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论文提纲范文样本一：基于计算机视觉的水稻成熟度快速检测APP的研究
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 研究现状
1.2.1 稻谷的生长特性及其成熟度研究
1.2.2 机器视觉技术
1.2.3 农业APP的发展
1.3 主要研究内容
第2章 全周期水稻籽粒成熟度与青米率关系数据的试验测定
2.1 东北水稻的生长特点及试验田
2.2 成熟度与青米率
2.2.1 水稻的成熟度与青米率
2.2.2 青米率的统计
2.3 水稻成熟度判定依据
2.4 本章小结
第3章 水稻成熟度图像数据采集及预处理方法
3.1 水稻图像的采集
3.1.1 实验工具
3.1.2 采样的方法与标准
3.2 消除数据标注时的主观因素
3.3 图像预处理
3.4 图像特征图与图像增强
3.4.1 SIFT特征图构建
3.4.2 HOG特征图构建
3.4.3 图像增强
3.4.4 图像的直方图均衡
3.5 本章小结
第4章 基于比色板的水稻成熟度图像数据的校正方法
4.1 比色板的作用与意义
4.2 比色板的制作与检测
4.3 本章小结
第5章 基于深度学习神经网络水稻成熟度测定模型
5.1 模型所需的各个模块
5.1.1 卷积神经网络模块
5.1.2 Softmax模块
5.1.3 Cross-Entropy模块
5.1.4 Batch Normalization模块
5.1.5 正则化模块
5.1.6 Dropout模块
5.1.7 目标检测模块
5.2 搭建模型
5.2.1 目标检测模块搭建
5.2.2 结构选型标准
5.2.3 基准模型结构选型
5.2.4 实验模型选型
5.3 损失函数设计
5.4 I/O数据流设计
5.5 训练流程设计
5.5.1 从预训练模型加载
5.5.2 采用初始化重新训练
5.6 实验结果可视化
5.6.1 结果可视化
5.6.2 判定结果的溯源
5.7 本章小结
第6章 水稻成熟度测定APP软件开发与实际应用
6.1 系统概述
6.2 服务器接口设计
6.3 APP设计
6.4 APP实际应用情况
6.5 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 主要结论
7.2 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：我国东南部气温和降水概率的神经网络预报研究
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究进展
1.2.1 集合预报订正国内外研究进展
1.2.2 机器学习国内外研究进展
1.3 本文目的及结构内容
第二章 资料和方法
2.1 TIGGE资料介绍
2.2 研究区域及资料说明
2.2.1 研究区域
2.2.2 集合预报资料
2.2.3 观测资料
2.3 双线性插值
2.4 神经网络模型介绍
2.4.1 前馈式神经网络(FNN)
2.4.2 卷积神经网络(CNN)
2.4.3 数据训练与测试
2.5 评价指标
第三章 基于神经网络模型的气温概率预报试验
3.1 引言
3.2 试验设计
3.2.1 数据预处理
3.2.2 损失函数
3.2.3 FNN神经网络的结构设计
3.2.4 CNN神经网络的结构设计
3.3 结果评估
3.4 个例分析
3.5 本章小结
第四章 基于神经网络模型的降水概率预报试验
4.1 引言
4.2 试验设计
4.2.1 数据预处理
4.2.2 损失函数
4.2.3 FNN神经网络的结构设计
4.2.4 CNN神经网络的结构设计
4.3 结果评估
4.4 本章小结
第五章 加入地理信息的神经网络模型的降水概率预报试验
5.1 引言
5.2 试验设计
5.2.1 数据预处理与损失函数
5.2.2 基于FNN-GI的降水概率预报
5.2.3 基于CNN-GI的降水概率预报
5.3 结果评估
5.4 个例分析
5.5 本章小结
第六章 全文总结和讨论
6.1 总结
6.2 问题与讨论
参考文献
作者简介
致谢
论文提纲范文样本三：基于强化学习的移动边缘视频监控系统设计与与优化
致谢
摘要
Abstract
缩写、符号清单、术语表
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 视频监控系统设计与优化
1.2.2 基于MEC的视频监控计算卸载策略
1.2.3 强化学习在计算卸载和资源分配问题中的应用
1.2.4 开放式无线接入网平台
1.3 论文主要贡献和结构安排
2 单摄像头场景的移动边缘视频监控系统设计与优化
2.1 系统模型
2.1.1 前端和后端的人脸识别算法
2.1.2 图像压缩算法
2.1.3 置信度的评估
2.2 基于动作-值方方法的决策算法
2.2.1 平稳信道状况下的动作-值方法
2.2.2 非平稳信道状况下的(?)-贪婪方法
2.3 仿真结果及分析
2.3.1 人脸数据库和参数设置
2.3.2 动作-值算法测试
2.3.3 (?)-贪婪算法测试
2.4 本章小结
3 多摄像头场景的移动边缘视频监控系统设计与优化
3.1 系统模型
3.1.1 部署场景
3.1.2 前端队列模型
3.1.3 传输模型
3.1.4 任务计算卸载策略和无线信道分配
3.1.5 等待队列更新
3.2 问题建模
3.2.1 系统状态和动作
3.2.2 收益函数
3.2.3 优化目标
3.3 深度强化学习方法
3.3.1 基于DQN的联合决策算法
3.3.2 基于DQN+NN的联合决策算法
3.4 实验结果及讨论
3.4.1 参数设置
3.4.2 仿真结果
3.5 本章小结
4 面向视频监控应用的ORAN平台搭建
4.1 Open Air Inteface介绍
4.1.1 开源网站介绍
4.1.2 OAI整体框架
4.1.3 基于USRP B210的e NB+EPC OAI平台搭建
4.2 基于树莓派4B的视频捕捉实现
4.3 仿真平台测试
4.3.1 测试环境
4.3.2 OAI平台测试
4.4 本章小结
5 总结与展望
5.1 论文主要工作
5.2 未来展望
参考文献
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