图 1. 1 对抗攻击示意图
软件工程论文范文一：对抗环境下基于深度学习的情感分析方法研究与实现
近年来,深度学习由于其出色的表现在计算机视觉,语音识别,情感分析等研究领域都取得了十分优异的成绩,大量的关于深度学习的应用出现在我们的日常生活中,为丰富我们的生活提供了许多的便利。但是最新的一些研究工作证实,在各个领域表现出色的深度学习模型非常容易受到攻击者的影响,当攻击者在输入样本中增加一个十分微小的扰动就可以导致深度学习模型给出错误的分类结果。但到目前为止,在对抗环境下对深度学习脆弱性的研究主要集中在图像领域中,在情感分析领域中的脆弱性仍然未知。为了进一步研究深度学习模型在情感分析领域的脆弱性,本文从对抗攻击和对抗防御两个方面对其进行了研究。
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 深度学习相关背景
1.1.2 情感分析相关背景
1.1.3 对抗环境相关背景
1.2 本文研究内容
1.3 创新点
1.4 本文组织结构
第二章 相关工作概述
2.1 前言
2.2 深度学习
2.3 情感分析
2.3.1 基于情感词典的情感分析
2.3.2 基于机器学习的情感分析
2.3.3 基于深度学习的情感分析
2.4 对抗性环境
2.4.1 对抗样本
2.4.2 文本对抗攻击
2.4.3 白盒对抗攻击
2.4.4 黑盒对抗攻击
2.4.5 文本对抗防御
2.5 本章小结
第三章 基于同义词替换的文本对抗攻击
3.1 基本概述
3.2 问题定义
3.3 对抗攻击方法
3.4 实验
3.4.1 数据集
3.4.2 配置实验环境
3.4.3 目标模型
3.4.4 实验评估指标
3.4.5 无对抗攻击实验结果
3.4.6 对抗攻击实验结果
3.4.7 对抗样本生成示例
3.5 本章小结
第四章 基于对抗训练的对抗防御方法
4.1 基本概述
4.2 对抗性训练定义
4.3 实验结果与分析
4.3.1 实验设定
4.3.2 实验结果
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
软件工程论文范文二：容器云环境下组合服务资源调度方法的研究与实现
随着移动互联网信息技术的普及和蓬勃发展,网络用户及其业务需求在数量和规模上呈现急剧上升的趋势,进而导致云平台中的组合服务也变得越来越复杂化和多样化,这对云平台中组合服务的调度方法提出了更高的要求。传统的云应用供应商以虚拟机为基础来部署应用程序的方式,愈发地不能满足企业和用户对服务的迫切需求。而容器作为一种新型虚拟化服务技术,相较于虚拟机而言,具有响应速度快、资源利用率高以及更易于部署和维护等诸多优点,很快便受到了各行各业的高度关注和广泛应用。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文主要研究内容
1.4 论文的组织结构
第二章 相关技术介绍
2.1 容器云概述
2.1.1 云计算基本概念
2.1.2 容器技术简介
2.1.3 容器云关键技术
2.2 组合服务调度概述
2.2.1 组合服务
2.2.2 服务调度
2.2.3 常见的服务调度算法
2.3 深度强化学习基础
2.3.1 基本概念
2.3.2 Deep Q-Network
2.4 小结
第三章 组合服务资源调度模型
3.1 问题定义与描述
3.2 系统模型与定义
3.2.1 组合服务和资源模型
3.2.2 调度方法设计与描述
3.3 基于DQN改进的调度算法
3.3.1 Prioritized3-DQN
3.3.2 在线调度决策
3.4 小结
第四章 模拟仿真实验框架的设计与实现
4.1 需求描述
4.2 体系结构设计
4.2.1 层次结构设计
4.2.2 类的设计与实现
4.3 模拟仿真流程
4.4 小结
第五章 实验结果与分析
5.1 实验数据集
5.1.1 数据集及字段介绍
5.1.2 数据集的预处理
5.1.3 数据集对应关系
5.2 仿真实验设置
5.3 实验对比分析
5.4 小结
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 未来展望
软件工程论文范文三：面向轨迹大数据的高效聚类算法设计与实现
图 1. 2 对抗攻击带来的影响
本文深入研究了融合轨迹多种特征的高效聚类方法,充分考虑轨迹数据的时空特征和运动属性,结合K均值（K-Means）、局部异常因子（LOF,Local Outlier Factor）、变色龙（Chameleon）等算法,在Map Reduce框架的支持下,设计并实现了大规模车辆轨迹数据的并行和增量聚类算法,在提高轨迹数据聚类分析准确度的同时,大大提高了大规模轨迹数据的聚类效率。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究内容
1.3 论文结构安排
第二章 相关研究工作
2.1 轨迹相似度度量
2.2 聚类算法
2.3 并行聚类
2.4 增量聚类
第三章 轨迹聚类方法
3.1 相关理论基础
3.1.1 轨迹相似性度量算法
3.1.2 聚类算法
3.1.3 K-means聚类算法
3.1.4 聚类算法的评价指标
3.2 基于轨迹多特征融合的FK-MEANS聚类算法
3.2.1 轨迹特征表示与相似度度量
3.2.2 FK-Means算法模型
3.2.3 FK-Means算法实现
