在职硕士论文范文5篇「计算机论文」

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。

Seq2seq网络模型图

计算机论文范文一：基于时间卷积网络与多头注意力改进的自动数学应用题解算器

本文的主要工作如下:（1）TMASeq2seq模型采用了性能更加优异的分词工具（Fool NLTK）与词嵌入方法（ELMo）构成数据预处理模块,更加注重数据预处理对于数学应用题解算器性能的影响。（2）TMASeq2seq模型中加入了多头注意力机制。在计算上下文注意力时,采用先部分分析,后整体推理的方式。将原来的上下文注意力分为多个子域计算,再进行合并推理。这种计算方式不仅能够很好的实现并行,而且可以捕获更长距离依赖关系。

第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要研究内容与创新点
    1.4 论文结构安排
第二章 自动数学应用题计算器相关工作概述
    2.1 基于传统统计学习方法
        2.1.1 基于模板匹配方法的数学应用题解算器
        2.1.2 基于统计分类方法的数学应用题解算器
        2.1.3 基于树或图方法的数学应用题解算器
    2.2 深度学习数学应用题解算器相关网络模型
        2.2.1 Seq2seq网络模型
        2.2.2 Transformer网络模型
        2.2.3 Reinforcement Learning网络模型
    2.3 基于深度学习模型方法
        2.3.1 基于Reinforcement Learning模型的数学应用题解算器
        2.3.2 基于Transformer模型的数学应用题解算器
        2.3.3 基于Seq2seq模型的数学应用题解算器
    2.4 数学应用题数据集
    2.5 本章小结
第三章 基于时间卷积网络与多头注意力改进的自动数学应用题解算器
    3.1 TMASeq2seq模型的思想来源
    3.2 TMASeq2seq模型的具体设计
    3.3 本章小结
第四章 TMASeq2seq模型的构建—数据预处理
    4.1 分词工具
    4.2 词嵌入方法
    4.3 本章小结
第五章 TMASeq2seq模型的构建—多头注意力机制
    5.1 编码器
    5.2 多头注意力层
    5.3 本章小结
第六章 TMASeq2seq模型的构建—时间卷积网络
    6.1 解码器
    6.2 时间卷积网络
    6.3 本章小结
第七章 实验与分析
    7.1 实验数据集
    7.2 实验设计与评估
        7.2.1 实验环境设计
        7.2.2 实验参数设计
        7.2.3 模型性能分析
    7.3 本章小结
第八章 总结与展望
    8.1 总结
    8.2 展望
参考文献

计算机论文范文二：太阳风湍流闪烁信道与软解调神经学习

通过建立太阳风湍流闪烁信道,开展了BPSK（Binary Phase Shift Keying）调制误码性能的研究;采用软件无线电技术,构建太阳风湍流闪烁信道,开展了MPSK（Multiple Phase Shift Keying）软解调神经学习研究,以期为太阳闪烁下深空遥测和通信系统的设计和分析提供理论支撑和技术支持,论文主要研究内容如下:首先,通过分析太阳风引起的遥测信号幅度闪烁特性,建立了遥测链路太阳风湍流强闪烁信道K分布模型;利用Laguerre正交多项式,完成信道K分布近似,并给出了太阳风湍流强闪烁信道下BPSK调制误码率闭式近似。

1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 太阳闪烁对深空通信影响的研究现状
        1.2.2 神经网络软解调算法的研究现状
    1.3 本文主要研究内容及章节安排
2 太阳风湍流对无线电波的影响
    2.1 行星聚合和太阳风
        2.1.1 行星聚合
        2.1.2 太阳风
    2.2 太阳风引起的遥测信号幅度闪烁模型
        2.2.1 U函数
        2.2.2 闪烁指数
        2.2.3 闪烁指数观测与SEP角的数值拟合
    2.3 遥测链路太阳风湍流强闪烁信道模型
        2.3.1 太阳风湍流强闪烁信道的K分布模型
        2.3.2 太阳风湍流强闪烁信道的K分布模型近似
        2.3.3 近似分布有效性分析
        2.3.4 误码率的闭式近似
    2.4 本章小结
3 基于LabVIEW和USRP的信道建模
    3.1 USRP硬件平台
    3.2 LabVIEW软件平台
    3.3 K分布闪烁信道下无线通信系统的构建
        3.3.1 系统组成
        3.3.2 发射机模块设计
        3.3.3 接收机模块设计
    3.4 实验及结果分析
    3.5 本章小结
4 基于神经网络的软解调学习
    4.1 无线通信与机器学习
        4.1.1 无线通信框架
        4.1.2 机器学习
    4.2 软解调的通用神经网络学习方法
        4.2.1 对数似然比(LLR)
        4.2.2 基于神经网络的软解调学习
    4.3 仿真实验及结果分析
        4.3.1 log-MAP、max-log-MAP和基于LLRnet解调方法性能比较
        4.3.2 神经网络训练性能测试分析
        4.3.3 误码率测试分析
    4.4 本章小结
5 总结和展望
    5.1 论文工作总结
    5.2 展望
参考文献

计算机论文范文三：基于深度学习的交互式图像分割方法研究

基于画框的交互式图像分割方法

交互式图像分割是指向计算机提供有用的先验知识,通过用户交互辅助计算机把感兴趣的区域从复杂环境中分离出来。交互式分割方法的出现在很大程度上解决了自动分割方法存在的不足。对于生活中很多复杂的场景,交互式的图像分割方法能够准确将场景中的前景和背景分开,比如在目标区域加入人工标注,或者在自动分割结果不理想时加入人工标注进行手动修正。

1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 自动图像分割方法
        1.2.2 基于深度学习的交互式图像分割方法
    1.3 论文结构安排
2 神经网络基础理论
    2.1 卷积层
    2.2 池化层
    2.3 全连接层
    2.4 激活函数