计算机应用技术的毕业论文(经典3篇)

计算机应用技术的毕业论文 篇一

标题：基于深度学习的图像识别与分类研究

摘要：随着计算机科学技术的不断发展，图像识别与分类在计算机应用技术领域中扮演着重要的角色。本论文旨在研究并应用深度学习算法进行图像识别与分类，通过构建深度神经网络模型，提高图像识别与分类的准确性和效率。首先，对深度学习算法进行了综述，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。然后，分析了图像识别与分类的关键技术，包括特征提取、特征选择和分类器设计等。接着，设计并实现了基于深度学习的图像识别与分类系统，通过对图像数据集进行训练和测试，评估了系统的性能。最后，对实验结果进行了分析和讨论，并展望了未来的研究方向。

关键词：计算机应用技术；深度学习；图像识别；图像分类；深度神经网络

引言：图像识别与分类是计算机视觉领域中的重要研究方向，具有广泛的应用前景。随着深度学习算法的发展，特别是卷积神经网络的出现，图像识别与分类的准确性和效率得到了极大的提高。因此，本论文旨在研究并应用深度学习算法进行图像识别与分类，提高计算机应用技术在这一领域的应用水平。

正文：首先，对深度学习算法进行了综述。深度学习是一种通过模拟人脑神经网络的方式来实现机器学习的方法。其中，卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，其主要用于图像识别和图像分类任务。通过对图像进行多层次的卷积和池化操作，卷积神经网络能够提取出图像的特征并进行分类。另外，循环神经网络也是一种常用的深度学习模型，其主要用于序列数据的处理，如自然语言处理和语音识别等。

然后，分析了图像识别与分类的关键技术。特征提取是图像识别与分类的基础工作，通过对图像进行预处理和特征提取，可以提高图像识别与分类的准确性。特征选择是对提取得到的特征进行筛选和优化，以减少特征维度和提高分类效果。分类器设计是根据特征进行分类的关键步骤，通过选择合适的分类器模型和参数，可以提高图像识别与分类的效率。

接着，设计并实现了基于深度学习的图像识别与分类系统。首先，构建了深度神经网络模型，包括卷积神经网络和循环神经网络。然后，通过对图像数据集进行训练和测试，评估了系统的性能。实验结果表明，基于深度学习的图像识别与分类系统在准确性和效率方面都取得了较好的成果。

最后，对实验结果进行了分析和讨论，并展望了未来的研究方向。通过对实验结果的分析，可以发现系统在处理复杂图像和大规模数据集时存在一定的挑战。因此，未来的研究可以进一步优化深度学习算法，提高图像识别与分类的性能。另外，还可以探索其他深度学习模型的应用，如生成对抗网络（GAN）和强化学习等。

结论：本论文研究了基于深度学习的图像识别与分类技术，并设计实现了相应的系统。实验结果表明，基于深度学习的图像识别与分类系统在准确性和效率方面都取得了较好的成果。未来的研究可以进一步优化深度学习算法，提高图像识别与分类的性能，并探索其他深度学习模型的应用。

计算机应用技术的毕业论文 篇二

标题：基于大数据的网络安全风险评估与预测研究

摘要：随着互联网的快速发展，网络安全问题日益严重，给人们的生产和生活带来了巨大的风险。本论文旨在研究并应用大数据技术进行网络安全风险评估与预测，通过收集和分析网络安全数据，提高网络安全的防护能力。首先，对大数据技术进行了综述，包括数据采集、数据存储和数据分析等。然后，分析了网络安全风险评估与预测的关键技术，包括风险评估模型和预测算法等。接着，设计并实现了基于大数据的网络安全风险评估与预测系统，通过对网络安全数据进行分析和建模，评估了系统的性能。最后，对实验结果进行了分析和讨论，并展望了未来的研究方向。

关键词：计算机应用技术；大数据；网络安全；风险评估；预测算法

引言：随着互联网的快速发展，网络安全问题日益严重，给人们的生产和生活带来了巨大的风险。传统的网络安全技术已经无法满足对网络安全风险的评估和预测需求，因此需要研究并应用大数据技术来提高网络安全的防护能力。本论文旨在研究并应用大数据技术进行网络安全风险评估与预测，以提供有效的网络安全保障。

