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计算机论文答辩范文 一份优秀的论文答辩稿可以帮助学生顺利完成论文答辩的过程，下面是小编搜集整理的计算机论文答辩，供大家阅读参考。 计算机论文答辩【1】 亲爱的各位老师 您们好!我叫xxx，我的毕业论文题目是基于机器视觉的手写数字识别算法。 首先，感谢我的论文指导老师黄玲老师和胡波老师对我的悉心教诲和指导，使我能够顺利完成我的毕业论文。 其次，我对这次答辩小组的全体老师表示深深的感谢，感谢您们在百忙之中抽出时间对我的论文答辩表示关注， 最后，我对我在大学四年所有的老师们表示感激，感激老师们的辛勤付出。 在此，我诚心地希望我的老师们能够幸福安康! 下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。 首先，我想谈谈这个毕业设计的目的及意义。 手写数字识别作为模式识别的一个重要分支，在邮政、税务、交通、金融等行业的实践活动中有着及其广泛的应用。 这几年来我国开始大力推广的三金工程在很大程度上要依赖数据信息的输入，如果能通过手写数字识别技术实现信息的自动录入，无疑会促进这一事业的发展。 因此，手写数字的识别研究有着重大的现实意义，一旦研究成功并投入应用，将产生巨大的社会和经济效益。 手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题，也有着重要的理论价值。 一方面，阿拉伯数字是世界各国通用的符号，因此，手写体数字是一个重要枢纽。 在符号识别领域，数字识别为这一领域提供了一个算法研究的平台。 另一方面，手写数字的识别方法很容易推广到其它一些相关问题，特别是对英文字母的识别，但到目前为止机器的识别本领还无法与人的认知能力相比，这仍是一个有难度的开放问题。 其次，我想谈谈这篇论文的结构和主要内容。 本文分成四个部分.第一部分是绪论，这部分主要讲选题的背景意义以及手写数字识别的发展概况。 第二部分是图像处理，这部分讲的是讲数据提取、预处理、特征提取，主要通过图像灰度化、平滑去噪、二值化、归一化等对图像进行预处理和通过逐点扫描的方法进行特征提取得到特征值特征向量。 第三部分是人工神经网络，这部分主要讲的是神经网络的概念、发展历史以及基本原理，BP神经网络的网络模型、基本原理以及在模式识别上的优势。 第四部分是基于BP算法的手写体数字识别的实现，这部分主要讲BP算法的识别过程，神经网络结构参数的选择与确定以及实验的结果与分析。 最后我想谈谈这篇论文和识别系统存在的不足。 这篇论文的写作以及识别系统开发的过程，也是我越来越认识到自己知识与经验缺乏的过程。 虽然，我尽可能地收集材料，竭尽所能运用自己所学的知识进行论文写作和识别系统开发，但论文还是存在许多不足之处，识别系统功能并不完备，有待改进.请各位评委老师多批评指正，让我在今后的学习中学到更多。 谢谢! 计算机论文答辩【2】 各位老师，下午好!我叫XX，是XX级XX班的学生，我的论文题目是-，论文是在*导师的悉心指点下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，向各位老师不辞辛苦参加我的论文答辩表示衷心的感谢，并对三年来我有机会聆听教诲的各位老师表示由衷的敬意。 下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。 首先，我想谈谈这个毕业论文设计的目的及意义。 作为计算机应用的一部分,图书销售管理系统对图书销售进行管理,具有着手工管理所无法比拟的优点,极大地提高图书销售管理效率及在同行业中的竞争力.因此，图书销售管理系统有着广泛的市场前景和实际的应用价值. 其次，我想谈谈这篇论文的结构和主要内容。 本文分成五个部分. 第一部分是综述.这部分主要论述本系统开发的目的和意义，与业务相关的管理原理，以及与系统相关MIS系统开发原理与方法。 第二部分是系统分析.这部分分析用户需求,进行调查研究和分析,目的是根据用户的需求和资源条件,以现状为基础,确定新系统的逻辑模型,即从抽象的信息管理角度出发,为使用户满意,系统应对哪些信息做怎样一些存储、变换与传递，具备哪些功能，从而明确系统应该做些什么。 第三部分是系统设计.通过系统总体设计及详细设计对系统分析的结果进行整合,目的是要得到一个令用户满意的良好的实现方案。 第四部分是系统实现.