图 1.1 基于 2D视觉传感器的工业零件表面质量检测技术的流程图
计算机论文范文一：基于模型融合的多侧面联合工业零件检测方法研究
为了解决形状各异的工业零件和物料种类识别和数量管理等问题,本文提出一种基于多模型融合的多侧面联合识别工业零件的方法,主要分为两个阶段:第一阶段是采用神经网络提取同一零件的多张侧面特征形成第一阶段的类别预测,第二阶段是BP神经网络进行多个模型预测结果的学习。单模型的预测对特定种类有偏好,不能对所有种类都达到很好的预测效果,所以使用多模型的方法进行预测。使用多种方式对第一阶段的多张侧面预测结果进行融合组合成新的特征,送入到第二阶段的BP神经网络进行预测产生最终结果,在自建100类零件的数据集中平均正确率由88.5%提升到98%,具有较好的效果。
第1章 绪论
1.1 课题研究的意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 机器视觉
1.2.2 人工智能发展
1.2.3 神经网络
1.2.4 零件识别
1.3 本文主要研究
1.4 论文的结构
第2章 深度学习与集成学习理论基础
2.1 BP传播算法
2.2 CNN卷积网络
2.3 集成学习理论基础
2.4 本章小结
第3章 多侧面实时零件采集系统
3.1 采集及预处理流程
3.2 采集器介绍
3.2.1 照明系统
3.2.2 采集框架
3.3 数据采集示例
3.4 本章小结
第4章 零件数据集的预处理
4.1 图像的平滑降噪和边缘检测
4.1.1 图像平滑和降噪
4.1.2 图像边缘检测
4.2 零件的定位和裁剪
4.3 数据集增强
4.4 本章小结
第5章 基于模型融合的零件识别方法
5.1 模型融合的零件识别方法设计
5.1.1 第一层模型结构
5.1.2 第二层模型结构
5.1.3 基于模型融合的多输入深度学习模型结构
5.1.4 多输入模型输出向量的融合方式
5.2 单层模型与多输入融合模型的实验对比
5.3 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
计算机论文范文二：社交网络中基于节点关系评估的信息传播影响分析
现阶段,关于信息传播的研究工作主要集中在对可观测的具体网络结构基础上进行的信息传播相关问题的预测,相对很少有研究考虑到利用链路预测原理进一步挖掘潜在社交网络拓扑结构来进行更深层次的信息传播机制及规律的分析。同时,现有信息传播模型的研究大多是基于无符号社交网络设计的,仅考虑到网络结构演化过程中可能存在未来链接的建立,未对新增链接的类型进行考虑,而实际社交网络中链接的类型会对用户的行为产生直接的影响。
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 相关工作研究现状
1.2.1 符号网络关系预测研究现状
1.2.2 社交网络中信息传播研究现状
1.3 本文主要研究内容
1.4 本文组织结构
第2章 相关理论基础与总体框架
2.1 本文核心问题的形式化表述及相关定义
2.2 符号网络关系及类型预测相关基础理论
2.3 在线社交网络中信息传播的相关理论
2.3.1 在线社交网络信息传播模型
2.3.2 积极/消极传播影响基础知识
2.3.3 社会学习理论基础知识
2.4 本文的研究框架
2.5 本章小结
第3章 基于符号社交网络的隐式关系预测模型
3.1 问题概述
3.2 基于符号社交网络的隐式关系类型预测框架
3.3 隐式关系存在性判定
3.4 节点间关系类型预测
3.4.1 节点及节点对属性特征
3.4.2 相似特征
3.4.3 结构平衡特征
3.4.4 特征融合
3.5 本章小结
第4章 融合消极关系的社交网络信息传播模型
4.1 问题概述
4.2 融合消极关系的社交网络信息传播过程建模框架
4.3 节点间关系对节点态度的影响建模
4.3.1 关于人际关系对信息传播影响的问卷分析
4.3.2 节点关系对节点态度的作用建模
