一、公安信息领域数据仓库建设研究（论文文献综述）
王凯[1]（2020）在《基于物联网技术的应急警用装备保障体系研究》文中研究说明近年来,我国群体性事件、暴力恐怖犯罪和灾害事件等突发事件频发,公安机关在应急处突中面临的形势愈加严峻,担负的任务愈加繁重,所处的环境愈加复杂,这对公安机关应急处突能力和应急警务保障能力提出了考验。传统的应急警用装备保障体系中存在着装备管理不规范、科技手段落后、保障效率不高等问题,难以满足新时期公安应急工作需要。为了适应公安工作新形势,警务保障部门必须要主动提高应急警用装备保障的信息化、智能化、数字化建设水平,满足超前保障、主动保障、动态保障、精确保障、快速保障、协同保障的应急警用装备保障新要求。随着物联网技术在商业仓储、物流等领域的成功应用,其全面感知、可靠传输和智能处理的优势逐渐显现出来,为应急警用装备保障体系建设提供了新的思路。物联网技术改变了传统落后的商业仓储模式,实现了仓储信息的全面采集和物流配送的可视化监管,在提升仓储管理水平、提高物流配送效率和节约成本等方面发挥了至关重要的作用。因此,本文借鉴物联网仓储管理的先进经验,构想将物联网技术应用于应急警用装备保障体系建设中,提升保障工作信息化水平,为公安机关应急处突工作提供坚实的装备保障。本文从应急警用装备保障体系建设如何应用物联网技术的角度,基于任务技术适配模型理论、技术采纳模型理论以及系统管理理论内涵,通过文献研究和访谈法对应急警用装备保障现存问题进行了梳理,并从物联网技术架构和应用架构两个角度对体系进行了构建,设计了由应急储备库智能管理系统、应急警用装备智能调拨系统、物流动态管控系统以及云计算数据分析平台组成的基于物联网技术的应急警用装备保障体系。该体系以云计算数据分析平台为依托,通过三个子系统的应用,能够全面提升应急警用装备保障的信息化水平。同时本文还创新性地运用电脑绘图软件对各子系统软件界面进行了模拟绘制,为未来体系的建设提供借鉴。最后本文从加强顶层设计、完善制度机制、强化技术支撑、加大经费保障、注重队伍建设等五个方面提出了优化体系建设的对策。笔者坚信,基于物联网技术的应急警用装备保障体系的建设实施必将全面提升公安机关应急保障能力。
雷忠诚[2]（2020）在《警用话单分析软件的设计与实现》文中研究说明随着5G时代的来临,手机成为犯罪分子主要通讯工具之一。日常警用话单分析,不仅工作量大,而且枯燥乏味,从而一定程度上影响了破案效率。本文从一线警务人员工作的实际需求出发,设计和开发一款满足各个业务警种话单分析数字化、智能化发展要求的话单分析系统。该系统旨在提高公安各个警种破案效率,大幅度减轻公安人员工作量,为进一步推动公安信息化、数字化、智能化发展奠定了基础。本文首先针对当前警用话单数据量大、现有系统无法满足快速存储与分析的要求,调查警用话单国内外应用情况与研究,提出建设警用话单分析系统的必要性和重要应用价值。然后对系统开发所需要的相关核心技术Spring、Struts2、Java、AJAX等框架技术的工作原理和特点进行详细的阐述。接着对公安警用话单分析系统进行详细的需求分析、业务功能分析、业务流程分析,设计系统功能,明确软件开发的范围和功能实现的目标,针对警务人员具体使用的场景,系统又额外提出了新的功能需求:系统安全性、数据完整性、系统兼容性等;在确定警用话单分析系统设计遵循的原则下,总体软件设计构和应用程序架构;并设计网络架构和相关硬件部署方案,保障系统的稳定运行。最后,按照设计的规则与标准,开始对警用话单分析系统开发。开发的警用话单分析系统包括人际关系路径分析、多维度时空碰撞分析、合并切片分析、新旧号码分析、人际关系搜索、人际关系钻取、相似度分析、共同联系人分析、异常通话分析、可疑关系分析和系统管理等功能,各功能模块通过UML建模详细设计与程序编码实现,并对系统进行数据一致性、数据完整性、功能、业务流程和性能等方面进行测试,测试结果均表明系统功能正常、符合实际需求而且性能稳定,能够正式发布上线。本文设计和开发的基于通信话单大数据的警用话单分析系统,实现了警用话单数据的采集整合、入库、挖掘分析和综合应用,有效提高了警务人员对警用话单的分析能力,从而提高了公安机关的案件侦破效率、加快案件侦破进程,实现对重点人员的监控、降低犯罪率,从而维护了社会稳定。同时,也为警务人员对社会治安的“事前预防、事中控制、事后侦破”目标提供相关的信息和决策支持。
吴奇露[3]（2020）在《社团结构检测模型在公共安全数据分析领域的应用研究》文中进行了进一步梳理随着大数据时代的到来,大数据分析技术在商业应用、工业生产、社会服务和政府管理等各个领域得到高度重视和广泛应用,有效地提高了各行各业的决策能力、服务效率和运营管理水平,同时也为支撑公共安全领域管控模式创新,实现实时化、精确化、个性化的敏感人群洞察和敏捷响应提供了丰富的应用场景。本文结合某市公共安全部门的实际需求,利用复杂网络的社团结构检测技术,开展有组织犯罪活动的大数据辅助分析研判模型的应用研究,主要工作如下:1、将来自于外部的各社交媒体数据和来自于组织内部的各业务流程数据进行收集、清洗、转换,实现多源异构数据的关联融合,并将处理完成的数据按照不同的主题分类管理,实现面向主题分析的数据仓库。2、设计一种基于社团结构检测算法的有组织犯罪活动的结构检测模型。该模型将个案嫌疑人的动态行为数据和静态关系数据进行关联融合,构建个案嫌疑人群通联网络,通过多种社团结构检测算法（LPA标签传播算法、Louvain算法等）进行集成分析,刻画目标群体中频繁联系人、活跃人物、核心人物,逐层精简网络结构,初步呈现出核心团伙结构,并以直观可视化形式呈现。3、设计一种基于社团结构的指数判别模型。该模型综合考虑关联人员的通话行为特征、通信录好友关联以及通联强度。基于KL散度,开展通话行为的特征提取和度量;基于六度空间、重叠网理论,设定了通信录好友的关联指数以及通联强度指数,综合这三部分,构造了指数判别模型,以便快速锁定嫌疑人,有效缩小早期布控的范围,同时也为个案的后期循线深挖调查提供了一定的方向,弥补人工摸排的缺陷。4、设计一种基于社团结构检测算法的串并案模型。该模型利用相同类型的犯罪团伙之间的一定存在勾结的特征,通过多种社团检测算法进行集成分析,刻画团伙间的中间人和桥节点,实现对重要嫌疑人的锁定,支撑多案件串并案分析,挖掘案件的潜在可能性,实现以人找案。目前以上研究工作已经投入实际应用,在多起有组织犯罪案件侦破中提供了有价值的数据分析和辅助研判情报,验证了论文所提技术路线和模型的有效性,也为积极构建以大数据分析应用为核心的公共安全管控模式创新进行了有意义的尝试。
