论文范文参考5例「工程硕士论文」

论文价格:150元/篇 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis 编辑:vicky 点击次数:
论文字数:5889 论文编号:sb2021101319364738763 日期:2021-11-18 来源:硕博论文网
工程硕士论文范文怎么写?工程硕士论文主要研究工程项目管理、房地产经营管理、投资与造价管理等方面。本文为大家提供了5篇工程硕士论文范文,供大家参考。
图 1.1 全球动力锂电池市场行业规模
图 1.1 全球动力锂电池市场行业规模

工程硕士论文范文一:低光照图像增强方法研究

本文的工作可以分为以下几个方面:(1)提出了一种基于物理模型的低光照图像增强方法。在低光照环境下,物体表面的反射光较弱,拍摄的图像有欠曝光的现象。经过对低光照图像的统计与分析,欠曝光图像反转后的图像类似雾天图像。针对这种现象,提出一种基于物理模型的低光照图像增强方法。首先将低光照图像反转得到类似雾天图像。然后雾天图像使用金字塔式密集残差块网络和基于暗通道先验的K-means分类方法,计算图像的透射率和大气光值。最后将求解得到的参数带入低光照成像模型,求解出低光照增强图像。对实验结果进行主观评价,同时使用信息熵和平均梯度等指标进行客观评价。
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 基于传统方法的低光照图像增强
        1.2.2 基于深度学习的低光照图像增强
    1.3 研究思路和创新点
    1.4 研究内容和组织结构
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 组织结构
第2章 相关理论基础简介
    2.1 低光照成像模型
    2.2 低光照增强图像质量评价指标
        2.2.1 无参考评价指标
        2.2.2 全参考评价指标
    2.3 本章小结
第3章 基于物理模型的低光照图像增强
    3.1 引言
    3.2 基于物理模型的低光照图像增强算法
        3.2.1 传输图估计
        3.2.2 光照图估计
        3.2.3 图像增强
    3.3 实验结果分析
        3.3.1 定性分析
        3.3.2 定量分析
    3.4 极端条件下的图像增强
    3.5 本章小结
第4章 基于多光照估计的低光照图像增强
    4.1 引言
    4.2 基于多光照估计的低光照图像增强算法
        4.2.1 理论推导
        4.2.2 图像反转
        4.2.3 光照图估计
        4.2.4 图像融合
    4.3 实验结果评价
        4.3.1 真实低光照增强图像的主观评价
        4.3.2 真实低光照增强图像的客观评价
        4.3.3 极端条件下的低光照图像增强
        4.3.4 合成低光照增强图像的主观评价
        4.3.5 合成低光照增强图像的客观评价
    4.4 本章小结
第5章 渐进式迭代低光照图像增强网络
    5.1 引言
    5.2 渐进式迭代低光照图像增强算法
        5.2.1 双注意力机制
        5.2.2 迭代单元
        5.2.3 循环层
        5.2.4 迭代残差块
    5.3 实验结果分析与评价
        5.3.1 实施细节
        5.3.2 主观评价
        5.3.3 客观评价
    5.4 消融实验
    5.5 本章小结
第6章 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
参考文献

工程硕士论文范文二:动力电池早期微小故障超前诊断方法研究

石油、煤等旧动能的大量消耗,会产生大量的碳氧化合物、硫氧化合物及粉尘等污染物,进而对全球各国的环境温度造成日益恶劣的影响,比如气候变暖、冰川融化、雾霾加重等。而电动汽车的快速发展为缓解这一危机提供了关键途径。动力电池作为电动汽车的唯一牵引力源,具有对环境无污染、使用寿命长及节约能源等明显优势,在新旧动能转换过程中已获得大规模推广。但是在其高速发展的背后却隐藏着重大的安全性问题,已成为阻碍电动汽车及其相关产业蓬勃发展的壁垒,引起人们的密切关注。

