一、中国计算机应用及其发展趋势（论文文献综述）
俞峰[1]（2021）在《基于深度学习的配电设备视觉识别技术研究》文中研究表明电力系统分别由配电、变电、输电、发电等单元构成,而向用户直接输送电源的是配电设备,它的工况任何异变都会对电力系统安全运行以及用户使用体验产生直接的影响。因此,开展配电设备健康状况的监测具有十分重要的工程意义。由于配电设备种类多和分布广,巡检已成为了配电设备健康状况监测的主要手段,而目前的巡检主要通过人工操作的方式实施,即相关人员在巡查的过程中,凭借肉眼或手持设备获取配电设备工况,即包括各类部件的状态和不同表计的指针读数等信息,存在效率低、人为因素影响大以及巡检人员安全难保障等弊端,十分不适合电力系统快速发展的应用需求。近年来,随着移动机器人和机器视觉技术的发展,将这两者融合而实现的自主巡检技术已成为研究的热点,并在配电设备健康状况监控中逐步得到应用,体现出明显的技术优势。但该技术更广泛和有效地应用,除有待移动机器人技术进步外,更有赖于视觉检测与识别技术的发展,特别是有机融合深度机器学习最新研究成果,实现配电设备工况,包括各类部件状态和不同表计指针读数的视觉检测与识别,赋予其在复杂环境干扰下强鲁棒和高智能的检测与识别能力。基于以上背景,提出开展基于深度学习的配电设备视觉识别技术研究。先要对当前配电设备技术发展形势和研究现状充分了解的前提下,利用深度机器学习和机器视觉技术,重点解决配电设备定位及相关表计识别等关键技术,并实现系统的研发。同时,还进行实验研究,验证本文研发技术的可行性和有效性。第一章,论述了配电设备巡检及其视觉检测识别技术研究的重要意义,系统总结了配电设备视觉检测与识别相关技术的研究现状及其发展趋势,分析了目前配电设备部件视觉定位与表计读数视觉识别所暴露出来的一系列状况及与之相协调的应对策略。进一步将此次研究方向予以明确。而且,还科学、系统的安排了章节内容。第二章,建立深度学习理论基础。分析了卷积神经网络的理论,为配电设备视觉检测与识别技术研究奠定了必要的理论基础。同时,在明确面向配电设备巡检的移动机器人系统功能与性能目标的基础上,完成了机器人巡检总体方案的设计,并凝练了有待解决的关键技术。第三章,此次研究的对象就是与配电设备紧密相关的视觉定位技术,该技术是以深度学习作为基础。进而对该卷积神经网络YOLOv3模型予以充分的确定前提下,结合YOLOv3多尺度检测的优势,采用网络结构轻量化的原则,精简网络结构,并基于YOLOv3多尺度的改进策略,以及K-means的聚类算法,发展了一种基于改进型YOLOv3的配电设备检测算法,使其检测率达到98%以上,满足配电设备巡检的实际应用需求。第四章,开展基于深度学习的配电设备表计视觉识别技术研究。在明确配电设备表计视觉识别框架的基础上,采用YOLOv3算法对表计中指针两边的刻盘数字进行定位识别,并利用Mask-RCNN算法对指针图像进行分割。同时,对分割后的图像进行轮廓提取得到指针两个端点在图像中的位置,并通过将这两端点进行连线,确定出其与刻盘数字连线交点的坐标,进而根据角度比计算出表计指针的读数。第五章,基于上述章节所研发的理论与技术成果,在完成关键软硬件模块研发的基础上,进行了系统的集成,研发出一套基于深度学习的配电设备巡检系统。在此过程中,借助此系统实施相关性试验,旨在对系统的有效性和可行性进行验证。第六章,在该章中系统总结研究的一系列内容,还要对未来技术革新趋势做出展望。
于碧辉[2]（2021）在《语义物联网应用关键技术研究》文中研究说明物联网作为我国国家发展战略的重要内容之一,是战略性新兴产业的重要组成部分。在物联网应用快速发展的同时,呈现出跨领域技术融合的发展趋势,规模化、多模式、智能化等典型特征逐步展现,复杂的物联网应用往往会涉及到遵循不同体系和标准的相互独立的物联网系统,其设备连接方式、通信协议、数据产生格式以及所涉及的专业领域知识均有较大差别。然而,相互独立的物联网系统无法满足发展需要,烟囱式系统的构建及升级模式缺陷明显,技术迭代将致使系统架构复杂度不断提高,最终将导致系统重建。同时,信息共享困难、异构系统间互操作性不足等问题成为物联网发展的制约因素。语义技术是联系计算机形式化表示和现实世界的具体方法,因此也成为解决异构系统集成和协作问题的关键技术之一。语义物联网是物联网的改进形式,是物联网与语义技术的多层次融合,通过语义网和大数据技术的融合,实现物联网信息的语义描述、物联网结构化数据的语义标注和语义数据解析、语义信息存储、语义查询、语义推理和语义流处理等核心功能,解决物联网异构系统间语义互操作和协同等问题,进而实现物联网应用的智能化。本课题将以国家重大科学仪器设备开发专项为依托,针对智能化专业科研仪器控制相关问题,深入研究语义技术与物联网融合应用方法以及工程化过程的关键应用技术,具体开展以下研究工作。1.物联网感知与控制语义建模方法研究。面向应用场景和功能需求,构建了具有多层次抽象能力的、层次间低耦合的物联网语义描述框架,明确框架内各部分语义范畴及相互关系,为对语义描述框架中的各部分进行形式化语义模型（本体）设计奠定基础。然后,研究了适用于物联网应用场景的事件语义表示方法,设计了用于表示物联网中的抽象事件以及事件关系的物联网事件本体;接下来,基于物联网事件本体构建了具备物联网感知与控制事件表示能力的领域本体,在这一过程中,遵循本体复用原则,对可用于物联网应用的典型领域本体（SSN）进行改进和扩展,以支撑对事件类型及事件间关系的描述,通过本体对齐方法,将物联网事件模型和改进的物联网基础本体进行关联。最后,面向X射线单晶衍射仪监控的具体场景,基于物联网感知与控制本体对设备构成、部件关系、运行过程等进行语义建模,对物联网感知与控制本体进行了验证。2.物联网知识管理系统构建与查询技术研究。基于语义描述框架设计并构建物联网知识管理系统,进行概念知识存储以及事件逻辑知识存储,并提供知识查询能力。具体根据物联网感知与控制应用的特点,将物联网应用知识系统分解以概念为核心的知识图谱以及以事件为核心的事理图谱两部分,实现对物联网感知与控制本体、概念模式层本体和事理模式层本体等形式化语义模型以及知识实例和事件实例的存储和查询等专用知识管理功能。具体解决了事理图谱和知识图谱中的的知识组织问题,以及基于语义网技术的概念与事件知识的存储与查询问题。最终,采用BSBM和X射线单晶衍射仪实际数据集对查询性能进行了对比测试和分析,结果证明了物联网知识管理系统查询性能可以满足需要。3.流数据实时语义标注技术研究。为了解决在物联网应用中语义流构建中语义标注方法的问题,本文提出了一种数据流语义化处理方法。以X射线单晶衍射仪的高精度Kappa几何测角仪的运行状态控制为应用背景,针对数据流获取、创建语义映射文件、语义标注和语义数据流化等方法进行了详细的说明。最后在X射线单晶衍射仪控制系统的Kappa几何测角仪传感器数据集上对标注方法进行了实验,通过对实验结果的分析,证明了语义标注方法的有效性,为语义流处理引擎的研究提供了数据基础。4.语义流处理技术及应用方法研究。本文详细分析了语义流连续查询语言,设计并实现了RDF流处理引擎,并针对语义流处理过程中的连续查询执行优化问题进行了相关研究,分别提出了语法级优化和逻辑查询计划优化的相关方法。最后,针对X射线单晶衍射仪状态监控和Kappa几何测角仪防碰撞控制等典型场景,对语义流处理引擎的功能进行了验证,实验证明了语义流处理引擎在处理物联网语义流数据方面的有效性。
