一、基于改进BP网络的指纹分类（论文文献综述）
陈美好[1]（2021）在《地下物流仓储中心定位技术研究》文中研究指明近年来,随着经济与科技的不断发展,城市化建设速度越来越快,导致地面土地资源不断减少,地上空间建设费用上升,因此许多国家开始进行地下物流仓储中心的建设用来应对上述问题。在地下物流仓储中心工作过程中,对于叉车、集装箱等设备的位置信息获取至关重要,因此选择适合的设备定位技术十分有必要。通过研究现有的定位技术,WLAN定位在地下应用场景中的缺陷较小,且不存在架设成本及地形限制的影响,但在地下物流仓储中心环境中应用仍然存在一些问题,本文针对地下物流仓储中心应用场WLAN定位算法作出改进。论文完成了以下几个方面的工作:1.针对在地下物流仓储中心中使用WLAN定位技术建库工作量大的问题,本文提出了一种基于位置指纹空间插值的离线建库法,该方法基于改进CPN神经网络进行建模,完成并仿真测试了算法模型。该算法提高了建库效率,在地下仓储中心中的定位过程中减少定位工作量。2.为了提高在地下物流仓储中心在线获取设备位置坐标的速度,本文实现了一种基于AP选择的在线定位方案。该方案运用了 reliefF算法进行在线定位计算优化,提升在线定位速度。该算法的提出能加快WLAN定位算法的速度,在面积较大的地下物流仓储中心中使用WLAN定位技术时,减少在线定位计算量。3.针对地下物流仓储中心中无线传播环境不稳定的情况,分析并提出误差修正方案,实现基于BP网络结构的定位误差修正模型。在训练过程中,为了克服BP神经网络结构的局限性,结合了遗传算法与动量因子进行改进,建立定位误差修正模型,该方案提升了定位精度,修正了在地下物流仓储中心定位中的噪声影响。4.整合上述三个定位步骤,基于visual studio使用C++语言开发了地下物流仓储中心位置获取演示平台,实现了在地下物流仓储中心的设备管理功能。
王忠[2]（2021）在《拉曼光谱预处理及数据分析应用中的关键技术研究》文中研究指明拉曼光谱技术作为一种典型的光学检测方法,因其独特的非侵入性、快速、原位和极高的特异性,在生物分析、疾病诊断及分子识别等众多领域得到广泛应用,成为最有希望在生物医学领域中投入实际应用的光学传感技术。但拉曼散射信号微弱,高质量拉曼光谱数据获取困难,生物样本特征识别复杂、数据处理分析大量依赖分析人员、处理效率低等因素都会极大影响该技术在实际中的应用,本文针对以上问题进行了深入的研究,在充分学习借鉴前人工作的基础上,主要完成了以下研究内容。1针对生物样本拉曼光谱预处理中的噪声问题,从数据本身的特征出发,构建了基于经典BP网络的去噪模型,并分别与傅里叶变换法、小波阈值法、滑动窗口均值方法和Savitzky-Golay滤波器方法进行了对比,该方法在避免复杂参数寻优设置的同时,获得了和最优阈值小波变换方法近乎一致的去噪效果,大大简化了参数设置,进一步提升了拉曼光谱预处理效率。2针对生物样本组分复杂,荧光背景干扰造成拉曼光谱基线漂移问题,提出了简化的洛伦兹峰函数模型,结合最小二乘法提出了新的基线校准方法,并在四种不同的Sigmod基线、Gaussian基线、Exponential基线、Ploynomial基线干扰下,通过仿真实验分析证明了新方法在校准性能方面的优势。最后将去噪和基线校准结合提出了拉曼光谱预处理的联合方法,分别在仿真光谱数据和实验生物样品光谱数据进行了验证。3谱峰识别是后期生物样本拉曼光谱数据定性定量分析的关键,针对谱峰识别问题,提出了一种新的基于深度学习框架的谱峰识别方法,大量仿真数据与RRUFF公开实验数据中的谱峰识别测试表明,与连续小波变换法和双尺度相关运算法相比,该方法具有相对较小的误差与较高的识别精度,在识别弱峰、重叠峰上,具有明显优势,且在相同机器硬件配置条件下识别效率最高。此外,本方法可以有效识别宇宙射线尖峰,并且可以同步完成对谱峰峰宽的识别,为后期拉曼光谱数据的定性与定量分析提供了可靠的数据处理方法,降低了人工长时间大量比对分析的成本,提升了数据处理的整体效能。4针对肿瘤生物样本成分复杂,正常和异常样本拉曼光谱相似性极高,差异性指纹特征识别困难的问题。本文采集正常组织和胃癌组织样本光谱数据共计28750条,黑色素瘤癌变样本和正常样本共计24000条,对数据进行去噪、背景基线校准等预处理工作,然后分别选取有效数据建立分类识别网络和特征提取模型,对提取到的特征指纹信息分别完成拉曼成像实验。结果显示,通过神经网络分类后提取到的特征可以揭示正常皮肤组织和黑色素瘤癌变组织的细胞轮廓及核质比分布信息差异,也可以标识胃癌患者预后不同分期阶段样本的差异。这些差异都和对应样本的病理学HE染色结果相同,这些都进一步验证了机器学习方法在拉曼光谱癌症检测中可以发挥出重要的作用,大大提升人工分析的效率和准确性。总之,本文对拉曼光谱分析技术在癌症早期筛查诊断中的应用进行了积极探索,有助于推动该技术的进一步发展和临床应用。
王存华[3]（2020）在《基于地磁指纹地图和PDR的室内定位技术研究》文中指出随着无线通信和物联网等技术的快速发展,基于位置的服务特别是室内定位得到越来越多的重视。在室内定位中,地磁信号由于时间稳定性和位置差异性可以作为位置指纹在预先建立的指纹库中进行匹配定位,但是室内地磁指纹的位置分辨率很低,很难直接进行定位;而基于惯性传感器信息的行人航迹推算（PDR）在短距离内定位精确但存在累积误差;将两者融合定位可以优势互补。为了提高定位精度,本文在地磁指纹地图构建方法和PDR算法以及二者融合算法方面进行一些探索研究。基于地磁指纹的定位方法分为离线建库和在线匹配两步。在离线建库中,为了在采集相同指纹点数的情况下,达到更高的构建精度,提出了一种模拟退火优化传统BP网络的模型预测方法:通过模拟退火优化BP网络（SA-BP）中的权值及阈值,避免其在训练过程中陷入局部最优解,提高模型的预测性能。在实际场景中的实验表明:该方法用相同的指纹点构建出来的指纹地图估值误差比利用普通克里金插值方法误差要低;同时在保证定位精度的前提下,也降低了采集工作量。基于惯性传感器的PDR定位算法分为步频检测,步长估计和方向估计三方面。为了提高PDR的定位精度,使用加速度数据并设置阈值及状态值的改变进行步频检测;引入步频参数构建非线性模型进行步长估计;并且提出了一种粒子群优化粒子滤波（PSO-IPF）的PDR定位算法。与此同时,为了提高对采集设备和行人运动状态的模式识别的准确率,利用粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）中的高斯核函数的宽度?及惩罚因子C,构建出新的分类器。在实际场景中的实验表明:改进后的PDR算法比传统PDR算法有更高的定位精度。在融合定位算法中,提出了一种前向序列匹配算法,通过PDR将连续时刻获得的地磁信息序列化,利用隐马尔科夫模型（HMM）将定位数据进行融合。在实际场景中的实验表明:此定位算法比传统的混合定位算法（卡尔曼滤波,粒子滤波）有更高的定位精度。经过实际室内环境定位实验验证,本文提出的定位算法具有较优越的定位性能,其定位精度达到了0.921m,可以满足对室内定位精度的需求。
