一、EXCEL在最优决策分析中的应用（论文文献综述）
谢辉[1]（2021）在《福建省农业上市公司经营绩效分析》文中指出农业上市公司作为农业企业的领头羊,在我国农业产业化发展、现代化发展中起着领飞头雁的作用,其经营绩效的好坏在一定程度上影响着乡村的产业振兴,重要性不言而喻,对其经营绩效进行分析,可以帮助公司管理层全面客观了解公司当下的发展状况,存在的问题,进而采取必要的措施。福建是我国东南沿海的一个省,占据了良好生产条件和原料市场环境,那么福建省农业上市公司,近几年的经营绩效水平如何,在众多农业上市公司中处于何种地位,存在什么样的问题,是何种原因造成的,为了回答好这些问题,笔者根据中国证监会行业分类法分类,选取样本农业上市公司62家,其中包含福建省6家。从财务报表出发,结合企业相关经营活动和本地实际情况,采用因子分析法、二次相对评价法、K均值聚类法对这62家农业上市公司2017-2019年连续三年的面板数据进行横向的因子分析、对因子分析结果进行二次相对效益评价和K均值聚类分析,此举是为了通过将福建省这6家农业上市公司与全国其他农业上市公司进行对比,找到优势与不足,客观评价其经营效益在全国农业上市公司处于何种位置。但是,众所周知,因子分析所提取的信息,是不到100%的,不能够反应所有的内容,因此本文的第二个核心部分是对这6家福建省的农业上市公司分别进行纵向的财务指标分析,在这里,会采取更加细化的财务指标。从而实现横纵交叉,更加全面地分析福建省农业上市公司的经营绩效。在横向因子分析中发现,福建省农业上市公司整体经营绩效在全国而言表现一般,绩效水平差异较大,参差不齐,最好的绿康生化可以多次挺进前十名,最差的福建金森常年处于垫底水平。在聚类分析中看到,仅2018年绿康生化一家挺进过第一类成长高效型农业上市公司,而且其它5家农业上市公司均处于第三类低效型农业上市公司。在其他年度以及3年综合绩效中,福建省全体农业上市公司均处于第三类别。当然,这其中不免有客观基础条件的差异,像绿康生化和圣农发展,这些公司原本基础就好,而天马科技和福建金森底子较差。因此通过二次相对评价DEA模型,去除基础条件影响后发现,在2019年度,福建金森、平潭发展和天马科技一跃而上,这些公司在经营管理上,主观有效努力程度对于绩效水平的贡献值较高,反而超越了原本基础条件较好的绿康生化和圣农发展。在纵向财务指标分析中,结合因子分析的结果,发现了这些公司为什么在因子分析中表现不佳,其中存在的问题是什么。最后,在结论部分,对福建省各农业上市公司的经营优劣势进行了总结,并结合实际情况和优劣势对福建省各家农业上市公司分别提出了相应的针对性的建议。
杨小娟[2]（2021）在《决策树算法在学生课程成绩分析中的应用研究》文中研究说明信息时代的到来,不断推进我国教育信息化的发展,在教学实施过程中,各类教育平台迅猛兴起,使得各类教育数据不断增多。前期由于数据挖掘技术的局限使得相关教育数据只能进行简单的储存、查询、和数理统计,其潜藏的信息价值尚未被引起足够的重视和关注;而现阶段教育信息化的推进,使得各大高校对教育数据的重视度不断提升,教育数据潜藏价值不断被发掘,通过数据的挖掘,从数据和信息中获取有益的知识,发现数据之间存在的联系和规律,进而为教学环节和教学质量提供适当的决策依据。为探究本校全日制本科生公共必修课《现代教育技术应用》线上课程成绩影响因素,本研究在对大量文献研读后,总结前人对该领域的所做的研究,并在此基础上提出自己对该领域研究的新思路,将数据挖掘技术运用于教育教学工作中,充分挖掘课程成绩影响因素之间的关系,为将相关研究运用于实际教学中,本研究实现了课程成绩预警系统的设计与开发,从而为该课程教学策略的优化、课程成绩的提升、课程成绩的预警提供科学依据,同时也为实现其他课程成绩挖掘提供借鉴意义。具体来说,本研究主要做了如下几方面的工作:（1）以“超星学习通”在线学习平台为依托,针对本校全日制本科生《现代教育技术应用》课程线上学习行为数据进行初步数据的整理分析,观察其数据浅在的信息价值。（2）采用数据挖掘技术中的决策树技术对课程学习行为数据实施深度挖掘,探究各数据之间的联系,建立课程成绩影响因素CART决策树模型,从模型中分析出主要影响该课程成绩的因素（课程视频完成百分比、章节学习完成百分比、参与讨论总数、考试完成百分比、教师职称）,并根据模型总结决策树生成规则,为教育教学工作提供科学依据。（3）凭借决策树生成规则实现学生课程成绩预测系统的设计与开发,通过对所开发的系统进行部署及各项功能调试运行,将实际课程学习行为数据带入系统中进一步测试,验证课程成绩影响因素决策树模型构建的合理性及系统开发的有效性,实现了对本校本科生《现代教育技术应用》课程成绩的预测,为该课程的教育教学工作提供了一定的参考意义。
陈凤[3]（2021）在《放顶煤液压支架维修作业人机工效研究》文中提出液压支架是煤炭开采行业的重要机械设备,由于采煤工作环境恶劣,液压支架使用频次高、承受的负载大,需要定期检修和维护才能保证其良好的工作状态,而拆卸是维修作业中的重要环节。目前,在维修拆卸过程中存在拆卸流程不合理、维修空间小和维修人员拆卸过程不符合人机工效学的最优水平、工人操作时具有安全隐患等,导致维修拆卸过程效率低成本高,迫切需要优化维修拆卸时人机工效学问题。本文研究了液压支架设备维修拆卸路径规划,分析了拆卸过程中的人机工效学。首先建立了放顶煤液压支架设备的CATIA三维模型,然后定义了拆卸路径规划的数学模型,建立了完整的拆卸矩阵数据,用改进遗传算法来设计路径规划算法,并采用C#编程语言设计了目标零件拆卸路径规划程序,并计算出最终拆卸目标零件为立柱时的拆卸路径。在DELMIA仿真平台中建立了维修拆卸场景,根据人体数据建立了 DELMIA虚拟人模型和虚拟人拆卸姿态,建立了虚拟人手持拆卸工具模型,并导入到维修拆卸场景中进行维修拆卸仿真。采用DELMIA仿真平台的人机工效学可达性、可视性、舒适度分析工具对拆卸过程中的人机工效进行了分析。采用层次分析法建立了维修拆卸人机工效学整体水平的指标评价体系,确定了各项评价指标的权重,在此基础上采用专家打分法邀请10名液压支架维修车间的专家对液压支架拆卸的人机工效学9个评价指标进行打分评价,建立了模糊矩阵,用模糊综合评价法对人机工效分析数据进行了综合评价,结果表明拆卸过程人机工效学整体处于“一般”水平,其中维修人员方面的指标评价为“差”。最后用鱼骨图分析了维修现场的人、机、料、法、环存在的问题,分析了维修车间照明环境差、噪声环境差和维修人员容易疲劳等问题的原因。为了改善维修车间的现场作业环境和维修人员的作业效率,制定了 5S改善方案,从整理、整顿、清扫、清洁、素养五个步骤进行了方案实施。本文探索了一种液压支架的拆卸流程优化方法,该方法使拆卸过程更加合理、便捷,同时设计了一套液压支架拆卸过程的人机工效学评价方法和优化方案,提高了液压支架设备的维修拆卸质量,降低了维修拆卸的成本,改善了液压支架维修作业人员的作业环境,为设备维修企业人机工效学改善提供了参考。
