软件工程论文：软件工程论文范文5篇

软件工程论文怎么写？软件工程论文主要研究软件体系结构、操作系统、程序设计语言、数据结构等。本文为大家提供5篇软件工程论文范文，供大家参考。

软件工程论文范文一：多元信息粒化与属性选择方法研究

针对实际应用问题中数据的高维度、弱标签、多尺度等复杂特性,本文借鉴人类思考与解决复杂问题的粒化及分层认知模式,以多元视角进行目标解析,并在监督式信息粒化与融合、半监督粗糙数据分析、多粒度属性选择等方面展开了系统而又深入的研究与探讨,主要包括:发展了面向复杂数据的多元信息粒化与融合,多元集成的不确定性数据挖掘分析技术,构建了一整套多粒度视角下的属性选择算法框架,最贝塔分布概率密度图

终达到了能够有效提升复杂数据驱动下学习器的性能以及其问题求解的时间效率等目的。

第2章 监督信息粒化下的属性约简 1.4.本文工作与贡献 1.3.存在问题与挑战 1.2.2.属性约简 1.2.1.信息粒化 1.2.关键方法与技术 1.1.研究背景与意义 第1章 绪论

2.1.问题描述

2.2.相关知识

2.3.本章工作

2.3.1.类内外双半径监督信息粒化

2.3.2.监督粒化的属性评价与选择

2.4.实验分析

2.4.1 实验数据

2.4.2 实验设置

2.4.3 实验结果

2.5.本章小结

第3章 半监督决策系统下的属性约简

3.1.问题描述

3.2.相关知识

3.3.本章工作

3.3.1.局部邻域决策错误率

3.3.2.半监督集成属性选择

3.4.实验分析

3.4.1.实验数据

3.4.2.实验设置

3.4.3.实验结果

3.5.本章小结

第4章 多粒度问题下的属性约简

4.1.问题描述

4.2.相关知识

4.3.本章工作

4.3.1.多粒度属性约简的定义

4.3.2.多粒度属性选择加速器

4.4.实验分析

4.4.1.实验数据

4.4.2.实验设置

4.4.3.实验结果

4.5.本章小结

结论与展望

参考文献

软件工程论文范文二：基于信任模型的鲁棒众包数据分析方法及

应用

众包是互联网大发展趋势下衍生的一种非常流行的新型商业模式,

企业将过去由员工执行的任务分配出去,以自由自愿的形式外包给非特定的（通常是大型的）大众志愿者来完成,遵从开放式的集思广益的思想来获得最优质的任务结果。志愿者在付出了自己的努力,完成任务之后,可以获得不小的报酬。这就是众包在当前互联网时代下为软件业和服务业提供的全新劳务分包模式。大量志愿者得益于众包提供的工作模式,获得了不小的报酬。

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究内容

1.3 论文结构安排

第二章 国内外相关研究现状综述与分析

2.1 众包在不同领域中的应用综述

2.2 众包数据分析方法综述

2.3 贝叶斯方法综述

2.4 恶意工作者筛选方法综述

2.5 本章小结

第三章 基于信任模型的鲁棒众包数据分析方法

3.1 贝叶斯信任模型构建

3.2 贝叶斯信任模型计算

3.2.1 工作者精度验前分布

3.2.2 工作者精度条件概率分布

3.2.3 工作者精度验后分布

3.3 实验与分析

3.3.1 实验设置

3.3.2 实验结果

3.3.3 众包数据使用分析

3.4 本章小结

第四章 基于信任模型的工作者动态替换策略

4.1 基于信任模型的工作者动态替换策略模型构建

4.2 基于信任模型的工作者动态替换方法整体流程

4.2.1 工作者初步筛选

4.2.2 基于投票一致性规则工作者任务结果检测

4.2.3 工作者动态替换策略

4.3 实验与分析

4.3.1 实验设置

4.3.2 实验结果

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

软件工程论文范文三：面向目标跟踪的物联网时空数据处理技

术研究与实现

本文的主要工作如下:（1）物联网时空数据处理算法设计针对

物联网节点数据异常和数据量大、实时性等特点,设计了基于长短记忆网络的EPLSN（Exception Processing Long and Short Memory Network）算法,解决了短暂性异常数据与时空数据分类的问题。同时采用时序数据库进行时空数据的短暂性存储,并提出基于时空数据的物联网搜索架构,适用于物联网实时搜索,加快了物联网系统实时搜索的速度。

