6个研究背景和意义示例,教你写计算机模型训练论文

今天分享的是关于模型训练的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到模型训练等主题,本文能够帮助到你

基于神经网络的英语学习app系统研发

这是一篇关于模型训练,语音识别,Flutter应用,英语学习,gRPC系统的论文, 主要内容为随着互联网时代的到来,移动应用越来越普及。自主化、定制化的移动学习方式相较于传统课堂学习方式更加便捷,人工智能技术的发展与应用也使得移动学习方式更加精准、高效。语音交互一直以来都是人机交互突破的重点,其包含很多了语音识别、自然语言处理、语音合成等技术,这些技术都可以使用神经网络来训练出可靠的模型,非常适合在语言类教学中使用。本文针对国内移动英语学习应用缺少口语训练的现状,研发了一款基于语音识别和合成技术和神经网络技术的英语学习app应用。本文开发的app应用采用Flutter、g RPC、Tensor Flow等技术开发,前端包括用户中心、商城和语音交互等功能,后台包括课程管理、支付和神经网络模型训练功能。本文主要工作包括:1)提出基于神经网络的英语学习app系统的整体架构设计方案,通过需求分析,梳理出业务功能并划分系统模块,其主要功能包括用户管理、课程管理、购物车、支付、语音识别和语音合成。2)设计了基于Flutter的移动客户端架构方案,使用MVC设计方法对移动端结构分层,上层为UI层,中间业务层,下层为模型层,移动设备有麦克风等设备通过工具层使用Flutter SDK与移动设备通信。3)设计了基于g RPC的服务端系统设计方案,为移动客户端提供用户、课程、订单、神经网络模型等数据服务,通过使用第三方支付接口搭建支付退款服务。4)设计了一种基于Tensor Flow的神经网络训练系统,训练语音识别模型和语音合成模型,并采用迁移模块将训练好的神经网络模型压缩、迁移到移动终端运行。5)搭建测试环境,使用Nginx和Docker配置部署服务器,使用端到端的测试方法对系统功能进行测试,测试覆盖了客户端、服务端和数据库。对神经网络模型评估使用词错误率和MOS评分机制分别对语音识别和语音合成功能进行测试,测试过程采用多组对照方式进行,最后给出测试结果。该应用经过测试,能够满足学习者的学习需求。

基于OpenCV的视频测井关键目标识别方法研究

这是一篇关于均值滤波,图像分割,卷积神经网络,模型训练的论文, 主要内容为视频测井是检测井筒设备,保证油田开发生产的重要方法。但是,通过视频测井获取的井筒图像干扰项过多,图像不清,而且后期识别大多数是利用人工方式,不仅需要具备较高的专业知识而且工作量大,为了更好的观测井筒设备的接箍、泄漏、射孔三种关键目标图像,本文提出了基于Open CV的视频测井关键目标识别方法研究,利用图像预处理操作提高样本质量,并对Alex Net、VGG16和Google Net三种神经网络进行了研究与应用。本文利用可见光KATEYETM鹰眼井下电视V2.0测井新技术拍摄的四川一盆地油田井下清晰检测视频获取到含有关键目标接箍、射孔和泄漏的视频,逐帧截取得到图像原始数据,通过左右互换、上下翻转、旋转等方法扩充图像样本;对图像样本用均值滤波、高斯滤波去除图像噪声,用对数Log、Gama变换增强图像,用分水岭算法进行图像分割,通过上述图像预处理工作,提高了图像数据集的质量。在研究图像识别和神经网络的基础上,基于Alex Net、VGG16、Google Net三种卷积神经网络分别建立了基于Open CV的视频测井关键目标识别模型,利用图像训练集和验证集对模型进行了参数调优和结构优化,通过实验对比分析三种模型的训练效果。其中,基于Google Net的识别模型效果最好,准确率达到了88%;基于Alex Net和VGG16的识别模型准确率偏低,分别为63%和54%。在调研分析油田视频测井实际需求的基础上,通过系统功能设计、架构设计、数据库设计等,开发出了基于Open CV的视频测井关键目标识别系统,实现了对用户信息的管理、图像数据的预处理、神经网络模型的训练、关键目标图像识别结果的图形展示等功能,能够帮助油田工作人员快速识别出视频测井关键目标,减轻工作人员负担,提高工作效率。