何斌[4]（2020）在《以脱碳PSA净化气为辅助原料和净化水急冷的Shell干粉煤气化新工艺及其优化设计》文中指出烃类蒸汽转化装置（SMR）中脱碳变压吸附（PSA）净化气富含氢气、一氧化碳和甲烷,是优质的制氢原料,却降质为转化炉燃料;常见的Shell干粉煤气化则用循环压缩急冷气冷却合成气,提高了制氢能耗。针对以上两个问题,本文对这两个工艺进行了集成:将SMR净化气提压送煤气化炉做制氢原料,从而实现了净化气的升级利用;在煤气化装置增设洗涤净化水旁路,将部分净化水自压送气化炉出口,以补充循环压缩急冷气调节合成气进余热锅炉的温度,从而降低循环压缩急冷气的流量,减少制氢能耗,由此开发了一个以SMR脱碳PSA净化气为辅助原料和以部分洗涤净化水替代急冷气的新Shell干粉煤气化工艺,经Aspen全流程模拟计算证明,新工艺在操作性、产氢率、用能、热力学特性方面均优于现有工艺,并进一步开发了一个基于流程模拟数据的Shell干粉煤气化新工艺优化设计方法。其中,目标函数设定为最小单位制氢能耗或最小过程（火用）损,优化变量为经Matlab偏最小二乘法（PLS）筛选得到的系统决策变量。为了使优化计算自动进行,则开发了流程模拟软件Aspen、数据处理软件Excel、最优化算法GA集成平台,该平台通过Aspen Simulation Workbook（ASW）建立Aspen与Excel接口,在Excel VBA中编码控制Aspen运行,写入和读取模拟数据代码及遗传算法（GA）代码,由其控制过程自动进行。因全过程由模拟数据驱动,故该方法具有普适应,适于一切可模拟且不改变流程结构的化工单元的多变量优化设计。最后,将本文开发的新工艺及优化设计方法应用于某有效成分CO+H2产量为15×104Nm3/h的Shell干粉煤气化改造项目。计算表明,当耗氧量为67.2t/h、注汽量为5.8t/h、洗涤急冷合成气量为120.8t/h、高压净化水为9.7t/h、净化气量为18.85t/h时,新流程的过程（火用）损最小,为508.9GJ/h,相比旧工艺减少145.5GJ/h,降幅22.2%;当耗氧量为67.5t/h、注汽量为8.9t/h、洗涤急冷合成气量为92t/h、高压净化水为10.8t/h、净化气量为19.98t/h时,新流程的单位制氢能耗最小,为6980.85×104kcal/t H2,相比旧工艺降低4355.62×104kcal/t H2,降幅38.42%。说明本文开发的新工艺及优化设计方法是可行和有效的。
彭敦诚[5]（2020）在《基于Python机器学习的大气环境下材料失效数据分析》文中研究表明改善材料的耐候性,预测材料在自然环境下的失效时间,从而保证工程的安全性和高效性,一直是材料失效研究的重要课题。而将机器学习技术与材料失效研究相结合是顺应时代发展需求的研究热点,本文综述了机器学习在材料失效研究中的应用现状,总结了利用机器学习算法对材料失效数据进行分析的一般步骤和方法,探讨了大气环境下材料失效与其实际使用环境之间的关系,从宏观数据的角度研究了不同环境因素对材料失效的影响。将易学易用、且具有开源的代码生态和众多成熟的集成模型的Python作为计算工具为材料学研究提供帮助已逐渐成为一种趋势。本文首先使用Python中集成的Extra Trees算法对不同大气环境下高分子材料试样在实际暴露实验过程中收集的材料性能参数（PC试样的力学性能和聚酯涂层的光泽度）、气候环境参数（温度、湿度、辐照、降雨量和降雨时长等）和污染物环境参数（硫酸盐化速率、海盐粒子和降尘量等）进行环境因素影响量化分析,筛选出对相应性能影响较大的因素,然后通过多层感知机神经网络算法建立模型对材料的耐候性进评价,降低求解难度的同时增加结果的准确性。分析结果表明:一.Extra Trees算法可以应用在环境因素对涂层外观性能和PC试样的力学性能影响的研究上,其计算结果合理、可解释。模拟计算的结果认为:1.紫外辐射、水溶性降尘量和硫酸盐化速率是聚酯涂层失光率劣化的关键参数;2.降雨时长是聚酯涂层减薄的关键参数;3,紫外辐射和降雨时长同是使PC试样拉伸性能、冲击性能和弯曲性能劣化的关键因素;二.应用Extra Trees算法研究环境因素对材料性能的影响时,可将实验周期与环境因素一同作为输入参与计算,增加数据间的差异性的同时还可得出材料性能对环境的耐受程度;三.Extra Trees算法得出的重要性参数可以指导在后续计算中更合理地使用数据,并改善其他机器学习模型的性能;四.对于自然环境下材料失效问题一般情形下的数据规模,可通过对所有可能的具有高性能的组合进行循环实验以找到机器学习模型的最佳超参数;五.开发了材料的环境腐蚀与老化数据分析程序,实现了环境因素影响量化和材料耐候性分析两个主要功能。
许泳杰[6]（2020）在《地铁智能运维系统设计》文中提出地铁系统具有大运量、准点率高、快捷、污染小及不受环境影响的特点,已成为解决城市交通问题的最主要工具之一,但同时也有设备构成复杂、可靠性要求高、维护成本极大等特点。目前地铁设备普遍采用故障维修和计划维修模式,拥有简易的设备维修管理系统,但仍常出现维修不足和维修过剩的问题,造成设备利用率低下,可靠性低,使用寿命短,还浪费运维的人力物力财力,甚至影响地铁企业的日常运营。因此研发一套新型的地铁智能运维系统具有重要的现实意义。本文是在大量调研的基础上,结合笔者承担的某地铁智能运维系统的开发项目,运用计算机技术和互联网技术,建立了以计划维修和状态维修相结合的预防性维修为主,故障维修为辅的综合维修模式,设计一套新型的地铁智能运维系统。论文主要包括地铁智能运维系统的需求分析、核心功能模块的设计、数据库的设计、系统部署、系统测试和效果分析等内容。论文中重点介绍运用决策树对各种设备的运维方式进行决策分析,分析的结果有助于地铁公司对不同的设备采用其最优的运维方式。此外,论文还详细阐述了系统核心的功能模块设计和数据库设计等,对开发一套地铁智能运维系统具有指导作用。该地铁智能运维系统的上线,不仅能有效管理了地铁设备运维业务,而且还实现了设备数据、标准数据、计划数据和工单数据的规范统一,实现了设备管理、故障维修、预防性维护等过程的信息资源共享,提高了设备利用率,延长设备生命周期,最终可降低地铁企业的运营成本。
张天一[7]（2020）在《低输量下外输油系统分级优化及软件开发》文中进行了进一步梳理我国部分油田已经进入开发中后期,逐步进入低输量运行阶段,泵、管道等设备面临到达安全运行极限的风险。不仅如此,我国大部分油田所开采的原油属于高黏高凝原油,需采用加热输送方式进行输送,若加热温度偏高会产生大量的能耗,若加热温度较低会影响系统运行安全,特别是在油田进入低输量阶段后,对加热温度的把控更为重要。除此之外,输油压力也需要控制在合理范围,以保证输油安全的同时降低能耗。因此,为了降低外输油系统运行能耗、保障进入低输量阶段后系统运行安全,有必要对低输量下外输油系统进行优化研究。本文根据外输油系统各阶段功能不同划分并建立外输油系统分级优化模型,该模型总共分为三级,依次是外输油系统站内优化、外输油系统站间优化和外输油系统改建优化。首先,第一级优化充分考虑对泵进行转速调节、叶轮切割的情况下泵的性能变化情况,基于动态规划法结合相似理论针对不同输量区间对站内泵运行情况及运行状态进行优化,优化结果为不同流量阶段提供泵调配方案,除此之外为外输油系统站间优化中泵优化部分提供依据。第二级优化综合考虑低输量阶段管道运行安全及运行能耗,分析站间油品输送规律,以总运行费用最小为目标函数建立外输油系统运行优化模型,采用基于深度优先搜索算法的两级递阶优化计算方法,结合第一级计算结果对模型进行综合求解,得出目标输量下各站最优水力热力输送方案。在第一级、第二级优化无法保证管道输送安全的情况下,第三级优化根据油田固定期限内预测输量对外输油系统进行全局分析,判断各管道是否到达安全输量极限,针对到达安全输量极限的管道进行改建优化,充分考虑系统运营期间的管道使用情况及站内设备负荷情况,对比更换管道、站库降级的优化方法并确定最优改建方案。计算实例表明,外输油系统的分级优化能够保障油田在运营期内的经济、安全运行。在理论分析的基础上,利用VB语言开发油田外输油系统工艺优化软件,并成功应用于Y油田外输油系统,对于进入低输量状态油田的现场实际的运行、改建调整具有重要意义。
