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论文提纲范文样本一：基于深度学习的移动机器人三维目标识别
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.2 基于深度学习的三维对象识别研究现状
1.3 基于双目视觉机器人的研究现状
1.4 论文章节安排和主要研究内容
第2章 基于双目视觉移动机器人平台搭建及三维重建
2.1 双目视觉系统模型
2.2 双目视觉移动机器人搭建
2.2.1 双目视觉相机和镜头
2.2.2 双目视觉精密调节支架的设计
2.2.3 双目视觉移动机器人
2.3 双目视觉系统多线程图像采集
2.4 双目视觉三维重建
2.5 本章小结
第3章 基于局部特征的点云数据扩充和增强处理
3.1 基于三维建模软件和激光雷达的点云数据获取
3.1.1 基于三维建模软件的点云获取
3.1.2 基于多线激光雷达的点云获取
3.2 点云数据的中心化和归一化
3.3 点云滤波
3.4 局部点云数据扩充和增强
3.4.1 局部点云数据
3.4.2 样本数据扩充
3.4.3 数据渐进式增长
3.5 本章小结
第4章 基于深度学习的三维目标识别
4.1 深度学习模型
4.1.1 全连接神经网络
4.1.2 卷积神经网络(CNN)
4.2 基于点云数据的深度学习方法
4.3 输入和特征变换网络
4.3.1 输入变换网络
4.3.2 特征变换网络
4.4 全局点云深度学习算法
4.4.1 网络整体结构
4.4.2 训练过程
4.4.3 实验结果及分析
4.5 局部尺度点云深度学习算法
4.5.1 网络整体结构
4.5.2 单尺度邻域特征提取及多GPU并行训练过程
4.5.3 多尺度邻域特征提取及多GPU并行训练过程
4.5.4 实验结果及分析
4.6 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 本文研究工作总结
5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表论文和参加科研情况
致谢
论文提纲范文样本二：基于机器学习的铁路信号设备故障预警系统的设计与实现
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 道岔转辙机故障预警
1.2.2 轨道电路故障预警
1.2.3 铁路信号机故障预警
1.2.4 电气设备故障预警
1.3 本文的主要研究内容
第2章 铁路信号设备概述及故障分析
2.1 铁路信号设备概述
2.1.1 道岔转辙机概述
2.1.2 轨道电路概述
2.1.3 铁路信号机概述
2.2 铁路信号设备故障分析
2.2.1 道岔转辙机故障分析
2.2.2 轨道电路故障分析
2.2.3 铁路信号机故障分析
2.3 本章小结
第3章 基于神经网络的道岔故障预警方法
3.1 引言
3.2 道岔动作曲线分析
3.3 基于CNN-ATT-LSTM的道岔故障预警方法
3.3.1 哈尔小波变换
3.3.2 卷积神经网络
3.3.3 自注意力机制
3.3.4 长短时记忆网络
3.3.5 CNN-ATT-LSTM网络方法
3.4 基于CNN-ATT-LSTM模型的道岔故障预警流程
3.4.1 数据处理
3.4.2 故障预警流程
3.5 实验验证
3.5.1 数据初始化
3.5.2 神经网络超参数设置
3.5.3 实验结果
3.5.4 对比实验
3.6 本章小结
第4章 基于神经网络的轨道电路和信号机的故障预警方法
4.1 引言
4.2 历史数据分析
4.2.1 轨道电路历史数据分析
4.2.2 信号机历史数据分析
4.3 编码器-解码器结构
4.4 Dropout正则化
4.5 轨道电路和信号机故障预警方法
4.5.1 模型构建
4.5.2 轨道电路和信号机故障预警流程
4.6 实验验证
4.6.1 数据初始化
4.6.2 神经网络超参数设置
4.6.3 实验结果
4.6.4 对比实验
4.7 本章小结
第5章 铁路信号设备故障预警系统设计
5.1 故障预警系统分析
5.2 故障预警系统总体方案设计
5.3 故障预警系统实现
5.3.1 用户管理
5.3.2 数据预处理
5.3.3 模型训练
5.3.4 模型评估
5.4 系统测试
5.5 本章小结
结论
参考文献
致谢
论文提纲范文样本三：面向ZYNQ SoC平台嵌入式神经网络计算框架设计与实现
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 选题的背景和意义
1.2 国内外相关领域的研究现状
1.2.1 神经网络计算框架研究现状
1.2.2 神经网络模型研究现状
1.3 研究内容和组织结构
1.3.1 研究内容
1.3.2 组织结构
1.4 本章小结
第2章 神经网络原理及相关技术研究
2.1 绪论
2.2 神经网络
2.2.1 基本概念和思想
2.2.2 神经网络结构
2.3 卷积神经网络
2.3.1 卷积神经网络基本结构
2.3.2 卷积神经网络的特性
2.4 卷积计算加速技术研究
2.4.1 基于模型的优化方法
2.4.2 基于计算框架的优化方法
2.5 本章小结
第3章 基于ZYNQ Linux的图像采集模块构建
3.1 绪论
3.2 ZYNQ SoC硬件平台介绍
3.3 硬件环境搭建
3.4 软件环境开发
3.4.1 编译环境搭建
3.4.2 U-Boot配置
3.4.3 Linux kernel
3.4.4 设备树文件
3.4.5 文件系统
3.5 系统移植
3.6 OV5640 图像采集模块
3.6.1 VDMA
3.6.2 FPGA工程配置
3.7 本章小结
第4章 框架设计与实现
4.1 绪论
4.2 基于Dark Net框架的卷积计算优化
4.2.1 Dark Net框架简介
4.2.2 Dark Net中的卷积计算研究
4.2.3 深度可分离卷积算法实现
4.3 构建轻量神经网络模型
4.3.1 Mobile Net V2 网络结构
4.3.2 反向残差结构
4.3.3 线性瓶颈结构
4.3.4 Mobile Net V2 的实现
4.4 GEMM计算的NEON优化
4.4.1 ARM Cotex-a9 微处理器
4.4.2 基于NEON汇编指令的GEMM实现
4.5 GEMM计算的Open BLAS加速实现
4.6 本章小结
第5章 测试与分析
5.1 实验设计
5.1.1 开发环境部署
5.1.2 图像分类测试集
5.1.3 评价指标
5.2 板上测试及分析
5.2.1 功能性测试
5.2.2 性能测试
5.2.3 执行时间测试
5.3 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 展望
参考文献
致谢
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