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计算机毕业论文摘要
论文摘要怎么写模板一：数据挖掘和计算机软件开发技术在认知筛查中的应用
我国已进入人口老龄化阶段,认知障碍患者日益增加。据统计,65岁以上的老年人中有10%-20%患有轻度认知障碍。研究发现,针对患有认知障碍的患者,如果不加以干预和训练,大约有10%的患者会在一年后恶化成认知障碍症。认知障碍不仅影响患者的正常生活,也对家庭和社会造成负担,因此早期的认知功能筛查至关重要,提前预防,有助于患者和家庭做好规划。利用神经心理量表是进行认知训练和评估的有效手段之一。本论文主要内容包括利用数据挖掘算法对老年人人群分类、探索分析个人因素对认知能力的影响、设计并开发基于认知量表的评估与数据管理系统。1.设计并开发了一套基于认知量表的评估与数据管理系统:基于采用纸质量表不方便收集、整理费时以及共享数据困难的情况,开发了一套数据评估与管理系统。有评估、数据录入与导出和查看数据等功能,减轻医护人员的工作负担,对社区开展认知功能筛查也起到推动作用。2.提出了基于数据挖掘算法的老年人认知能力分类模型:结合国家卫生健康委员会发布的“关于开展老年痴呆特色防治服务工作”的背景,利用在社区收集到的认知量表数据建立了认知能力分类模型,并分析出不同类别老年人群在各项认知功能上的优弱势。3.探究了老年人个人基本情况与认知能力的相关性:为了深入了解老年人的个人因素对认知功能的影响,探究了个人情况与各项认知能力的相关性以及个人整体情况对整体认知能力的相关性。本论文的研究重点是基于神经心理学量表数据对认知功能进行分类,分类出四类老年人群体,将其认知功能分别定义为:认知能力强、认知能力较强、认知能力一般、认知能力较弱。同时发现受教育年数对认知能力有较强的相关性。
论文摘要怎么写模板二：几种类型图像边缘检测的相关问题研究
近年来,随着图像处理研究的快速发展,非标准图像的研究已逐渐成为研究热点,例如,织物图像、遥感图像和齿轮图像等。其中部分遥感图像与标准图像相比具有复杂的背景和低光照性,并且采集时易混入噪声;部分织物图像具有丰富的纹理信息,为相关处理增加了难度,采集时也容易混入噪声。视觉感知特征中边缘特征是最基本的低层次特征,此特征在图像信息简化和分析中发挥着重要作用,为后续图像更深层次处理打下了良好的基础。并且图像灰度化后进行边缘检测是我们最常见的图像边缘检测方式,而彩色图像由于具有多种不同颜色空间使得边缘检测更为复杂。因此,本文将针对灰度印花织物图像、彩色图像、灰度遥感图像等图像边缘检测的相关问题展开研究。针对印花织物图像中存在丰富的纹理信息和噪声问题,本论文提出一种基于改进滤波器与小波的印花织物图像边缘提取算法。将系数相关性分析的思想运用到滤波器的改进,应用指数函数结合连分式逼近思想确定权值。将欧氏距离公式用于改进自适应中值滤波器,并采用自适应权值公式确定权值。最后改进二维Otsu算法求得最优梯度阈值用于小波模极大值法。针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,本论文提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理,然后运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角,最后对梯度幅值进行非极大值抑制,并采取自适应双阈值处理得到边缘检测图像。针对遥感图像对比度低和含有大量噪声问题,本文提出一种结合图像增强的遥感图像边缘检测算法。其基本思想是对NSCT（非下采样轮廓波变换）分解的高低频分量采用Top-hat变换进行图像增强突出细节信息,然后采用改进Canny算子得到边缘图像,并去除部分孤立点得到最终边缘图像。针对含噪齿轮图像边缘检测中存在难以有效抑制噪声等问题,提出一种融合Canny算子和数学形态学的边缘检测算法。首先对图像进行小波分解得到各层子图像,然后分别对子图像采用自适应加权融合,最后重构图像得到边缘检测图像。
论文摘要怎么写模板三：面向智能产线的通信网络状态预测系统的设计与实现
近年来,随着“工业4.0”概念的提出,以生产智能化、通信平台网络化为基本特征的智能产线得到快速发展,我国也正在加快生产线的智能化建设。因此,网络状态监控及预测对于智能产线通信平台网络化变得尤为重要。在智能生产线网络系统中,网络流量是一个复杂的、时变的的数据,具有高度的不确定性。智能生产线网络中的某个网络设备节点发生拥塞或者死机,会导致智能生产线设备间无法正常通信,甚至造成整个生产线网络系统崩溃,造成产线数据的丢失等严重后果,使生产线的工作效率大大降低。所以提前预测智能产线的网络状态,使产线网络管理人员可以及时修复网络问题,对提高智能生产线的工作效率至关重要。针对上述智能产线环境下网络通信技术亟待解决的问题,本文结合实验室现有的智能产线网络平台,开展基于LSTMBP神经网络的智能产线网络状态预测系统研究,设计一种网络预测系统,能够预先判断出智能产线网络运行状态,降低网络状态的波动对智能产线生产效率的影响。本文主要做了如下的研究工作:1.网络数据的采集与预处理。首先研究对比各种数据采集方式的特点,选择适合产线网络数据采集的方法,然后分析影响网络节点状态的具体参数,确定采集的网络数据类型,最后对数据进行预处理操作。2.基于混合模型的思想,提出了一种基于LSTM和BP神经网络混合的智能产线网络状态预测模型。