刘平[3]（2020）在《基于CiteSpace的国内结构游戏、角色游戏、表演游戏研究的比较分析》文中研究说明游戏是幼儿的天性,也是幼儿园课程改革的难点与薄弱点,游戏的价值在于满足幼儿的天性,自主游戏是能够满足幼儿天性的游戏,是幼儿在一定的游戏环境中根据自己的兴趣和需要所进行的游戏活动。结构游戏、角色游戏、表演游戏是自主游戏中最具典型性与代表性的游戏。古人常道“知古鉴今,以史资政”,以结构游戏、角色游戏、表演游戏为代表的创造性游戏,其研究现状到底如何?未来的发展又将何去何从?值得我们进一步讨论与研究。Cite Space软件通过科学知识图谱进行巧妙的可视化分析,以宏观的视角探寻三类游戏的发展脉络,进而呈现出主题方向、研究热点与研究前沿。通过发文量、发文阶段、时间线视图探寻研究轨迹;依托作者合作网络分析总结作者和机构合作现状;根据主题共现网络分析总结出研究热点;借助关键词主题聚类分析、高变突关键词探测研究发展前沿。Cite Space软件不仅为我国学前儿童自主游戏的发展提供新的研究思路,也为研究者提供快速了解该领域发展历程的便捷途径,更丰富了我国学前儿童自主游戏研究的内容与体系。本研究基于自主性游戏发展的需要,以近三十年来在中国知网中所收录的关于国内结构游戏、角色游戏、表演游戏的文章为主要研究对象,借助Cite Space可视化软件,对1865篇文献进行可视化分析,将细碎、分散的数据转换为系统、直观的图表,梳理发展路径,总结研究规律,探测研究热点与前沿发展,从而不断丰富研究内容,完善研究体系。本研究得到的主要结论:1.发文量与发文趋势分析从发文总量、年发文总量及年均发文量上看,结构游戏成为研究热点。受国家政策影响,2002年、2012-2013年、2016-2019年是三类游戏重要的发文时间拐点区间,结构游戏早于角色游戏,角色游戏早于表演游戏。从持续时间上看,在初步探索阶段,结构游戏为研究热点;稳步提升第一阶段,表演游戏成为研究热点。从发文总量上看,初步探索阶段,角色游戏为研究热点;稳步提升第一阶段,结构游戏为研究热点。从平均发文量看,初步探索阶段,结构游戏为研究热点;稳步提升第一阶段,角色游戏为研究热点。三类游戏的研究发展已从初步认知阶段发展至纵深研究阶段。从关注外部的教师指导与环境材料,内部的幼儿精细化发展,转向研究真游戏的本质与内涵。2.科学合作网络分析作者与机构合作研究方面,总发文量少,尚未形成完善的研究体系。三类游戏中均出现作者与机构合作团体。合作团体内部人员完全不同,作者合作与机构合作团体具有多样化,高校研究成为引领。角色游戏与结构游戏作者合作团队核心不明显,刘焱、李霞、朱丽梅老师成为表演游戏的核心研究团体,南京师范大学成为结构游戏研究的核心机构,辽宁师范大学成为角色研究的核心机构,北京师范大学成为表演游戏研究的核心机构,共同关注教师指导、幼儿发展、环境的创设。3.主题共现网络分析从研究游戏外在影响因素转向细化幼儿自主性与社会交往能力的发展。教师指导、大班幼儿、兴趣成为研究的热点。研究对象上具有全面性,囊括了大中小三个年龄段的幼儿,尤为关注大班幼儿;游戏材料投放上重视游戏材料和低结构游戏材料的投放,更注重游戏材料的研究;游戏指导上注重指导与策略;游戏种类上关注创造性游戏、亲子游戏、童话剧,且多聚焦于创造性游戏;幼儿心理发展上关注幼儿的创造力、兴趣与个性心理特征,尤为关注个性心理特征的研究。4.主题聚类分析与突显词对研究前沿的探测分析聚类分析与突显词对研究前沿的探测中,结构游戏研究的前沿词汇为:区域游戏、指导;角色游戏研究的前沿词汇为:游戏、幼儿教育、教学策略;表演游戏研究的前沿词汇为:自主性、早期阅读、童话剧、游戏活动。最后,总结研究建议、不足与反思。研究建议从研究广度、研究深度、作者合作、机构合作、儿童观、教育立法六个方面提出建议:丰富研究内容,拓宽研究广度;明确研究主题,增加研究深度;深化理论研究,构建研究团体;多方强强联合,实现优势互补;树立科学的儿童观,践行真游戏理念;加快学前立法,推动学前游戏发展。研究不足从数据库选择与功能分析两方面进行,研究反思从研究工具选取、数据选取、数据分析、研究深度与广度四个角度进行阐述。
郝怡然[4]（2020）在《第四次工业革命热点技术趋势预测 ——来自专利数据的研究》文中指出全球新一轮科技革命加速演进,以智能化、数字化为特点的技术革命将导致国际产业分工重新调整。世界格局即将重塑,为获取核心优势各个国家纷纷采取创新驱动战略。对我国而言,新工业革命提供了一个弯道超车的历史机遇,增强技术战略布局的科学性、有效性至关重要。识别并预测第四次工业革命中的热点技术,基于技术生命周期分析技术的发展阶段,从宏观上把握其发展趋势,可以为科研企业或机构提供决策依据,并且为国家战略决策、优化资源配置提供参考方向。目前对第四次工业革命的相关研究多数停留在理论研究定性研究阶段,且技术预测工作通常也集中于单个或几个技术内进行。本文通过文献计量法提取当前第四次工业革命研究中的热点技术,并利用数学模型定量化地预测其发展趋势。同时,本文依据技术的生命周期特征,对热点技术进行聚类分析。通过实证分析,本研究首先基于文献计量法确定了物联网、信息物理系统、大数据、云计算、增材制造、OPC统一架构、数字孪生、机器学习、区块链、增强现实、虚拟现实、深度学习12种技术作为当前对于第四次工业革命研究中的热点技术。其次,选择线性函数以及四个常用的非线性函数模型测试不同技术的专利增长趋势。最后,利用Logistic和Gompertz模型判断第四次工业革命热点技术所处的技术生命周期阶段,并基于其发展趋势聚类,探索第四次工业革命热点技术群组。最后,本文基于研究结果,提出着力推进技术融合,加强技术创新,构建第四次工业革命技术生态体系等促进我国第四次工业革命技术发展的相关建议。
