（附源码）java+ssm+vue+mysql实现的基于AI预测的库存管理策略代码

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在当今数字化时代，基于AI预测的库存管理策略的开发成为关注焦点。本论文旨在探讨如何利用JavaWeb技术构建高效、安全的基于AI预测的库存管理策略系统。首先，我们将介绍基于AI预测的库存管理策略的背景与重要性，阐述其在当前互联网环境中的应用需求。接着，详细阐述JavaWeb平台的优势，以及它如何为基于AI预测的库存管理策略提供强大的支持。在技术实现部分，将深入研究Servlet、JSP和MVC模式在基于AI预测的库存管理策略设计中的应用。最后，通过实际案例分析和性能测试，验证基于AI预测的库存管理策略的可行性和优越性，为同类项目的开发提供参考。此研究旨在推动JavaWeb技术在基于AI预测的库存管理策略领域的创新与实践。

基于AI预测的库存管理策略系统架构图/系统设计图

基于AI预测的库存管理策略技术框架

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台和多领域的适应性而闻名。它不仅支持桌面应用的开发，还特别适合构建网络应用程序，尤其是作为后端服务的基础。在Java中，变量扮演着核心角色，它们是程序对数据存储的抽象，负责管理内存空间。这种对内存的间接操作机制增强了Java的安全性，使其对病毒具备一定的抵御能力，从而提升了由Java编写的程序的稳定性和生存力。 Java还具备强大的动态执行特性，其类库不仅包含基本的类，还允许开发者进行重写和扩展，这极大地丰富了语言的功能。开发者可以创建可复用的模块或库，当其他项目需要类似功能时，只需简单引入并调用相应方法，实现了代码的高效复用和工程化。这种灵活性和可扩展性是Java语言深受青睐的重要原因。

SSM框架

在Java EE企业级开发领域，SSM框架组合——Spring、SpringMVC和MyBatis扮演着核心角色，广泛应用于构建复杂的企业级应用程序。Spring框架作为体系结构的基石，犹如胶水般整合各个组件，它管理bean的实例化和生命周期，实现了著名的依赖注入（DI）原则，也称为控制反转（IoC）。SpringMVC承担着请求处理的任务，DispatcherServlet充当调度者，将用户的请求精准导向对应的Controller执行业务逻辑。MyBatis则旨在简化JDBC操作，提供了一种数据库底层操作的抽象，通过配置文件将SQL查询与实体类的Mapper接口关联，实现了数据访问的便捷性和SQL语句的灵活映射。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其特性使其在同类系统中占据显著地位。作为轻量级但高效的解决方案，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度而著称。尤其值得一提的是，它在实际的租赁场景下表现出良好的适用性，同时具备低成本和开源的优势。这些关键因素构成了选用MySQL作为毕业设计基础的决定性理由。

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）专注于数据的管理与业务逻辑，包含了数据的存储、获取和处理，但不直接与用户界面交互。View（视图）充当了用户界面的角色，它展示由模型提供的信息，并使用户能够与应用进行互动，形式多样，如GUI、网页或文本界面。Controller（控制器）作为协调者，接收并处理用户的输入，调度模型执行相应的操作，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现了关注点的分离，增强了代码的可维护性。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server（浏览器/服务器）架构，它与传统的C/S（Client/Server，客户端/服务器）架构形成对比。在当前数字化时代，B/S架构仍广泛应用，主要原因在于其独特优势。首先，该架构极大地简化了软件开发过程，因为它依赖于浏览器作为通用客户端，无需为每个用户安装特定应用程序，降低了开发复杂性和成本。其次，从用户的角度来看，只需具备网络连接和基本的浏览器即可访问系统，这显著降低了客户端硬件配置要求，节省了用户的硬件投入。此外，由于数据存储在服务器端，B/S架构提供了更好的数据安全性和统一管理，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能便捷地获取所需信息。在用户体验方面，用户已习惯于通过浏览器浏览各类信息，避免安装额外软件可以减少用户的抵触感，增强信任度。因此，综合考虑，B/S架构是满足本设计需求的理想选择。

基于AI预测的库存管理策略项目-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预测的库存管理策略数据库表设计

