染雾硕士学位论文开题报告例文 篇一
题目：基于深度学习的图像识别技术研究与应用
一、研究背景与意义
近年来，随着计算机视觉和机器学习的快速发展，图像识别技术在各个领域都得到了广泛的应用。然而，在实际应用中，传统的图像识别算法往往面临着复杂多变的场景、光照变化和图像噪声等问题，导致识别的准确率和稳定性不高。为了解决这些问题，深度学习作为一种强大的机器学习方法，被广泛应用于图像识别领域，并取得了显著的成果。
本研究旨在基于深度学习的图像识别技术进行深入研究与应用，以提高图像识别的准确率和稳定性。通过对图像数据进行特征提取和特征表示，利用深度神经网络进行训练和学习，构建一个高效、可靠的图像识别模型，并将其应用于实际场景中，如人脸识别、车牌识别等。
二、研究内容与方法
1. 图像数据预处理与特征提取：对采集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、灰度化、尺寸统一等操作，然后利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
2. 深度神经网络模型设计与训练：设计并搭建一个适用于图像识别的深度神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。使用大规模的图像数据集进行模型的训练和学习。
3. 图像识别算法实现与优化：根据设计的深度神经网络模型，实现图像识别算法，并通过算法的优化和调整，提高识别的准确率和稳定性。
4. 实际应用与性能评估：将所设计的图像识别模型应用于实际场景中，如人脸识别、车牌识别等。通过与传统的图像识别算法进行对比，评估所设计模型的性能和效果。
三、预期结果与创新点
通过本研究，预期可以得到以下结果：
1. 设计并实现了一个高效、可靠的基于深度学习的图像识别模型。
2. 提高了图像识别的准确率和稳定性，解决了传统图像识别算法面临的问题。
3. 在实际应用中，实现了人脸识别、车牌识别等场景的高效识别。
本研究的创新点主要体现在：
1. 基于深度学习的图像识别技术的研究与应用，提高了识别的准确率和稳定性。
2. 将所设计的图像识别模型应用于实际场景中，实现了高效的图像识别。
四、研究计划与进度安排
本研究计划于XX年X月开始，预计于XX年X月结束。具体的研究进度安排如下：
1. 第一阶段（约3个月）：进行相关文献调研，了解深度学习和图像识别领域的最新进展，熟悉相关算法和模型。
2. 第二阶段（约4个月）：进行图像数据预处理与特征提取的研究与实验，探索合适的特征表示方法和特征提取模型。
3. 第三阶段（约6个月）：设计并实现深度神经网络模型，并进行模型的训练和学习。
4. 第四阶段（约2个月）：实现图像识别算法，并进行性能评估与优化。
5. 第五阶段（约3个月）：将所设计的图像识别模型应用于实际场景中，进行实际应用与测试。
五、论文组织结构
本论文拟分为五个章节，具体的组织结构如下：
第一章：绪论。介绍研究背景、意义和目的，概述研究内容和方法。
第二章：相关理论与技术。介绍深度学习、图像识别的基本理论和相关技术。
第三章：基于深度学习的图像识别模型设计与实现。详细介绍所设计的图像识别模型的结构和实现方法。
第四章：实验与分析。对所设计的模型进行实验和性能分析，并与传统图像识别算法进行对比。
第五章：总结与展望。总结本研究的主要成果和创新点，并对未来的研究方向进行展望。
六、参考文献
[1] LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning[J]. Nature, 2015, 521(7553): 436-444.
[2] Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks[C]. Advances in neural information processing systems, 2012: 1097-1105.
[3] He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learning for image recognition[C]. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2016: 770-778.
[4] Simonyan K, Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014.
