本科毕业论文答辩PPT示范(精)

SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范1/35毕业答辩用PPT技巧和示范1注意事项和技巧2一个示范PPT“隐性基因遗传编程算法”SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范2/35会议报告或答辩时间一般10-30分钟，把自己的工作在１０--30分钟内讲出来，是对综合能力、表达能力的挑战。这种能力在学生的一生中非常重要。（求职，面试，申请项目，总结等等）。作好PowerPoint幻灯片是答辩好的重要环节。一般有下列要点：注意事项和技巧SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范3/35注意事项每页８—１０行字或一幅图。只列出要点，关键技术。突出自己的工作，不要在背景，前人工作上花过多时间。本科学生毕业论文篇幅可以大致分配如下：提纲：１页，背景：１—２页，提出问题，分析问题：５页，解决问题，１０—１５页，小结：１页，主要成果，工作，程序量，效益等等。报告的重点主要思想、算法，特殊技术创新点等等SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范4/35计算机系学生：怎样讲算法算法1SARM算法输入：算法参数配置，训练集Dataset，相似属性集SimilartySet；输出：神经网络权重矩阵集合和节点阈值集合；Begin1InitMatrixes(MWeights,MThresholds);2LoadSimilarityMatrix(MWeights,SimilartySet);3i=0;4While(iMax_Genaration)Do5Forj:=0ToTrain_Len-1Do6SetTrainningData(j);//Loadj-threcordofdataset7ForwardPropagation(MWeights,MThresholds);//前向传播8BackwardPropagation(MWeights,MThresholds);//后向传播9EndFor;10i=i+1;11result←Evaluation(Dataset,MWeights,MThresholds);12IfresultPrecisionThenReturnMWeights,MThresholds;13EndFor14ReturnMWeights,MThresholds;End.这一行的思想是XXXXSCUCS本科毕业论文答辩PPT示范5/35怎样讲算法算法1SARM算法输入：算法参数配置，训练集Dataset，相似属性集SimilartySet；输出：神经网络权重矩阵集合和节点阈值集合；Begin1InitMatrixes(MWeights,MThresholds);2LoadSimilarityMatrix(MWeights,SimilartySet);3i=0;4While(iMax_Genaration)Do5Forj:=0ToTrain_Len-1Do6SetTrainningData(j);//Loadj-threcordofdataset7ForwardPropagation(MWeights,MThresholds);//前向传播8BackwardPropagation(MWeights,MThresholds);//后向传播9EndFor;10i=i+1;11result←Evaluation(Dataset,MWeights,MThresholds);12IfresultPrecisionThenReturnMWeights,MThresholds;13EndFor14ReturnMWeights,MThresholds;End.这一行的思想是XXXSCUCS本科毕业论文答辩PPT示范6/35怎样讲算法算法1SARM算法输入：算法参数配置，训练集Dataset，相似属性集SimilartySet；输出：神经网络权重矩阵集合和节点阈值集合；Begin1InitMatrixes(MWeights,MThresholds);2LoadSimilarityMatrix(MWeights,SimilartySet);3i=0;4While(iMax_Genaration)Do5Forj:=0ToTrain_Len-1Do6SetTrainningData(j);//Loadj-threcordofdataset7ForwardPropagation(MWeights,MThresholds);//前向传播8BackwardPropagation(MWeights,MThresholds);//后向传播9EndFor;10i=i+1;11result←Evaluation(Dataset,MWeights,MThresholds);12IfresultPrecisionThenReturnMWeights,MThresholds;13EndFor14ReturnMWeights,MThresholds;End.这一行的思想是XXXSCUCS本科毕业论文答辩PPT示范7/35注意事项3.演讲者大约一分钟讲２页。听众一分钟可以看完４—５页。不能完全照着念。要用口语化的语言,讲演式的语言。4.充分利用图形，可以在较短时间内传递较多信息。5１０—１５分钟的报告，准备２０—30页即可。SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范8/35注意事项底色尽量用浅色(米黄、象牙白、浅灰，…等），(方便色盲、色弱和老年观众,同时可用的文字颜色和图表颜色比较丰富）加上页码，再打开母板，把#改为”#/x”，x是总页数，使得讲演者和听众都能知道已讲百分比，便于调整速度。背景或边饰宜简约，可以用校徽，本单位标志物等报告时，用“幻灯片放映—排练计时”模式，当排练计时窗口出现后，拖成为顶部时间状态条，(可隐去排练二字）便于准确知道已经使用时间，和提问已经用的时间。SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范9示范PPT取自某同学答辩PPT隐性基因遗传编程算法一种改进的遗传编程算法学生：WeiD指导教师：TangC.