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论文提纲范文样本一：基于改进神经网络的锂电池剩余使用寿命预测研究
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 锂离子电池SOH估计方法研究现状
1.2.1 锂离子电池SOH概述
1.2.2 锂离子电池SOH估计方法研究现状
1.3 锂离子电池RUL预测方法研究现状
1.3.1 锂离子电池RUL概述
1.3.2 锂离子电池RUL预测方法研究现状
1.4 本文主要研究内容及章节安排
第2章 锂离子电池老化实验及数据分析
2.1 引言
2.2 锰酸锂电池循环寿命实验及数据分析
2.2.1 锂离子电池测试系统搭建
2.2.2 锰酸锂电池循环寿命实验
2.2.3 锰酸锂电池循环寿命实验数据分析
2.3 NASA锂离子电池循环寿命实验及数据分析
2.3.1 NASA锂离子电池循环寿命实验
2.3.2 NASA锂离子电池循环寿命实验数据分析
2.4 本章小结
第3章 锂离子电池健康指标的提取与评估
3.1 引言
3.2 锂离子电池健康指标的提取
3.3 锂离子电池健康指标的评估
3.4 本章小结
第4章 基于改进神经网络的锂离子电池RUL预测方法研究
4.1 引言
4.2 BP神经网络算法原理
4.2.1 动态指数衰减学习率
4.2.2 改进粒子群算法优化神经网络权值和阈值
4.3 基于改进神经网络的电池RUL预测方法
4.4 本章小结
第5章 基于GPR和神经网络的电池RUL融合预测方法研究
5.1 引言
5.2 高斯过程回归模型
5.2.1 高斯过程回归模型原理概述
5.2.2 混合核函数
5.3 电池RUL的 GPR和改进神经网络融合预测方法
5.4 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 研究展望
参考文献
作者简介及科研成果
致谢
论文提纲范文样本二：J公司订单业务流程优化及其信息系统研发
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 传统离散制造企业管理现状
1.3.2 企业信息系统
1.3.3 企业决策方法
1.3.4 现状总结
1.4 本文主要研究内容
第2章 J公司需求分析与方案设计
2.1 J公司管理现状
2.2 J公司信息系统需求
2.3 J公司信息系统建设方案设计
2.4 本章小结
第3章 J公司订单流程优化
3.1 订单管理模块
3.1.1 订单管理流程优化
3.1.2 效果分析
3.2 合同评审模块
3.2.1 合同评审流程优化
3.2.2 案例分析
3.3 订单排产模块
3.3.1 订单排产流程优化
3.3.2 案例分析
3.4 供应商管理模块
3.4.1 供应商信息管理优化
3.4.2 供应商选择辅助决策流程优化
3.5 本章小结
第4章 面向订单流程优化的信息系统构建
4.1 开发环境和工具
4.1.1 系统设计原则
4.1.2 网络架构
4.1.3 系统技术架构
4.1.4 开发语言
4.2 数据库设计
4.2.1 数据库选型
4.2.2 数据库设计
4.3 功能实现和效果展示
4.3.1 系统登录
4.3.2 订单管理
4.3.3 合同评审
4.3.4 订单排产
4.3.5 供应商管理
4.3.6 用户管理
4.3.7 角色管理
4.4 实施效果分析
4.5 本章小结
第5章 结论与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
附录
在学期间所取得的科研成果
致谢
论文提纲范文样本三：基于卷积神经网络的微波滤波器计算机辅助设计方法
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
1.2.1 微波滤波器的耦合矩阵参数提取研究现状
1.2.2 微波滤波器建模设计算法研究现状
1.3 本文主要研究内容
第二章 微波滤波器耦合矩阵及物理尺寸参数数据集构建方法
2.1 Sonnet仿真软件介绍及建模
2.2 微波滤波器耦合参数提取
2.3 微波滤波器耦合参数与物理尺寸参数数据集的构建
2.4 本章小结
第三章 微波滤波器计算机辅助设计方法基本理论
3.1 多元线性回归模型
3.2 支持向量回归模型
3.3 卷积神经网络模型
3.3.1 深度学习
3.3.2 卷积神经网络特点
3.3.3 卷积神经网络训练降参手段
3.3.4 卷积神经网络训练模式
3.3.5 卷积神经网络的常见结构
3.4 本章小结
第四章 基于多元线性回归和支持向量回归的微波滤波器物理尺寸参数预测模型
4.1 多元线性回归模型
4.1.1 模型训练
4.1.2 模型结果分析
4.2 支持向量回归模型
4.2.1 支持向量核函数选取
4.2.2 支持向量回归模型参数训练
4.2.3 模型结果分析
4.3 本章小结
第五章 基于卷积神经网络的微波滤波器物理尺寸参数预测模型
5.1 基于卷积神经网络的微波无源元件物理尺寸参数预测模型
5.1.1 卷积神经网络结构
5.1.2 卷积神经网络模型训练
5.2 卷积神经网络模型结果分析
5.3 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
作者简介及科研成果
致谢
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