web大作业_基于java+springboot+mysql的基于AI的库存预测与决策支持设计与实现

本项目为基于java+springboot+mysql的基于AI的库存预测与决策支持实现【源码+数据库+开题报告】基于java+springboot+mysql的基于AI的库存预测与决策支持课程设计基于java+springboot+mysql的基于AI的库存预测与决策支持开发基于java+springboot+mysql的基于AI的库存预测与决策支持设计与实现web大作业_基于java+springboot+mysql的基于AI的库存预测与决策支持设计与实现计算机毕业设计java+springboot+mysql基于AI的库存预测与决策支持。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化时代背景下，基于AI的库存预测与决策支持的开发与实现成为当前互联网技术的重要研究领域。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI的库存预测与决策支持系统。首先，我们将分析基于AI的库存预测与决策支持的需求及其在当前市场中的定位，阐述其对提升用户体验和业务处理能力的关键作用。其次，将详细介绍采用JavaWeb框架（如Spring Boot、Struts2或Hibernate）设计基于AI的库存预测与决策支持的架构决策，并讨论相关技术选型的理由。接着，深入讨论开发过程中的关键技术点，如MVC模式、数据库交互及安全性策略。最后，通过实际测试与性能评估，验证基于AI的库存预测与决策支持系统的功能完整性和稳定性。本文期望为JavaWeb应用的开发提供实践参考，推动基于AI的库存预测与决策支持在行业内的广泛应用。

基于AI的库存预测与决策支持系统架构图/系统设计图

基于AI的库存预测与决策支持技术框架

Vue框架

Vue.js，作为一种渐进式的JavaScript框架，专门用于构建用户界面与单页应用（SPA）。它的设计理念在于无缝融入现有项目，也可支持全方位的前端开发。核心库专注于视图层，具备易学性与高兼容性，同时提供强大的数据绑定、组件体系以及客户端路由功能。Vue.js通过组件化的开发模式，鼓励将界面分解为独立且可重用的组件，每个组件承载特定的功能，从而提升代码的模块化和维护性。其平滑的学习曲线、详尽的文档以及活跃的社区生态，使得新开发者能够迅速适应并高效开发。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，其核心理念是利用Web浏览器作为客户端来访问和交互服务器。在当前信息化时代，B/S架构仍然广泛应用，主要原因是它具备显著的优势。首先，从开发角度，B/S模式极大地简化了程序的开发与维护，因为所有的业务逻辑和数据处理集中在服务器端。其次，对于终端用户，这种架构极大地降低了硬件要求，只需一个能上网的浏览器即可，无需高昂的计算机配置。尤其当用户基数庞大时，这种方式在硬件成本上为用户节省了大量开支。此外，B/S架构在安全性方面表现出色，因为它将数据存储在中央服务器上，便于管理和保护。用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地访问所需信息和资源，增强了数据的可达性和灵活性。从用户体验来看，用户已习惯于通过浏览器获取多元化信息，如果需要安装特定软件才能访问服务，可能会引起用户的抵触和不信任。因此，考虑到易用性和接受度，采用B/S架构设计方案能够更好地满足实际需求。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心功能在于组织和管理结构化的数据。它的特性使其在众多同类系统中脱颖而出，被誉为最受欢迎的RDBMS之一。相较于Oracle和DB2等大型数据库，MySQL以其小巧轻便、高效快速的性能著称。尤其值得一提的是，MySQL适应于真实的业务应用场景，同时具备低成本和开放源码的优势，这正是我们在毕业设计中优先选择它的主要原因。

Java语言

Java语言，作为一种广泛应用的编程语种，其独特之处在于能胜任桌面应用和Web应用的开发。它构成了许多后台服务程序的基础，为各种应用程序提供了强大的后盾。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是数据存储的抽象，负责管理内存，这一特性间接增强了Java程序的安全性，使其具备抵抗针对Java开发应用的病毒的能力，从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java还以其动态执行能力著称，它的类库不仅限于内置的基本类，开发者可以进行重写和扩展，极大地丰富了语言的功能性。此外，Java支持模块化编程，允许开发人员封装可复用的功能组件。当其他项目需要这些功能时，只需简单引入并调用相应方法，显著提高了开发效率和代码的复用性。

MVC（Model-View-Controller）架构是一种常用于构建应用程序的软件设计模式，旨在提升代码的模块化、可维护性和扩展性。该模式将程序结构划分为三大关键部分：Model（模型）专注于数据的管理及业务逻辑的实现，独立于用户界面；View（视图）作为用户与应用交互的界面，展示由模型提供的数据，并支持用户操作；Controller（控制器）充当协调者，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求，从而有效地解耦了各个组件，增强了代码的可读性和可维护性。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初级和经验丰富的Spring框架开发者同样友好的框架，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教学资源遍布网络。它能够支持各类Spring项目，并实现流畅的迁移。该框架内嵌了Servlet容器，允许应用程序无需构建WAR文件即可直接运行。此外，Spring Boot提供了一套内置的应用程序监控机制，使得开发者能够在运行时实时监控项目状态，精确识别和定位问题，从而高效地进行故障修复。

