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在职硕士论文摘要范文模板一：网联交通环境下车辆换道模型的研究
随着社会经济的发展,城市道路机动车数量逐年增加,交通拥堵现象日益严重。车联网技术的发展对于缓解城市道路交通拥堵提供了新的手段。由于车联网环境下车辆获取信息的范围更加广泛、信息种类更加全面,因此新型交通流的运行特征也相应发生变化。在这种背景下,传统的车辆换道模型已不适应车联网环境下交通特性分析,基于此,研究网联交通环境下车辆换道模型具有重要意义。本文在网联交通环境对要对车辆换道行为影响分析的基础上,考虑机动车在驾驶过程中所获取信息的变化,首先从换道内部影响因素和换道外部影响因素两方面出发,构建了基于两级模糊决策的网联环境下车辆换道模型;其次,针对自动驾驶环境中车辆换道规划问题,构建了车联网环境下自动驾驶车辆的统一换道优化模型,主要内容如下:（1）构建了车联网环境下驾驶员换道模型。基于网联车辆的信息获取范围及内容,首先提出关注区间概念,将传统的换道决策局部影响因子扩展为关注区间范围内的影响因子,进而从影响驾驶员换道的内部因素和外部因素两方面出发,设计了两级模糊决策的网联交通车辆换道模型。在此基础上,搭建元胞自动机交通流仿真环境,仿真模拟其与传统换道模型相比的先进性。（2）构建了车联网环境下自动驾驶车辆的统一换道优化模型。以路段所有自动驾驶车辆为对象,以各决策时间步路段交通流平均运行速度最优为目标,考虑换道安全距离约束及车辆加减速约束,构建了自动驾驶车辆换道控制模型,并利用遗传算法对模型进行优化求解,最后,利用元胞自动机交通流仿真模型对优化结果进行仿真验证。本文的研究将对网联交通环境下新型交通流模型的研究提供一定的理论支撑。
在职硕士论文摘要范文模板二：基于机器学习的钻井事故识别系统研究与实现
石油钻井过程中存在大量的不确定性、模糊性以及随机性因素,钻井事故随时都有可能发生,严重威胁钻井的安全。钻井事故及时识别并有效控制是钻井工程技术人员一直致力解决的技术难题。目前常用的钻井事故识别方法有:人工判断、专家系统等,但这些方法在钻井事故识别方面存在知识获取不够灵活的问题。因此本文研究提出一种基于机器学习的钻井事故识别系统,该研究对钻井事故识别有着重要意义。本文首先阐述了钻井事故识别相关理论、神经网络、决策树的实现原理以及事故树分析法的原理;其次,研究并构建了基于Cart决策树的钻井事故识别模型,可用于识别常见的钻井事故;在此基础上,针对井漏事故的复杂性及其类型多样性,利用事故树分析法对井漏事故的成因进行分析,并基于RBF神经网络构建了井漏事故识别模型,从而可以进一步识别出不同程度的井漏,即微漏、小漏、中漏、大漏或严重漏失。最后,利用Python语言设计并实现了基于机器学习的钻井事故识别系统。该系统主要包括常见的钻井事故识别、井漏事故识别、案例管理等功能模块。为了验证本文所研究的事故识别模型的有效性,选取某油田的钻井数据,利用本系统对常见的钻井事故进行识别测试。结果表明,基于机器学习的钻井事故识别系统对钻井事故的识别准确率较高,本文所开发的系统可提高钻井事故识别的科学性,同时为钻井技术人员预防和控制钻井事故提供了重要依据。
在职硕士论文摘要范文模板三：基于漫射相关光谱与成像的快速血流重建
漫射相关光谱与成像（DCS/DCT）是用于从光场时间自相关数据进行血流重建（提取血流指数和三维成像）的新型近红外漫射光技术。本文将鲁棒性回归算法和卷积神经网络分别用于漫射相关光谱（DCS）和漫射相关断层成像（DCT）。以克服提取血流指数和成像的两个主要瓶颈:在具有任意几何形状的均匀或非均匀组织中重建血流值,以及兼顾血流重建的实时性和鲁棒性。在DCS提取血流指数方面,我们提出了N阶线性算法（NL算法）,能在任意几何形状的均匀和非均匀组织中提取血流值。NL算法的实时性和鲁棒性取决于迭代线性回归,在本文中,首次提出将Huber回归、随机抽样一致性算法（RANSAC）两种鲁棒性回归与NL算法相结合。并通过计算机模拟、临床试验,与传统的最小二乘回归（OLS）方法进行对比。结果表明,Huber、RANSAC在保证实时性的同时,其提取的血流值稳定性远高于OLS（MAPE值更小）。对于DCT血流重建成像,传统重建算法是基于光场传输的物理模型,其系统方程组具有严重病态性,限制了血流成像的质量和稳定性。本研究结合深度学习方法,首次探索光学数据到图像域的映射关系,利用神经网络的编码—解码结构强大的学习能力,实现快速的血流成像。相对于传统的DCT血流成像算法,本文提出的方法将充分利用血流影像的先验信息,克服光学测量数据的稀疏性等限制,从而提高血流成像的速度和稳定性。本文的成果将有助于脑部和肿瘤等各类疾病的早期检测和重症监护,推动DCS/DCT技术在临床的应用,为其他从光学数据中提取生理参数的功能成像或检测技术提供了借鉴思路。