楼宏良[4]（2020）在《基于云中心的公安大数据应用平台的设计与实现》文中认为随着公安机关不断推进智慧警务建设进程,将公安业务数据、视频解析数据、物联网数据、互联网数据等数据资源以统一标准进行归集、沉淀,形成全省统一标准的基础数据资源,然后结合公安业务场景与“预警、预测、预防”的智能分析需求,将基础数据资源抽象、加工为相应的主题库、专题库、标签体系以及资源目录等数据组织形式,以反映公安业务中的各类实体、关系、行为特征,为公安情报分析提供前所未有的丰富维度,形成公安机关战斗力的源泉与智能警务能力的基石,并在建设过程中不断迭代完善浙江公安信息化工作机制,形成长期演进的数据治理体系。本文以全省“一朵云”架构为基础,为全省各地、各警种构建共同使用的大数据基础平台,统一依托该平台实现全省数据资源“共建共享共用”,强化信息资源梳理整合,以解决全警数据共享和服务、提升信息化应用效益为出发点,通过持续性的数据治理工作服务全省智能化应用的提升改造。建设过程以云计算、大数据等新技术体系为主要支撑框架,组织专业强大的数据技术力量进行持续、高效的技术服务,利用公安云平台所提供的各类数据处理引擎和管理工具,对公安现有的、以及不断新增的海量数据进行数据归集、数据整理、数据共享、数据分析等数据资源建设工作,打通数据汇集到云中心、资源库建设、主题库建设、专题库建设、数据资源目录等不同阶段的数据治理流程。本研究的主要内容以及本论文的主要构成如下所示。首先,对课题的研究背景、研究现状,以及课题的研究目的进行了探讨。其次,分析了平台构建所需的关键技术和系统需求。然后,对该平台系统进行了总体设计,设计内容包括总体架构、技术架构、功能架构、部署架构等。同时,对于系统的详细设计,特别是数据主题库等进行了设计和实现。另外,介绍了预警中心、标签管理等技术数据应用。最后,系统在测试中展现出了良好的结果。本平台通过数据治理,构建云中心数据资源平台,为用户提供更为完善的数据支撑、公共基础信息服务和决策支撑。因此能够增强全省公安信息化挖掘深度、扩展全省公安信息化共享广度、提供全省公安信息化大规模实时应用的成效、繁荣和创新全省公安信息化应用,让公安数据真正形成战斗力。
潘彬[5]（2019）在《改进的ETL框架及其数据清洗方法研究》文中进行了进一步梳理随着信息化技术的普及与发展,各行各业积累了大量的数据,为了充分利用这些数据,数据挖掘技术广泛的应用于各个领域。数据仓库是数据挖掘的基础之一,ETL（Extract,Transformation and Loading）用来实现数据仓库中数据的抽取、清洗、转换与装载,决定了数据仓库的数据质量。由于数据源中存在数据重复、数据缺失、数据错误等问题,导致数据质量大大降低,而数据质量严重影响了数据挖掘的效率和分析决策的准确率,所以数据清洗作为提高数据质量的主要方法,是ETL中的重要内容。本文为了提高ETL在大数据环境下的灵活性和工作效率,改进了传统的ETL框架,提出了ECL-TL（Extract-Clean-Load-Transform-Load）框架,并对其中的数据清洗方法进行了系统研究,具体的研究内容如下:（1）针对传统的ETL框架,本文设计实现了ECL-TL框架。该框架通过引入中间库将数据清洗和数据转换完全分离,降低了各组件之间的耦合度。同时,提供了高效的数据清洗解决方案,封装了数据清洗相关的算法库、规则库和评估库。（2）在重复记录清洗方面,本文提出了一种基于等价关系的完全重复记录清洗方法,并针对数据量的大小,设计了两种实现方案。通过实验分析,表明了该方法具有较高的清洗效率。此外,本文提出了一种基于属性层次结构的相似重复记录检测方法,该方法将数据集按照属性的重要程度依次进行聚类,层层筛选相似记录,进而缩小数据集,提高了相似重复记录检测的准确率和效率。（3）在缺失值处理、异常数据处理、逻辑错误数据处理及不一致数据处理方面,本文提出了一种基于信息值质量评价的低质量数据清洗方法,该方法通过信息值质量评价方法筛选出低质量数据,然后将上述四类数据的处理统一归纳为低质量数据的清洗。本文实验验证了该方法的实用性和有效性。本文设计的ECL-TL框架应用于某公安派出所绩效考核系统中,实验表明本文所提ECL-TL框架具有良好的可靠性和稳定性。同时,数据清洗方法对于公安系统数据的清洗具有良好的效果。
朱军[6]（2018）在《公安应急物资物联网智能管理系统分析与设计》文中研究说明当前我国公共安全领域高危事件频发、自然灾害不断出现,给人民生命和财产造成重大损失,在各类突发事件和自然灾害面前,公安机关始终处于应急处突的最前沿,要打好维稳处突和抢险救灾的攻坚战,装备物资保障工作尤为重要。虽然各级公安机关储备了大量警用装备和应急物资,但许多地方的仓储管理还处于半手工作业模式,装备物资的采购、储备、调拨和配送等缺乏科学高效的方法,因此完善公安应急物资管理顶层设计,提高效率,整合资源,发挥效能,已经成为装备物资保障急需解决的问题。本文依托公安部XX研究所国家科技支撑计划课题,通过分析目前全国公安应急物资管理现状与存在的问题,首先明确应急物资管理客观需求,提出应急物资管理系统建设目标;然后结合信息技术的发展,提出一种基于物联网技术的应急物资智能管理系统设计思路,应用TOGAF框架对应急物资物联网管理系统进行架构分析与方案设计,包括可视化智能调配与监管、分发管理、物流轨迹动态管控、应急储备库智能管理四个子系统和数据分析、联动支撑两个平台,并对核心的应急储备库智能管理子系统进行详细分析提出解决方案最后对系统建设中的基础功能模块进行了详细设计。本文提出的解决公安应急物资管理的方案,已经在试点项目中成功应用,并且取得相当的成效。
