1. 毕业设计（论文）主要目标：
| 1、实现对movingmnist 数据集视频帧的预测。 2、扩展算法的应用场景，准备探索算法在雷达降水预测上的应用。 3、熟练掌握Python语言和TensorFlow深度学习框架的使用。 4、了解循环神经网络的其他算法。 |
2. 毕业设计（论文）主要内容：
1、研究基于深度学习方法的视频帧预测问题。
2、掌握深度学习中循环神经网络算法和其改进的算法。
3、掌握Python语言。
3. 主要参考文献
| 1、 Simonyan K, Zisserman A.Very Deep Convolutional Networks for ScaleImage Recognition[J]. Computer Science, 2014. 2、 Krizheysky A, Sutskever I,Hinton G E.ImageNet classificationn withdeep convolutionalneural networks[C]//International Conference on Neural Information ProcessingSystems. Curran Associates Inc.2012:1097-1105. 3、 Szegedy C,Liu W,Jia Y,et al.Goingdeeper with convolutions[J].2014:1-9. 4、 RYOO M S. Human activityprediction: Early recognition of ongoing activitiesfrom streaming videos[C]//Proceedings of the 2011 IEEE InternationalConference on Computer Vision. Barcelona, Spain,2011: 1036-1043. 5、 Pei M, Zhu S C. Parsing video eventswith goal inference and intent prediction[C]// International Conference onComputer Vision.IEEE Computer Society, 2011:487-494. 6、 李洋，董宏斌 基于CNN和BiLSTM网络特征融合的文本情感分析[J] 计算机应用，2018,38(11):3075-3080. 7、 姚煜，Chellali R.基于双向长短时记忆联结时序分类和加权有限状态转换器的端到端中文语音识别系统[J].计算机应用，2018,38 (9) :2495-2499.
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