染雾工程硕士开题报告 篇一
标题：基于无线传感器网络的智能建筑监控系统设计与实现
摘要：本文旨在设计和实现一种基于无线传感器网络的智能建筑监控系统，以提高建筑物的安全性和能源效率。首先，通过文献综述和现有系统分析，确定了本系统的设计目标和要求。然后，利用传感器和网络技术，设计了系统的硬件架构和通信协议。接下来，详细介绍了系统的各个模块的功能和实现方法，包括环境监测、入侵检测、能源管理等。最后，通过实验验证了系统的可行性和性能。
关键词：无线传感器网络；智能建筑监控系统；安全性；能源效率
引言：
随着社会经济的快速发展，建筑物的规模和数量不断增加，建筑物的安全性和能源效率成为重要的关注点。传统的建筑监控系统存在一些问题，如布线困难、成本高昂、能耗大等。因此，设计一种基于无线传感器网络的智能建筑监控系统具有重要的意义。
目标和要求：
本系统的设计目标是提高建筑物的安全性和能源效率。具体要求如下：
1. 实时监测建筑物的环境参数，如温度、湿度、烟雾等，以及人员的活动情况。
2. 实现入侵检测功能，及时发现和报警不法入侵行为。
3. 实现能源管理功能，优化建筑物的能源消耗，提高能源利用效率。
系统设计：
本系统基于无线传感器网络技术，利用传感器节点实时采集建筑物的环境参数和人员活动情况，并通过无线网络传输给监控中心。系统的硬件架构包括传感器节点、数据传输模块和监控中心。传感器节点负责采集环境参数和人员活动情况，数据传输模块负责将数据传输给监控中心，监控中心负责接收和处理数据。
系统实现：
1. 环境监测模块：利用温湿度传感器、烟雾传感器等监测建筑物的环境参数，并将数据传输给监控中心。监控中心可以实时监测建筑物的环境情况，并及时采取相应的措施。
2. 入侵检测模块：利用红外传感器、门磁传感器等检测建筑物的入侵行为，并将数据传输给监控中心。监控中心可以及时发出警报，并采取相应的安全措施。
3. 能源管理模块：利用电能传感器、光照传感器等监测建筑物的能源消耗情况，并将数据传输给监控中心。监控中心可以根据能源消耗情况，优化建筑物的能源利用，降低能源消耗。
实验和结果：
通过实验验证了系统的可行性和性能。实验结果表明，本系统能够实时监测建筑物的环境情况，及时发现和报警不法入侵行为，优化建筑物的能源利用，提高建筑物的安全性和能源效率。
结论：
本文设计和实现了一种基于无线传感器网络的智能建筑监控系统，通过实验验证了系统的可行性和性能。该系统可以提高建筑物的安全性和能源效率，具有重要的应用价值。
工程硕士开题报告 篇二
标题：基于机器学习的工程结构损伤诊断方法研究
摘要：本文旨在研究一种基于机器学习的工程结构损伤诊断方法，以提高工程结构的安全性和可靠性。首先，通过文献综述和现有方法分析，确定了本方法的研究目标和要求。然后，利用机器学习算法，设计了损伤诊断模型的训练和测试方法。接下来，详细介绍了模型的特征提取和分类器设计方法。最后，通过实验验证了方法的准确性和实用性。
关键词：机器学习；工程结构；损伤诊断；安全性；可靠性
引言：
工程结构的损伤诊断对于保障工程结构的安全性和可靠性具有重要意义。传统的损伤诊断方法存在一些问题，如依赖专家经验、准确度低等。因此，运用机器学习算法研究一种新的工程结构损伤诊断方法具有重要的意义。
目标和要求：
本方法的研究目标是提高工程结构的安全性和可靠性。具体要求如下：
1. 实现工程结构的损伤诊断，及时发现和修复结构的损伤。
2. 提高损伤诊断方法的准确度和实用性，减少误判和漏判的情况。
3. 提供一种高效的损伤诊断方法，减少人力和时间成本。
方法设计：
本方法基于机器学习算法，利用已有的结构损伤数据进行模型的训练和测试。方法包括特征提取和分类器设计两个步骤。特征提取通过对结构的振动信号进行信号处理和特征提取，得到能够反映结构损伤情况的特征向量。分类器设计通过训练机器学习模型，将提取的特征向量与已有的结构损伤数据进行分类和预测。
方法实现：