设备通信网络中数据流量具有非线性和突发性等特征,长短期记忆网络在解决多个输入输出变量的问题上具有很多优势,该优势使其能够很好地解决时间序列的问题。BP神经网络模型拥有很强的非线性拟合和泛化能力,因此本文提出了基于深度神经网络LSTM和BP神经网络混合的网络状态预测模型。针对智能产线网络各节点运行状态的时序性,先是利用长短期记忆网络LSTM对监控节点的网络运行数据进行下一时刻的预测,然后将预测结果输入到BP神经网络模型,最后预测得到监控节点的网络运行状态。最后通过实验验证本文提出的混合预测模型具有较高的预测准确度,证明了本文提出的混合模型的有效性,满足了智能产线网络状态预测的预期要求。3.遵循软件工程的思想,设计并实现了面向智能产线的通信网络状态预测系统。为了能够更加直观地监控智能产线网络中各节点运行状态,本文基于B/S架构,使用Java语言设计开发了面向智能产线的通信网络状态预测系统。该系统包括数据管理模块、网络设备状态监控模块、网络状态预测模块和用户管理模块,同时对系统进行了功能测试和性能测试,测试结果表明,本系统能够达到预期要求,在实际应用角度具有一定价值。
论文摘要怎么写模板四：用于计算机芯片水冷系统的轮式阀压电泵的仿真与试验研究
微型泵技术的发展促进了微泵在微流体设备上的集成,从而达到了流体精确输送的要求。压电泵是微流体领域的驱动元件,因其具有体积小、速度快、便携性强的特点,广泛应用于化学分析、药物输送、生物分析等微流体领域。被动阀压电泵作为压电泵的分支,相比于无阀压电泵而言,其输出性能高,与主动阀压电泵相比,其结构简单。传统的直臂型轮式阀采用胶粘或者热熔接的安装方法,将降低压电泵的使用寿命,且材料多选用硅,阀体具有较大的开启压力和低响应速度。为了减少人工装配中产生的误差,提高压电的使用寿命,同时提高阀的开度及响应速度,本文选取硅胶作为阀的制造材料,并设计了一种特殊阀座安装阀体,提出一种具有高输出流量高输出压力的被动阀压电泵,并对其热管理能力进行了分析与验证,为被动阀压电泵在电脑芯片冷却中的应用领域提供了参考。本文的主要研究内容如下:（1）选定PZT5型压电陶瓷作为驱动源,以圆形铜基板复合增大驱动器的驱动效果。根据所选驱动器,确定了腔体直径以及阀的整体尺寸,进而确定了泵体的进出口位置。基于压电振子的构型及直臂型轮式阀的结构特点,选择了层式装配结构,为后续的实验工作进行了铺垫。（2）建立了阀的力学模型,从理论上分析了直臂型轮式阀的开度,分析了直臂型轮式阀各结构参数对阀体开度的影响,得到了直臂型轮式阀压电泵输出流量和输出压力的推导公式,为直臂型轮式阀压电泵的设计提供了参考。综合循环水冷系统的各个影响参数,分析了直臂型轮式阀压电泵的热管理能力的影响因素,为后续的实验工作提供了理论基础。（3）通过ANSYS仿真软件中的CFX流体模块对直臂型轮式阀的应力和应变进行了仿真分析,得到了不同阀臂数量的直臂型轮式阀的结构特性。通过ANSYS仿真软件中的Icepak热学仿真模块对不同流速下散热块内部的流场分布和外部的温度分布进行了模拟分析。（4）依据直臂型轮式阀压电泵的设计要点,选取了实验研究参数:阀臂数量（2、3、4、5）,阀臂长度（1.92mm、2.02mm、2.12mm）,阀臂宽度（0.8mm、1.0mm、1.2mm）,阀厚度（0.6mm,1.0mm,1.4mm）。搭建了直臂型轮式阀压电泵的测试平台,以单腔体压电泵为测试基础,通过实验测试得到了直臂型轮式阀的参数特性,测得了其开启压力,输出流量,输出压力,并对其热管理能力及噪声特性进行了评估。实验结果表明:当阀臂数量为2、阀臂长度为2.02mm、阀臂宽度为1mm以及阀的厚度为0.6mm时,单腔体压电泵的输出流量达到了431.6m L/min。当阀臂数量为4、阀臂宽度为1mm、以及阀臂厚度为1mm时,单腔体压电泵的输出压力为27.41KPa。以流量最佳的压电泵为驱动单元,当流量为120m L/min时,电脑CPU温度下降2℃,为以后直臂型轮式阀压电泵在电子元件的热管理应用提供了参考。
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论文摘要怎么写模板五：基于混合图模型的课程关系研究
图模型是与图相关的概率分布族,利用图来描述变量之间的条件独立关系。图模型中的贝叶斯网是一个有向无圈图,常用于表示变量之间的因果关系。本文利用三种图模型对高等教育课程中产生的课程成绩进行混合建模研究,将数学分析、高等代数等百分制课程看作是连续变量,数学建模、学科概论等分级制课程成绩看作分类变量。通过探索性分析直观地得到课程之间的相关性。具体工作如下:第一种,我们基于指数族混合图模型中的高斯—多项混合模型对课程的成绩进行分析,探索课程之间的联系,发现不同课程之间存在着密切的相关关系。第二种,我们使用强可分解图模型和强可分解的森林模型挖掘进行分析,得出强可分解图模型能够描绘更加错综复杂的课程关系。第三种,根据课程开课学期的顺序,在不限定连续型变量不能作为属性变量的父节点的前提下,我们提出用线性回归和有序多项probit回归学习一个贝叶斯网的结构,可以直观的看出课程之间的相互影响。综上所述,从课程成绩出发采用三种图模型分析课程之间的相互关系。理清各门课程之间的关系,在教学过程中更能突出课程的重难点,对优化教师教学设计和教学方式改革以及学生选择适当的研究方向具有一定的实践指导意义。
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