染雾硕士生毕业论文开题报告 篇一
标题：基于人工智能的智能家居系统研究与设计
摘要：本文旨在研究和设计一种基于人工智能的智能家居系统，以提供更加便捷、智能的家居生活体验。首先，本文将介绍智能家居系统的背景和意义，并回顾目前已有的相关研究成果。随后，本文将详细阐述智能家居系统的设计思路和关键技术，包括传感器技术、数据处理技术和智能算法等。最后，本文将提出研究的主要内容和预期结果。
关键词：智能家居系统；人工智能；传感器技术；数据处理技术；智能算法
1. 引言
智能家居系统是指通过集成多种先进技术，如人工智能、传感器技术、物联网等，实现对家居环境的智能化管理和控制，提供更加便捷、智能的家居生活体验。随着人们对生活品质的要求不断提高，智能家居系统已经成为一个备受关注和研究的热点领域。
2. 相关研究成果回顾
目前已有一些研究成果在智能家居系统方面取得了一定的进展。其中，一些研究聚焦于传感器技术的应用，通过感知家居环境的各种参数，实现对家居设备的智能控制。另一些研究则关注于数据处理技术的研究，通过对大量家居环境数据的分析和挖掘，提取有用信息，并进行智能化决策。此外，还有一些研究致力于开发智能算法，如机器学习和深度学习等，以提高智能家居系统的自主学习和适应能力。
3. 设计思路和关键技术
本文将采用系统设计的方法，结合人工智能技术，研究和设计一种基于人工智能的智能家居系统。在设计思路上，本文将以提高家居生活的便捷性和智能化程度为目标，通过集成多种传感器，感知家居环境的各种参数，并将数据传输到中央处理单元进行分析和处理。在关键技术方面，本文将重点研究传感器技术、数据处理技术和智能算法等。
4. 研究内容和预期结果
本文的主要研究内容包括对传感器技术的研究和优化，开发适用于智能家居系统的数据处理技术，以及设计和实现智能算法模型。预期结果包括设计和实现一种基于人工智能的智能家居系统原型，并通过实验和评估验证其性能和可行性。
总结：本文的研究目标是研究和设计一种基于人工智能的智能家居系统，以提供更加便捷、智能的家居生活体验。通过对传感器技术、数据处理技术和智能算法等关键技术的研究和优化，本文将设计和实现一种智能家居系统原型，并验证其性能和可行性。
硕士生毕业论文开题报告 篇二
标题：基于大数据分析的网络舆情研究
摘要：本文旨在研究和分析网络舆情的形成、传播和影响机制，并探索基于大数据分析的网络舆情管理和应对策略。首先，本文将回顾网络舆情研究的背景和意义，分析目前已有的相关研究成果。随后，本文将详细阐述网络舆情的形成过程和传播机制，并介绍大数据分析在网络舆情研究中的应用。最后，本文将提出研究的主要内容和预期结果。
关键词：网络舆情；大数据分析；形成机制；传播机制；管理策略
1. 引言
网络舆情是指通过网络传播的群体舆论，具有广泛的参与性和即时性。在当前信息社会，网络舆情已经成为影响社会治理和公众舆论的重要因素。因此，研究和管理网络舆情具有重要的理论和实践意义。
2. 相关研究成果回顾
目前已有一些研究成果在网络舆情方面取得了一定的进展。其中，一些研究聚焦于网络舆情的形成机制，通过分析个体行为和社交网络结构等因素，揭示网络舆情的形成规律。另一些研究则关注于网络舆情的传播机制，研究信息传播路径、影响因素和速度等问题。此外，还有一些研究致力于开发大数据分析方法，以挖掘网络舆情中的有用信息和规律。
3. 形成过程和传播机制
本文将分析网络舆情的形成过程和传播机制。在形成过程方面，本文将考察个体行为、情感因素和社交网络结构等因素对网络舆情的影响。在传播机制方面，本文将研究信息传播路径、影响因素和速度等问题，并探索社交媒体平台在网络舆情传播中的作用。
4. 研究内容和预期结果
本文的主要研究内容包括对网络舆情的形成和传播机制的研究，以及基于大数据分析的网络舆情管理和应对策略的探索。预期结果包括揭示网络舆情的形成规律和传播规律，并提出相应的管理策略和应对策略。
总结：本文的研究目标是研究和分析网络舆情的形成、传播和影响机制，并探索基于大数据分析的网络舆情管理和应对策略。通过对网络舆情的形成机制和传播机制的研究，本文将揭示网络舆情的规律，并提出相应的管理策略和应对策略。
硕士生毕业论文开题报告 篇三
硕士生毕业论文开题报告
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一、论文名称、课题来源、选题依据
论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究
课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题
选题依据：
技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估，可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握，从而为企业的技术创新决策提供科学的依据，以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下，企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展，企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中，企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运，为了确保技术创新工作的正确性，企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。
