9篇关于TensorFlow的计算机毕业论文

今天分享的是关于TensorFlow的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到TensorFlow等主题,本文能够帮助到你

基于用户兴趣转移模型的推荐系统设计

这是一篇关于用户兴趣转移模型,行为序列建模,深度兴趣转移网络,用户兴趣推荐系统,TensorFlow的论文, 主要内容为传统的推荐系统假设用户在过去一段时间内对一些商品比较感兴趣,则相似度较大的用户也可能有相同兴趣。但用户特征不会稳定不变,原有特征也会随着时间而转移。考虑到基于协同过滤的推荐系统忽略了用户兴趣转移这一特征对用户相似度的影响,因此,根据用户兴趣变化,基于行为序列建模的推荐可以提高推荐质量。本文主要围绕三部分展开。第一部分,通过移动网络大数据的用户行为数据挖掘出用户的潜在兴趣特征,结合用户偏好、数据类目属性以及用户行为事件建模用户的兴趣特征转移模式。第二部分,通过需求分析、功能概述、架构设计、数据库设计四个步骤,设计基于用户兴趣转移模型的推荐系统。第三部分,基于前两部分的课题成果,预测用户未来的兴趣演进,并基于模型预测的结果,实现基于用户兴趣转移模型的推荐系统。本论文首先通过研究常见的推荐模型推荐的现状与不足,明确了用户兴趣转移模型应用于推荐系统的重要意义。通过数据预处理过程,提取出用户兴趣转移路径特征。在此基础上,本文改进了阿里巴巴的深度兴趣转移网络算法,提出了 Conv-DIEN模型。在Amazon Books数据集上的验证表明,本文提出的算法显著优于基准算法,达到较好的建模效果。接下来,进行基于用户兴趣转移模型的推荐系统设计。结合现有需求讨论该系统的主要功能,并规划推荐引擎的核心流程,包括用户历史兴趣转移数据获取、对用户兴趣的实时建模以及线上个性化精准推荐的实时推荐流程。在系统实现方面,本文从系统需求出发,进行接口定义和技术选型,完成了基于TensorFlow的推荐系统代码设计与实现,并将推荐系统部署到云端。对比其他同类系统的特点,对本文提出的系统的可扩展性、性能进行分析,最后结合互联网推荐算法的发展趋势,得出基于用户兴趣转移的推荐系统存在的重要意义。

微博企业账户辅助管理系统的设计与实现

这是一篇关于微博,管理系统,情感分析,SpringBoot框架,TensorFlow的论文, 主要内容为近几年来,社交网络已经成为人们日常生活的一部分,并产生了许多有影响力的社交网络产品,其中最具代表性的就是微博。微博社交的主要方式是个人或企业通过发送微博动态吸引粉丝关注,并通过回复、评论、转发等方式实现两者之间的互动。而两者的互动促进了微博动态的扩散和传播,为微博动态成为微博热搜提供了可能。微博热搜,正是因为大量粉丝的关注而不断升温,最后成为全民关注的热点。观察近几年的重大事件和新闻焦点,可以发现其中许多都起源于微博热搜,微博的影响力可见一斑。而相比于个人而言,企业与微博之间可以产生更多的“化学反应”。企业的微博账户,不仅具有宣传企业的作用,同时还包含企业售前和售后服务的功能,维系着企业与粉丝的联系。高质量的微博推送,能够吸引更多粉丝的关注;及时的评论与回复,可以加深企业与粉丝之间的关联。因此如何高效的管理企业的微博账号是企业在进行策划公关和客户管理时必然要面对的问题。结合以上需求,基于公司的企业微博账户,本文完成了微博企业账户辅助管理系统的设计与实现。系统主要包括后台用户管理功能、微博数据采集功能、微博数据分析功能、微博动态管理功能、微博热搜管理功能、微博情感分析功能。其中后台用户管理功能主要用于客服人员的管理和维护、角色和权限的分配。微博数据采集功能,主要用于定时从微博服务器中采集微博信息。微博数据分析功能,是通过数据处理和数据建模实现对数据的分析,进而封装成服务接口。微博数据管理功能,主要用于管理采集到的微博信息,并支持对指定微博的回复和评论。微博情感分析功能,则是结合数据分析功能,对微博信息进行情感分析的分类和统计。本人参与并负责整个项目前端和后端的设计与开发。参与了项目的需求分析,独立完成了项目的概要设计、功能结构设计、数据库分析和设计,并完成了用户管理服务、微博数据采集服务、微博数据分析服务、微博动态管理服务、微博热搜管理服务和微博情感分析服务的详细设计与实现。整个项目前后端分离,后端以Java和Python语言开发,使用了Spring Boot和Tensor Flow框架。前端使用了React框架,结合Mobx和Boot Strap完成数据的传递和页面的渲染。最终前后端合并,完成了整个项目的设计、开发、测试和部署。项目上线后运行正常,管理平台不仅提供包括查看微博信息、回复和评论等基本功能,还对微博信息进行了筛选和处理,减轻了客服人员的工作量,帮助客服人员把更多的时间集中到更需要处理的任务上。同时帮助客服人员与粉丝进行及时的互动,维系了企业与粉丝的联系。另外,及时的微博动态更新,在帮助企业增加粉丝的同时,提高了企业的知名度。