周向[4]（2020）在《基于RSSI值的室内定位算法研究》文中研究表明在很长一段时间以来,定位技术一直是一个热门的研究话题。近年来随着科学技术的发展,室内空间逐步变大,室内物品的种类增多,人们越来越渴望对于室内人或物位置的确定,室内定位的需求逐渐凸显出来。其中基于RSSI（Received Signal Strength Indication）一直是室内定位技术的热门方向。本文首先介绍了室内定位的目的和意义,说明了研究室内定位的重要性和必要性。同时本文通过国内外学者在室内定位技术研究上的发展时间线来介绍基于RSSI值室内定位的发展现状。然后说明了本文的主要内容及组织安排。在传统的基于RSSI测距定位的算法方面,本文针对DV-hop（Distance vector hop,DV-hop）定位精度受节点分布影响,通过改进跳距加权系数来估算当前信标节点的DV-hop平均跳距。针对RSSI测距精度受环境因素影响,则以当前信标节点的平均跳距路损为基准,根据节点间的路损来计算其间距。最后,选择满足跳数阈值条件的信标节点来估算未知节点坐标。在此称改进方法为ADLDV-hop（Average hop Distance’s path Loss DV-hop）算法,结果表明:在相同信标节点数、通信半径及信噪比条件下,该算法定位精度较BRDV-hop（Basic RSSI DV-hop）等改进算法均有一定的提升。计算机技术的发展,使得位置指纹定位得到迅速的发展,针对基于BP（Back Propagation）神经网络的位置指纹定位易陷入局部最小值、定位精度不高、容易引起局部震荡等问题,通过引入基于Tensor Flow框架下的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）,并根据输入数据的特点,提取输入指纹信号的一维卷积特征,再结合Inception结构,扩大神经网络的深度。结果表明:在同一数据集以及相同循环次数下,CNN模型具有更高的定位精度。本文通过对两种不同情况下的基于RSSI值的室内定位算法进行优化,展现了RSSI值对室内定位技术发展的重要意义。
李苋兰[5]（2020）在《基于图像质量评价的掌静脉图像质量快速增强法》文中进行了进一步梳理在如今这样一个信息时代,由于人们对更加安全可靠的身份识别的需要日益增加,以生物特征识别技术研发生产的识别设备已经投入到社会各界使用。其中静脉识别技术是生物特征识别技术的一种,由于手掌静脉特征稳定、独特以及不易被盗取的特点,而且相较于指静脉与手背静脉,其结构更丰富。因此,手掌静脉识别技术在社会各个领域都有广大的应用价值。在前端获取掌静脉图像的过程中,由于外部因素（如采集设备限制、周围采集环境的影响）以及人为因素（个体手掌肌肉骨骼组织的差异、手掌放置位置的变化）的存在,导致采集的手掌静脉图像质量参差不齐。不同质量的静脉图像影响了掌静脉图像的后续处理,从而影响了系统的识别准确率。所以,对手掌静脉图像的增强是手掌静脉识别技术的一个关键部分。针对采集的手掌静脉图像质量参差不齐的问题,本文提出了基于图像质量评价的掌静脉图像增强法。首先,提出了基于BP-AdaBoost神经网络的多参数的掌静脉图像质量评价法。根据掌静脉图像质量特点,确定多个参数的评价指标（对比度（contrast）、信息熵（entropy）、清晰度（sharpness）和等效视数（enl））。利用BP网络优良的非线性拟合特点,以多个评价参数为网络输入,分类结果为网络输出,训练BP弱分类器,在此基础上利用AdaBoost算法得到最终的强分类器。其次,利用强分类器对掌静脉图像进行高低质量的分类,剔除低质图像。最后,将所得的高质图像进行Gabor滤波处理,滤波子图进行重建得到最后的增强结果图。通过实验结果中的识别准确率的比较,证明了本文的增强方法是有效的。针对Gabor滤波器在实际应用中存在的耗时大难以满足嵌入式系统对于时效性要求等问题。本文通过以下两种方法来实现Gabor滤波器的快速滤波。（1）设置合适的参数,在不影响滤波结果的同时采用更少的滤波方向与滤波频率;（2）改变滤波器的实现方式,使用高斯递归的方式实现滤波器的对掌静脉图像的滤波处理。根据实验结果显示,本文的快速Gabor滤波方法是有效的。
戚国文[6]（2019）在《基于极限学习机理论的多楼层定位算法研究》文中研究指明由于极限学习机（ELM）在训练速度,预测精度和泛化性方面表现优越,使得基于ELM的机器学习算法被提出并用于室内定位。然而,大多数现有的研究工作都是基于二维（2D）室内环境。在本文中,我们将扩展应用场景,并在室内多楼层环境中研究基于ELM的定位技术。主要贡献如下:1.多楼层环境中的定位问题可以转换为机器学习问题,其通过基于ELM的学习技术来解决。本文提出的算法包含两个主要阶段:（1）粗定位阶段:楼层定位;（2）精定位阶段:位置估计。首先,将楼层定位和位置估计分别转换为分类问题和回归问题。然后,基于ELM的技术用于解决上述两个机器学习问题并获得最终目标坐标。2.对于楼层定位,在离线阶段,首先提出主成分分析（PCA）对训练数据进行预处理。PCA可以使用正交变换从相关的RSSI指纹中提取一组线性不相关的变量。由于训练数据的维数减小,离线学习的计算负荷减少。然后,通过将多个单独的ELM学习器进行组合,提出了集成ELM学习用于分类学习并获得楼层分类函数。因为集成ELM可以实现比单个ELM学习更好的泛化性能,所以可以提高学习性能。