计算机开题报告

计算机开题报告

在我们平凡的日常里，报告十分的重要，我们在写报告的时候要注意涵盖报告的基本要素。一起来参考报告是怎么写的吧，下面是小编精心整理的计算机开题报告，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

一、开题报告前的准备

毕业设计（论文）题目确定后，学生应尽快征求导师意见，讨论题意与整个毕业设计（论文）（或设计）的工作计划，然后根据课题要求查阅、收集有关资料并编写研究提纲，主要由以下几个部分构成：

1．研究（或设计）的目的与意义。应说明此项研究（或设计）在生产实践上或对某些技术进行改革带来的经济与社会效益。有的课题过去曾进行过，但缺乏研究，现在可以在理论上做些探讨，说明其对科学发展的意义。

2．国内外同类研究（或同类设计）的概况综述。在广泛查阅有关文献后，对该类课题研究（或设计）已取得的成就与尚存在的问题进行简要综述，只对本人所承担的课题或设计部分的已有成果与存在问题有条理地进行阐述，并提出自己对一些问题的看法。引用内容要有标注。

3．课题研究（或设计）的内容。要具体写出将在哪些方面开展研究，要重点突出。研究的主要内容应是物所能及、力所能及、能按时完成的，并要考虑与其它同学的互助、合作。

4．研究（或设计）方法。科学的研究方法或切合实际的具有新意的设计方法，是获得高质量研究成果或高水平设计成就的关键。因此，在开始实践前，学生必须熟悉研究（或设计）方法，以避免蛮干造成返工，或得不到成果，甚至于写不出毕业设计（论文）或完不成设计任务。

5．实施计划。要在研究提纲中按研究（或设计）内容落实具体时间与地点，有计划地进行工作。

二、开题报告

1．开题报告可在导师所在教研室或系内举行，须适当请有关不少于3位老师参加，导师及所有同导师的同学必须参加。

2．本表（页面：A4）在开题报告通过论证后填写，一式三份，本人、导师、所在系（要原件）各一份。

三、注意事项

1．开题报告的撰写完成，意味着毕业设计（论文）工作已经开始，学生已对整个毕业设计（论文）工作有了周密的思考，是完成毕业设计（论文）关键的环节。在开题报告的编写中指导教师只可提示，不可包办代替。

2．无开题报告者不准申请答辩。

由于计算机辅助审计起步较晚，又受经费不足、人才紧缺等因素的影响，在现阶段我国计算机辅助审计的发展尚存在着许多不足之处，主要表现在以下几个方面摘要：

一、计算机辅助审计的发展处于初级阶段，计算机的功能和优势没有得到充分发挥。审计人员使用计算机进行辅助审计，在现阶段使用得最多的是为了方便汇总数据而统一使用的一些汇总系统，或者是使用文字处理和表格处理程序，在很大程度上把计算机当成了功能更强一些的“打字机”和“计算器”，而在对被审计单位的计算机操作系统的测试和检验、利用计算机对数据资料进行分析处理等更高层次的计算机辅助审计工作方面，也只是个别审计机关或部门进行过试点，尚未在大范围内进行推广。计算机辅助审计尚处在一个摸索的阶段。

二、辅助审计软件发展滞后，在很大程度上制约着计算机辅助审计事业发展。从目前辅助审计软件的使用情况来看，还存在着软件功能不够完善、无法直接和被审计单位数据建立连接、运行轻易出错等缺点。辅助审计软件的种类缺乏，现有绝大多数的辅助审计软件往往只能满足某一个特定审计项目或某一种类型审计的需要，还没有一种功能比较完备、可以广泛适用于各种类型审计的通用软件，使得计算机辅助审计经常出现“无米之炊”的状况。而且，辅助审计软件基本上都由审计机关出资或组织人员进行开发，使用范围也基本限于审计机关，应该说没有形成一个真正的审计软件产业和市场，软件的质量没有经过市场的检验，也缺乏市场的资金和人力物力的支持。