基于深度学习的一种DDoS攻击检测研究

这是一篇关于DDoS,Kubernetes,TensorFlow,深度学习,分布式系统,智能检测的论文, 主要内容为分布式拒绝服务攻击(DDoS)已严重影响当今互联网的发展,许多大型互联网系统经常受到DDoS攻击而无法访问,因此寻找一个有效的智能检测DDoS攻击方法将是非常重要的,为了解决该问题,本文提出一种基于深度学习的DDoS攻击检测方法,并用Kubernetes搭建分布式系统,分布式训练神经网络模型。与传统机器学习方法相比,深度学习具有高效率、可塑性、普适性等特点,而用容器封装深度学习应用进行训练能有更小的计算开销和更好的灵活性。本次论文的主要内容和研究成果包括:1)容器技术可以充分利用各种机器资源包括CPU、内存和磁盘,达到资源有效利用和隔离,而Kubernetes则是业界广泛认可和看好的容器编排解决方案,并且原生支持微服务架构,具有很好的横向扩容能力,并且可以很灵活对机器资源进行定制和隔离,减少手工操作和提供更高效的训练能力。本次研究我们将用容器技术定制CPU核数和限制内存使用量,并搭建一个基于Kubernetes和TensorFlow的分布式深度学习系统。2)用含有DDoS网络攻击标记的时间序列数据训练本课题设计的神经网络模型,研究表明循环神经网络(RNN)可以有效的对时间序列数据进行分析,长短期记忆网络(LSTM)则是这种神经网络的特殊类型,可以学习长期的时间依赖信息。本文用LSTM构建神经网络模型,用异步随机梯度下降算法更新权重和偏差参数。3)实验结果性能分析:利用搭建的分布式深度学习系统进行神经网络训练,定制容器CPU核心和内存使用量,通过大量的实验,确定了CNNLSTM3这种神经网络模型准确率最高,对输出结果仿真最好,偏差度降至1.08%。本文由理论提出到系统设计,实现了用循环神经网络从时间序列网络流量特征中学习并跟踪网络攻击行为,并且使用Kubernetes构建分布式计算集群,提出了一种结合云计算和深度学习技术的DDoS攻击检测方法,本次所实现的DDoS检测系统成功的对时间序列的网络攻击流量进行了预测,本次研究不但在学术上为未来网络攻击行为的检测提供了一个参考方案,也解决了实际的问题。

程序设计课程的智能语音问答系统的研究与实现

这是一篇关于深度学习,语音识别,生成式问答模型,词向量,TensorFlow的论文, 主要内容为随着深度学习和语音识别技术的快速进步,智能语音问答系统获得的关注度越来越多。对于传统的问答系统而言,系统通常是根据用户输入的问题按照既定的模板规则进行匹配,或者在一个很大的信息数据库里面检索,得到已经编辑好的相应问题的答案,然后将得到的答案返回给目标用户,而基于深度学习的智能问答系统则是从大量问答对数据集中进行学习,提取特征,从而根据用户输入的问题为用户生成对应的答案。在本文中,将根据程序设计课程的基本需求,并基于国内外对深度学习、语音识别、问答、微服务相关技术的分析,对基于深度学习的问答以及语音识别进行了研究和改进,提出一种智能语音问答系统解决方案,并基于Android系统开发了智能语音问答系统。首先,分析和研究智能语音问答系统需要用到的理论知识和技术,了解系统当中所需要的基本功能。其次,分析和研究现有的语音识别方法,选用百度语音识别工具来识别用户输入的语音。同时基于开源Android智能手机操作系统开发了人机交互应用程序,用户可以进行语音提问,然后通过语音识别模块将输入的语音识别成文字。再者,分析和研究现有的微服务技术实现方法,选用微服务架构来设计后端,使用高性能分布式服务框架Dubbo来连接不同的服务,使得服务和服务之间能够相互通信。并且使用前端与后端完全分离的方式开发了语料管理系统,管理员用户可以对语料管理系统中的语料进行增删改查操作。最后,分析和研究深度学习在问答系统中的应用以及梯度下降算法,设计生成式问答模型和对小批量梯度下降算法进行改进,并利用大量与程序设计相关的问答对数据集采用小批量梯度下降算法和改进过后的小批量梯度下降算法来训练生成式问答模型,从实验结果来看,采用改进过后的小批量梯度下降算法训练出来的生成式问答模型为用户提出的问题生成的答案的准确度要高一些。与此同时,将语音识别和生成式问答模型应用到智能语音问答系统当中,基于Android操作系统开发了智能语音问答系统,用于对用户提供问答服务。