在在线阶段,首先对接收到的RSSI测量数据进行PCA预处理。然后,可以利用楼层分类函数来估计楼层。3.对于位置估计,在离线阶段,为了获得更好的学习性能,首先根据地理位置信息将训练数据集划分为多个训练数据子集。此外,每个训练数据子集的中心可以通过K均值聚类算法获得。然后,PCA方法作为降维的数学工具,用于RSSI训练数据子集预处理,其可以减少噪声和冗余。最后,将每个训练数据子集依次用于位置回归学习,得到位置回归函数。在在线阶段,通过比较接收的RSSI测量数据与每个训练数据子集的中心之间的距离,选择具有最小距离的训练数据子集对应的回归函数用于最终位置估计。4.开发了基于安卓系统的RSSI指纹采集软件,用于描述所提算法的性能。现场测试表明,对于楼层定位,该算法可以达到甚至超过高成本的传统方法的性能,如KNN方法,K-means方法。由于PCA技术和训练数据集分区预处理,所提出算法的位置估计性能比传统的基于ELM技术的位置估计性能改善显着。
蒋大圆[7]（2019）在《基于深度学习的WiFi指纹定位算法》文中指出物联网时代对于位置坐标的服务需求越来越高,尤其针对室内情景。传统的GPS定位无法在复杂的室内环境中生效,而基于WiFi信号指纹的室内定位技术由于其成本低、算法简单等优点受到了广泛的关注。本文将机器学习中的深度神经网络算法与WiFi信号的指纹特征相结合,进行了复杂室内环境下的目标定位研究。在广泛查阅国内外相关文献的基础上,介绍了室内定位技术的发展现状和深度神经网络的研究背景。针对指纹数据库构建问题,本文选用了加州大学机器学习库中的UJIIndoorLoc指纹库,通过对该指纹库的分析,提取了相关维度信息用于算法验证。在指纹库数据的处理上,采用削减AP个数以及对指纹样本点进行均值滤波的方法,优化了指纹库的数据规模,降低了由于信号波动造成的噪声干扰,提高了指纹库的鲁棒性。在指纹匹配算法上,选用了深度学习中经典的堆叠自编码器（Stack AutoEncoder,SAE）模型。相比于传统的机器学习算法,深度神经网络具有更强大的拟合能力来实现WiFi指纹的定位算法。通过预训练SAE网络对处理后的指纹信号进行降维处理,将提取的高维指纹信号分别通过分类层和回归层来实现楼层的定位和层内位置坐标的定位。通过实验仿真,验证了算法的有效性。与传统算法相比,本文提出的算法得到的定位精度更高,使用的指纹库更小,定位延迟更低。
景泳皓[8]（2019）在《基于神经网络的钢结构通信塔损伤识别研究》文中提出随着我国移动通信技术的快速迭代,基础网络设备不断更新,并且在当前多种制式网络共存运营的情况下,钢结构通信塔上搭载的设备随着网络制式的更新而逐渐增加。在长期使用的情况下,钢结构通信塔出现损伤的概率也逐渐上升。因此,有必要对钢结构通信塔的结构健康状况进行检测。目前的钢结构通信塔检测手段主要为人工巡检,存在检测周期长、损伤发现不及时以及检测质量不稳定等不足之处。为了解决上述问题,有必要对自动化的钢结构通信塔检测方法进行研究,而自动化检测的核心部分即是损伤的自动识别。因此,本文主要对基于神经网络的钢结构通信塔损伤识别进行研究。本文提出了基于BP-RBF神经网络的多重分步损伤识别方法。采用ANSYS软件对可以反映钢结构通信塔损伤位置与损伤程度的模态数据进行提取,选取了基于固有频率的损伤标示量构成损伤识别样本库,以供神经网络损伤识别使用。本文采用BP神经网络进行损伤定位,采用RBF神经网络进行损伤程度的识别,并针对具体的损伤识别任务分别选取能够体现损伤信息的模态数据构成损伤样本库,分别进行神经网络的设计。通过分解问题,采用多网络共同识别,降低了损伤识别问题的复杂度,提高了方法可行性与可靠性。完成了损伤识别神经网络的初步设计后,本文选取了陕西某三边形钢管塔作为实例开展了损伤识别算例研究。使用基于Lenenberg-Marquardt算法的BP神经网络对损伤所在塔段进行了识别,平均识别准确率达96.66%。使用基于弹性梯度下降算法的BP神经网络对损伤杆件类型进行了判断,平均识别准确率达97%。使用RBF神经网络对杆件损伤程度进行了识别,90%的样本识别误差在5%以内。综合以上三个网络的识别信息,较好的实现了钢结构通信塔杆件损伤的识别。对基于神经网络的钢结构通信塔损伤识别方法的可行性予以了验证。考虑到建模精度与测量因素所导致的误差对损伤识别的影响,本文以损伤塔段识别为例,采用带误差的样本对神经网络在误差下的性能表现进行了研究。经验证,在5%以内的误差水平下,对损伤塔段的平均识别成功率达80%以上,基于神经网络的钢结构通信塔损伤识别方法具有较好鲁棒性。最后,在上述研究成果的基础上,本文提出了基于神经网络损伤识别的钢结构通信塔自动化无损检测系统框架,对自动化检测系统的进一步研究进行了展望。
刘嘉钰[9]（2019）在《基于神经网络的室内融合定位和区域功率智能分配技术》文中研究指明现如今,随着信息技术的日新月异,各行各业对基于位置的服务（Location Based Service,LBS）需求愈发凸显,快速而准确的位置服务俨然已成为当代社会的重要组成部分。因此,学术界逐渐将视线转向室内环境下的位置服务及其衍生功能。随着信息科学技术产业的第三次革命的兴起,室内定位领域借助物联网、人工智能等手段实现着自身技术改进革新。与此同时,借助大型公共建筑室内通常布设有大量无线路由器这一特点,无线充电技术逐渐受到社会各界广泛期待,该技术可实现通过无线访问接入点（Wireless Access Point,AP）发送射频信号为连接入网的终端设备进行无线充电。然而伴随而来的是系统功率负荷量严重增大问题,如何保证无线充电功能的同时合理分配系统能量资源成为下一步需要解决的难题。因此,本文立足于ZigBee（紫蜂）技术理论,提出了基于神经网络的室内融合定位算法,并研究设计了两种基于位置感知的室内区域功率智能分配策略,根据各终端的实际位置信息进行区域内路由AP发射功率最优分配,在保证入网终端无线充电性能的同时,最小化区域路由总发射功率或使区域终端接收功率尽量均衡。首先,本文阐述了室内定位相关技术的研究背景和现状,简述一些常见的技术应用场景表明社会各行业目前对室内定位迫切的需求。根据对物联网原理的论述,引出借助物联网与室内定位技术相结合来开发位置服务衍生功能的思路,并通过对现有研究热点分析,确定将无线能量传输系统为本文的研究场景,突出本文研究内容的作用与意义。