潘晓楠[8]（2020）在《基于规划求解方法的D电力物业公司成本控制研究》文中研究说明2009年以后,我国商业地产投资增速远远超过住宅投资增速。2009-2014年,全国办公楼年开发投资额从1377亿元提高至5641亿元,年均增长率达到26.5%;商业营业用房开发投资额从4181亿元提高至14346亿元,年均增长率为22.8%;而同期住宅开发投资的年均增长率为16.6%。商业地产的高增速为商业物业的扩张提供了沃土,也为商业物业领域增加了竞争性。本文研究对象D电力物业公司是电力物业公司,典型的商业物业公司。2018年以前,为维护集体企业职工稳定,D电力物业公司由国家电网公司弥补亏损,成本呈粗线条管理模式,2018年以后,按照党中央、国务院要求,集体企业市场化,D电力物业公司自负盈亏,物业收费标准市场化,原有的成本管理模式无法支撑服务品质提升的需求,面对外部激烈的市场竞争与内部松散的成本管理,建立一套科学有效的成本控制模型迫在眉睫。规划求解方法,作为一种假设分析方法,可以通过建立数学模型,解决运筹学、线性规划等问题,还可以用来求解线性方程组及非线性方程组,最适用于求解优化,这对于收入相对固定的D电力物业公司来说,想要优化成本分配,规划求解将是一个有效的工具。本文通过对D电力物业公司成本控制现状与存在问题的剖析,分析规划求解在该公司成本控制中应用的必要性与可行性。成本控制的模型设计目标为净利润最大化,在作业成本法的理论基础上,将该公司各项成本费用按照成本动因分类,以各类成本费用中的某一项成本费用为自变量,其他存在内在数量关系的成本费用、税金及附加、所得税费用为因变量,在营业收入、工资总额、动因参数不变的情况下,运用规划求解方法,得出成本运算结果。根据模型运算结果,将成本分配至各个作业成本中心,修正动因参数,并运用本量利分析法,确定边际成本。模型的修正是引入了经营性净现金流量的限定,在净利润最大化目标不变的情况下,运算得出修正后的成本分配结果。为保障模型顺利应用到D电力物业公司,分别从顶层设计、员工执行、技术提升、基础数据完善等方面提出了4种保障措施,并建议D电力物业公司采用修正后的成本控制模型。本文创新点主要体现在研究内容方面、模型设计方面。研究内容方面将规划求解这种假设分析方法应用于企业成本控制研究中,并有针对性地进行成本控制模型设计;模型设计方面,不局限于传统成本控制相关理论的假设条件,探索公司经营过程中各项成本之间的内在联系,从而建立线性或非线性模型,得出成本分配最优方案。
刘书宇[9]（2020）在《可拓建筑设计数据挖掘研究》文中提出建筑案例中蕴含着丰富的设计知识,对建筑师具有重要的学习与借鉴意义。尤其是在建筑师遇到设计中的问题时,学习建筑案例中的相关设计知识是一条有助于解决问题的途径。随着大数据时代的到来,大量建筑案例开始在互联网中快速积累。资源过剩取代了过去的资源匮乏,成为困扰建筑师的新问题。今天的建筑师在面对设计问题时,不得不花费越来越多的时间,在海量互联网建筑案例中寻找少数对解决问题真正有帮助的案例。对于需要在设计中解决大量问题的建筑师而言,过高的时间消耗逐渐成为一种负担,侵占了本应投入到思考与设计中的时间,最终影响设计的效率和作品的品质。面对这一变局,大海捞针般的传统搜索方式已无力帮助建筑师高效地获取所需的建筑设计案例及其中的设计知识。基于以上背景,本研究旨在针对大数据时代下的建筑设计案例搜寻和基于此的知识发现困境,秉承“互联网+建筑学”这一大数据时代诞生的新理念,在可拓建筑学的框架内,有针对性地进行理论探索与方法架构,形成一套以可拓建筑设计问题为导向、以可拓数据挖掘方法为支持、以互联网建筑大数据为对象、以互联网建筑设计案例中隐藏的设计知识为目标的可拓建筑设计数据挖掘方法论体系,尝试在互联网建筑案例与面对建筑设计问题的建筑师之间搭建起桥梁,从而帮助建筑师快速、准确地找到最有参考价值的建筑案例,并从中发现对解决问题有借鉴意义的设计知识。为实现这一目标,开展了理论与方法两方面内容的研究。理论层面,首先界定了可拓建筑设计数据挖掘的若干重要概念,梳理了其与相关学科、领域的关系,并在可拓建筑学的框架下明确了可拓建筑设计数据挖掘的定位及主要任务。然后,基于可拓数据挖掘方法获取变换相关知识的原理,将其代入建筑案例与设计知识的各相关要素,阐明了可拓建筑设计数据挖掘的核心机制。基于可拓建筑设计理论对于互联网建筑大数据以及可拓数据挖掘方法对于建筑师实际需求的适应性,论述了可拓建筑设计数据挖掘在发现设计变换相关知识、解决建筑设计问题方面的优势。随后,分别梳理了互联网建筑设计案例数据的三项主要特性——内容分散、形式多样和价值多变,以及建筑师在面对可拓建筑设计矛盾、质量和创新问题时对参考案例及设计知识的不同需求。在此基础上,构建了包含可拓建筑设计案例数据采集、整理、存储、分析和案例图像解读5个阶段的可拓建筑设计数据挖掘流程。方法层面,分别提出了可拓建筑设计数据挖掘各阶段的操作方法:在可拓建筑设计案例数据采集阶段,首先从可拓建筑设计的视角梳理了与可拓建筑设计问题有密切关联的建筑案例数据作为采集对象,然后从可拓数据挖掘的角度总结了各数据项的可靠来源。进而基于对互联网建筑案例的大规模调查,建立了建筑语汇词典,并通过可拓变换进行优化。以此为线索,提出了使用网络爬虫从互联网页面的源代码中自动采集建筑设计案例数据的方法;在可拓建筑设计案例数据整理阶段,首先对于建筑案例中的常规型数据,针对其在一致性、完整性和真实性三方面存在的主要缺陷,提出了统一数据格式、补全缺失数据和排查错误数据的常规数据整理方法。然后,对于建筑案例中的文本型数据,针对其中蕴含的案例关键词、案例特点、案例摘要和案例认可度四项有价值信息,提出了基于专业词库的有价值信息提取方法。最后,以可拓建筑设计理论中的建筑元结构为基础,分别以建筑元的对象、特征和量值对应于所采集到的案例名称、数据项和数据值等,构建了案例数据的标准模型——案例元;在可拓建筑设计案例数据存储阶段,首先解析了建筑师对数据存储的各项需求,并据此搭建了可拓建筑设计案例数据库的基本结构。然后以案例元为核心,完成了数据库的数据层、程序层和界面层中与案例元的存储与检索相关的4个基础功能模块的设计,实现了大量建筑设计案例数据的存储与调用。最后,分别阐述了数据库的基础检索功能在建筑学学习、设计与研究中的应用方法;在可拓建筑设计案例数据分析阶段,首先基于对矛盾、质量和创新三类可拓建筑设计问题本质的解析,明确了解决不同类型的问题所需的案例与知识。然后,引入可拓数据挖掘方法,建立了以问题为导向的案例参考价值综合评价模型。在可拓建筑设计案例数据库的基础上,完成了与案例分析和推荐相关的两个高级功能模块的设计,实现了针对具体可拓建筑设计问题的参考案例智能推荐;在可拓建筑设计案例图像解读阶段,首先梳理了建筑案例图像所蕴含的设计信息和解读顺序。面向可拓建筑设计问题,提出了两条发现设计知识的技术路线,指导建筑师从案例图像中找出能够解决问题的设计知识。以此为依托,对三个典型可拓建筑设计问题情境进行了模拟应用,结合案例数据分析介绍了案例图像解读的应用过程。最后,结合相关实验,通过一个交叉对照测试说明了图像解读方法以及可拓建筑设计数据挖掘的实践效果。基于本文所提出的可拓建筑设计数据挖掘,当建筑师遇到设计问题时,可以根据问题的类型及具体情况,快速找到具有较高参考价值的建筑设计案例,并从中获取对解决问题有借鉴意义的设计知识。从而将建筑师从繁重的案例搜索与分析工作中解脱出来,将更多的时间和精力用于创作本身,是研究的主要意义。此外,本研究作为“互联网+建筑学”这一新主题下的初步探索,在尝试推进建筑设计的科学化与智能化发展的同时,为后续更高效、更精确、更广泛的相关研究与应用提供了参照,可供其他学者参考和借鉴。
张岩[10]（2020）在《高水平排球比赛中球员与团队的互构特征研究》文中提出研究运用社会网络分析的理论与方法,以球员间的传球互动关系为基础,从球员对团队表现的构建和团队对球员个人行为选择的约束2方面出发,讨论高水平排球比赛中球员与团队的互构特征问题。研究以2012年和2016年奥运会排球比赛中男女排冠军球队的全部32场比赛为研究样本。运用社会网络分析,以球员和比赛结果为节点,以传球为边,将球员的传球互动行为概念化为一个网络结构。运用Kinovea-0.8.27采集比赛的运动表现数据和击球坐标数据,运用Upato采集球员传球互动关系数据。研究共生成团队间对抗网络122个,团队内合作网络244个,形成互动总数31744次。利用UCINET6对球员互动结构的网络属性数据进行采集,利用Gaphi对球员互动结构进行网络映射。最后,采用统计描述、相关分析、方差分析和回归分析对各类数据进行数理统计。在排球比赛本质特征的约束下,研究结果显示:时间维度上,一场比赛球员互动的实际时间非常短暂,场次活球时间仅占全部比赛时间的14.30%（男排）、18.84%（女排）;空间维度上,一场比赛球员互动的空间位置分布不均匀,反映了排球比赛击球行为在空间维度上的组织性;行为维度上,一场比赛球员之间的互动资源非常有限,一场比赛平均击球数为男子769.7次±151.3次,女子为990.0次±254.5次,反映了排球比赛中互动行为的有限性。团队内合作的结构特征中,研究结果显示:球员互动的整体结构呈现幂律分布特征。