计算机论文大纲怎么写？本文以计算机论文为例，为大家列举了3篇论文提纲范文，多参考学习，希望对你的论文写作有帮助。
论文提纲范文样本一：基于深度神经网络的立体图像和视频校正
致谢
摘要
abstract
1 绪论
1.1 课题研究背景
1.2 现有技术及其发展趋势
1.3 本文研究的主要内容和组织结构
2 相关计算机视觉问题研究的理论基础
2.1 基于视点合成的立体校正方法
2.2 空洞卷积
2.3 可变形卷积
2.4 前向映射
2.5 立体匹配
2.6 光流估计
2.7 图像修复
3.立体影像校正数据集
3.1 传统数据集
3.2 数据集构造
4 基于视差估计和图像修复网络的视点合成技术的立体图像校正
4.1 未校正立体图像的视差估计
4.2 像素映射
4.3 基于参考视图的图像修复网络
4.4 实验结果及分析
4.5 本章小结
5 基于时空融合的立体视频帧合成方法的立体视频校正
5.1 视差和光流估计
5.2 时空融合的立体视频帧合成网络
5.3 实验结果及分析
5.4 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
论文提纲范文样本二：基于数据分析的风机叶片故障检测方法研究
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.2 国内外研究现状及发展动态分析
1.3 本文主要研究内容
第2章 融合特征增强信息的深度全连接神经网络的风机叶片结冰识别模型
2.1 融合特征增强信息的相关理论
2.1.1 随机森林分类理论
2.1.2 K最近邻理论
2.1.3 全连接神经网络
2.2 FCNN-MSE风机叶片结冰识别模型相关理论和参数的确立
2.2.1 随机森林的选取
2.2.2 KNN的案例应用
2.2.3 全连接神经网络的优化方法
2.3 FCNN-MSE理论流程
2.4 算例分析
2.4.1 仿真数据
2.4.2 评价标准
2.4.3 实验结果与分析
2.5 本章小结
第3章 基于vine-Copula模型和LSTM-自编码算法的风机叶片结冰状态识别
3.1 相关算法介绍
3.1.1 Copula函数理论
3.1.2 LSTM理论
3.1.3 自编码器
3.2 Vine-Copula模型与LSTM-自编码的结合
3.2.1 Vine-Copula模型的建立
3.2.2 LSTM-自编码模型的建模流程
3.2.3 评价标准
3.3 算例分析
3.3.1 数据预处理
3.3.2 建立Vine-Copula模型
3.3.3 基于LSTM-自编码网络的状态识别
3.3.4 状态识别结果及分析
3.4 本章小结
第4章 基于VMD和ASR的风机叶片异常声音识别方法
4.1 变分模态分解
4.1.1 VMD原理
4.1.2 VMD算法流程
4.2 自适应随机共振方法
4.2.1 随机共振理论
4.2.2 基于蚁群优化的随机共振方法
4.3 异常声音的特征提取
4.3.1 特征选择
4.3.2 特征提取步骤
4.3.3 分类模型
4.3.4 评价指标
4.4 算例分析
4.4.1 VMD模态选取
4.4.2 自适应共振方法参数调节
4.4.3 异常声音诊断及分析
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 结论
5.2 展望
参考文献
附录
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢
论文提纲范文样本三：基于混合任务级联的深度卷积神经网络语义分割算法研究
摘要
abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 传统的目标检测算法和基于深度学习目标检测算法
1.2.2 传统的语义分割分割算法和基于深度学习的语义分割算法
1.3 基于深度学习目标检测和语义分割面临的挑战
1.4 本文的主要工作以及结构安排
第2章 语义分割相关理论基础
2.1 引言
2.2 深度学习相关知识介绍
2.2.1 卷积神经网络
2.2.2 卷积神经网络结构
2.2.3 卷积神经网络的层次结构
2.3 全卷积神经网络(FCN)
2.3.1 网络结构
2.4 RCNN系列检测分割算法
2.4.1 R-CNN算法
2.4.2 Fast R-CNN算法
2.4.3 Faster R-CNN算法
第3章 基于改进的残差网络的特征提取
3.1 引言
3.2 常见特征提取网络对比
3.2.1 Alexnet网络
3.2.2 VGG-Net网络
3.2.3 Inception网络
3.2.4 深度残差网络(Residual Network,ResNet)
3.2.5 常见特征提取网络实验结果对比
3.3 改进残差网络
3.3.1 改进残差网络模块
3.3.2 改进残差网络损失函数
3.4 实验结果与分析
3.4.1 实验模型
3.4.2 实验数据集
3.4.3 实验训练过程与可视化结果
3.4.4 实验结果量化分析
3.5 本章小结
第4章 基于混合级联的图像语义分割
4.1 网络结构
4.2 网络模块结构
4.2.1 可变形卷积
4.2.2 Cascade R-CNN模块
4.2.3 平衡优化模块
4.3 模型混合级联结构
4.4 实验细节
4.4.1 训练流程
4.4.2 训练细节
4.5 实验结果分析
4.5.1 评价指标
4.5.2 模块化实验
4.5.3 本章模型分割实验
4.5.4 本章模型与其他论文模型实验对比
4.5.5 量化结果对比
4.6 本章小结
第5章 基于HRNet的图像语义分割
5.1 网络结构
5.2 改进的HRnet模型
5.3 混合空洞卷积模块
5.3.1 网格效应
5.4 实验流程与分析
5.4.1 数据集
5.4.2 实验流程
5.5 实验结果
5.5.1 消融实验结果分析
5.5.2 本章模型分割实验
5.5.3 本章模型与其他论文模型实验对比
5.5.4 量化结果分析
5.6 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
作者简介及在攻读硕士期间参与项目
致谢
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