计算机学位论文参考文献怎么标注「模板80例」

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论文字数:**** 论文编号:lw2023376 日期:2023-06-18 来源:论文网

学位论文参考文献怎么标注?本文以计算机论文为例,为大家列举80例论文的参考文献,希望能够帮助大家写好论文。


论文参考文献怎么写

参考文献的格式案例一:基于图像空间碰撞检测的研究及优化

[1]层次八叉的三维模型并行碰撞检测[J]. 马晓萌,孙红岩,孙晓鹏. 计算机工程与设计. 2019(04)

[2]结合轴对齐包围盒和空间划分的碰撞检测算法[J]. 于瑞云,赵金龙,余龙,张倩妮. 中国图象图形学报. 2018(12)

[3]基于混合包围盒与三角形相交的碰撞检测优化算法[J]. 孙敬荣,卢新明. 计算机工程与应用. 2018(19)

[4]OpenCL异构并行编程在遥感影像处理中的应用[J]. 于梦华. 电脑知识与技术. 2018(23)

[5]一种基于半透明颜色叠加与深度值的碰撞检测算法[J]. 李普,孙长乐,熊伟,王海涛. 计算机科学. 2018(S1)

[6]碰撞检测算法研究综述[J]. 王嘉,李孔清. 电脑知识与技术. 2017(20)

[7]基于分离距离的碰撞检测算法综述[J]. 潘海鸿,冯俊杰,陈琳,徐杰,付兵. 系统仿真学报. 2014(07)

[8]面向角色动画的Sphere-OBB包围盒快速碰撞检测算法[J]. 刘晓平,张迎凯,谢文军,李琳. 系统仿真学报. 2014(07)

[9]基于CMP系统的并行编程模式研究[J]. 胥秀峰,鲍广宇,黄海燕,吴亚宁. 计算机技术与发展. 2014(07)

[10]空间机器人一体化仿真系统的研究与实现[J]. 牟宗高,徐文福,孟得山. 宇航学报. 2013(08)

[11]基于OpenCL的实时KD-Tree与动态场景光线跟踪[J]. 卢贺齐,鲍鹏,冯结青. 计算机辅助设计与图形学学报. 2013(07)

[12]基于图像空间的快速碰撞检测算法[J]. 于海军,马纯永,张涛,陈戈. 计算机应用. 2013(02)

[13]大规模场景分割及LOD结构生成算法研究[J]. 费红辉,王毅刚. 计算机应用与软件. 2012(07)

[14]基于VRML节点树的双臂移动机器人碰撞检测及优化[J]. 刘忠,曹其新,朱笑笑,王雯珊. 上海交通大学学报. 2011(07)

[15]基于边折叠网格简化的三维形状变形[J]. 华顺刚,钟庆,李绍帅. 大连理工大学学报. 2011(03)

[16]一种基于图像空间的碰撞检测算法[J]. 邹益胜,丁国富,周晓莉,何邕,贾美薇. 系统仿真学报. 2011(05)

[17]面向OpenCL模型的GPU性能优化[J]. 陈钢,吴百锋. 计算机辅助设计与图形学学报. 2011(04)

[18]实时碰撞检测算法综述[J]. 邹益胜,丁国富,许明恒,何邕. 计算机应用研究. 2008(01)

[19]基于图像的快速碰撞检测算法[J]. 范昭炜,万华根,高曙明. 计算机辅助设计与图形学学报. 2002(09)

[20]基于并行的快速碰撞检测算法[J]. 范昭炜,万华根,高曙明. 系统仿真学报. 2000(05)

参考文献的格式案例二:基于图像识别技术的微试剂原位水质在线监测方法研究

[1]一种可以保留细节信息的图像中值滤波算法[J]. 陈向奎,康牧. 信息技术与信息化. 2020(11)

[2]图像去模糊处理研究[J]. 付蕊,李常芳,施淑仙,赵加敏. 电脑知识与技术. 2020(32)

[3]水,如何平衡发展之重[J]. 王浩,张建云,王亦楠,刘颖秋,李原园,安天杭. 中国水利. 2020(21)

