染雾计算机应用技术专业毕业论文开题报告 篇一
题目：基于深度学习的图像分类算法研究与应用
摘要：
随着计算机视觉和人工智能的快速发展，图像分类算法在各个领域得到了广泛的应用。本文旨在研究和应用基于深度学习的图像分类算法，提高图像分类的准确性和效率。首先，对图像分类算法的研究现状进行了综述，包括传统的机器学习算法和基于深度学习的算法。然后，详细介绍了深度学习的基本原理和常用的网络结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。接着，提出了一种基于CNN的图像分类算法，并从数据预处理、网络结构设计和训练方法优化等方面进行了详细的描述。最后，设计了一系列实验来验证所提算法的有效性，实验结果表明，该算法在图像分类任务中具有良好的性能和鲁棒性。
关键词：深度学习；图像分类；卷积神经网络；数据预处理；实验验证
引言：
图像分类是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其在图像识别、目标检测、人脸识别等方面具有广泛的应用。传统的图像分类算法主要依赖于手工设计的特征提取器和机器学习模型，如SIFT、HOG和SVM等。然而，这些方法在处理复杂的图像场景和大规模数据时存在一定的局限性。近年来，基于深度学习的图像分类算法得到了快速发展，通过深层神经网络的自动学习和特征提取能力，取得了很多重要的突破。
本文的主要研究内容是基于深度学习的图像分类算法。首先，对图像分类算法的研究现状进行了综述，包括传统的机器学习算法和基于深度学习的算法。其次，详细介绍了深度学习的基本原理和常用的网络结构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。然后，提出了一种基于CNN的图像分类算法，并从数据预处理、网络结构设计和训练方法优化等方面进行了详细的描述。最后，设计了一系列实验来验证所提算法的有效性，实验结果表明，该算法在图像分类任务中具有良好的性能和鲁棒性。
计划和进度：
1. 综述图像分类算法的研究现状，包括传统的机器学习算法和基于深度学习的算法（已完成）。
2. 学习深度学习的基本原理和常用的网络结构，如CNN和RNN（已完成）。
3. 提出基于CNN的图像分类算法，并进行详细的描述（进行中）。
4. 设计实验来验证所提算法的有效性，并进行实验结果分析（未开始）。
5. 撰写毕业论文（未开始）。
参考文献：
[1] LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
[2] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 1097-1105).
计算机应用技术专业毕业论文开题报告 篇二
题目：基于深度强化学习的智能推荐系统研究与应用
摘要：
随着互联网和电子商务的快速发展，智能推荐系统在商业领域得到了广泛的应用。本文旨在研究和应用基于深度强化学习的智能推荐系统，提高推荐准确性和用户满意度。首先，对智能推荐系统的研究现状进行了综述，包括传统的协同过滤算法和基于深度学习的推荐算法。然后，详细介绍了深度强化学习的基本原理和常用的网络结构，如深度Q网络（DQN）和策略梯度（PG）方法。接着，提出了一种基于DQN的智能推荐系统，并从数据预处理、网络结构设计和训练方法优化等方面进行了详细的描述。最后，设计了一系列实验来验证所提算法的有效性，实验结果表明，该算法在推荐任务中具有良好的性能和可扩展性。
关键词：深度强化学习；智能推荐系统；深度Q网络；数据预处理；实验验证
引言：
智能推荐系统是一种根据用户个性化需求和行为习惯，为其推荐相关的商品、服务或信息的系统。传统的推荐算法主要基于协同过滤和内容过滤等方法，但这些方法在处理大规模数据和复杂场景时存在一定的局限性。近年来，基于深度学习的推荐算法得到了快速发展，通过深层神经网络的自动学习和特征提取能力，取得了很多重要的突破。而深度强化学习作为一种结合深度学习和强化学习的方法，可从交互过程中进行自主学习和优化，对于解决推荐系统中的冷启动、长尾问题具有一定的优势。
本文的主要研究内容是基于深度强化学习的智能推荐系统。首先，对智能推荐系统的研究现状进行了综述，包括传统的协同过滤算法和基于深度学习的推荐算法。其次，详细介绍了深度强化学习的基本原理和常用的网络结构，如DQN和PG方法。然后，提出了一种基于DQN的智能推荐系统，并从数据预处理、网络结构设计和训练方法优化等方面进行了详细的描述。最后，设计了一系列实验来验证所提算法的有效性，实验结果表明，该算法在推荐任务中具有良好的性能和可扩展性。
计划和进度：
1. 综述智能推荐系统的研究现状，包括传统的协同过滤算法和基于深度学习的推荐算法（已完成）。
2. 学习深度强化学习的基本原理和常用的网络结构，如DQN和PG方法（已完成）。
3. 提出基于DQN的智能推荐系统，并进行详细的描述（进行中）。
4. 设计实验来验证所提算法的有效性，并进行实验结果分析（未开始）。
5. 撰写毕业论文（未开始）。
参考文献：
[1] Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., et al. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529-533.