然后对本文研究工作进行简单阐述,方便读者了解本文组织结构。其次,本文提出基于神经网络的室内融合定位系统。系统实现基于改进深度置信网络的二次指纹定位方法和基于循环神经网络的行人航位测算定位方法,然后通过粒子滤波技术实现信息融合以提升整体定位效果。具体可划分为两个阶段,训练阶段:依据前期采集的指纹样本训练位置指纹分类器、深度置信网络和循环神经网络;定位阶段:将待测目标实时接收信号强度（Received Signal Strength Indication,RSSI）输入改进深度置信网络获得粗略定位结果并将设备惯性测量单元（Inertial measurement unit,IMU）实时测量的目标运动偏移角度输入循环神经网络获得预测位置坐标,最终将待测目标的粗略定位结果与预测位置坐标输入粒子滤波器得到精确位置信息。并且通过大量实验仿真验证了本融合定位系统各子算法和系统整体性能。最后,本文研究设计了基于位置感知的区域功率智能分配技术。针对传统无线传能技术不合理的路由发射功率分配导致无线充电系统负荷增加的问题,本文提出两种区域功率智能分配策略,利用信号接收端位置信息构建实际无线信道模型并结合无线能量传输模型,在保证所有入网设备能量收集功率均达能耗门限的前提下,得到系统信号发射端群的最小总发射功率和发射功率分配策略。然后通过仿真实验对系统性能进行了测试和分析。本文所提出的基于室内融合定位的区域功率智能分配技术借助神经网络提升了现有室内定位技术的精确度,降低了传统定位系统计算复杂度和系统负载量。并利用获得的精确位置信息制定区域功率的智能分配策略,合理分配无线传能系统中信号发射端群功率,实现区域性节约能量资源的整体目标。
庞磊[10]（2019）在《智能枪械管理系统的设计与实现》文中研究表明随着信息化与网络化的高速发展,越来越多的行业普及了智能化管理,在降低管理成本的同时提高了管理效率。对于公安系统公务用枪混乱的管理现状来说,设计一套智能化的枪械管理系统,提高枪械管理的安全性和规范性显得尤为重要。针对这一问题,本文依照《公安机关公务用枪管理使用规定》设计实现了智能枪械管理系统。智能枪械管理系统提供了方便的人机交互界面,集枪支存取、个人信息管理、枪械信息管理、视频监控为一体,实现了公安总局对枪械的实时监控,提高了枪械管理的规范性、安全性和高效性。智能枪械管理系统主要使用Python语言实现,在警员登录过程中加入人脸识别算法、警员取枪过程中加入表情识别算法、系统待机时加入动态目标检测算法,提高了枪械管理的安全性。论文主要工作如下:（1）设计智能枪械管理系统的整体方案。包括智能枪械管理系统体系结构设计、系统各模块功能设计以及数据库设计;（2）警员登录时使用人脸识别与指纹识别双重验证。论文研究实现了一种高效的人脸识别算法,并且与其他算法进行对比。在人脸识别的同时使用活体检测实现人脸识别反欺骗,进一步增强系统登录的安全性;（3）在警员取枪过程中创新性的加入表情识别算法。论文研究并实现了基于Gabor特征提取与BP网络分类的表情识别算法,在警员取枪时分析警员的面部表情,防止警员在精神状态异常的情况下取枪造成社会危害;（4）系统处于待机状态时创新性的加入动态目标检测算法。论文研究并实现帧间差分动态目标检测算法。系统处于待机状态时服务器通过视频监控实时检测枪柜周围的环境,一旦检测到环境中存在长时间移动的物体就报警,提高枪械管理的安全性;（5）实现智能枪械管理系统,包括Socket服务器的搭建、自定义数据包协议、警员客户端功能实现以及管理员客户端功能实现等。
二、基于改进BP网络的指纹分类（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于改进BP网络的指纹分类（论文提纲范文）
（1）地下物流仓储中心定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状及问题分析 |
| 1.2.1 国内外地下仓储物流中心发展现状 |
| 1.2.2 国内外物流仓储中心定位技术发展现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 WLAN定位技术分析 |
| 2.1 离线指纹库建立技术 |
| 2.2 在线定位技术 |
| 2.3 误差修正技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于位置指纹空间插值的离线建库法 |
| 3.1 位置指纹空间插值法研究现状 |
| 3.2 基于CPN网络结构的位置指纹插值法 |
| 3.2.1 CPN网络算法步骤 |
| 3.2.2 基于KMeans++算法的权值初始化方法 |
| 3.2.3 预测函数改进 |
| 3.3 实验过程及结果分析 |
| 3.3.1 实验过程 |
| 3.3.2 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于AP选择的在线定位方案 |
| 4.1 AP选择算法研究现状 |
| 4.2 基于reliefF算法的位置指纹冗余检测算法 |
| 4.2.1 relief特征权值算法 |
| 4.2.2 CSBA聚类算法 |
| 4.2.3 定位过程 |
| 4.3 实验过程及结果分析 |
| 4.3.1 实验过程 |
| 4.3.2 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于BP网络结构的定位误差修正算法 |
| 5.1 BP网络结构研究现状 |
| 5.2 基于BP网络的定位误差修正模型 |
| 5.2.1 遗传算法原理 |
| 5.2.2 动量因子原理 |
| 5.2.3 模型设计与实现 |
| 5.3 实验过程及结果分析 |
| 5.3.1 实验过程 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 地下物流仓储中心定位平台的实现 |
| 6.1 系统平台介绍 |
| 6.2 系统实现 |
| 6.2.1 离线建库模块 |
| 6.2.2 在线定位模块 |
