本书以大数据挖掘和文本分析为切入口，以网络平台和问卷调查作为数据来源，深入分析国内的冷链物流溯源现状，在此基础上进一步研究消费者对生鲜农产品的安全需求，以此构建一个全面的消费者需求画像；再根据消费者的需求导向，利用MockingBot、Axure进行系统原型设计，构建智能订单管理、智能数据监测和智慧物流可视化子系统，建立符合消费者需求的生鲜农产品冷链溯源系统；再通过Oracle进行数据库搭建，形成完整的冷链溯源系统，可供消费者、物流企业、零售商以及分销商对生鲜农产品冷链运输过程进行全程监控。

1 生鲜农产品冷链智慧溯源系统设计背景
1.1 背景分析
1.1.1 政策背景
1.1.2 企业简介
1.2 现状分析
1.2.1 研究现状
1.2.2 应用现状
1.3 研究思路
1.3.1 设计目标
1.3.2 设计理念
1.3.3 设计框架
2 生鲜农产品冷链智慧溯源系统设计相关理论和方法
2.1 生鲜农产品冷链智慧溯源系统的演化过程
2.2 生鲜农产品冷链智慧溯源系统的特征
2.2.1 生鲜农产品冷链智慧溯源系统主体对象复杂
2.2.2 生鲜农产品冷链智慧溯源系统响应快速
2.2.3 生鲜农产品冷链智慧溯源系统管理精准
2.3 生鲜农产品冷链智慧溯源的方法
2.3.1 基于案例推理的生鲜农产品冷链智慧溯源
2.3.2 基于回溯推理的生鲜农产品冷链智慧溯源
2.3.3 基于系统查询的生鲜农产品冷链智慧溯源
3 生鲜农产品冷链智慧溯源系统需求分析
3.1 消费者需求分析
3.1.1 基于问卷调查的消费者需求统计
3.1.2 基于文本分析的消费者需求挖掘
3.1.3 结果分析
3.2 企业需求分析
3.2.1 市场需求分析
3.2.2 企业需求分析
3.3 本章小结
4 生鲜农产品冷链智慧溯源系统总体设计
4.1 系统设计思路
4.1.1 设计目标
4.1.2 系统设计框架
4.2 系统的核心功能
4.3 系统部署与运营
4.3.1 数据库设计
4.3.2 后台云服务器的选择
4.4 本章小结
5 生鲜农产品冷链智能订单管理子系统设计与实现
5.1 智能订单管理子系统描述与分析
5.1.1 现有订单管理系统不足
5.1.2 智能订单管理技术
5.1.3 系统功能需求分析
5.2 智能订单管理子系统设计
5.2.1 智能订单管理子系统框架设计
5.2.2 系统功能模块设计
5.3 智能订单管理子系统实现
5.3.1 智能订单管理子系统简介
5.3.2 系统功能模块的实现
5.4 本章小结
6 生鲜农产品冷链智能数据监测子系统设计与实现
6.1 智能数据监测子系统的描述与分析
6.1.1 现有冷链物流数据监测系统的不足
6.1.2 智能数据监测技术
6.1.3 系统功能需求分析
6.1.4 系统非功能需求分析
6.2 智能数据监测子系统功能模块设计
6.2.1 系统架构设计
6.2.2 温湿度监测模块设计
6.2.3 运输车辆状态监测模块设计
6.3 智能数据监测子系统功能模块实现
6.3.1 系统简介
6.3.2 系统功能模块的实现
6.4 本章小结
7 生鲜农产品冷链智慧溯源可视化子系统设计与实现
7.1 智慧溯源可视化子系统描述与分析
7.1.1 现有溯源可视化系统不足
7.1.2 智慧溯源可视化技术分析
7.1.3 可视化系统功能需求分析
7.2 智慧溯源可视化子系统设计
7.2.1 系统架构设计
7.2.2 功能模块设计
7.3 智慧溯源可视化子系统实现
7.3.1 系统简介
7.3.2 系统模块实现
7.4 本章小结
8 研究结论与展望
8.1 生鲜农产品冷链智慧溯源系统创新性
8.2 生鲜农产品冷链智慧溯源系统评价
B.2.1 经济效益分析
8.2.2 社会效益分析
8.3 生鲜农产品冷链智慧溯源系统后续分析
8.3.1 系统的不足
8.3.2 系统的后续开发
8.4 本章小结
参考文献