一、基于多层体系结构下的SRP系统（论文文献综述）
陈星延[1]（2021）在《移动互联网的内容缓存与边缘计算关键技术研究》文中研究指明移动互联网深刻影响着当前社会经济和产业革新,作为“互联网+”战略的重要发展方向,近年来得到了快速发展,已经成为国家发展和社会进步的重要支柱产业之一。然而,现有移动互联网发展依然面临诸多挑战:（1）资源争用与浪费共存。移动环境资源匮乏,热点区域资源争用严重,网络接入困难,进而导致资源浪费严重;（2）动态差异化用户需求。移动用户位置动态,请求行为存在差异,传统静态服务机制难以适配动态个性化的用户需求;（3）网络资源分布碎片化。移动网络资源分布动态离散,不同节点的资源缺乏协同,难以被有效管理与利用;（4）网络环境异构复杂。不同通信制式相互独立,多形态网络融合受限,跨网络协同困难。上述现状严重影响了移动网络的资源利用效率,制约了移动互联网性能的进一步提升,导致用户服务需求与体验得不满足。为解决该问题,许多研究者针对移动互联网,在内容缓存和边缘计算方面做出了大量的工作。然而,当前内容缓存策略相对静态,性能严重依赖于内容流行度,缺乏对用户个性化需求的感知。同时,移动环境的缓存部署给用户的数据隐私带来了极大的安全隐患;另一方面,虽然边缘计算被运用在许多领域,但缺乏有效整合碎片化网络计算资源的解决方案,导致整体性能难以提升,无法为用户提供的高质量、高稳定、低延时的移动互联网服务。本文面向移动互联网内容缓存和边缘计算两个关键技术:在编码缓存、缓存预取、“云-边-端”计算协同和计算与传输联合优化四方面进行了深入研究。首先,给出了一种面向移动互联网的边缘编码缓存策略。界定了编码缓存状态与状态间转化规则,构建了基于动力学模型的网络状态演化模型,实现网络缓存供需情况认知与预测。提出了基于特征学习的编码内容选择框架和隐私感知的编码缓存算法,提高了移动互联网缓存资源利用率与用户隐私安全性能。其次,为满足动态差异化用户需求,提出了面向隐私保护的移动内容缓存预取机制,具体包括:基于分布式学习的用户兴趣感知、基于多目标优化的在线内容主动缓存以及基于差分隐私的数据隐私安全保护,实现了从用户个性化认知、内容主动缓存到隐私安全的一体化预取缓存方案设计。随后,提出了基于“云-边-端”协同的实时计算与传输优化框架,创造性地提出了增广队列模型,量化建模了节点计算负载和链路拥塞情况,形式化表征了传输和计算资源的联合优化问题,设计了一种基于Nesterov加速梯度的分布式优化算法,给出算法稳定性、队列长度、算法最优性和算法收敛速度的理论性能指标,有效整合了大量用户节点的计算资源,为系统扩容提供了良好的可扩展性。最后,围绕移动网络异构复杂的现状,提出了基于多智能体强化学习的计算传输联合优化方法,开创性的提出了增广图模型,将抽象的资源联合优化问题转化为直观的网络路由问题,设计了一种网络化多智能体强化学习方法,提升了协同计算和数据传输的综合性能。本研究主要以流媒体服务为例,针对移动互联网,从内容缓存、边缘计算两方面开展了全面的分析与研究。主要包括:模型构建、问题表征与建模、分布式优化算法设计、算法理论性能分析、算法数值结果分析、原型系统搭建及原型实验评估等研究方法。本文所取得的成果对我国未来移动互联网建设和新型流媒体服务的发展具有一定的借鉴意义。
