电力窃漏电自动识别系统开发：SpringBoot+Vue+神经网络模型

资源摘要信息:"该毕业设计项目是一个基于Spring Boot框架结合Vue.js前端技术开发的电力窃漏电自动识别系统。系统采用了机器学习中的前馈神经网络模型，并将模型部署在了Flask应用服务器上。在Java后端服务中通过发送HTTP请求调用部署在Flask中的模型，并将得到的识别结果返回给后端。整个系统的设计和开发过程详细地记录在这个项目源码中。 1. Spring Boot: Spring Boot是Spring的一个模块，它提供了一个快速开发的脚手架，使得开发者可以快速地开发独立的、生产级别的基于Spring的应用。在本项目中，Spring Boot被用于搭建后端服务，通过其提供的各种起步依赖简化了项目的搭建及开发过程。 2. Vue.js: Vue.js是一个构建用户界面的渐进式JavaScript框架，它专注于视图层。在本项目中，Vue.js被用于开发前端界面，提供了动态的网页交互和丰富的用户界面。 3. CART决策树: 决策树是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归任务。CART（Classification and Regression Trees）是其中的一种实现方式。虽然本项目没有直接采用CART算法，但在选择模型的过程中可能进行了比较分析。 4. 前馈神经网络: 前馈神经网络是一种基本的神经网络模型，信息是单向流动的，从输入层经过隐藏层直至输出层。它在处理非线性问题时表现出色，本项目中选择使用前馈神经网络来识别电力窃漏电的行为。 5. Flask: Flask是一个轻量级的Web应用框架，由Python编写。在本项目中，Flask被用来部署机器学习模型，作为一个Web服务，能够接收来自Java后端的HTTP请求，并返回模型的识别结果。 6. HTTP请求: 在本项目中，Java后端通过发送HTTP请求到Flask服务来调用部署在服务器上的机器学习模型。这是前后端交互的一种常见方式，使用标准的HTTP协议进行数据交换。 7. Java后端: Java是广泛用于企业级应用开发的后端语言，具有稳定性和可扩展性。项目后端使用Java开发，负责处理业务逻辑以及与前端和模型服务的交互。 8. 系统部署: 系统部署涉及到将开发完成的应用程序部署到服务器上，使其可以对外提供服务。这通常包括配置服务器环境、数据库、网络等。 整个系统的设计和实现过程涉及到了前后端分离的开发模式、机器学习模型的选择与训练、Web服务的搭建以及前后端的交互等多个知识点。该系统的设计可以有效地提高电力系统运行的效率和安全性，同时通过自动化的手段降低人力成本和错误率。"