4.4 融合消极关系的信息传播过程模型
4.4.1 基于节点间关系的节点态度更新过程建模
4.4.2 传播规则描述
4.4.3 节点状态转换过程建模
4.5 本章小结
第5章 模型验证与分析
5.1 实验环境简介
5.2 实验数据集介绍
5.3 基于符号社交网络的隐式关系预测算法实验与结果分析
5.3.1 隐式关系存在性判定实验结果与分析
5.3.2 节点间关系类型预测实验结果与分析
5.3.2.1 评价指标
5.3.2.2 基准算法
5.3.2.3 实验结果分析
5.4 融合消极关系的社交网络信息传播模型实验与结果分析
5.4.1 信息传播过程分析
5.4.2 与其他模型的比较与分析
5.4.3 关系预测对信息传播的影响分析
5.5 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
计算机论文范文三：基于时空特征的移动网络流量预测
图 2.1 编码结构光相机的基本工作原理
移动网络流量的预测研究在公共网络规划和建设中占有重要的地位,流量数据的预测建模和研究是公共移动通信基站的管理、性能的监控、以及提高服务质量和有关协议创建的基础。通过准确的预测蜂窝网络基站的流量数据可以提高移动通信基站的性能和资源利用率。移动网络流量数据具有随机性、非线性、地区分布不均衡和长时间内表现出周期性等明显特征。传统的预测建模方法主要是对流量数据的时间特征进行建模研究,针对流量数据的空间相关性特征很少有人学者对其进行研究建模。
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 传统方法在流量预测中的应用
1.3.2 人工智能在流量预测中的应用
1.4 论文中主要研究内容
1.5 论文组织结构
第二章 数据集及相关预测方法
2.1 无线网络流量数据集介绍
2.2 证据数搜索算法
2.2.1 无线网络流量数据时间特征
2.2.2 无线网络流量数据空间相关性特征
2.2.3 数据预处理
2.3 无线网络流量预测的基本原理
2.4 无线网络流量预测的有关方法
2.4.1 回归模型预测方法
2.4.2 人工神经网络预测方法
2.5 无线网络流量预测的有关评价标准
2.6 本章小结
第三章 基于二维时间卷积网络的无线网络流量预测研究
3.0 卷积神经网络简介
3.1 一维时间卷积神经网络
3.1.1 因果卷积
3.1.2 膨胀卷积
3.1.3 残差连接
3.2 二维时间卷积的提出
3.2.1 二维时间卷积中的因果卷积
3.2.2 二维时间卷积中的膨胀卷积
3.2.3 二维时间卷积中的残差连接
3.3 基于二维时间卷积网络预测模型的搭建
3.3.1 二维时间卷积块
3.3.2 模型设计
3.4 实验与分析
3.4.1 模型的训练
3.4.2 实验分析
3.5 本章小结
第四章 基于时空特征的无线网络流量预测研究
4.1 基于三维卷积的无线网络流量预测
4.1.1 三维卷积模型的搭建
4.1.2 模型的训练及性能分析
4.2 基于2DTCN与3DCNN的无线网络流量预测
4.2.1 模型的搭建
4.2.2 实验分析
4.3 实验对比分析
4.4 实验环境介绍
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 论文工作总结
5.2 研究中的不足与展望
参考文献
计算机论文范文四：基于TCAD仿真石墨烯场效应晶体管器件性能的机器学习算法预测
近些年,随着集成电路的发展,传统硅基场效应晶体管的尺寸和性能逐渐趋近极限,研究新的替代器件十分有必要。石墨烯在力学、光学、电学、化学、生物等各方面性能具有明显的优势,引起了研究者的广泛关注,由石墨烯构成的石墨烯场效应晶体管（GFET）已经被应用在生化传感器、太阳能电池、高速电子器件、触摸屏及柔性印刷电路等各领域[1]。然而,由于石墨烯具有零带隙的特性,GFET器件的开关电流比很小,阻碍了其在半导体器件领域的发展和应用。因此,如何提高GFET的开关电流比等性能成为了研究的重中之重。
