计算机论文范文5例

nbsp;       2.2.2 基于肤色的手势分割
        2.2.3 形态学处理
    2.3 手势特征建模
        2.3.1 手势特征提取概述
        2.3.2 基于PCA方法的手势特征提取
    2.4 静态手势识别
    2.5 人工神经网络概述
    2.6 基于LVQ神经网络的手势识别
        2.6.1 LVQ神经网络简介
        2.6.2 手势图像预处理
        2.6.3 手势训练与识别
    2.7 本章小结
第三章 基于改进TLBO的 LVQ神经网络优化
    3.1 LVQ神经网络的不足
    3.2 标准教与学优化算法
        3.2.1 概述
        3.2.2 TLBO基本原理
        3.2.3 算法流程
    3.3 混沌强化学习教与学优化算法
        3.3.1 种群的混沌初始化
        3.3.2 强化学习
        3.3.3 算法流程
    3.4 基于改进TLBO的LVQ神经网络初始权值优化
        3.4.1 解空间与编码机制
        3.4.2 适应度函数
        3.4.3 算法流程
    3.5 仿真实验与分析
    3.6 本章小结
第四章 基于CTLBO-LVQ算法的手势识别
    4.1 融合文化算法框架的教与学优化算法
        4.1.1 文化算法框架
        4.1.2 主群体空间与信仰空间
        4.1.3 接受函数与影响函数
        4.1.4 算法流程
        4.1.5 仿真实验与分析
    4.2 基于CTLBO-LVQ算法的手势识别
    4.3 本章小结
第五章 总结与展望
参考文献

计算机论文范文四：基于改进的图注意力网络的交通流预测研究

目前对于交通流量的预测研究,主要集中于抓取历史数据的时间序列特征,对于道路网中动态的空间相关性特征的分析不足,导致预测模型与真实值有较大偏差。针对这些问题,本文提出了一种基于改进图注意力网络的交通流预测模型,具体工作如下:模型采用编码器-解码器（Encoder-Decoder）的系统架构,其中编码器和解码器都由多重的时空注意力模块组成,来模拟空间和时间因素对于交通条件的影响。每个时空注意力模块由空间注意力机制和时间注意力机制组成,并且通过门控递归单元进行时空特征的融合。输入模型的交通流量数据将由编码器进行编码,由解码器进行预测并输出预测序列。并提出一个时空嵌入模块,将在时间和空间注意力的建模过程中,将道路网结构特征和时间信息纳入其中。

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 基于传统理论的交通流量预测模型
        1.2.2 基于机器学习的交通流量预测模型
        1.2.3 基于深度学习的交通流量预测模型
    1.3 论文主要工作和研究内容
    1.4 论文组织结构
    1.5 本章小结
第2章 相关理论介绍
    2.1 引言
    2.2 交通流基本特征
        2.2.1 交通流量
        2.2.2 交通流速度
        2.2.3 交通流密度
    2.3 交通流数据采集
    2.4 相关理论基础
        2.4.1 循环神经网络
        2.4.2 编码器-解码器结构
        2.4.3 图神经网络
        2.4.4 图注意力网络
    2.5 交通流预测经典模型分析
        2.5.1 自回归积分滑动平均模型(ARIMA)
        2.5.2 支持向量机回归模型(SVR)
        2.5.3 全连接的长短时记忆神经网络(FC-LSTM)
        2.5.4 时空图卷积网络(STGCN)
        2.5.5 扩散卷积递归神经网络(DCRNN)
    2.6 本章小结
第3章 基于图注意力网络的预测模型
    3.1 引言
    3.2 交通流数据的时空特征
        3.2.1 道路网结构
        3.2.2 交通流动态的空间相关性
        3.2.3 交通流的非线性时间相关性
    3.3 交通流预测问题概述
    3.4 时空嵌入模块
    3.5 基于图注意力网络的模型构建
        3.5.1 问题描述
        3.5.2 时空注意力机制模块
    3.6 引入时空注意力机制的门控递归单元
    3.7 本章小结
第4章 基于改进的图注意力网络预测模型
    4.1 引言
    4.2 引入编码器-解码器的模型
        4.2.1 编码器-解码器架构
        4.2.2 编码器结构
        4.2.3 解码器结构
    4.3 编码器-解码器模型的改进
    4.4 算法复杂度优化
    4.5 改进后的交通流预测模型
    4.6 本章小结
第5章 实验结果和性能评估
    5.1 引言
    5.2 实验数据集
    5.3 数据集处理
    5.4 实验相关设置
        5.4.1 实验参数设置
        5.4.2 模型评价标准
        5.4.3 基准模型
    5.5 实验结果分析
        5.5.1 实验对比分析
        5.5.2 模型容错能力分析
        5.5.3 消融实验
    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

计算机论文范文五：基于深度学习的排爆机器人危险物检测算法研究

随着社会经济的发展以及科技的进步,在工业生产以及日常生活中都开始使用机器人代替人工来完成一些危险的工作。排爆机器人是机器人领域的一个重要研究分支,其可以代替人类在爆炸物区、深海以及宇宙等危险环境下作业,保证工作人员安全。然而,目前投入使用的排爆机器人主要依赖于机器人计算机视觉系统回传的视频影像,然后再由专业的排爆人员通过键盘或者遥控器远程操控排爆机器人完成对危险物的处置,其精度和效率在很大程度上