开题报告参考【最新3篇】
开题报告参考 篇一
标题：基于深度学习的图像识别技术研究
摘要：
本文旨在研究基于深度学习的图像识别技术，并探讨其在实际应用中的潜在价值。通过对已有的深度学习算法和图像识别技术进行综合分析和对比，本文将提出一种基于卷积神经网络的图像识别方法，并利用该方法对不同类型的图像进行识别和分类实验。
关键词：深度学习、图像识别、卷积神经网络、分类实验
1. 引言
随着互联网的快速发展，图像在我们生活中的应用越来越广泛。然而，随之而来的问题是海量的图像数据无法被有效地处理和识别。因此，研究如何利用深度学习算法进行图像识别具有重要的理论和实际意义。
2. 相关研究
在本节中，我们将回顾已有的图像识别技术，并对比它们的优缺点。通过分析这些技术的局限性，我们将提出一种基于卷积神经网络的图像识别方法，并对该方法进行详细的介绍。
3. 方法与实验设计
本节将详细介绍我们提出的基于卷积神经网络的图像识别方法。我们将解释该方法的理论基础和实现步骤，并设计一系列实验来验证该方法的有效性。实验数据将包括各种不同类型的图像，如自然景观、动物、人脸等。
4. 实验结果与分析
在本节中，我们将展示实验结果并对其进行深入分析。我们将比较不同类型图像的识别准确率，并讨论可能的改进方法。通过对实验结果的分析，我们将评估所提出的方法在图像识别领域的应用潜力。
5. 讨论与展望
最后，我们将对本研究的结果进行总结，并探讨未来的研究方向。我们将讨论深度学习在其他领域的应用，并提出可能的改进方法，以进一步提高图像识别的准确性和效率。
结论：
通过对基于深度学习的图像识别技术的研究，我们将提出一种基于卷积神经网络的图像识别方法，并利用该方法进行实验验证。我们相信该方法具有潜在的应用价值，并可为图像识别领域的研究和应用提供有益的参考。
参考文献：
[1] LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
[2] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 1097-1105).
[3] Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556.
开题报告参考 篇二
标题：基于区块链的供应链管理系统设计与实现
摘要：
本文旨在研究基于区块链的供应链管理系统，并探讨其在现有供应链管理中的潜在应用。通过对已有的供应链管理技术进行综合分析和对比，本文将提出一种基于区块链的供应链管理系统设计，并利用该系统进行实际应用案例分析。
关键词：区块链、供应链管理、系统设计、应用案例分析
1. 引言
随着全球化经济的发展，供应链管理在企业中扮演着至关重要的角色。然而，传统的供应链管理系统存在一些问题，如信息不对称、数据篡改等。因此，研究如何利用区块链技术改进供应链管理系统具有重要的理论和实际意义。
2. 相关研究
在本节中，我们将回顾已有的供应链管理技术，并对比它们的优缺点。通过分析这些技术的局限性，我们将提出一种基于区块链的供应链管理系统设计，并对该系统的关键特性进行详细介绍。
3. 系统设计与实现
本节将详细介绍基于区块链的供应链管理系统的设计和实现过程。我们将解释系统的整体架构和各个模块的功能，并说明如何利用区块链技术实现供应链管理的关键特性，如数据共享、可追溯性等。
4. 应用案例分析
在本节中，我们将通过一个实际应用案例来验证所设计的供应链管理系统的有效性。我们将使用真实的供应链数据，并对系统的性能和功能进行评估。通过对应用案例的分析，我们将评估所设计的系统在供应链管理中的应用潜力。
5. 讨论与展望
最后，我们将对本研究的结果进行总结，并探讨未来的研究方向。我们将讨论区块链在其他领域的应用，并提出可能的改进方法，以进一步提高供应链管理的效率和可靠性。
结论：
通过对基于区块链的供应链管理系统的研究，我们将提出一种基于区块链的供应链管理系统设计，并利用该系统进行实际应用案例分析。我们相信该系统具有潜在的应用价值，并可为供应链管理领域的研究和实践提供有益的参考。
参考文献：
[1] Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system. Retrieved from https://bitcoin.org/bitcoin.pdf
[2] Swan, M. (2015). Blockchain: Blueprint for a new economy. " O'Reilly Media, Inc.".
[3] Tapscott, D., & Tapscott, A. (2016). Blockchain revolution: how the technology behind bitcoin is changing money, business, and the world. Penguin.