正文：首先，对大数据技术进行了综述。大数据是指规模庞大、复杂多变的数据集合，其主要特点包括数据量大、数据类型多样和数据处理复杂等。大数据技术主要包括数据采集、数据存储和数据分析等环节。数据采集是指通过各种传感器和设备，收集网络安全数据并进行预处理。数据存储是指将采集得到的数据存储到大数据平台中，以便后续的分析和处理。数据分析是指通过各种数据挖掘和机器学习算法，对网络安全数据进行分析和建模，以发现网络安全风险。

然后，分析了网络安全风险评估与预测的关键技术。风险评估是指对网络安全风险进行量化和评估，以确定网络安全的薄弱环节和潜在威胁。风险评估模型是对网络安全风险进行建模和分析的数学模型，其主要包括定量评估和定性评估两种方法。预测算法是通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的网络安全风险发展趋势。常用的预测算法包括时间序列分析、回归分析和神经网络等。

接着，设计并实现了基于大数据的网络安全风险评估与预测系统。首先，搭建了大数据平台，包括数据采集、数据存储和数据分析等模块。然后，通过对网络安全数据进行分析和建模，构建了网络安全风险评估和预测模型。最后，通过对实际网络安全数据的测试和验证，评估了系统的性能。

最后，对实验结果进行了分析和讨论，并展望了未来的研究方向。通过对实验结果的分析，可以发现系统在网络安全风险评估和预测方面取得了一定的成果。未来的研究可以进一步优化网络安全风险评估和预测模型，提高系统的准确性和效率。另外，还可以探索其他大数据技术在网络安全领域的应用，如数据隐私保护和安全分析等。

结论：本论文研究了基于大数据的网络安全风险评估与预测技术，并设计实现了相应的系统。实验结果表明，基于大数据的网络安全风险评估与预测系统在准确性和效率方面都取得了较好的成果。未来的研究可以进一步优化网络安全风险评估和预测模型，并探索其他大数据技术在网络安全领域的应用。

计算机应用技术的毕业论文 篇三

计算机应用技术的毕业论文

　　快毕业的时候，老师都会要求我们写一份毕业论文。论文究竟怎么写?下面，小编为大家分享计算机应用技术的毕业论文，希望对大家有所帮助!

　　1 概述

　　随着电气化铁道的高速发展，人们对电气化铁路的安全和稳定性提出了更高的要求。牵引供电系统是电气化铁道的重要组成部分，计算机仿真技术利用与实际牵引供电系统对象相吻合的数学模型在计算机上进行模拟试验，由于其具有灵活多变、经济、实用、周期短等特点，已成为分析、设计、运行、评价、培训系统的重要工具。采用计算机仿真技术实现牵引供电系统设计可显着提高设计效率、提高设计精度[1].

　　2 牵引供电系统计算机仿真的作用

　　2.1 检验运行系统的各项指标和特性。

　　牵引供电系统在运行中具有负荷随机性强、移动性强、三相不对称等特点，用常规方法不能了解系统的真实过程、行为及优化运行的要求[2].不适合使用大规模现场试验的方法，因其只针对特定情况进行测试，并且存在周期长、不具有重复性、消耗大量人力、财力。通过计算机仿真可以有效解决这些问题，它可以对不同的列车运行状态、不同供电方式下的电流、电压、谐波、负序、功率因数、电能损失等物理量进行推论计算和数据核查，以便设计出最优的技术方案和运行方案。

　　2.2 预测新系统的指标和特性。

　　计算机仿真软件可以针对已定的系统各种运行方式下和行程工况下的设计方案进行各类特性或指标的测试，可大大缩短试验或设计的周期，为试验或设计指明正确方向，从而最大程度降低盲目性操作。可由计算机仿真完成牵引负荷过程及其行为的仿真、负荷谐波过程及其行为的仿真、牵引负荷统计特征与随机的仿真、牵引网故障过程及其行为过程仿真、绝缘水平与绝缘配合的仿真等工作。