三、审计机关计算机硬件的建设落后，和计算机辅助审计发展的要求不适应。计算机技术的发展一日千里，硬件设备也不断更新换代。然而审计机关由于经费紧张等原因，总的来说计算机硬件建设比较落后，尤其是基层审计机关在计算机方面的投资不多，人均计算机占有量还很低，许多还是已经淘汰的落后机型，给计算机辅助审计的发展造成很大的障碍。

四、对审计人员培训不够，相当部分审计人员计算机操作水平不高，还没有建立起一支能够熟练利用计算机进行辅助审计的审计队伍。很多审计机关无论是在招聘录用干部方面，还是在日常的业务培训方面，对审计人员计算机知识的把握和应用水平没有充分引起重视，对计算机辅助审计的扶持和发展还没有形成制度化。近几年各级审计机关逐步采取一些办法，如举行过计算机应用知识考试等，使现有审计人员的计算机操作水平有所提高，但和熟练运用计算机进行辅助审计尚有一定距离，同时精通审计业务和计算机技术的审计人员更是寥寥无几。计算机人才紧缺新问题是发展计算机辅助审计面临的最难克服的“瓶颈”。

题目：计算机辅助网络教学系统探讨

一、研究的背景和意义

当今世界是信息爆炸的时代，信息快速增长并且迅速更新，这一客观现实对教育改革提出了全新的要求。传统的黑板加粉笔的教学手段已无法适应当前大信息量的教学需要，教育体制和教育模式必须有重大变革，才能满足21世纪要求培养高层次、能够适应社会发展、具有创造性人才的需求，所以，必须创造一个在教师指导下学生自主学习的环境。随着现代计算机技术向教育领域的扩展，计算机、多媒体和网络在教育过程中的应用越来越普遍。以计算机为辅助工具的网络教学作为一种全新的教学方式越来越受到人们的重视。所谓网络教育指的是在网络环境下，以学习者为主体，以计算机技术、多媒体技术、通信技术和Internet网络等高新技术为主要教学手段和传播媒体，运用图像、文字、动画、音频和视频等相结合的一种新型的交互式网络教育方式。而网络教学系统是基于这种技术产生的一种具体的应用模式，它是在校园网甚至Internet上建立一个虚拟的教学环境，在这个环境中，可以实现教师备课、讲课，学生自主学习，教师和学生课后交流、答疑、批改作业及考试等教学环节。网络教育打破了传统教育的时空限制、地域限制，使学习者可以按照自己的学习计划在网上学习，能更充分地利用教育资源，为全社会的学习者所共享，使国民可以得到更多、更好的受教育机会。网络教育是一种开放式的教育体系，为知识经济时代的终生教育、终生学习提供了良好的条件。通过建立和完善以计算机辅助工具的网络教学系统，实现从传统教育模式到现代教育模式的转换，实现全国乃至全世界教育资源的共享，是实现对学生个别化终身教育和最终实现我国全民教育终身化的有效途径。

二、文献综述

网络教学的涵义

对于网络教学目前还没有一个统一的、规范的、标准的限定，但可以这样理解，凡是依托计算机网络进行的教学活动 ……此处隐藏31288个字……实现手势的识别反馈。

2.常用手势识别算法分析

2.1人工神经网络算法

这种算法还具有抗干扰能力和容错性强识别速度快等优点，它能把预处理和识别的过程同时进行处理。在目前的识别领域中，运用的比较多的神经网络是误差反向传播神经网络（简称网络）。BP神经网络结构图算法是一种有监督式的学习算法，它由三部分构成输入层、中间层（也叫隐藏层）和输出层，其中的输入层和输出层的神经元节点是固定的数目，两层之间存在从输入层到输出层的前馈连接和输出层至输入层的反馈连接，只有隐藏层的神经元是可以自由定义的。

在人际交互识别领域中应用神经网络算法进行手势的识别时首先需要有自己的数据库系统，再对采集到的手势数据序列进行算法的训练，使用训练好的网络去识别输入的手势数据信息数据的含义即达到识别手势的目的，识别到后经由计算处理以实现人机交互的目的。神经网络的优点是抗干扰性和容错能力强，缺点是训练量比较大，扩充性不强对时序建模能力差，无法有效处理动作的速率带来的问题。

