基于深度学习的测热数据标注与智能计算

目录

声明

第一章绪论

1.1 课题研究背景和研究意义

1.2.1 测热数据标注研究现状

1.2.2 数值计算研究现状

1.2.3 智能计算研究现状

1.3 本文的研究内容及创新

1.4 论文的结构安排

第二章相关理论和技术综述

2.1 测热数据相关技术

2.1.1 热传导计算方法

2.1.2 热传导反问题计算方法

2.1.3 人工标注

2.2 智能计算相关技术

2.2.1 控制方程

2.2.2 数值方法

2.2.3 边界条件

2.3 深度学习相关技术

2.3.1 深度学习基本概念

2.3.2 典型卷积神经网络

2.4 本章小结

第三章基于深度学习的测热数据标注

3.1 本章总体算法概述

3.2 测热数据获取

3.3 测热数据预处理

3.3.1 测热数据滤波

3.3.2 数据分段

3.3.3 图片转换

3.4 卷积神经网络构建

3.4.1 卷积神经网络的基本概念

3.4.2 卷积神经网络结构

3.4.3 自动标注算法

3.4.4 算法优化

3.5.1 训练和测试策略

3.5.2 实验结果及分析

3.6 本章小结

第四章基于深度学习的智能计算

4.1 本章总体算法概述

4.2 数值计算数据获取及数据预处理

4.2.1 数值计算数据获取

4.2.2 数据预处理

4.3.1 N-S方程推导

4.3.2 网络结构

4.3.3 网络算法

4.4 实验设计及结果分析

4.4.1 训练和测试策略

4.4.2 实验结果及分析

4.5 本章小结

第五章全文总结及展望

5.1 研究工作总结

5.2 后续工作展望

致 谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果