硕士学位论文开题报告例文 篇二
题目：基于大数据的用户行为分析与个性化推荐研究
一、研究背景与意义
随着互联网的快速发展和智能设备的普及，越来越多的用户在网络上产生了大量的行为数据，如搜索、点击、购买等。这些海量的用户行为数据蕴含着丰富的用户个性化信息，对用户行为进行深入分析和挖掘，可以为用户提供个性化的推荐服务，提高用户满意度和产品销售量。
本研究旨在基于大数据的用户行为分析与个性化推荐进行深入研究，通过对用户行为数据进行建模和分析，挖掘用户的偏好和兴趣，设计并实现一个高效、准确的个性化推荐系统，为用户提供个性化的推荐服务。
二、研究内容与方法
1. 用户行为数据采集与预处理：通过网络爬虫等技术，采集用户的行为数据，包括搜索记录、点击记录、购买记录等。对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等操作。
2. 用户行为建模与分析：通过对用户行为数据进行模型建立和分析，挖掘用户的偏好和兴趣。利用机器学习和数据挖掘的方法，对用户行为进行特征提取和模式识别。
3. 个性化推荐算法设计与实现：基于用户行为模型和分析结果，设计并实现一个高效、准确的个性化推荐算法。通过协同过滤、内容分析等技术，为用户提供个性化的推荐服务。
4. 推荐系统性能评估与优化：对所设计的个性化推荐系统进行性能评估和优化。通过用户调查、推荐结果分析等方法，评估推荐系统的准确率和用户满意度，并进行系统的优化和改进。
三、预期结果与创新点
通过本研究，预期可以得到以下结果：
1. 设计并实现了一个高效、准确的基于大数据的个性化推荐系统。
2. 提高了推荐系统的准确率和用户满意度，为用户提供个性化的推荐服务。
3. 在实际应用中，实现了产品销售量的提升和用户体验的改善。
本研究的创新点主要体现在：
1. 基于大数据的用户行为分析与个性化推荐的研究与应用，提高了推荐系统的准确率和用户满意度。
2. 利用机器学习和数据挖掘的方法，对用户行为进行建模和分析，挖掘用户的偏好和兴趣。
四、研究计划与进度安排
本研究计划于XX年X月开始，预计于XX年X月结束。具体的研究进度安排如下：
1. 第一阶段（约3个月）：进行相关文献调研，了解大数据、用户行为分析和个性化推荐领域的最新进展，熟悉相关算法和模型。
2. 第二阶段（约4个月）：进行用户行为数据采集与预处理的研究与实验，探索合适的数据清洗和特征提取方法。
3. 第三阶段（约6个月）：设计并实现个性化推荐算法，并进行算法的训练和学习。
4. 第四阶段（约2个月）：对所设计的个性化推荐系统进行性能评估与优化。
5. 第五阶段（约3个月）：进行实际应用与测试，评估推荐系统的准确率和用户满意度。
五、论文组织结构
本论文拟分为五个章节，具体的组织结构如下：
第一章：绪论。介绍研究背景、意义和目的，概述研究内容和方法。
第二章：相关理论与技术。介绍大数据、用户行为分析和个性化推荐的基本理论和相关技术。
第三章：用户行为建模与分析。详细介绍对用户行为数据进行建模和分析的方法和实验结果。
第四章：个性化推荐算法设计与实现。详细介绍所设计的个性化推荐算法的结构和实现方法。
第五章：实验与分析。对所设计的个性化推荐系统进行实验和性能分析，并与传统推荐算法进行对比。
第六章：总结与展望。总结本研究的主要成果和创新点，并对未来的研究方向进行展望。
六、参考文献
[1] Koren Y, Bell R, Volinsky C. Matrix factorization techniques for recommender systems[J]. Computer, 2009, 42(8): 30-37.
[2] Rendle S, Freudenthaler C, Schmidt-Thieme L. Factorizing personalized markov chains for next-basket recommendation[C]. Proceedings of the 19th international conference on World wide web, 2010: 811-820.
[3] Li M, Zhang S, Wang J, et al. A survey on context-aware recommendation methods[J]. Expert Systems with Applications, 2017, 69: 67-80.
[4] Zhang Y, Wang X, Li X. Deep learning based recommender system: A survey and new perspectives[J]. ACM Computing Surveys (CSUR), 2019, 52(1): 1-38.