第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 电动汽车及动力电池发展现状
        1.2.1 电动汽车发展现状
        1.2.2 动力电池发展现状
    1.3 电池故障诊断方法研究现状
    1.4 本文主要研究内容及章节安排
第2章 锂离子电池故障演化机理分析及特性测试
    2.1 锂离子电池结构及工作原理
    2.2 常见电池故障的演化机理分析
        2.2.1 过充电和过放电故障
        2.2.2 外部短路和开路故障
    2.3 电池故障特性测试试验方案设计
        2.3.1 电池故障特性测试试验平台搭建
        2.3.2 电池故障特性测试试验方案设计
    2.4 本章小结
第3章 基于修正方差的电池组早期微小故障超前诊断方法
    3.1 方差算法概述及修正
        3.1.1 方差算法概述
        3.1.2 滑动窗
        3.1.3 修正方差算法
    3.2 基于传统方差的电池组早期微小故障诊断结果
    3.3 基于修正方差的电池早期微小故障诊断结果
        3.3.1 不同滑动窗下的诊断结果及分析
        3.3.2 高斯白噪声干扰下的诊断结果及分析
        3.3.3 不同环境温度条件下的诊断结果及分析
        3.3.4 不同程度故障的诊断结果及分析
    3.4 与基于相关系数法的电池故障诊断结果的对比
    3.5 本章小结
第4章 基于改进样本熵的电池组早期多故障超前诊断方法
    4.1 样本熵算法概述及改进
        4.1.1 样本熵算法概述
        4.1.2 滑动窗
        4.1.3 改进的样本熵算法
    4.2 基于传统样本熵的电池组早期多故障超前诊断结果
    4.3 基于改进样本熵的电池组早期多故障超前诊断结果
        4.3.1 不同滑动窗口下的诊断结果及分析
        4.3.2 不同相似容限下的诊断结果及分析
        4.3.3 高斯白噪声干扰下的诊断结果及分析
    4.4 不同故障诊断方法的综合比较
    4.5 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 本文工作内容总结
    5.2 进一步的研究展望

工程硕士论文范文三:基于萤火虫算法的SDN多控制器放置方法研究
图 1.3 现有故障诊断方法优缺点比较
图 1.3 现有故障诊断方法优缺点比较

随着云计算、物联网、大数据等信息技术的爆炸式发展,对网络处理海量数据提出了更高的要求,比如更低的丢包率,毫秒级的时延,以及更为苛刻的安全级别。传统网络架构很难满足这些要求,于是诞生了一种新型的网络架构:软件定义网络(Software Defined Network,SDN)。SDN具有控制转发分离、集中式控制、可编程、开放接口和虚拟化等特点,解决了传统计算机网络的硬件不开放、无法编程等问题。SDN将传统网络中耦合的数据转发功能和控制功能分离,设置独立的控制层和数据层,控制层通过下发流表的方式控制底层SDN交换机的数据转发。

第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 研究目标
    1.5 论文组织结构
第2章 问题描述与数学模型
    2.1 多控制器放置问题描述
    2.2 优化模型
    2.3 综合传输时延的多控制器放置模型
        2.3.1 综合传输时延
        2.3.2 控制器负载均衡指标
    2.4 本章小结
第3章 基于萤火虫算法的控制器放置算法
    3.1 启发式算法
        3.1.1 启发式算法的起源
        3.1.2 基于群体的启发式算法的设计准则
    3.2 萤火虫算法求解CPP
        3.2.1 采用萤火虫算法求解CPP的动机
        3.2.2 萤火虫算法
    3.3 基于萤火虫算法的控制器放置算法
    3.4 本章小结
第4章 萤火虫算法的改进及对比算法
    4.1 动态参数的优化
        4.1.1 动态光吸引度R(t)
        4.1.2 动态吸引因子q(t)
        4.1.3 动态随机参数h(t)
        4.1.4 基于改进的FA的控制放置算法
    4.2 静态初始参数优化方法
        4.2.1 静态参数优化模型
        4.2.2 基于PSO的静态参数优化算法
    4.3 对比算法
        4.3.1 基于BA的控制器放置算法
        4.3.2 基于VBO的控制器放置算法
        4.3.3 基于TLBO的控制器放置算法
        4.3.4 基于PSO的控制器放置算法
    4.4 本章小结
第5章 实验及分析
    5.1 实验设置
        5.1.1 开发环境及拓扑信息
        5.1.2 对比算法参数设置
    5.2 实验结果分析
        5.2.1 拓扑Savvis的控制器放置结果分析
        5.2.2 拓扑Rnp的控制器放置结果分析
        5.2.3 拓扑ANS的控制器放置结果分析
        5.2.4 拓扑Bsonet的控制器放置结果分析
        5.2.5 拓扑Ernet的控制器放置结果分析
        5.2.6 拓扑Funet的控制器放置结果分析
        5.2.7 拓扑Bellcanada的控制器放置结果分析
        5.2.8 拓扑Internet2 的控制器放置结果分析
    5.3 本章小结
第6章 总结与展望
 