| 6.2.3 数据通信模块 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和申请的专利 |
（2）拉曼光谱预处理及数据分析应用中的关键技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 面临的挑战 |
| 1.4 研究思路和主要工作 |
| 1.5 本文的章节安排 |
| 第二章 拉曼光谱信号采集 |
| 2.1 基础知识 |
| 2.1.1 拉曼散射 |
| 2.1.2 拉曼光谱数据的含义 |
| 2.1.3 拉曼光谱的特点 |
| 2.2 拉曼光谱采集系统 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 拉曼光谱去噪与基线校准 |
| 3.1 基础知识 |
| 3.1.1 滑动窗口平均值法 |
| 3.1.2 Savitzky-Golay 滤波法 |
| 3.1.3 傅里叶变换法 |
| 3.1.4 小波阈值变换法 |
| 3.2 反向传播算法 |
| 3.2.1 神经元结构 |
| 3.2.2 算法分析 |
| 3.3 基于BP网络的拉曼光谱去噪方法 |
| 3.3.1 算法思路 |
| 3.3.2 算法过程 |
| 3.3.3 评价指标 |
| 3.3.4 实验数据 |
| 3.3.5 结果分析 |
| 3.4 拉曼光谱基线校准 |
| 3.4.1 传统方法思路 |
| 3.4.2 基于简化洛伦兹峰函数的基线校准方法 |
| 3.4.3 实验分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 拉曼光谱谱峰识别 |
| 4.1 基础知识 |
| 4.1.1 基础概念 |
| 4.1.2 网络模型 |
| 4.1.3 算法思想 |
| 4.2 实验网络 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 仿真数据实验 |
| 4.3.2 实验光谱数据分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 机器学习在拉曼光谱癌症检测中的应用 |
| 5.1 实验样本 |
| 5.1.1 胃癌样本 |
| 5.1.2 黑色素瘤样本 |
| 5.2 拉曼光谱数据预处理 |
| 5.3 癌症识别网络 |
| 5.3.1 预测分类网络 |
| 5.3.2 特征提取模型 |
| 5.3.3 应用分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来工作计划 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于地磁指纹地图和PDR的室内定位技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于地磁的室内定位技术研究现状 |
| 1.2.2 基于PDR的室内定位技术研究现状 |
| 1.2.3 基于地磁/PDR融合的室内定位技术研究现状 |
| 1.3 论文研究的主要内容 |
| 第二章 地磁特性分析与行人航迹推算研究 |
| 2.1 室内地磁特性分析 |
| 2.1.1 室内磁场基本原理 |
| 2.1.2 室内地磁特性分析 |
| 2.2 基于惯性传感器的行人航迹推算方法研究 |
| 2.2.1 坐标系转换及陀螺仪数据分析 |
| 2.2.2 加速度数据分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于模拟退火优化BP的地磁指纹地图构建方法 |
| 3.1 地磁定位方法原理 |
| 3.2 算法原理 |
| 3.2.1 BP神经网络预测模型 |
| 3.2.2 模拟退火算法 |
| 3.3 SA-BP算法介绍 |
| 3.3.1 SA-BP模型训练 |
| 3.3.2 SA-BP模型预测 |
| 3.4 SA-BP算法仿真分析 |
| 3.5 SA-BP算法定位实验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于粒子滤波的改进PDR定位算法 |
| 4.1 PDR定位算法 |
| 4.1.1 步频检测 |
| 4.1.2 步长估计 |
| 4.1.3 方向角估计 |
| 4.1.4 粒子群优化粒子滤波算法 |
| 4.2 基于SVM的 PDR算法 |
| 4.2.1 算法原理 |
| 4.2.2 改进后的SVM算法 |
| 4.2.3 分类实验分析 |
| 4.3 改进PDR定位算法实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 地磁/PDR融合定位算法 |
| 5.1 基于隐马尔科夫模型的室内定位方法 |
| 5.2 优化的隐马尔可夫定位方法 |
| 5.2.1 离线数据采集 |
| 5.2.2 在线匹配定位 |
| 5.3 实验验证与对比分析 |
| 5.3.1 实验环境 |
| 5.3.2 实验分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文所做工作 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和研究成果 |
| 致谢 |
（4）基于RSSI值的室内定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要内容及组织安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 相关基础知识 |
| 2.1 电磁波传播的基本理论 |
| 2.2 DV-hop定位算法 |
| 2.3 传统的RSSI测距定位算法 |
| 2.4 BP神经网络指纹法定位 |
| 2.5 三种经典算法仿真分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 ADLDV-hop定位算法 |
| 3.1 DV-hop算法的改进 |
| 3.2 RSSI测距定位的改进 |
| 3.3 ADLDV-hop定位算法 |
