计算机论文摘要格式要求怎么写？论文摘要是论文写作的重要组成部分，很多同学不知道论文摘要包括哪几部分，本文将为大家提供5篇计算机论文摘要模板，可以参考学习一下。
论文摘要格式要求模板一：强化学习与计算机仿真相结合的应急车辆优先调度
随着人均汽车拥有量的升高,城市的交通拥堵问题日益严重,这导致了在紧急事件发生后,应急车辆难以快速到达现场进行救援。对此,展开对应急车辆优先调度的研究显得尤为重要。在大部分城市中,对于应急车辆信号优先方面关注较少,只是在信号灯固定的时长下给予应急车辆优先通行的权力。但在实际情况中,由于路况的复杂性高、不确定性大,所以想要实现应急车辆优先调度就需要更加智能的信号灯策略。本文将应急车辆和普通车辆同时出现在道路上的情况称为多模式交通,提出了多模式交通下的深度强化学习算法。旨在应急车辆出现在交叉口时,使用深度强化学习（DQN）算法控制交叉口信号灯,实现应急车辆优先调度,同时减少普通车辆的平均路由时间。由于Q-learning算法是一个无模型的强化学习算法,智能体通过与环境的动态交互进行学习,故为了使其学习到不同的交通状况,拓展了算法中的状态空间以及奖励函数的结构,以达到对多模式交通实现整合控制的目的。同时,为了减少动作状态值计算与网络迭代的相关性,建立两个结构完全相同的神经网络进行训练,并引入经验池来减少训练数据之间的关联,提高结果的准确性。首先,建立单路口DQN模型,定义状态空间、动作空间以及奖励函数,其中动作空间为交叉口两个不同的相位,并选取应急车辆前方排队车辆数作为衡量拥堵状况的指标进行实验。其次,建立多路口DQN模型,对不同的智能体分别进行状态空间、动作空间以及奖励函数的定义,为了使动作选择更加灵活,将动作空间改进为交叉口南北方向绿灯的时长,实验时选择交叉口饱和度来定义路面的拥堵情况。最后利用SUMO软件与Python语言进行仿真实验,实验中选取累计奖励值与平均排队车辆数来分析DQN算法的有效性,并获取应急车辆的路由时间、普通车辆的平均路由时间来判断不同策略的优劣。通过实验得出,改进状态空间和奖励函数后的DQN算法在单路口、多路口下均取得了良好的效果。特别是在拥堵的情况下,较优先策略来说,DQN策略在减少应急车辆路由时间和普通车辆平均路由时间方面表现更加优秀。
论文摘要格式要求模板二：基于石油行业办公专网的信息安全风险评估研究
当前,随着信息化时代的到来,信息系统广泛应用于生活中的多数场景,大量数据和信息由纸质形式转化为电子形式,并产生、流转和存储于信息系统中。为人们带来工作便利的同时,信息安全风险事件时有发生,运用风险评估手段提前识别风险、解决风险得到了广泛的认可和应用。本文基于石油行业办公专网,借助量化分析技术,展开信息安全风险评估研究工作。其主要成果如下:（1）完成风险评估量化工作的研究。首先,结合石油行业办公专网的实际情况,我们给出改进后的风险评估要素关系图;其次,我们结合前期对风险评估工作的调研和理解,根据风险评估要素关系图中各个要素间的影响关系,选用层次分析法、故障树分析法及Min-Max标准化处理手段,作为后续对风险进行量化分析的主要手段;最后我们利用层次分析法对资产和脆弱性进行模型构建,利用故障树分析法对威胁进行模型构建,利用Min-Max标准化处理手段对资产、脆弱性和威胁的数值计算进行处理,完成对风险评估量化工作的研究,为后续在实际系统中展开风险评估工作提供了理论依据。（2）完成实际应用系统风险评估工作。结合系统实际情况,并通过统计分析系统中历年发生的安全事件,对资产、脆弱性和威胁进行识别工作。随后根据前期风险评估量化工作的理论依据,分别建立资产、脆弱性和威胁的计算模型并进行赋值,根据赋值结果准确进行风险值的计算。针对高风险项,结合系统已有安全措施和实际工作经验,提出相应的解决方案,完成了整个系统的信息安全风险评估工作。评估结果符合办公专网真实情况,为后续的安全保密工作提供了一定的借鉴。