王洪基[7]（2016）在《危机处置中政府跨部门协同研究 ——以天津港“8·12”瑞海公司危险品仓库特别重大火灾爆炸事故为例》文中提出我国目前关于危机处置、危机管理的研究大多集中在政府与外部力量的协同,对政府内部跨部门协同的研究相对较少。因此,本文从现阶段我国危机处置政府部门协同的困境出发,提出构建我国危机处置跨部门协同机制的新观点。本文主要分为五大部分,首先从相关概念介绍以及风险社会理论、整合理论及协同政府理论出发,概述政府部门跨部门协同的紧迫性、设计思路以及类似经验。然后选取2015年发生的具有代表性的天津港“8·12”瑞海公司危险品仓库特别重大火灾爆炸事故为案例,通过个案研究分析,揭示了我国政府尤其是地方政府现阶段危机事故协同治理的现状,发现了存在着单个部门能力不足、部门间沟通不畅、协调领导各部门的机构功能失效以及部门间信息资源共享不够等问题,并进一步指出部门利益冲突、部门内外信息沟通障碍和部门职责边界模糊三点是造成以上问题的主要原因。基于以上原因的分析,本文认为,构建我国危机处置政府跨部门协同体系,应做到组织协同、利益协同、信息协同,具体来说应以整合因“分灾种、分部门”而分散的应急管理力量为基础,建立完善的制度保障,以及建立健全人才交流、跨部门审批、信息沟通和发布、信息共享、绩效评估和激励、应急物资保障等有效机制。
张瑶[8]（2016）在《大政工平台数据仓库的设计与实现》文中提出全面提升公安机关信息化建设,是维护国家安全和公众安全的必然要求,随着“金盾工程”二期的开展,公安信息化建设进入一个快速、全面、深入发展的新阶段。虽然公安信息化建设有了极大的进步,但仍然面临不小的挑战。通过对大政工平台即某市公安局政治工作综合服务平台的应用调研,发现其虽然基本可以实现数据的共享,但协同能力较差,造成信息孤岛的问题。为了解决上述问题,可以在原有大政工平台的基础上引入数据仓库技术,以实现各类数据资源的整合、业务系统的互联和共享,保证公安数据资源的丰富性、一致性、准确性,为数据分析、数据挖掘提供有效、可靠的数据来源。本文主要解决了两个问题,一是如何建立数据仓库,二是如何通过ETL技术将数据装载到数据仓库中。1)在数据仓库设计中,首先根据前期的项目调查,明确了数据仓库的需求要求;其次根据数据仓库的业务需求,确定了数据仓库的主题领域;接着通过概念模型、逻辑模型、物理模型的设计完成了对数据仓库的建立;最后对数据仓库粒度以及缓慢渐变维度进行了详细设计。2)在ETL设计中,首先,分析了数据来源以及数据采集过程;其次,根据大政工平台数据仓库的业务需求,明确了ETL总体架构的设计;最后,基于数据抽取、转换、加载过程的通用方案设计了ETL过程的实际操作方法;在ETL设计中着重分析了增量抽取方案以及数据并行化设计方案。3)本文还对大政工平台数据仓库的应用进行了介绍。目前,大政工平台数据仓库已有雏形,处于测试和改进阶段。大政工平台数据仓库的建设有利于各类业务应用的整合,而且为今后数据资源的分析、挖掘工作奠定了良好的基础,使得某市公安信息化建设步入新阶段。
肖晖[9]（2016）在《基于数据挖掘的物流监管分析系统的研究与实现》文中提出公安部门的主要职责是保障社会公共安全和广大人民群众生命财产安全,维护社会公共秩序,并间接达到繁荣国民经济的目标。公安部门的业务监管范畴非常宽泛,与治安、物流、交通、刑事等方方面面均有关联。在我国,物流、寄递渠道的安全监管也是由公安部协同国家工商行政管理总局、商务部、交通运输部、国家邮政局、铁道部等部门共同完成的。近年来,物流业的发展给人们生活的物品传递带来了许多便利,同时物流渠道也正在成为犯罪分子的运输通道和犯案工具,大大小小的物流企业处于很弱的监管管理环境,物件的寄递除了几家规模大的公司能执行国家的相关管理规定,其他众多的中小公司实际上没有严格执行相应的管理规定,造成寄递渠道很容易成为犯罪分子利用的工具,因此,对寄递渠道监管已经是迫在眉睫。寄递渠道物流监管是一项复杂的系统工程,要以包含邮政公司、客运站、物流运输公司、国际货代公司、货运站,其他各类快递企业等各类领域在内的社会寄递信息数据为基础,并严格遵循收货验货等安全管理规范,这样才能有效施加对各种危险品、违禁品、违运品的识别、检查和控制。寄递渠道物流监管体系的建设可以为公安部门利用社会寄递信息进行侦查办案提供强有力的支持,提升社会寄递信息资源的综合利用水平和规模效益。寄递渠道物流监管体系虽然已有多年建设周期,但是目前应用水平仍有很大不足,主要体现在以下方面:数据与存储过于分散,数据孤岛现象严重;数据标准与数据格式不一致;缺乏针业务对性的数据挖掘和分析。数据规模庞大,年累计数据超过40TB,数据访问要求时延较小。为了有效解决上述问题,我们启动了基于数据挖掘方法的物流监管分析系统的研究项目,通过对海量数据并行处理方法的研究,以及数据挖掘方法的研究,完成了分布式计算框架的设计、分布式数据库的应用设计、数据挖掘算法的设计:（1）给出了公安物流监管产生的背景分析,以及当前业界在数据挖掘技术研究和应用的现状。（2）设计了公安物流监管分析系统的架构,其中包括数据仓库技术和分布式数据处理技术。数据仓库是数据挖掘的基础平台,是数据集中汇集、存储、分析处理的地方。分布式数据采集处理则帮助我们有效地处理大规模的数据计算,提高数据处理效率,提供更好的数据分析体验。（3）设计了数据挖掘算法,包括:基于关联规则的物流犯罪模式挖掘,根据多年物流监管的经验,我们发现物流犯罪的模式很显着,例如匿名、动态手机号、邮寄发送地址经常变更但收件地址保持一致、重量基本保持在阈值范围、夜间作案、跨境作案、典型地域行为特征,等等。我们研究如何通过基本的关联规则算法,逐步把物流犯罪模式挖掘出来,并在这个过程中,为接下来的疑似人员名单库与转运公司黑名单库做好准备工作。物流犯罪团伙社会网络分析。物流犯罪很多时候呈现团伙作案的形态,通过物流社会网络分析（Logistics Social Network Analysis,LSNA）从数学上将所有的交易（包括合法交易与非法交易）活动参与者和交易行为抽象为一个存在相互联系的社会网络,并基于此实现典型犯罪团伙的有效识别。通过将数据挖掘技术应用于物流监管分析信息系统,建设成以数据决策支持为核心、以基础网络为基础的、以统一管理平台为纽带的集成的、统一的综合管理信息系统,实现信息资源共享、提高服务水平、缩短库存及配送时间、提高市场快速反应速度、物流监控可视化、对产品流向分布进行跟踪管理、提供决策支持依据、检查、甄别和控制各类禁寄物品、违禁物品、危险物品,有效识别物流犯罪嫌疑人,用数据挖掘技术将各系统的主要物流业务数据都建立和整合起来。