贝塔分布先验示意图

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究工作

1.3.1 研究内容

1.3.2 创新点

1.4 论文结构安排

第二章 相关理论基础

2.1 物联网时空数据处理技术

2.1.1 物联网时空数据

2.1.2 物联网时空数据处理方法

2.2 目标跟踪

2.2.1 目标检测

2.2.2 多目标跟踪

2.3 深度学习模型架构

2.3.1 深度学习技术概述

2.3.2 循环神经网络

2.3.3 长短记忆网络

2.4 本章小结

第三章 时空数据处理算法设计

3.1 研究背景

3.2 数据异常与分类算法设计

3.2.1 时空数据异常处理

3.2.2 时空数据分类算法设计

3.3 逻辑结构设计与存储设计

3.3.1 逻辑结构设计

3.3.2 时空数据存储设计

3.4 实验结果与分析

3.5 本章小结

第四章 基于时空数据的目标跟踪算法设计

4.1 研究背景

4.2 BLMDNet模型结构

4.2.1 MDNet模型

4.2.2 BLMDNet模型

4.3 BLMDNet目标跟踪流程

4.3.1 样本构造

4.3.2 模型训练

4.4 实验结果与分析

4.5 本章小结

第五章 面向目标跟踪的物联网搜索系统设计与实现

5.1 应用场景描述

5.2 原型系统方案设计

5.2.1 需求分析

5.2.2 功能设计

5.2.3 架构设计

5.2.4 系统功能流程图

5.2.5 平台搭建

5.2.6 目标追踪关键技术实现

5.3 硬件设备

5.3.1 DHT11与MQ136模块

5.3.2 RFID与ESPduino开发板

5.3.3 摄像头模块

5.4 系统测试

5.4.1 系统主界面

5.4.2 异常时空数据清理

5.4.3 面向时空数据的温湿度查询模块

5.4.4 目标跟踪与监控模块

5.4.5 APP搜索模块

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

软件工程论文范文四：面向知识问答社区的专家推荐机制与答案

摘要算法的研究

知识问答社区为用户分享和获取知识提供了一个重要的交互性平

台,用户可以通过该平台提交和回答问题。由于社区中用户的数量与日俱增,提问者提出的问题可能几天以后才获得答案,回答者对于自己接收到的问题可能并不感兴趣。学者们提出了各种各样的专家推荐机制来解决这个问题,然而目前的大部分机制推荐的专家都无法及时的回复用户提出的问题且推荐结果的最佳答案覆盖率偏低。

2.1 基本理论 第二章 相关研究工作 1.3 本文组织结构 1.2 研究内容 1.1 研究背景和意义 第一章 绪论

2.1.1 文本语义分析模型

2.1.2 循环神经网络及其变种

2.1.3 词向量技术

2.1.4 注意力机制

2.2 专家推荐技术

2.2.1 概述

2.2.2 专家推荐相关算法

2.3 文本自动摘要技术

2.3.1 概述

2.3.2 文本自动摘要相关算法

2.4 本章小结

第三章 面向知识问答社区的专家推荐机制

3.1 引言

3.2 专家推荐机制

3.2.1 专家推荐机制的流程

3.2.2 构建用户问答关系有向图

3.2.3 深度结构化语义模型

3.2.4 TSAR算法原理

3.3 实验与性能分析

3.3.1 实验数据集

3.3.2 评价指标

3.3.3 实验结果分析

3.4 本章小结

第四章 基于多层注意力机制的答案摘要研究

4.1 问题定义

4.2 模型

4.2.1 原理

4.2.2 编码器

4.2.3 解码器

4.3 实验验证与性能分析

4.3.1 实验数据集

4.3.2 评价指标

4.3.3 实验结果与分析

4.4 本章小结

第五章 原型系统的设计与实现

5.1 系统设计的背景

5.2 系统的设计

5.2.1 系统需求分析

5.2.2 系统数据库设计

5.2.3 系统架构设计

5.2.4 系统运行流程

5.3 模块分析

5.4 系统实现

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

软件工程论文范文五：基于深度学习的光学字符识别技术研究

本文的主要工作是利用深度学习建立手写字符识别框架,并在智

能手机实现。OCR的步骤主要是文字区域检测,字符切割和识别。字符的识别作为本文的研究重点,因此结合深度学习对此进行优化。首先总结了可用于字符识别的深度学习网络。详细分析了深度卷积神经网络与循环神经网络架构,并介绍了深度学习框架Tensorflow。其次,由于数据集的规模对于训练模型至关重要,因此扩充了数据集。

2.1.2 卷积网络简介 2.1.1 神经网络简介 2.1 卷积神经网络 第二章 相关背景知识 1.4 论文的组织结构 1.3 主要研究内容

1.2.2 深度学习研究现状 1.2.1 字符识别研究现状 1.2 国内外研究现状 1.1 研究背景及意义 第一章 绪论

3.2.3 损失函数和优化算法 3.2.2 池化层 3.2.1 卷积层 3.2 特征提取 3.1 网络框架介绍

第三章 基于CRNN的手写字符图像特征提取 2.4 本章小结

2.3 深度学习框架Tensorflow 2.2.2 循环神经网络模式 2.2.1 循环神经网络结构 2.2 循环神经网络

4.4 本章小结 4.3.2 实验设置 4.3.1 真实数据集 4.3 实验设计与分析 4.2 序列标记技术 4.1 改进的特征提取网络

第四章 基于深度卷积-残差的手写文本图像识别 3.4 本章小结

3.3.2 实验结果及分析 3.3.1 数据集扩容训练 3.3 训练集扩容

第六章 总结与展望 5.5 本章小结

5.4.2 文档图像识别 5.4.1 文档图像获取 5.4 字符识别app的实现 5.3.2 主要功能流程图 5.3.1 功能结构图 5.3 系统的设计与实现 5.2 功能分析 5.1 需求分析

第五章 手写文本识别APP的设计与实现

参考文献

6.2 研究展望 6.1 论文总结

论文写作涉及到的论文选题、标题、摘要、提纲、开题报告、答辩等方面，本网都有为大家提供相关的写作素材，有任何问题，欢迎随时咨询。