计算机论文摘要模板范文哪里有？鉴于有些同学写起论文摘要比较苦恼，这里为大家准备了5个计算机论文的摘要范文，希望可以帮到你哦。
论文摘要模板范文参考模板一：胶管扣压过程内胶性能变化的计算机仿真与预测
本文以液压胶管扣压过程为仿真对象,研究了液压胶管内胶的力学性能、扣压性能及使用寿命的影响因素,主要包括有限元仿真软件对胶管扣压模型建模、液压胶管橡胶层配方研究、基于Arrhenius方程对橡胶层使用一定时间后性能的预测及胶管扣压性能和使用寿命的预测。通过有限元仿真软件对胶管扣压过程进行模型构建与分析过程设置,主要包括:构建扣压装置及胶管模型、设置材料参数、部件装配、设置分析步、定义接触、设置边界条件、划分网格、提交作业及分析等步骤。研究不同配合体系对硫化胶力学性能及仿真过程中所需材料参数（应力-应变曲线）的影响,包括不同胶种力学性能及材料参数的对比、不同硫化体系热油老化前后力学性能及材料参数对比、不同防老体系热油老化前后力学性能及材料参数对比、不同增塑体系热油老化前后力学性能及材料参数对比、不同补强体系热油老化前后力学性能及材料参数对比,结果表明:采用普通硫黄硫化体系、防老体系为2份MB、增塑体系为8份液体丁腈橡胶时,综合性能较好。基于Arrhenius方程对硫化胶热油老化一定时间后力学性能进行预测,分别预测了硫化胶应变一定时,热油老化不同时间后的常温性能及高温性能;同时预测了硫化胶热油老化不同时间后,应变保持率与时间的函数关系,以及硫化胶热油老化不同时间后的应力-应变曲线。以第三章得到的材料参数为基础,研究不同配合体系对胶管扣压过程中静刚度、Mises应力及SED（应变能密度）的影响,从而得知胶管扣压过程中紧密性、受力分布及大小变化趋势;以不同测试温度下所得材料参数为基础,研究不同使用温度对扣压性能的影响,从而得知扣压紧密性、受力的变化趋势,结果表明:高温条件下扣压紧密性有所降低,受力分布状态不变,受力减小。以第四章所预测材料参数为基础,研究热油老化不同时间后高温条件下胶管扣压性能的变化,从而得知使用不同时间后高温条件下胶管扣压紧密性及受力变化趋势;以第四章所测应变保持率为基础,结合仿真胶管扣压过程所得应变值,预测胶管使用寿命,结果表明CR胶管有相对较长的使用寿命。
论文摘要模板范文参考模板二：基于风环境计算机模拟的居住区设计研究 ——以北京大兴国际机场安置房（四期）项目为例
随着社会的不断发展进步,人们对于居住品质的要求也在日益提升。新建住宅中,高层建筑所占的比重逐渐加大,随之而来的高层住宅环境问题也日益受到关注。由于高层建筑对于所处地区的风环境较中低层而言更加敏感,因此设计师在设计阶段就需要调整设计策略,优化住区风环境,提升住区品质。本文的主要研究目的就是基于某一特定的设计背景,选取6个影响居住区风环境设计的主要因素,探讨由这些因素构成的不同居住区规划设计策略对于风环境的影响,从而找到一种最优的设计组合模式,使得住区的规划设计能够从风环境的角度出发,最终实现优化住区品质的目的。本文首先从理论研究的角度对所研究内容的国内外研究现状进行梳理,对本文涉及到的正交试验设计方法、计算机模拟相关基础进行梳理概括。接下来,结合研究项目的规划要求,考虑居住建筑的防火、采光,节能等设计标准,辅助正交试验表,确定出12种居住区风环境设计研究模型,并对这12个研究模型分别进行计算机风环境模拟。得到模拟结果之后,对其进行分析与比较。对每一个研究模型分别进行风环境模拟和风环境节能量化评分。整合量化分值后,进行极差分析,得到影响方案设计效果的关键因子的重要性排序以及各个因子的最优水平,从而获得研究项目居住区风环境设计的最优组合。并通过细化研究与设计,验证了该最优组合的科学性与准确性。研究发现,在6个对居住区风环境设计起到较大影响的因子中,房间窗扇的开启尺寸和单元户型的体形系数这两项因子作用的重要程度分列一二;研究项目风环境设计最优组合为:采用行列式布局,地块中最大建筑高度为75m,建筑的迎风角度为22.5°;选用体形系数较小的0.23的户型平面,在每个开间的外墙处,以较小的窗扇开启尺寸（1200mm*1200mm）布置尽量少的窗扇数量,即为最优组合。验证方案风环境模拟结果和风环境节能指标的计算结果,进一步证明了该组合模式的优越性。研究结果为实践提供了可参考的设计依据并为进一步的研究提供了研究经验。设计者参照研究结论,结合工程实际进行细化调整即可获得风环境较优的居住区规划设计方案。
论文摘要模板范文参考模板三：基于注意力机制的双通道神经网络命名实体识别