硕士学位论文开题报告例文 篇三
课题研究的背景和意义
背景：
长期以来，很多教师总是以自己的眼光来欣赏学生的作品，来要求学生，对学生的要求期望太高，不相信学生能自己评改习作。习作评改只是教师单方面的行为，与儿童心灵感受之间存在多重阻隔，不符合儿童的接受心理。教师的批语总是大众化、成人化、模式化，如“语句较通顺，叙述较清楚，中心不够明确”等，这样对于学生，他们既不愿看，也看不懂，就更不用说去自觉修改了。
意义：
习作评改是作文教学的重要组成部分，也是学生习作过程中不可忽视的教学环节。《新课程标准》在习作评改方面指出:重视习作中学生之间的合作与交流,引导学生在自我修改和相互修改的过程中提高习作能力。
新的《语文课程标准》要求：“对学生作文评价结果的呈现方式有很多种，可以是书面的，可以是口头的;可以用等级表示，也可以用评语表示;还可以综合采用多种形式评价。”新课标还要求：“作文批改要关注学生修改作文的态度、过程和方法，有效引导学生通过自改、互改，取长补短，促进相互了解和合作，共同提高写作水平。”
课题名称的解读和界定
界定：
习作评改承接在习作指导课后，是师生为提高习作水平所进行的又一次具体的双边教学活动。它一方面可以使教师准确了解学生习作中存在的实际问题，总结本次习作教学的得失，下一步完善、修改习作。另一方面，可以使学生欣赏、评价、修改自己和别人的习作，从而提高学生的习作水平。
解读：
新课标指出“重视对学生习作修改的评价，不仅要考察学生修改习作内容的情况，还要关注学生修改习作中的态度、过程和方法，引导学生通过自评和互改，取长补短，促进相互了解、合作，共同提高写作水平。”
叶圣陶曾提出：“‘改’与‘作’关系密切，‘改’的优先权应该属于作文本人。
本次《小学生习作评改》课题的研究就是要探索出一条作文评改的模式，培养学生习作的修改能力的同时，培养了学生欣赏、评价习作的能力，在修改中提高习作水平，增强学生的写在兴趣。与此同时，转变教师批改作文的理念，减轻教师工作量。
课题研究的步骤和举措
步骤：
第一阶段：准备阶段(2013年9月——11月)
1、搜集资料，建立课题的实验设想;
2、撰写研究方案和实施计划等。
第二阶段：研究阶段(2013年12月——2014年4月)
1、探索、构建多样化的习作修改方法。
2
第二阶段：总结阶段：(2014年5月——2014年6月)
课题资料整理、分析和撰写课题研究报告，论文、案例结集，接受专家鉴定。
举措：
1、教师范改。
教学评改课上，结合本次作文的重点要求，教给学生方法。
2、学生自己修改。
可以分为两个阶段进行，开始阶段可按以下5个方面进行评改。格式是否正确;看文章的中心是否鲜明、集中;所选材料是否真实、典型;.段落是否清晰，过渡是否自然;有没有错别字;有没有不通顺的句子;指出标点符号有没有用错。
经过三、四篇文章的批改实践，就能够掌握这些基本要求。学生依据“作文目标”的顺序，逐条修改自己作文中存在的问题，对“学困生”给予具体指导。学生通过自我修改的实践，改正作文中的问题，掌握修改的方法，提高自改作文的能力
3、学生互相修改。
(1)读文，写出主要内容，明确文章作者要表达什么的情感。
(2)再用自改的要求去评改作文中的明显错误，在眉批中改正了，说明理由。
(3)寻找同学作文中值得学习的地方为己所用。
课题成果的预期和呈现
1、案例分析：
认真分析传统习作评改中的方法及存在问题，并针对评改方法与内容进行分析与研究。
2、论文：
研究撰写小学生习作评改教学模式的相关论文，探索出小学习作评改教学的基本模式。
3、结题报告
完成《小学生习作评改》课题的结题报告。
