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论文提纲范文样本一：基于人机工程学的下肢助力外骨骼造型设计研究
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景
1.2 研究的目的和意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.4 研究内容及技术路线
第2章 人机工程学及相关理论研究
2.1 人机工程学理论分析
2.1.1 人机工程学定义
2.1.2 人机工程学研究内容
2.1.3 人机工程学设计原则
2.1.4 人机工程学中的产品设计要素
2.2 人机工程学相关理论研究
2.2.1 人体测量学
2.2.2 人体解剖学
2.2.3 人体下肢生物力学分析
2.3 基于人机工程学的下肢助力外骨骼设计原则
2.4 本章小结
第3章 下肢助力外骨骼人机工程分析
3.1 下肢助力外骨骼工作原理
3.2 下肢助力外骨骼结构组成与驱动器选择
3.2.1 下肢助力外骨骼结构组成
3.2.2 外骨骼驱动器选择
3.3 下肢助力外骨骼结构尺寸设计
3.4 下肢助力外骨骼功能尺寸设计
3.5 影响绑缚约束穿戴舒适性因素
3.5.1 肌肉活动对绑缚位置影响
3.5.2 绑缚材料选择
3.5.3 接触曲面分析
3.6 本章小结
第4章 下肢助力外骨骼计算机辅助人机分析
4.1 计算机辅助人机工程分析发展
4.2 基于CATIA的人机工程分析
4.2.1 人体模型构建
4.2.2 人体步行姿态分析
4.2.3 人体下肢所受地面反力生物力学分析
4.3 本章小结
第5章 下肢助力外骨骼设计实践
5.1 下肢助力外骨骼需求调研
5.1.1 现有外骨骼造型分析
5.1.2 外骨骼市场分析
5.1.3 目标人群分析
5.2 下肢助力外骨骼造型设计分析
5.2.1 外骨骼造型设计要素分析
5.2.2 外骨骼造型设计流程
5.3 下肢助力外骨骼设计定位
5.4 下肢助力外骨骼造型设计
5.4.1 外骨骼形态设计
5.4.2 外骨骼材质选用
5.4.3 外骨骼配色设计
5.5 下肢助力外骨骼的人机分析
5.6 最终定案
5.7 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 创新点
6.3 展望
致谢
参考文献
论文提纲范文样本二：基于随机森林的工控网络安全态势要素提取方法研究
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外相关领域的研究现状
1.2.1 网络态势要素提取的研究现状
1.2.2 随机森林算法的研究现状
1.3 论文主要研究内容
1.4 论文的组织结构
第2章 相关理论与技术
2.1 随机森林算法原理
2.1.1 集成学习
2.1.2 决策树
2.1.3 随机森林
2.2 工业控制系统与网络
2.2.1 工业控制系统与工业控制网络
2.2.2 工业控制网络的入侵途径
2.2.3 工控系统与传统的IT信息系统之间的区别
2.3 网络安全态势感知
2.3.1 态势感知技术
2.3.2 态势感知模型框架
2.3.3 态势要素提取技术
2.4 本章小结
第3章 基于不平衡数据样本的工控网络态势要素提取
3.1 工控网络安全态势要素提取框架
3.2 不平衡数据样本的态势要素提取
3.2.1 SMOTE新数据生成
3.2.2 LOF算法局部离群点筛选
3.2.3 RBM特征降维
3.3 实验分析与结果
3.3.1 实验数据集及数据预处理
3.3.2 LOF算法参数确定
3.3.3 RBM所降维度分析
3.3.4 实验结果分析
3.4 本章小结
第4章 基于改进随机森林的工控网络态势要素提取
4.1 工控网络态势要素提取机制
4.2 改进随机森林算法的态势要素提取
4.2.1 基于Kappa系数的基分类器筛选
4.2.2 对工控态势要素提取基分类器多样性的选择
4.2.3 对基分类器加权投票
4.3 实验分析与结果
4.3.1 实验数据集及数据预处理
4.3.2 实验结果分析
4.4 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
论文提纲范文样本三：基于生成对抗网络的三维模型处理技术研究
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 三维模型修复研究现状
1.2.2 三维模型重建研究现状
1.3 论文结构安排及研究内容
第2章 生成对抗网络相关技术
2.1 生成对抗网络
2.2 深度卷积生成对抗网络
2.2.1 卷积
2.2.2 反卷积
2.2.3 激活函数
2.2.4 批标准化
2.3 双向生成对抗网络
2.4 超分辨率生成对抗网络
2.4.1 超分辨率生成对抗网络结构
2.4.2 超分辨率生成对抗网络损失函数
2.5 本章小结
第3章 三维模型预处理
3.1 三维模型类型
3.2 Model Net40 数据集
3.3 三维模型训练集的创建及姿态矫正
3.4 三维模型体素化
3.5 本章小结
第4章 基于三维深度卷积生成对抗网络的三维模型修复
4.1 三维深度卷积生成对抗网络
4.1.1 网络结构
4.1.2 生成器和判别器结构
4.1.3 三维深度卷积生成对抗网络算法流程
4.2 实验及结论
4.2.1 实验结果
4.2.2 实验结果评价
4.3 本章小结
第5章 三维双向卷积生成对抗网络的超分辨率模型修复
5.1 超分辨率卷积神经网络
5.2 三维双向卷积生成对抗网络
5.2.1 网络结构
5.2.2 网络内部构造
5.3 实验
5.3.1 实验环境
5.3.2 实验结果评价
5.4 本章小节
第6章 总结与展望
6.1 结论
6.2 展望
致谢
参考文献
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