電子信息工程論文提綱

時間：2024-10-10 21:57:34 電子信息工程畢業論文我要投稿

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關于電子信息工程論文提綱范文

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關于電子信息工程論文提綱范文

　　電子信息工程論文提綱范文一

　　致謝 5-6

　　摘要 6-7

　　ABSTRACT 7

　　目錄 8-11

　　1 緒論 11-16

　　1.1 研究背景 11-12

　　1.2 研究目的和意義 12

　　1.3 論文研究內容、方法和創新點 12-14

　　1.3.1 研究內容 12-13

　　1.3.2 研究方法 13-14

　　1.3.3 論文創新點 14

　　1.4 論文結構 14-16

　　2 文獻綜述 16-31

　　2.1 績效評價 16-20

　　2.1.1 績效評價相關概念 16-17

　　2.1.2 國外績效評價研究現狀 17-18

　　2.1.3 國內績效評價研究現狀 18-20

　　2.2 神經網絡 20-26

　　2.2.1 人工神經網絡簡介 20-21

　　2.2.2 BP神經網絡基本原理 21-25

　　2.2.3 BP神經網絡在港口評價中應用研究現狀 25-26

　　2.3 平衡計分卡 26-30

　　2.3.1 平衡計分卡理論 26-28

　　2.3.2 平衡計分卡應用研究現狀 28-29

　　2.3.3 平衡計分卡在港口績效評價中優勢 29-30

　　2.4 本章小結 30-31

　　3 基于平衡計分卡的散雜貨港口績效評價指標的建立 31-44

　　3.1 散雜貨港口績效評價指標的選擇原則 31-32

　　3.2 散雜貨港口生產業務流程分析 32-34

　　3.3 散雜貨港口績效評價指標分析 34-41

　　3.3.1 財務指標分析 35-36

　　3.3.2 客戶指標分析 36-37

　　3.3.3 內部經營指標分析 37-41

　　3.3.4 創新與學習指標分析 41

　　3.4 散雜貨港口績效評價指標選擇 41-43

　　3.5 本章小結 43-44

　　4 基于BP神經網絡的散雜貨港口績效評價模型 44-58

　　4.1 數據采集和處理 44-48

　　4.1.1 數據采集 44-46

　　4.1.2 數據預處理 46-47

　　4.1.3 數據選擇和分組 47-48

　　4.2 BP神經網絡模型建立 48-53

　　4.2.1 BP神經網絡結構設計 48-50

　　4.2.2 BP神經網絡算法選擇 50-51

　　4.2.3 BP神經網絡參數設置 51-53

　　4.3 BP神經網絡模型實現 53-56

　　4.3.1 程序分析 53-54

　　4.3.2 模型訓練 54-56

　　4.3.3 有效性驗證 56

　　4.4 本章小結 56-58

　　5 基于BP神經網絡的散雜貨港口績效評價 58-66

　　5.1 港口經營績效評價 58-59

　　5.2 港口經營績效分析 59-64

　　5.3 改進措施以及建議 64-65

　　5.4 本章小結 65-66

　　6 總結與展望 66-68

　　6.1 總結 66

　　6.2 研究展望 66-68

　　參考文獻 68-70

　　電子信息工程論文提綱范文二

　　致謝 5-6

　　摘要 6-7

　　ABSTRACT 7-8

　　1 緒論 12-18

　　1.1 研究背景及意義 12-13

　　1.2 國內外研究現狀 13-16

　　1.2.1 軌道交通領域的研究情況 13

　　1.2.2 航空航天領域的研究情況 13-14

　　1.2.3 其他領域的相關安全研究情況 14-16

　　1.3 研究內容 16

　　1.4 論文結構 16-18

　　2 基于模型的安全分析方法 18-29

　　2.1 統一建模語言UML 19-22

　　2.1.1 UML基礎知識 20-21

　　2.1.2 IBM Rational Software Architect建模工具 21

　　2.1.3 UML模型的擴展機制 21-22

　　2.2 傳統的安全分析方法 22-25

　　2.2.1 危險與可操作性分析 22-23

　　2.2.2 故障模式和后果分析法 23-24

　　2.2.3 故障樹分析法 24-25

　　2.3 動態故障樹分析法 25-28

　　2.3.1 動態邏輯門 26-27

　　2.3.2 故障樹構建方法 27-28

　　2.4 本章小結 28-29

　　3 模型擴展設計及故障樹生成方法 29-42

　　3.1 UML建模與擴展方法 30-35

　　3.1.1 類及其屬性和操作的擴展方法 30-31

　　3.1.2 類的基數的擴展方法 31

　　3.1.3 類的關系的擴展方法 31-32

　　3.1.4 使用構造型擴展故障描述語義 32-35

　　3.2 模型信息提取算法 35-41

　　3.2.1 XML定義及構成 35-36

　　3.2.2 LINQ與XML 36-37

　　3.2.3 根據提出的方法所建模型的XML描述 37-38

　　3.2.4 UML模型信息提取算法設計 38-41

　　3.3 本章小結 41-42

　　4 故障樹生成算法設計與實現 42-57

　　4.1 動態故障樹生成算法步驟 43-50

　　4.2 UML模型到故障樹自動生成軟件設計與實現 50-52

　　4.3 提出的方法與HIP-HOPS對比 52-56

　　4.4 本章小結 56-57

　　5 列控車載ATP系統的模型設計及求解 57-67

　　5.1 列控車載ATP系統組成 57-59

　　5.2 車載ATP系統建模及擴展 59-61

　　5.3 故障樹自動生成 61-64

　　5.4 本章小結 64-67

　　6 結論與展望 67-69

　　6.1 主要工作與結論 67

　　6.2 工作展望 67-69

　　參考文獻 69-72

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