计算机毕业设计ssm进出口食品安全信息管理系统 进出口食品质量信息监管平台 国际食品贸易安全信息管理系统

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在当今全球化的经济格局下,进出口食品贸易蓬勃发展,食品的安全性成为公众关注的焦点。随着消费者对食品安全的要求越来越高,传统的管理模式已难以满足高效、透明、安全的管理需求。因此,开发一套进出口食品安全信息管理系统显得尤为重要。该系统旨在通过信息化手段,实现进出口食品安全信息的高效管理,提升监管效率,保障公众健康。

进出口食品安全信息管理系统的设计与实现,基于当前进出口食品贸易的实际需求,涵盖了从食品信息管理到检测标准、法律信息等多个方面的功能。以下是系统的主要功能模块:

系统功能概述
  • 首页展示:提供系统概览,包括法律信息、检测标准、留言反馈等内容。

  • 用户管理:支持用户注册、信息更新及权限管理。

  • 员工管理:记录员工信息,包括工号、姓名、性别、头像、电话等。

  • 法律信息管理:管理法律类型、法律内容、发布日期等信息。

  • 食品分类管理:对食品进行分类管理,方便信息检索。

  • 检测标准管理:发布和管理食品检测标准,包括适用食品、检测要求等。

  • 检测申请管理:支持用户提交检测申请,记录申请内容、状态等信息。

  • 食品追踪管理:追踪食品流向,记录生产地、运往地点、检测结果等。

  • 留言板管理:提供用户反馈渠道,支持留言和回复功能。

  • 系统管理:包括轮播图管理、配置文件管理等后台功能。

  • 个人中心:用户可查看和更新个人信息,管理收藏内容。

  • 安全预警:对不符合安全标准的食品进行预警,记录检测数据和预警信息。

功能总结

进出口食品安全信息管理系统通过整合多种功能模块,实现了进出口食品信息的全面管理。从用户注册到食品检测申请,从法律信息管理到食品流向追踪,系统为用户提供了一个高效、便捷的管理平台。其简单易用的界面设计和强大的功能交互,不仅提升了管理效率,还增强了信息透明度,为进出口食品安全管理提供了有力支持。未来,随着技术的不断进步,该系统还将进一步优化功能,以满足更多业务场景的需求,助力进出口食品行业的健康发展。 

注:完成的毕业设计程序以下面的的环境软件、功能图和界面为准。

系统所需要的环境软件:idea、eclipse+mysql5.7、8.0+Navicat+JDK1.8+tomcat7.0

2.3业务流程分析

2.3.1登录流程

登录模块主要满足管理员以及用户和员工的权限登录,登录流程图如图2-1所示。

图2-1登录流程图

2.3.2注册流程

未有账号的用户可进入注册界面进行注册操作,用户注册流程图如图2-2所示。

图2-2注册流程图

2.3.3添加信息流程

用户在添加信息时,信息编号自动生成,系统会对添加的信息进行验证,验证通过则添加至数据库,添加信息成功,反之添加失败。添加信息流程如图2-3所示。

图2-3 添加信息流程图

2.3.4删除信息流程

用户可选择要删除的信息进行信息删除操作,在删除信息时系统提示是否确定删除信息,是则删除信息成功,系统数据库将信息进行删除。删除信息流程图如图2-4所示。

图2-4删除信息流程图

3.1系统概要设计

本进出口食品安全信息管理系统的设计和实现选择B/S结构(Browser/Server,浏览器/服务器结构)和基于Web服务两种模式。适合在互联网上进行操作,只要用户能连网,任何时间、任何地点都可以进行系统的操作使用。系统工作原理图如图3-1所示:

图3-1系统工作原理图

3.2系统结构设计

整个系统是由多个功能模块组合而成的,要将所有的功能模块都一一列举出来,然后进行逐个的功能设计,使得每一个模块都有相对应的功能设计,然后进行系统整体的设计。

本进出口食品安全信息管理系统结构图如图3-2所示。

图3-2系统结构图

3.3数据库设计

数据库可以说是所有软件的根本,如果数据库存在缺陷,那么会导致系统开发的不顺利、维护困难、用户使用不顺畅等一系列问题,严重时将会直接损害企业的利益,同时在开发完成后,数据库缺陷也更加难以解决。所以必须要对数据库设计重点把握,做到认真细致。因此,数据库设计是进出口食品安全信息管理系统的重点要素。