邬先利[5]（2020）在《基于时间序列聚类的文献主题分析研究》文中研究指明主题分析能够从文献中选择所有特征以及对重点主题内容进行分析,进而实现对文献的检索。也就是说,分析和把握文献内容是主题分析的核心问题。为了提取主题概念,应选取与语义相对应的中心词当作文献的检索标引。实际上,主题索引的质量受到主题分析质量的直接影响,情报检索的有效性取决于主题分析的好坏。因此,为更好地进行主题分析,主要研究内容如下:（1）针对现有时间序列聚类方法效率低、时间复杂度高等问题,提出了一种基于矩阵轮廓和社会网络技术的时间序列聚类方法。首先,利用矩阵概要文件（Matrix Profile）方法,从两条时间序列中快速找到一对最相似的子序列,测量时间序列之间的相关性,降低时间复杂度。两条时间序列之间的相关性是用最相似子序列对的数量来衡量的。其次,该方法构造了一个网络来表示时间序列之间的相关性。该网络将每条时间序列视为一个顶点,将时间序列之间的关系视为边:对于相关性更强的两条时间序列,它们之间边的权值更大;最后,用社区检测方法对网络进行划分。实验采用经典的时间序列聚类方法作对比:Louvain-εNN,k-medoids,k-shape。实验结果表明,该方法是一种较好的时间序列聚类方法,比现有方法更高效。（2）现有对文献主题发现和演化分析的方法比较单一,对此提出了基于时间序列聚类的文献主题流行度分析方法。首先使用Ochiia系数方法将高频关键词共现次数转换为词与词之间的相似性,再使用近邻传播聚类算法将相关性较强的关键词聚集到一个簇中,形成一个主题簇。之后按照时间顺序,统计每个主题簇每年的平均热度,每一个主题可建立一条“流行度序列”。最后使用本研究提出的新时间序列聚类算法对所有序列进行聚类,对聚类结果簇进行演化分析。（3）对于主题的研究,除了对其发展趋势的研究外,主题间的相互关系更为重要。之前对主题间关系的研究多是从某一用户角度通过聚类或分类的手段进行主题再划分,被划分到一起的主题间往往存在着某种特殊的联系。为了能更好地呈现这种关系,本文通过前面所提出的时间序列聚类方法,结合实际意义,对主题间的关系进行度量,并构建网络连接图,再通过社区发现算法进行主题再聚类,这样做能更进一步地了解主题间的关系。
陆天驰[6]（2020）在《竞争情报视角下美国人工智能技术出口限制及对华启示研究》文中认为自新中国成立以来,中美贸易关系几经起伏,近年来中美贸易战更是成为全球化的热点话题。放眼全球,美国的出口管制措施对全球影响较大且具有强代表性,而世界主要大国为了保持自身在国际竞争态势中的优势地位,日益关注出口管制相关研究。随着《中华人民共和国国家情报法》的推行,这要求我国高度重视出口管制问题的竞争情报体系构建。与此同时,自上个世纪50年代以来,人工智能技术不断发展,如今其相关领域已成为世界主要大国争相角逐的科技战场。在人工智能技术大背景下的新一轮时代角逐下,各国纷纷出台相应战略,力争在顶层设计的角度抢抓人工智能时代主导权。人工智能技术在很大程度上颠覆了传统的产业模式、商业模式和价值链,客观认识中美人工智能技术的发展差距变得意义重大。我国人工智能技术领域正飞速发展,但因为起步较晚,中美人工智能技术在一些方面仍存在差距。通过对美国技术出口管制制度的研究,可对我国人工智能技术领域的发展和提升提供重要参考。本文以竞争情报理论、技术差距论等理论为基础,运用共词分析法等方法,构建美国出口管制制度中具有竞争情报研究价值的人工智能技术分析模型。通过以美国出口管制制度中最具有代表性的“商业管制清单”的三大行业进行研究,量化统计出其中的ECCN编码以及对应文字说明Description的相关特性,对其中的特征进行挖掘,力争为我国人工智能技术领域的进一步提升提供参考。研究发现:（1）商品管制清单中对电子产业限制尤其突出,并且对系统、设备与组件的关注度高于原料、软件、技术以及测试、检测和生产设备。存在多个ECCN编码对应同一个Description的情况,其中主要是行业与产品类别相同,但管制原因是国家安全或者反恐、区域安全、联合国制裁和犯罪控制,需要特别关注,同时也存在三大行业内部并行以及三大行业与其他行业并行的情况。（2）ECCN编码对应Description的词频统计显示,除了以集成电路产业为管制重心之外,商品管制清单对技术的应用场景、使用过程,乃至不同技术间的融合和交叉体现出限制。前6位重点关键词对应共现词之间的共词网络示意图显示,管制技术中硬件与软件结合密切,集成电路相关产业与加工处理方式结合密切,体现出重视自主研发、设计与创新的特征。（3）通过559种混合词以及Dononhue高频低频词分界公式法对应的30种高频词进行聚类分析,发现都尤其关注集成电路词群,材料化学词群和软件词群紧随其后,同时还关注产品生命周期和属性。（4）通过Gephi中混合词以及Dononhue高频低频词分界公式法对应高频词的网路属性比较,发现高频词网络连接性更强、联系更加紧密频繁,呈现更加显着的小世界特性,说明其传播路径短、时效强、相关性高,其中涉及技术尤其值得高技术领域关注,而混合词网络平均聚类系数和模块化指数所展示的凝聚力更强。文章最后根据模型构架与分析得出的结论,在竞争情报视角和技术差距论的支撑下,从数据结果分析中国人工智能技术发展的劣势（W）,从中美人工智能技术发展的实际情况分析优势（S）、机遇（O）和威胁（T）,进行出口限制背景下中美人工智能技术SWOT分析,并且分别从SO策略、WO策略、ST策略和WT策略这四个方面提出发展对策与建议,以期有关部门关注针对美国出口管制制度的情报分析结果,增加对管制领域的政策扶持、资金投入和多元激励;企业尤其是头部企业,加强自身竞争情报体系的构建与预测,深化战略风险评估,注重出口合规、优化产业结构和自主创新三者有机结合;科研机构加强情报的智力支持作用,注重人才培养并积极为政府和企业提供动态性咨询和建议服务,及时梳理相关管制规定和趋势,通过案例分析,帮助政府和企业及时了解相关规定和变化。
金列俊[7]（2020）在《基于卷积神经网络的钻杆故障诊断研究》文中研究说明钻杆作为旋挖钻机的重要组成部分,其运行健康与否直接关系到旋挖钻机失效与否。因此建立钻杆故障诊断系统,对钻杆健康状态实时监测从而减少钻杆失效,确保钻挖钻机安全运作有重要现实意义。面对传统钻杆故障诊断系统需要专业技术人员与旋挖钻机需求日益增长的矛盾,本文参考卷积神经网络模型,结合钻杆的工作特性,提出一种基于卷积神经网络的钻杆故障诊断模型,以期省去故障特征人为提取过程,实现了“端到端”钻杆故障诊断。本文首先采用功能分析设计法设计并搭建钻杆故障诊断平台,设计钻杆故障模式模拟现实钻杆故障,采集数据后通过数据预处理将钻杆原始故障信号制作成钻杆故障数据集;接着将输入钻杆故障信号转化为图像,通过卷积池化层逐层叠加方式设计卷积神经网络诊断模型（CNN）,并通过增加Batch Normalization和Dropout技巧,提升CNN诊断性能;针对CNN诊断模型抗噪性不强问题,以钻杆旋转特性和感受野思想为核心,将卷积神经网络模型简化,提出一维卷积神经网络模型（1DCNN）,并设计1DCNN诊断模型的深度、卷积核大小、卷积核步长和池化层宽度,获得更高的诊断率和抗噪性能的提升;最后借助决策树算法将CNN,1DCNN诊断模型融合,提出融合卷积神经网络诊断模型（DT-CNN）。本文结合CNN和1DCNN设计的DT-CNN诊断模型,对于不同土质、不同转速均具备较好适应性,诊断率均可达到90%以上;而且DT-CNN诊断模型即使在噪声污染严重状况下依然具有85%的诊断率。