徐明歌[10]（2016）在《基于数据仓库的监督管理系统的设计与实现》文中研究说明随着公安业务规模的不断扩发,以及信息化的不断发展,公安局纪委传统的监督机制已经不适应当前公安业务信息化程度。某局委面临着监督效率低、范围窄等问题,所以需要通过新的监督机制、监督手段的创新提高监督的实效性,扩大监督范围。某局委监督管理系统则根据监督信息化需求应运而生。各个公安业务部门如人口、消防等已经将业务信息汇总到了情报中心,为监督管理系统的建设提供了数据支撑。某局委监督管理系统数据来源于多种业务单位的不同数据库选型,通过数据仓库主题模型、逻辑模型、物理模型的构建,将数据仓库数据源分为6大主题域,构建了基于6大主题域的星型逻辑模型,并实现了逻辑模型在数据库中的物理存储,并通过ETL工具结合数据仓库模型,将源业务系统中的数据抽取、转换、加载到数据仓库中。数据仓库的构建实现了对多源异构数据的统一规范。监督管理系统采用MVC设计思路,整合spring mvc和hibernate轻量级J2EE框架技术,设计实现了某局委监督管理系统,并将系统分为监测服务子系统和预警管理子系统两大子系统,以及监测点定义模块、监测点策略管理模块、监测任务管理模块、监测日志查询模块、监测点来源系统模块、支撑数据表集模块,工作提示模块、预警提示模块、督办管理模块九个模块。本系统通过规则库中保存的执行sql语句监测出异常数据,并在预警管理模块进行展示,实现了通过对监测点规则的配置完成问题数据动态预警的业务目标。目前,监督管理系统已经投入使用,本系统实现了来源于5个单位的15个业务系统的149个监测点,整体性能满足业务需求,有效提高了某局委的监督实效,实现了对公安队伍的廉政建设的信息化管理。
二、公安信息领域数据仓库建设研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、公安信息领域数据仓库建设研究（论文提纲范文）
（1）基于物联网技术的应急警用装备保障体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 物联网时代的新要求 |
| 1.1.2 科技兴警的新探索 |
| 1.1.3 破解应急警用装备保障困境的新思路 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究方法和研究内容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 理论基础 |
| 1.4.1 TTF模型与TAM模型理论 |
| 1.4.2 系统管理理论 |
| 1.5 研究创新点 |
| 2 文献综述与主要概念界定 |
| 2.1 文献综述与应用现状 |
| 2.1.1 物联网技术在仓储中的应用现状 |
| 2.1.2 物联网技术在警用装备管理中的应用现状 |
| 2.1.3 应急装备保障文献综述 |
| 2.1.4 简要评述 |
| 2.2 主要概念界定 |
| 2.2.1 物联网技术 |
| 2.2.2 应急警务 |
| 2.2.3 应急警用装备 |
| 2.2.4 应急警用装备保障体系 |
| 2.2.5 基于物联网技术的应急警用装备保障体系 |
| 3 应急警用装备保障业务流程及要求 |
| 3.1 应急警用装备保障业务流程 |
| 3.2 应急警用装备保障要求 |
| 3.2.1 超前保障 |
| 3.2.2 主动保障 |
| 3.2.3 动态保障 |
| 3.2.4 精确保障 |
| 3.2.5 快速保障 |
| 3.2.6 协同保障 |
| 4 应急警用装备保障的实证调研 |
| 4.1 访谈对象选择 |
| 4.2 访谈提纲设计 |
| 4.3 访谈结果分析 |
| 4.3.1 应急警用装备保障效率低 |
| 4.3.2 应急警用装备共享不畅通 |
| 4.3.3 应急警用装备管理技术落后 |
| 4.3.4 应急警务保障经费投入不足 |
| 4.3.5 警务保障部门专业人才稀缺 |
| 5 基于物联网技术的应急警用装备保障体系架构 |
| 5.1 基于物联网技术的应急警用装备保障体系建设目标 |
| 5.2 基于物联网技术的应急警用装备保障体系建设原则 |
| 5.3 基于物联网技术的应急警用装备保障体系技术架构 |
| 5.4 基于物联网技术的应急警用装备保障体系应用架构 |
| 5.4.1 应急储备库智能管理系统 |
| 5.4.2 应急警用装备智能调拨系统 |
| 5.4.3 应急警用装备物流动态管控系统 |
| 6 基于物联网技术优化应急警用装备保障体系的对策 |
| 6.1 加强顶层设计 |
| 6.1.1 制定物联网发展蓝图 |
| 6.1.2 统一物联网建设规范 |
| 6.2 完善制度机制 |
| 6.2.1 完善应急装备保障法律体系 |
| 6.2.2 细化应急装备保障制度机制 |
| 6.3 强化技术支撑 |
| 6.3.1 优化现有警用装备管理系统 |
| 6.3.2 提高公安物联网安全标准 |
| 6.4 加大经费保障 |
| 6.4.1 加大应急经费投入 |
| 6.4.2 健全经费管理制度 |
| 6.4.3 设立专项科研经费 |
| 6.5 注重队伍建设 |
| 6.5.1 转变应急工作理念 |
| 6.5.2 拓宽人才引进渠道 |
| 6.5.3 创新人才培养方式 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（2）警用话单分析软件的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容与意义 |
| 1.4 论文的工作与组织结构 |
| 第二章 相关技术分析 |
