1.进行生成对抗网络或零样本学习的学术研究生； 2.想了解生成对抗网络或零样本学习应用现状，不知从何看起； 3.需要多看文献来了解GAN的使用和应用； 4.希望快速ZSL的结合点和应用情况，并寻找灵感；

本文针对全国各高校的工程硕士在进行毕业论文写作之前所必须经历的一步：开（选）题报告，本人将自己的选题报告为有需要的人奉献了来，希望对各位有些参考价值！

Matlab程式码资料夹结构 Cross_Validation_code_Matlab 它包含使用交叉验证方法调整和计算预测以估计预测模型的性能所需的所有代码（Matlab）。 更准确地说，它有助于我们确定模型的最佳参数。 CRPS_code_Matlab 它包含使用连续等级概率评分所需的所有代码（Matlab）。 它是与概率预测系统有关的验证工具，并且是突出显示清晰度和校准预测的数量。 数据_2016.xlsx 它包含最终数据集。 之前已使用python对其进行了清理（请参阅python_script ）。 加利西亚的风力发电数据集包含52123个有效数据点（从2016年1月1日到2016年12月31日）。 Functions_code_Matlab 它包含了本研究中使用的其他功能。 GL_transform函数对应于广义logit变换，而IGL_transform函数对应于逆广义logit变换。 Graphic_illustrations_code_Matlab 它包含获得一些图形插图所必需的代码（Matlab），这些插图已存在于硕士论文中。 MAE_RMSE_code_Matla

主要创新点 提出了LaNet网络模型 继承了LeNet-5的参数共享、局部链接的特点。充分使用了AlexNet的Relu激活函数，和 dropout层

清华大学的博士硕士毕业论文写作技巧，很详细

应用CMMI连续模型改进某复杂系统软件过程的研究

2021年上海大学翻译硕士考研真题、考研笔记借鉴.pdf

该项目与Itajubá联邦大学的Gabriel CS Almeida题为“智能学习中先进功率质量扰动的鲁棒分类器的机器学习应用”的硕士学位论文相关。 以下是MATLAB代码的详细信息。 新设备的插入，数据流的增加，间歇性生成和大规模计算机化大大增加了当前电气系统的复杂性。 这种增加导致了必要的变化，例如需要更智能的电气网络来适应这种不同的现实。 以大数据，机器学习（ML），深度学习（DL）和模式识别为代表的人工智能（AI）技术的出现代表了基于信息和知识的社会和全球发展的新时代。 随着最近的智能电网（SG），使用这种类型智能的技术的使用将变得更加必要。 本文研究了在SG中使用高级信号处理和ML算法创建高级功率质量扰动的鲁棒分类器的方法。 为此，使用随机元素生成已知的PQ干扰模型，以逼近实际应用。 从这些模型中，随着这些干扰的产生，产生了成千上万的信号。 使用离散小波变换（DWT）的信号处

硕士论文 硕士论文-通过混合分析预测识别Android恶意软件 抽象的随着运行移动操作系统Android的移动设备的数量不断增加，其广泛使用和各种应用可能性，这些设备已成为恶意应用程序的重要目标。 通过先进的静态和动态分析，研究人员可以深入了解恶意软件的机制，而机器学习通常被用来检测未知的恶意应用程序。 Android操作系统和相关恶意软件不断发展。 因此，使用过时的恶意软件训练机器学习模型可能会对较新的恶意软件的预测标识的性能产生负面影响。 尽管一些科学出版物使用了过时的恶意软件集合。 本文着重研究一个中心问题：通过比较两种混合方法，对最近的Android恶意软件的预测识别有多精确？ 在本文中，从合适的存储库中收集了近期的恶意和良性Android应用程序。 实施了两种混合分析，以从Android应用程序中提取静态和动态信息。 两种方法都试图增加在物理设备上执行的动态分析的代码覆盖率。 利

关联规则研究现状 最早的Apriori算法给出了关联规则的基本求解方法后，也留下了算法的不足之处，即：大数据量数据库中使用关联规则算法存在多次遍历数据库的消耗和大量关联规则产生带来的关联规则爆炸式增长的问题。 比如基于约束的关联规则求解，通过挖掘用户通常感兴趣的关联规则，来减少关联规则的挖掘量，再如划分和采样等关联规则求解方法，这些方法减少了挖掘的候选集。 通常通过一次性读取数据库或有限次大量读取数据库数据的方式来实现。如代表算法：FP - 树频集算法利用一种树结构来存储读取数据。 代表性的扩展：加权支持度关联规则、多层关联规则、多维关联规则。这里所谓的属性指的是关联规则概念或意义上的限定、区别于应用扩展。 根据具体的应用领域的需要，关联规则挖掘就领域应用做出改变，如文本关联分析、儿童意外伤害发现等等。 通过挖掘算法得到的关联规则仅仅是具有统计意义上的模式，至于这种模式的意义需要通过继续分析才能得到，经常使用聚类、检索、可视化等方法进行分析。 数据库在不断地更新，必然导致关联规则要随着这种变化进行改变，如何在已产生的关联规则的基础上进一步对数据库进行关联规则分析成为增量更新的研究点。 * *