[2] He, X., Liao, L., Zhang, H., et al. (2017). Neural collaborative filtering. In Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web (pp. 173-182).
计算机应用技术专业毕业论文开题报告 篇三
第四章 性能能耗权衡模型与最佳节能频率
4.1 性能和功耗/能耗的理论分析
4.2 性能能耗权衡模型
4.3 最佳节能频率
4.4 实验及结果分析
4.5 本章小结
第五章 基于性能能耗权衡模型的动态调频策略
5.1 实际分时系统中的最佳节能频率
5.2 动态信息收集
5.3 细粒度调频
5.4 离散频率下的频率分配
5.5 动态调频策略框架
5.6 静态能耗扩展效果验证实验
5.7本草小结
第六章 动态调频策略在Linux中的实现
6.1 Linux原有频率管理策略
6.2 动态调频策略设计与实现要点
6.3动态调频策略相关的关键数据结构
6.4 动态调频策略相关的关键例程
6.5 实验结果分析
6.6 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 论文的主要工作
7.2论文的贡献
7.3 进一步工作展望
参考文献
致谢
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果
计算机应用技术专业毕业论文开题报告(2)
论文题目：微信公众平台CMS的设计与实现究
一、选题背景
微信公共平台于2012年8月23日正式上线，这是基于微信的一个附加功能，任何组织或个人均可免费申请微信公众帐号。获得帐号后可通过后台编辑文字、图片、语音、视频等信息，并群发给关注该帐号的用户，但每天仅可群发一次。同样地，用户主动给微信公众平台发送文字、图片、语音、视频等信息，公众平台可以根据预先设定好的规则，自动反馈相应的信息给用户。对于拥有国内用户数最多，使用频次最高的移动社交APP，微信已经被当作是移动互联网入口的最佳选择。由于人人都可以申请微信公众账号，所以每个微信公众帐号都可看作是一个基于微信公众平台的自媒体，通过该自媒体进行互动营销，是一种移动互联网上不可忽视的营销渠道。然而，微信公众平台自有的后台编辑系统功能较为单一，已经不能满足需求日益多样化的微信公众平台运营者。所幸的是，微信公众平台提供了二次开发的接口，通过对接该接口，开发出一套CMS，一方面可以更加方便地管理和运营微信公众账号，另一方面也可以实现丰富个性化的定制功能。通过这套CMS，还可以实现微网站功能。运营者可将企业网站移植到微网站，用户通过关注微信公众平台即可访问微网站。对于拥有多个微信公众账号的运营者来说，该系统可以实现一站式管理多个公众账号。除此之外，通过用户与微信公众账号的交互，还可以实现许多其他实用的功能。本文主要是阐述了基于ThinkPHP框架的微信公众平台CMS的设计与实现。
二、研究目的和意义
微信公众平台CMS，丰富了原有编辑平台的功能，可以使接入CMS系统的公众账号瞬间拥有十分强大的功能。微信公众平台CMS的意义在于以下几个方面。一是对于微信公众账号的运营者。对那些不懂计算机程序技术的运营者可以建立属于自己的程序接口，让他们通过简单的配置，即可拥有强大而又个性化的微信公众平台管理系统。使运营者可以专注于内容的运营，而不被如何呈现内容的方式而分心。相反地，该CMS还可以辅助运营者，以更佳的方式方法呈现运营者发布的内容，用一些程序小工具维系订阅用户的粘度。另一方面，对于微信公众账号的订阅者。通过关注接入了微信公众平台CMS的公众号，可以获得比一般公众账号更多的功能，诸如天气查询、列车查询、微网站等。可以使得用户对这样的公众账号有着更好的用户体验，使用户更加乐于使用这们的公众账号。再者，对于微信公众平台本身来说，开发这样的CMS，丰富和加强了微信公众平台本身的功能，扩展了微信公众平台的生态链。从另一个角度来看，也可以促进微信公众平台自身功能的扩展。
三、本文研究涉及的主要理论
WAMP架构即Windows+Apache+MYSQL+PHP的组合。是比较常用的PHP开发环境。Windows系统本文选用了WindowsServer2003。它具有可靠性、可用性、可伸缩性和安全性，这些特性使其成为高度可靠的平台。WindowsServer2003系列增强了群集支持，其可用性有了很大的提高。WindowsServer2003系列的可伸缩性通过由对称多处理技术(SMP)支持的向上扩展和由群集支持的向外扩展来提供。Apache是世界上非常流行的WEB服务器。由于其的开源特性，所以不断有人来为它修改原来的缺陷、开发新的功能、新的特性。Apache的特点是性能稳定、简单、速度快。