博士论文提纲出不来怎么办？本文以计算机论文为例，为大家列举了3篇论文提纲范文，多参考学习，希望对你的论文写作有帮助。
论文提纲范文样本一：柔性系统的建模与神经网络控制研究
致谢
摘要
Abstract
1 引言
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 柔性机械臂建模与控制技术
1.2.2 柔性建筑系统振动控制技术
1.2.3 仿生扑翼飞行器建模与控制技术
1.3 主要贡献与结构安排
2 预备知识
2.1 哈密顿(Hamilton)原理
2.2 离散化建模方法
2.2.1 假设模态法
2.2.2 有限刚体元法
2.3 拉格朗日(Lagrange)方程方法
2.4 神经网络(Neural Network)方法
2.5 李雅普诺夫(Lyapunov)直接法
2.6 本章小结
3 柔性机械臂系统的建模与神经网络控制
3.1 单连杆柔性机械臂的模糊神经网络控制
3.1.1 基于假设模态法的动力学建模
3.1.2 基于模糊逻辑的神经网络控制
3.1.3 仿真结果及分析
3.1.4 实验结果及分析
3.2 双连杆柔性机械臂的输出反馈神经网络控制
3.2.1 基于假设模态法的动力学建模
3.2.2 基于高增益观测器的神经网络控制
3.2.3 仿真结果及分析
3.2.4 实验结果及分析
3.3 本章小结
4 柔性建筑结构系统的建模与强化学习控制
4.1 带有偏心负载柔性建筑的输出约束神经网络控制
4.1.1 基于假设模态法的动力学建模
4.1.2 基于障碍李雅普诺夫函数的神经网络控制
4.1.3 仿真结果及分析
4.1.4 实验结果及分析
4.2 带有主动质量阻尼器柔性建筑的强化学习控制
4.2.1 基于假设模态法的动力学建模
4.2.2 基于Actor-Critic算法的强化学习控制
4.2.3 仿真及实验验证
4.3 本章小结
5 仿生柔性扑翼飞行机器人的建模与智能控制
5.1 带有分布时变扰动的柔性梁系统的神经网络控制
5.1.1 基于假设模态法的动力学建模
5.1.2 基于扰动观测器的神经网络控制
5.1.3 仿真验证
5.2 带有执行器故障的柔性扑翼系统的学习控制
5.2.1 基于有限刚体元法的动力学建模
5.2.2 基于非奇异快速终端滑模方法的智能控制
5.2.3 联合仿真验证
5.3 本章小结
6 结论与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
论文提纲范文样本二：基于数字成像和图像处理的转速和振动测量研究
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.2 转速测量方法概述
1.3 振动测量方法概述
1.4 基于图像传感器的转速和振动测量研究现状
1.5 现有视觉测量方法的局限性
1.6 研究内容
1.7 论文组织结构
第2章 基于图像传感器的测量系统设计
2.1 测量系统概述
2.2 系统硬件设计
2.2.1 转子试验台
2.2.2 光源
2.2.3 图像传感器
2.2.4 光学镜头
2.2.5 标记的设计
2.2.6 计算机系统
2.3 视觉测量软件设计
2.4 成像几何基础
2.4.1 坐标系的定义
2.4.2 相机透视投影模型
2.5 相机标定
2.5.1 图像平面与平面标定板的映射矩阵
2.5.2 求解摄像机参数
2.6 本章小结
第3章 基于图像序列相似度的转速和振动测量
3.1 基于图像序列相似度的转速测量
3.1.1 转速测量原理
3.1.2 图像相似度评价
3.1.3 图像预处理
3.1.4 转速计算
3.2 基于图像相似度的振动测量
3.3 不同算法的实验对比
3.3.1 相似性评估算法(CORR2、SSIM和VIF)比较
3.3.2 频率估计算法CZT与PIAC的比较
3.4 本章小结
第4章 基于二维码标记跟踪的转速测量
4.1 基于二维码的转速测量机理
4.2 二维码检测
4.2.1 尺度不变特征变换
4.2.2 加速稳健特征
4.2.3 AKAZE特征
4.3 转速计算
4.4 本章小结
第5章 视觉测量系统实验测试
5.1 基于图像相似度的转速测量
5.1.1 实验装置
5.1.2 实验结果与分析
5.2 基于图像相关的振动测量实验
5.2.1 实验装置