团队内合作的主要互动结构为“星形”结构。通过二元Logit回归分析,显示团队内合作结构属性中度中心势、聚类系数和总连接3个变量与比赛结果存在影响关系。不同位置个人网络属性与团队表现之间29个变量均未表现出显着性差异。团队间对抗的结构特征中,研究结果显示:团队间对抗结构中包括“核心结构”和“辅助结构”2部分。不同互动关系的数量分布存在非常显着的差异,少数互动关系占据了大量的互动机会。不同结构属性与团队表现的相关分析中,核心结构中各变量之间的显着相关关系明显多于辅助结构。其中,核心结构中各结构属性变量对进攻总数、进攻得分和进攻失误存在非常显着的正相关关系,与进攻得分率呈显着的负相关关系。对于男排比赛,核心结构和辅助结构中互动数量的增加都表现出对进攻总数的影响,而辅助结构中互动数量的增高,将影响团队获得更多的进攻机会。根据以上相关研究的结果,得出以下7点结论:（1）社会网络分析的应用被证明是一种研究排球比赛团队结构的有效工具,它完善了传统比赛分析在讨论排球比赛团队结构问题时所具有的局限,拓展了排球比赛中对球员互动结构和互动过程的进一步理解。（2）在排球比赛多人隔网对抗、有限击球次数和短暂击球时间本质特征的约束下,高水平排球比赛在时间维度上表现出短暂性,在空间和行为2个维度上表现出组织性和有限性。（3）高水平排球比赛中,球员对团队的构建,其互动结构具有无标度网络属性,球员互动呈幂律分布,表明了球员互动结构的非随机性特征。（4）球员互动结构中关键节点的存在,使得球队在面对随机攻击时表现出较强的抵抗能力,但在面对针对核心节点的有目的的进攻时又表现出明显的脆弱性。这种“星形”结构和“链形”结构所表现出来的特征,使得一支球队的竞技水平表现在中心节点受到约束后,对整个团队内合作造成影响的程度。（5）胜队随着球员互动数量的增加,团队内合作更加紧密,更多球员参与到互动中,而负队则表现的更加集中,互动倾向于个别球员。（6）球员个人网络属性的差异并不能对比赛结果产生直接的影响,但整体结构属性却与团队表现之间存在显着差异,负队往往具有更多的互动机会,胜队往往具有更高的互动效率,表明了不同球员形成团队过程中的非简单聚合。（7）团队间对抗中,球队的整体结构属性与对手团队表现存在显着的相关关系。球员互动结构的整体属性表现的越集中,越会影响对手获得更多的进攻机会,但对于对手进攻成功率和进攻效率的影响,球队竞技水平的越高,影响越小。最后,排球比赛中团队的整体表现不只是在发球、防守、传球和进攻等显性维度上寻求最优,还需要在球员互动结构这个隐形维度上去寻求权衡。
二、EXCEL在最优决策分析中的应用（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、EXCEL在最优决策分析中的应用（论文提纲范文）
（1）福建省农业上市公司经营绩效分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究的目的与意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 文献述评 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 研究特色及创新之处 |
| 1.6 研究不足 |
| 第2章 理论基础与概念界定 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.1.1 目标管理理论 |
| 2.1.2 利益相关者理论 |
| 2.1.3 成本效益原则 |
| 2.2 相关概念界定 |
| 2.2.1 杜邦分析法 |
| 2.2.2 财务杠杆效应 |
| 2.2.3 产品差异化战略 |
| 2.2.4 多元化经营战略 |
| 2.2.5 精细化管理 |
| 第3章 福建省农业上市公司发展现状 |
| 3.1 公司基本情况 |
| 3.1.1 平潭发展基本情况 |
| 3.1.2 圣农发展基本情况 |
| 3.1.3 福建金森基本情况 |
| 3.1.4 绿康生化基本情况 |
| 3.1.5 傲农生物基本情况 |
| 3.1.6 天马科技基本情况 |
| 3.2 资产规模情况 |
| 3.3 收益水平情况 |
| 第4章 与其他农业上市公司横向对比分析 |
| 4.1 研究样本及数据来源 |
| 4.2 横向因子分析概念 |
| 4.2.1 传统因子分析法 |
| 4.2.2 面板数据的因子分析 |
| 4.3 横向因子分析指标的选取 |
| 4.4 横向因子分析步骤 |
| 4.4.1 指标正向化处理 |
| 4.4.2 KMO和巴特利特检验 |
| 4.4.3 公因子方差提取情况 |
| 4.4.4 提取公因子 |
| 4.4.5 因子旋转与命名 |
| 4.4.6 因子得分系数矩阵 |
| 4.4.7 三年综合绩效对比分析 |
| 4.4.8 2017 年经营绩效对比分析 |
| 4.4.9 2018 年经营绩效对比分析 |
| 4.4.10 2019 年经营绩效对比分析 |
| 4.4.11 连续三年绩效动态分析 |
| 4.5 二次相对绩效评价 |
| 4.5.1 二次相对绩效评价DEA模型 |
| 4.5.2 二次相对绩效评价过程 |
| 4.6 K-means聚类分析 |
| 4.6.1 K-means聚类算法 |
| 4.6.2 K-means聚类分析过程 |
| 第5章 福建省农业上市公司纵向财务指标分析 |
| 5.1 纵向财务指标选取 |
| 5.2 福建省农业上市公司纵向指标计算与结果分析 |
| 5.2.1 天马科技 |
| 5.2.2 傲农生物 |
| 5.2.3 绿康生化 |
| 5.2.4 福建金森 |
| 5.2.5 圣农发展 |
| 5.2.6 平潭发展 |
| 第6章 结论与建议 |
| 6.1 福建省农业上市公司优劣势总结 |
| 6.2 提升福建省农业上市公司经营绩效的建议 |
| 6.2.1 天马科技 |
| 6.2.2 傲农生物 |
| 6.2.3 绿康生化 |
| 6.2.4 福建金森 |
| 6.2.5 圣农发展 |
| 6.2.6 平潭发展 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（2）决策树算法在学生课程成绩分析中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 教育数据挖掘国内外研究现状 |
| 1.2.2 决策树算法在学生成绩分析中的应用国内外研究现状 |
| 1.2.3 研究现状总结 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究思路与研究方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 核心概念和理论基础 |
| 2.1 核心概念 |
| 2.1.1 教育数据挖掘 |
| 2.1.2 决策树 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 人本主义理论 |
| 2.2.2 教育评价理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 决策树模型的构建 |
| 3.1 收集样本数据 |
| 3.1.1 确定数据样本目标 |
| 3.1.2 样本数据的采集 |
| 3.2 样本数据可视化分析 |
| 3.2.1 数据汇总 |
| 3.2.2 样本数据可视化分析 |
| 3.3 数据准备 |
| 3.4 构建决策树模型 |
| 3.4.1 决策工具及算法的选择 |
| 3.4.2 决策树的构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 课程成绩预测系统的设计与开发 |
| 4.1 系统的分析 |
| 4.1.1 系统目标分析 |
| 4.1.2 系统功能需求分析 |
| 4.1.3 系统性能需求分析 |
| 4.1.4 系统业务流程分析 |