在一位同学的答辩PPT,基础上，配色上作了小的修改共24页，答辩实用时间10分钟报告时，用幻灯片放映—排练计时底色用浅色，字体的颜色丰富SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范10/35提纲背景隐性基因遗传编程算法符号回归实验太阳黑子预测总结先插入页码，再在母版中加上/n,n为总页码，便于控制语速如新闻广播，先简介大概内容SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范11/35达尔文自然选择法则与计算机科学的结合达尔文自然选择法则达尔文用“自然选择、适者生存”来概括生物进化过程生物进化过程本质上是优化过程模拟生物进化过程的进化算法SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范12/35两种经典的进化算法遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）遗传编程（GeneticProgramming，GP）GA与GP的本质：全局性概率搜索算法个体（染色体）：搜索对象。适应度：表示了个体产生的效益，是个体优秀程度的度量。达尔文自然选择法则体现为：根据适应度进行选择，决定个体是否参加复制、交叉等遗传操作。SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范13/35GA概述用定长的线性串（染色体）对问题的解进行编码，通过复制、交叉和变异等遗传操作改变染色体的结构。例:在[0,31]的整数上求f(x)=x^2的最大值。采用整数的二进制编码，x={10111}表示了16+4+2+1=23。{11001},{10101}在基因位置2交叉得到{11101}与{10001}；{10111}在基因位置5进行变异得到{10110}。SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范14/35GA概述GP对GA的发展GAGP定长线性串非定长层次结构例：f(x)=x*sin(x)+3对应的染色体：+*x假动画技巧演示生长过程SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范15/35GA概述GP对GA的发展GAGP定长线性串非定长层次结构例：f(x)=x*sin(x)+3对应的染色体：+3*x假动画技巧演示生长过程SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范16/35GA概述GP对GA的发展GAGP定长线性串非定长层次结构例：f(x)=x*sin(x)+3对应的染色体：+3*xsin假动画技巧演示生长过程SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范17/35GA概述GP对GA的发展GAGP定长线性串非定长层次结构例：f(x)=x*sin(x)+3对应的染色体：+3*xsinx假动画技巧演示生长过程SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范18/35GP概述GP的遗传算子要受一定的语义限制Crossover+y*3xT1-xlogzT2+ylogzT2-x*3xT1SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范19/35GP的应用现状应用领域GP已经在机器人路径规划、响应agent、预测和分类、图像和信号处理、数据挖掘、信息检索、进化硬件、电子电路设计等领域取得了重要成果应用中遇到的困难硬件性能要求高，运行时间长。效率已经成为GP应用的瓶颈！SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范20/35隐性基因遗传编程算法（RecessiveGeneGeneticProgramming,RGGP）背景提高GP性能已经成为国内外学者研究的热点RGGP的目标保持与GP在应用中的兼容性，提高GP的性能SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范21/35RGGP算法思想生物隐性基因的启发GP的染色体树也有“隐性基因”下图子树T1的性质被掩盖了，“只见森林，不见树木”+y*3xT1SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范22/35RGGP对GP的改进GP缺点分析没有利用子染色体的相对独立性；搜索空间小；存在对进化过程的人为干预；结果通常非常复杂RGGP发掘“隐性基因”改进GPRGGP染色体树的所有子树作为有效的搜索对象，扩大搜索范围；并用最优子染色体树取代原染色体树实现结构优化。SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范23/35RGGP的实现方法适应度计算得到每一棵子染色体树所代表程序的返回值后，代入适应度函数求出子染色体树的适应度。用最优子染色体取代原染色体若染色体没有子染色体，则自身就是最优子染色体；否则，先求出直接子染色体的最优子染色体，然后，比较本染色体和所有这些最优子染色体的适应度，取适应度最大的染色体作为本染色体的最优子染色体。SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范24/35RGGP性能分析RGGP的搜索范围可以达到GP的倍，而评价算法的时间复杂度与GP相同RGGP能自动进行结构优化)1/()1(maxaaDSCUCS本科毕业论文答辩PPT示范25/35符号回归实验符号回归实验简介符号回归：给定一组自变量值和一组函数值，称为训练数据，找出拟合训练数据的公式。实验目的测试RGGP和GP性能，进行对比分析SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范26/35符号回归实验实验内容用函数产生了27组数据作为训练数据，分别用GP和RGGP算法实现符号回归程序，对比运行时间和运行结果。))exp(sin(cos3sin2)(xxxxxxfSCUCS本科毕业论文答辩PPT示范27/35符号回归实验SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范28/35符号回归实验实验结果分别独立运行20次GP和RGGP程序，运行结果如下表：时间（单位：秒）最大适应度平均适应度GP1520.72130081119831690.633890035181388RGGP1130.79207284902430220.6522082657212109SCUCS本科毕业论文答辩PPT示范29/35符号回归实验：cos(x+3.0)*x+sin(sin(cos(x+3.0)))*(x+3.0)+3*sin(x)*x+sin(sin(sin(sin(x+3.0))))*(x+6.0)+sin(cos(x+3.0))*x.0*x*sin(x)-4.00*cos(