给大家推荐5篇关于模糊理论的计算机专业论文

今天分享的是关于模糊理论的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到模糊理论等主题,本文能够帮助到你 基于多数据融合的酒店房间房客识别模型研究 这是一篇关于人体识别

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基于多数据融合的酒店房间房客识别模型研究

这是一篇关于人体识别,多数据融合,深度置信网络,模糊理论的论文, 主要内容为随着智能家居的发展以及组网技术的不断完善,家居的智能化已经走进我们生活的各个方面。智能酒店就是其中之一。随着人脸识别技术不断完善,实现人证合一是当今智能酒店的发展方向。为实现人证合一,就必须抛弃传统使用房卡的入住模式。但是相较于无限制供电,房卡的“插卡取电,拔卡去电”功能更加符合现如今的节能政策,因此我们需要研究一种模型,能够准确识别房客,进而对水电进行控制,实现对水电资源的节约。传统的人体感应多应用于感应灯,安全控制方面。常用到的技术包括有红外线人体感应,微波人体感应,摄像头识别等。但是这些技术应用于酒店房客识别中又会出现诸多问题。红外线,微波技术各自都有短板,无法实现全方面无差错人体识别。为保证房客隐私性,摄像头又不被允许安装在房间内,可见单一的人体感应设备无法实现全方位的人体识别。深度学习可以有效地实现对数据的处理。但是训练数据以及处理数据需要浪费大量时间,如何减少训练以及处理数据时间也是一个难题。通过分析以上问题,本次研究的主要内容为比较各种人体识别技术,选取最为合适的多数据融合技术构建房客识别模型。利用红外,微波等人体感应设备同其它诸如压力传感器结合,将多个传感器数据通过多数据融合的方式进行处理判断。本次研究结合模糊理论改进DBN(深度置信网络)来实现多数据融合,构建出模糊DBN神经网络,通过对分界度参数的调整,对模型进行优化。以损失召回率的方式将精确率提升到100%,准确率为85%。把研究模型与传统的KNN模型的处理结果进行比较,证明多数据融合模型优势以及实用性。最后使用SSM(Spring+Spring MVC+Mybaits)框架构建网络平台,将本次研究模型运用到实践。

基于多数据融合的酒店房间房客识别模型研究

这是一篇关于人体识别,多数据融合,深度置信网络,模糊理论的论文, 主要内容为随着智能家居的发展以及组网技术的不断完善,家居的智能化已经走进我们生活的各个方面。智能酒店就是其中之一。随着人脸识别技术不断完善,实现人证合一是当今智能酒店的发展方向。为实现人证合一,就必须抛弃传统使用房卡的入住模式。但是相较于无限制供电,房卡的“插卡取电,拔卡去电”功能更加符合现如今的节能政策,因此我们需要研究一种模型,能够准确识别房客,进而对水电进行控制,实现对水电资源的节约。传统的人体感应多应用于感应灯,安全控制方面。常用到的技术包括有红外线人体感应,微波人体感应,摄像头识别等。但是这些技术应用于酒店房客识别中又会出现诸多问题。红外线,微波技术各自都有短板,无法实现全方面无差错人体识别。为保证房客隐私性,摄像头又不被允许安装在房间内,可见单一的人体感应设备无法实现全方位的人体识别。深度学习可以有效地实现对数据的处理。但是训练数据以及处理数据需要浪费大量时间,如何减少训练以及处理数据时间也是一个难题。通过分析以上问题,本次研究的主要内容为比较各种人体识别技术,选取最为合适的多数据融合技术构建房客识别模型。利用红外,微波等人体感应设备同其它诸如压力传感器结合,将多个传感器数据通过多数据融合的方式进行处理判断。本次研究结合模糊理论改进DBN(深度置信网络)来实现多数据融合,构建出模糊DBN神经网络,通过对分界度参数的调整,对模型进行优化。以损失召回率的方式将精确率提升到100%,准确率为85%。把研究模型与传统的KNN模型的处理结果进行比较,证明多数据融合模型优势以及实用性。最后使用SSM(Spring+Spring MVC+Mybaits)框架构建网络平台,将本次研究模型运用到实践。

