1. 本选题研究的目的及意义
插值算法是数值分析领域中的一项基础性研究课题，其目标在于根据已知数据点估计未知数据点的值，在图像处理、信号处理、计算机图形学等领域有着广泛的应用。
传统的插值算法，如多项式插值、样条插值等，在处理大规模数据或高维数据时often面临计算复杂度高、效率低等问题。
同时，传统算法对于噪声数据较为敏感，插值结果容易出现震荡或失真现象。
2. 本选题国内外研究状况综述
插值算法作为数值分析领域的一项经典问题，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，随着人工智能技术的兴起，利用人工神经网络构建插值算法逐渐成为新的研究热点。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容是利用人工神经网络构建新型插值算法，并对其性能进行评估和分析。
具体包括以下几个方面：
1.构建基于人工神经网络的插值模型：研究不同类型的神经网络结构，如多层感知机、卷积神经网络、径向基函数网络等，分析其在插值问题上的适用性，并选择合适的网络结构构建插值模型。
2.设计训练数据的构建与预处理方法：研究如何构建有效的训练数据集，并对数据进行预处理，以提高网络的训练效率和插值精度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真验证相结合的研究方法。
首先，进行文献调研，了解插值算法和人工神经网络的相关理论基础，分析现有插值算法的优缺点，以及神经网络在插值问题上的应用现状，为本研究提供理论依据。
其次，构建基于人工神经网络的插值模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种新的基于人工神经网络的插值算法框架。
该框架将结合不同类型的神经网络模型，例如卷积神经网络、循环神经网络等，以捕捉数据中的复杂非线性关系，从而提高插值的精度和效率。
2.探索新的训练数据构建和预处理方法。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张浩,彭进,王强.基于深度学习的单幅图像超分辨率重建技术综述[J].计算机应用研究,2018,35(06):1601-1607 1612.
[2] 李晓光,刘芳,王宁.基于深度学习的图像超分辨率重建方法综述[J].计算机科学,2018,45(06):1-9 26.
[3] 杨萌,王春平,何波.基于深度学习的图像插值算法综述[J].计算机科学,2020,47(01):1-10.
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