| 2.1 J2EE技术 |
| 2.2 SPRING框架技术 |
| 2.3 STRUTS2 技术 |
| 2.4 AJAX技术 |
| 2.5 ORACLE数据库技术 |
| 2.6 数据仓库技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统分析 |
| 3.1 系统用例分析 |
| 3.2 系统功能分析 |
| 3.3 非功能需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统总体设计 |
| 4.1 系统设计原则 |
| 4.2 系统体系结构设计 |
| 4.3 系统功能构成设计 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.5 系统网络部署设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统详细设计和实现 |
| 5.1 系统模块详细设计与实现 |
| 5.1.1 系统登录模块 |
| 5.1.2 关系路径分析模块 |
| 5.1.3 多维度时空碰撞分析模块 |
| 5.1.4 合并切片分析模块 |
| 5.1.5 人际关系搜索分析模块 |
| 5.1.6 人际关系钻取分析模块 |
| 5.1.7 相似度分析模块 |
| 5.1.8 共同联系人分析模块 |
| 5.1.9 可疑关系分析模块 |
| 5.2 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试环境配置 |
| 6.2 测试概述 |
| 6.3 测试内容与结果分析 |
| 6.3.1 界面测试 |
| 6.3.2 功能测试 |
| 6.3.3 数据测试 |
| 6.3.4 非功能性测试 |
| 6.4 测试结论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 进一步研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）社团结构检测模型在公共安全数据分析领域的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景与意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第二章 系统相关理论与技术 |
| 2.1 数据仓库 |
| 2.2 复杂网络与社团检测 |
| 2.3 KL散度 |
| 2.4 六度空间理论 |
| 2.5 Pandas |
| 2.6 Hadoop |
| 2.7 数据质量管理 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 需求分析和系统设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 功能需求 |
| 3.1.2 数据需求 |
| 3.1.3 模型需求 |
| 3.2 系统设计 |
| 3.2.1 系统总体架构设计 |
| 3.2.2 系统功能模块设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 数据仓库设计与实现 |
| 4.1 数据仓库的设计 |
| 4.2 ETL |
| 4.2.1 数据清洗 |
| 4.2.2 数据转换 |
| 4.2.3 数据加载 |
| 4.3 数据管理 |
| 4.3.1 数据关联融合 |
| 4.3.2 数据质量管理 |
| 4.3.3 数据存储方案 |
| 4.4 本章小结 |
| 4.5 章节附录 |
| 第五章 数据分析模型 |
| 5.1 结构检测模型 |
| 5.1.1 建模过程 |
| 5.1.2 模型应用及结果 |
| 5.2 指数判别模型 |
| 5.2.1 建模过程 |
| 5.2.2 模型应用及结果 |
| 5.3 串并案模型 |
| 5.4 本章小结 |
| 5.5 章节附录 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于云中心的公安大数据应用平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.3 课题研究目的与意义 |
| 1.4 论文的工作与组织结构 |
| 第二章 云平台基础技术 |
| 2.1 大数据技术 |
| 2.2 云计算技术 |
| 2.3 分布式存储技术 |
| 2.4 阿里云大数据组件 |
| 2.4.1 RDS |
| 2.4.2 OTS |
| 2.4.3 MaxCompute |
| 2.4.4 StreamCompute |
| 2.4.5 DataHub |
| 2.4.6 ADS |
| 2.5 虚拟化技术 |
| 2.6 数据挖掘技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统必要性分析 |
| 3.2 系统需求分析 |
| 3.2.1 功能需求分析 |
| 3.2.2 应用需求分析 |
| 3.3 业务流程分析 |
| 3.4 非功能需求分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统总体设计 |
| 4.1 系统总体架构 |
| 4.2 系统功能结构设计 |
| 4.3 系统部署架构设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统详细设计与实现 |
| 5.1 数据汇聚详细设计与实现 |
| 5.1.1 数据汇聚设计思路 |
| 5.1.2 数据汇聚实现内容 |
| 5.2 数据资源库设计与实现 |
| 5.2.1 数据资源库设计思路 |
| 5.2.2 数据资源库实现内容 |
| 5.3 数据主题库设计与实现 |
| 5.3.1 数据主题库设计思路 |
| 5.3.2 数据主题库实现内容 |
| 5.4 数据专题库设计与实现 |