它的特点如下：(1)拥有简单而强有力的基于文件的配置过程;(2)支持通用网关接口;(3)支持多种方式的HTTP认证;(4)支持基于IP和基于域名的虚拟主机;(5)集成代理服务器模块;(6)提供用户会话过程的跟踪MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQLAB公司开发，目前属于Oracle公司。MySQL是一种关联数据库管理系统，关联数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。MySQL所使用的SQL语言是用于访问数据库的最常用标准化语言。MySQL软件采用了双授权政策(本词条“授权政策”)，它分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库。由于其社区版的性能卓越，搭配PHP和Apache可组成良好的开发环境。
与其他的大型数据库例如Oracle、DB2、SQLServer等相比，MySQL自有它的不足之处，但是这丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于一般的个人使用者和中小型企业来说，MySQL提供的功能已经绰绰有余，而且由于MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。Mysql的特性如下：(1)使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性。(2)支持AIX、FreeBSD、HP-UX、Linux、MacOS、NovellNetware、OpenBSD、OS/2Wrap、Solaris、Windows等多种操作系统。(3)为多种编程语言提供了API。这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby和Tcl等。(4)支持多线程，充分利用CPU资源。(5)优化的SQL查询算法，有效地提高查询速度。(6)既能够作为一个单独的应用程序应用在客户端服务器网络环境中，也能够作为一个库而嵌入到其他的软件中。(7)提供多语言支持，常见的编码如中文的GB2312、BIG5，日文的Shift_JIS等都可以用作数据表名和数据列名。(8)提供TCP/IP、ODBC和JDBC等多种数据库连接途径。(9)提供用于管理、检查、优化数据库操作的管理工具。(10)支持大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库。(11)支持多种存储引擎。PHP(PHP:HypertextPreprocessor的缩写，中文名：“PHP：超文本预处理器”)是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，入门门槛较低，易于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。PHP的特性包括：(1)PHP独特的语法混合了C、Java、Perl以及PHP自创新的语法(2)PHP可以比CGI或者Perl更快速的执行动态网页——动态页面方面，与其他的编程语言相比，PHP是将程序嵌入到HTML文档中去执行，执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多;PHP具有非常强大的功能，所有的CGI的功能PHP都能实现。(3)PHP支持几乎所有流行的数据库以及操作系统。(4)最重要的是PHP可以用C、C++进行程序的扩展!PHP的优势(1)开放的源代码所有的PHP源代码事实上都可以得到。(2)PHP是免费的和其它技术相比，PHP本身免费且是开源代码。(3)快捷性程序开发快，运行快，技术本身学习快。嵌入于HTML：
四、本文研究的主要内容
本文利用了THINKPHP框架，在此框架的基础上，利用PHP语言、MYSQL数据库，开发出一套简单易用的微信公众平台CMS。该系统将诸如首次关注、文字回复、图文回复、微网站等功能模块化。用户只需几步简单的操作，就能把自己的公众号与微信公众平台CMS对接，随后就可以在该CMS中对自己的公众号进行相应的设置，方便快捷的满足自己的个性化需求。本文的具体内容如下：第一章，绪论。主要介绍了课题研究的背景和现状、课题研究的意义、微信公众平台CMS的部分功能。第二章，系统开发的平台与技术。对开发该系统所需的环境，用到的框架，使用的技术作了详细的介绍。第三章，系统需求分析。分别从可行性、总体需求进行了分析。然后从网站前台、管理后台、会员后台、微信端几个方面进行了详细的需求分析。第四章，系统设计与实现。分别对四个子系统进行了框架和模块设计，并对各个子系统进行了实现。最后对系统中所用到的关键数据库进行了设计。第五章，系统运行与测试。对系统微信端的主要功能进行测试，测试系统的运行情况。第六章，总结与展望。对全文进行总结并对后续的工作进行展望。