基于Kubernetes的Tensorflow分布式模型训练平台的设计与实现

这是一篇关于模型训练,Kubernetes,Tensorflow,B/S架构,微服务架构的论文, 主要内容为近些年来,人工智能已成为当今社会的热门话题,引领着社会的变革和技术的发展。事实上,人工智能已悄悄地渗入到我们生活的点点滴滴,在各个业务领域的应用已初见成效。而这些应用得益于在海量数据分析的基础上建立的经验模型,并且每一款人工智能产品都是通过对训练成熟的模型封装而衍生出来的。因此,模型即是人工智能的核心所在,欲想更快、更有效地从人工智能中获取高价值的内容和衍生产品,我们必须从其核心和根本入手,来研究如何高效、快速地训练模型。本论文将从算法工程师的角度出发,考虑模型训练的周期,解决训练过程中的一些痛点,打造一个易用、可用的模型训练平台。模型训练平台可以为算法工程师提供一套涵盖数据集管理、模型管理、脚本管理、运行环境等在内的在线服务。支持目前最受欢迎的Tensorflow算法引擎的分布式任务计算,减少模型训练的周期,极大提高模型开发效率。本文的主要工作是设计实现一个基于Kubernetes的Tensorflow分布式模型训练平台,为用户提供模型训练API服务以及Tensorflow框架的任务执行引擎服务。每一个服务对应一个独立的服务平台,所有的平台通过微服务架构进行组织。其中,模型训练平台API服务的主要功能有:数据集管理、模型管理、个人工作空间、组件管理、工作流管理;Tensorflow任务执行引擎服务的主要功能有:运行任务、停止任务、查看当前正在运行的任务列表,以上所有功能点的设计和实现都依据软件工程的开发流程实现。模型训练API服务基于B/S架构,使用Java语言和Spring Boot框架技术完成系统开发,选用MYSQL数据库。任务执行引擎则使用Python语言和Django框架完成开发,选用Redis存储数据。该平台经过测试,均已达到了预期目标,可以为算法工程师提供Tensorflow分布式模型训练服务。

基于深度学习的疲劳驾驶检测系统的设计与实现

这是一篇关于疲劳驾驶,深度学习,计算机视觉,PP-YOLO,模型训练的论文, 主要内容为道路交通安全问题与社会中的每个人都有着密不可分的联系,有统计数据表明,疲劳驾驶是导致道路交通安全事故的几大主要原因之一。为了更好的解决司机疲劳驾驶的问题,众多汽车厂商与科研机构都对此展开了研究。针对疲劳驾驶检测,目前最常用的方法有三种,分别为基于生理特征的检测方法、基于车辆行驶信息的检测方法以及基于驾驶人行为特征的检测方法。前两种方法由于分别具有对驾驶员含有侵入性与检测精度较低等问题而导致在实际生产条件下不能大规模投入使用。针对以上问题,本文选择采用基于驾驶人行为特征的检测方法,结合深度学习技术在计算机视觉领域的广泛应用与显著优势,设计并实现了一套疲劳驾驶检测系统。该系统包含车载设备与后台管理系统两部分,实现了对驾驶员疲劳状态的实时监控与检测预警功能。本文中驾驶员的疲劳状态检测采用了在检测速度与检测精度两端性能平衡较好的PP-YOLO检测模型。不同于基于生理特征的检测方法所具有的对驾驶员含有入侵性以及基于车辆行驶信息的检测方法因为受道路状况与司机驾驶习惯等众多因素影响而导致的检测精度较低等问题,基于驾驶人行为特征的检测方法具有无入侵,准确率高且适用条件广泛等众多优点。针对车载移动端检测设备算力不足等问题,本文利用更换特征提取骨干网络等方法对检测模型进行了改进,从而在特定设备上达到了检测精度与检测实时性都较好的效果。本文的主要工作内容有以下三点:1.采用国产开源深度学习平台Paddle Paddle,训练出了基于PP-YOLO的疲劳驾驶检测模型,并且在特定移动端设备上达到了较好的检测效果。2.充分考虑实际生产情况,对疲劳驾驶检测系统进行了设计。从系统的需求分析、架构设计、主要功能模块设计、业务流程展示以及数据库设计等方面全面对系统做出了阐述。3.全面实现并展示了疲劳驾驶检测系统的各项功能,并对系统整体进行了测试。通过测试,车载设备可以对驾驶员的疲劳驾驶情况及时、准确的发出语音报警提示,并将相关报警信息上传至后台服务器以方便管理人员及时了解情况,系统整体应用效果达到了预期设计目标,可以满足实际的使用需求。