1. 毕业设计（论文）主要内容：
本课题针对玻璃工业大数据分析的应用问题，设计一个基于大数据的玻璃生产工艺学习算法并在云环境下实现，具体研究内容如下：1.前期知识储备：进行资料查阅，对相关知识有整体了解，并深入学习并掌握所选用的编程语言。
2.在前期准备的基础上，进行调研，给出玻璃大数据分析的需求分析，以及相关的系统总体设计。
3.对玻璃大数据人工智能学习方法进行研究，提出合适的深度学习架构，并搭建实验环境。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅15篇相关文献（不少于3篇外文文献），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；2.认真填写周记，完成至少1500字开题报告（“设计的目的及意义”至少800汉字；“基本内容和技术方案”至少400汉字；进度安排应尽可能详细）；3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；4.完成系统的编码与调试；5.完成10000字以上的毕业论文；6.进行论文答辩。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；(2)2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；(3)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；(4)2020/5/26—2020/6/5：准备答辩。
4. 主要参考文献
[1]章毅，郭泉，王建勇. 大数据分析的神经网络方法[J]. 工程科学与技术，2017，Vol.49，No.1，pp9-18 .[2]程学旗. 大数据分析[M]. 北京：高等教育出版社，2019.[3]王万良，张兆娟，高楠.基于人工智能技术的大数据分析方法研究进展[J].计算机集成制造系统，2019，Vol.25，No.3，pp529-547[4] 殷玮川，何世伟，李玉斌等. 基于云计算的地铁大数据分析方法研究[J].铁道科学与工程学报，2018 ，Vol.15，No.11，pp2995-3002[5] 王智翔.基于深度学习的大数据分析预测系统的设计与实现[D].北京邮电大学，2019.
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