5个研究背景和意义示例,教你写计算机交互系统论文

今天分享的是关于交互系统的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到交互系统等主题,本文能够帮助到你

协同环境下交互系统的设计与实现

这是一篇关于交互系统,文本消息完整性保护,MSN互通的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,协同设计作为CAD技术与CSCW技术结合的产物,可以有效地利用异地资源,缩短产品开发周期,降低产品设计成本,相关产品也越来越受到大中型企业的关注。近年来这方面的研究工作也在不断深入。但是,在远程协同设计领域,效果还不是很理想。协同设计人员通过网络的交流不如现实中那么方便,容易引起误解。随着网络多媒体技术的发展,该技术的应用将对远程协同设计产生巨大影响。此外,协同设计过程对信息交流的可靠性要求也越来越高,没有安全保护的协同设计过程具有很大的潜在威胁。因此在协同环境下实现一个友善安全的交互系统是现在需要解决的问题。为了更好地支持协同设计活动,本文对协同设计环境下的交互系统的设计和开发进行了研究。本文对近几年交互系统,协同环境下的通信机制等方面的最新研究结果进行总结和分析,在此基础上,针对协同环境下具体的通信和安全需求,设计了基于协同环境的交互通信系统。考虑到协同设计系统的实际需求,以及相关技术难点,实现过程中以Delphi Enterprise 7.0为开发环境,有效利用第三方组件,结合Mysql数据库,实现协同系统中各用户之间文本、音视频、桌面共享等方式的交流。论文对协同环境下交互系统的设计方法和实现过程进行了介绍,以文本交流子系统和MSN互通子系统为例重点分析其设计和实现过程。在文本交流子系统中,分析了两人会话和多人会议的解决方案,并对文本消息进行签名处理来保证消息的完整性,从指纹图像中提取签名密钥所需的特征字符串,对文本消息进行签名和验证以提高系统安全性能;MSN互通子系统中,分析了与MSN互通消息的现有方案,融合已有方案的优点,设计并实现了在本系统客户端直接与MSN客户端进行文本即时消息通信的方法并支持最新版本的MSN协议,最后对其完成功能进行了测试。本文创新点包括: 1.将基于指纹图像的数字签名技术运用到协同环境下的消息完整性保护中。 2.采用分散客户端的方式实现与MSN互通文本消息功能。

频谱感知系统中智能交互子系统的设计与开发

这是一篇关于频谱管理,智能感知,交互系统,B/S架构的论文, 主要内容为随着我国经济建设和国防建设的蓬勃发展,频谱资源在信息传递载体中所扮演的角色越来越重要,越来越多的设备使用使频谱资源日趋紧缺,相互干扰和环境污染也日渐得到关注。2013年3月我国工信部提出的信息消费概念,强调信息技术拉动内需,促进消费,而无线电通信作为信息消费的主力载体,未来可预见性的带来近10亿的消费价值。因此,我国工信部和无线电管理中心更关注稀缺的频谱未来如何去规划和管理,以及产生的大量数据如何能予以更好地利用。频谱资源的有限、可复用的特点,频谱管理系统在规划、监测、分析频谱数据时起到了非常重要的位置。原有的在使用用的频管系统基于C/S模型设计实现,随着数据量的增大和网络的拓展,越来越多的弊端逐渐显现出来。本文在研究现有的频管系统基础上,分析用户需求和现有技术实现手段,充分利用了B/S架构的灵活性,移动终端的便携性设计实现了频谱传输系统的智能交互子系统。创造性的实现了WEB端和移动端对频谱采集的数据实时显示、在实验环境下接入无线网实现移动状态对节点机的控制、以及智能化的异常数据上报机制等。弥补了C/S系统固有的缺陷,降低了开发和维护成本,可应用于未来的进一步的功能和规模拓展。经过了需求调研、方案选取、系统概要设计和实现之后,本子系统还在智能传输整个系统中进行了功能和性能上的测试,可以满足未来感知网络的拓展,也可以配合“小网小设备”,进行局部的数据感知和传输。从而展现了互联网和移动互联网在频谱数据感知的领域信息化的优势,更好的顺应大数据发展的趋势。

基于深度学习的采煤机摇臂关键零部件剩余寿命预测系统

这是一篇关于采煤机摇臂,剩余寿命预测,深度学习,DCNN,AE bi-GRU,交互系统的论文, 主要内容为煤矿是我国的重要能源之一,采煤机作为煤炭能源开采至关重要的设备,承担着割煤、装煤等任务,但恶劣的工况和高强度、高负荷的工作状态以及滞后的维护措施等因素导致其故障频发,降低设备的工作效率,危害企业、社会乃至国家的生产利益,威胁相关人员的生命安全,故对采煤机进行高效可靠的健康管理势在必行。采煤机摇臂是采煤机的关键执行机构,它的剩余寿命情况与采煤机整机的健康状态息息相关,因此,对采煤机摇臂关键零部件进行剩余寿命预测极其重要。目前,基于深度学习理论进行剩余寿命分析预测的研究如火如荼,但针对采煤机设备的相关研究仍不够全面,且大多数研究主要基于专家经验或软件、数学模型的静态仿真,缺乏实时性和动态性,将理论分析转化为实际应用的实践探索也较为缺乏。随着机器学习、神经网络、大数据、互联网+等新理论和新技术的出现与成熟,构建智能化、经济适用、高效准确的设备剩余寿命预测平台是大势所趋。本文采用深度学习理论与系统开发技术相结合的方法,以采煤机摇臂关键零部件为主要监测和研究对象,以对关键零部件的剩余寿命动态预测为主要目的,构建基于深度学习的剩余寿命预测神经网络模型,开发基于深度学习的采煤机摇臂关键零部件剩余寿命预测系统。实现了深度学习理论分析向应用实际的转化,丰富了采煤机的预测性维护等健康管理手段,满足用户所需,顺应社会的进步趋势和新“四化”的发展要求。分析采煤机摇臂关键零部件的失效现象及原因,明确剩余寿命预测系统所针对的零部件对象,确定采煤机摇臂关键零部件的数据类型,针对拥有全生命周期数据的零部件,构建深度卷积神经网络模型(deep convolutional neural network,DCNN)进行剩余寿命分析预测,对于拥有非全生命周期数据的零部件,构建自编码器(auto-encoder,AE)与双向门循环单元(bidirectional gated recurrent unit,bi-GRU)结合的深度神经网络模型进行剩余寿命分析预测,充分发挥各个模型的预测特性和预测能力,提高对零部件分析的差异性和针对性,提升预测结果的有效性和准确性。探索深度神经网络模型嵌入系统环境的手段,封装涵盖数据提取、数据预处理、特征提取、剩余寿命分析预测等过程的各类深度神经网络模型,利用C#语言中process类调用进程的方法解决Python语言环境下的剩余寿命预测模型与C#语言环境下的Web系统的兼容问题。基于成熟的ASP.NET系统开发框架和B/S系统架构,利用Microsoft Visual Studio 2010系统开发平台和Microsoft SQL Server 2008 R2数据库软件作为系统开发手段,结合使用Echarts图像生成工具、Python编程语言等协同技术,设计和开发基于深度学习的采煤机摇臂关键零部件剩余寿命预测系统,对每个关键零部件均实现部件简介、监测动态、寿命预测及历史记录的功能。经测试,所构建的系统界面友好,功能丰富且适用性强,兼容性好,安全性和稳定性较高。