詹灿坚[2]（2021）在《基于仿生嗅觉的混合气体定量分析》文中提出室内气体定量分析在仿生嗅觉中是一个热点应用领域,对于人们健康有着非常重要的意义。如果能够有效地提取在不同干扰情况下的混合气体的特征,这对于实际环境中的应用具有重要的作用。传统的室内气体分析主要是理化鉴别法,存在着技术门槛高,实时性差的缺点。本文的目的是探索使用深度学习对混合气体进行定量分析的方法,对比目前仿生嗅觉已有的模式识别算法,研究对象为电子鼻采集的室内有毒有害的甲醛混合气体数据,综合考虑了不同干扰场景下的室内甲醛浓度。主要研究工作包括:（1）使用多通道的气体配气仪和PEN3电子鼻采集了不同浓度的甲醛气体,并通过加入不同浓度干扰气体模拟实际场景中的室内混合气体。再经过一些数据预处理方法,从而得到了基于仿生嗅觉的混合气体数据集。（2）基于仿生嗅觉的混合气体电子鼻响应数据的特点,为了有效监测室内有害气体,运用了卷积神经网络,从而省去了人工进行特征工程的过程,并在这基础上提出了利用随机区域池化的训练方法来帮助CNN的特征图上能得到更多更丰富的细节特征。该方法通过提升CNN的特征丰富度和多样性,让CNN在有干扰的场景下的气体定量分析的任务上拥有更好的性能。（3）由于传感器的交叉灵敏度、卷积神经网络在混合气体的定量分析中模型稳定性不足的问题,本文提出了基于SRP-残差收缩网络的室内有害气体定量分析方法。其利用残差网络来提高深度学习方法学习电子鼻有干扰信号特征下的能力,也提高混合气体定量分析的准确性,增强了模型的鲁棒性。为了消除非必要的背景噪声和未知气味的干扰,提出了小波降噪中的软阈值函数用作非线性层,并将其嵌入到残差神经网络中,适用于电子鼻的室内混合气体数据集维度大、背景噪声多的特性。并加入了SRP的方法进行对比实验,通过使用具有不同干扰水平的甲醛气体数据集进行了验证。（4）算法性能验证。为了验证SRP-CNN和SRP-残差收缩网络对室内有害气体污染等级识别的效果,将PCA+LDA、随机森林、SVM、CNN、Res Net、SRP-CNN和SRP-残差收缩网络七种算法进行实验比较。实验结果证明:在CNN中使用随机区域池化方法能够有效提高网络提取特征的能力,相对于其他池化方法,SRP泛化能力更强,并且提高了模型的准确性;在有干扰的混合气体中,SRP-CNN、SRP-残差收缩网络识别的甲醛等级识别准确率都达到了90%以上;通过对比实验,发现SRP-残差收缩网络在模型的鲁棒性上比CNN、SRP-CNN、Res Net更好。该模型为构建更好的气体定量分析模型奠定了基础,为构建真正智能的仿生嗅觉系统进行的一次有益探索。
金鑫[3]（2020）在《鄂尔多斯地区电力通信网提升改造设计研究》文中指出随着供电系统的发展,电力通信网络逐步建立和发展,新一代的电能信息和通信网络可以作为各个综合业务网络的传输平台。网络计划的质量直接影响着从电网传输的各种服务的发展,并且满足了在整个智能电网和鄂尔多斯地区建立各种连接的电信信息平台的要求。基于“十三五”规划,利用国内外先进技术设备构建满足通信服务要求的网络。“高度可靠,多样化,多功能和高速”的通信网络为安全发电提供了可靠和高质量的通信服务。在本文中,首先从以下三个方面分析鄂尔多斯市电力通信网络的现状:电力传输网络,业务网络和支持网络。此外,随着国家电网的发展,进一步研究了当前电力通信网络的主要问题和鄂尔多斯地区电网的新情况。此外,分析了电力通信网络的电信业务的组成和特点,并提出了一种计算鄂尔多斯电力通信网络业务的横截流量的方法。根据实际情况选择服务区域,并统计预测带宽需求。最后,根据鄂尔多斯地区电力骨干网和配电网的规划目标,将从骨干传输网,服务网和支持网三个角度对骨干网规划方案进行详细介绍。根据业务需求提交通信故障恢复系统的蓝图和配电网络计划。