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 石墨烯场效应晶体管的国内外研究现状
1.3 论文主要研究内容
1.4 论文章节安排
第2章 石墨烯场效应晶体管
2.1 石墨烯
2.1.1 石墨烯的结构
2.1.2 石墨烯的性质
2.2 石墨烯场效应晶体管
2.2.1 石墨烯场效应晶体管的结构
2.2.2 石墨烯场效应晶体管的工作原理
2.2.3 石墨烯场效应晶体管的特性
2.3 本章小结
第3章 TCAD仿真模拟石墨烯场效应晶体管
3.1 石墨烯场效应晶体管模型模拟
3.1.1 TCAD仿真石墨烯场效应晶体管器件
3.1.2 石墨烯场效应晶体管的工艺仿真
3.1.3 石墨烯场效应晶体管模型的器件仿真
3.2 石墨烯场效应晶体管的电学特性
3.2.1 沟道掺杂浓度对石墨烯场效应晶体管电学特性曲线的影响
3.2.2 沟道长度对石墨烯场效应晶体管电学特性曲线的影响
3.2.3 栅长对石墨烯场效应晶体管电学特性曲线的影响
3.2.4 栅介质层厚度对石墨烯场效应晶体管电学特性曲线的影响
3.3 本章小结
第4章 机器学习预测石墨烯场效应晶体管器件性能
4.1 数据基础
4.2 特征选择
4.3 基于石墨烯场效应晶体管器件性能的BP神经网络预测模型优化
4.4 BP神经网络预测结果及分析
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
计算机论文范文五：结合超像素分割的多尺度特征融合图像语义分割算法
本文在研究现有图像语义分割模型的基础上,针对图像边缘细节分割、高低层图像特征融合等问题提出了结合超像素分割的多尺度特征融合图像语义分割算法和基于核共享卷积的改进图像语义分割算法。对于结合超像素分割的多尺度特征融合图像语义分割算法来说,首先在全卷积神经网络的基础上使用深度学习模型进行图像特征提取,之后利用本文实现的局部跨阶段多尺度特征融合模块进行多尺度特征提取和融合,然后使用解码器得到粗糙的语义分割结果,此外还在网络中加入了跳跃连接结构,用来增强网络的学习能力,最后利用超像素边缘优化算法模块对网络粗糙预测结果进行优化,得到完整的图像语义分割结果。
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 传统图像语义分割方法
1.2.2 基于深度学习的图像语义分割方法
1.3 问题的提出及研究内容
1.4 本文组织结构
第2章 图像语义分割相关基础理论研究
2.1 深度稠密网络
2.1.1 稠密模块
2.1.2 网络模型结构
2.2 全卷积神经网络模型
2.2.1 图像特征的提取过程
2.2.2 分割结果的生成过程
2.3 超像素分割算法
2.3.1 超像素分割概述
2.3.2 超像素分割算法对比
2.4 本章小结
第3章 结合超像素分割的多尺度特征融合图像语义分割算法
3.1 算法概览
3.2 局部跨阶段多尺度特征融合模块
3.3 超像素分割边缘优化算法
3.4 本章小结
第4章 基于核共享卷积的改进图像语义分割算法
4.1 算法概览
4.2 全连接深度稠密网络
4.3 基于核共享的局部跨阶段多尺度特征融合模块
4.4 本章小结
第5章 实验结果与分析
5.1 实验环境与评价指标
5.1.1 实验平台
5.1.2 实验数据
5.1.3 实验关键参数设置
5.1.4 图像语义分割的评价指标
5.2 实验结果与分析
5.2.1 实验过程与步骤
5.2.2 关键算法必要性分析
5.2.3 实验结果定性分析
5.2.4 实验结果定量分析
5.3 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 本文工作总结
6.2 未来工作展望
参考文献
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