[4]水环境治理中河长制的作用[J]. 侯玉春,王赛. 绿色环保建材. 2020(11)

[5]基于可持续发展的水资源保护措施[J]. 李福利. 农业与技术. 2020(20)

[6]城市水污染现状及其治理对策研究[J]. 李平,吴刚. 环境与发展. 2020(10)

[7]影响水质监测中现场水质采样质量的因素及对策[J]. 赵晓燕,聂学操. 环境与发展. 2020(10)

[8]在线水质自动监测质量控制措施分析[J]. 吴琼,湛忠宇,朱永军. 河北水利. 2020(10)

[9]地下水水质分析及防止水污染措施[J]. 刘永刚. 冶金管理. 2020(17)

[10]重金属检测技术在水质检测分析中的应用[J]. 白宇. 食品安全导刊. 2020(26)

[11]钢铁材料原子光谱和分子光谱法分析[J]. 张宁,周正. 化工设计通讯. 2020(08)

[12]高效液相色谱技术在水质检测中的运用[J]. 罗松. 中国医疗器械信息. 2020(06)

[13]基于K-means彩色图像分割的六价铬检测方法[J]. 孙超,张明杨,杨飘,刘睿凡,齐卉,丁建军. 实验室研究与探索. 2020(01)

[14]浅析环境保护中的水质监测[J]. 李润平,谢路平,赖云. 资源节约与环保. 2019(12)

[15]基于数学形态学图像处理算法研究[J]. 陈尹刚. 信息通信. 2019(12)

[16]颜色空间图像处理技术在蔗节识别上的应用[J]. 张圆圆,何永玲,王跃飞,田文慧,李谚. 农机化研究. 2020(01)

[17]几种颜色空间在肤色检测中的应用与研究[J]. 吕凯凯,韦德泉,梁兰菊,王猛. 电脑知识与技术. 2019(10)

[18]基于LM神经网络水色图像识别技术的水质评价研究[J]. 许新华. 科学技术创新. 2019(06)

[19]我国用电量的多元回归分析[J]. 申玉伟,曹晓祎. 电子技术与软件工程. 2018(24)

[20]视觉识别技术在自动化控制中的应用分析[J]. 冯小雷. 信息系统工程. 2018(12)

[21]自适应窗口形状的中值滤波[J]. 邹永宁,姚功杰. 光学精密工程. 2018(12)

[22]液相阴极辉光放电原子发射光谱法高灵敏测定精铜矿中的铅和锌[J]. 俞洁,朱淑雯,陆泉芳,张志超,张晓敏,王星,杨武. 光谱学与光谱分析. 2018(11)

[23]高效液相色谱技术在水质检测中的应用分析[J]. 李锰. 绿色科技. 2018(16)

[24]图像处理边缘检测技术的应用探索[J]. 张进猛,杨会兰,朱德军. 通讯世界. 2018(08)

[25]原子吸收光谱法在土壤环境监测中的应用[J]. 李亮亮. 技术与市场. 2018(02)

[26]图像处理与识别技术的发展应用[J]. 郭元戎. 电子技术与软件工程. 2018(01)

[27]数字工业相机中CMOS传感器的最新发展[J]. 雷晓峰,李烨. 传感器世界. 2017(10)

[28]水质重金属检测技术研究进展[J]. 胡敬芳,李玥琪,高国伟,邹小平. 传感器世界. 2017(07)

[29]计算机图像识别技术的应用及细节问题研究[J]. 恽鸿峰. 数字技术与应用. 2016(08)

[30]基于流式图像技术的水污染监测方法[J]. 霍新禄. 仪器仪表与分析监测. 2015(04)

[31]地表水水质常规监测的常见问题及处理[J]. 张文娟. 科技与创新. 2015(21)

[32]我国淡水资源的利用现状及对策[J]. 王克六. 南方农业. 2015(27)

[33]基于远程图像色度的点源水质监测方法[J]. 李文,杨守波,罗学科. 环境工程学报. 2015(09)