　　3 牵引负荷过程的计算机仿真

　　所谓负荷过程的计算机仿真，就是在计算机上仿真再现负荷过程[3].要实现牵引变电所某一臂上负荷过程计算机仿真，首先需要建立列车运行负荷数据库和列车运行图信息代码数据库，然后再由臂负荷过程仿真软件再现臂负荷过程。

　　3.1 列车运行负荷数据库。

　　列车运行负荷数据库是由某一类型的电力机车牵引某种列车，在既定线路上正常操作运行时候获得的机车电流与行走距离之间的`关系数据组成的数据集，对列车运行负荷数据库的结构设计要方便应用于牵引负荷的仿真计算过程。

　　3.2 列车运行图信息代码数据库。

　　列车运行图数据库反映了下列信息：

　　(1)每天通过区段的列车数。

　　(2)每列车进入和驶出臂上各区间的时分。

　　(3)进入臂上各区间各次列车的车别(客，货或零担车)、运行的方向(上行或下行)和通过区间的方式(直通，停通或通停)。

　　对上述第二个信息，可设两个变量 T1、T2分别表示列车进、出区间的时分。对第三个信息包括三个子信息，软件中用代码来区分，可分设三个代码变量 F1、F2、F3表示。可令 F1=1、2、3 分别代表货车、客车、零担车;F2=1、2 分别表示上行、下行;F31=1、2、3 分别代表通过区间的方式，即直通、停通、通停。列车运行图代码数据库必须与列车运行负荷数据库相对应，其代码数据也必须依不同的供电臂(左、右)、不同的区间及不同的车次来组织。

　　3.3 臂负荷过程的仿真。

　　臂负荷过程仿真可按下列思路来设计：

　　(1)调入牵引变电所某侧供电臂上的列车运行负荷数据和列车运行信息数据。

　　(2)从列车运行信息数据组中取出各次列车进入和驶出该区间的时分 T1和 T2,并将其与所考察时步所对应的时间相比较，以判断所考察时刻该区间后运行的时分数，并取出该次列车的三个信息代码 F1、F2、F3,以确定列车的类型、行车方向和通过区间的方式。

　　(3)以T1、T2、F1、F2、F3为依据确定并从列车负荷库中正确取出数据，并计算出该次列车在该考察时刻从牵引网取用的电流值。

　　按上述方法计算出该供电臂各区间运行列车在同一时刻由牵引网取用的电流值，将它们累加即为该供电臂此刻的总负荷电流，然后依时步(如取为 1min)循环一周，即可得到该臂24h内的负荷过程。

　　4 负荷行为过程的仿真及统计分析

　　牵引负荷在牵引供电系统和外部电力网系统中电气量变化的过程叫负荷行为，它主要表达了各种电气量随着时间变化的过程。

　　可以得到以下结论：

　　(1)牵引变电所及供电臂上负荷行为过程。主要有母线电压损失、牵引变压器的功率损失、绕组负序电流及母线负序电流电压分量、牵引网上的功率损失和最大电压损失。

　　(2)牵引负荷对电力系统影响的负荷行为过程。主要有流入各发电机支路的负序电流，在电力系统各监测点上的负序电压值等。

　　(3)对上述各种负荷行为过程进行分析和统计，可以变换得出各指标的统计特征值(平均值、有效值、方差)，并给出各指标变化的概率直方图。

　　5 结束语

　　利用计算机仿真技术，实现了牵引供电系统一、二次侧母线及各馈线的电压、电流、有功功率、无功功率因数等数据的仿真计算[4],大大提高了工程分析、计算的功能，其精确的仿真能力为牵引供电系统的设计提供了强有力的技术支持。

　　参考文献

　　[1]李良威。牵引供电系统计算机仿真技术的研究应用[J].高速铁路技术，2014,5(3)：72-75.

　　[2]李群湛。牵引供电系统分析[M].成都：西南交通大学出版社，2010.

　　[3]王越。牵引供电系统负荷过程的建模与计算机仿真研究[D].北京交通大学。

　　[4]于万聚。高速电气化铁路接触网[M].成都：西南交通大学出版社，2003.