| 4.1.5 系统数据流向分析 |
| 4.2 系统的设计 |
| 4.2.1 系统体系架构设计 |
| 4.2.2 系统模块功能设计 |
| 4.2.3 系统数据库设计 |
| 4.3 系统的实现 |
| 4.3.1 开发环境 |
| 4.3.2 目录结构 |
| 4.3.3 详细页面展示 |
| 4.4 系统的测试 |
| 4.4.1 页面跳转 |
| 4.4.2 各功能模块 |
| 4.4.3 稳定性 |
| 4.4.4 预测效果比对 |
| 4.4.5 用户体验感 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 不足与展望 |
| 5.2.1 不足 |
| 5.2.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（3）放顶煤液压支架维修作业人机工效研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 液压支架国内外研究现状 |
| 1.2.2 维修拆卸规划方法国内外研究现状 |
| 1.2.3 维修仿真研究现状 |
| 1.2.4 维修人机工效学研究现状 |
| 1.3 研究内容和章节描述 |
| 2 放顶煤液压支架维修拆卸仿真体系架构研究 |
| 2.1 放顶煤液压支架结构分析与工作原理 |
| 2.1.1 放顶煤液压支架结构构造解析 |
| 2.1.2 放顶煤液压支架的工作机理 |
| 2.2 放顶煤液压支架维修性 |
| 2.2.1 维修性定性评价 |
| 2.2.2 维修性定量评价 |
| 2.3 放顶煤液压支架维修拆卸仿真关键技术和仿真平台 |
| 2.3.1 仿真关键技术 |
| 2.3.2 仿真平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 放顶煤液压支架维修拆卸分析 |
| 3.1 放顶煤液压支架拆卸研究 |
| 3.1.1 拆卸模型分类 |
| 3.1.2 拆卸模型采集 |
| 3.1.3 拆卸描述方法 |
| 3.2 液压支架传统拆卸方法 |
| 3.2.1 液压支架总体拆卸 |
| 3.2.2 液压支架拆卸限制 |
| 3.3 液压支架拆卸矩阵模型 |
| 3.3.1 紧固件拆卸矩阵模型 |
| 3.3.2 功能件拆卸矩阵模型 |
| 3.3.3 零件运动约束限制矩阵模型 |
| 3.4 基于遗传算法的最佳拆卸路径研究 |
| 3.4.1 遗传算法简介 |
| 3.4.2 染色体编码方式 |
| 3.4.3 初始种群生成 |
| 3.4.4 适应度计算 |
| 3.4.5 选择算子 |
| 3.4.6 交叉算子 |
| 3.4.7 变异算子 |
| 3.5 放顶煤液压支架最佳拆卸路径规划 |
| 3.5.1 易损件分析 |
| 3.5.2 算法实现程序 |
| 3.5.3 拆卸路径规划 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 放顶煤液压支架维修拆卸仿真与人机工效学分析 |
| 4.1 放顶煤液压支架拆卸仿真环境构建 |
| 4.1.1 仿真场景布置 |
| 4.1.2 基于人体标准的仿真虚拟人模型建立 |
| 4.1.3 虚拟人姿态库建立 |
| 4.1.4 维修工具库建立 |
| 4.1.5 维修拆卸过程仿真实例 |
| 4.2 基于仿真的人机工效学分析 |
| 4.2.1 可达性分析 |
| 4.2.2 舒适度分析 |
| 4.2.3 维修安全性指标评价分析 |
| 4.2.4 人体工作负荷评价指标分析 |
| 4.2.5 人体脑力负荷评价指标分析 |
| 4.2.6 声环境的评价指标分析 |
| 4.2.7 光环境的评价指标分析 |
| 4.2.8 微环境的评价指标分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 放顶煤液压支架维修拆卸人机工效评价 |
| 5.1 评价方法 |
| 5.2 层次分析法 |
| 5.2.1 建立层次模型 |
| 5.2.2 构造判断矩阵 |
| 5.2.3 层次单排序和一致性检验指标 |
| 5.2.4 层次总排序及一致性检验 |
| 5.3 模糊综合评价法 |
| 5.3.1 确定评价对象因素集 |
| 5.3.2 明确评价对象评语集 |
| 5.3.3 明确评价因素权重向量 |
| 5.3.4 单因素模糊评价 |
| 5.3.5 多因素综合评价 |
| 5.3.6 评价结果分析 |
| 5.4 液压支架维修拆卸人机工效综合评价 |
| 5.4.1 建立维修拆卸人机工效指标体系与评价 |
| 5.4.2 建立评价指标的权重 |
| 5.4.3 单级模糊评价 |
| 5.4.4 多级模糊评价 |
| 5.5 液压支架维修车间5S改善 |
| 5.5.1 车间存在的问题和风险 |
| 5.5.2 问题原因分析 |
| 5.5.3 5S方案制定 |
| 5.5.4 5S方案实施 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 读取Excel数据文件并转换为DataTable写入内存功能代码 |
| 附录2 OX交叉代码 |
| 附录3 变异代码 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（4）以脱碳PSA净化气为辅助原料和净化水急冷的Shell干粉煤气化新工艺及其优化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 干粉煤气化工艺 |
| 1.3 干粉煤气化的研究现状 |
| 1.3.1 煤碳共气化的研究现状 |
| 1.3.2 煤气化急冷工艺的研究现状 |
| 1.4 本文的研究内容及创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第二章 新工艺及其热力学分析 |
| 2.1 新工艺的提出 |
| 2.1.1 (火用) |
| 2.1.2 (火用)能级曲线(Ω-H) |
| 2.1.3 新工艺的提出 |
| 2.2 新工艺煤炭共气化原理 |
| 2.2.1 Shell干粉煤气化原理 |
| 2.2.2 净化气与煤炭共气化原理 |
| 2.3 新旧工艺的全流程模拟 |
| 2.3.1 旧工艺案例 |
| 2.3.2 新工艺案例 |
| 2.4 新旧工艺对比及分析 |
| 2.4.1 主要工艺参数对比 |
| 2.4.2 过程(火用)损对比 |
| 2.4.3 能耗对比分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 新工艺的优化设计方法 |
| 3.1 优化变量的灵敏度分析 |
| 3.1.1 气化炉耗氧量 |
| 3.1.2 反应注汽量 |
| 3.1.3 脱碳PSA净化气量 |
| 3.1.4 除灰急冷气量、洗涤急冷合成气量和净化水量 |
| 3.2 PLS筛选决策变量的数学模型 |
| 3.2.1 偏最小二乘法(PLS) |
| 3.2.2 采集原始数据 |
| 3.2.3 PLS筛选变量的建模方法 |
| 3.2.4 用PLS筛选新工艺的决策变量 |
| 3.3 优化设计方法 |
| 3.3.1 遗传算法(GA) |
| 3.3.2 Aspen、Excel与 VBA(GA)软件集成 |
| 3.3.3 单目标优化设计方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 案例应用及分析 |
| 4.1 设计变量 |
| 4.2 目标函数 |
| 4.2.1 目标函数为过程(火用)损 |
| 4.2.2 目标函数为单位制氢能耗 |
| 4.3 约束条件 |
| 4.3.1 设计变量取值范围约束 |
| 4.3.2 其他约束 |
| 4.4 优化设计结果及分析 |
| 4.4.1 过程(火用)损最小目标优化 |