根据系统设计的内容，讨论了该系统对人员与平台的要求,以及数据库表结构的建立与数据输入,并进行应用程序设计与测试. 第五部分是系统运行.这部分描述了系统操作使用的方法,进行一些系统测试，并评价了该系统. 最后，我想谈谈这篇论文和系统存在的不足。 这篇论文的写作以及系统开发的过程，也是我越来越认识到自己知识与经验缺乏的过程。 虽然，我尽可能地收集材料，竭尽所能运用自己所学的知识进行论文写作和系统开发，但论文还是存在许多不足之处,系统功能并不完备，有待改进.请各位评委老师多批评指正，让我在今后的学习中学到更多。 谢谢! 计算机论文答辩【3】 各位老师，下午好!我叫夏XX，是XX级XX班的学生，我的论文题目是环保部门语义链网络图形化呈现系统， 论文是在洪春勇导师的悉心指点下完成的，在这里我向我的导师表示深深的谢意，向各位老师不辞辛苦参加我的论文答辩表示衷心的感谢 ，并对三年来我有机会聆听教诲的各位老师表示由衷的敬意。 下面我将本论文设计的背景和主要内容向各位老师作一汇报，恳请各位老师批评指导。 首先，我想谈谈这个毕业论文设计的背景及现状。 移动终端的迅猛普及、光纤/4G网络/WIFI的覆盖面不断拓展，提供了空前便利的上网条件，随着公民对网络精神文明需求日益加深，互联网(Internet)上资源量急剧增长。 原先的网络资源之间仅通过不含语义信息的地址链接联系起来，那么就只是一堆信息，没有结构，资源所描述的信息不利于检索， 因此通过搜索引擎获得的信息并不完全满足用户需要。 语义网是未来网络的一种趋势，作为Web3.0时代的特征之一，语义网渐进式发展为Web3.0构建不断完善的内容及应用聚合平台。 语义网不仅能理解资源，还能理解它们之间的逻辑关系，是一种使交流更有效率和价值的智能网络。 语义网的核心是：使用标准、置标语言(xml)、资源描述框架(RDF)及相关的处理工具，给Internet上的资源添加能够被计算机程序理解的语义“元数据”,通过发现资源之间的语义关系，有助于改善网络搜索质量。 语义链网络(SemanticLinkNetwork,SLN)是中科院提出的一种基于语义链的语义网模型，通过为超链接添加语义关系而扩展原有超链接。 SLN模型中，两种最小单元为资源节点、资源之间的逻辑关系即语义链接。 SLN模型还包含一套逻辑规则，推理后可发现隐藏的语义链接并扩充SLN.SLN可以根据应用需求及行业标准手动或是智能构造。 定义了资源节点的模式、链接的模式及模型中蕴含的逻辑规则后，手动添加或智能搜集组织实例数据，再通过推理机制自动地发现扩充。 SLN的模式定义方法论对于设计与构建语义网络、保证资源信息的规范管理和组织，具有重要指导意义。 国家重点基础研究发展计划(973)“语义网格的基础理论、模型与方法研究”项目研究内容涵盖知识网格领域的多方面技术。 资源空间模型(ResourceSpaceModel,RSM)，该模型旨在解决互联网上多源异构的分布式资源的规范、重构、存储、管理、定位问题，一个可视化三维RSM已在实际中运用至管理敦煌文化内容，模型中每个点坐标代表同类内容的各种类型的资源(书法、壁画、彩塑、音乐等)。 语义链网络，研究如何实现分布全球的各种资源在语义层上互联，消除语义孤岛：以较为简洁的方式将资源空间映射到基础语义空问， 通过语义链网络与RSM两种技术结合，形成基本的语义模型，实现各种资源在该语义模型中的统一及互联。 智能聚融方面，研究如何动态地松耦合地组织各种资源，为应用提供智能服务，实现互联网环境下系统的自组织和优化， 提出了自适应性知识流模型(描述知识在不同个体之间流动的过程，为发现新知识和研究知识的流动规律提供支持)、语义社区模型等多种解决方案。 其次，我想谈谈这篇论文的主要内容。 本文对语义链网络中资源与关系链的定义、构造、推理规则的定义、推理的执行、绘图语言绘图及布局的全过程进行了认真的研究、探索及实现。 通过简洁明晰的系统界面与用户交互，系统在接受用户自定义资源、关系、规则的模式及实例后，将整个语义链网络以XML文件形式存储。 推理规则的执行借力于规则引擎，本文仔细分析了规则引擎工作流程及匹配阶段算法-RETE优化算法， 并通过在系统中调用规则引擎，完成推理的执行过程，扩展了语义链网络。 图形化呈现的环节中，系统将存储语义链网络的XML文件翻译成一种绘图语言，并利用绘图工具，生成图形对象后进行自动布局。 本文选取实际社会中环保部门语义关系网作为原型，详细介绍了系统涉及的各种概念及元素， 帮助理解系统各个流程的原理及实现方式，构建