基于LSTM的智能家居环境监控系统的设计与研究

这是一篇关于智能家居,LSTM,预测模块,TensorFlow,MQTT,树莓派的论文, 主要内容为为了适应新兴科技趋势的发展,符合未来的智能城市的需求,提高人类生活环境的智能化水平,智能家居的发展在社会中越来越占据了非常重要的地位。本文通过对目前智能家居的发展现状做了一定的分析研究,结合了人工智能的新兴技术,把传统智能家居系统环境数据采集、数据上传、用户交互、模式训练、家电控制等集于一体,设计出了一种改进的智能家居系统。分析了系统需求之后,设计采用了B/S架构的用户交互,通过采集下位机-服务器-控制节点-家电设备的总体结构来完成智能家居环境的智能监控,并对主要软硬件进行研究设计。在充分的对人工智能技术机器学习理论进行了深入研究之后,本文选用了长短时记忆(LSTM)神经网络模型作为智能家居的基础模型,在对Google开源框架进行简要分析后,本文选用TensorFlow作为LSTM神经网络的部署平台,并对预测模型进行了研究设计。将基于LSTM神经网络的环境监控系统主要分为了三大模块进行研究设计。数据管理模块是通过下位机树莓派进行环境信息的采集,并将信息通过通信方式实时显示到B/S架构的服务器网页以及移动端界面。同时,将数据存储到SQLite3数据库中,并提供给预测模型进行预测。网络通信模块主要是树莓派与服务器通过MQTT协议进行数据上传、存储;服务器通过WIFI进行与控制中心节点的通信;最后控制中心节点通过IR、RF、EnOcean等技术将控制命令发送到不同的家电设备。预测模块主要包括了基于TensorFlow的LSTM神经网络模型,数据输入后经过模型预测,输出控制指令。最后,对于本文设计的智能家居环境监控系统进行测试,环境信息采集完整度达到100%,家电设备的控制率达到95%以上。无线网络测试包括通过测试断电恢复后,网络能在2分钟内自愈;随着高度的变化,通信质量维持在-95dB以下。预测模型的测试主要对一天的环境信息预测,输出家电控制指令准确率达到90%以上。通过测试,本文设计的智能家居环境监控系统整体符合要求。

移动视频中重点人物识别系统的设计与实现

这是一篇关于人脸识别,视频抓取技术,TensorFlow,深度学习,卷积神经网络的论文, 主要内容为随着移动互联网的快速发展,出现了越来越多的短视频平台,例如抖音短视频、快手短视频等。这些平台已经成为人们休闲生活中必不可少的一项娱乐活动,发布在平台中的视频大都是人们发布的日常生活等内容,但是也有人会利用视频发布平台发布一些违规的内容,甚至会出现犯罪人员,这给公共安全提出了很大的挑战。同时公安所关注的重点人员也可能会出现在某个视频中,该系统为公安寻找关键人物提供一种辅助手段,同时也可以为公共安全提供保障。本文主要是利用卷积神经网络的模型在人脸识别中的应用,相对于传统人脸识别的方法,卷积神经网络在进行复杂的算法设计时不需要人工进行。本文主要内容包括以下几部分内容:(1)本文主要有视频抓取及下载和系统管理模块两大部分。视频抓取及下载主要是对发布在短视频平台中的视频URL进行抓取,再将抓取到的视频进行下载。目前主流的短视频平台只有APP,对于视频的抓取需要利用数据抓取软件fiddler,由于抖音视频的数量巨大,就需要利用appium自动化工具代替人工进行滑动视频,极大节约了人工成本。对于系统管理模块,利用B/S架构对系统的界面进行设计,中间件采用serverlet进行实现。通过UML建模对系统功能进行需求分析及建模,设计出系统中的各个功能,然后通过设计流程图对功能点进行设计。(2)视频抓取及下载首先是通过利用网络抓包工作原理对视频URL进行抓取,再通过Python服务调用抓取到的URL对视频进行下载。对于管理模块中的各个功能利用类图以及序列图对功能点进行实现,该系统实现的功能有底库管理、预警管理、报警管理以及系统管理。本系统是通过对抓取到的视频进行人脸识别后与底库中的人员信息进行比对分析,若比对分析结果相匹配,则通过报警管理功能进行报警,其中人脸识别中具有人脸检测、人脸特征点提取以及比对分析三个步骤,这三个步骤在系统中通过faster R-CNN算法、KD-tree算法、余弦相似度算法进行实现。(3)对系统的整体设计并实现后,对系统的功能与非功能进行了测试。本系统采用白盒测试与黑盒测试。通过代码走查以及测试工具testbed工具对代码进行测试,通过黑盒测试对系统的各个功能点进行测试分析。根据测试结果可以得出,测试结果符合预期结果,系统可靠稳定,符合设计要求。该系统具有较好的市场应用价值,为公安系统在海量视频中识别关键人物提供了极大的便捷。