| 5.4.1 数据专题库设计思路 |
| 5.4.2 数据专题库实现内容 |
| 5.5 数据资源目录设计与实现 |
| 5.5.1 数据资源目录设计思路 |
| 5.5.2 数据资源目录实现内容 |
| 5.6 基础数据应用详细设计与实现 |
| 5.6.1 预警中心模块 |
| 5.6.2 标签管理模块 |
| 5.6.3 超级搜索模块 |
| 5.6.4 超级碰撞模块 |
| 5.6.5 人员全息模块 |
| 5.7 部分功能代码 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试的总体要求 |
| 6.2 测试人员及组织分工 |
| 6.3 测试方法 |
| 6.3.1 单元测试 |
| 6.3.2 集成测试 |
| 6.3.3 系统测试 |
| 6.4 测试内容与结果分析 |
| 6.4.1 数据测试 |
| 6.4.2 功能测试 |
| 6.4.3 性能测试 |
| 6.4.4 安全测试 |
| 6.5 测试结论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）改进的ETL框架及其数据清洗方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 论文的主要工作 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 预备知识 |
| 2.1 ETL |
| 2.2 数据质量及评估方法 |
| 2.2.1 数据质量定义及评价维度 |
| 2.2.2 数据质量评估方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 ECL-TL框架设计 |
| 3.1 框架设计 |
| 3.1.1 ECL组件 |
| 3.1.2 中间库 |
| 3.1.3 TL组件 |
| 3.2 ECL-TL框架的特点 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 重复记录清洗 |
| 4.1 重复记录介绍 |
| 4.2 基于等价关系的完全重复记录清洗方法 |
| 4.2.1 方法步骤 |
| 4.2.2 时间复杂度分析 |
| 4.2.3 实验分析 |
| 4.3 基于属性层次结构的相似重复记录检测方法 |
| 4.3.1 基本步骤 |
| 4.3.2 音码聚类 |
| 4.3.3 文本聚类 |
| 4.3.4 实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于信息值质量评价的低质量数据清洗方法 |
| 5.1 信息值质量评价 |
| 5.2 权重设置 |
| 5.3 低质量数据清洗 |
| 5.4 实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 ECL-TL框架的实现与应用 |
| 6.1 数据处理层 |
| 6.2 数据应用层 |
| 6.3 数据展示层 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（6）公安应急物资物联网智能管理系统分析与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACTS |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究与应用现状 |
| 1.2.1 物联网技术与仓储物流 |
| 1.2.2 公安物联网与应急物资管理 |
| 1.2.3 企业架构与系统设计 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 相关基础理论概述 |
| 2.1 物联网信息技术 |
| 2.2 智能管理 |
| 2.3 企业架构理论 |
| 第三章 公安应急物资管理现状与系统建设目标 |
| 3.1 公安应急物资管理现状 |
| 3.2 公安应急物资管理需求 |
| 3.3 系统建设目标 |
| 第四章 公安应急物资管理系统功能分析与架构设计 |
| 4.1 整体功能分析与架构设计 |
| 4.2 四个子系统功能分析与架构设计 |
| 4.3 两个平台功能分析与架构设计 |
| 第五章 公安应急物资管理系统主要模块设计 |
| 5.1 仓储管理主要模块设计 |
| 5.2 动态管控主要模块设计 |
| 5.3 调配指挥主要模块设计 |
| 第六章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）危机处置中政府跨部门协同研究 ——以天津港“8·12”瑞海公司危险品仓库特别重大火灾爆炸事故为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 问题背景 |
| 第二节 研究意义 |
| 第三节 国内外研究综述 |
| 一、国外研究现状 |
| 二、国内研究现状 |
| 三、国内外研究小结 |
| 第四节 研究内容 |
| 第五节 研究思路 |
| 第六节 研究方法 |
| 一、选案依据 |
| 二、方法应用简介 |
| 第二章 基本概念及理论介绍 |
| 第一节 危机的含义 |
| 一、危机的含义 |
| 二、危机的类型和性质 |
| 三、危机发展的新趋势 |
| 第二节 政府危机处置中跨部门协同 |
| 一、政府危机处置中跨部门协同的含义 |
| 二、危机“跨界性”和我国政府部门“碎片化”间的冲突 |
| 三、政府危机处置中跨部门协同的优势 |
| 第三节 本文研究的理论基础 |
| 一、风险社会理论 |
| 二、福列特的整合理论 |
| 三、协同政府理论 |
| 四、本文研究的理论基础小结 |
| 第三章 危机处置中政府跨部门协同的困境 |
| 第一节 案例回顾 |
| 一、事故概况 |
| 二、事故背景 |
| 三、事故经过 |
| 第二节 政府跨部门协同存在的困境 |
| 一、单一部门自身能力不足 |
