（附源码）基于Springboot+Mysql实现基于机器学习的逃税预测

本项目为毕业设计项目: 基于机器学习的逃税预测Springboot+Mysql的基于机器学习的逃税预测项目代码【源码+数据库+开题报告】基于Springboot+Mysql的基于机器学习的逃税预测设计与实现课程设计web大作业_基于Springboot+Mysql的基于机器学习的逃税预测设计与实现（附源码）基于Springboot+Mysql的基于机器学习的逃税预测开发 Springboot+Mysql实现的基于机器学习的逃税预测开发与实现。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，基于机器学习的逃税预测作为一款基于JavaWeb技术的创新型应用，其开发与实现旨在提升业务处理效率与用户体验。本论文以基于机器学习的逃税预测为核心，探讨了在JavaWeb环境下，如何利用现代化的技术栈如Spring Boot、MyBatis和Thymeleaf，构建高效、安全的后端架构及响应式的前端界面。首先，我们将介绍基于机器学习的逃税预测的设计理念与功能需求；其次，详细阐述开发过程中的关键技术与实现策略；再者，分析系统性能优化及可能遇到的问题；最后，对项目进行总结与未来展望，讨论基于机器学习的逃税预测在行业中的应用前景及其潜在改进方向。此研究不仅锻炼了JavaWeb开发技能，也为同类项目的开发提供了参考。

基于机器学习的逃税预测系统架构图/系统设计图

基于机器学习的逃税预测技术框架

Java语言

Java是一种广泛应用的编程语言，以其跨平台的特性在桌面应用和Web服务领域占据重要地位。它不仅支持桌面窗口应用程序的开发，还特别适合构建可访问的Web应用程序。作为一门以变量管理为核心的语言，Java通过变量来管理和操作内存，这种机制在一定程度上增强了程序的安全性，使得由Java编写的软件对病毒具有一定的免疫力，从而提升了程序的稳定性和持久性。 Java还具备强大的动态执行能力，其类库不仅包含基础类，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功能模块，并在不同的项目中轻松引用和调用，促进了代码的高效利用和项目的快速开发。因此，Java成为了实现复杂系统和解决方案的首选语言之一。

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，主要特点是通过Web浏览器来与服务器进行交互。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架构为开发者提供了便捷的开发环境，减少了客户端的复杂性。用户仅需具备基本的网络浏览器，即可轻松访问系统，无需对客户端设备进行高配置，这对于拥有大量用户的系统来说，极大地降低了硬件成本。其次，由于数据存储在服务器端，B/S架构在安全性方面表现出色，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能安全地访问个人数据和资源。此外，从用户体验的角度看，人们已习惯于通过浏览器浏览各种信息，若需安装额外软件才能访问特定服务，可能会引起用户的抵触感和信任危机。综上所述，B/S架构以其灵活性、经济性和用户友好性，仍然是满足众多系统设计需求的理想选择。

MVC架构（Model-View-Controller）是一种广泛采用的软件设计模式，旨在优化应用程序的结构，提升代码的可管理和可维护性。该模式将程序划分为三个关键部分：Model（模型）专注于数据的管理与业务流程，包含了数据的存储、处理及获取，而不涉及用户交互；View（视图）作为用户界面，展示由模型提供的信息，并且是用户与应用互动的桥梁，形式多样，如GUI、网页或命令行界面；Controller（控制器）充当协调者，接收用户的指令，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户操作。通过MVC的分离关注点，代码的组织更加清晰，有利于项目的长期维护和扩展。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其核心特性使其在同类系统中占据显著地位。作为轻量级且高效的解决方案，MySQL以其小巧的体积、快速的运行速度而著称。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库系统，MySQL在实际的租赁环境应用中展现出极高的性价比，尤其是它的开源性质和较低的运营成本，这些都是在毕业设计中优先选择MySQL的重要考量因素。

SpringBoot框架

Spring Boot是一款适宜新手和经验丰富的Spring框架开发者采用的技术，其学习曲线平缓，丰富的英文和中文教学资源遍布全球。它全面支持Spring生态系统，允许无缝迁移已有Spring项目。该框架内嵌了Servlet容器，因此无需将代码打包成WAR格式即可直接运行。此外，Spring Boot集成了应用程序监控功能，使得开发者能在运行时实时监控项目状态，高效定位并解决问题，从而实现快速故障修复。