论文摘要格式要求模板三：不定长中文文本图像的识别算法研究
文字记载了几千年人类的文明和历史,是人类信息中最重要的载体。直至今日,现实生活中的众多场景都使用文字形式来进行信息交互。而图像是记录文字信息最快速的载体。在快节奏的生产生活中,信息的电子化处理已成为一种不可逆转的趋势。识别并理解图像中的文字信息就具有很高的研究价值和广泛的应用场景,能使生活变得越来越智能化和便捷化。虽然文字识别技术已经发展了多年,但是由于中文汉字的字符类别多、字形复杂、词频不均衡,文本长短不一的特点,对中文文本的识别任务依旧富有挑战性。随着深度学习的兴起,给计算机视觉领域带来了更多的解决方案。针对以上问题,本文将利用深度学习技术,结合中文文本的特性,进行对不定长中文文本图像的序列识别模型算法研究,主要研究内容如下:（1）利用中文词频的分布差异,提出了基于bigram混合标签的联合CTCAttention方法。此方法首先从中文文本数据集中统计高频二字子词,把它们加入到原始单字符标签中,构建bigram混合标签,缩短了编码和译码长度,有助于减少循环神经网络的长期依赖问题。在解码阶段,CTC模块输出一个初步结果,其中混淆的预测被替换为二字子词。利用CTC的帧间对齐能力和初步预测结果,引导Attention模块聚焦注意力范围,精确解码。在两个中文文本合成数据集、一个手写中文文本数据集、一个街景长文本数据集上做了测试。与现有的方法相比,此方法在不定长中文文本识别上精确度最高。（2）降低中文词频的影响,提出了基于降低词汇依赖的CTC-Attention监督训练方法。此方法通过构建乱序文本语料,合成大量文本图像用于训练,降低训练集的词频差异。同时通过多任务学习方式同时训练基于CTC的模型和基于Attention的模型,使用额外的KL散度损失用于互监督两者的训练,最终使模型更加关注于使用视觉特征进行解码,降低了对词汇的依赖。实验表明,此互监督训练策略对两个模型的识别能力都有不同程度的提升。（3）开发了一套文本识别系统,包含Web界面的功能演示端和可供编程调用的应用程序接口（Application Programming Interface,API）。Web界面便于用户可视化操作,上传文本行图像查看识别结果。同时提供的API可供远程调用,按规范发送请求报文就可得到包含识别结果的JSON文件,不限制开发语言。
论文摘要格式要求模板四：基于机器学习的配电网故障定位及负荷转供研究
随着城市规模快速扩张以及电能替代的不断推进,各行各业对电力供应的依赖程度越来越高,用户对配电网的可靠性有更高的要求。但近年来配电网节点大量增加,结构更加复杂,实际故障情况复杂多变,接线分支与设备十分复杂,配电网拓扑结构变化不确定性较大,转供路径的开关出现组合爆炸的问题。配电网发生故障时,必须快速对配电网故障准确定位,缩小故障影响区域,隔离故障后对非故障停电区域进行及时的负荷转供,但目前传统配电网故障定位与负荷转供方法难以解决这一问题。因此亟需高效的配电网故障定位与负荷转供方法,可以减小故障损失,降低运维成本,提高供电可靠性与用户满意度。图卷积神经网络、强化学习等前沿机器学习技术的涌现,为解决配电网问题提供了新的方法与思路。本文首先对配电网故障定位与负荷转供技术的背景与现状进行回顾,对目前各种算法的特点对比分析,同时介绍了配电网故障定位与负荷转供的理论,作为后续建立算法模型的基础。基于图卷积神经网络理论,本文提出了解决配电网故障定位问题的新思路。将配电网作为非欧空间图数据进行处理,配电网抽象为图数据后,与配电网节点、边上的特征信息共同作为图卷积神经网络的输入。