同门师兄弟啊~~~不容易，幸亏我们毕业论文不让我们写关于数据库的· · 好险~~~~
网络工程主要是指计算机网络系统。以分组交换技术为核心的计算机网络，自20世纪70年代以来得到了飞速发展，采用TCP/IP体系结构的Internet得到广泛运用。下面是我带来的关于网络工程专业毕业论文题目的内容，欢迎阅读参考!
网络工程专业毕业论文题目(一)
1. 电子商务时代的企业资源计划(ERP)
2. 零售业电子商务解决方案
3. CA认证规范化研究
4. 全自动试管开盖机
5. 小盘彩票最优化投资方案设计与研究
6. 企业电子商务系统建设的预测性调查报告
7. 电子商务安全技术研究
8. 计算机考证考务系统(B/S模式)
9. 在线考试系统(B/S模式)
10. 企业网络信息安全解决方案设计
11. 酒店网站设计
12. 学生网上练习自测系统设计
13. 网络信息安全问题分类及案例剖析
14. 基于AJAX技术的商务网站设计
15. 基于SQL server数据库的教务管理系统的开发
16. Delphi+ADO数据库系统设计分析及应用
网络工程专业毕业论文题目(二)
1. 基于 Web的分布式 EMC数据库集成查询系统
2. 基于 Web的网络课程的设计
3. 基于工作流的业务系统开发
4. B1级安全数据库设计的设计与实现
5. 数据库加密及密钥管理方法研究
6. 企业应用集成(EAI)中数据集成技术的应用
7. 音像制品网上租赁管理系统
8. 网上购物网站的制作
9. 在线考试系统
10. 学生网络成绩管理系统
11. 企业信息系统建设中业务流程重组(BPR)的研究
12. Delphi的组件开发方法
13. 文件加密解密
14. 网络通信QoS实验方案的设计与开发
15. 基于WinSock端对端QoS网络传输实验测试器的开发
16. 基于SmartDocument网络办公系统解决方案的设计与开发
17. 网络文件传输实现技术的应用与性能分析
18. 企业形象设计
19. 计算机局域网改建设计
20. 校园网络系统的设计规划
21. 网吧的规划与设计
网络工程专业毕业论文题目(三)
1. 基于数据仓库连锁店决策支持系统模型的研究
2. VC开发基于 Office 组件应用程序
3. 从 XML到关系数据库映射技术研究
4. ORACLE9i 数据库系统性能优化研究与实践
5. MIS系统统用报表的设计与实现
6. 数字机顶盒系统的软件加密设计
7. 网上体育用品店的ASP实现
8. 基于ASP的毕业设计管理系统
9. 基于ASP的考务管理系统
10. 如何在网上营销好生意
11. 网上商店顾客消费心理的研究
12. 信息产品与网络营销
13. 网络营销中的广告策略研究
14. 网络营销中的价格策略研究
15. 小型企业电子商务系统的系统分析与设计
16. 网络营销中的竞争策略研究
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着气象数据采集技术的发展以及各气象中心算法的完善,数值天气预报的准确率一直在稳步的提升。然而,面对当今社会对高精度天气预报的需求,来自各个气象中心的模式天气预报并不能够满足人们的要求。因此各个地区的气象部门需要根据自身情况,通过参考上级指导预报对本地区的未来天气现象重新进行预报以提高预报准确率。然而地区级气象部门却受限于本身设备条件,很难获得针对当地的具有指导意义的气象数据。基于上述原因,本文通过对浙江省气象台实际预报工作的调研,结合国家局下发的质量检验要求,为解决气象预报过程中遇到的实际问题,设计并实现了“浙江省天气预报数据分析系统”。并通过分析该系统的结果数据,设计并实现了基于神经网络方法的天气预测模块。该模块会将天气预测结果作为新的预报模式加入到数据分析系统中,为气象预报工作提供更多的数据支持。论文的主要工作内容如下:
1、根据浙江省气象台气象预报工作的数据需求,通过对现有的气象数据结构的分析,设计并实现了一套在大时间跨度下,具有极高查询效率的气象数据仓库。通过该数据仓库的实现,将年度数据统计时间由原来的数百秒级降低到秒级。
2、设计并实现了气象数据分析系统。利用C#、HTML、JavaScript与T-SQL语音开发了具备数据挖掘能力、质量检验能力、辅助预报能力,且数据表现形式丰富而直观的,数据分析系统。通过该系统的应用,可以有效的改善气象预报人员的预报准确率。
3、提出以神经网络法构建预测天气数值参考数据的数据挖掘模型。该模型以BP神经网络方法构建,通过对历史数据的不断学习从而对各个参考预报模式的误差进行预测,然后根据预测结果给出新的参考数据,作为一种新的模式供预报人员参考。该参考数据相比较其他模式的数据在预报准确性与稳定性上都有较大的提升。通过气象数值预报分析系统在该浙江省气象台的应用实践证明,本文设计和实现的气象数值预报数据分析系统能很好地满足数值预报团队关于预报误差控制的需求。不仅根据数据学习模型计算得到的预报参考数据有较好的准确性。而且提供的质量检验功能,也为数值预报团队的预报工作提供了强有力的数据支持。
寿险行业数据挖掘应用分析
寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。
数据挖掘
数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。
目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。
商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。
行业数据挖掘
经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。
根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。
针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。
挖掘系统架构
挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。
规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。
应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。
目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。
实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
看你上面的应该不是计算机专业的论文，如果仅仅是为了毕业，建议选择一个简单的，但是如果以后想从事这方面的，建议你不要弄ASP方面的，这方面的技术已经很落后了，它是98年出来的，在02年被.net取代，只是一般大学的教材比较落后，如果你搞这方面的搞开发，如果以后不用，则学习浪费时间，即使以后就业时用，基本也是淘汰的，另外应用程序开发VF、VB，这个也是不用的，只有数据仓库应用适合你的要求，但不要搞access数据库，新技术和旧技术是有区别的，虽然是重在精通一门，但为何不在入门之前去做新技术方面的呢
