论文写作?结论怎么写？

论文的结论部分是整篇论文的总结和归纳，需要简明扼要地概括研究的主要内容和发现，同时也需要回答研究问题和假设。以下是结论部分的写作建议：

1.首先，简要概括研究的主要内容和发现，强调研究的重要性和贡献。

2.接着，回答研究问题和假设，总结研究结果和结论。

3.在总结中，可以提出一些研究的局限性和不足之处，并提出未来的研究方向和改进建议。

以下是一个结论部分的例子：

本研究通过对XXX进行了深入的研究，发现XXX对XXX有着显著的影响。我们的研究结果表明，XXX可以有效地提高XXX的XXX，同时也可以降低XXX的XXX。这些发现对于XXX的XXX和XXX具有重要的意义。

通过本研究，我们回答了研究问题和假设，并得出了以下结论：XXX。这些结论为XXX提供了重要的参考和指导。

然而，本研究也存在一些局限性和不足之处，例如XXX。未来的研究可以从XXX和XXX方面进行深入探究，以进一步完善和发展本研究的内容和结论。

eg1 结论

在图像情感分类的任务中，文中探究影响图像情感表达的先验信息，并提出了一个新的多层次深
度卷积神经网络框架．
该框架综合考虑全局和局部视角，并引入影响图像情感的先验信息，依次从原图、显著主体、颜色、原图局部信息和颜色局部信息等 5 个层次学习图像的情感表达．
实验结果表明，在多个影响图像情感的先验信息中，显著主体是最重要的;此外，在公开的大数量级和小数量级情感图库上，该框架的分类准确率均高于现有的传统手工特征方法和深度学习方法，其平均分类准确率比最优方法提高了 2． 8%，特别地在情感类别“厌恶”上提高了 15%，有效地突破了目前图像情感分类的瓶颈．

eg2 结束语

提出了一种基于两阶段深度网络结构的视觉情感分析方法．
该方法首先依赖提出的多模态深度单重判别性相关分析模型来映射图像和与之共现文本的深度特征到潜在空间中，在该潜在空间中迁移文本的语义特征到图像的判别性视觉特征中．
然后，进一步引入注意力网络来学习潜在空间中生成的语义增强的判别性视觉特征从而用于情感分类． 已经在 5 个真实数据集上评估了模型的有效性，且实验结果表明提出的方法优于其它仅利用视觉模态的方法和迁移学习的方法．
在未来的工作中将考虑设计更合理的注意力网络以及研究更好的特征迁移融合策略以进一步提高异构多模态特征融合的效果．

eg3 结论

受到心理学中情感感知机理的启发，本研究提出利用情感概念作为媒介来解决图像情感分析中的
主观性和模糊性问题。
首先利用知识图谱建立情感和概念之间的联系，通过图表示方法，将知识图谱中的节点嵌入到低维的语义空间中。 采用视觉语义嵌入的框架，在语义空间中对图像表示和情感进行匹配，从而学习图像特征和情感之间的关系。 此此，提出了一种多级损失函数，从标记层面以及示例层面同时对模型进行优化。
通过在多个检索指标以及分类指标上进行评估，本文方法表现良好，在不同的网络结构下具有鲁棒性。 本研究使用的图片均来自于社交媒体，因此具有具象内容，可以通过语义概念描述。 然而，一些艺术作品比如抽象画同样可以引发人的情感，却不包含明显的物体或场景。 因此，对于这类图片，本研究中使用的概念检测器不再适用。下一步的研究工作是使得模型能够分析抽象图片。

eg 4 结论

图像情感分析具有重要的研究价值. 高质量样本匮乏、未有效利用异构图像特征间的跨模态语义
是制约情感预测精度的关键. 为此
,本文提出基于主动样本精选与跨模态语义挖掘的图像情感分析
模型ASRF 2 :设计主动样本精选策略,以增强现有数据集,继而深入挖掘异构特征间的跨模态语义,准确刻画图像情感内容.
实验表明:ASRF 2 模型优于主流基线,它能精选出更多情感标签明确的高质量样本,进而丰富数据集,是对现有数据增强方法的有益补充;其次,ASRF 2 模型输出判别性更强且低维的跨模态语义,既有助于改善识别精度,又能提高模型实时效率,最终增强模型实用性;此外,相比主流基线 [20,23] ,ASRF 2 模型仅需两类图像特征且参数调制更便捷,模型简单易于训练,可部署在相应终端以对接实际应用;最后,ASR策略具备一定的泛化性,既可单独使用,也能配合主流图像情感分析模型,获取更优的分类性能.
未来工作如下: 拟引入注意力或目标检测机制 [33] ,探寻图像情感语义更强烈的局部区域,基于
“整体+局部”的思路进一步改善模型性能;将主动样本精选策略与AutoAugment [34] 相结合,获取更多高质量样本,继续增强现有数据集;将ASRF 2 模型部署到服务器上完成在线图像情感预测,缩小理论研究与实际应用间的“鸿沟”.

eg5 结语

将图像转换到指定的情感在心理学研究等领域发挥着重要的作用，而基于颜色的图像情感转移方法需要先找到合适的参考图像。
根据图像亮度与V值的显著相关性，本文提出了一种基于自适应亮度
调节的图像情感转换方法。由于现有的图像情感数据集不足以训练图像情感转换网络ISTNet，所以先利用亮度调节和预训练图像V值回归器R，获取一系列具有不同亮度和伪V值的图像；然后利用这些样本对ISTNet进行训练，以学习图像亮度调节和图像情感变化之间的内在联系。
实验结果表明该方法的图像情感转换性能优于现有基于图像颜色迁移的图像情感转换方法。

eg6 结论

文中提出一种数据驱动和知识驱动相结合的自然图像情感分类算法，通过可视化技术实现人类与分
类网络的知识交互，从而优化深度网络结构。
一方面CNN 通道和神经元组特征可视化帮助人类观察了解深度网络提取的情感特征，根据人类主观感知的图像情感语义信息调整网络结构，充分利用中间层情感信息，从而提高自然图像情感识别鲁棒性。另一方面，训练完成后借助梯度加权类激活映射技术、空间位置和神经元组特征可视化将模型工作过程与分类原因反馈给研究者，直观地验证了网络训练正确遵循人为控制的学习侧重点，进一步证明算法的情感识别能力，增强其可信性和可解释性。
文中研究成果可用于用户个性化推荐、社交舆情监测分析，提高智能计算的决策透明度和行为可预知性，有助于加强对人工智能技术的安全监管，推动人工智能技术更好地服务人类社会。

eg7 结语

为解决身份信息对面部表情分类任务的不良影响 , 本文提出了一种基于身份感知的 FER 方法 ,
首先通过 starGAN 生成图像 , 然后采用特征提取网络进行特征提取 , 最后采用基于 MML 的深度网
络进行二分类投票 , 得到表情预测结果 .
本文方法具有以下贡献性 : 将深度度量学习与面部图像合成技术相结合 , 完成 FER 分类任务 ; 将原来的图像多分类任务转化为采用图像生成技术进行同身份下差异比较的二分类任务 , 避免了身份差异对网络训练的干扰 ;
实验结果上 , 本文方法在标签数目均衡与不均衡的数据集上均有比现有多数方法更高的准确率 , 特征提取网络结构实验证明了其在 FER 任务中具有普遍有效性 .
其不足在于 , 本文只重点考虑了提高实验环境下收集的数据集分类准确率 , 没有考虑涵盖范围更广且具有身份独立性的自然环境下收集的数据集 . 未来工作将更多地集中在完善和研究非实验环境中的表情分类的任务 .

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