5.2.2 实验结果与分析
5.3 基于二维码跟踪的转速测量实验
5.3.1 实验装置
5.3.2 实验结果与分析
5.4 视觉测量的现场应用
5.4.1 风力发电机的转速和振动测量
5.4.2 工业电机转轴的转速测量
5.5 本章小结
第6章 视觉测量系统的影响因素研究
6.1 帧速率
6.2 图像分辨率
6.3 曝光时间
6.4 拍摄角度
6.5 光照条件
6.6 标记设计
6.7 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 结论
7.2 展望
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
攻读博士学位期间参加的科研工作
致谢
论文提纲范文样本三：基于物联网技术的水稻生长环境监测系统及关键技术研究
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 物联网技术在大田农业领域研究现状
1.3.2 人工智能技术在农业害虫识别领域研究现状
1.3.3 多传感器数据融合技术研究现状
1.3.4 边缘计算领域研究现状
1.4 研究内容与技术路线
第2章 水稻生长环境监测物联网的构建与仿真
2.1 水稻生长环境监测物联网总体架构
2.2 水稻生长环境监测物联网传输层协议
2.2.1 Lo Ra扩频技术
2.2.2 LoRaWAN终端类型
2.2.3 LoRaWAN物理帧结构分析
2.2.4 LoRaWAN MAC层分析
2.2.5 WiFi Socket传输机制
2.3 水稻生长环境监测物联网终端节点设计
2.3.1 传感器监测节点设计
2.3.2 害虫监测节点设计
2.4 水稻生长环境监测物联网仿真
2.4.1 仿真环境
2.4.2 仿真系统参数设置
2.4.3 仿真结果
2.5 本章小结
第3章 水稻生长环境监测物联网边缘计算网关设计
3.1 边缘计算网关整体设计
3.2 边缘计算网关主要功能模块
3.2.1 MQTT服务模块
3.2.2 LoRaWAN服务器模块
3.2.3 害虫识别模块
3.2.4 数据融合模块
3.3 边缘计算网关功能实现流程
3.3.1 基础资源层
3.3.2 边缘消息中间件服务的搭建
3.3.3 害虫识别模块的实现
3.3.4 数据融合模块的实现
3.3.5 Docker容器管理
3.4 网关硬件设计
3.5 实验结果与分析
3.6 本章小结
第4章 多传感器数据融合技术研究
4.1 数据融合的定义
4.2 多传感器数据融合概述
4.2.1 多传感器数据融合原理
4.2.2 多传感器数据融合优势
4.2.3 多传感器数据融合体系结构
4.2.4 多传感器数据融合分级
4.3 多传感器数据融合算法研究
4.3.1 常用融合算法概述
4.3.2 加权算法原理
4.3.3 加权算法改进
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
第5章 水稻害虫图像在线识别方法研究
5.1 害虫图像采集
5.2 害虫图像预处理方法
5.2.1 图像增强技术
5.2.2 图像分割技术
5.2.3 图像形态学处理
5.2.4 图像标记及信息提取
5.3 基于TensorFlow的害虫图像识别方法
5.3.1 卷积神经网络
5.3.2 Tensor Flow概述
5.3.3 害虫图像数据集
5.3.4 害虫图像识别
5.3.5 害虫图像识别实验结果
5.4 害虫图像计数方法
5.4.1 害虫图像计数流程
5.4.2 害虫图像计数实验结果
5.5 本章小结
第6章 水稻生长环境监测物联网云平台
6.1 云平台系统设计
6.2 云平台功能介绍
6.2.1 平台主界面
6.2.2 大气环境模块
6.2.3 土壤环境模块
6.2.4 害虫监测模块
6.2.5 监测点分布模块
6.2.6 分析与诊断模块
6.2.7 用户设置模块
6.3 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 总结
7.2 主要创新点
7.3 展望
参考文献
在学期间所取得的科研成果
致谢
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