同时本文对配电网节点、边上不同类型特征数据进行比较,根据自动化程度的不同可以有更多选择。针对配电网节点与边两种形式数据,在节点上设计了合并边特征的输入层;再通过Graph SAGE所搭建的隐藏层传递节点特征,实现从局部到整体的特征抽象;输出层采用了边聚合的设计,将配电网故障定位问题转化为图的边分类问题。最后设计了基于Open DSS的随机故障样本生成实验环境,证明所提算法有较高的准确度与鲁棒性,训练过程中有较好的稳定性与收敛能力。确定并隔离故障后应及时通过转供恢复用户供电,过去的方法都将负荷转供问题视为优化问题或随机搜索问题,难以解决求解速度与转供策略质量的矛盾。本文将转供过程视为一个马尔科夫决策过程,提出基于深度强化学习的配电网负荷转供控制方法。智能体采用了考虑环境影响的Dueling DQN算法,使得学习的目标更为明确。为了提高算法的精度与收敛能力,针对算法的动作策略提出了预模拟-贪婪动作策略改进算法,并调整了动作与学习的比例,采用了自适应优化算法。最后设计了基于Open DSS的动态仿真配电网环境模型,为智能体提供交互式的训练环境,结果表明,本文方法能够应对不同故障下配电网的拓扑变化,即时给出兼顾速度与求解质量的最佳转供策略。
论文摘要格式要求模板五：基于矩阵分解和网络嵌入联合学习的社会化推荐方法研究
推荐系统是当前缓解信息过载问题的主要手段之一。它为用户筛选掉大量冗余、不相关的数据并从中挑选出有价值的信息,这不仅大幅改善了用户体验,同时也显著地提升了企业的商业收益。协同过滤是搭建个性化推荐系统的关键技术,它着重于通过集体智慧和经验来推断用户对物品的偏好。该技术面临的主要挑战是“用户-物品”交互数据稀疏的问题。现如今社交媒体迅速发展,社交网络中流通着大量与用户兴趣偏好相关的信息。因此,用户社交链接成为稀疏的交互数据的关键补充,使用社交信息的社会化推荐模型可以实现更准确和可解释的推荐。传统的社会化推荐算法只考虑用户的一阶好友,而忽略了用户和他高阶近邻之间的信息传播。网络嵌入技术的流行为社会化推荐系统提供了新思路,它能够保证网络中具有相似结构的高阶近邻在隐空间中也有相似的嵌入。近期涌现出一些结合网络嵌入和矩阵分解的社会化推荐方法。这些方法大多预训练网络嵌入模型然后再把信息传递给下游的矩阵分解,这导致模型无法捕获适用于推荐任务的网络特性。此外,它们只关注于使用社交网络增强用户的特征表示学习,而忽略物品维度的特征表示。针对上述问题,本文提出了两种联合学习矩阵分解和网络嵌入模型的社会化推荐方案。第一种方案通过特征表示对齐的方式,把矩阵分解和网络嵌入模型集成到统一的优化框架。在联合学习的过程中两个任务相互增强,评分信息的监督使得网络嵌入模型学习到的网络特征更适用于推荐任务,而矩阵分解在融合多种信息的情况下也将获得更有判别性的特征表示。此外,显式的社交网络和隐式的“物品-物品”网络被协同使用,以此来同时增强用户和物品的表示学习。在三个公开数据集上大量的对比实验表明,通过特征表示对齐联合学习的方式以及双网协同嵌入都可以大幅提升模型的推荐性能。为了更深层次地建模用户和物品特征表示的交互,并完整地保留网络结构信息以及评分数据中的用户偏好和物品特性,本文提出第二种联合学习方案。该方案在保留适用于推荐任务的网络特性的同时,通过使用评分信息单独训练一部分特征表示的方式保留完整的用户偏好和物品特性。此外,我们使用多层感知器赋予模型非线性来学习用户和物品特征表示的交互。最后,对比最先进的社会化推荐方法的实验结果有力地验证了考虑上述两点的联合学习模型的有效性。
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