赵伟荣[8]（2019）在《基于集成神经网络的织物结构参数与风格评分的双向预测》文中指出随着时代的进步,人们对衣着的追求不再只是关注款式,更加注重衣着面料的手感和风格。面料设计者希望通过织物的结构参数快速了解织物的风格,从而简化设计步骤。本文通过对不同神经网络模型的织物结构参数与织物主观风格双向预测性能进行比较,提出了基于数据融合理论的集成神经网络模型。本文选择纱线细度、织物密度、重量、幅宽和组织等结构参数以及主色调、肌理、花型、悬垂、光滑、光泽、柔软、透明等织物的主观风格评分作为神经网络的输入和输出。通过对上述指标进行数据清洗、统一量纲以及数据归一化等预处理,使其适合神经网络的运算。本文分别采用径向基函数（RBF）神经网络和反向传播（BP）神经网络对织物样本进行预测。由于两种不同的神经网络对同一织物会产生不同的预测结果,本文提出了基于数据融合理论的算术平均法的D-S模型、证据关联系数的加权平均组合模型和误差方差的加权平均组合模型,将两种神经网络预测的数据进行融合,有效地提高了预测模型的准确率和精确度。本文分别对采用织物结构参数聚类和根据纤维含量成分分类方式作为分类器的集成神经网络进行了研究,使用来自中国国际纺织面料及辅料博览会的556块面料进行验证,在结构参数预测主观风格时,采用聚类分类器的集成神经网络比单一神经网络的准确率最高提高了9.12%。采用纤维成分分类器的集成神经网络比单一神经网络的准确率最高提高了21.16%。
曾志超[9]（2019）在《县域农业施肥管理信息系统的开发与实现 ——以青川县为例》文中指出我国农业生产中,耕地基数大优质耕地少,土壤肥力尚不能完全满足农业生产需求,局部地区粮食产量低下。青川县地处四川盆地北缘山区地带,多为中低产田地,优质耕地甚少,粮食产量不足成为农业上的一大难题。测土配方施肥在当地推行范围有限,多用于单机版,需要到特定地点进行查询施肥信息,难以满足广大农户需求。随着网络技术的发展,与GIS相结合的Web程序广泛涉及人们生产生活中,其在农业上的应用潜力逐步体现,前景可观。本研究在分析国内外施肥信息系统和Web GIS的发展趋势后,以青川县为研究区,运用ArcGIS for Server、ArcGIS API for JavaScript等技术结合需求分析完成了系统的总体设计;随后应用GIS技术和建库技术构建了青川县生态环境数据库,结合施肥模型,在Visual Studio2010平台下运用HTML5、CSS3和JavaScript语言实现系统功能,完成县域农业施肥生产管理信息系统的开发。主要研究结果如下:（1）利用GIS技术对初始数据整理、挖掘,构建了涵盖行政区划、土壤养分、施肥管理单元、地形地貌等8个实体对象的生态环境数据库。建库中,充分利用ArcGIS优越的地理空间数据处理能力,通过属性连接,空间插值,空间分析和地统计分析等功能,完成了青川县9828个施肥单元的信息建设,确保其空间和属性上的精确性,施肥决策的可靠性。（2）利用青川县农业局经多年不断改进、验证的农作物施肥指标体系,该体系结合施肥单元提供五种常规作物的施肥决策方案,在不同产量、不同地块、不同作物条件下具有多样性和灵活性。（3）充分利用Photoshop软件、Visual Studio工具以及HTML5、CSS3和JavaScript编程语言构建了界面友好的县级农业施肥生产管理信息系统的前端框架。涵盖首页、青川概要等9个网页模块;6个服务功能,如缺素诊断、作物疾病预防、虫害控制以及地块施肥查询核心服务。主界面雅观简练,具有较强的可读性和杰出的交互性。（4）采用ArcGIS for Server和ArcGIS API for JavaScript建立了系统的地图功能,通过浏览器即可享受便捷的地图基本功能和地块土壤养分数据查询功能。再者,地图的核心功能,即施肥信息推荐,为农户提供目标地块的施肥建议卡,并且添加打印功能,以科学的施肥决策方案为指导,增进作物产量,提高农户收入。总之,县域农业施肥生产管理信息系统的开发与实现,不仅解决了单机施肥系统局限性的弊端,在农业和网络技术结合上比传统农业系统更具有共享性和推广性。
韩光,齐庆杰,崔铁军,王来贵[10]（2018）在《遗煤自燃风险评价方法与风险发展趋势研究》文中研究指明为了解采空区遗煤自燃风险程度及其与影响因素关系,对自燃风险进行评价,提出一种博弈可拓算法。算法将博弈的主客观权重分析与可拓的倾向性分析结合,可确定被评价对象所处状态及状态发展趋势,得到因素的主观权重和客观权重。根据综合权重降序排列因素指标,改造排序靠前的指标。该方法可表示评价等级与相邻评价等级的关系,从而确定指标的发展趋势。应用该方法分析了某煤矿采空区遗煤层的8个样本位置自燃风险,结果表明8个位置中,状态发展向安全方向的有5个,向风险很大方向发展的有3个。与实际评价结果相比,该算法结果的正确率在75%87.5%之间,高于对比文献的62.5%。
二、中国计算机应用及其发展趋势（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、中国计算机应用及其发展趋势（论文提纲范文）
（1）基于深度学习的配电设备视觉识别技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 |
| 1.2 配电设备巡检相关技术研究现状及其发展趋势 |
| 1.2.1 配电设备巡检技术研究现状及发展趋势 |
| 1.2.2 配电设备视觉检测识别技术研究现状及其发展趋势 |
| 1.2.3 配电设备定位和表计读数识别所面临的挑战 |
| 1.3 本文研究内容和章节安排 |
| 第二章 深度学习理论基础及配电设备巡检技术方案 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 深度学习理论知识基础 |
| 2.2.1 深度学习的基本原理 |
| 2.2.2 RCNN系列 |
| 2.2.3 YOLO系列 |
| 2.3 配电设备机器人自动化巡检系统技术方案 |
| 2.3.1 巡检系统的技术方案 |
