导读:本文包含了自动学习论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:制动器,验证实验,缩写,听音,人工智能,机械臂,住宅区,街区,训练系统,技术支援
自动学习论文文献综述
陈超[1]（2020）在《日本 自动驾驶启动验证实验 机器人用制动器小型高效深度学习能听音会缩写》一文中研究指出日本自动驾驶进入验证实验阶段。为实现名为“街区内自动移动服务”的业务，日本综合研究所于2018年8月29日成立了“街区内自动移动服务联盟”。目标是在住宅区这一有限的区域内，实现利用自动驾驶技术支援老年人移动的业务。计划以时速30公里以下的速度在住宅区内的(本文来源于《科技日报》期刊2020-01-09）
张少宇[2]（2019）在《基于卷积神经网络的CT图自动检测深度学习》一文中研究指出针对肺结节良恶性诊断的难度,采用自定义卷积神经网络对其进行建模分析。通过多次实验分析,构建得到了可以实现7层肺结节检测的卷积神经网络模型,在每层中都含有训练参数,得到13×13的卷积核。测试肺结节的算法通过4个指标进行评价,分别为准确性和特异性、敏感性和假阳率。PndCnn-7参数优化结果得到,学习率lr介于[0. 4,1. 05]范围内,需要处理的批次达到最少0. 75。13×13卷积核能够实现网络的快速收敛,并且不会引起震荡的现象。当epoch增大至50,则会引起误差的明显减小,使网络达到良好的收敛状态。(本文来源于《信息技术》期刊2019年11期）
罗霞,许佑民[3]（2019）在《机器人助力湖南“智慧矫正”》一文中研究指出“滴滴滴，滴滴滴……超界人数２，越界待处理人数２。”近日，长沙开福区社矫局指挥中心办公桌上，一台宽15厘米、高25厘米的小型机器人发出预警信息。这台名为“小曼”的智慧社矫机器人，是一款专门为社区矫正工作定向研发的AI产品。2018年司法部下发《“(本文来源于《法制周报》期刊2019-11-19）
韦灵,黎伟强[4]（2019）在《基于机器学习的中文文本自动分类的实践研究》一文中研究指出信息技术应用平台的拓展、互联网用户数量的大幅度增加,使得网络平台成为人们生活、工作的重要阵地,随之而来的,网络数据计算、分类需要以秒级为单位处理,技术难度更大。为深入、全面地开发数据资源的内在价值,进一步提升文本分类的实践技术应用成为当务之急。作为信息检索与数据分类、文本挖掘、信息利用的重要技术手段,文本分类的技术研究已经迈入新的阶段,以非线性、核方法、数据集偏斜与多层分类、web网页分类为代表的技术创新应用,已经成为现阶段文本分类的重要技术研究方向。(本文来源于《智库时代》期刊2019年46期）
敬颉,陈潭,杜文丽,刘志康,尹皓[5]（2019）在《自动驾驶场景中增强深度学习的时空特征提取方法》一文中研究指出自动驾驶是当下的热点研究方向,同时交通拥堵也是国内常年存在的社会问题。在未来,交通拥堵很大概率会出现在自动驾驶车辆和人为驾驶车辆共存的道路上。考虑到多种可能会影响自动驾驶的因素,在已有学说的基础上进行实验。为了提升整体交通的运行效率,在保证安全的情况下,所有自动驾驶车辆应当尽可能进行高速的行驶,以提升道路效率,从而解决交通拥堵的问题。通过使用二维平面表示道路,将二维信息堆迭形成叁维数据以及混合神经网络结构的不同方法来解决这一问题,并利用深度神经网络从中提取出所需的时空特征来进行车辆控制,从而使车辆做出较优的响应。最后,我们利用增强学习的方法来搭建并训练该系统,完成神经网络结构效果的测试。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S2期）
高旭,马迎新,汤小兵,陆小荣[6]（2019）在《基于Matlab神经网络算法的智能变电站光纤回路自学习及自动设计的研究》一文中研究指出随着智能变电站建设速度不断加快,大规模智能变电站新建和改扩建工程集中投产。在此背景下,由于设计人员和运维人员在经验、习惯方面的差异,智能变电站光纤回路标准化设计难度大,光纤回路设计与正确性校核靠人工完成,设计效率低、图纸正确性校核困难。针对以上问题,提出了一种基于神经网络算法的智能变电站光纤回路自动设计方案。通过采集海量变电站物理配置描述文件(SPCD文件),经过人工智能学习,建立神经网络决策树,实现根据二次系统设计要求自动输出光纤回路设计图纸。该方案利用人工智能技术提升了智能变电站光纤回路设计效率和质量,进而实现光纤回路设计的标准化、智能化。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年22期）