二、本课题国内外研究现状及发展趋势
现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。
(1)趋势外推法。指利用过去和现在的技术、经济信息，分析技术发展趋势和规律，在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下，将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法，美国生物学家和人口统计学家raymondpearl提出的pearl曲线(数学模型为:y=l∕[1+a?exp(-b·t)])及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为:y=l·exp(-b·t))皆属于生长曲线，其预测值y为技术性能指标，t为时间自变量，l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法，但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比，主要适用于新技术、新产品的扩散预测。
(2)相关分析法。利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息，建立预测对象与影响因素的因果关系模型，预测技术的发展变化。相关分析法认为，一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的，这样，通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种:导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。
(3)专家预测法。以专家意见作为信息来源，通过系统的调查、征询专家的意见，分析和整理出预测结果。专家预测法主要有:专家个人判断法、专家会议法、头脑风暴法及德尔菲法等，其中，德尔菲法吸收了前几种专家预测法的长处，避免了其缺点，被认为是技术预测中最有效的.专家预测法。
趋势外推法的预测数据只能为纵向数据，在进行产品技术创新预测时，只能利用过去的产品技术性能这一个指标来预测它的随时间的发展趋势，并不涉及影响产品技术创新的科技、经济、产业、市场、社会及政策等多方面因素。在现代商业经济中，对于产品技术发展的预测不能简单地归结为产品过去技术性能指标按时间的进展来类推，而应系统综合地考虑现代商业中其他因素对企业产品技术创新的深刻影响。相关分析法尽管可同时按横向数据和纵向数据来进行预测，但由于它是利用过去的历史数据中的某些影响产品技术创新的因素求出的具体的回归预测式，而所得到的回归预测模型往往只能考虑少数几种主要影响因素，略去了许多未考虑的因素，所以，所建模型对实际问题的表达能力也不够准确，预测结果与实际的符合程度也有较大偏差。专家预测法是一种定性预测方法，依靠的是预测者的知识和经验，往往带有主观性，难以满足企业对技术创新预测准确度的要求。以上这些技术创新预测技术和方法为企业技术创新工作的开展做出了很大的贡献，为企业技术创新的预测提供了科学的方法论，但在新的经济和市场环境下，技术创新预测的方法和技术应有新的丰富和发展，以克服自身的不足，更进一步适应时代发展的需要，为企业的技术创新工作的开展和企业的生存与发展提供先进的基础理论和技术方法。
目前，在我国企业技术创新评估中，一般只考虑如下四个方面的因素:(1)技术的先进性、可行性、连续性;(2)经济效果;(3)社会效果;(4)风险性，在对此四方面内容逐个分析后，再作综合评估。在综合评估中所用的方法主要有:delphi法(专家法)、ahp法(层次分析法)、模糊评估法、决策树法、战略方法及
这种情况下，神经网络技术就有其特有的优势，以其并行分布、自组织、自适应、自学习和容错性等优良性能，可以较好地适应技术创新预测和评估这类多因素、不确定性和非线性问题，它能克服上述各方法的不足。本项目以bp神经网络作为基于多因素的技术创新预测和评估模型构建的基础，bp神经网络由输入层、隐含层和输出层构成，各层的神经元数目不同，由正向传播和反向传播组成，在进行产品技术创新预测和评估时，从输入层输入影响产品技术创新预测值和评估值的n个因素信息，经隐含层处理后传入输出层，其输出值y即为产品技术创新技术性能指标的预测值或产品技术创新的评估值。这种n个因素指标的设置，考虑了概括性和动态性，力求全面、客观地反映影响产品技术创新发展的主要因素和导致产品个体差异的主要因素，尽管是黑匣子式的预测和评估，但事实证明它自身的强大学习能力可将需考虑的多种因素的数据进行融合，输出一个经非线性变换后较为精确的预测值和评估值。