| 二、参与危机处置的部门间信息沟通不畅 |
| 三、预案组织领导机构缺失 |
| 四、政府公关危机 |
| 第四章 我国政府跨部门协同存在困境的成因分析 |
| 第一节 部门利益冲突 |
| 一、利益巩固制约跨部门协同规模和深度 |
| 二、利益削减引起跨部门消极协同甚至“不作为” |
| 三、部门利益阻碍部门信息共享 |
| 四、危机处置中责任分担与各部门利益发生冲突 |
| 第二节 部门间信息沟通障碍 |
| 第三节 部门职责边界模糊 |
| 一、部门目标不一致 |
| 二、部门职责模糊 |
| 第五章 完善天津港危机处置政府跨部门协同的建议 |
| 第一节 整体性的功能模块的构建 |
| 一、组织机构的整合 |
| 二、建立统一的城市协同应急报警系统 |
| 第二节 危机处置相关制度的完善 |
| 一、细化相关法律法规 |
| 二、提高制度的有效性 |
| 第三节 天津港政府跨部门危机处置的协同运行机制 |
| 一、建立跨部门团队方式的人才交流机制 |
| 二、建立健全跨部门跨部门审批机制 |
| 三、建立完善的危机处置信息交换和发布机制 |
| 四、建立健全信息共享机制 |
| 五、建立健全危机处置协同的绩效评估和激励机制 |
| 六、建立健全应急物资保障机制 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（8）大政工平台数据仓库的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 基于数据仓库的公安信息化建设的现状 |
| 1.3.2 ETL在公安信息化建设中应用的现状 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 1.4.1 数据仓库的设计与实现 |
| 1.4.2 ETL的设计与实现 |
| 1.5 本文架构 |
| 2 相关技术 |
| 2.1 数据仓库技术 |
| 2.1.1 数据仓库的基本概念 |
| 2.1.2 数据仓库的架构 |
| 2.1.3 数据仓库的关键技术 |
| 2.1.4 数据仓库的建模 |
| 2.2 ETL技术 |
| 2.2.1 ETL的基本概念 |
| 2.2.2 ETL的体系架构 |
| 2.2.3 ETL的关键技术 |
| 3 大政工平台数据仓库的设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 主题建立 |
| 3.2.1 人事管理主题 |
| 3.2.2 培训管理主题 |
| 3.2.3 考核管理主题 |
| 3.3 数据仓库建立 |
| 3.3.1 概念模型建立 |
| 3.3.2 逻辑模型建立 |
| 3.3.3 物理模型建立 |
| 3.4 粒度设计 |
| 3.4.1 粒度设计策略 |
| 3.4.2 大政工平台数据仓库粒度划分 |
| 3.5 缓慢渐变维度设计 |
| 3.5.1 缓慢渐变维度的处理方法 |
| 3.5.2 大政工平台数据仓库缓慢渐变维度设计 |
| 4 大政工平台数据仓库ETL的设计与实现 |
| 4.1 数据分析 |
| 4.1.1 数据源介绍 |
| 4.1.2 数据采集 |
| 4.2 ETL总体架构设计 |
| 4.3 ETL准备 |
| 4.3.1 数据准备 |
| 4.3.2 数据规则准备 |
| 4.4 数据抽取 |
| 4.4.1 异构数据源处理 |
| 4.4.2 整体抽取机制 |
| 4.4.3 增量抽取机制 |
| 4.4.4 并行抽取设计 |
| 4.5 数据转换 |
| 4.5.1 常规处理 |
| 4.5.2 字段及字典转换 |
| 4.5.3 维度表与事实表的主外键转换 |
| 4.6 数据加载 |
| 4.7 ETL的实现 |
| 4.7.1 ETL整体功能实现 |
| 4.7.2 数据抽取实现 |
| 4.7.3 数据转换实现 |
| 4.7.4 数据加载及数据备份实现 |
| 5 大政工平台数据仓库的应用 |
| 5.1 人事管理分析 |
| 5.2 培训管理分析 |
| 5.3 考核管理分析 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于数据挖掘的物流监管分析系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 物流中的犯罪趋势 |
| 1.3 国内物流监管现状 |
| 1.4 数据挖掘在物流管理中的应用 |
| 1.5 论文内容的目标与主要内容 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 2 业务需求 |
| 2.1 物流监管分析系统的建设背景 |
| 2.2 物流监管分析系统总体需求分析 |
| 2.3 业务需求分析 |
| 2.3.1 需求列表 |
| 2.3.2 用户角色和功能对应 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 物流监管分析系统架构设计与关键技术 |
| 3.1 物流监管分析系统架构 |
| 3.2 数据仓库子系统 |
| 3.2.1 数据仓库分层设计 |
| 3.2.2 数据存储设计 |
| 3.2.2.1 存储方案选型 |
| 3.2.2.2 数据存储方案设计 |
| 3.2.2.3 数据存储副本 |
| 3.2.3 数据仓库3NF建模方法的调整 |
| 3.2.4 数据模型设计 |
| 3.2.4.1 物流信息表 |
| 3.2.4.2 网上追逃信息表 |
| 3.3 数据接入子系统 |
| 3.3.1 数据处理模型设计 |
| 3.3.2 计算处理模型设计 |
| 3.3.3 与MAPREDUCE架构的比较 |
| 3.4 数据挖掘算法 |
| 3.4.1 APRIORI算法在物流犯罪分析中的应用 |
| 3.4.1.1 训练样本数据准备 |
| 3.4.1.2 量化字段离散化预处理 |
| 3.4.1.3 WEKA数据准备与参数设置 |
| 3.4.1.4 运行结果与解释 |