胡杨[4]（2020）在《面向智能中医辅助诊疗的多注意力和知识辅助神经网络设计研究》文中研究表明中医在我国医疗体系处于重要地位,几千年来为民族繁荣和人民健康做出了巨大贡献,特别在最近的新冠疫情（COVID-19）中,中医诊疗技术发挥了重要作用。在“人工智能+”的大背景下,智能中医技术的研究能为中医打开智能化发展的新格局。中医知识体系庞大且错综复杂,医师严重依赖大量临床经验。将中医知识库融合多源体征信息,嵌入中医领域知识,再进行全过程高效、客观的健康管理是智能中医研发的必然趋势。本文的研究内容着重于智能中医辅助诊疗技术中的问诊和望诊部分,尽管基于神经网络的深度学习技术已经被成功应用到了包括医疗领域的各个领域,但与其他智能医疗应用类似的是,在我们研究智能中医的辅助诊疗中的问诊和望诊任务时,将面临如下智能医疗领域常见的,以及本文任务独有的挑战:1.医疗数据中充满噪声,不管是患者提问等文本数据,还是患者舌像等图像数据,对预测结果产生有效影响的往往是细节特征;2.中医诊疗任务是专业性极强的预测任务,需要丰富的领域背景知识作为指导;3.中医临床门诊数据采集成本高,可用的数据有限,对神经网络模型建模效率的要求比其他任务更高;4.中医门诊以全科医学为主,在实际情况中常常需要面对罕见病例的情况,这就要求智能中医辅助诊疗模型具备少样本甚至零样本学习（又称零次学习）的能力;5.除了上述挑战之外,真实门诊场景下采集的问诊,望诊数据,需要克服自然语言中不确定语境,计算机视觉中多种光照,多种拍摄角度,拍摄质量不均衡等各种可能对最终系统性能的干扰因素,对提出模型的鲁棒性,泛化能力提出了更高的要求。面对上述棘手的挑战,在本文涵盖的研究过程中,我们重点从基于注意力与知识辅助两个方面探索了面向智能中医应用的神经网络模型,在做出该研究侧重时我们考量了注意力机制与知识辅助技术的如下益处:1.注意力机制有利于模型更精准地捕捉患者问诊,望诊输入数据中的关键细节特征,并提升模型的建模效率;2.知识辅助可以帮助我们训练更鲁棒的辅助诊疗模型,并有助于增加模型的可解释性。基于上述考量,本文进行了如下方面的创新性研究:（1）在中文患者在线提问的智能导诊任务中,针对患者提问的文本短,噪声多,关键语素特征领域特定强等问题,提出了“关键语素生长的强注意力序列建模架构”（Morpheme Growth,MG）,在短文本中抽取并扩展关键语素,增强关键语素特征在循环神经网络建模中的影响力,以提升模型对于关键导诊特征的捕获能力。（2）在舌像-中医处方的关联性挖掘相关研究中,创新地提出了基于舌像的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）自动化中医处方构建模型,为了更好地建模中医专家的诊治疗法,提出了隐式疗法主题辅助任务机制（Auxiliary Latent Therapy Topics,AUX＿LDA）以对中医疗法主主题知识进行建模,利用多任务的架构同时学习对于关键药材的检索流程以及中医疗法的隐式构建流程,以达到更逼真的自动化中药处方生成效果。（3）为了进一步改善深度卷积神经网络的建模效率,提出了面向卷积神经网络的内成像特征通道注意力结构（Inner-Imaging Network,In I-Net）,该结构将卷积神经网络各层的特征图浓缩信号进行重新排列,形成一张伪内成像图,我们用它来组织卷积通道的互补关系,进一步地,提出的模型使用多尺寸的滤波器在伪内成像图上建模卷积通道间的成组关系,增强深度卷积网络内部组件间的多样性,互补性及卷积建模整体的完备性。