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关于电子信息工程论文提纲范文
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电子信息工程论文提纲范文一
致谢 5-6
摘要 6-7
ABSTRACT 7
目录 8-11
1 绪论 11-16
1.1 研究背景 11-12
1.2 研究目的和意义 12
1.3 论文研究内容、方法和创新点 12-14
1.3.1 研究内容 12-13
1.3.2 研究方法 13-14
1.3.3 论文创新点 14
1.4 论文结构 14-16
2 文献综述 16-31
2.1 绩效评价 16-20
2.1.1 绩效评价相关概念 16-17
2.1.2 国外绩效评价研究现状 17-18
2.1.3 国内绩效评价研究现状 18-20
2.2 神经网络 20-26
2.2.1 人工神经网络简介 20-21
2.2.2 BP神经网络基本原理 21-25
2.2.3 BP神经网络在港口评价中应用研究现状 25-26
2.3 平衡计分卡 26-30
2.3.1 平衡计分卡理论 26-28
2.3.2 平衡计分卡应用研究现状 28-29
2.3.3 平衡计分卡在港口绩效评价中优势 29-30
2.4 本章小结 30-31
3 基于平衡计分卡的散杂货港口绩效评价指标的建立 31-44
3.1 散杂货港口绩效评价指标的选择原则 31-32
3.2 散杂货港口生产业务流程分析 32-34
3.3 散杂货港口绩效评价指标分析 34-41
3.3.1 财务指标分析 35-36
3.3.2 客户指标分析 36-37
3.3.3 内部经营指标分析 37-41
3.3.4 创新与学习指标分析 41
3.4 散杂货港口绩效评价指标选择 41-43
3.5 本章小结 43-44
4 基于BP神经网络的散杂货港口绩效评价模型 44-58
4.1 数据采集和处理 44-48
4.1.1 数据采集 44-46
4.1.2 数据预处理 46-47
4.1.3 数据选择和分组 47-48
4.2 BP神经网络模型建立 48-53
4.2.1 BP神经网络结构设计 48-50
4.2.2 BP神经网络算法选择 50-51
4.2.3 BP神经网络参数设置 51-53
4.3 BP神经网络模型实现 53-56
4.3.1 程序分析 53-54
4.3.2 模型训练 54-56
4.3.3 有效性验证 56
4.4 本章小结 56-58
5 基于BP神经网络的散杂货港口绩效评价 58-66
5.1 港口经营绩效评价 58-59
5.2 港口经营绩效分析 59-64
5.3 改进措施以及建议 64-65
5.4 本章小结 65-66
6 总结与展望 66-68
6.1 总结 66
6.2 研究展望 66-68
参考文献 68-70
电子信息工程论文提纲范文二
致谢 5-6
摘要 6-7
ABSTRACT 7-8
1 绪论 12-18
1.1 研究背景及意义 12-13
1.2 国内外研究现状 13-16
1.2.1 轨道交通领域的研究情况 13
1.2.2 航空航天领域的研究情况 13-14
1.2.3 其他领域的相关安全研究情况 14-16
1.3 研究内容 16
1.4 论文结构 16-18
2 基于模型的安全分析方法 18-29
2.1 统一建模语言UML 19-22
2.1.1 UML基础知识 20-21
2.1.2 IBM Rational Software Architect建模工具 21
2.1.3 UML模型的扩展机制 21-22
2.2 传统的安全分析方法 22-25
2.2.1 危险与可操作性分析 22-23
2.2.2 故障模式和后果分析法 23-24
2.2.3 故障树分析法 24-25
2.3 动态故障树分析法 25-28
2.3.1 动态逻辑门 26-27
2.3.2 故障树构建方法 27-28
2.4 本章小结 28-29
3 模型扩展设计及故障树生成方法 29-42
3.1 UML建模与扩展方法 30-35
3.1.1 类及其属性和操作的扩展方法 30-31
3.1.2 类的基数的扩展方法 31
3.1.3 类的关系的扩展方法 31-32
3.1.4 使用构造型扩展故障描述语义 32-35
3.2 模型信息提取算法 35-41
3.2.1 XML定义及构成 35-36
3.2.2 LINQ与XML 36-37
3.2.3 根据提出的方法所建模型的XML描述 37-38
3.2.4 UML模型信息提取算法设计 38-41
3.3 本章小结 41-42
4 故障树生成算法设计与实现 42-57
4.1 动态故障树生成算法步骤 43-50
4.2 UML模型到故障树自动生成软件设计与实现 50-52
4.3 提出的方法与HIP-HOPS对比 52-56
4.4 本章小结 56-57
5 列控车载ATP系统的模型设计及求解 57-67
5.1 列控车载ATP系统组成 57-59
5.2 车载ATP系统建模及扩展 59-61
5.3 故障树自动生成 61-64
5.4 本章小结 64-67
6 结论与展望 67-69
6.1 主要工作与结论 67
6.2 工作展望 67-69
参考文献 69-72
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