基于TensorFlow图像分析的移动端应用研究

这是一篇关于卷积神经网络,高斯模糊,TensorFlow,巡检系统,移动端开发的论文, 主要内容为近年来,随着人工智能技术及相关算法日渐成熟,各行各业的相关应用也日益增多。特别是使用神经网络进行图像分类的算法,可以帮助人们提升工作效率,方便大家的日常生活,成为了当今智能领域的主流算法。如今,在巡检这一行业中,传统的纸质化工作已经被智能巡检取代,但是在智能巡检系统中也存在着一些问题,比如巡检时拍摄的图像经常会出现细节部分不够清晰,亮度不达标或者拍摄内容不符合要求的情况,这就导致之后的任务审核环节无法进行。1)本文针对以上问题设计了在移动端进行图像质量预判断的巡检系统架构。架构中选择了将图像分类模型运行在移动端的方式。巡检系统分为两个部分,即移动端和后台,分别对每个部分的需求和设计目标进行分析,给出了具体的设计和实现方法。2)提出了一种为分类模型构建充足训练样本的方案。模型将从质量上对拍摄图像进行预判断,包括模糊度、亮度和拍摄内容三个方面。其中,图像的模糊度相对于另两个指标而言,更加难以构建样本。由于针对不同的巡检任务,拍摄图像的模糊度要求有所不同,所以我们需要构建出几种不同模糊度的训练样本。本文将高斯模糊这一算法进行优化和改进,应用在制作样本上,得到了适用于巡检行业判断图像模糊度的训练样本。3)实现了在移动端对图像进行预判断的巡检系统。包括模型训练,模型优化以及移动端中获取经纬度和数据库存储等功能模块的开发。最终实现了整个系统的搭建并进行了模型的准确性和平台可用性的验证。

电子卷宗智能编目系统的设计与实现

这是一篇关于智能编目,模式识别,图片分类,TensorFlow,迁移学习的论文, 主要内容为电子卷宗智能编目,是指利用机器自动、快速、准确地对电子卷宗进行分类。为了完善电子卷宗信息管理,最高人民法院提出,要全面开发自动编目技术。智能编目技术就是采用智能技术,实现扫描的各阶段诉讼材料的自动筛选和分类,并生成电子卷宗的目录信息。在电子卷宗智能编目技术提出之前,电子卷宗编目需要工作人员将电子卷宗信息逐个加入到卷宗目录。这种传统的方法不仅费时费力,还存在编目不及时和不准确等问题。为了解决这一难题,我们开发了电子卷宗智能编目系统。该系统的主要功能包括电子卷宗的分类和目录的生成。电子卷宗智能编目系统主要采用模式识别图片分类和OCR识别关键词分类相结合的方式匹配电子卷宗的目录和类型,实现智能编目。为了能够实现电子卷宗的智能编目,本文主要开展了如下工作:(1)模式识别。采用TensorFlow计算框架,基于Google提供的训练好的Inception-v3模型,采用卷积神经网络迁移学习的方式再训练新的模型文件,使新的模型适用于电子卷宗图片分类的问题。通过卷积神经网络迁移学习,使用少量的训练数据在短时间内训练出效果较好的电子卷宗图片分类的模型。根据新训练的模型预测图片的正确率和分类结果,匹配目录和类型。(2)OCR识别关键词分类。是基于Spring、Hibernate、Sybase数据库等技术的设计思想,将OCR识别技术识别出的电子卷宗图片的内容根据关键词匹配目录和类型。(3)更新目录。根据匹配的目录和类型实现更新电子卷宗目录信息。本项目通过模式识别和OCR识别两种方式实现电子卷宗的分类,已经在天津市武清法院和河西法院部署应用,满足了法院智能编目的需求,应用效果良好。

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