（4）在上一个创新工作的基础上,我们将基于内成像机制的卷积网络用于面向舌像的患者患病部位预测这个中医辅助诊疗的真实任务上,为了建模散布在舌像各个部位的细节病理特征,提出了全通道区域注意力网络（Fully-Channel Regional Attention Network）,它在内成像通道注意力结构的基础上提出了随机局部区域池化技术（Stochastic Regional Pooling,SRP）,通过在一张特征图上采样多个局部区域的信号并作为通道注意力机制的输入,帮助模型自动化屏蔽图像边缘的噪音信号,同时强化舌像上细节病理特征的权重。（5）在最后阶段,本文探索了模型在面对零次学习的情形下,结构化知识图谱辅助深度神经网络完成学习的机制。首先基于语义属性间的共现关系建立属性关系知识图谱,然后提出基于图建模的视觉-语义纠缠网络（Graph-based Visual-Semantic Entanglement Network,GVSE）,利用图神经网络对视觉特征中的隐式属性关系映射进行建模,同时与卷积网络通道实现充分地交互,最终获得语义表达能力优异的零次学习特征,帮助模型从某种程度上克服零次学习中的领域漂移问题。这部分的研究为后续解决智能中医辅助诊疗中的零样本难题打下了很好的基础。
黄心如[5]（2020）在《我国尘肺病问题多主体协同治理机制与运行演化研究》文中提出尘肺病是我国目前最严重的职业病,占职业病发病总人数的90%左右,中国尘肺病患者人数在2019年已超过97.5万例,其中职业性尘肺病87.3万例。近年来,尘肺病整体发病仍呈高发趋势,每年以2.6万例速度增长。尘肺病患者的高发行业范围正在逐步扩大,不仅包括金属矿山及非金属矿山开采,还覆盖到了机械制造、冶炼、建筑、筑路、水电等众多行业。尘肺病作为一种严重的职业病存在因病返贫、因病致贫现象,这不仅严重损害患者的生理机能和心理健康,还危及患者婚姻、家庭及社会功能,给经济发展和社会稳定带来极大的负面影响。随着我国尘肺病问题的日益严峻,如何在实现安全生产、健康劳动的管理目标进程中,解决职业健康损害问题、克服当前政府单一治理成效不显着难题已经成为当代社会亟待解决的重大议题。协同治理在管理行为科学研究领域的模式创新、网络结构升级及治理成效提升方面均呈现出极大优势,因此构建跨部门、跨领域的尘肺病多主体协同治理系统是突破目前治理困境的必然要求与可选路径。本研究在尘肺病多主体协同治理概念界定基础上,从认知性、耦合性和演化性的“协同”视角探析中国尘肺病协同治理系统的构成要素、耦合边界及结构特征,系统刻画了基于主体-关系-结构的五类异质性行动治理主体协同治理模式,明晰了协同治理多主体互动机理,结合质性研究,构建不同网络群体关系的协同共治情境下尘肺病多主体协同治理理论模型。在此基础上,通过问卷数据和质化分析结果,运用统计学方法对尘肺病治理系统中多主体互动要素及其对整体治理成效的影响作用机制进行分析。进一步地,基于多层神经网络和社会网络建模等方法构建了多主体协同交互要素和网络要素混合干预下的尘肺病多主体协同治理网络系统,并运用系统仿真方法对多主体进行非线性行为建模,实现在不同情境要素作用下的行为选择。最后,基于实证和仿真结果针对性地设计了尘肺病协同治理多主体协同共赢政策体系。具体研究内容及结论如下:一是多元协同视域下尘肺病多主体协同治理理论建构。（1）确定了政府、用人单位、医疗卫生机构、社会组织以及尘肺病患者主体的基本构成要素,进而厘清了以引导层-执行层-收益层为主的尘肺病多主体协同治理网络结构。（2）在此基础上,依据社会偏好理论,从自利性、惠他性对尘肺病多主体治理行为进行剖析。