3.3 实验与分析
3.3.1 轨迹数据集
3.3.2 轨迹相似度度量方法比较与评估
3.3.3 轨迹聚类算法准确度比较与评估
3.4 本章小结
第四章 轨迹并行聚类
4.1 相关理论基础
4.1.1 Hadoop介绍
4.1.2 Map Reduce分布式框架介绍
4.1.3 局部异常因子算法
4.2 基于MAPREDUCE框架的FK-MEANS-LOF算法
4.2.1 轨迹并行聚类模型
4.2.2 轨迹并行聚类算法的实现
4.3 实验与分析
4.3.1 算法准确性分析
4.3.2 算法性能比较
4.4 本章小结
第五章 轨迹增量聚类
5.1 相关理论基础
5.1.1 变色龙算法
5.1.2 双向广度优先搜索算法
5.2 FK-MEANS-DC增量聚类算法
5.2.1 FK-Means-DC算法模型
5.2.2 DC算法实现
5.3 实验与分析
5.3.1 算法有效性验证
5.3.2 算法复杂性分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
软件工程论文范文四：基于短视频的用户画像系统的设计与实现
本文针对短视频应用,分析特定用户数据,使用基础属性、设备属性、行为属性等来分类用户,使用数据引擎来优化大数据查询和计算,最终使得该系统更加精确和高效。
1 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 国内外研究现状分析
1.3 论文主要工作
1.4 论文组织结构
2 关键技术研究
2.1 软件工程的面向对象方法
2.2 Spring架构介绍
2.2.1 Spring核心功能
2.2.2 Spring MVC框架
2.3 React架构介绍
2.3.1 React的优势
2.3.2 React核心概念介绍
2.4 Click House列式数据库管理系统
2.5 本章小结
3 需求分析
3.1 系统目标用户分析
3.2 系统可行性分析
3.2.1 经济可行性
3.2.2 技术可行性
3.3 系统功能需求分析
3.3.1 分析看板功能
3.3.2 人群洞察功能
3.3.3 作者类目功能
3.3.4 画像查询功能
3.4 系统非功能需求分析
3.4.1 数据隐私
3.4.2 数据库安全性
3.5 本章小结
4 系统设计
4.1 系统总体架构设计
4.2 系统功能架构
4.3 子功能模块设计
4.3.1 登录模块
4.3.2 分析看板模块
4.3.3 人群洞察模块
4.3.4 作者类目模块
4.3.5 画像查询模块
4.4 数据库设计
4.4.1 Hive数据库设计
4.4.2 My SQL数据库设计
4.5 本章小结
5 系统实现
5.1 登录模块实现
5.2 权限相关实现
5.3 分析看板模块实现
5.3.1 实时人群分析
5.3.2 离线人群分析
5.3.3 地域分析
5.4 人群洞察模块实现
5.5 作者类目模块实现
5.5.1 作者排行
5.5.2 作者查询
5.5.3 我的分组
5.6 画像查询模块实现
5.7 本章小结
6 系统测试
6.1 功能测试
6.2 性能测试
6.3 本章小结
结论
软件工程论文范文五：基于多视角的三维电弧重建研究
基于多视角的三维重建因其广泛的应用前景视为计算机视觉相关领域的重要研究问题,利用三维重建相关算法来实现电弧的小样本三维重建是本文研究的重点。因电弧的形态对分析开关电器的寿命、能力以及是否会引发电力故障等有着重要的参考价值,为了保证产品的可靠性及安全性,对低压电器的开关触头间产生的电弧形态进行全面的分析有着极为重要的研究意义。
1 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 三维重建研究现状
1.3 国内外可视化电弧研究现状
1.4 论文研究内容及章节安排
2 电弧采样设计及其预处理研究
2.1 电弧采样设计
2.1.1 CCD高速相机图像采集
2.1.2 CMOS高速相机图像采集
2.2 电弧轮廓提取算法原理
2.2.1 全局阈值处理算法原理
2.2.2 自适应阈值处理算法原理
2.3 电弧图像轮廓提取算法的实现与结果展示
2.3.1 电弧轮廓提取算法框架及分析
2.3.2 电弧轮廓提取结果对比与展示
2.4 本章小结
3 多视角电弧图像的匹配算法
3.1 图像匹配及角点检测方法
3.1.1 图像匹配影响因素及参数分析
3.1.2 图像匹配的基本原理
3.1.3 基于角点检测的局部特征提取算法
3.2 电弧特征点匹配算法分析及实现
3.2.1 电弧特征点匹配算法分析
3.2.2 电弧特征点匹配的实现框架
3.3 电弧特征点匹配算法优化
3.3.1 误匹配处理优化模块
3.3.2 重匹配处理优化模块
3.4 基于匹配的实验结果对比分析
3.5 本章小结
4 基于运动恢复结构的三维电弧重建框架
4.1 基于运动恢复结构重建的实现原理
4.2 电弧重建算法框架设计与分析
4.3 电弧二维到三维转换的位置估计
4.3.1 相机位姿的参数估计
4.3.2 三角测量的点云估计
4.3.3 误差调整的实现方法
4.4 稠密重建的实现方法
4.5 本章小结
5 电弧重建实验结果展示与对比分析
5.1 电弧重建实验结果展示
5.2 电弧重建实验结果对比分析
结论
论文写作涉及到的论文选题、标题、摘要、提纲、开题报告、答辩等方面，本网都有为大家提供相关的写作素材，有任何问题，欢迎随时咨询。