计算机开题报告

计算机开题报告15篇

在我们平凡的日常里，越来越多的事务都会使用到报告，多数报告都是在事情做完或发生后撰写的。我们应当如何写报告呢？下面是小编收集整理的计算机开题报告，希望能够帮助到大家。

一、选题意义和背景

计算机的普及和经济的日益全球化，简单的会计电算化在现在的经济环境中显得有点逊色了，所以正确运用erp全方位的控制企业，使得企业的可利用资源合理高效的运用起来是很有必要的。目前在我国大部分企业对erp并不陌生，并且有很多企业在运用它，然而效果却有些不尽人意。其中有些问题是可以避免和解决的，只有正确认识这些问题并去解决它，才会收到实施erp真正的效果。由于去年的经济危机，对我国的中小企业冲击很大，由此我想到我国中小企业必须要改变思路，摒弃旧的思想，大胆的改革创新，正确合理的运用erp，找到自己企业适合的erp。

erp作为一种先进的管理信息系统，是中小企业实现信息化，提高管理信息能力，增强核心竞争力的有力武器，虽然在实施过程中会有很多问题，但是企业人员共同的努力，肯定会开创出适合我们自己的erp。我国中小企业实施erp的成功率会越来越高，必将带来中小企业信息化的飞速发展。通过写这篇文章，让我自己对erp也有了更深刻的了解，希望通过这篇文章能对我国的中小企业的发展带来一些帮助，同时我相信我国的中小企业能够在这次全球金融危机中更好的把握和运用erp，让我国的企业在浴火中重生，在未来能更好的发展。

二、参考文献资料

1、郭海佳、erp在中小企业应用的问题和对策研究[j]、非公经济，XX年第9期

2、周玉请、erp理论方法与实践[m]、北京电子工业出版社，XX年第一版

三、主要内容和预期目标

本文准备从我国中小企业实施erp必要性入手分析我国企业与erp的关系，从而引出当前我国中小企业在实施erp存在的一些大众问题，根据这些问题提出解决思路，建议如何正确实施erp。

希望能通过写这篇文章能够让自己对erp有更深刻的认识，同时也希望能给我国中小企业的信息管理方面带来一些帮助。

四、论文大纲

1、概述

2、erp的概念

3、我国中小企业实施erp的必要性

4、我国中小企业实施erp存在的问题

5、解决思路

6、总体思路

7、如何正确实施erp

五、研究方法

初步打算采用因果论证和理论论证，并采用实证和规范分析对文章进行构思，在资源和效益追求最优化的理论基础上展开论述。

六、总体安排与进度

本论文将利用14周的时间完成。具体安排如下：

1、第一周、第二周确定论文题目，并完成开题报告，与老师进行交流。

2、第三周—第七周根据题目和开题报告搜集相关资料。

3、第八周完成初稿，并交于老师批阅，听取老师的意见，进行修改。

4、第九周二稿完成，并交于老师批阅，在老师的指导下进行完善。

一、研究背景及意义

随着信息技术的发展，人们越来越依赖于计算机来处理关键资料，并且逐步摒弃字纸处理方式，因而整个社会中电子档案信息的激增。如何去维护这些电子信息的安全，防止其泄漏和损坏也同时越发的引起关注。另外随着移动存储设备尤其是USB设备的快速发展和便捷，这个问题越发的严重起来。本课题主要针对研究Windows下通过USB方式转移资料的行为进行监控，确保电子资料通过USB传播的有据可寻，以便于安全审计和统计。

由于USB总线较高的接口速率和灵活方便的使用特性，使得越来越多的存储设备使用USB接口来接入计算机，如闪存盘、移动硬盘等。基于USB接口的存储设备已取代软盘，成为一种重要的信息交换方式。但USB存储设备的广泛使用带来了许多安全隐患：

（1）窃密者可以在合法用户不在场的情况下，利用USB存储设备快速地将个人隐私、国家机密或商业敏感信息取走，并且不会留下痕迹；

（2）合法用户的违规操作和逾权动作可以把USB存储设备作为中转媒；

（3）USB存储设备可作为病毒载体以及开机钥匙等。上述安全隐患都对主机安全构成了较大威胁。因此，对USB存储设备的安全实施监控具有重要意义。目前很多保密单位在物理上禁用USB端口，这会给用户带来很多不便。而一些基于用户态的USB存储设备监控软件很容易被病毒、木马等恶意程序绕过，无法完成有效、实时的监控。本文采用基于驱动层的技术实现其主要的监控功能，相对应用层，更加安全和稳定。

二、国内外研究情况

1、Linux操作系统：

因其具有源码开放，稳定，可靠。安全等显著优点。在电子政务中得到了广泛应用。此类应用的安全性要求较高，特别是内部网。据统计，80%的安全事件来自内部网。其中USB接口是内部网络信息泄密的一个重要途径由于USB设备种类众多且使用广泛。仅仅简单地禁用USB接口会使其他的USB设备（如USB鼠标、USB键盘、ikey等）无法正常使用，给用户带来很多不便。文中在Linux环境下实现了一个分布式USB设备监控系统。可以根据管理员制定的安全策略分类禁用USB设备。以便管理员对网络中各主机的USB设备进行细粒度的管理。该系统的主要功能是以内核模块的形式实现的相对于应用层程序而言。其可靠性高并且很难被用户破解。

2、USB监控基本情况：

Linux的USB子系统分为USB客户软件、USB核心层和主控制器驱动程序3个层次。

USB客户软件是特定设备驱动程序的主机部分。主要完成设备功能驱动，为了和设备正常通信，它通过10请求包（IRP。I/ORequestPacket）向USB内核发出数据接收或发送请求。USB内核则为客户端驱动程序层和主机控制器驱动函数提供了一套函数集。HCD（HostControllerDriver）与主机控制器合作完成USB各种事务处理[”对于USB设备的所有操作都是通过向USB设备发送相应的IRP完成的。本系统将拦截所有发给USB设备的IRP并对其中的内容进行分析。得到USB设备的设备类型，如存储类设备、USB集线器类设备或者厂商自定义设备等。然后根据安全策略文件来决定是否允许这个设备使用。USB设备监控系统中的关键问题是IRP拦截。判断设备类型以及对厂商自定义类设备的管理。

3、IRP拦截技术：

为了实现数据传输。USB内核提供了一个数据结构称为URB（USBRequestBlock）。一个URB由执行任何一个USB事务信息、分发数据信息和回传的状态信息组成。URB中具有USB数据传输的所有信息，包括传输类型、传输方向、数据缓存区、数据传输的设 ……此处隐藏32292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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