| 3.4 算法仿真与性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 指纹定位算法的优化 |
| 4.1 BP指纹法定位的优缺点 |
| 4.2 基于Tensor Flow框架下的神经网络优化 |
| 4.3 算法仿真与性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 对未来的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
（5）基于图像质量评价的掌静脉图像质量快速增强法（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 静脉识别技术研究现状 |
| 1.2.2 静脉图像质量评价算法研究现状 |
| 1.2.3 静脉图像质量增强算法研究现状 |
| 1.3 主要工作及创新点 |
| 1.4 论文组成结构 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 掌静脉图像采集原理及特点介绍 |
| 2.2 BP-AdaBoost算法的理论基础 |
| 2.2.1 BP神经网络 |
| 2.2.2 BP-AdaBoost算法介绍 |
| 2.3 Gabor滤波器的滤波介绍 |
| 第三章 掌静脉图像质量评价分类 |
| 3.1 研究动机 |
| 3.2 方法流程 |
| 3.2.1 评价指标的确定 |
| 3.2.2 BP-AdaBoost神经网络的多参数的掌静脉图像质量评价系统实现 |
| 3.3 对比实验与实验结果分析 |
| 3.3.1 本文方法与传统加权融合分类法的比较 |
| 3.3.2 本文方法与BP网络分类法的比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 掌静脉图像质量快速增强 |
| 4.1 研究动机 |
| 4.2 方法流程 |
| 4.2.1 Gabor滤波器的参数选择与设置 |
| 4.2.2 Gabor滤波器的递归实现 |
| 4.2.3 重建后的增强结果图 |
| 4.3 对比实验与实验结果分析 |
| 4.3.1 Gabor滤波增强法与传统增强方法的比较 |
| 4.3.2 本文方法与基于2D-FFT的 Gabor快速滤波方法的比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于质量评价的掌静脉增强系统的性能分析 |
| 5.1 实验过程介绍 |
| 5.2 实验结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 不足与研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（6）基于极限学习机理论的多楼层定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 论文的研究背景与意义 |
| 1.3 室内定位技术与方法 |
| 1.3.1 室内定位技术 |
| 1.3.2 基于WiFi的室内定位方法 |
| 1.4 室内定位的国内外研究现状 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 1.6 文章结构安排 |
| 第二章 相关工作介绍 |
| 2.1 基于RSSI的指纹定位算法 |
| 2.1.1 工作原理及具体步骤 |
| 2.1.2 基于KNN的指纹匹配算法 |
| 2.1.3 基于K-means聚类的指纹匹配算法 |
| 2.1.4 基于支持向量机的指纹匹配算法 |
| 2.1.5 基于BP神经网络的指纹匹配算法 |
| 2.2 极限学习机算法 |
| 2.2.1 极限学习机简介 |
| 2.2.2 极限学习机具体步骤 |
| 2.2.3 极限学习机理论分析 |
| 2.3 常见多楼层定位算法 |
| 2.3.1 基于指纹的多楼层定位方法 |
| 2.3.2 基于传感器的多楼层定位方法 |
| 2.3.3 混合技术的多楼层定位方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于ELM理论的多楼层定位算法 |
| 3.1 定位系统模型与面临问题 |
| 3.1.1 系统模型 |
| 3.1.2 面临问题 |
| 3.2 算法思想 |
| 3.3 算法的离线阶段 |
| 3.3.1 基于指纹数据的楼层分类学习 |
| 3.3.2 基于指纹数据的坐标回归学习 |
| 3.4 算法的在线阶段 |
| 3.4.1 在线粗定位位置估计 |
| 3.4.2 在线精定位位置估计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 实验结果与性能分析 |
| 4.1 数据采集软件 |
| 4.1.1 软件介绍 |
| 4.1.2 软件的设计流程 |
| 4.2 实验环境 |
| 4.3 楼层预测的实验仿真与性能分析 |
| 4.3.1 楼层预测算法的性能描述 |
| 4.3.2 楼层预测算法的性能分析 |
| 4.4 坐标估计的实验仿真与性能分析 |
| 4.4.1 坐标估计算法的性能描述 |
| 4.4.2 坐标估计算法的性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（7）基于深度学习的WiFi指纹定位算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景及国内外现状 |
| 1.3 本文主要工作及章节安排 |
| 第2章 WIFI指纹定位技术 |
| 2.1 WiFi技术概述 |
| 2.1.1 WiFi技术介绍 |
| 2.1.2 WiFi技术特点 |
| 2.1.3 WiFi的发展前景 |
| 2.2 WiFi指纹定位原理 |
| 2.2.1 离线阶段 |
| 2.2.2 在线阶段 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 深度神经网络 |
| 3.1 神经网络概述 |