| 3.4.2 非法物流交易犯罪团伙LSNA |
| 3.4.2.1 行动者 |
| 3.4.2.2 社交网络结构分析 |
| 3.4.2.3 物流犯罪团伙识别 |
| 3.4.2.4 物流犯罪团伙挖掘 |
| 3.4.2.5 试验结果分析 |
| 3.5 算法实现 |
| 3.5.1 挖掘算法基本实现流程 |
| 3.5.2 APRIORI算法实现 |
| 3.5.3 LSNA算法实现 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 系统测试和应用 |
| 4.1 物流业务数据标准化并行处理实现 |
| 4.2 运行网络拓扑图 |
| 4.3 运行配置文件部分内容 |
| 4.4 测试用例设计 |
| 4.5 计算结果 |
| 4.6 物流监管系统前端功能测试 |
| 4.6.1 测试环境 |
| 4.6.2 功能测试 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（10）基于数据仓库的监督管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外现状分析 |
| 1.2.1 公安监督管理信息化建设现状 |
| 1.2.2 数据仓库国内外现状 |
| 1.2.3 ETL国内外现状 |
| 1.3 本文的主要内容及组织结构 |
| 第2章 数据仓库和系统开发框架概述 |
| 2.1 数据仓库 |
| 2.1.1 数据仓库概念及特点 |
| 2.1.2 开发数据仓库步骤 |
| 2.2 ETL |
| 2.2.1 ETL概念 |
| 2.2.2 数据抽取 |
| 2.2.3 数据转换 |
| 2.2.4 数据加载 |
| 2.3 系统开发框架 |
| 2.3.1 框架设计原则 |
| 2.3.2 采用J2EE架构 |
| 2.3.3 基于面向服务的体系结构（SOA规范）设计 |
| 2.3.4 采用Web Service技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 某局委监督管理系统需求分析 |
| 3.1 项目概述 |
| 3.1.1 现状分析 |
| 3.1.2 系统目标 |
| 3.2 数据需求 |
| 3.3 系统角色及权限 |
| 3.4 系统功能分析 |
| 3.4.1 系统功能模块 |
| 3.4.2 系统用例分析 |
| 3.5 流程分析 |
| 3.5.1 预警提示处理流程 |
| 3.5.2 督办处理流程 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 某局委监督管理系统的设计 |
| 4.1 某局委监督管理系统总体设计 |
| 4.1.1 总体设计 |
| 4.1.2 性能设计 |
| 4.1.3 安全性设计 |
| 4.1.4 接口设计 |
| 4.2 基于数据仓库的监察数据库设计 |
| 4.2.1 数据仓库建设步骤 |
| 4.2.2 主题模型设计 |
| 4.2.3 概念模型设计 |
| 4.2.4 逻辑模型设计 |
| 4.2.5 物理模型设计 |
| 4.3 监督管理系统功能数据库设计 |
| 4.3.1 监测点管理模块数据库设计 |
| 4.3.2 预警模块数据库设计 |
| 4.4 基于规则库的自动生成sql设计 |
| 4.5 系统功能模块设计 |
| 4.5.1 监测管理模块设计 |
| 4.5.2 预警管理模块设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 某局委监督管理系统的实现 |
| 5.1 系统实施架构 |
| 5.1.1 系统运行环境 |
| 5.1.2 系统网络架构 |
| 5.1.3 系统开发环境 |
| 5.2 数据仓库的ETL实现 |
| 5.2.1 ETL逻辑架构 |
| 5.2.2 ETL自动化 |
| 5.2.3 ETL作业 |
| 5.2.4 数据抽取 |
| 5.2.5 数据转换 |
| 5.2.6 数据加载 |
| 5.3 规则库自动生成sql开发实现 |
| 5.4 监测管理模块 |
| 5.4.1 监测点定义模块 |
| 5.4.2 监测策略管理模块 |
| 5.4.3 监测任务管理模块 |
| 5.4.4 监测日志查询模块 |
| 5.4.5 监测点来源系统模块 |
| 5.4.6 支撑数据表集模块 |
| 5.5 预警管理模块 |
| 5.5.1 工作提示模块 |
| 5.5.2 预警管理模块 |
| 5.5.3 督办管理模块 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术成果 |
| 致谢 |
四、公安信息领域数据仓库建设研究（论文参考文献）
- [1]基于物联网技术的应急警用装备保障体系研究[D]. 王凯. 中国人民公安大学, 2020(11)
- [2]警用话单分析软件的设计与实现[D]. 雷忠诚. 电子科技大学, 2020(01)
- [3]社团结构检测模型在公共安全数据分析领域的应用研究[D]. 吴奇露. 兰州大学, 2020(01)
- [4]基于云中心的公安大数据应用平台的设计与实现[D]. 楼宏良. 电子科技大学, 2020(01)
- [5]改进的ETL框架及其数据清洗方法研究[D]. 潘彬. 西华大学, 2019(02)
- [6]公安应急物资物联网智能管理系统分析与设计[D]. 朱军. 东南大学, 2018(01)
- [7]危机处置中政府跨部门协同研究 ——以天津港“8·12”瑞海公司危险品仓库特别重大火灾爆炸事故为例[D]. 王洪基. 上海交通大学, 2016(06)
- [8]大政工平台数据仓库的设计与实现[D]. 张瑶. 东华大学, 2016(08)
- [9]基于数据挖掘的物流监管分析系统的研究与实现[D]. 肖晖. 上海交通大学, 2016(01)
- [10]基于数据仓库的监督管理系统的设计与实现[D]. 徐明歌. 北京工业大学, 2016(03)