命名实体识别在自然语言处理实用化技术中占有重要地位,其目的是识别文本中有特定意义的实体并根据实体类型对其进行分类。针对基于统计方法需要大量时间构建特征以及深度学习方法缺乏丰富的输入语义信息问题,本文提出了基于注意力机制的双通道神经网络命名实体识别模型。以解决序列标注问题常用的模型BiLSTM-CRF作为基准,并对基准模型改进使其在中文命名实体识别任务中发挥更高性能。主要研究内容如下:（1）提出双通道神经网络命名实体识别模型（DW-BiGRU-CRF）解决命名实体识别输入语义信息量不足的问题。首先使用word2vec和GolVe词向量工具将实验语料转换成相应的向量表示形式作为模型通道1和2的输入数据,然后采用BiGRU网络编码提取向量的语义特征,最后CRF用于预测和输出最佳标签序列。实验显示,DW-BiGRU-CRF命名实体识别模型在《人民日报》语料库中的平均准确率、平均召回率和平均F1值分别为94.77%,93.51%和94.13%。（2）提出基于注意机制的双通道神经网络命名实体识别模型（DW-BiGRU-ATT-CRF）解决上下文冗余信息对命名实体识别的影响。在神经网络训练中添加注意力机制做重要度计算,生成特征向量的加权语义表示,增强与当前实体有关上下文信息的联系,以提高实体识别的准确率。与DW-BiGRU-CRF模型相比,DW-BiGRU-ATT-CRF模型的平均准确率、平均召回率和平均F1值分别提高了 1.2%,0.75%和0.98%。实验结果表明,本文提出的DW-BiGRU-ATT-CRF命名实体识别模型能准确有效的识别出自然语言中的命名实体。本文创新地采用双通道神经网络来丰富模型输入语义信息量,并考虑了包含命名实体的自然语句中每个单词的影响程度不同引入注意力机制,利用注意力机制将BiGRU提取的语义特征向量赋予不同的权重,从而提高模型识别的准确率。
论文摘要模板范文参考模板四：“互联网+汉语教学”模式在泰国的应用研究 ——以泰国北标中学为例
近年来随着中泰友好合作关系在经贸、人文交流等领域的不断推进,汉语在泰国的发展受到了来自政府和民间的双重支持,汉语学习热情持续升温。如何抓住这一机遇,突破汉语在泰进一步发展的阻碍,对泰国的汉语教学方式提出了新的要求。当前,信息技术革命的触角正在向各行各业延伸,教育领域包括语言教学领域都在谋求与互联网接轨。在此趋势下,汉语教学在泰国面临的现实困境若要取得实质性的突破,也离不开互联网技术的辅助。论文首先从泰国汉语教学现状出发,剖析其在教学管理、师资、教材及教学方式方面的不足,分析互联网在泰国汉语教学中的适用性,进而提出互联网在泰国汉语教学中应用的必要性。接着以泰国的汉语学习需求、互联网发展现状、教育信息化进程及汉语学习平台的发展为基础,分析“互联网+汉语教学”在泰国应用的可行性。在前述背景下,再结合研究者自身的教学实践,通过互联网在汉语课堂内外的应用及效果反馈探析其优势与应用推广的障碍。最后,从借力方向、平台建设、教师及学生的层面提出应用推广的建议。在研究过程中,论文得出以下结论:第一,互联网自身具有的特性可在很大程度上弥补泰国汉语教学中存在的诸多难题;第二,根据泰国的汉语学习需求和互联网发展程度,“互联网+汉语教学”具备在泰国实施的条件;第三,通过课堂反馈和体验反思,研究发现互联网在泰国汉语教学中的运用对提高课堂教学效率、吸引学生注意与兴趣以及在课外辅助学生学习汉语方面都发挥着积极作用,为汉语教学方式的转型提供了良好的工具支持。第四,针对“互联网+汉语教学”在泰国的应用与推广,政策与科技、云服务平台的建设、教师的信息素养和学生信息辨别能力的提高缺一不可。
论文摘要模板范文参考模板五：基于堆栈自编码器和FSVM的物联网异常检测模型研究
计算机技术和互联网技术的高速发展与广泛应用,推动了物联网技术的发展与普及。而随着新生物联网技术的不断发展和应用,物联网入侵现象的出现也变得越加的频繁。入侵检测,作为一种网络信息防御手段,一直以来都是信息安全领域的焦点,并且在信息安全保障上一直举足轻重。但是,在物联网的环境下,物联网的网络环境中存在大规模的、特征更加复杂的数据,这为入侵检测模型的规则学习与数据检测带来了新的挑战。本论文将深度学习技术和浅层分类技术相结合,并引入到入侵检测中,提出一种新的基于堆栈自编码器和快速支持向量机的入侵检测算法（SAE-FSVM）用于检测异常的网络数据。支持向量机（SVM）是一种具有风险较小、泛化能力较高等特点的监督学习模型,在有限的样本数据下,其能通过训练获取到误差较小的结构,因此在入侵检测领域应用广泛。但是,作为一种小样本的学习模型,其对大规模高维度样本的分类优势不明显,分类效果也不突出。大规模,高维度的网络样本数据往往会SVM模型的学习速度和学习率产生影响。因此,本论文的主要内容如下:（1）对于高维度的网络数据,算法使用堆栈自编码器（SAE）进行特征提取,通过深度结构将高维网络数据层层抽象映射到低维空间中去,从而获取到更深层、更抽象、更高级的特征表示。有效地降低无关特征信息和重复的特征信息给SVM训练带来的影响,提高SVM的学习速度。（2）针对大规模的训练数据对SVM带来的影响,文章中分别使用了两种样本规模归约算法对SVM的输入样本进行归约。根据SVM的训练特点,计算并过滤掉一部分的非支持向量,从减少SVM的训练负担,提高SVM训练的速度。本文通过基于KDD CUP99数据集的异常数据检测实验进行评估,验证了SAE-FSVM模型在大规模、高维度的样本数据下,在有效地提高SVM分类器的精确度的同时,降低了SVM模型的训练时间。实验证明,本文的算法能够有效地降低大规模、高维度的网络数据给SVM分类带来的影响。
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