| 2.3.2 亟待解决的关键技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的配电设备部件视觉定位技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 配电设备部件视觉定位改进型YOLOv3 算法的构建 |
| 3.2.1 YOLOv3 的多尺度改进 |
| 3.2.2 基于K-means聚类算法生出锚框 |
| 3.3 配电设备部件视觉定位改进型YOLOv3 的算法的实施 |
| 3.3.1 视觉定位YOLOv3 网络模型的训练 |
| 3.3.2 视觉定位YOLOv3 算法性能评价指标 |
| 3.3.3 配电箱部件视觉定位初步实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的配电设备表计视觉识别技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 配电设备表计视觉图像的分析处理 |
| 4.2.1 Mask-RCNN基本原理 |
| 4.2.2 图像的预处理 |
| 4.2.3 图像分割与特征提取 |
| 4.3 配电设备表计深度学习和传统算法的复合式识别 |
| 4.3.1 复合式识别算法的构建 |
| 4.3.2 复合式识别算法的实施 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 配电设备机器人自动化巡检系统及实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统研发 |
| 5.2.1 硬件部分设计 |
| 5.2.2 软件模块开发 |
| 5.2.3 系统集成 |
| 5.3 实验研究 |
| 5.3.1 配电设备定位实验 |
| 5.3.2 表计读数识别实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
（2）语义物联网应用关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 物联网语义技术研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 语义网概述 |
| 1.2.2 语义物联网发展概述 |
| 1.3 研究内容和主要贡献 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 物联网感知与控制语义建模方法研究 |
| 2.1 问题的提出 |
| 2.2 物联网感知与控制语义描述框架 |
| 2.3 物联网事件本体设计研究 |
| 2.4 基于物联网事件本体的物联网感知与控制本体设计 |
| 2.4.1 面向事件非分类关系表达的SSN本体扩展 |
| 2.4.2 EO-SSN与 IoT-EO的本体对齐 |
| 2.5 测试与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 物联网知识管理系统构建与查询技术研究 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 物联网知识管理系统架构设计 |
| 3.2.1 面向物联网应用的事理图谱研究 |
| 3.2.2 面向物联网应用的知识图谱研究 |
| 3.3 融合式知识存储与查询技术研究 |
| 3.4 测试与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 流数据实时语义标注技术研究 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 高精度Kappa几何测角仪结构 |
| 4.3 语义标注方法研究 |
| 4.3.1 语义建模 |
| 4.3.2 基于语义信息标记符的语义映射 |
| 4.4 测试与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 语义流处理技术及应用方法研究 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 语义流连续查询语言形式化 |
| 5.2.1 数据流 |
| 5.2.2 RDF流 |
| 5.2.3 连续查询 |
| 5.3 面向RDF流的语义流处理引擎设计 |
| 5.4 面向RDF流的连续查询语法优化 |
| 5.4.1 查询语句重写 |
| 5.4.2 查询语句标准化转换 |
| 5.5 基于启发式方法的逻辑查询优化 |
| 5.6 测试与分析 |
| 5.6.1 X射线单晶衍射仪状态监控 |
| 5.6.2 Kappa几何测角仪防碰撞控制过程检测 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）基于CiteSpace的国内结构游戏、角色游戏、表演游戏研究的比较分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 一、研究背景 |
| (一)CiteSpace科学知识图谱的方法论功能 |
| (二)游戏是幼儿园课程改革的难点与薄弱点 |
| (三)三类游戏在自主游戏中的典型代表性 |
| 二、研究目的与意义 |
| (一)研究目的 |
| (二)研究意义 |
| (三)研究价值 |
| 三、概念界定 |
| (一)结构游戏 |
| (二)角色游戏 |
| (三)表演游戏 |
| (四)科学知识图谱 |
| 四、文献综述 |
| (一)CiteSpace中的多学科领域研究 |
| (二)CiteSpace中的教育领域研究 |
| (三)CiteSpace中的学前教育研究 |
| 第二章 研究设计 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| (一)数理统计法 |
| (二)内容分析法 |
| (三)比较法 |
| (四)文献法 |
| 三、研究工具 |
| (一)CiteSpace简介 |
| (二)CiteSpace的理论基础 |
| (三)研究数据的采集与预处理 |
| (四)研究数据的分析 |
| (五)研究的信效度 |
| 第三章 1991-2019年国内结构游戏研究分析 |
| 一、发文量与发文阶段分析 |
| (一)发文量分析 |
| (二)发文阶段分析 |
| 二、科学合作网络分析 |
| (一)作者合作分析 |
| (二)机构合作分析 |
| 三、主题共现网络分析 |
| (一)词频和共词分析 |