2.2动态时间规整

动态时间规整曾是语音识别的一种主流方式，它是一种将时间归整与距离测度结合起来的非线性正则化的技术，算法是建立一套科学的时间校准匹配路径将测试模式和参考模式建立起联系的算法。

DTW的算法主要利用的动态编程技术（Dynamic Programming,DP）去实现，它的算法实现是将全局的优化分化成众多的局部最优化。所以在使用算法的时候需要将各局部最优化，已达到全部的最优化。

在DTW算法中由于容易实现和数据的训练简单等优点被用在语音识别中广泛应用，但在手势识别领域由于其运算量太大和较弱的抗噪能力，很难达到对手势识别的实时性的要求。

2.3特征选择

手势识别本质上是对手势进行多分类任务，在实际的实验测试过程中，能够准确区分手部状态是进行手势识别任务的前提条件，且对后续的分类以及检测等任务的精准度至关重要。

比如在进行图像识别过程中，对拍摄到的图像进行特征提取是判别手势的第一步，特征性质的优劣是后续进行图像信息处理的关键，对采集到的数据进行特征提取，提取过程中如果特征过于简单就会造成对图像信息的提取不全，导致最后的判别精确度较低的问题不能满足手势识别对人体手势识别高精确度的要求，而如果不考虑提取到的特征维度问题，容易造成数据维度灾难现象即产生大量的特征数据使计算机无法短时间进行处理，这样不能满足手势识别对于现场实时性的要求。

因为在三维空间中执行的手势是动态的，采集到的加速度和姿态角的数据也是实时变化的，所以对于手势识别的数据是由内嵌在手套中的两个六轴陀螺仪加速度传感器产生的，当手部移动时会产生加速度，角速度姿态角等实时数据信息，处理器通过对传感器识别的运动数据进行采集计算最终识别手势的动作。

三、实验结果测试与分析

1.实验手势

本章主要内容是根据前面内容进行试验，通过实验验证可穿戴智能手套翻译器能够使用改进型的识别算法提高手势的识别率和识别精度。

为验证嵌入式系统对手势手语识别的可行性，在进行试验时候从准备好的手势模型中各取四个进行手势识别试验。开始手势表达时要按箭头的方向做轨迹，同时要求一次性完成动作，不能在动作执行时有停顿，做完每一个手势都要停顿一定时间。

2.实验过程及数据统计

本文所采取的实验方法及过程如下：

首先，实验所用的手势模板是已经定义好了的手势集合，实验时从中选取定义好的手势集。

其次，从手势集合中选取部分手势进行算法识别，在这个过程中逐渐将训练样本数量由少到多增加，观察样本数量对识别率的影响。

最后，使用改进型算法对手势进行识别，同样将样本数量逐渐增多，观察样本数量对手势识别率的影响，将两种算法识别的结果进行对比，比较识别率。

整个识别的流程通常是由以下几步完成的：系统的初始化、检测动作的状态是否开始、记录数据集、检测动作是否结束，模型对比和识别结果，实验的流程图如图所示。

识别动作时最重要的是准确判断手势的开始时刻，因为每一个手势动作通常可能会连续摆动来表达含义，所以在进行动作识别时需要采集传感器信息加速度的变化去判断是否为开始信号，过程是传感器采集到数据时判断是否开始，若是开始信号则开始转换数据进行对手势的识别，当传感器停止传输数据时则表动作结束同时语音播放。

根据实验结果可知手势识别率总体上是随着样本的训练次数增加有微量上升，因此再一次增加样本的训练次数进行实验对比，来确认训练的样本数对识别率的影响，分别选用经过次和次训练的手势，总体上手势的识别率是随着样本训练次数的增加而略有提升，不过达到一定程度之后识别率就基本保持了稳定。

四、研究步骤：

x年x月-x年x月，收集资料，建立模型，

x年x月-x年x月，开发软件，

x年x月-x年x月，教学试验，评价修改，

x年x月-x年x月，扩大试验，归纳总结。

五、参考文献

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