（3）依据多元耦合秩序表达提出了“强厌恶互斥-弱厌恶互斥-弱互惠协作-强互惠协作-互惠共赢”演化路径。二是尘肺病协同治理多主体交互模型构建及量化研究。（1）通过质性研究厘清了尘肺病协同治理多主体间互动机理,从任务层面（信息、业务、职能、渠道、发展交互）和情感层面（认知、认同、信任、依赖水平）这两个层面对主体间的互动现状进行分析,研究发现,同一主体在对不同主体交互感知中存在一定的双向冲突性,即尘肺病患者对用人单位交互感知最低,用人单位对尘肺病患者交互感知也最低。（2）交互主体之间整体关系感知质量呈现趋近态势,其中不同主体的情感交互感知均呈现出排序一致性,即依赖水平<信任水平<认同水平<认知水平,交互主体之间关系质量处于表层情感认知状态。（3）整体来看,不同主体与其他主体之间的关系感知水平偏低,其中尘肺病患者与用人单位的“困顿型”占比最大,而医疗卫生机构的“活力型”占比相对较大且在多主体互动中起到良性助推作用。三是尘肺病多主体协同治理模型构建及实证分析。基于质性分析构建了囊括主因素、关系因素以及结构因素的尘肺病系统治理结构框架。实证分析结果显示:（1）不同主体尘肺病协同治理处于中等偏低水平,具体地,年龄小于30岁、未婚、家庭月收入在1000-2000元区间内、学历水平在小学及以下、家庭成员数在6人及以上、工作年限小于3年、基层管理人员身份特征为治理主体的尘肺病协同治理意愿较低。（2）系统内源因素中的主体因素（价值性感知、利益性感知、参与性感知）,关系因素（任务和情感交互）以及结构因素（嵌入性感知、中心性感知、系统性感知）均对尘肺病多主体协同治理具有显着的预测作用。（3）系统外源因素中的资源异质性、能力异质性、生态位异质性、政策制度风险、协同成本风险、技术渠道风险对主体、关系、结构因素与部分尘肺病多主体协同治理行为倾向间关系的调节效应路径显着。四是尘肺病多主体协同治理系统共治演化仿真分析。构建以真实多主体互动下尘肺病患者、政府、用人单位、医疗卫生机构和社会组织的联动网群结构,结合Matlab、Python以及Visual Studio等平台联合开发了尘肺病多主体协同共治演化仿真系统,运用系统仿真方法,复现在不同要素混合干预强度下多主体随着时间变化对尘肺病协同治理演化趋势。仿真结果显示:（1）在尘肺病多元治理系统的初始状态下,交互主体间呈现了强厌恶互斥关系最高,弱厌恶互斥次之的不良关系涌现特征,整体治理系统落入到“拮抗态”。通过进一步增强网络影响强度发现,卓越份子具有较强的扭转作用,尘肺病协同治理水平迅速增高,整个系统不断向更优级的共治秩序演化,最终达到“共存态”。（2）基于主体差异性,五类异质性主体在不同程度的互动要素干预影响下尘肺病协同治理水平均呈现波动上升趋势,其中尘肺病患者和用人单位行动主体间的匹配效果对共治秩序演进的影响最为显着。具体地,在两两主体匹配的任务和情感交互干预的同等增幅标准下,尘肺病患者与用人单位、尘肺病患者与医疗卫生机构、尘肺病患者与社会组织、政府与医疗卫生机构、政府与社会组织、医疗卫生机构与社会组织在改变多元共治关系和秩序方面具有相对较强的调节能力,而尘肺病患者与政府、政府与用人单位、用人单位和医疗卫生机构、用人单位与社会组织则在干预效果上具有有限效用提升,同时发现过度强化的情感交互反而会造成整个系统共治效能的退化。