| 4.4.2 单位制氢能耗最小目标优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 Aspen Plus、Excel与遗传算法集成操作优化代码(部分) |
| 程序一种群初始化 |
| 程序二优化求解 |
| 程序三选取种群最优变量 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（5）基于Python机器学习的大气环境下材料失效数据分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 大气环境下材料失效数据分析的研究意义 |
| 1.2 机器学习发展概况 |
| 1.2.1 机器学习理论 |
| 1.2.2 机器学习的应用概况及前景 |
| 1.3 材料失效领域机器学习应用的发展现状 |
| 1.4 本论文的研究意义及内容 |
| 1.5 本文创新点 |
| 第二章 实验材料及方法 |
| 2.1 实验材料及试样准备 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 大气曝晒 |
| 2.2.2 材料性能检测方法 |
| 2.2.3 数据处理方法 |
| 2.3 试验仪器 |
| 第三章 基于pandas和numpy的原始数据清洗与分类 |
| 3.1 skleran、numpy和pandas库的简介 |
| 3.2 数据归一化 |
| 3.3 环境数据的预处理 |
| 3.4 本章核心代码 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于Extra Trees算法的环境因素影响量化模型 |
| 4.1 Extra Trees算法 |
| 4.2 基于Extra Trees算法的环境因素影响量化模型 |
| 4.2.1 环境因素对涂层失光率的影响量化模型 |
| 4.2.2 环境因素对涂层厚度减薄率的影响量化模型 |
| 4.2.3 环境因素对PC试样拉伸性能的影响量化模型 |
| 4.2.4 环境因素对PC试样冲击性能的影响量化模型 |
| 4.2.5 环境因素对PC试样弯曲性能的影响量化模型 |
| 4.3 模型评价 |
| 4.4 本章核心代码 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于多层感知机神经网络的材料耐候性分析模型 |
| 5.1 多层感知机神经网络 |
| 5.2 基于多层感知机神经网络的聚碳酸酯耐候性评价模型 |
| 5.3 模型评价 |
| 5.4 本章核心代码 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 基于PyQt的材料腐蚀与老化数据分析程序 |
| 6.1 PyQt简介 |
| 6.2 图形化用户界面 |
| 6.3 本章核心代码 |
| 第七章 全文总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（6）地铁智能运维系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 相关理论和技术 |
| 1.3.1 地铁智能运维总体思路 |
| 1.3.2 三种常见的维修方式 |
| 1.3.3 B/S结构介绍 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 需求分析 |
| 2.1 设备运维中存在的问题 |
| 2.2 业务需求分析 |
| 2.3 智能运维分析 |
| 2.3.1 基于5W2H分析法的运维工单 |
| 2.3.2 基于决策树的运维方式决策 |
| 2.3.3 智能运维方式决策实例 |
| 2.3.4 智能运维流程 |
| 2.4 功能需求分析 |
| 2.4.1 设备管理 |
| 2.4.2 标准管理 |
| 2.4.3 计划管理 |
| 2.4.4 工单管理 |
| 2.4.5 移动端 |
| 2.5 非功能性需求分析 |
| 2.5.1 性能需求 |
| 2.5.2 安全需求 |
| 2.6 系统可行性分析 |
| 2.6.1 技术可行性 |
| 2.6.2 经济可行性 |
| 2.6.3 操作可行性 |
| 2.7 开发与运行环境 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 系统设计 |
| 3.1 系统设计原则 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 系统架构设计 |
| 3.2.2 总体功能包设计 |
| 3.3 功能模块详细设计 |
| 3.3.1 设备管理 |
| 3.3.2 标准管理 |
| 3.3.3 计划管理 |
| 3.3.4 工单管理 |
| 3.3.5 移动端 |
| 3.4 系统数据库设计 |
| 3.4.1 数据库E-R设计 |
| 3.4.2 数据库结构设计 |
| 3.5 系统部署设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统集成、测试和效果分析 |
| 4.1 系统应用集成 |
| 4.1.1 与施工调度管理系统集成应用 |
| 4.1.2 与供应链管理系统集成应用 |
| 4.1.3 与短信发送平台集成应用 |
| 4.2 系统测试 |
| 4.2.1 测试描述 |
| 4.2.2 功能测试方案 |
| 4.2.3 性能测试方案 |
| 4.2.4 测试结果 |
| 4.3 效果分析 |
| 4.3.1 系统应用效果分析 |
| 4.3.2 工单概况分析 |
| 4.3.3 设备运维方式效果分析 |
| 4.3.4 工单响应效率分析 |
| 4.3.5 业务流程优化分析 |
| 4.3.6 基础数据分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）低输量下外输油系统分级优化及软件开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 管输系统运行优化研究 |
| 1.2.2 管输系统改建优化研究 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 Y油田脱水站外输油系统工况分析 |
| 2.1 Y油田工程现状 |
| 2.2 站场工艺流程 |
| 2.2.1 脱水站工艺流程 |
| 2.2.2 放水站工艺流程 |
| 2.3 各脱水站主要设备 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 低输量下外输油系统运行优化 |
| 3.1 低输量下外输油系统分级优化思路 |
| 3.2 低输量下外输油系统站内运行优化 |
| 3.2.1 不同条件下泵特性方程拟合 |
| 3.2.2 站内泵机组优化改造模型建立 |
| 3.2.3 站内泵机组优化改造模型求解 |
| 3.2.4 实例分析 |
| 3.3 低输量下外输油系统站间运行优化 |
| 3.3.1 站间运行优化模型建立 |
| 3.3.2 站间运行优化模型求解 |
| 3.3.3 实例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 低输量下外输油系统改建优化 |
| 4.1 低输量下外输油系统改建优化方案设计思路 |
| 4.1.1 管道输送能力分析 |
| 4.1.2 油田脱水系统能力分析 |
| 4.1.3 外输油系统改造趋势分析 |
| 4.2 改建优化方案成本计算方法 |
| 4.2.1 改建成本 |
| 4.2.2 人工成本 |
| 4.2.3 系统运行成本 |
| 4.2.4 改建总成本 |
| 4.3 外输油系统改建优化方案设计 |
| 4.3.1 判断管道在给定年限内的运行情况 |
| 4.3.2 更换管道优化分析 |