[34]数字图像处理技术的发展现状及趋势[J]. 何姣. 信息通信. 2015(06)

[35]融合色度模型和半径大小的苹果分级算法[J]. 陈彩霞,王玉德,周福鹏. 量子电子学报. 2015(02)

[36]基于图像处理的水质中氨氮含量的检测研究[J]. 曹生现,王延红,郑丽婷,刘驰,夏珺. 化工自动化及仪表. 2014(08)

[37]环境监测常用分析方法探讨[J]. 吴娟. 资源节约与环保. 2013(09)

[38]基于顺序注射分析技术的总氮在线分析仪[J]. 韩双来,项光宏,唐小燕,王静,王昊琴. 中国环境监测. 2013(03)

[39]浅谈城市水污染问题及防治对策[J]. 袁丽欣. 科技资讯. 2012(36)

[40]基于微型光谱仪的多参数水质检测微系统设计与实验[J]. 魏康林,温志渝,郭建,陈松柏. 光谱学与光谱分析. 2012(07)

[41]以科技为支撑 保障饮用水安全[J]. 宋永会. 环境保护. 2012(06)

[42]原子发射光谱分析[J]. 汤志勇,邱海鸥,郑洪涛. 分析试验室. 2011(12)

[43]基于顺序注射分析法的丝网印刷型生物传感器系统的研究[J]. 赵芳,蔡强,杨笑鹤,陈向强,彭方毅,彭惠民. 分析化学. 2011(04)

[44]基于图像识别的吸蓝量滴定终点自动判定新方法[J]. 胡雪婷,樊自田,龙威. 铸造. 2010(04)

[45]我国水污染状况及其对人类健康的影响与主要对策[J]. 刘昌明,曹英杰. 科学对社会的影响. 2009(02)

[46]浅谈分光光度法和分光光度计的原理及其应用[J]. 范以辉,惠焕强. 计量与测试技术. 2006(12)

[47]图像去噪的几种方法分析比较[J]. 宁媛,李皖. 贵州工业大学学报(自然科学版). 2005(04)

[48]机器视觉及其应用发展[J]. 关胜晓. 自动化博览. 2005(03)

[49]顺序注射催化动力学光度法测定废水中的痕量酚[J]. 樊静,王爱军,冯素玲,崔凤灵. 分析化学. 2004(06)

[50]再论水资源问题[J]. 李树德. 北京大学学报(自然科学版). 2000(06)


参考文献模板

参考文献的格式案例三:基于非高斯概率模型的图像分类方法研究

[1]基于密度函数的高斯朴素贝叶斯集成算法研究[J]. 张留决. 计算机时代. 2021(03)

[2]基于自然梯度的概率主组件分析在线学习算法[J]. 陈亚瑞,秦智飞. 天津科技大学学报. 2021(01)

[3]基于空间聚类和边缘梯度的图像分割算法[J]. 雍玉洁,顾华. 计算机与现代化. 2021(02)

[4]均匀分布样本均数的分布[J]. 丁勇. 统计与决策. 2020(17)

[5]边缘概率密度的一种解释及应用研究[J]. 何俊,时文俊. 信息系统工程. 2019(12)

[6]基于HOG和SVM的船舶图像分类算法[J]. 吴映铮,杨柳涛. 上海船舶运输科学研究所学报. 2019(01)

[7]贝塔混合模型的变分贝叶斯学习及应用[J]. 赖裕平,高宁,何闻达,平原,杜春来,王宝成,丁洪伟. 电子学报. 2018(07)

[8]Variational Bayesian Inference for Finite Inverted Dirichlet Mixture Model and Its Application to Object Detection[J]. LAI Yuping,PING Yuan,HE Wenda,WANG Baocheng,WANG Jingzhong,ZHANG Xiufeng. Chinese Journal of Electronics. 2018(03)

[9]基于分组数据期望ML最大化的HErSRM软件故障预测[J]. 张杰,朱明,覃遵跃. 小型微型计算机系统. 2017(04)

[10]加权网络的在线结构学习算法[J]. 蒋晓娟,张文生. 模式识别与人工智能. 2016(02)

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