java/php/node.js/python微信小程序t的疫苗预约系统【2024年毕设】

本系统带文档lw万字以上 文末可领取本课题的JAVA源码参考

开发环境

开发语言:Java

框架:ssm

技术:ssm+vue

JDK版本:JDK1.8

服务器:tomcat7

数据库:mysql 5.7或8.0

数据库工具:Navicat11

开发软件:eclipse/myeclipse/idea

Maven包:Maven3.3.9

浏览器:建议谷歌浏览器或edge

功能模块

系统界面

2023-2024年成品

除了以上作品下面是2023-2024年最新100套计算机专业原创的毕业设计源码+数据库,是近期作品,如果你的题目刚好在下面可以文末领取java源码参考

【1】springboot校车管理系统
【2】springboot环境保护宣传网站
【3】ssm家用汽车配件网站
【4】jsp企业合同管理系统
【5】jsp校园招聘信息管理系统
【6】ssm基于安卓的超级课程表的设计与实现
【7】jsp大学生校园图书角管理系统
【8】jsp中医知识分享平台
【9】ssm校园疫情防控平台
【10】springboot基于微信小程序的自习室图书馆座位预约系统
【11】jsp成都莎西农贸市场商家管理系统
【12】springboot微信小程序的外卖点餐系统
【13】ssm大学生就业信息检索系统
【14】ssm某公司人事信息管理系统
【15】springboot微信小程序的治安处罚法条查询系统
【16】ssm基于Android的饮食搭配系统
【17】jsp基于spring的人生大事记时间轴平台
【18】springboot基于SpringBoot的校园失物招领管理系统
【19】ssm景区智能导游系统app
【20】springboot基于springboot的校园招聘系统
【21】ssm农产品销售配送系统
【22】ssm基于安卓的校园生活助理系统
【23】ssm“芳萋”花草交流APP
【24】ssm基于小程序的防疫资讯平台
【25】jsp医院药品信息管理系统
【26】ssm基于JAVA的教学服务管理系统
【27】ssm疫情人员追踪系统
【28】springboot基于SpringBoot框架的民俗文化交流与交易平台的设计与实现
【29】ssm旅游管理系统
【30】ssm小区快递柜管理系统
【31】jsp新闻推荐系统
【32】springboot喵喵宠物医院管理系统
【33】jsp工伤事故管理系统
【34】jsp旅游景区数据平台
【35】ssm学术交流管理系统APP
【36】ssm糖尿病患者饮食
【37】springboot学生休学退学信息系统
【38】jsp家政服务预约管理系统
【39】jsp无接触取货购物系统
【40】jsp基于大数据的智慧教育管理平台
【41】springboot师生交流系统
【42】ssm“快递通”小程序
【43】ssm挂号系统小程序
【44】ssm个人证件信息管理app
【45】ssm服装商城平台
【46】springboot动漫论坛
【47】springboot易逛漫展
【48】ssm家居装修APP
【49】ssm“我要上大学”微信小程序
【50】springboot企业OA系统
【51】ssm电影推荐网站
【52】ssm幼儿信息管理系统微信小程序
【53】ssm中国各省特产美食网站
【54】springboot医药健康系统
【55】ssm微信小程序的小区车位在线租赁平台设计与实现
【56】springboot基于Vue的社区拼购商城
【57】ssmTasteDream蛋糕网站
【58】springboot亚洲杯志愿者管理系统小程序
【59】springboot大学生社团管理系统
【60】ssm婴儿用品系统
【61】jspB快递公司客户工单管理系统
【62】ssm新生入学报到微信小程序
【63】springboot基于移动互联网的智慧校园学生考勤系统
【64】jsp基于Internet的书店管理系统
【65】ssm平安众筹网
【66】ssm文具商城微信小程序
【67】ssmts音乐小程序
【68】ssm基于vue的高校宿舍报修系统的设计与实现
【69】ssm信息溯源管理系统
【70】springboot医院固定资产系统
【71】ssm基于微信小程序的学生成绩通知系统
【72】ssm幼儿英语APP的设计与实现
【73】jsp某公司酬薪管理系统
【74】ssm学生食堂管理系统app
【75】jsp实验室计算机故障报修系统
【76】jsp健身轻食点餐系统
【77】jsp京津冀地区旅游网站
【78】ssm基于Android平台的电影资讯系统
【79】ssmssm高校社团管理
【80】springboot学习分享交流平台
【81】jsp后疫情下物业管理系统
【82】jsp学术讲座管理系统的设计与实现
【83】jsp服装产销系统的设计与实现
【84】ssm影院购票微信小程序
【85】ssm基于翻转课堂教学模式的小学英语微课互动平台
【86】ssm微信小程序的医院综合服务平台
【87】springboot儿童摄影服务
【88】ssm基于微信小程序的农产品销售平台的设计与实现
【89】jsp开放性实验室预约管理系统
【90】ssm物流配送管理系统
【91】ssmC语言试卷生成系统
【92】jsp医学影像线上查询系统
【93】ssm电动车智能充电服务平台
【94】ssm时间管理系统
【95】ssm电子元件仓库管理系统
【96】ssm家校通微信小程序
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【98】springboot学生信息管理系统
【99】jsp基于JSP的考研408课程学习平台
【100】springboot山东魏桥创业集团有限公司外贸出口管理信息系统

源码分享和部署

内容概要:本文详细探讨了基于樽海鞘算法(SSA)优化的极限学习机(ELM)在回归预测任务中的应用,并与传统的BP神经网络、广义回归神经网络(GRNN)以及未优化的ELM进行了性能对比。首先介绍了ELM的基本原理,即通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重及阈值,仅需计算输出权重即可快速完成训练。接着阐述了SSA的工作机制,利用樽海鞘群体觅食行为优化ELM的输入权重和隐藏层阈值,从而提高模型性能。随后分别给出了BP、GRNN、ELM和SSA-ELM的具体实现代码,并通过波士顿房价数据集和其他工业数据集验证了各模型的表现。结果显示,SSA-ELM在预测精度方面显著优于其他三种方法,尽管其训练时间较长,但在实际应用中仍具有明显优势。 适合人群:对机器学习尤其是回归预测感兴趣的科研人员和技术开发者,特别是那些希望深入了解ELM及其优化方法的人。 使用场景及目标:适用于需要高效、高精度回归预测的应用场景,如金融建模、工业数据分析等。主要目标是提供一种更为有效的回归预测解决方案,尤其是在处理大规模数据集时能够保持较高的预测精度。 其他说明:文中提供了详细的代码示例和性能对比图表,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒使用者注意SSA参数的选择对模型性能的影响,建议进行参数敏感性分析以获得最佳效果。
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