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论文提纲范文样本一：卫星激光通信系统信号传输与识别方法研究
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题背景与研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 卫星激光通信发展现状
1.2.2 卫星激光通信传输保障性技术现状
1.2.3 信号调制格式识别技术现状
1.3 本文的主要工作
1.4 论文组织结构
第二章 大气湍流特性与信道建模方法
2.1 引言
2.2 大气湍流特性概述
2.2.1 大气湍流产生原理
2.2.2 柯尔莫哥洛夫湍流理论
2.3 基于多相位屏的湍流信道建模方法
2.4 激光的光强分布模型
2.4.1 Log-Normal模型
2.4.2 Gamma-Gamma模型
2.5 本章小结
第三章 大气激光传播特性与自适应光学补偿方法
3.1 引言
3.2 大气激光传输特性
3.2.1 光的波动方程与菲涅尔衍射
3.2.2 高斯光束的传输特性
3.2.3 基于光强变化指数的湍流影响衡量方法
3.3 基于HIOA的自适应光学补偿方法
3.3.1 设计思路
3.3.2 基于HIOA的波前相位重构原理及实现
3.4 基于HIOA的自适应光学补偿方法性能分析
3.4.1 仿真设置
3.4.2 仿真结果分析
3.5 本章小节
第四章 基于分区分形特征和支持向量机的单载波信号识别
4.1 引言
4.2 基于分区分形特征和支持向量机的单载波信号识别方法
4.2.1 设计思路
4.2.2 基于FDR的特征提取算法
4.2.3 基于支持向量机的分类器设计
4.3 基于分区分形特征和支持向量机的单载波信号识别方法性能分析
4.3.1 仿真设置
4.3.2 自由空间信道中的识别性能
4.3.3 大气时变信道中的识别性能
4.4 本章小节
第五章 基于多特征输入和混合训练神经网络的多载波信号识别
5.1 引言
5.2 基于多特征输入和混合训练神经网络的多载波信号识别方法
5.2.1 设计思路
5.2.2 OFDM信号模型及特征
5.2.3 基于多特征输入的混合训练神经网络结构设计
5.2.4 基于多特征输入的混合训练神经网络训练过程
5.3 基于多特征输入和混合训练神经网络的多载波信号识别方法性能分析
5.3.1 仿真设置
5.3.2 自由空间信道中的识别性能
5.3.3 大气时变信道中的识别性能
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
缩略语
致谢
论文提纲范文样本二：基于深度学习的网络安全分域态势评估研究
摘要
Abstract
缩略词对照表
第一章 绪论
§1.1 研究背景及意义
§1.2 国内外研究现状
§1.2.1 评估模型研究现状
§1.2.2 态势要素提取研究现状
§1.2.3 评估指标体系研究现状
§1.2.4 评估方法研究现状
§1.2.5 用户行为评估研究现状
§1.3 研究问题及挑战
§1.3.1 研究问题
§1.3.2 研究挑战
§1.4 研究内容及贡献
§1.5 论文组织结构
第二章 网络安全态势评估技术及分域评估模型设计
§2.1 网络安全态势评估基本概念
§2.2 网络安全态势评估模型
§2.2.1 JDL数据融合处理模型
§2.2.2 Tim Bass模型
§2.2.3 层次化态势评估模型
§2.3 网络安全态势评估方法
§2.3.1 基于数理统计的评估方法
§2.3.2 基于知识推理的评估方法
§2.3.3 基于模式识别的评估方法
§2.4 层次化的网络安全态势分域评估模型设计
§2.4.1 评估模型的分层描述
§2.4.2 评估模型的特点分析
§2.5 本章小结
第三章 基于逐层损失补偿深度自编码器的态势评估要素提取
§3.1 引言
§3.2 系统模型及问题定义
§3.2.1 态势评估要素提取模型
§3.2.2 问题定义
§3.3 LC-DAE态势评估要素提取方法设计
§3.3.1 方法架构
§3.3.2 DAE结构
§3.3.3 损失补偿算法设计与实现
§3.4 LC-DAE态势评估要素提取方法实现
§3.4.1 方法流程设计与伪代码实现
§3.4.2 时间复杂度分析
§3.5 实验及结果分析
§3.5.1 实验环境
§3.5.2 实验数据
§3.5.3 对比实验及结果分析
§3.6 本章小结
第四章 基于层次聚类和层次分析法的态势评估指标体系构建
§4.1 引言
§4.2 问题定义
§4.3 分域指标体系构建方法设计
