计算机毕业设计Springboot基于AI的货物损坏预测模型

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在信息化时代背景下，基于AI的货物损坏预测模型成为了现代企业运营的关键。本论文旨在探讨和实现基于JavaWeb技术的基于AI的货物损坏预测模型系统开发，以提升业务处理效率和用户体验。基于AI的货物损坏预测模型系统的构建，将利用Servlet、JSP及MVC设计模式，结合数据库管理，打造一个高效、安全的网络平台。首先，我们将详细阐述基于AI的货物损坏预测模型的需求分析与系统设计；其次，深入研究JavaWeb核心技术在基于AI的货物损坏预测模型中的应用；最后，通过测试与优化，确保系统的稳定运行。此研究不仅对基于AI的货物损坏预测模型领域有所贡献，也为JavaWeb开发提供实践参考。

基于AI的货物损坏预测模型系统架构图/系统设计图

基于AI的货物损坏预测模型技术框架

Vue框架

Vue.js 是一款渐进式的JavaScript框架，专门用于构建用户界面和单页面应用（SPA）。它的设计理念在于无缝融入既有项目，既可用于小规模的功能增强，也可支撑起整个前端应用的开发。该框架的核心专注于视图层，学习曲线平缓，且便于与其他技术栈整合。Vue.js 提供了强大的数据绑定、组件体系以及客户端路由功能，通过组件化开发模式，将界面分解为独立、可重用的模块，每个模块专注于特定的应用功能，从而提升代码的组织性和可维护性。此外，Vue.js 拥有详尽的文档和活跃的社区支持，新开发者能够迅速熟悉并投入开发。

Java语言

Java作为一种广泛应用的编程语言，以其独特的魅力位居业界前列。它不仅支持桌面应用的开发，同时也擅长构建网络应用程序，尤其是作为后端技术解决方案的核心。Java通过操作变量来管理数据，这些变量实质上是对内存空间的抽象，从而涉及到了计算机安全领域。由于其内存管理机制，Java能够抵御针对由其编写的程序的直接攻击，提升了软件的安全性和健壮性。 Java具备强大的动态执行特性，允许开发者在运行时调整和扩展程序行为。其类库不仅包含基础组件，还支持类的重写，这意味着开发者可以对现有功能进行扩展和优化，创建出功能丰富的模块。这些模块可以被其他项目复用，只需简单引用并在需要的地方调用相应的方法，极大地提高了代码的可重用性和开发效率。

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，旨在优化代码组织和职责划分。该模式将应用分解为三大关键部分，以增强其可维护性、可扩展性和模块化。Model（模型）承担着应用程序的核心数据结构与业务逻辑，独立于用户界面，专注于数据的管理与处理。View（视图）作为用户与应用交互的界面展示层，它呈现由模型提供的数据，并允许用户发起交互。多种形态的视图，如GUI、网页或文本界面，均体现了这一角色。Controller（控制器）作为协调者，接收并处理用户的输入，调度模型执行相应操作，并指示视图更新以响应用户请求，从而实现关注点的分离，提升代码的可维护性。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款面向初级和资深Spring框架开发者 alike的便捷框架，其易学性是其显著特点。无论选择英文资源还是中文教程，全球范围内丰富的学习材料都使得掌握Spring Boot变得易如反掌。该框架全面支持Spring生态系统，允许开发者在不同项目间自如切换，无需复杂的配置调整。值得注意的是，Spring Boot内置了Servlet容器，因此，我们的应用程序可以直接运行，无须将其打包成WAR格式。此外，Spring Boot还集成了应用程序监控功能，这使得在运行时能够实时监控程序状态，高效地定位并解决问题，从而提高开发效率和故障排查能力。

MySQL数据库

在毕业设计的背景下，MySQL被选用为关系型数据库管理系统（Relational Database Management System, RDBMS），其特性使其在同类系统中占据显著地位。MySQL以其轻量级、高效运行的特性区别于Oracle和DB2等大型数据库系统，尤其适合实际的租赁环境需求。此外，MySQL的成本效益高，开源的属性也是我们选择它的核心理由。

B/S架构

B/S架构，全称为Browser/Server架构，它与传统的C/S架构形成对比，主要特点是用户通过Web浏览器即可与服务器进行交互。这种架构模式在现代社会中广泛应用，主要原因在于其独特的优势。首先，B/S架构极大地简化了软件开发流程，因为它允许开发者集中精力于服务器端的编程，而客户端仅需具备基本的网络浏览功能。这降低了对用户设备的硬件要求，用户无需购买高性能计算机，只需一个能上网的浏览器，从而显著节省了成本。其次，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保护。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和资源，增强了系统的可访问性和灵活性。从用户体验角度来看，用户已习惯于使用浏览器浏览各类信息，若需要安装多个专用软件来访问特定内容，可能会引起用户的反感和不信任。因此，考虑到易用性和成本效益，采用B/S架构作为设计方案能够满足实际需求。