3.3.1概念结构设计

(1) 用户管理实体属性图如下图3-3所示

图3-3用户管理实体属性图

(2) 法律信息管理属性如下图3-4所示

图3-4法律信息管理属性图

(3) 检测标准管理属性如下图3-5所示

图3-5检测标准管理属性图

4.1系统功能模块

进出口食品安全信息管理系统,在系统首页可以查看首页、法律信息、检测标准、留言反馈、个人中心、后台管理等内容,如图4-1所示。

图4-1系统首页界面图

用户注册,在注册页面通过填写用户名、密码、姓名、身份证、手机等信息完成用户注册,如图4-2所示。

图4-2用户注册界面图

     法律信息,在法律信息页面可以查看名称、法律类型、图片、章数、条数、发布日期等详细内容,如图4-3所示。

图4-3法律信息界面图

检测标准,在检测标准页面可以查看名称、食品分类、适用食品、图片、检测标准、发布时间等详细内容,根据需要进行申请操作,如图4-4所示。

图4-4检测标准界面图

留言反馈,在留言反馈页面输入留言内容并立即提交或重置操作,如图4-5所示。

图4-5留言反馈界面图

个人中心,在个人中心页面通过填写用户名、密码、姓名、性别、身份证、手机等信息进行更新信息,根据需要对我的收藏进行相对应操作,如图4-6所示。

图4-6个人中心界面图

4.2管理员功能模块

管理员登录,管理员通过输入用户名、密码,选择角色并点击登录进行系统登录操作,如图4-6所示。

图4-6管理员登录界面图

管理员登录系统后,可以对首页、个人中心、用户管理、员工管理、法律类型管理、法律信息管理、食品分类管理、检测标准管理、检测申请管理、食品追踪管理、系统管理等功能模块进行相应操作,如图4-7所示。

图4-7管理员功能界图面

用户管理,在用户管理页面可以对用户名、姓名、性别、头像、身份证、手机等内容进行详情、修改或删除等操作,如图4-8所示。

图4-8用户管理界面图

员工管理,在员工管理页面可以对工号、员工姓名、性别、头像、电话等内容进行详情、修改或删除等操作,如图4-9所示。

图4-9员工管理界面图

法律类型管理,在法律类型管理页面可以对法律类型等内容进行修改或删除等操作,如图4-10所示。

图4-10法律类型管理界面图

法律信息管理,在法律信息管理页面可以对名称、法律类型、图片、章数、条数、发布日期等内容进行详情、修改或删除等操作,如图4-11所示。

图4-11法律信息管理界面图

食品分类管理,在食品分类管理页面可以对食品分类等内容进行修改或删除等操作,如图4-12所示。

图4-12食品分类管理界面图

检测标准管理,在检测标准管理页面可以对名称、食品分类、图片、检测标准、发布时间等内容进行详情、修改或删除等操作,如图4-13所示。

图4-13检测标准管理界面图

检测申请管理,在检测申请管理页面可以对订单编号、食品名称、重量、生产地、运往地点、文件、申请内容、申请日期、用户名、姓名、手机等内容进行详情、修改或删除等操作,如图4-14所示。

图4-14检测申请管理界面图

食品追踪管理,在食品追踪管理页面可以对订单编号、食品名称、重量、用户名、姓名、生产地、食品运往地点、过往仓库、是否合格、登记日期、工号、员工姓名等内容进行详情、修改或删除等操作,如图4-15所示。

图4-15食品追踪管理界面图

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卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种常用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习模型。下面是一个使用卷积神经网络进行红绿灯识别的实践示例: 1. 数据准备:收集包含红灯、黄灯和绿灯的图像数据集,并将其标记为相应的类别。 2. 数据预处理:对图像进行预处理,例如调整大小、裁剪、归一化等操作,以便输入到卷积神经网络中。 3. 构建卷积神经网络模型:使用深度学习框架(如TensorFlow、Keras或PyTorch)构建卷积神经网络模型。模型通常由卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。 4. 训练模型:使用准备好的数据集对卷积神经网络模型进行训练。训练过程中,模型会通过反向传播算法自动调整权重和偏置,以最小化损失函数。 5. 模型评估:使用另外的测试数据集对训练好的模型进行评估,计算准确率、精确率、召回率等指标,以评估模型的性能。 6. 预测红绿灯:使用训练好的模型对新的红绿灯图像进行预测,判断红绿灯的状态。 面是一个示例代码,演示了如何使用卷积神经网络进行红绿灯识别: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 构建卷积神经网络模型 model = tf.keras.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 3)), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(3, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels)) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print('Test accuracy:', test_acc) # 预测红绿灯 predictions = model.predict(new_images) ```
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