计算机论文范文5例

计算机论文范文怎么写？计算机论文主要研究软件工程、计算机软件、信息系统、信息科学、通信工程等。本文为大家提供了5篇计算机论文范文，供大家写作参考。

图 2.3 3D 传感器的点云数据生成过程示意图

计算机论文范文一：基于RLWE的批处理同态加密方案

本文主要工作如下:1.利用整数编码实现明文从整数域到多项式域的映射,将明文多项式域转换到环多项式域下,利用分圆多项式性质和优化后的递推剩余定理构造多对一的映射关系,实现密文域下多对一的同构映射关系。2.基于改进方案中再线性化算法和模转化算法构造了一种适用于批处理的密文更新算法。该算法利用再线性化密钥实现批处理过程中乘积密文降维,利用模转化算法将密文噪声进行同层的优化且优化了方案的同态运算步骤,最后利用扩展的密钥转化算法和模转换算法实现全同态。

第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 同态加密概述
    1.3 国内外研究进展
    1.4 主要成果
    1.5 论文结构
第2章 基础知识
    2.1 数学基础知识
        2.1.1 符号说明
        2.1.2 分圆多项式
        2.1.3 高斯分布
        2.1.4 中国剩余定理
    2.2 格的基本理论
        2.2.1 格的相关定义
        2.2.2 格上困难问题
        2.2.3 线性误差学习
        2.2.4 环上线性误差学习
第3章 基于RLWE的部分同态加密方案
    3.1 FV.SH部分同态加密方案
        3.1.1 参数设置
        3.1.2 方案组成
        3.1.3 解密的正确性
    3.2 部分同态转化为全同态
        3.2.1 密钥转换技术
        3.2.2 模数转换技术
第4章 同态加密方案并行处理的优化方法
    4.1 递推剩余定理
    4.2 整数编码方式
    4.3 明密文域映射关系
    4.4 密文封装
第5章 批处理同态加密方案
    5.1 FV批处理方案参数设置
    5.2 FV批处理方案密钥生成算法
    5.3 FV批处理方案加密算法
    5.4 FV批处理方案解密算法
    5.5 FV批处理方案密钥转化算法
    5.6 FV批处理方案模转化算法
    5.7 FV批处理方案密文更新算法
    5.8 FV批处理方案同态运算算法
第6章 方案安全性分析
    6.1 批处理同态方案的同态性验证
    6.2 批处理同态方案解密的正确性
    6.3 FV批处理方案安全性证明
第7章 方案效率对比
    7.1 分析RLWE的困难程度
    7.2 批处理方案参数选择
    7.3 方案效率比对
第8章 结论

计算机论文范文二：输送机带边破损智能检测关键技术的研究

本文针对输送机带边破损的检测定位问题,提出了一种基于光电传感器、智能相机和RFID等多传感器集成的输送机带边破损检测系统。该系统利用光电传感器实时检测输送机带边。当检测到破损时,光电传感器发出信号并触发智能相机进行图像采集工作,捕获破损异常点,通过智能相机的图像处理单元对带边破损图像进行处理。以输送带转动一周的时间作为检测单周期,通过RFID模块中RFID标签记录的初始响应时刻和最终响应时刻,结合检测到破损的时刻和输送机运行速度,可计算出破损点相对于位置固定的读写器的距离,从而实现破损点的定位。

第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文的主要内容
    1.4 论文结构安排
第2章 输送机带边破损检测系统原理与构成
    2.1 光电传感器
    2.2 智能相机
    2.3 无线射频技术
    2.4 输送机带边破损检测系统的整体设计
第3章 输送带图像去噪与分割算法的研究
    3.1 输送带图像的预处理
        3.1.1 输送带图像的滤波算法
        3.1.2 实验及结果分析
    3.2 输送带图像的分割算法
        3.2.1 图像分割算法
        3.2.2 破损图像分割算法
        3.2.3 实验及结果分析
第4章 输送带图像带边破损识别的研究
    4.1 灰度共生矩阵
        4.1.1 灰度共生矩阵的概述
        4.1.2 基于灰度共生矩阵的特征统计量
    4.2 BP神经网络
        4.2.1 BP神经网络的结构
        4.2.2 BP神经网络算法
    4.3 基于BP神经网络的带边破损识别
        4.3.1 基于灰度共生矩阵的输送带图像纹理特征提取
        4.3.2 BP神经网络带边破损识别建模
        4.3.3 BP神经网络算法的改进
        4.3.4 BP神经网络训练与测试实验
第5章 输送带图像破损的几何特征提取
    5.1 破损的几何特征提取
    5.2 几何特征参数实验及结果分析
        5.2.1 不同破损形状的几何特征提取实验
        5.2.2 不同光照亮度的几何特征提取实验
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献

计算机论文范文三：基于神经网络的手势识别技术研究

表 2.1 3D 相机参数详情表

本论文针对基于视觉的手势识别进行研究,重点研究了应用人工神经网络技术实现手势识别,并深入探讨了基于教与学优化（Teaching&Learning based Optimization,TLBO）算法实现神经网络参数优化的原理和方法,以及针对教与学优化算法的改进。主要研究内容有如下三个方面:（1）提出了一种应用LVQ神经网络实现手势识别的方法,首先在YCr Cb空间下基于肤色信息对图片中的手势部分进行分割,经过形态学处理后利用主成分分析进行特征提取,最后将提取后的特征输入到LVQ神经网络中训练并实现手势识别。（2）为了克服LVQ神经网络对初始权值敏感的弱点,提出了一种改进TLBO算法进行参数寻优的技术。首先对TLBO算法的种群进行混沌初始化,以保证种群对解空间的覆盖。为了提高算法的解精度,在算法的迭代后期引入部分劣质个体的强化学习机制,强化对当前解周围空间的搜索。相关的实验表明,该算法能够寻找到LVQ神经网络更合理的初始权值参数,提高了手势识别的准确率。

第一章 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 基于硬件设备的手势识别
        1.2.2 基于视觉的手势识别
    1.3 本文主要研究内容与组织结构
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 论文组织结构
第二章 视觉手势识别相关理论
    2.1 概述
    2.2 手势的检测与分割
        2.2.1 图像预处理
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