基于AI的库存预测与决策支持项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

基于AI的库存预测与决策支持数据库表设计

juece_USER Table

Field	Data Type	Constraints	Description
ID	INT	PRIMARY KEY	Unique user identifier for the 基于AI的库存预测与决策支持 system
USERNAME	VARCHAR(50)	NOT NULL	Unique username for login in the 基于AI的库存预测与决策支持 system
PASSWORD	VARCHAR(255)	NOT NULL	Encrypted password for the user in the 基于AI的库存预测与决策支持 system
EMAIL	VARCHAR(100)	NOT NULL	User's email address associated with the 基于AI的库存预测与决策支持 account
FIRST_NAME	VARCHAR(50)	NOT NULL	User's first name in the 基于AI的库存预测与决策支持 system
LAST_NAME	VARCHAR(50)	NOT NULL	User's last name in the 基于AI的库存预测与决策支持 system
CREATED_AT	TIMESTAMP	NOT NULL	Timestamp of when the user was created in the 基于AI的库存预测与决策支持
UPDATED_AT	TIMESTAMP		Timestamp of the last update on user info in the 基于AI的库存预测与决策支持

juece_LOG Table

Field	Data Type	Constraints	Description
LOG_ID	INT	PRIMARY KEY	Unique log identifier in the 基于AI的库存预测与决策支持 system
USER_ID	INT	FOREIGN KEY	Refers to the user ID in the juece_USER table
ACTION	VARCHAR(100)	NOT NULL	Action performed by the user in the 基于AI的库存预测与决策支持 system
DESCRIPTION	TEXT		Detailed description of the log event in the 基于AI的库存预测与决策支持
TIMESTAMP	TIMESTAMP	NOT NULL	Timestamp of when the log was recorded in the 基于AI的库存预测与决策支持

juece_ADMIN Table

Field	Data Type	Constraints	Description
ADMIN_ID	INT	PRIMARY KEY	Unique identifier for the administrator in the 基于AI的库存预测与决策支持
USER_ID	INT	FOREIGN KEY	Refers to the user ID in the juece_USER table
PRIVILEGE_LEVEL	INT	NOT NULL	The level of administrative privileges in the 基于AI的库存预测与决策支持

juece_INFO Table

Field	Data Type	Constraints	Description
INFO_ID	INT	PRIMARY KEY	Unique identifier for core information in the 基于AI的库存预测与决策支持
KEY	VARCHAR(50)	NOT NULL	Unique key representing the info type in the 基于AI的库存预测与决策支持
VALUE	TEXT	NOT NULL	Value associated with the key in the 基于AI的库存预测与决策支持 system
UPDATED_AT	TIMESTAMP	NOT NULL	Timestamp of the last update on the core info in the 基于AI的库存预测与决策支持

基于AI的库存预测与决策支持系统类图

基于AI的库存预测与决策支持前后台

基于AI的库存预测与决策支持前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的库存预测与决策支持后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的库存预测与决策支持测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的库存预测与决策支持测试用例

一、测试目标

验证基于AI的库存预测与决策支持管理系统的功能、性能和稳定性，确保其满足用户需求和预期。

二、测试环境

硬件 : 标准PC配置
软件 : Java 1.8+, Tomcat 9.x, MySQL 5.7+
浏览器 : Chrome 80+, Firefox 75+

三、测试类别

编号	测试类型	测试项	预期结果
TC001	功能测试	用户登录	成功登录并跳转至主页面
TC002		注册新用户	新用户信息存储并反馈成功信息
TC003		基于AI的库存预测与决策支持添加	基于AI的库存预测与决策支持信息保存并显示在列表中
TC004		基于AI的库存预测与决策支持编辑	更新的基于AI的库存预测与决策支持信息保存并显示
TC005	性能测试	处理并发请求	系统响应时间小于2秒，无错误
TC006	安全性测试	未授权访问	未登录用户无法访问基于AI的库存预测与决策支持详情
TC007	兼容性测试	浏览器兼容	在不同浏览器上正常运行

四、测试步骤与预期结果

对于每个测试用例，详细描述测试步骤和预期的结果。例如，对于 TC001 ：

打开浏览器，输入系统URL。
输入用户名和密码，点击“登录”按钮。
预期：若输入正确，应跳转至主页面；否则，显示错误提示。

五、测试总结与建议

记录测试过程中发现的问题，提出改进意见，确保基于AI的库存预测与决策支持管理系统的质量和用户体验。

基于AI的库存预测与决策支持部分代码实现