基于AI的货物损坏预测模型项目-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的货物损坏预测模型数据库表设计

1. 用户表 (sunhuai_USER)

字段名	数据类型	描述
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(100)	用户邮箱，用于登录和接收基于AI的货物损坏预测模型相关信息
PHONE	VARCHAR(20)	用户电话，用于验证和紧急联系
CREATE_DATE	TIMESTAMP	注册时间
LAST_LOGIN_DATE	TIMESTAMP	最后一次登录时间
基于AI的货物损坏预测模型_ROLE	VARCHAR(20)	用户在基于AI的货物损坏预测模型中的角色，如：用户、管理员等

2. 日志表 (sunhuai_LOG)

字段名	数据类型	描述
LOG_ID	INT	日志ID，主键，自增长
USER_ID	INT	与sunhuai_USER表关联的用户ID
ACTION	VARCHAR(100)	用户执行的操作，如：“登录”，“修改信息”等
DESCRIPTION	TEXT	操作详情描述，包括基于AI的货物损坏预测模型中涉及的内容和结果
ACTION_DATE	TIMESTAMP	操作时间
IP_ADDRESS	VARCHAR(45)	用户执行操作时的IP地址

3. 管理员表 (sunhuai_ADMIN)

字段名	数据类型	描述
ADMIN_ID	INT	管理员ID，主键，自增长
USERNAME	VARCHAR(50)	管理员用户名，唯一标识符
PASSWORD	VARCHAR(255)	加密后的密码
EMAIL	VARCHAR(100)	管理员邮箱，用于登录和内部沟通
CREATE_DATE	TIMESTAMP	创建管理员账号的时间
基于AI的货物损坏预测模型_RIGHTS	TEXT	管理员在基于AI的货物损坏预测模型中的权限描述，如：“数据管理”，“用户管理”等

4. 核心信息表 (sunhuai_CORE_INFO)

字段名	数据类型	描述
INFO_ID	INT	信息ID，主键，自增长
KEY	VARCHAR(50)	关键字，如：“系统名称”，“版权信息”等
VALUE	VARCHAR(255)	对应关键字的值，如：“基于AI的货物损坏预测模型管理系统”，“Copyright 202X”等
UPDATE_DATE	TIMESTAMP	最后更新时间

基于AI的货物损坏预测模型系统类图

基于AI的货物损坏预测模型前后台

基于AI的货物损坏预测模型前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于AI的货物损坏预测模型后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于AI的货物损坏预测模型测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于AI的货物损坏预测模型测试用例

一、登录功能

序号	测试用例 ID	输入描述	预期结果	实际结果	结果判断
1	TC_Login_01	正确用户名和密码	登录成功，跳转至主页面	基于AI的货物损坏预测模型显示用户个人信息	Pass
2	TC_Login_02	错误用户名	登录失败，提示错误信息	显示“用户名不存在”	Pass
3	TC_Login_03	空白密码	登录失败，提示错误信息	显示“密码不能为空”	Pass

二、信息添加功能

序号	测试用例 ID	输入描述	预期结果	实际结果	结果判断
4	TC_AddInfo_01	合法信息数据	数据成功添加，基于AI的货物损坏预测模型更新信息列表	显示新添加的信息条目	Pass
5	TC_AddInfo_02	缺失必填字段	添加失败，提示错误信息	显示“请填写所有必填项”	Pass
6	TC_AddInfo_03	重复信息	提示已存在相同信息，不添加	显示“该信息已存在”	Pass

三、信息查询功能

序号	测试用例 ID	输入描述	预期结果	实际结果	结果判断
7	TC_Search_01	存在的关键字	显示包含关键字的所有信息	基于AI的货物损坏预测模型列出匹配信息	Pass
8	TC_Search_02	不存在的关键字	无匹配信息，提示信息	显示“未找到相关信息”	Pass
9	TC_Search_03	空白查询条件	显示所有信息	基于AI的货物损坏预测模型列出全部信息条目	Pass

四、信息删除功能

序号	测试用例 ID	输入描述	预期结果	实际结果	结果判断
10	TC_Delete_01	选择有效信息	信息删除成功，基于AI的货物损坏预测模型更新列表	信息从列表中移除	Pass
11	TC_Delete_02	选择无效信息	删除失败，提示错误信息	显示“无法找到该信息”	Pass
12	TC_Delete_03	尝试删除最后一条信息	信息删除成功，基于AI的货物损坏预测模型不为空	至少保留一条信息	Pass

基于AI的货物损坏预测模型部分代码实现