1. 特征提取：通过信号处理方法，对结构的振动信号进行滤波、降噪和特征提取，得到能够反映结构损伤情况的特征向量。
2. 分类器设计：利用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，对提取的特征向量进行训练和测试，得到损伤诊断模型。
3. 损伤诊断：将待诊断的结构的振动信号提取特征向量，并通过训练好的模型进行分类和预测，得到结构的损伤情况。
实验和结果：
通过实验验证了方法的准确性和实用性。实验结果表明，本方法能够准确地诊断工程结构的损伤情况，提高工程结构的安全性和可靠性。
结论：
本文研究了一种基于机器学习的工程结构损伤诊断方法，通过实验验证了方法的准确性和实用性。该方法能够提高工程结构的安全性和可靠性，具有重要的应用价值。
工程硕士开题报告 篇三
工程硕士开题报告范文
论文题目
基于商业智能的企业业务活动监控平台BAM的构建
选题的意义和应用价值：
当前，制造业、金融业、医药业等行业市场快速变化，企业不仅仅需要对历史数据进行查看分析，更加希望了解各种数据的实时变化情况，并且能够在第一时间获得提示或者收到报警信息。然而信息的管理分析模式仍然停留在用户以主动方式触发数据管理和分析功能的阶段，获取的信息往往滞后于现实，使企业错失机会，蒙受不必要的损失。另一方面，企业业务规则是随着实际情况随时发生变化的，而在流程中对业务规则的设计往往固定地
因此，企业面对与日递增的业务规模和管理复杂度，如何适应瞬息变幻的市场环境，建立一个快速反应环境成为企业在残酷的市场竞争中生存发展的关键一步。基于商业智能的.企业业务活动监控平台BAM，可为企业解决这一难题。
商业智能(Business Intelligence，BI)与企业业务活动监控(Business Activity Monitoirng,BAM)的有效集成，将为企业建立更为完善的IT平台，使其成为以数据为基础，以客户为中心，以分级管理视窗为手段的具备实时作业监控功能的平台，使企业后援管理中心成为计划、风险、成本、绩效管理职能的控制、分析和指挥中心。企业决策人员、统计分析人员、商务办事人员能够根据自己的意愿，及时地以业务的方式灵活而多角度地查询和分析数据。并可以十分有效地分析和研究企业所在的宏观市场环境、竞争对手、潜在客户，加强对成本、利润等指标的监控，同时还可以进行业务即席查询和公司报表制作。
综上，基于商业智能的企业业务活动监控平台BAM，将各业务系统积累繁多的数据与企业发展相关的数据和信息集成起来，实现信息随需应变，为企业提供一个完整信息化视图，并为它的整体决策提供支持，实现智能化的信息管理方式，使企业的利润和规模实现同步增长，从而提升其核心竞争力。
具体研究内容和实施方案:
本文以保险业为应用背景，首先讨论企业业务活动监控系统(BAM)目前面临的现状和问题，明确了BAM实现实时监控各类业务的运作情况，为后援管理中心的管理提供实时的支持，并实现管理资源共享的必要性。在此基础上，讨论BAM系统功能需求,提出基于商业智能的企业业务活动监控平台框架，并展开相关业务标准及实现思想技术的概述，将重点介绍商业智能BI、Cognos Now(实时数据监控工具)、Cognos 8(报表工具)。然后分析业务活动监控系统的架构，并利用模块化方法进行系统设计，对BAM-CORE、BAM-ETL、BAM-EXTEND等核心子系统进行详细设计，重点讨论其中商业智能BI与业务活动监控平台的集成和实现。最后对系统可扩展性和系统的发展前景进行分析。
工作的具体进展计划:
1.2009年7月-8月，前期准备工作，进行论文选题、调研、资料收集、相关技术学习等工作;
2.2009年9月，撰写开题报告，并按照导师指导意见修改，于9月28日前提交系统;
3.2009年10月-12月，完成学位论文初稿，提交给导师审阅;
4.2010年1月，按照导师指导意见修改论文，直至符合导师要求;
5.2010年2月15日之前，提交学位论文，申请答辩。
