系统架构设计

采用Spring Boot作为后端框架，结合MyBatis-Plus进行数据库操作，前端使用微信小程序开发工具。系统分为用户端和管理端，用户端提供宠物健康数据记录、AI健康分析等功能，管理端负责数据统计和系统管理。

后端采用分层架构：Controller层处理HTTP请求，Service层实现业务逻辑，DAO层负责数据持久化。AI模块通过Python Flask提供RESTful API，Spring Boot通过HTTP调用AI服务。

核心功能模块

用户管理模块
实现用户注册、登录、个人信息管理功能。采用JWT进行身份验证，密码使用BCrypt加密存储。用户信息包括用户名、手机号、宠物信息等。

宠物健康记录模块
提供宠物日常健康数据记录功能，包括体温、饮食、运动量等指标。数据通过表单提交，后端验证后存入MySQL数据库。支持历史记录查询和图表展示。

AI健康分析模块
集成机器学习模型对宠物健康数据进行分析。使用Python的scikit-learn训练预测模型，Flask封装为API。Spring Boot调用API获取分析结果，如异常检测、健康评分等。

数据库设计

主要表包括：

• user：存储用户基本信息
• pet：记录宠物品种、年龄等属性
• health_record：存储每日健康指标
• analysis_result：保存AI分析结果

关系设计遵循第三范式，通过外键关联相关表。使用MyBatis-Plus的Active Record模式简化CRUD操作。

AI技术实现

采用监督学习算法训练健康预测模型：

1. 收集历史健康数据作为训练集
2. 使用随机森林算法进行特征选择和分类
3. 模型评估采用交叉验证和ROC曲线

预测公式示例：
[ health_score = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot x_i + b ]
其中(w_i)为特征权重，(x_i)为标准化后的健康指标。

接口设计

RESTful API规范设计：

• POST /api/record 提交健康数据
• GET /api/analysis/{petId} 获取分析报告
• PUT /api/user/profile 更新用户信息

返回格式统一为JSON，包含状态码、消息和数据体。使用Swagger生成API文档。

开发计划

第一阶段（2周）
完成项目搭建和基础架构。包括Spring Boot环境配置、数据库表创建、微信小程序页面框架。

第二阶段（3周）
实现核心业务逻辑。开发用户管理、健康记录功能，完成基础API接口测试。

第三阶段（3周）
集成AI模块。部署机器学习模型，实现数据分析接口，优化算法准确率。

第四阶段（2周）
系统联调和测试。进行压力测试和用户体验优化，准备部署文档。

关键技术点

1. Spring Security配置JWT认证
2. MyBatis-Plus动态SQL生成
3. 微信小程序与后端数据交互
4. Python与Java的跨语言调用
5. 健康预测模型的特征工程处理

测试方案

采用分层测试策略：

• 单元测试：JUnit测试Service层
• 集成测试：Postman验证API
• 性能测试：JMeter模拟并发请求
• AI模型测试：精确率、召回率指标评估

测试用例覆盖所有业务场景，包括异常输入处理和边界条件验证。

项目技术支持

前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog/ MySQL Workbench等都可以

后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx

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