（3）在不同程度的各方行动主体之间互动要素干预下,发现了主体因素感知、结构因素感知、异质性特征、风险特征在改变多元共治关系和秩序方面均具有相对较强的调节能力,当不同主体间所有互动要素和网络影响强度全面提升时,会促进整个网络以相对最快的速度由“拮抗态”跃升到“共赢态”的演化进程,相对于单独提升单一主体或要素能更快在始发时刻就进入到共赢态,因此,全面提升所有网络群体或所有互动要素则产生的共赢助推力最强,并能快速促进尘肺病多主体协同治理的实现。最后依据质化分析与量化分析结果,构建了尘肺病多主体协同治理系统PSBEN共赢互惠政策体系设计。以心理P-结构S-行为B–效能E-网络N为提升对象,分别进行了主体心理干预设计、网络结构重塑设计、主体行为防控设计、多主体协同网络效能提升设计和社会网络扩散建设等方面提出了尘肺病协同治理助推策略,为有效实现不同主体间的协同治理提供借鉴。该论文有图61幅,表90个,参考文献475篇。
田成义[6]（2020）在《硅烯量子结构中电荷输运调控》文中认为硅烯作为一种类石墨烯的二维Dirac材料,由于其具有较强的自旋轨道耦合能,可导致易于调控的带隙,可在外场调控下实现自旋、能谷的极化,以及与当下硅基半导体集成技术良好的兼容性使得硅烯相较于其他二维材料更有望于发展新一代的场效应晶体管等半导体器件。此外由于其特殊的拓扑绝缘性质可发现量子反常霍尔绝缘态、谷极化金属态、量子自旋霍尔态等不同的电子态,可基于此构造拓扑场效应晶体管、开发电子学以及能谷学等。为了实现基于硅烯纳米结构的电子器件,深入了解其中的载流子输运情况是必要的。因此,本文应用模型哈密顿量的方法,重点研究了硅烯量子结构中电荷输运的调控和能态为实现硅烯量子器件作理论研究基础。在门电场调控下硅烯纳米结构中的散粒噪声、不同外场调控下的硅烯量子环中的束缚态以及硅烯纳米结构中的负微分电阻效应的研究成果简要概括如下:1、门电场调控下硅烯纳米结构中的散粒噪声。根据硅烯可在外电场调控下产生不同大小的带隙这一特性,以散粒噪声这一物理量为指标在理想条件下（零温、零频率）评估了载流子通过对单双门电场调控下的硅烯纳米结构中的输运情况:由于硅烯自有的自旋轨道耦合能,导致其法诺因子与石墨烯中报道的1?3值不同;此外通过外电场的调控可有效改变法诺因子的大小,且根据狄拉克费米载流子具有不同自旋的这一属性,以法诺因子为指标可具体分辨硅烯纳米结构中的不同旋量态的载流子。对于对称调控和反对称调控的硅烯双势垒结构,法诺因子在外场调控下的响应有明显的区别。根据这一特性同样有助于硅烯门电场结构中载流子不同旋量态的辨识。2、不同边界条件下硅烯量子环中的束缚态。对应于量子力学中的有限、无限势垒,分别采用不同的边界条件研究了硅烯量子环中的能态。对应于不同性质的外场调控,分别设计了纯电场、电磁场在量子环中各个区域分布不同的结构探究了束缚态的变化,结果显示:对于硬壁势纯电场调控下量子环中束缚态的调节可实现对同一能谷中不同旋量态的分辨;磁场的引入打破电子与空穴部分能态的对称性可据此进一步分辨不同的能谷;此外根据量子尺寸效应,通过改变量子环的内外半径对于能态的变化是不同的,内半径的变化将会导致本征态的反转现象。3、硅烯纳米结构中的负微分电阻效应。在外加偏置情况下,硅烯纳米结构的能带是倾斜的,因此在具体处理实际结构中,可采用韦伯函数的方法来严格求解。为了提高硅烯纳米结构中负微分窗口电流的峰谷比,分别采用不同位型的势垒具体研究外电场调控下的硅烯纳米结构中的负微分电阻效应。