| (二)关键词共现网络分析 |
| 第四章 1991-2019年国内角色游戏研究分析 |
| 一、发文量与发文阶段分析 |
| (一)发文量分析 |
| (二)发文阶段分析 |
| 二、科研合作网络分析 |
| (一)作者合作分析 |
| (二)机构合作分析 |
| 三、主题共现网络分析 |
| (一)词频和共词分析 |
| (二)关键词共现分析 |
| 第五章 1991-2019年国内表演游戏研究分析 |
| 一、发文量与发文阶段分析 |
| (一)发文量分析 |
| (二)发文阶段分析 |
| 二、科研合作网络分析 |
| (一)作者合作分析 |
| (二)研究机构合作分析 |
| 三、主题共现网络分析 |
| (一)词频和共词分析 |
| (二)关键词共现分析 |
| 第六章 1991-2019年国内结构游戏、角色游戏、表演游戏研究的比较分析 |
| 一、三类游戏研究的比较分析 |
| (一)发文量与发文阶段的分析 |
| (二)科研合作网络分析 |
| (三)主题共现网络分析 |
| 二、三类游戏研究的趋势、热点及前沿分析 |
| (一)三类游戏研究趋势与热点分析 |
| (二)主题聚类与突显词对研究前沿的探测分析 |
| 三、研究建议 |
| (一)丰富研究内容,拓宽研究广度 |
| (二)明确研究主题,增加研究深度 |
| (三)深化理论研究,构建研究团体 |
| (四)多方强强联合,实现优势互补 |
| (五)树立科学的儿童观,践行真游戏理念 |
| (六)加快学前立法,推动学前游戏发展 |
| 第七章 研究结论、不足与反思 |
| 一、研究结论 |
| 二、研究不足与反思 |
| (一)研究不足 |
| (二)研究反思 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）第四次工业革命热点技术趋势预测 ——来自专利数据的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.3 研究方法与内容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线图 |
| 1.4 研究创新点 |
| 第二章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 技术趋势预测 |
| 2.1.2 技术生命周期 |
| 2.1.3 技术群组 |
| 2.1.4 专利分析 |
| 2.2 国内外研究现状综述 |
| 2.2.1 第四次工业革命相关研究 |
| 2.2.2 技术预测的相关研究 |
| 2.2.3 文献评述 |
| 第三章 第四次工业革命热点技术趋势预测体系构建 |
| 3.1 第四次工业革命热点技术选择 |
| 3.1.1 热点技术选择 |
| 3.1.2 热点技术介绍 |
| 3.2 专利数据来源 |
| 3.3 技术趋势预测 |
| 3.3.1 Origin软件介绍 |
| 3.3.2 趋势线拟合 |
| 3.3.3 测试模型 |
| 3.4 基于技术生命周期的技术群组 |
| 3.4.1 技术生命周期划分 |
| 3.4.2 技术群组分类 |
| 第四章 第四次工业革命热点技术趋势预测实证分析 |
| 4.1 第四次工业革命热点技术 |
| 4.2 技术趋势预测 |
| 4.3 生命周期划分 |
| 4.4 技术群组分类 |
| 4.5 结果分析 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议与对策 |
| 5.2.1 着力推进技术融合,加强技术创新 |
| 5.2.2 构建第四次工业革命技术生态体系 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者及导师简介 |
| 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 |
（5）基于时间序列聚类的文献主题分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 文献主题研究 |
| 1.2.2 时间序列聚类 |
| 1.2.3 现有研究的不足 |
| 1.3 研究内容及论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 近邻传播聚类算法 |
| 2.2 Matrix Profile |
| 2.3 社区检测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于Matrix Profile和社区检测的时间序列聚类方法 |
| 3.1 社区检测时间序列聚类 |
| 3.1.1 相关性度量 |
| 3.1.2 网络构建 |
| 3.1.3 社区检测 |
| 3.1.4 实例与过程 |
| 3.2 实验评估 |
| 3.2.1 实验设置 |
| 3.2.2 实验结果 |
| 3.2.3 对比实验 |
| 3.2.4 时间复杂度分析 |
| 3.2.5 性能分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于时间序列聚类的文献主题流行度分析研究 |
| 4.1 研究思路 |
| 4.2 数据来源 |
| 4.3 主题发现 |
| 4.4 主题演化分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于时间序列聚类的主题网络分析研究 |
| 5.1 研究思路 |
| 5.2 主题网络聚类过程 |
| 5.2.1 主题关系定义 |
| 5.2.2 相关性度量 |
| 5.2.3 网络构建与划分 |
| 5.3 聚类结果与分析 |
| 5.3.1 滑动窗口构建网络聚类结果与分析 |
| 5.3.2 平均分段构建网络聚类结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文的主要结论 |
| 6.2 论文的主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果: |
（6）竞争情报视角下美国人工智能技术出口限制及对华启示研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外文献述评 |
| 1.3.1 技术竞争情报相关研究现状 |
| 1.3.2 美国技术出口限制相关研究现状 |
| 1.3.3 中美人工智能技术发展相关研究现状 |