基于UML建模的人力资源管理系统设计与开发

这是一篇关于人力资源管理系统,UML,模糊理论,层次分析法的论文, 主要内容为随着计算机技术和信息技术的飞速发展,互联网覆盖范围不断扩大,企业信息化进程越来越快,人力资源管理信息化作为其中一个重要组成部分也受到更多关注,从而不断发展,逐步完善。优秀的人力资源管理系统能够帮助企业提高人力资源管理工作效率,降低重复性工作强度,改善服务质量,并且提供基于信息的决策支持,从而提升管理水平,降低管理成本,增强核心竞争力,为企业创造更大的利润空间。中小企业是我国国民经济的重要组成部分,对它们而言,优秀的人资源管理系统应当具有简单实用,实施容易,维护方便,成本低廉等特点,这就是开发本系统力求达到的目标。 论文针对现有人力资源管理软件中的不适应中小企业需求的一些问题进行了研究。首先探讨了模糊数学理论和层次分析法在绩效考核管理中的综合运用。然后,重点介绍了面向对象的统一建模语言(UML)的概念和体系结构,确定了建模过程和建模工具。接下来,论文主体详细阐述了设计开发一套科学化的人力资源管理系统的过程。在分析人力资源管理的业务流程和功能需求的基础上,利用UML建立了系统功能、业务流程和物理架构等模型。利用MicrosoftSQL Server 2000和Delphi 7.0完成了数据库设计,实现了系统的十个功能模块的建设。系统将模糊综合评价方法应用于绩效考核功能中,使之具备科学评价功能。通过利用Web服务将人力资源管理系统数据对外发布,系统提供了对外集成的接口。系统实现了多种方式信息查询,多种方式数据统计和动态报表打印等功能。最后,对全文进行总结,并展望了未来的研究方向。

台风气象服务效益评估方法研究与系统开发——以浙江省台风为例

这是一篇关于台风,评估,气象服务效益,模糊理论,层次分析法的论文, 主要内容为台风是世界上破坏力最强大的自然灾害之一,其危害十分严重。浙江省地处我国东南沿海,海岸线长,海域广,有利于台风的侵袭和影响,造成的台风灾害损失比较严重。同时,由于浙江省沿海地区经济发展很快,台风灾害损失愈趋增大。近年来,随着气象部门对台风的预报准确率的提高,政府部门根据气象预报实施了更加及时有效的防台减灾措施,大大减少了台风带来的损失。因此,通过研究浙江省台风灾害的气象服务效益评估模型,开发防台减灾评估系统,对指导台风的防、减灾、保障我国经济社会发展和维护人民群众的生命财产安全有着重要的现实意义。 本文从台风灾害的气象服务效益基本概念出发,首先用模糊层次综合评判法对台风的破坏力进行了评估。并用两种不同的方法建模,对台风的气象服务效益进行了评估。一种方法是基于逆推算法的浙江省台风气象服务效益评估:分别运用调查法和模糊综合评价法对台风的气象服务水平、政府防灾减灾决策及组织和不可避免损失因子指数进行了评估计算。另一种方法是基于直接算法的浙江省台风气象服务效益评估:通过政府部门根据气象预报对台风预防所避免的损失来计算的效益,包括转移人口的效益、渔船提前回港避风的效益、水库适度泄洪的效益和防泥石流、山体滑坡地质灾害的效益等。并对上述两种气象服务效益的评估结果进行了对比分析。 最后,根据部门和行业的需要,构建了台风气象服务效益评估系统。该平台采用B/S架构,开发语言采用当今流行的JAVA语言,后台数据库采用关系型数据库MySQL。此系统是集评估功能、预测预警功能和查询功能为一体的防台减灾系统,能对台风的破坏力、社会影响、气象服务效益进行快速评估,评估结果为防台减灾相关部门提供决策支持,以提高防台减灾服务水平。

基于多数据融合的酒店房间房客识别模型研究

这是一篇关于人体识别,多数据融合,深度置信网络,模糊理论的论文, 主要内容为随着智能家居的发展以及组网技术的不断完善,家居的智能化已经走进我们生活的各个方面。智能酒店就是其中之一。随着人脸识别技术不断完善,实现人证合一是当今智能酒店的发展方向。为实现人证合一,就必须抛弃传统使用房卡的入住模式。但是相较于无限制供电,房卡的“插卡取电,拔卡去电”功能更加符合现如今的节能政策,因此我们需要研究一种模型,能够准确识别房客,进而对水电进行控制,实现对水电资源的节约。传统的人体感应多应用于感应灯,安全控制方面。常用到的技术包括有红外线人体感应,微波人体感应,摄像头识别等。但是这些技术应用于酒店房客识别中又会出现诸多问题。红外线,微波技术各自都有短板,无法实现全方面无差错人体识别。为保证房客隐私性,摄像头又不被允许安装在房间内,可见单一的人体感应设备无法实现全方位的人体识别。深度学习可以有效地实现对数据的处理。但是训练数据以及处理数据需要浪费大量时间,如何减少训练以及处理数据时间也是一个难题。通过分析以上问题,本次研究的主要内容为比较各种人体识别技术,选取最为合适的多数据融合技术构建房客识别模型。利用红外,微波等人体感应设备同其它诸如压力传感器结合,将多个传感器数据通过多数据融合的方式进行处理判断。本次研究结合模糊理论改进DBN(深度置信网络)来实现多数据融合,构建出模糊DBN神经网络,通过对分界度参数的调整,对模型进行优化。以损失召回率的方式将精确率提升到100%,准确率为85%。把研究模型与传统的KNN模型的处理结果进行比较,证明多数据融合模型优势以及实用性。最后使用SSM(Spring+Spring MVC+Mybaits)框架构建网络平台,将本次研究模型运用到实践。

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