神经网络的研究与应用论文选题方向

神经网络的研究与应用论文选题方向

人工智能哪一个方向比较好写的话，我觉得应该是说它的应用方面比较好写吧，因为对于专业知识可能不太了解，但是它的使用的话应该比较简单。

首先要看下神经网络方面的书，模式识别相关的书一般都会讲到神经网络的，也有专门讲神经网络的书。个人认为，神经网络用于图像识别的话，应该是对图像分类，首先从图像样本中提取特征量（多个特征量组成矢量），然后用神经网络相关的matlab函数直接，对样本特征量进行训练和测试， 欢迎交流！

工智能论文要抓住现在智能的特点。例如是语音操控还是 是手机操控。现在比较流行懒人模式，都是语音操控的比较多。

哇塞~~我的毕设题目是神经网络在图像处理中的应用研究。。。咱俩差不多呀~~我给你留消息了，加QQ吧~~

神经网络的研究与应用论文选题

首先要看下神经网络方面的书，模式识别相关的书一般都会讲到神经网络的，也有专门讲神经网络的书。个人认为，神经网络用于图像识别的话，应该是对图像分类，首先从图像样本中提取特征量（多个特征量组成矢量），然后用神经网络相关的matlab函数直接，对样本特征量进行训练和测试， 欢迎交流！

基于人工神经网络的应用程序自动识别人脸模式识别 人工神经网络系统正在紧张的组织和系统功能的简化处理。为了识别模式是神经网络中的主要应用领域之一，它的人工神经网络方法。而对自动识别技术的基础之上，是上述模式的实际意义和研究价值的人脸。

我给你发个摘要吧随着4G时代的到来，电信市场的竞争越来越激烈，客户资源成为电信企业竞争的焦点。而客户消费行为规律是客户知识的重要组成部分，因此基于消费行为认知的客户细分就成为电信企业客户关系管理的重头戏。利用数据挖掘算法针对某一具体的客户消费数据集进行分析，挖掘出有趣的信息，并根据这些有趣的结论进一步调整企业的营销策略。本文针对当前电信企业在4G客户细分方面的不足，结合电信企业客户的特征通过关联分析来实现对电信企业现有客户的细分，帮助电信企业实现电信客户的合理分类，从而对电信企业的营销策略提出指导性意见。通过对某一运营商的4G客户数据库进行分析，采用Apriori算法发现客户消费行为和消费特点之间有趣的关联规则，并根据这些信息进一步分析，为营销决策者提供一种新的思考问题的视角。本文的研究思路是对样本数据进行预处理后，将样本数据划分为换4G卡、换4G套餐、换4G终端三大客户群体，再分别计算出月均arpu值、月均mou值、月均dou值，最后利用Clementine软件对三大客户群体的这三个值进行基于MDLP原则的熵分组，得到细分的特征客户群。然后对这些客户群再做进一步的研究，利用Apriori算法产生频繁项集，依据频繁项集产生简单关联规则，挖掘出客户消费行为和细分变量品牌、arpu值、mou值和dou值之间的关联关系，总结出相应的规律，帮助电信企业找到特定消费群体的消费习惯，以此为基础，对所识别出来的消费群体进行有针对性的营销。

