计算机博士论文提纲出不来怎么办？本文以计算机论文为例，为大家列举了3篇论文提纲范文，多参考学习，希望对你的论文写作有帮助。
博士论文提纲
论文提纲范文样本一：基于深度强化学习的目标跟踪算法研究
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 论文背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于相关滤波器的目标跟踪算法
1.2.2 基于深度学习的目标跟踪算法
1.2.3 基于深度强化学习的目标跟踪算法
1.3 目标跟踪面临的挑战
1.4 论文的主要工作
1.5 论文的结构安排
2 目标跟踪理论基础
2.1 单目标跟踪流程
2.2 深度强化学习
2.3 目标跟踪训练与测试数据集
2.4 目标跟踪性能评价
2.4.1 跟踪速度评价
2.4.2 跟踪精确性评价
2.4.3 跟踪成功率评价
2.4.4 跟踪鲁棒性评价
2.5 本章小结
3 基于优化方差下降的自适应探索深度强化学习跟踪方法
3.1 引言
3.2 优化方差下降自适应探索深度强化学习算法
3.2.1 基于优化方差下降的网络梯度更新策略
3.2.2 基于CUCB的自适应动作探索策略
3.2.3 基于回归的动作奖励损失函数
3.2.4 跟踪算法流程设计
3.3 实验与结果分析
3.3.1 实验设置
3.3.2 定量分析实验
3.3.3 定性分析实验
3.3.4 消融实验
3.3.5 其他数据集实验结果
3.4 本章小结
4 基于参数空间噪声的深度强化学习目标跟踪方法
4.1 引言
4.2 参数空间噪声深度强化学习目标跟踪算法
4.2.1 基于参数空间噪声深度强化学习网络模型
4.2.2 基于UCB时空特征的自适应模型更新策略
4.2.3 基于增强学习的目标重定位方法
4.2.4 跟踪算法流程设计
4.3 实验与结果分析
4.3.1 实验设置
4.3.2 定量分析实验
4.3.3 定性分析实验
4.3.4 消融实验
4.3.5 其他数据集实验结果
4.4 本章小结
5 基于多任务多模型迁移学习的深度强化学习跟踪方法
5.1 引言
5.2 多任务多模型迁移学习的深度强化学习跟踪算法
5.2.1 多任务多模型网络框架
5.2.2 多缓冲区存储策略
5.2.3 基于学生-教师知识迁移跟踪
5.2.4 跟踪算法流程设计
5.3 实验与结果分析
5.3.1 实验设置
5.3.2 定量分析实验
5.3.3 定性分析实验
5.3.4 消融实验
5.3.5 其他数据集实验结果
5.4 本章小结
6 总结和展望
6.1 论文总结
6.2 工作展望
参考文献
论文提纲范文样本二：铁路机车设备画像理论及关键技术研究
致谢
摘要
ABSTRACT
前言
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 必要性及可行性分析
1.2.1 必要性
1.2.2 可行性
1.3 本文拟解决的主要问题
1.4 本文研究的主要内容
1.5 本文组织架构及技术路线
1.6 本章小结
2 国内外研究现状及发展趋势
2.1 机务大数据研究及应用
2.1.1 国外
2.1.2 国内
2.2 机车检修现状
2.3 设备画像
2.3.1 画像的概念
2.3.2 构成要素
2.3.3 模型与方法
2.4 标签技术
2.4.1 画像标签的定义
2.4.2 标签分类
2.4.3 标签构建原则
2.4.4 标签构建方法
2.5 设备健康管理
2.5.1 国外设备健康管理现状
2.5.2 国内设备健康管理现状
2.5.3 我国铁路机务专业PHM技术发展差距
2.6 本章小结
3 铁路机车设备画像理论
3.1 机车设备画像概述
3.2 铁路机车设备画像理论构建
3.2.1 铁路机车设备画像理论的定义与内涵
3.2.2 铁路机车设备画像理论的构成
3.2.3 铁路机车设备画像理论的应用架构
3.3 本章小结
4 基于设备画像的铁路机车标签体系构建
4.1 问题概述
4.2 面向设备画像的标签技术
4.3 机车画像标签体系构建
4.3.1 机车画像标签体系技术架构
4.3.2 机车画像标签体系
4.4 基于聚类的机车第三级标签获取方法
4.4.1 K-means算法
4.4.2 K-means算法的改进
4.4.3 K-means算法与改进算法的比较验证
4.5 机车画像标签体系构建实例
4.5.1 K-means改进算法的应用
4.5.2 机车完整标签体系的产生
4.6 本章小结
5 基于MsEclat算法的铁路机车事故故障多最小支持度关联规则挖掘
5.1 问题概述
5.2 MsEclat算法的背景知识
5.2.1 垂直格式数据集
5.2.2 支持度、置信度与提升度
5.2.3 概念格理论
5.2.4 多最小支持度下的频繁项集判定
5.2.5 面向有序项目集合的最小支持度索引表
5.2.6 基于等价类的可连接性判定
5.3 MsEclat算法原理
5.3.1 Eclat算法简述
5.3.2 改进的Eclat算法—MsEclat算法
5.4 优化的Ms Eclat算法
5.4.1 基于布尔矩阵的T_(set)位运算求交
5.4.2 基于MapReduce的等价类并行运算
5.4.3 大数据场景下优化的MsEclat算法的频繁项集挖掘步骤