开题报告参考 篇三
关于开题报告范文参考
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?M[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。
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。
据文献查阅，虽然在技术创新预测和评估的现有原理和方法的改进和完善方面有一定的研究，如文献[08]、[09]、[11]等，但尚未发现将神经网络应用于技术创新预测与评估方面的研究，在当前产品的市场寿命周期不断缩短、要求企业不断推出新产品的经济条件下，以神经网络为基础来建立产品技术创新预测与评估模型，是对技术创新定量预测
三、论文预期成果的理论意义和应用价值
四、课题研究的主要内容
研究目标：
以BP神经网络模型为基础研究基于多因素的技术创新预测和评估模型，并建立科学的预测和评估指标体系及设计相应的模型计算方法，结合企业的具体实际，对指标和模型体系进行实证分析，使研究具有一定的理论水平和实用价值。
研究内容：
1、影响企业技术创新预测和评佑的相关指标体系确定及其量化和规范化。从企业的宏观环境和微观环境两个方面入手，密切结合电子商务和知识经济对企业技术创新的影响，系统综合地分析影响产品技术创新的各相关因素，建立科学的企业技术创新预测和评估指标体系，并研究其量化和规范化的原则及方法。
2、影响技术创新预测和评估各相关指标的相对权重确定。影响技术创新发展和变化各相关因素在输入预测和评估模型时，需要一组决定其相对重要性的初始权重，权重的确定需要基本的原则作支持。
3、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型研究。根据技术创新预测的特点，以BP神经网络为基础，构建基于多因素的技术创新预测和评估模型。
4、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型计算方法设计。根据基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的基本特点，设计其相应的计算方法。
5、基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型学习样本设计。根据相关的历史资料，构建基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的学习样本，对预测和评估模型进行自学习和训练，使模型适合实际情况。
6、基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术的实证研究。以一般企业的技术创新预测与评估工作为背景，对基于BP神经网络的技术创新预测和评估技术进行实证研究。
创新点：
1、建立一套基于电子商务和知识经济的技术创新预测和评估指标体系。目前，在技术创新的预测和评估指标体系方面，一种是采用传统的指标体系，另一种是采用国外先进国家的指标体系，如何结合我国实际当前经济形势，参考国外先进发达国家的研究工作，建立一套适合于我国企业技术创新预测和评估指标体系，此为本研究要做的首要工作，这是一项创新。
2、研究基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型及其计算方法。神经网络技术具有并行分布处理、自学习、自组织、自适应和容错性等优良性能，能较好地处理基于多因素、非线性和不确定性预测和评估的现实问题，本项目首次将神经网络技术引入企业的技术创新预测和评估，这也是一项创新。
五、课题研究的基本方法、技术路线的可行性论证
1、重视系统分析。以系统科学的思想为指导来分析影响企业技术创新发展和变化的宏观因素和微观因素，并研究影响因素间的内在联系，确定其相互之间的重要度，探讨其量化和规范化的方法，将国外先进国家的研究成果与我国具体实际相结合，建立我国企业技术创新预测和评估的指标体系。
2、重视案例研究。从国内外技术创新预测与决策成功和失败的案例中，发现问题、分析问题，归纳和总结出具有共性的东西，探索技术创新预测与宏观因素与微观因素之间的内在关系。
3、采用先简单后复杂的研究方法。对基于BP神经网络的技术创新预测和评估模型的研究，先从某一行业出发，定义模型的基本输入因素，然后，逐步扩展，逐步增加模型的复杂度。
4、理论和实践相结合。将研究工作与具体企业的技术创新实际相结合，进行实证研究，在实践中丰富和完善，研究出具有科学性和实用性的成果。
六、开展研究已具备的条件、可能遇到的困难与问题及解决措施
本人长期从事市场营销和技术创新方面的研究工作，编写出版了《现代市场营销学》和《现代企业管理学》等有关著作，发表了“企业技术创新与营销管理创新”、“企业技术创新与营销组织创新”及“企业技术创新与营销观念创新”等与技术创新相关的学术研究论文，对企业技术创新的预测和评估有一定的理论基础，也从事过企业产品技术创新方面的策划和研究工作，具有一定的实践经验，与许多企业有密切的合作关系，同时，对神经网络技术也进行过专门的学习和研究，所以，本项目研究的理论基础、技术基础及实验场所已基本具备，能顺利完成本课题的研究，取得预期的研究成果。