哇塞~~我的毕设题目是神经网络在图像处理中的应用研究。。。咱俩差不多呀~~我给你留消息了，加QQ吧~~

神经网络的研究与应用论文选题背景

神经网络，是个好东西，居然问到百度上来了，看来百度做的真成功，把各个领域的问题都吸引来了，哈哈。神经网络的是模式识别的一种常用方法，它的数学本质是数据划分。从数学的层面看并不难，但对于大二的学生确实蛮有些挑战。不知道你们的课题是侧重理论还是应用。如果侧重理论的话，就找一个简单一些的应用背景，然后在神经网络的结构上下功夫，从基本的BP网络到径向基神经网络在到其他的乱七八糟的网络，你可以根据应用背景适当搭配或变种。这种理论层面的东西其实很难，但由于国内有做假大空文章的传统，所以理论文章在国内反倒容易做了。如果你真要做点产品出来，我不建议做理论研究，那是真正的数学家的事情。作为大二的学生，你们立项大约更侧重实际应用，我推荐几个项目给你，这些项目不是我一拍脑袋想起来的，你看过以后就知道了。1、定量预测化工产品。化工生产中一般是N种原料经过反应炉生产出M种产品。N种原料不同比重的配方生产出的产品种类和数量也各不相同，其生产过程为复杂函数映射，适合用神经网络识别，此项目的难点在于生产数据的搜集，你需要用大量不同配方的投入产出数据做训练。这个项目做好了，在化工行业有很强的实用价值。2、电子中医产品。需要一个电子脉搏传感器（人民币约300-800元），依据脉搏数据特征诊断病情。该项目需要与中医合作，对不同病人进行脉搏信号采集，优势是实验成本很低，难点在于人体系统十分复杂，其数学映射的复杂程度远高于化工生产。3、语音识别。用神经网络判别语音的语义。这个苹果、谷歌和微软很多年前就在做了，也有成熟产品，例如微软可以识别几十种人的声带发出的指令，例如开关机之类，但是做的还不够，最理想的产品是能正常听懂人类的日常用语。这个实验成本最低，但实验规模并不比电子中医小，你要做比脉诊更多得多的实验。4、数据校正。根据相互关联的几组数据校正一组有嫌疑的数据，主要用在化工领域，比如生产线上某几个指标如液位A、流量B等等，相互都用复杂的函数关联，相互不独立。你可以通过常规生产数据用神经网络拟合出大致的映射，然后在某些生产数据出现异常的时候，用神经网络给出这个数据在该工况下的参考值，以辅助检修人员查看。5、逻辑模拟。用神经网络模拟与非门组合逻辑的功能，机器人系统中大量用到，实验很简单。本项目的好处是不需要设计人员去苦心钻研逻辑系统的设计与搭建，只要建立恰当的神经网络，自动训练出逻辑即可。6、函数曲线、曲面拟合。这是偏理论一些的项目，主要针对低维函数，这个不需要大量实验，比较简单些，适合对神经网络结构优化的理论研究。神经网络算法是十分有技术前途的算法，祝你申请顺利！

“人脑是如何工作的？”“人类能否制作模拟人脑的人工神经元？”多少年以来，人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。在寻找上述问题答案的研究过程中，逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发，提出不同的问题，从不同的角度进行研究。心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。

神经网络的研究与应用论文选题意义

楼主的什么专业、关于题目还有什么要求？你要是准备找人帮你做的话最好现在就做不过选择一个好的设计网也是很关键的 必须可靠星海毕设 你可以去了解一下 口碑相当不错。

城市轨道交通是运输工程学中的一个分支，涉及到道路工程、汽车工程、城市规划、社会学、经济学等多类学科，所以该专业论文的选题其实非常广泛，学术堂外大家带来了最新的“城市轨道交通论题目”，供大家进行参考：　　1、公路建设项目后评价理论研究　　2、基于集成神经网络的城市道路交通流量融合预测研究　　3、综合交通运输系统理论分析　　4、城市道路交通状态判别及拥挤扩散范围估计方法研究　　5、基于CIC的轨道交通建设工程集成管理研究　　6、城市轨道交通工程施工方风险认知研究　　7、基于出行特征的交通工程设计研究　　8、重大交通工程项目经济领域社会稳定风险评估方法研究　　9、地下轨道交通工程抗震设防要求确定方法研究　　10、基于多维矩阵WBS的城市轨道交通项目集成管理研究　　11、轨道交通工程绿色施工与清洁生产研究　　12、宁波轨道交通工程结构混凝土耐久性质量控制管理研究　　13、天津地下交通工程混凝土墙耐久性研究　　14、国内轨道交通驾驶室人机工程设计研究　　15、基层质监机构的交通工程质量监督机制研究

懒惰阿。。。开题还是论文？这个没有，你问多少人也不会为这点分给你现写的。告诉你个好方法：从中国知网（没账号密码？不好意思，再悬赏200分自己问去吧）上搜索往年的论文，然后把NK格式的大论文的前言部分找自己需要的粘贴下来，再自己添几句话使之看起来不象别人的文章，多搜几篇1000字很好搞定，就看你想不想做了。话已至此，得分~~