数据库表格模板

1. AI_USER 表（用户表）

字段名	数据类型	说明
ID	INT	用户ID，主键，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	用户名，唯一标识符
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码
EMAIL	VARCHAR(50)	用户邮箱，用于登录验证和通知
${PRODUCT}_ROLE	VARCHAR(20)	用户在基于AI预测的库存管理策略中的角色（如：管理员、普通用户）
CREATE_DATE	TIMESTAMP	用户创建日期

2. AI_LOG 表（日志表）

字段名	数据类型	说明
LOG_ID	INT	日志ID，主键，自增长
USER_ID	INT	关联的用户ID
ACTION	VARCHAR(50)	用户执行的操作
DESCRIPTION	TEXT	操作描述，包括基于AI预测的库存管理策略中的具体动作和结果
TIMESTAMP	TIMESTAMP	日志记录时间

3. AI_ADMIN 表（管理员表）

字段名	数据类型	说明
ADMIN_ID	INT	管理员ID，主键，自增长
ADMIN_NAME	VARCHAR(50)	管理员姓名
ADMIN_EMAIL	VARCHAR(50)	管理员邮箱，用于登录和通知
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的管理员密码
${PRODUCT}_PRIVILEGE	INT	管理员在基于AI预测的库存管理策略中的权限等级（如：1-基础，2-高级）

4. AI_INFO 表（核心信息表）

字段名	数据类型	说明
INFO_KEY	VARCHAR(50)	信息键，唯一标识，如：“system.version”
INFO_VALUE	VARCHAR(255)	对应的信息值，如：“1.0.1”
DESCRIPTION	TEXT	信息的详细描述，可能关联基于AI预测的库存管理策略的核心功能或配置

以上模板中的 AI 需替换为实际项目前缀， 基于AI预测的库存管理策略 表示具体的系统名称。

基于AI预测的库存管理策略系统类图

基于AI预测的库存管理策略前后台

基于AI预测的库存管理策略前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI预测的库存管理策略后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI预测的库存管理策略测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI预测的库存管理策略测试用例

1. 登录功能

测试编号	描述	输入	预期输出	实际输出	结果
TC1.1	正确用户名和密码	基于AI预测的库存管理策略正确用户名, 正确密码	成功登录页面	基于AI预测的库存管理策略登录成功	Pass
TC1.2	错误用户名	基于AI预测的库存管理策略不存在的用户名, 正确密码	错误提示信息	用户名不存在	Fail
TC1.3	错误密码	基于AI预测的库存管理策略正确用户名, 错误密码	错误提示信息	密码不正确	Fail

2. 数据添加功能

测试编号	描述	输入数据	预期结果	实际结果	结果
TC2.1	添加有效数据	基于AI预测的库存管理策略新用户信息	数据成功添加	用户信息保存	Pass
TC2.2	空数据输入	基于AI预测的库存管理策略空用户名和密码	错误提示信息	无效数据, 无法添加	Fail
TC2.3	重复数据输入	基于AI预测的库存管理策略已存在用户信息	错误提示信息	数据已存在, 无法添加	Fail

3. 数据查询功能

测试编号	描述	查询条件	预期结果	实际结果	结果
TC3.1	正确查询	基于AI预测的库存管理策略存在的用户名	返回匹配的用户信息	查找到用户	Pass
TC3.2	错误查询	基于AI预测的库存管理策略不存在的用户名	无结果返回	未找到用户	Pass
TC3.3	空查询条件	基于AI预测的库存管理策略空查询	提示输入条件	请提供查询信息	Fail

4. 数据删除功能

测试编号	描述	删除条件	预期结果	实际结果	结果
TC4.1	删除存在数据	基于AI预测的库存管理策略存在的用户ID	数据删除成功	用户信息从系统中移除	Pass
TC4.2	删除不存在数据	基于AI预测的库存管理策略不存在的用户ID	错误提示信息	数据未找到, 删除失败	Fail
TC4.3	试图删除系统管理员	基于AI预测的库存管理策略系统管理员ID	错误提示信息	管理员账户无法删除	Fail

基于AI预测的库存管理策略部分代码实现