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论文目录范文样本一：基于六端口微波网络的光无线融合通信技术研究
摘要
ABSTRACT
符号说明
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.2 六端口微波网络收发器概述
1.1.3 研究现状分析
1.2 本论文的目的和选题依据
1.3 论文主要内容
第二章 六端口微波网络的基本原理和数字光链路基本结构
2.1 引言
2.2 六端口微波网络技术相关微波原理
2.3 六端口微波网络反射计的原理和分析
2.4 六端口微波网络收发器的原理
2.4.1 六端口微波网络设计
2.4.2 基于六端口微波网络的发射机设计
2.4.3 基于六端口微波网络的接收机设计
2.5 商用电磁仿真软件辅助设计微波器件
2.5.1 商用电磁仿真软件的对比
2.5.2 采用的电磁仿真软件辅助设计方案与步骤
2.6 数字光链路的基本结构
2.6.1 数字光发射机
2.6.2 数字光接收机
2.7 本章小节
第三章 基于径向基神经网络的六端口微波网络收发器校准算法研究
3.1 引言
3.2 基于径向基函数的神经网络的基本原理
3.3 应用于六端口微波网络收发器系统的基于径向基函数的神经网络校准算法
3.3.1 实验装置与方案
3.3.2 实验结果与讨论
3.4 本章小节
第四章 基于六端口微波网络的收发器的研究
4.1 引言
4.2 基于六端口微波网络的对称结构收发器的设计
4.2.1 基本原理与结构
4.2.2 基于肖特基二极管的收发单元模块设计
4.2.3 软件辅助设计
4.3 基于六端口微波网络的对称结构收发器时分系统研究
4.3.1 系统架构设计与原理分析
4.3.2 实验装置与方案
4.3.3 实验结果与讨论
4.4 基于六端口微波网络的对称结构收发器频分系统研究
4.4.1 系统架构设计与原理分析
4.4.2 实验装置与方案
4.4.3 实验结果与讨论
4.5 本章小节
第五章 光无线融合通信技术研究
5.1 引言
5.2 光控射频电路技术研究
5.3 结合基带数字光链路和六端口微波网络收发器的光无线融合通信系统
5.3.1 实验方案设计
5.3.2 实验结果与讨论
5.4 本章小节
总结与展望
参考文献
致谢
论文目录范文样本二：基于航迹数据的航路网络交通运行态势识别与预测技术研究
摘要
abstract
注释表
缩略词
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究目的
1.1.3 研究意义
1.2 国内外研究综述
1.2.1 空中交通态势感知技术研究
1.2.2 地面交通态势感知技术研究
1.3 研究内容与方案
1.3.1 研究内容
1.3.2 关键问题
1.3.3 技术路线
1.3.4 主要创新
1.4 论文章节安排
第二章 航路网络交通流时空特性探究与解析
2.1 引言
2.2 航路网络交通流波动特性分析
2.2.1 航路网络交通流波动幂律现象
2.2.2 航路网络交通流波动内外影响分析
2.3 航路网络交通流混沌特性分析
2.3.1 航路网络交通流时间序列相空间重构
2.3.2 航路网络交通流时间序列混沌性判定
2.4 路网航段交通流空间相关性分析
2.4.1 路网航段交通流多维标度法相关性分析
2.4.2 路网航段交通流相关性分组
2.5 本章小结
第三章 航路网络交通状态评价划分方法研究
3.1 引言
3.2 航路网络交通状态评价指标
3.2.1 指标的选取原则
3.2.2 航段交通状态评价指标
3.2.3 路网交通状态评价指标
3.2.4 航迹数据处理与指标计算
3.3 航段交通运行状态划分方法
3.3.1 航段交通运行状态划分理论
3.3.2 航段交通运行状态划分建模
3.3.3 算例验证与分析
3.4 路网交通运行状态评价方法
3.4.1 路网交通运行状态评价理论
3.4.2 路网交通运行状态评价建模
3.4.3 算例验证与分析
3.5 本章小结
第四章 航路网络交通运行态势识别方法研究
4.1 引言
4.2 航段交通运行状态识别方法
4.2.1 航段交通运行状态识别理论