骆明楠[7]（2020）在《面向智能舌诊的注意力卷积网络研究》文中研究指明中医在数千年的医疗实践,逐步形成和发展成一套医学体系,在提高人类免疫、增强身体素质上发挥了很大的作用。舌诊是中医在诊断病性病症中起到重要依据作用,它根据舌的形体、舌苔等来推断人体病性状况,实用价值很高。另一方面,人工智能领域在近些年得到蓬勃发展,基于神经网络的深度学习方法在医学影像领域展示了超于人类医师的能力。利用深度神经网络实现智能中医舌诊有助于提升智能医疗的效果,并可以更好地辅助医师进行诊断。本文旨在提高智能舌诊的病性诊断效果,以及增加智能舌诊的可解释性。本文（1）提出了基于竞争的挤压-激励注意力机制卷积神经网络结构,让注意力机制更合理地应用到残差卷积网络中,从而改善神经网络对图像的建模性能;（2）提出了随机区域池化网络训练方法,通过促进特征图响应丰富多样化的特征,来提高神经网络对图像细节特征的关注和提取;（3）基于前两种提取图像视觉特征的网络结构,进一步提出了基于舌属性的病性推断法,通过模仿医师诊断思路,以舌属性学习技术来提高预测效果且提供诊断思路,增加智能舌诊的可解释性,促进医师接受及应用智能舌诊技术。本文在标准数据集CIFAR-10/100、Image Net-2012和多种细粒度分类数据集上验证了基于竞争的注意力网络和随机区域池化训练方法的有效性,并在中医舌象病性识别数据集上进行了详细实验来验证所提方法的效果。实验表明所提方法能有效提升网络对图像的建模能力,三种方法整合在一起时在舌诊病性任务上提高了1.41%的平均精度均值（m AP）、6.04%的宏平均值（Macro-averaging）以及3.91%的微平均值（Micro-averaging）。
葛城显[8]（2019）在《复杂微纳米表面与多体粒子的复合光散射特性研究》文中进行了进一步梳理复杂微纳米结构的光学特性研究在超材料设计和制备、空间光场调控等领域具有广泛的应用前景,也是当前研究热点课题之一。各类微纳米表面结构或膜系结构制备中表面微粗糙度或缺陷的存在对其光学特性会产生明显的影响,研究具有微缺陷的微纳米结构复合光散射特征,对微纳米膜系结构的设计、无损检测、光学操控和超材料研究的发展与应用具有重要的研究意义。本文主要研究了不同微纳米结构介质表面光场特性以及与单、双或者周期排布粒子,以及微纳表面镶嵌或者掩埋多层粒子的复合/差值场光散射特性,并且对金属纳米结构表面等离激元效应、含缺陷微纳表面光场调控以及多层膜系微纳结构表面光学微操控进行了研究。论文的主要研究成果与创新之处:1.基于时域有限差分基本原理,并运用蒙特卡洛方法建立了二维半空间微粗糙光学表面与目标复合散射模型。系统地研究了微粗糙光学表面与多体目标的复合/差值场散射特性,对多个缺陷粒子以及多层微粒的定位与形态特征进行了分析,并且讨论了微纳米结构表面光学特性的影响因素。2.针对掩埋于三维光学表面的周期排布粒子的检测问题,研究了含微粗糙度光学表面掩埋周期排布缺陷粒子的光散射特性,运用差值场与互易性定理相结合理论,建立了周期缺陷粒子的双站差值雷达散射强度模型,对比分析了周期缺陷粒子的差值场散射频域变化。重点研究了周期缺陷粒子在总散射场中的散射贡献,分析不同因素对散射特性的影响规律。3.基于金属微纳结构中光散射产生的等离激元特性,本文将Drude模型与高斯波束结合,建立微纳尺度下特殊结构微纳表面等离激元激发与分布特征的计算模型。数值分析了不同微纳结构下等离激元色散关系与激发条件,通过微纳结构的改变对超材料表面的光场进行了有效地调控,系统研究了形态缺陷、粗糙度等不同因素对单层/多层周期结构薄膜表面的光场特性的影响。4.基于光学微操控的理论与应用,推导了三维全空间离散Maxwell应力张量方程,建立任意微纳结构光学操控力计算与特性分析的计算模型。结合微纳尺寸下金属特殊结构的等离激元特性,研究了表面等离激元对近表面粒子的操控特性,理论上实现了通过不同结构设计的微纳表面对微粒进行特殊运动、转移、定位与束缚。