工程硕士论文范文四:面向SDN的LDoS攻击检测方法研究

现代社会高度依赖互联网,人们在享受着网络服务带来的便利性的同时,也面临着网络攻击带来的威胁。低速率拒绝服务(Low-Rate Denial of Service,LDoS)攻击是一种新型的网络攻击方式,具有隐蔽性强、攻击速率低和检测难度大等特点。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)作为下一代网络的热门解决方案,解耦了数据平面和控制平面,采用软件定义的方式对网络进行控制,在网络管理方面更具灵活性。然而,这种新的网络架构同样面临LDoS攻击的威胁。


第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要工作
    1.4 论文组织结构
第2章 面向SDN的 LDoS攻击概述
    2.1 软件定义网络
        2.1.1 SDN架构
        2.1.2 Open Flow协议
    2.2 SDN中的LDoS攻击
        2.2.1 LDoS攻击原理
        2.2.2 LDoS攻击模型
    2.3 本章小结
第3章 基于深度学习混合模型的LDoS攻击检测方法
    3.1 LDoS攻击检测整体框架
    3.2 深度学习混合模型CNN-GRU
        3.2.1 CNN
        3.2.2 GRU
        3.2.3 CNN-GRU混合模型建立
    3.3 输入特征选取与构建
    3.4 本章小结
第4章 检测模型的超参数自动优化方案
    4.1 常用的超参数优化算法
        4.1.1 网格搜索算法
        4.1.2 随机搜索算法
        4.1.3 群智能算法
    4.2 旗鱼算法及其改进
        4.2.1 旗鱼算法
        4.2.2 改进的旗鱼算法
    4.3 CNN-GRU超参数自动优化
        4.3.1 CNN-GRU超参数
        4.3.2 ASFO优化CNN-GRU超参数流程
    4.4 本章小结
第5章 实验数据及分析
    5.1 实验环境
    5.2 实验数据集及评价指标
        5.2.1 数据集介绍
        5.2.2 评价指标
    5.3 实验结果
        5.3.1 不同输入对CNN-GRU的影响
        5.3.2 不同机器学习算法的性能分析
        5.3.3 CNN-GRU的超参数优化
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望

工程硕士论文范文五:介观荧光探针空间分布的快速重建方法研究

介观荧光分子层析成像(Mesoscopic Fluorescence Molecular Tomography,MFMT)作为一种新的、有前景的非接触式成像模态,能进行分子水平的高分辨率成像,可实现对肿瘤的早期筛查,于临床前研究而言具有重要的参考价值。MFMT借助高灵敏的近红外光子检测仪器,在生物组织表面采集荧光信息,结合前向模型模拟的包含生物组织光学参数的敏感矩阵,通过三维重建技术实现对肿瘤病灶区荧光探针空间分布的成像和重建。


第1章 绪论
    1.1 选题背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 荧光分子成像简介
        1.2.2 常见重建算法简介
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文章节安排
第2章 介观荧光分子层析成像理论概述
    2.1 介观荧光分子层析成像
        2.1.1 成像原理概述
        2.1.2 MFMT成像系统及前向模型
        2.1.3 MFMT重建逆问题
    2.2 实验模型及评价指标
        2.2.1 实验模型
        2.2.2 评价指标
    2.3 本章小结
第3章 基于联合代数总变差的介观荧光探针空间分布重建算法
    3.1 引言
    3.2 敏感矩阵的双重预处理方法
    3.3 基于联合代数总变差的三维重建算法设计
        3.3.1 联合代数重建算法
        3.3.2 总变差算法
        3.3.3 联合代数总变差三维重建算法
    3.4 实验结果与分析
        3.4.1 双重预处理性能实验
        3.4.2 不同算法重建性能对比实验
        3.4.3 不同噪声下算法鲁棒性对比实验
        3.4.4 血管树三维重建实验
    3.5 本章小结
第4章 基于自适应FISTA的介观荧光探针空间分布稀疏重建算法
    4.1 引言
    4.2 基于自适应FISTA的稀疏重建算法设计
        4.2.1 FISTA算法简介
        4.2.2 自适应FISTA稀疏重建算法
    4.3 实验结果与分析
        4.3.1 迭代次数对重建结果的影响
        4.3.2 重建算法噪声鲁棒性对比实验
        4.3.3 不同算法重建性能对比实验
        4.3.4 血管树三维重建实验
    4.4 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
 
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