在职硕士论文摘要范文模板四：基于Fabric区块链的应用软件演化算法研究
区块链（Block chain）是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链是一个对外界透明信息的封闭系统,任何外部逻辑都无法对上链数据进行操作,唯一可以为区块链添加数据的节点,或者接口,就是预言机（Oracles Machines）。预言机是通过共识机制产生出来的特殊节点,它负责上链请求的排序、上链过程的模拟,以及为智能合约输送数据。如,以太坊的Chain Link节点和超级账本中Orders节点。虽然区块链是去中心化的结构,但对预言机而言往往是中心化的、游离区块链之外的构件,它的可靠性和安全性都不受区块链系统的保护。如何保护预言机的安全、可靠和高效是一个区块链的技术瓶颈。针对上述挑战,本文研究区块链故障情况下预言机的动态演化配置和基于容错预言机的应用软件演化算法。研究中采用反射器技术,对预言机的动态变化进行实时监控,当故障发生后立即感知容错区块链体系结构的变化,对应用软件进行适配操作,并对交易完成接管,从而驱动应用软件系统的演化,保证应用系统的安全运行。基于开源的Fabric区块链平台配置容错预言机orderer环境,并在此基础上通过实验验证应用软件演化算法的有效性。最后介绍一款基于上述研究,设计实现的面向运动员体检信息系统区块链应用软件系统,从实际应用角度进一步验证提出算法的有效性。
在职硕士论文摘要范文模板五：基于机器学习的食品安全情报研判技术研究
近年来频发的食品安全风险事件对我国食品安全事业的发展带来了巨大的压力,当下有关食品安全的情报分析以及研判预警已经成为食品安全监督、管理的关键环节,合理的防控机制可以有效提高食品安全的整体态势。在信息高速交互的时代,数据来源主要趋向于网络化和数字化,数据结构也变得复杂多样,数据之间的关联性尤为隐蔽而不易觉察。面对错综复杂的食品海量数据信息,传统的情报研判技术已经无法满足其需求,因此本文运用机器学习等方法构建智能化的食品安全情报研判模型,从而提高食品监管部门对食品安全的情报研判能力。首先,利用关联规则、BP神经网络等机器学习方法,通过分析大量的食品抽检数据,建立适用于不同食品安全问题场景下的情报分析模型。利用Hash技术改进关联规则算法对食品抽检数据属性进行关联碰撞分析,使其挖掘出三个不同场景下,食品安全抽检数据中潜在的情报规则,并通过分析相应的情报制定对应的行动措施,对食品安全的监督管理工作具有重要的指导意义;利用BP神经网络方法,学习肉类食品属性信息与检测结果之间的内在联系,从而预测食品的质量状态,并将预测结果作为食品安全抽检工作的先验情报,可以辅助监管部门制定有效的食品安全抽检计划,提高抽检工作的效率。其次,利用知识图谱技术对食品抽检数据进行知识建模,根据“食品名称-生产省份-生产时间-生产企业-检测毒害物-监管部门-抽检结果”等一系列情报链条,确定知识图谱的实体、关系以及属性,构建食品安全知识图谱,并将其存储在Neo4j图数据库中,不仅可以将食品信息间的关联关系通过可视化的方式展现,还可以实现各类食品信息的统计分析、实体分类以及关系路径搜索等情报分析任务。最后,根据食品抽检数据,分析出影响食品安全的主要风险因素,构建食品安全综合风险指标体系。然后,创新性的将知识图谱引入到食品风险研判模型中,基于指标体系确定“食品-地域-毒害物”之间的风险特征和风险关系,进一步构建食品安全风险知识图谱。再通过引入图神经网络中的注意力机制,提出一种基于知识图谱注意力网络的食品安全风险研判模型,最后以真实食品抽检样品为例进行模型训练,模型准确率达91.8%,可以实现对食品安全风险等级的精确预测。并将风险预测结果作为情报信息进行研判分析,根据不同的风险态势制定对应的风险防控措施,可以为食品抽检工作提供一定决策依据和技术支持。
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