4.2.2 航段交通状态基学习器构建
4.2.3 航段交通运行状态识别建模
4.2.4 算例验证与分析
4.3 航路网络交通态势识别方法
4.3.1 航路网络交通态势识别理论
4.3.2 航路网络交通运行状态识别建模
4.3.3 算例验证与分析
4.4 本章小结
第五章 航路网络交通运行状态预测方法研究
5.1 引言
5.2 航段交通运行态势短时预测方法
5.2.1 航段交通流神经网络融合预测理论
5.2.2 单航段交通运行状态融合预测建模
5.2.3 多航段交通运行状态融合预测建模
5.2.4 算例验证与分析
5.3 路网交通运行状态短时预测方法
5.3.1 路网整体交通运行状态预测理论
5.3.2 路网整体交通运行状态预测建模
5.3.3 算例验证与分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 主要研究结论与成果
6.2 后续研究工作及展望
参考文献
致谢
论文目录范文样本三：面向视频监控语义理解的神经网络结构设计
摘要
Abstract
缩写、符号清单、术语表
1 绪论
1.1 研究背景和研究意义
1.2 本论文研究框架
1.3 研究内容和主要贡献
1.3.1 时空语义信息的建模和融合
1.3.2 多模态语义信息的联合学习
1.3.3 自动化的神经网络结构设计
1.4 论文组织结构
2 国内外研究现状和发展态势
2.1 国内外研究现状
2.1.1 视觉处理中的神经网络
2.1.2 场景语义理解
2.1.3 行人语义理解
2.1.4 视频高层语义理解
2.1.5 神经网络结构的自动化设计
2.2 本文解决的科学问题
2.3 相关工作不足分析
2.3.1 视觉语义表达不够充分
2.3.2 神经网络结构的手工设计
2.4 发展趋势
2.4.1 由单一尺度表达到多尺度表达的趋势
2.4.2 由手工设计神经网络到自动设计神经网络的趋势
3 视频的时空语义建模及其在目标轨迹预测中的应用
3.1 问题概述
3.1.1 目标轨迹预测
3.2 场景与目标的时空语义建模
3.2.1 空间匹配网络
3.2.2 目标朝向网络
3.3 目标轨迹预测
3.3.1 问题规划
3.3.2 目标路径规划算法
3.4 实验结果
3.4.1 实验设置
3.4.2 定性实验结果
3.4.3 定量实验结果
3.4.4 泛化性能测试
3.5 本章小结
4 基于多层次级联网络的时空语义理解及其在视频摘要中的应用
4.1 问题概述
4.1.1 视频摘要
4.2 多层次级联的时空网络
4.2.1 二维卷积网络
4.2.2 一维全卷积网络
4.2.3 长短期记忆网络
4.3 视频摘要问题
4.3.1 问题规划
4.3.2 视频摘要的生成
4.4 实验结果
4.4.1 实验设置
4.4.2 与当时最好方法的比较
4.4.3 与人类标注者的对比
4.4.4 网络结构的分析
4.5 本章小结
5 图像多模态语义信息的联合学习及其在人群计数中的应用
5.1 问题概述
5.1.1 人群计数
5.2 多模态场景语义模型
5.2.1 身体分割图
5.2.2 传统密度图
5.2.3 结构化密度图
5.3 多任务人群计数神经网络
5.3.1 人群计数问题规划
5.3.2 多任务人群计数框架
5.3.3 网络细节
5.4 实验结果
5.4.1 实验设置
5.4.2 WorldExpo'10数据集
5.4.3 Shanghaitech-B数据集
5.4.4 UCSD数据集
5.4.5 UCF_CC_50数据集
5.4.6 定性结果
5.4.7 不同监督信息的比较
5.5 本章小结
6 用于多属性学习的神经网络结构的自动设计方法
6.1 问题概述
6.2 本章方法
6.2.1 问题规划
6.2.2 层内优化
6.2.3 加速层内搜索
6.2.4 逐层更新
6.2.5 权重共享
6.3 实验结果
6.3.1 多属性预测
6.3.2 结构搜索实验
6.3.3 属性分析
6.3.4 结构可视化
6.4 本章小结
7 总结与展望
7.1 本文工作总结
7.2 未来工作展望
参考文献
作者简历
攻读博士学位期间主要的学术成果
致谢
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