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论文提纲范文样本一：基于深度学习的小尺度红外目标检测算法研究
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容及主要工作
1.4 论文结构
第二章 基础理论概述
2.1 基于深度学习的目标检测算法
2.1.1 R-CNN算法
2.1.2 Fast R-CNN算法
2.1.3 Faster R-CNN算法
2.2 深度学习中的网络结构
2.2.1 注意力机制
2.2.2 特征金字塔网络结构
2.2.3 残差结构
2.3 本章小结
第三章 基于特征融合的红外小目标检测
3.1 YOLO模型介绍
3.2 基于自适应学习的特征融合结构
3.2.1 特征缩放
3.2.2 特征融合
3.2.3 基于特征融合结构改进的YOLOv3 算法
3.3 实验数据和结果分析
3.3.1 实验数据准备
3.3.2 消融实验分析
3.3.3 对比实验分析
3.4 本章小结
第四章 基于注意力机制的红外小目标检测
4.1 坐标注意力模块
4.1.1 通道注意力机制
4.1.2 坐标注意力结构
4.1.3 改良后的CA-Darknet
4.2 实验结果与分析
4.2.1 COCO数据集实验结果
4.2.2 红外数据集实验结果
4.3 本章小结
第五章 结论与展望
5.1 主要工作与结论
5.2 后续工作展望
参考文献
致谢
论文提纲范文样本二：基于串联式主动悬架的全地形车姿态控制研究
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 主动悬架研究现状
1.2.1 悬架系统概述
1.2.2 串联式主动悬架研究现状
1.3 姿态控制研究概况
1.3.1 姿态控制算法研究现状
1.3.2 姿态控制应用研究现状
1.4 本文的研究内容与研究方法
第2章 基于串联式主动悬架的全地形车样车设计
2.1 全地形样车总体设计
2.2 基于串联式主动悬架的姿态控制系统设计
2.2.1 串联式主动悬架的结构
2.2.2 姿态控制的基本原理
2.3 行驶系统设计
2.4 电控系统设计
2.4.1 控制系统
2.4.2 传感器系统
2.4.3 CAN总线通讯
2.5 实车试验方案设计
2.5.1 全地形车参数标定
2.5.2 试验方案
2.6 本章小结
第3章 串联式主动悬架全地形车动力学建模与姿态控制研究
3.1 整车动力学模型搭建
3.2 路面建模
3.2.1 凸包路面
3.2.2 正弦波形路面
3.2.3 随机路面
3.3 控制器设计
3.3.1 地形估计算法研究
3.3.2 LQR姿态控制器设计
3.4 仿真分析
3.4.1 凸包路面仿真结果
3.4.2 正弦波形路面仿真结果
3.4.3 随机路面仿真结果
3.5 试验分析
3.6 本章小结
第4章 基于MPC的全地形车姿态控制研究
4.1 模型预测控制(MPC)的原理
4.2 MPC姿态控制器设计
4.2.1 预测模型的推导
4.2.2 优化目标函数的建立
4.2.3 求解二次规划问题
4.3 仿真分析
4.3.1 凸包路面仿真结果
4.3.2 正弦波形路面仿真结果
4.3.3 随机路面仿真结果
4.4 试验分析
4.5 本章小结
第5章 基于模糊控制的全地形车姿态控制研究
5.1 模糊控制的基本原理
5.2 模糊PID控制器设计
5.2.1 整车解耦
5.2.2 模糊控制器设计
5.3 仿真分析
5.3.1 凸包路面仿真结果
5.3.2 正弦波形路面仿真结果
5.3.3 随机路面仿真结果
5.4 试验分析
5.5 本章小结
第6章 总结及展望
6.1 全文总结
6.2 工作展望
参考文献
作者简介以及硕士期间的成果
致谢
论文提纲范文样本三：在线学习资源个性化推荐技术及其应用研究
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 并行计算框架研究现状
1.2.2 学习资源推荐算法研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文组织架构
第二章 相关技术及理论概述
2.1 大数据相关技术
2.1.1 Spark生态系统
2.1.2 弹性分布式数据集RDD
2.1.3 Spark并行计算架构
2.2 常用推荐算法概述
2.2.1 基于邻域的协同过滤推荐算法
2.2.2 基于内容的推荐算法
2.2.3 基于隐语义模型的推荐算法
2.3 本章小结
第三章 融合LDA模型的混合相似度并行计算方法
3.1 传统算法存在的问题
3.1.1 传统相似度计算存在的问题
3.1.2 串行算法存在的问题
3.2 基于大数据平台混合相似度并行计算方法
3.2.1 基于KL散度的Spark LDA算法并行训练
3.2.2 基于矩阵分解的Spark ALS算法并行训练
3.2.3 混合相似度并行计算
3.3 实验及分析
3.3.1 实验环境配置
3.3.2 实验数据
3.3.3 评价指标
3.3.4 实验结果分析
3.4 本章小结
第四章 在线学习资源实时推荐算法研究
4.1 离线推荐算法存在的问题
4.2 实时推荐算法的研究与改进
4.2.1 基于混合相似度的实时推荐模型
4.2.2 基于时间权重的实时推荐模型
4.3 实验及分析
4.3.1 实验环境配置
4.3.2 实验设计
4.3.3 评价指标
4.3.4 实验结果分析
4.4 本章小结
第五章 大数据环境下在线学习资源推荐系统的设计与实现
5.1 系统需求分析
5.2 系统功能与架构设计
5.3 推荐模块设计与实现
5.3.1 离线推荐模块设计与实现
5.3.2 实时推荐模块设计与实现
5.4 相关服务功能设计与实现
5.4.1 用户注册与登录功能
5.4.2 学习资源检索功能
5.4.3 学习资源评价功能
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 现有工作总结
6.2 未来工作展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢
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