| 3.1.1 神经元结构 |
| 3.1.2 感知器 |
| 3.1.3 BP神经网络 |
| 3.1.4 BP神经网络评估 |
| 3.2 深度学习 |
| 3.2.1 堆叠自编码器 |
| 3.2.2 深度信念网络 |
| 3.2.3 卷积神经网络 |
| 3.3 深度学习的优缺点 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于SAE的指纹匹配算法 |
| 4.1 SAE网络的训练 |
| 4.2 基于SAE的定位算法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 算法效果分析 |
| 5.1 WIFI指纹库 |
| 5.1.1 指纹库基本信息 |
| 5.1.2 指纹库预处理 |
| 5.2 基于SAE的算法仿真 |
| 5.3 分步定位 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）基于神经网络的钢结构通信塔损伤识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 钢结构通信塔简介 |
| 1.2.2 损伤识别方法的国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 2.理论研究基础 |
| 2.1 有限元分析 |
| 2.1.1 有限单元法概述 |
| 2.1.2 ANSYS软件概述 |
| 2.2 人工神经网络 |
| 2.2.1 人工神经网络概述 |
| 2.2.2 人工神经元模型 |
| 2.2.3 人工神经网络模型 |
| 2.2.4 神经网络的学习规则 |
| 2.2.5 BP神经网络 |
| 2.2.6 RBF神经网络 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.基于有限元分析的钢结构通信塔损伤模态采集 |
| 3.1 钢结构通信塔ANSYS模型的建立 |
| 3.1.1 通信塔选取与概况 |
| 3.1.2 通信塔建模 |
| 3.1.3 使用GUI建模 |
| 3.1.4 使用APDL命令流建模 |
| 3.2 模态信息的选取与输出 |
| 3.2.1 反映钢结构通信塔损伤信息的模态参数 |
| 3.2.2 固有频率的计算与输出 |
| 3.2.3 模态参数验证 |
| 3.2.4 完好与损伤工况下固有频率对比 |
| 3.3 用于神经网络损伤识别的模态数据 |
| 3.4 本章小结 |
| 4.基于BP-RBF神经网络的钢结构通信塔损伤识别方法 |
| 4.1 基于BP-RBF神经网络的多重分步损伤识别方法思路 |
| 4.2 基于BP神经网络的损伤定位方法 |
| 4.2.1 损伤定位实现思路 |
| 4.2.2 损伤定位样本库 |
| 4.2.3 BP神经网络的设计 |
| 4.2.4 损伤塔段定位方法 |
| 4.2.5 损伤杆件类型判断方法 |
| 4.3 基于RBF神经网络的钢结构通信塔损伤程度识别方法 |
| 4.3.1 损伤程度识别实现思路 |
| 4.3.2 损伤程度识别样本库设计 |
| 4.3.3 损伤程度识别RBF神经网络设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.陕西某三边形钢管塔损伤识别算例研究 |
| 5.1 基于BP神经网络的陕西某三边形钢管塔损伤定位 |
| 5.1.1 陕西某三边形钢管塔损伤塔段定位 |
| 5.1.2 陕西某三边形钢管塔损伤杆件类型判断 |
| 5.2 基于RBF神经网络的陕西某三边形钢管塔损伤程度识别 |
| 5.2.1 损伤程度识别训练思路 |
| 5.2.2 损伤程度识别算例验证 |
| 5.3 建模精度与测量因素导致的误差对损伤识别的影响 |
| 5.3.1 研究思路 |
| 5.3.2 误差样本库设计 |
| 5.3.3 测试网络的选取 |
| 5.3.4 网络在误差干扰下的性能表现 |
| 5.4 本章小结 |
| 6.钢结构通信塔自动化无损检测系统框架 |
| 6.1 系统框架思路 |
| 6.2 检测信息获取系统 |
| 6.2.1 传感器的选择 |
| 6.2.2 数据传输系统 |
| 6.3 损伤识别系统 |
| 6.4 结构健康评价系统 |
| 6.4.1 结构健康核算系统 |
| 6.4.2 结构健康状况评级系统 |
| 6.4.3 通信塔健康数据库 |
| 6.5 本章小结 |
| 7.结论与展望 |
| 7.1 主要成果与结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的成果 |
（9）基于神经网络的室内融合定位和区域功率智能分配技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 无线室内定位和人工神经网络相关技术概述 |
| 2.1 物联网及Zig Bee相关技术简介 |
| 2.2 无线室内定位技术 |
| 2.2.1 基于无线信号接收信号强度的室内定位算法 |
| 2.2.2 基于行人航位测算的室内定位技术 |
| 2.3 神经网络基础原理介绍 |
| 2.3.1 深度学习的基本概念 |
| 2.3.2 人工神经网络定义及广义模型 |
| 2.3.3 构建神经网络的主要流程 |
| 2.3.4 网络模型性能评价指标 |
| 2.4 无线能量传输基本概念 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于神经网络的室内融合定位算法研究 |
| 3.1 算法整体框架和系统场景概述 |
| 3.1.1 室内融合定位和区域功率智能分配场景介绍 |
| 3.1.2 基于神经网络的室内融合定位系统结构框架 |
| 3.2 基于改进深度置信网络的二次指纹定位方法 |
| 3.2.1 基于逻辑回归的位置指纹分类方法 |
| 3.2.2 基于改进深度置信网络的RSSI指纹定位方法 |
| 3.2.3 深度置信网络的训练步骤 |
| 3.3 基于循环神经网络的行人航位测算定位方法 |
| 3.3.1 循环神经网络原理 |