| 4.3.3 站库降级优化分析 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于分级优化的外输油系统工艺优化软件开发 |
| 5.1 软件适用范围 |
| 5.2 软件整体结构 |
| 5.3 软件功能 |
| 5.3.1 基本信息查询 |
| 5.3.2 生产信息录入 |
| 5.3.3 运行优化设计 |
| 5.3.4 改建优化设计 |
| 5.3.5 实时数据分析 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与建议 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（8）基于规划求解方法的D电力物业公司成本控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状与文献综述 |
| 1.2.1 规划求解方法在企业财务管理中的应用研究 |
| 1.2.2 本-量-利分析在企业成本控制研究中的应用 |
| 1.2.3 作业成本法研究现状 |
| 1.2.4 净利润与经营性现金净流量对企业成本控制的影响研究 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究方法及本文的创新点 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 本文创新点 |
| 第二章 成本控制模型设计相关理论 |
| 2.1 规划求解 |
| 2.2 本-量-利分析 |
| 2.3 作业成本法 |
| 2.4 净利润与经营性现金净流量 |
| 第三章 规划求解在D电力物业公司成本控制中应用的可行性分析 |
| 3.1 D电力物业公司概况 |
| 3.1.1 公司基本情况 |
| 3.1.2 公司税收政策执行情况 |
| 3.1.3 公司成本核算情况 |
| 3.2 D电力物业公司成本控制方法及存在的问题 |
| 3.2.1 基于预算的目标成本控制方法及存在的问题 |
| 3.2.2 成本收入比不合理且高于行业均值 |
| 3.3 规划求解在成本控制中应用的必要性分析 |
| 3.4 规划求解在成本控制中应用的可行性分析 |
| 第四章 基于规划求解方法的成本控制模型设计与分析 |
| 4.1 利润最大化目标下成本控制模型的设计与分析 |
| 4.1.1 成本控制模型设计思路 |
| 4.1.2 基于作业成本法的成本动因分析 |
| 4.1.3 运用规划求解方法的成本控制条件假设 |
| 4.1.4 运用规划求解方法的成本控制模型设计 |
| 4.1.5 运用规划求解方法的成本控制模型运算结果 |
| 4.1.6 作业成本法下的成本分配 |
| 4.1.7 成本与收入配比视角下成本动因参数的修正 |
| 4.1.8 本量利分析视角下边际成本的确定 |
| 4.2 利润与现金净流量折衷目标下成本控制模型的修正 |
| 4.2.1 影响经营性现金净流量的主要因素分析 |
| 4.2.2 运用规划求解方法的成本控制条件假设修正 |
| 4.2.3 运用规划求解方法的修正成本控制模型运算结果 |
| 4.2.4 作业成本法下的修正成本分配 |
| 4.2.5 模型修正前后的成本运算结果对比分析 |
| 第五章 成本控制模型应用的保障措施 |
| 5.1 提升公司管理层成本管控意识 |
| 5.2 强化规划求解方法运用者技术水平 |
| 5.3 合理评估各项成本的单位用量 |
| 5.4 调整人员配置保证模型常态化运作 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）可拓建筑设计数据挖掘研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景、目的与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 相关领域研究现状 |
| 1.2.1 建筑学领域 |
| 1.2.2 可拓学领域 |
| 1.2.3 数据挖掘领域 |
| 1.2.4 可拓建筑设计领域 |
| 1.2.5 可拓数据挖掘领域 |
| 1.2.6 研究现状综述 |
| 1.3 研究的内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究工具 |
| 1.4 研究框架与技术路线 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 可拓建筑设计数据挖掘的基本理论 |
| 2.1 可拓建筑设计数据挖掘概述 |
| 2.1.1 核心概念界定 |
| 2.1.2 可拓建筑设计数据挖掘的功能定位 |
| 2.1.3 可拓建筑设计数据挖掘的核心机制 |
| 2.1.4 可拓建筑设计数据挖掘的主要优势 |
| 2.2 互联网建筑大数据特点 |
| 2.2.1 内容分散 |
| 2.2.2 形式多样 |
| 2.2.3 动态变化 |
| 2.3 可拓建筑设计知识需求 |
| 2.3.1 有助于化解设计矛盾的知识 |
| 2.3.2 有助于提升设计质量的知识 |
| 2.3.3 有助于实现设计创新的知识 |
| 2.4 可拓建筑设计数据挖掘的流程 |
| 2.4.1 数据采集阶段 |
| 2.4.2 数据整理阶段 |
| 2.4.3 数据存储阶段 |
| 2.4.4 数据分析阶段 |
| 2.4.5 图像解读阶段 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 可拓建筑设计案例数据采集方法 |
| 3.1 可拓建筑设计案例数据的内容类型 |
| 3.1.1 建筑指标 |
| 3.1.2 环境指标 |
| 3.1.3 设计者指标 |
| 3.1.4 设计说明 |
| 3.1.5 同行评价 |
| 3.1.6 采集内容汇总 |
| 3.2 可拓建筑设计案例数据的可靠来源 |
| 3.2.1 基础数据来源:专业建筑网站 |
| 3.2.2 补充数据来源:设计机构网站与公共数据平台 |
| 3.3 可拓建筑设计案例数据的采集过程 |
| 3.3.1 统计建筑语汇 |
| 3.3.2 优化统计结果 |
| 3.3.3 精确定位数据 |
| 3.3.4 配置采集工具 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 可拓建筑设计案例数据整理方法 |
| 4.1 常规数据整理 |
| 4.1.1 统一数据格式 |
| 4.1.2 补全缺失数据 |
| 4.1.3 排查错误数据 |
| 4.2 文本数据整理 |
| 4.2.1 文本数据中的有价值信息 |
| 4.2.2 案例关键词的提取 |
| 4.2.3 案例特点的提取 |
| 4.2.4 案例摘要的提取 |
| 4.2.5 案例认可度的提取 |
| 4.2.6 文本数据的处理工具 |
| 4.3 可拓建筑设计案例数据的标准模型 |
| 4.3.1 可拓建筑设计建筑元 |
| 4.3.2 可拓建筑设计案例元 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 可拓建筑设计案例数据存储方法 |
| 5.1 数据库结构体系搭建 |
| 5.1.1 建筑师的需求 |
| 5.1.2 数据库的结构 |
| 5.2 数据库功能模块设计 |
| 5.2.1 数据层——承载案例元的仓库 |
| 5.2.2 程序层——探索案例元的途径 |
| 5.2.3 界面层——反馈案例元的窗口 |
| 5.3 数据库检索功能应用 |
| 5.3.1 学习导向的建筑案例检索 |
| 5.3.2 设计导向的建筑案例检索 |
| 5.3.3 研究导向的建筑案例检索 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 可拓建筑设计案例数据分析方法 |
| 6.1 可拓建筑设计问题解析 |
| 6.1.1 可拓建筑设计矛盾问题 |
| 6.1.2 可拓建筑设计质量问题 |