【摘要】体育科学横跨自然科学与社会科学两大门类，具有极强的综合性特征，有其独特的研究对象和科学方法，体育科研论文的写作亦有自己的特点与要求。本文仅就体育科研论文的文章结构、基本格式以及内容与要求作一探讨。【关键词】科研论文；文章结构；基本格式；内容与要求OntheBasicStructureandFormofSportsScienceThesis【Keywords】Thesis;StructureandForm;ContentandRequirement＊＊＊1前言从事体育科学研究活动，必须具备多学科的知识、多方面的能力和科学的方法。体育科技写作，不仅是体育工作者应具备的知识和能力，而且是必须把握的一种具体的科研方法。因为，一切体育科学研究之成果最后大都以科研论文这种书面表达形式，经科技信息载体传播于世的。体育科研成果如不能最后写成科技作品（论文），公布于众，那么一切个人的科学见解和观点，一切创造和发明，都不可能得到传播和利用，产生应有的社会效益，而只能是研究者头脑里的一些思维活动罢了，世人是无法知晓的，如然，也就失去了科学研究的意义了。诚然，人们衡量体育科研论文质量的标准主要取决于其理论和实践价值的大小，然而，论文所反映的研究成果能否迅速的向社会传播并准确的被人们所理解则取决于论文写作水平的高低。这表明，一篇高质量的体育科研论文要求其内容和形式的统一。随着体育科学的迅速发展，科技信息量与日俱增，据报道，目前全世界体育期刊已达5000余种，每年问世的体育科技文献约25000—30000篇，平均天天有80余篇。体育科研成果的传播、贮存与利用，引起了人们的高度重视，借助于现代科技工具——计算机对体育科技成果、信息进行贮存、检索，使之迅速地传播与利用，已成为一种先进的传播交流手段。微机贮存与检索，要求体育科技学术期刊编排实现规范化，而期刊编排规范化首先要求论文写作的规范化。要实现体育科研论文写作的规范化，就必须了解体育科技写作知识，把握其写作方法和技巧。笔者因职业之原故，拜读体育科研论文原稿颇多，从研读原稿论文感到许多科研论文的选题和所研究的内容颇有价值，但论文写作不符合期刊编排规范化和科研论文撰写的要求。其中最为普遍的突出的问题是文章结构层次混乱、写作格式极不统一（尤其是理论型和实验型的“定量化”研究论文）。这不仅给编者和读者熟悉和理解论文之精髓增加了难度，也直接影响了体育科研成果的传播、贮存和利用。体育科技写作，作为一种科研方法，涉及的知识结构内容颇多，不同文体的体育科技作品有不同的写作要求。本文仅对体育科研论文的文章结构和基本撰写格式的内容与要求作一探讨。2体育科研论文的文章结构根据写作目的的不同、研究对象和方法的差别，体育科研论文大致分为两类，一类是学位论文，一类是学术论文。学位论文，是体育院校的学生或体育科研院（所）研究人员旨在取得学位而写作的论文。如学士论文、硕士论文、博士论文。学术论文，是广大体育工作者在体育实践中为研究和解决某一问题而写作的论文。目前，体育科学技术、理论研究的新成果大部分都是以学术论文的形式发表在体育科技学术刊物上。由于研究对象和方法的差别，学术论文又分为两种类型，即理论型论文和实验型论文。虽然体育科研论文的种类很多，构成的形式多样，但就其文章的主体结构有它的基本型，即序论、本论、结论的三段式。2。1序论部分的写作内容与要求序论，是论文的开头、引子，好比一出长剧的序幕，要有吸引力。通常以引言、导言、绪言、前言等小标题冠之，也可以不冠以任何小标题。该部分的写作内容主要有三个方面：①介绍课题研究的背景材料，前人的工作和现在的知识空白；②研究的理由、目的，理论依据和实验基础，预期结果及其在相关领域里的地位、作用和意义；③交待课题研究的范围、任务。这一部分要写得简明扼要，在整篇文章中它所占的比例要小。具体要求是背景材料的介绍要准确、具体，紧扣课题；研究的说明要实事求是，对作用意义不可夸大和自我评价；任务的交待应具体、明确。2。2本论部分的写作内容与要求本论也称正论，它是体育科研论文的主体，课题的“创造性”主要在这一部分表达出来，它反映了论文所建立的学术理论、采用的技术路线和研究方法达到的水平，简言之，本论水平决定了整个论文的水平。

神经网络的研究与应用论文题目

基于人工神经网络的应用程序自动识别人脸模式识别 人工神经网络系统正在紧张的组织和系统功能的简化处理。为了识别模式是神经网络中的主要应用领域之一，它的人工神经网络方法。而对自动识别技术的基础之上，是上述模式的实际意义和研究价值的人脸。

首先要看下神经网络方面的书，模式识别相关的书一般都会讲到神经网络的，也有专门讲神经网络的书。个人认为，神经网络用于图像识别的话，应该是对图像分类，首先从图像样本中提取特征量（多个特征量组成矢量），然后用神经网络相关的matlab函数直接，对样本特征量进行训练和测试， 欢迎交流！

我想这可能是你想要的神经网络吧！什么是神经网络：人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络的应用：应用在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：生物原型从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。建立模型根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。算法在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

哇塞~~我的毕设题目是神经网络在图像处理中的应用研究。。。咱俩差不多呀~~我给你留消息了，加QQ吧~~