| 3.3.2 循环神经网络训练步骤 |
| 3.3.3 基于循环神经网络的行人航位测算定位算法设计 |
| 3.4 基于粒子滤波的多信息融合算法 |
| 3.5 算法仿真与分析 |
| 3.5.1 实验环境及参数设置 |
| 3.5.2 数据预处理 |
| 3.5.3 实验数据分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于位置感知的室内区域功率智能分配技术 |
| 4.1 系统框架概述 |
| 4.2 基于位置感知的区域功率智能分配技术 |
| 4.2.1 无线能量传输技术原理介绍 |
| 4.2.2 基于位置信息的实际无线信道模型构建 |
| 4.2.3 基于区域发射功率最小的功率智能分配策略 |
| 4.2.4 基于接收能量均衡的功率智能分配策略 |
| 4.3 仿真验证与结果分析 |
| 4.3.1 仿真参数设置 |
| 4.3.2 仿真结果与性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）智能枪械管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 枪械管理系统发展现状 |
| 1.2.2 人脸识别研究现状 |
| 1.2.3 表情识别研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 系统需求分析 |
| 2.1 系统需求概述 |
| 2.2 需求分析 |
| 2.2.1 用户功能性需求分析 |
| 2.2.2 系统功能性需求分析 |
| 2.2.3 非功能性需求分析 |
| 2.3 可行性分析 |
| 2.3.1 技术上的可行性 |
| 2.3.2 经济上的可行性 |
| 第三章 智能枪械管理系统整体设计 |
| 3.1 系统整体结构设计 |
| 3.1.1 系统体系结构 |
| 3.1.2 系统模块设计 |
| 3.1.3 系统流程图 |
| 3.2 数据库设计 |
| 3.2.1 E-R图 |
| 3.2.2 数据库表设计 |
| 3.3 系统设计目标及要求 |
| 第四章 登录模块人脸识别算法的设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 人脸识别流程 |
| 4.3 人脸检测 |
| 4.3.1 HOG特征提取 |
| 4.3.2 训练人脸检测器 |
| 4.4 特征提取与识别 |
| 4.4.1 ResNet提取人脸特征 |
| 4.4.2 特征向量匹配 |
| 4.5 算法测试 |
| 4.5.1 算法准确率测试 |
| 4.5.2 横向对比特征脸算法 |
| 4.6 人脸识别反欺骗算法实现 |
| 4.6.1 获取关键点 |
| 4.6.2 眼睛纵横比(EAR) |
| 4.6.3 眨眼检测 |
| 4.6.4 张嘴检测 |
| 4.6.5 结果展示 |
| 第五章 表情识别算法的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 表情识别流程 |
| 5.3 人脸检测及特征提取 |
| 5.3.1 JAFFE表情数据库介绍 |
| 5.3.2 人脸检测及ROI区域提取 |
| 5.3.3 Gabor特征提取 |
| 5.3.4 特征降维 |
| 5.3.5 生成数据集 |
| 5.4 表情分类 |
| 5.4.1 构建BP网络 |
| 5.4.2 网络训练与测试 |
| 5.5 算法测试与优化 |
| 5.5.1 算法测试 |
| 5.5.2 优化方法 |
| 第六章 智能枪械管理系统整体实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 服务器设计 |
| 6.2.1 服务器搭建 |
| 6.2.2 动态目标检测算法实现 |
| 6.2.3 日志管理模块实现 |
| 6.2.4 线程池实现 |
| 6.2.5 数据库连接池实现 |
| 6.3 自定义数据包协议 |
| 6.4 警员客户端设计与实现 |
| 6.4.1 指纹识别模块实现 |
| 6.4.2 数据传输加密模块实现 |
| 6.4.3 警员登录模块实现 |
| 6.4.4 警员信息管理模块实现 |
| 6.4.5 存取枪械模块实现 |
| 6.5 管理员客户端实现 |
| 6.5.1 主界面设计 |
| 6.5.2 警员管理模块实现 |
| 6.5.3 取枪授权模块实现 |
| 6.5.4 录像管理模块实现 |
| 6.5.5 移动端监控模块实现 |
| 6.6 系统测试及相关分析 |
| 6.6.1 系统测试 |
| 6.6.2 结果分析 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
四、基于改进BP网络的指纹分类（论文参考文献）
- [1]地下物流仓储中心定位技术研究[D]. 陈美好. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]拉曼光谱预处理及数据分析应用中的关键技术研究[D]. 王忠. 兰州大学, 2021(09)
- [3]基于地磁指纹地图和PDR的室内定位技术研究[D]. 王存华. 中北大学, 2020(12)
- [4]基于RSSI值的室内定位算法研究[D]. 周向. 长江大学, 2020(02)
- [5]基于图像质量评价的掌静脉图像质量快速增强法[D]. 李苋兰. 福建师范大学, 2020(12)
- [6]基于极限学习机理论的多楼层定位算法研究[D]. 戚国文. 南京邮电大学, 2019(02)
- [7]基于深度学习的WiFi指纹定位算法[D]. 蒋大圆. 天津大学, 2019(01)
- [8]基于神经网络的钢结构通信塔损伤识别研究[D]. 景泳皓. 西安建筑科技大学, 2019(06)
- [9]基于神经网络的室内融合定位和区域功率智能分配技术[D]. 刘嘉钰. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [10]智能枪械管理系统的设计与实现[D]. 庞磊. 济南大学, 2019(01)