| 6.1.3 可拓建筑设计创新问题 |
| 6.2 案例参考价值评价体系 |
| 6.2.1 基础评价参数 |
| 6.2.2 综合评价模型 |
| 6.3 案例分析模块设计 |
| 6.3.1 分析程序设计 |
| 6.3.2 分析界面设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 可拓建筑设计案例图像解读方法 |
| 7.1 基于案例图像解读的设计知识发现 |
| 7.1.1 案例图像的信息结构 |
| 7.1.2 图像解读的优先顺序 |
| 7.1.3 面向问题的知识发现 |
| 7.2 案例图像解读方法的应用 |
| 7.2.1 面向矛盾问题的知识发现 |
| 7.2.2 面向质量问题的知识发现 |
| 7.2.3 面向创新问题的知识发现 |
| 7.3 案例图像解读方法的评估 |
| 7.3.1 案例图像解读方法的测试设计 |
| 7.3.2 案例图像解读方法的测试结果 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）高水平排球比赛中球员与团队的互构特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 前言 |
| 1.1 问题提出 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 团队运动互动结构研究的文献计量学分析 |
| 1.2.2 国内外排球比赛分析的研究进展 |
| 1.2.3 社会网络分析在排球运动表现中的应用 |
| 1.2.4 社会网络分析在足球运动表现中的应用 |
| 1.2.5 社会网络分析在其他团队运动表现中的应用 |
| 1.2.6 文献评述 |
| 1.2.7 研究空间 |
| 1.3 研究假设 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.4.1 理论意义 |
| 1.4.2 实践意义 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 总体思路 |
| 2.2 研究主体 |
| 2.2.1 研究对象 |
| 2.2.2 研究样本 |
| 2.3 主要研究方法 |
| 2.3.1 文献法 |
| 2.3.2 社会网络分析 |
| 2.3.3 运动标注分析 |
| 2.3.4 数理统计法 |
| 3 高水平排球比赛中球员互动网络的构建 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 社会网络分析 |
| 3.1.2 运动表现分析 |
| 3.2 互构概念的界定 |
| 3.3 球员互动网络的构建 |
| 3.3.1 网络范围的界定 |
| 3.3.2 节点与边的界定 |
| 3.3.3 临近矩阵的生成 |
| 3.3.4 互动网络的映射 |
| 4 高水平排球比赛的多维结构特征 |
| 4.1 排球比赛的多维结构与团队互构 |
| 4.1.1 排球比赛多维结构形成的历史根源 |
| 4.1.2 排球比赛的本质特征及其系统结构 |
| 4.1.3 排球比赛的多维结构与团队内合作 |
| 4.1.4 排球比赛的多维结构与团队间对抗 |
| 4.2 高水平排球比赛的系统结构特征 |
| 4.2.1 比赛结果的分布特征 |
| 4.2.2 回合内不同进攻系统的分布特征 |
| 4.3 高水平排球比赛的多维结构特征 |
| 4.3.1 时间结构特征 |
| 4.3.2 空间结构特征 |
| 4.3.3 击球结构特征 |
| 4.4 球员互动网络中节点与边的分布特征 |
| 4.4.1 节点的分布特征 |
| 4.4.2 边的分布特征 |
| 5 高水平排球比赛中团队内合作的结构特征 |
| 5.1 排球比赛中球员互动行为的无标度属性 |
| 5.1.1 无标度网络 |
| 5.1.2 排球比赛中球员互动行为无标度属性的验证 |
| 5.2 排球比赛中团队内合作的结构形态 |
| 5.2.1 团队内合作整体结构的映射 |
| 5.2.2 团队内合作的“星形”结构 |
| 5.2.3 团队内合作的“链形”结构 |
| 5.3 排球比赛中团队内合作的结构属性 |
| 5.3.1 团队内合作网络的密度特征 |
| 5.3.2 团队内合作网络的聚集特征 |
| 5.3.3 团队内合作的结构属性与团队表现的关系 |
| 5.4 不同位置球员的个人网络特征 |
| 5.4.1 不同位置球员的互动分布特征 |
| 5.4.2 不同位置球员的个人网络属性 |
| 5.4.3 个人网络属性与球员表现的关系 |
| 5.4.4 二传个人网络属性与球员表现的关系 |
| 5.4.5 个人网络属性与团队表现的关系 |
| 6 高水平排球比赛中团队间对抗的结构特征 |
| 6.1 排球比赛中团队间对抗的结构形态 |
| 6.1.1 团队间对抗的整体结构映射 |
| 6.1.2 团队间对抗的基本结构模式 |
| 6.2 排球比赛中团队间对抗的结构属性 |
| 6.2.1 核心结构和辅助结构的分布特征 |
| 6.2.2 核心结构和辅助结构的整体结构属性 |
| 6.2.3 不同结构属性与团队表现的关系 |
| 6.3 排球比赛中团队间对抗的互动关系 |
| 6.3.1 互动关系的整体分布特征 |
| 6.3.2 不同互动关系的分布特征 |
| 6.4 团队间结构差异对团队表现的影响 |
| 6.4.1 互动结构整体属性与对手团队表现的关系 |
| 6.4.2 互动结构整体属性对对手团队表现的影响 |
| 7 球员与团队互构特征在排球比赛中的应用案例 |
| 7.1 案例一:中国男排VS巴西男排 |
| 7.1.1 案例背景 |
| 7.1.2 球员互动结构的网络映射 |
| 7.1.3 球员互动结构的整体属性与团队表现 |
| 7.1.4 球员互动结构的节点属性与球员表现 |
| 7.1.5 案例小结 |
| 7.2 案例二:中国女排VS意大利女排 |
| 7.2.1 案例背景 |
| 7.2.2 球员互动结构的网络映射 |
| 7.2.3 球员互动结构的整体属性与团队表现 |
| 7.2.4 球员互动结构的节点属性与球员表现 |
| 7.2.5 案例小结 |
| 8 总的讨论 |
| 8.1 社会网络分析对研究问题的解释能力 |
| 8.2 本质特征约束下的排球比赛基本结构 |
| 8.3 排球比赛中球员对团队表现的构建 |
| 8.4 排球比赛中团队对球员行为选择的约束 |
| 8.5 研究的价值与局限 |
| 9 结论与建议 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
四、EXCEL在最优决策分析中的应用（论文参考文献）
- [1]福建省农业上市公司经营绩效分析[D]. 谢辉. 吉林大学, 2021(01)
- [2]决策树算法在学生课程成绩分析中的应用研究[D]. 杨小娟. 云南师范大学, 2021(08)
- [3]放顶煤液压支架维修作业人机工效研究[D]. 陈凤. 西安工业大学, 2021(02)
- [4]以脱碳PSA净化气为辅助原料和净化水急冷的Shell干粉煤气化新工艺及其优化设计[D]. 何斌. 华南理工大学, 2020(05)
- [5]基于Python机器学习的大气环境下材料失效数据分析[D]. 彭敦诚. 机械科学研究总院, 2020(01)
- [6]地铁智能运维系统设计[D]. 许泳杰. 华南理工大学, 2020(06)
- [7]低输量下外输油系统分级优化及软件开发[D]. 张天一. 东北石油大学, 2020(03)
- [8]基于规划求解方法的D电力物业公司成本控制研究[D]. 潘晓楠. 沈阳农业大学, 2020(11)
- [9]可拓建筑设计数据挖掘研究[D]. 刘书宇. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [10]高水平排球比赛中球员与团队的互构特征研究[D]. 张岩. 河南大学, 2020(05)