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硕士毕业论文范文2篇「计算机论文」

发布时间:2021-07-19 17:55所属分类:研究生论文浏览:141次

计算机论文范文怎么写?计算机论文主要研究软件工程、计算机软件、信息系统、信息科学、通信工程等。本文为大家提供了2篇计算机论文范文,供大家写作参考。


硕士毕业论文范文2篇
 
 
     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

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