| 1.3.4 国内外研究总结 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 创新点 |
| 2 相关理论基础与概念界定 |
| 2.1 竞争情报理论 |
| 2.2 技术差距论 |
| 2.3 人工智能技术概念 |
| 2.4 美国技术出口管制概述 |
| 2.4.1 美国技术出口管制概述 |
| 2.4.2 美国对华技术出口限制 |
| 3 美国出口管制背景下人工智能技术定量研究的模型构建与设计 |
| 3.1 模型构建 |
| 3.1.1 模型主体 |
| 3.1.2 模型要素 |
| 3.1.3 模型框架 |
| 3.2 数据采集与预处理 |
| 3.2.1 数据采集 |
| 3.2.2 数据预处理 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 美国商品管制清单人工智能技术定量研究的数据分析 |
| 4.1 主要管制领域和多对应关系 |
| 4.1.1 管制物品行业与种类分析 |
| 4.1.2 ECCN复合对应关系分析 |
| 4.2 管制重点词频统计与词间网络分析 |
| 4.2.1 重点词频统计结果 |
| 4.2.2 重点关键词对应词语共词网络分析 |
| 4.3 混合词与高频词网络比较与分析 |
| 4.3.1 混合关键词共词分析 |
| 4.3.2 Dononhue高频关键词共词分析 |
| 4.3.3 结果差异比较与分析 |
| 4.4 网络属性比较与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 竞争情报视角下中国人工智能技术SWOT分析与应对策略 |
| 5.1 竞争情报视角下中国人工智能技术SWOT分析 |
| 5.1.1 优势分析(S) |
| 5.1.2 劣势分析(W) |
| 5.1.3 机遇分析(O) |
| 5.1.4 威胁分析(T) |
| 5.2 竞争情报视角下中国人工智能技术SWOT应对策略 |
| 5.2.1 SO策略——响应国家政策,引导重点行业理论向成果转化 |
| 5.2.2 WO策略——整合企业等多方力量,建立完善产业生态 |
| 5.2.3 ST策略——警惕技术垄断,充分鼓励自主研发与创新 |
| 5.2.4 WT策略——多方共同努力,建立出口限制竞争情报预警机制 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于卷积神经网络的钻杆故障诊断研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 研究现状及其发展趋势 |
| 1.2.1 卷积神经网络发展现状及其发展趋势 |
| 1.2.2 机械故障诊断现状及其发展趋势 |
| 1.2.3 相关故障实验方法介绍 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 2 钻杆实验平台设计与故障数据集制作 |
| 2.1 钻杆实验平台的设计 |
| 2.1.1 实验平台设计任务 |
| 2.1.2 黑箱法分析试验平台总功能 |
| 2.1.3 实验平台总功能分解以及求解 |
| 2.1.4 数据采集系统介绍 |
| 2.2 钻杆故障设计 |
| 2.3 数据集构建 |
| 2.3.1 缺失值处理 |
| 2.3.2 数据增强处理 |
| 2.3.3 归一化处理 |
| 2.3.4 数据集介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于二维卷积神经网络的钻杆故障诊断 |
| 3.1 卷积神经网络原理 |
| 3.1.1 卷积层 |
| 3.1.2 池化层 |
| 3.1.3 激活函数 |
| 3.1.4 全连接层 |
| 3.1.5 损失函数与反向传播 |
| 3.2 卷积神经网络钻杆故障诊断模型设计 |
| 3.2.1 卷积神经网络模型结构设计 |
| 3.2.2 卷积神经网络模型结构优化 |
| 3.3 实验分析 |
| 3.3.1 模型诊断性能分析 |
| 3.3.2 模型抗噪性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于一维卷积神经网络的钻杆故障诊断 |
| 4.1 一维卷积神经网络原理 |
| 4.2 一维卷积神经网络模型设计 |
| 4.3 t-SNE可视化 |
| 4.3.1 t-SNE原理 |
| 4.3.2 t-SNE可视化分析 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.4.1 模型诊断性能分析 |
| 4.4.2 模型抗噪性分析 |
| 4.4.3 模型钻速适应性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于决策树的融合卷积神经网络的钻杆故障诊断 |
| 5.1 决策树算法 |
| 5.2 融合卷积神经网络设计 |
| 5.3 实验对比 |
| 5.3.1 恒定转速诊断对比 |
| 5.3.2 变转速模型对比 |
| 5.3.3 抗噪性模型对比 |
| 5.3.4 土质适应性模型对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的学术成果 |
（8）基于集成神经网络的织物结构参数与风格评分的双向预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 社会意义与价值 |
| 1.2 研究现状及其发展趋势 |
| 1.2.1 神经网络的研究现状及其发展趋势 |
| 1.2.2 数据融合理论的研究现状及其发展趋势 |
| 1.2.3 织物风格预测的研究现状及其发展趋势 |
| 1.3 本文研究思路和设计特色 |
| 1.3.1 本文研究思路和过程 |
| 1.3.2 本文设计特点及特色 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第2章 织物数据集 |
| 2.1 织物编号 |
| 2.2 织物基本结构参数 |
| 2.3 织物主观风格评价 |
| 2.3.1 主观风格评价指标 |
| 2.3.2 主观评价标尺 |
| 第3章 数据预处理 |
| 3.1 数据采集 |
| 3.2 数据清洗 |
| 3.3 数据变换 |
| 3.3.1 统一量纲 |
| 3.3.2 数据归一化 |
| 3.4 数据输入 |
| 第4章 神经网络模型 |
| 4.1 BP神经网络 |
| 4.1.1 BP神经网络正向预测 |