§4.4 网络域指标体系构建方法设计与实现
§4.4.1 基于AHP的评估因素量化方法
§4.4.2 基于层次聚类的指标聚类方法
§4.4.3 基于AHP的指标优化方法
§4.5 网络域指标体系合理性理论分析
§4.6 实验及结果分析
§4.6.1 实验环境及数据采集
§4.6.2 评估指标计算过程
§4.6.3 实验结果分析
§4.7 本章小结
第五章 基于Subagging和GRU的网络域安全态势评估
§5.1 引言
§5.2 系统模型及问题描述
§5.2.1 态势评估模型
§5.2.2 问题描述
§5.3 Sb-GRU网络域安全态势评估方法设计
§5.3.1 方法架构设计
§5.3.2基于Subagging的采样及训练方法
§5.3.3 基于GA的参数优化方法
§5.3.4 基于GRU的网络域安全态势评估方法
§5.4 Sb-GRU网络域安全态势评估方法实现
§5.4.1 方法实现
§5.4.2 时间复杂度分析
§5.5 实验及结果分析
§5.5.1 实验环境
§5.5.2 实验数据
§5.5.3 实验结果及分析
§5.6 本章小结
第六章 基于自适应滑动窗口GAN的用户行为威胁检测与评估
§6.1 引言
§6.2 系统模型及问题定义
§6.2.1 任务模型
§6.2.2 行为模型
§6.2.3 威胁检测及评估模型
§6.2.4 问题定义
§6.3 ASW-GAN用户行为威胁检测与评估方法设计
§6.3.1 方法框架
§6.3.2 基于属性相似度的自适应滑动窗口算法
§6.3.3 基于GAN的威胁检测设计
§6.3.4 用户行为评估方法设计
§6.4 ASW-GAN用户行为威胁检测与评估方法实现
§6.4.1 方法实现
§6.4.2 时间复杂度分析
§6.5 实验及结果分析
§6.5.1 实验环境
§6.5.2 实验数据
§6.5.3 实验结果分析
§6.6 本章小结
第七章 总结与展望
§7.1 论文研究工作总结
§7.2 下一步研究工作展望
参考文献
致谢
论文提纲范文样本三：基于神经网络的EFL教材文本复杂度分级模型的构建
摘要
Abstract
致谢
缩略语
第一章 绪论
1.1 研究缘起
1.1.1 教材研究的重要性
1.1.2 阅读文本复杂度研究的重要性
1.1.3 文本复杂度自动分级研究的重要性
1.2 研究意义
1.3 论文结构
第二章 文献综述
2.1 核心概念梳理
2.1.1 教材
2.1.2 文本复杂度
2.2 文本复杂度实证研究
2.2.1 基于语料库的文本复杂度研究
2.2.2 文本复杂度自动分级研究
2.3 本章小结
第三章 研究方法
3.1 研究问题
3.2 研究语料
3.3 研究步骤
3.4 研究工具和方法
3.4.1 文本复杂度特征提取
3.4.2 多元统计方法
3.4.3 机器学习及模型验证方法
3.5 本章小结
第四章 文本复杂度各维度特征的确定
4.0 参照语料库的选取
4.1 词汇复杂度指标——TAALES主成分
4.1.1 词汇频率和分布
4.1.2 学术书面语特征
4.1.3 三元词互信息
4.1.4 两元词频率和分布
4.1.5 动词特定性
4.2 句法复杂度指标——TAASSC主成分
4.2.1 名词短语扩展
4.2.2 所有格
4.2.3 VAC频率和嵌入式小句
4.2.4 小句从属情况
4.2.5 VAC中构式对主动词的关联强度
4.2.6 VAC中主动词对构式的关联强度和构式频率
4.2.7 名词主语并列
4.2.8 限定词
4.3 语篇复杂度指标—TAACO主成分
4.3.1 相邻2句词汇重叠
4.3.2 相邻3句和段落间重叠
4.3.3 深度衔接
4.3.4 并列附加连接
4.4 本章小结
第五章 训练语料分级合理性验证
5.1 训练语料的选取依据
5.1.1 使用时间长、业界口碑好
5.1.2 由浅入深、循序渐进
5.2 训练语料文本复杂度单元聚类
5.3 《新概念英语》文本复杂度册级对比
5.3.1 册级间词汇复杂度对比
5.3.2 册级间句法复杂度对比
5.3.3 册级间语篇复杂度对比
5.4 本章小结
第六章 文本复杂度分级模型的构建和评估
6.1 模型构建及其评估方法
6.1.1 建模方法
6.1.2 模型评估方法和指标
6.2 不同方法建模性能比较
6.3 各类特征建模比较
6.3.1 传统可读性公式
6.3.2 本研究特征集
6.4 模型对不同数据集的泛化能力
6.5 本章小结
第七章 结论
7.1 主要发现
7.2 主要贡献及启示
7.3 局限与展望
参考文献
附录
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