Vue框架

Vue.js，作为一种渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面与单页应用（SPA）。其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。核心库仅处理视图层，特性包括简洁的学习曲线、强大的数据绑定、组件系统以及客户端路由，鼓励开发者采用组件化方法将界面分解为独立、可复用的部分，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。Vue.js拥有详尽的文档和活跃的社区，为新进开发者提供了友好的学习环境和支持。

基于机器学习的逃税预测项目-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

基于机器学习的逃税预测数据库表设计

用户表 (jiqi_USER)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ID	INT	11	NOT NULL	用户唯一标识符
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	用户名, 基于机器学习的逃税预测系统的登录名
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的密码
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	用户邮箱地址, 用于基于机器学习的逃税预测系统通信
CREATE_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	用户创建时间
UPDATE_TIME	TIMESTAMP			最后一次信息更新时间

日志表 (jiqi_LOG)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
LOG_ID	INT	11	NOT NULL	日志ID
USER_ID	INT	11	NOT NULL	与jiqi_USER表关联的用户ID
ACTION	VARCHAR	100	NOT NULL	用户在基于机器学习的逃税预测系统中的操作描述
ACTION_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	操作发生的时间
IP_ADDRESS	VARCHAR	45	NOT NULL	用户执行操作时的IP地址

管理员表 (jiqi_ADMIN)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
ADMIN_ID	INT	11	NOT NULL	管理员唯一标识符
USERNAME	VARCHAR	50	NOT NULL	管理员用户名, 在基于机器学习的逃税预测系统中的身份
PASSWORD	VARCHAR	255	NOT NULL	加密后的管理员密码
EMAIL	VARCHAR	100	NOT NULL	管理员邮箱地址, 用于基于机器学习的逃税预测系统内部通讯
CREATE_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	管理员账号创建时间

核心信息表 (jiqi_CORE_INFO)

字段名	数据类型	长度	是否为空	注释
INFO_ID	INT	11	NOT NULL	核心信息ID
KEY	VARCHAR	100	NOT NULL	关键信息的标识符, 例如：系统版本, 基于机器学习的逃税预测的配置参数等
VALUE	TEXT		NOT NULL	对应的值
UPDATE_TIME	TIMESTAMP		NOT NULL	最后一次信息更新时间, 可能影响基于机器学习的逃税预测的运行状态

基于机器学习的逃税预测系统类图

基于机器学习的逃税预测前后台

基于机器学习的逃税预测前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

基于机器学习的逃税预测后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

基于机器学习的逃税预测测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

基于机器学习的逃税预测测试用例

序号	测试编号	测试类型	功能描述	输入数据	预期输出	实际输出	结果	备注
1	TC001	单元测试	用户登录	基于机器学习的逃税预测用户名：user1, 密码：pass1	登录成功，跳转至主页面		Pass
2	TC002	界面测试	基于机器学习的逃税预测注册页面展示		显示正确的注册表单元素		Pass
3	TC003	功能测试	添加新基于机器学习的逃税预测项	新基于机器学习的逃税预测信息：名称，描述	成功添加，显示确认消息		Pass
4	TC004	数据库验证	基于机器学习的逃税预测数据存储	添加后的基于机器学习的逃税预测数据	数据库中存在对应记录	查询结果匹配	Pass
5	TC005	异常测试	错误基于机器学习的逃税预测删除	不存在的基于机器学习的逃税预测ID	显示错误提示，基于机器学习的逃税预测未删除		Fail	需要改进错误处理
6	TC006	性能测试	大量基于机器学习的逃税预测加载	大量基于机器学习的逃税预测数据请求	快速响应，无延迟		Pass
7	TC007	安全测试	基于机器学习的逃税预测权限访问	未经授权用户尝试访问	访问被拒绝，提示登录		Pass
8	TC008	兼容性测试	在不同浏览器上查看基于机器学习的逃税预测	Chrome, Firefox, Safari	正常显示和操作		Pass

基于机器学习的逃税预测部分代码实现