| 4.1.2 BP神经网络反向预测 |
| 4.2 RBF神经网络 |
| 4.2.1 RBF神经网络正向预测 |
| 4.2.2 RBF神经网络反向预测 |
| 4.3 集成神经网络 |
| 4.3.1 集成神经网络介绍 |
| 4.3.2 集成神经网络的设计 |
| 4.3.3 系统整体结构 |
| 4.3.4 基于集成神经网络的织物主观风格预测 |
| 4.3.5 基于集成神经网络的织物结构参数预测 |
| 第5章 基于数据融合理论的模型构建 |
| 5.1 基于Dempster-Shafer理论的模型构建 |
| 5.1.1 Dempster-Shafer理论概述 |
| 5.1.2 分类器基本概率分配(BPA)函数的确定 |
| 5.1.3 D-S证据理论的算法融合规则 |
| 5.1.4 组合规则及融合模型的改进 |
| 5.1.5 基于算术平均法的D-S模型 |
| 5.1.6 基于证据关联系数的加权平均组合模型 |
| 5.1.7 决策方法 |
| 5.1.8 基于D-S证据理论的集成神经网络预测模型 |
| 5.1.9 D-S证据理论的证据源 |
| 5.2 基于误差方差的加权平均组合模型 |
| 5.3 模型验证 |
| 5.3.1 正向预测模型验证 |
| 5.3.2 反向预测模型验证 |
| 5.3.3 模型泛化性验证 |
| 第6章 集成神经网络分类器的选择 |
| 6.1 聚类算法应用 |
| 6.1.1 聚类的意义 |
| 6.1.2 常见聚类算法 |
| 6.2 灰色系统理论 |
| 6.2.1 求两级差 |
| 6.2.2 求关联系数 |
| 6.2.3 求取关联度 |
| 6.3 织物结构参数聚类 |
| 6.4 纤维成分分类 |
| 6.5 交叉验证 |
| 6.6 多种方法对比 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）县域农业施肥管理信息系统的开发与实现 ——以青川县为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 立题背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 GIS发展概况 |
| 1.2.2 土壤信息系统 |
| 1.2.3 施肥信息系统 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 研究区概况 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 第二章 关键技术介绍 |
| 2.1 Web GIS技术 |
| 2.1.1 Web GIS的概念 |
| 2.1.2 Web GIS的结构 |
| 2.1.3 Web GIS实现技术 |
| 2.2 Web相关技术 |
| 2.2.1 HTML5+Java Script技术 |
| 2.2.3 AJAX技术 |
| 2.2.4 REST技术构架风格 |
| 2.3 Arc GIS for Server |
| 2.3.1 Arc GIS for Server10.1 介绍 |
| 2.3.2 Arc GIS for Server发布的服务类型 |
| 2.3.3 Arc GIS API for Java Script |
| 2.4 小结 |
| 第三章 系统总体设计 |
| 3.1 系统设计目标 |
| 3.2 系统设计原则 |
| 3.3 系统可行性分析 |
| 3.4 系统需求分析 |
| 3.4.1 功能需求 |
| 3.4.2 性能需求 |
| 3.4.3 数据需求 |
| 3.5 系统结构设计 |
| 3.6 系统功能设计 |
| 3.7 数据库设计 |
| 3.7.1 基础数据处理 |
| 3.7.2 空间数据库 |
| 3.7.3 属性数据库 |
| 3.7.4 生态环境数据库建立 |
| 3.7.5 施肥模型库 |
| 3.8 小结 |
| 第四章 系统开发实现 |
| 4.1 系统开发运行环境 |
| 4.2 地图服务发布 |
| 4.2.1 动态地图发布 |
| 4.2.2 切片地图发布 |
| 4.3 系统关键功能实现 |
| 4.3.1 系统主界面 |
| 4.3.2 地图基本功能 |
| 4.3.3 土壤信息查询 |
| 4.3.4 施肥信息推荐 |
| 4.3.5 其他信息查询 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
（10）遗煤自燃风险评价方法与风险发展趋势研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 遗煤自燃风险评价指标体系 |
| 2 博弈可拓算法 |
| 2.1 确定物元 |
| 2.2 隶属函数归一化 |
| 2.3 关联函数 |
| 2.4 博弈论的赋权法 |
| 2.5 确定可拓关联度和风险等级 |
| 3 实例分析 |
| 3.1 可拓法基本参数 |
| 3.2 关联函数值计算 |
| 3.3 博弈论权重确定 |
| 3.4 自燃风险等级的确定 |
| 4 对比分析 |
| 5 结论 |
四、中国计算机应用及其发展趋势（论文参考文献）
- [1]基于深度学习的配电设备视觉识别技术研究[D]. 俞峰. 浙江大学, 2021(02)
- [2]语义物联网应用关键技术研究[D]. 于碧辉. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021(09)
- [3]基于CiteSpace的国内结构游戏、角色游戏、表演游戏研究的比较分析[D]. 刘平. 哈尔滨师范大学, 2020(03)
- [4]第四次工业革命热点技术趋势预测 ——来自专利数据的研究[D]. 郝怡然. 北京化工大学, 2020(02)
- [5]基于时间序列聚类的文献主题分析研究[D]. 邬先利. 华侨大学, 2020(01)
- [6]竞争情报视角下美国人工智能技术出口限制及对华启示研究[D]. 陆天驰. 南京大学, 2020(02)
- [7]基于卷积神经网络的钻杆故障诊断研究[D]. 金列俊. 浙江大学, 2020(06)
- [8]基于集成神经网络的织物结构参数与风格评分的双向预测[D]. 赵伟荣. 北京服装学院, 2019(02)
- [9]县域农业施肥管理信息系统的开发与实现 ——以青川县为例[D]. 曾志超. 四川农业大学, 2019(01)
- [10]遗煤自燃风险评价方法与风险发展趋势研究[J]. 韩光,齐庆杰,崔铁军,王来贵. 地下空间与工程学报, 2018(03)