模型的研究

作者：丁辉东北大学

学位级别：硕士

在信息时代,正确的决策成为竞争强有力的武器。为制定战略意义上的商业计划,进行战术上的商业决策,各企业纷纷构建数据仓库。但是,由于数据仓库从各种数据源中导入大量的数据,而一些数据源包含“脏”数据的概率是非常高的;另一方面,对... 详细信息

在信息时代,正确的决策成为竞争强有力的武器。为制定战略意义上的商业计划,进行战术上的商业决策,各企业纷纷构建数据仓库。但是,由于数据仓库从各种数据源中导入大量的数据,而一些数据源包含“脏”数据的概率是非常高的;另一方面,对用于决策支持的数据仓库而言,其中数据的质量对避免错误的决策是至关重要的。重复数据是影响数据质量的一个重要因素,数据重复不仅会造成数据的冗余,使数据量增大,增加数据仓库的负担,还会严重影响分析和决策。因此,在数据仓库中,数据排重是提高数据质量的必不可少的方法之一。实时数据仓库是数据仓库技术的一个新的发展方向。它是指一个数据源的任何改变都自动,且立即反映到数据仓库中。实时数据仓库的发展又给保证数据质量的问题带来了新的挑战。实时数据仓库的数据源的变化是即时反应到数据仓库中的,也就是说ETL是实时的,这就需要实时的保证数据的质量,以支持前端的查询和分析。而以前的质量保证的研究大多是基于非实时的数据仓库,因此,需要一种新的调度方法来更加准确、高效的保证数据仓库中数据的可信度。本文首先提出了一种面向科学数据的通用排重模型,介绍了科学数据特点,然后详细描述了该排重模型,证明传统的“排序&合并”方法不适合于科学数据排重并给出本模型的算法细节,同时介绍了该模型的调度流程、体系结构和实现;然后,分析了实时数据仓库中数据质量保证的困难和问题,提出了在实时环境下的排重优先调度策略、实时调度策略、ETL优先调度策略,并且一一给出了具体分析,在ETL优先调度策略中,定义了排重繁忙度、累积延时等评价指标,给出了基于时间和基于事件的两种调度策略,从而将SD2M排重模型应用于实时数据仓库之中;最后,通过实验证明SD2M排重模型的稳定性和高效性、以及本文所提出的实时环境下的调度策略的合理性。

关键词：数据排重科学数据体系结构实时数据仓库调度策略

基于Android平台LBS应用程序的设计与实现

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基于Android平台LBS应用程序的设计与实现

作者：王金娇东北大学

学位级别：硕士

随着智能手机的普及,3G网络的迅速发展,手机的应用服务也空前发展,大大地丰富了人们的生活方式,同时也为用户提供了便捷的信息服务。目前Android系统已经在市场份额上大大超越了原来的王者塞班,塞班系统已经日落西山,Android,iOS,Window... 详细信息

随着智能手机的普及,3G网络的迅速发展,手机的应用服务也空前发展,大大地丰富了人们的生活方式,同时也为用户提供了便捷的信息服务。目前Android系统已经在市场份额上大大超越了原来的王者塞班,塞班系统已经日落西山,Android,iOS,WindowsPhone将成为三足鼎立之势。,在这些操作系统中Android以其免费、开放、完整的特点受到了开发者和用户的欢迎。这为智能终端上拓展LBS业务提供了便捷的条件。科技的日新月异,基于位置的服务应用也如雨后春笋般涌现。位置服务作为一种重要的信息服务方式,正进逐步融入人们的生活。同时随着Foursquare在美国的快速发展,以及配备GPS设备的手机在中国市场的热销,基于位置的服务应用(LBS)在近期成为的移动互联网的一个重要发展方向。当前LBS正在向API化、平台化、专业化三个方向发展,其发展模式变成了 "LBS+" 的形式,本文主要在 LBS 与 SNS(Social Networking Services,社交性网络)相结合的服务路线下,基于软件开发流程,分别从需求分析,系统设计,系统实现和系统测试与验证的四个阶段来说明Android客户端的设计与实现方法。本文首先研究了 LBS系统架构和Android平台的架构,并重点分析了如何在Android下使用GPS定位和网络定位。在此基础上,确定了系统的总体架构Android客户端采用C/S结构模式。根据系统的功能分析,明确了系统的总体工作流程并划分了各个功能模块。接下来,设计和实现了定位模块、网络通信模块、图片缓存模块、及时提醒模块、滤镜处理模块和自动检测更新模块。结合LBS服务需求,实现了即时图片上传、获取当前位置等功能。然后,设计和实现后台数据库,完成了包括用户信息、版本信息、图片选择的数据储存和管理,为系统提供了数据支持。最后,对系统进行了功能测试,并针对测试结果提出了改进方向。

关键词： Android应用开发位置服务图片缓存自动更新