卫万成,黄文明,王晶,邓珍荣[7]（2019）在《基于多任务学习的古诗和对联自动生成》一文中研究指出实现古诗和对联的自动生成是极具挑战性的任务。该文提出了一种新颖的多任务学习模型用于古诗和对联的自动生成。模型采用编码-解码结构并融入注意力机制,编码部分由两个BiLSTM组成,一个BiLSTM用于关键词输入,另一个BiLSTM用于古诗和对联输入;解码部分由两个LSTM组成,一个LSTM用于古诗的解码输出,另一个LSTM用于对联的解码输出。在中国的传统文学中,古诗和对联具有很多的相似特征,多任务学习模型通过编码器参数共享,解码器参数不共享,让模型底层编码部分兼容古诗和对联特征,解码部分保留各自特征,增强模型泛化能力,表现效果大大优于单任务模型。同时,该文在模型中创新性地引入关键词信息,让生成的古诗及对联表达内容与用户意图一致。最后,该文采用自动评估和人工评估两种方式验证了方法的有效性。(本文来源于《中文信息学报》期刊2019年11期）
韦灵,黎伟强[8]（2019）在《基于机器学习的中文文本自动分类的实践研究》一文中研究指出信息技术应用平台的拓展、互联网用户数量的大幅度增加,使得网络平台成为人们生活、工作的重要阵地,随之而来的,网络数据计算、分类需要以秒级为单位处理,技术难度更大。为深入、全面的开发数据资源的内在价值,进一步提升文本分类的实践技术应用成为当务之急。作为信息检索与数据分类、文本挖掘、信息利用的重要技术手段,文本分类的技术研究已经迈入新的阶段,以非线性、核方法、数据集偏斜与多层分类、web网页分类为代表的技术创新应用,已经成为现阶段文本分类的重要技术研究方向。(本文来源于《智库时代》期刊2019年45期）
李互刚[9]（2019）在《基于机器学习的配网设备状态自动检修方法研究》一文中研究指出传统检修方法不能满足配网设备的当下用网状态,导致低能耗运行现象的频繁发生。为解决上述问题,提出一种基于机器学习的新型配网设备状态自动检修方法。通过确定配网通信节点聚类方式的手段,对配网设备进行自适应连接及调试监测,完成基于机器学习的配网设备状态自适应调试。在此基础上,通过匹配检修语义、调整及确认已生成安措执行条目文件的方式,完成新型检修方法的搭建,实现基于机器学习的配网设备状态自动检修方法研究。模拟对比实验结果显示,与传统检修方法相比,应用新型自动检修方法后,配网设备当下用网状态满足率提升50%,造成低能耗运行发生几率降低30%。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2019年10期）
何密,粘永健,张芸,林哲宇,胡厚源[10]（2019）在《机器学习自动识别小鼠异位性心搏》一文中研究指出临床上检测异位性心搏,对心血管疾病的早发现、早诊断、早治疗有重大意义。异位性心搏的自动识别能有效减轻人工识别的负担。采用37只小鼠各10 min的心电图(ECG)信号,由3位专家完成异位性心搏的标定及数据库的建立。在此基础上,使用7种机器学习方法,组合脉冲排除滤波器和模板匹配算法的值,对异位性心搏点进行自动识别。实验结果表明,7种机器学习的方法都能得到较好的预测性能(所有曲线下面积(AUC)大于0.899),其中集成学习AdaBoost的预测能力最好(AUC=0.940,准确度、特异性均为0.888)。(本文来源于《太赫兹科学与电子信息学报》期刊2019年05期）
自动学习论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对肺结节良恶性诊断的难度,采用自定义卷积神经网络对其进行建模分析。通过多次实验分析,构建得到了可以实现7层肺结节检测的卷积神经网络模型,在每层中都含有训练参数,得到13×13的卷积核。测试肺结节的算法通过4个指标进行评价,分别为准确性和特异性、敏感性和假阳率。PndCnn-7参数优化结果得到,学习率lr介于[0. 4,1. 05]范围内,需要处理的批次达到最少0. 75。13×13卷积核能够实现网络的快速收敛,并且不会引起震荡的现象。当epoch增大至50,则会引起误差的明显减小,使网络达到良好的收敛状态。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自动学习论文参考文献
[1].陈超.日本自动驾驶启动验证实验机器人用制动器小型高效深度学习能听音会缩写[N].科技日报.2020
[2].张少宇.基于卷积神经网络的CT图自动检测深度学习[J].信息技术.2019
[3].罗霞,许佑民.机器人助力湖南“智慧矫正”[N].法制周报.2019
[4].韦灵,黎伟强.基于机器学习的中文文本自动分类的实践研究[J].智库时代.2019
[5].敬颉,陈潭,杜文丽,刘志康,尹皓.自动驾驶场景中增强深度学习的时空特征提取方法[J].计算机科学.2019
[6].高旭,马迎新,汤小兵,陆小荣.基于Matlab神经网络算法的智能变电站光纤回路自学习及自动设计的研究[J].电力系统保护与控制.2019
[7].卫万成,黄文明,王晶,邓珍荣.基于多任务学习的古诗和对联自动生成[J].中文信息学报.2019
[8].韦灵,黎伟强.基于机器学习的中文文本自动分类的实践研究[J].智库时代.2019
[9].李互刚.基于机器学习的配网设备状态自动检修方法研究[J].自动化与仪器仪表.2019
[10].何密,粘永健,张芸,林哲宇,胡厚源.机器学习自动识别小鼠异位性心搏[J].太赫兹科学与电子信息学报.2019