5.5 算法比较验证
5.5.1 MsEclat算法与水平挖掘算法的对比
5.5.2 MsEclat算法与其优化算法的对比
5.6 机车事故故障关联规则挖掘分析
5.6.1 待分析项目的选取
5.6.2 关联规则挖掘结果分析
5.7 本章小结
6 基于PSO+DE混合优化BP神经网络的铁路机车质量安全态势预测
6.1 问题概述
6.2 机车质量等级评价
6.3 基于机车质量评价项点的特征选择
6.3.1 灰色关联度分析
6.3.2 机车质量等级的比较特征选择
6.4 PSO+DE混合优化BP神经网络
6.4.1 BP神经网络原理
6.4.2 PSO算法原理
6.4.3 DE算法原理
6.4.4 基于时变概率的PSO+DE混合优化BP神经网络预测模型
6.5 机车质量安全态势预测分析
6.5.1 预测模型训练
6.5.2 预测模型训练结果分析
6.5.3 预测模型应用分析
6.6 本章小结
7 基于铁路机车设备画像理论的铁路机车健康管理应用总体设计
7.1 机务大数据与机车健康管理
7.2 铁路机车健康管理应用设计
7.2.1 设计目标及定位
7.2.2 总体架构设计
7.2.3 技术架构设计
7.3 铁路机车健康管理应用的典型应用场景分析
7.3.1 设备质量综合分析
7.3.2 人员运用综合把控
7.3.3 运输生产综合管理
7.4 本章小结
8 某铁路局机车健康管理应用实践
8.1 应用开发方案
8.1.1 系统开发环境
8.1.2 数据调用方式
8.1.3 分析模型定时任务调用方式
8.2 机车数据管理功能
8.2.1 基本数据管理
8.2.2 视频数据管理
8.2.3 机务电子地图
8.3 机车画像标签生成及分析功能
8.3.1 机车画像标签管理
8.3.2 单台机车画像分析
8.3.3 机车设备画像分析
8.4 机车事故故障关联分析功能
8.5 机车质量评价分析功能
8.5.1 单台机车质量安全分析
8.5.2 机务段级机车质量安全分析
8.5.3 机务部级机车质量安全分析
8.5.4 全局机务专业质量安全综合分析
8.6 机车质量安全态势预测分析功能
8.7 本章小结
9 总结与展望
9.1 本文总结
9.2 研究展望
参考文献
计算机毕业论文目录
论文提纲范文样本三：基于序列更新信息的预测：势头启发式的模型构建与比较
致谢
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 序列更新信息、势头特征与势头启发式
1.2 一般理性的最优化策略与生态理性的启发式策略
1.3 预测绩效:预测准确性与预测速度
1.4 本研究概述
2 文献综述
2.1 理性理论及相关决策研究视角
2.1.1 一般理性理论与贝叶斯推理视角
2.1.2 生态理性理论与启发式视角
2.2 人类心理中的“类势头”现象
2.2.1 知觉时间范围内的类势头现象
2.2.2 较长时间范围内的类势头现象
2.3 基于序列更新信息的预测:势头特征的作用与影响
2.3.1 势头特征在股票投资决策中的作用
2.3.2 势头特征在体育决策中的作用
2.3.3 势头特征在赌博决策中的作用
2.3.4 势头特征在觅食决策中的作用
2.3.5 势头特征在其它相关决策中的作用
3 研究构思与总体设计
3.1 以往研究小结
3.2 研究概念的提出、界定与分析
3.2.1 势头特征的操作性定义
3.2.2 势头特征与相应策略的性质
3.3 本研究拟解决的问题
3.4 研究构思
3.5 研究总体设计
3.5.1 研究内容
3.5.2 假设提出
4 研究一 势头启发式的模型构建与比较
4.1 研究目的与研究假设
4.2 实验1a势头启发式的模型构建与比较——预测台球比赛胜负
4.2.1 被试
4.2.2 实验范式
4.2.3 模型构建
4.2.4 模型汇总与评估
4.2.5 结果
4.2.6 讨论
4.3 实验1b势头启发式的模型构建与比较——预测智力竞赛胜负
4.3.1 被试
4.3.2 实验范式
4.3.3 结果
4.3.4 讨论
4.4 研究小结
5 研究二 决策任务与决策环境对势头启发式策略使用的影响
5.1 研究目的与研究假设
5.2 实验2任务难度对势头启发式策略使用的影响
5.2.1 被试
5.2.2 实验范式
5.2.3 结果
5.2.4 讨论
5.3 实验3时间压力对势头启发式策略使用的影响
5.3.1 被试
5.3.2 实验范式
5.3.3 结果
5.3.4 讨论
5.4 研究小结
6 研究三 势头启发式的预测绩效分析
6.1 研究目的与研究假设
6.2 实验4势头启发式的预测绩效分析—势头启发式策略使用对预测绩效的影响
6.2.1 数据来源
6.2.2 实验范式
6.2.3 结果
6.2.4 讨论
6.3 实验5势头启发式的预测绩效分析—势头启发式的相对优势与预测绩效
6.3.1 数据来源
6.3.2 实验范式
6.3.3 结果
6.3.4 讨论
6.4 研究小结
7 总讨论
7.1 主要研究成果及讨论
7.1.1 主要研究结果
7.1.2 研究结果讨论
7.2 研究意义
7.2.1 理论意义
7.2.2 现实意义
7.3 研究不足与未来研究展望
8 结论
参考文献
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