并最终讨论了不同参数因素对光学微操控的影响,通过微观机理对宏观现象进行了解释。5.基于表面等离激元的光学微操控理论,研究了多层周期结构薄膜对于近表面粒子的操控特性,建立了含缺陷三维微纳米结构光学操控计算模型,数值分析了粗糙度对多层膜系超材料表面等离激元光学微操控特性的影响,通过详细的分析与讨论,理论上验证了通过结构参数的改变消除缺陷对表面等离激元操控近场粒子的负面效应,为实际应用过程中微纳米粒子操控提供了新的思路与方法。
马鹏飞[9]（2019）在《基于窗下墙破坏模式的加固砌体结构抗震性能试验研究》文中提出在二、三线经济欠发达城市与发展程度相对缓慢的中小城镇,砌体结构作为主流建筑结构形式而存在;同时,建造于上世纪中后期的砌体结构房屋目前仍具有较大保有量与使用率,部分具有特殊性质的砌体结构更是作为独树一帜的文化标识而存在,作为见证中华民族辉煌历史的标志性建筑。近年来地震频发,对于抗震设防要求本来较低的砌体结构造成了不同程度的损坏、加之其既有的文化特质与使用现状,使得砌体结构大面积推倒重建与改建工作困难重重,通过合理有效的加固实现既有砌体结构的良好抗震性能显得尤为重要。本文针对我国规范中砌体结构设计方法所存在的不足,工程实践中对于砌体结构并无有效通用的加固设计理论,为弥补国内外在砌体结构破坏模式分析与控制上所存在的缺陷,通过试验对比与结果分析,提出通过加固实现既有砌体结构窗下墙破坏模式的基本途径和方法,力争从整体上提升既有砌体结构的抗震性能。本文主要研究内容:（1）分析并确定砌体结构发生不同破坏模式的主要影响因素,选取部分影响因素建立有限元模型并进行结果分析;（2）以有限元模型为依据设计并制作发生“窗间墙破坏模式”的整体结构开洞墙体试件与窗下墙子结构试件开展拟静力试验,通过试验结果验证有限元模拟结果的可行性;（3）选用来源广阔、价格低廉的钢丝网注浆加固方法对受损各试件进行有目的的、定位与定量的加固后重复拟静力试验;（4）着重关注加固前后各试件破坏模式的转移情况,对比分析其承载力恢复程度,变形性能及耗能提升幅度等各项抗震性能指标。本文所得结论:（1）明确了窗间墙与窗下墙刚度比、竖向荷载是砌体结构产生不同破坏模式的主要影响因素;（2）就破坏模式而言,加固后各试件均从“窗间墙破坏模式”转移为“窗下墙破坏模式”,破坏模式更趋合理;（3）就抗震性能而言,加固后各试件承载力恢复效果显着、变形性能增幅明显、耗能能力提升显着,各试件抗震性能均表现良好;（4）实现既有砌体结构窗下墙破坏模式的基本途径和方法为:选择在底层窗间墙、已开裂窗间墙等部位加固;对于窗下墙应采取弱化甚至不作加固,从而使砌体结构的破坏模式由“强化”的窗间墙向“弱化”的窗下墙逐步过渡、合理转移。
陈晓燕[10]（2019）在《基于QoS保障的卫星网络路由优化研究》文中提出卫星网络正朝着与地面网络融合的方向发展,互联网业务会越来越多地涌入卫星网络,为了满足不同种类业务的服务质量（Quality of Service,QoS）需求,同时解决卫星网络拓扑结构变化频繁、链路传播时延长、地面流量分布不均衡等问题,需要设计高效的星上路由策略。对该领域研究现状的深入了解发现,目前卫星网络路由技术存在对网络结构的依赖程度较大、节点计算复杂性高、星上存储量大的问题,而且没有在满足各类QoS的同时高效利用卫星网络资源,对路由算法在节点失效下抗毁性能的考虑也较少。本文对基于QoS保障的卫星网络路由优化问题进行研究,主要包括以下四个方面的内容:（1）卫星网络路由技术综述。通过对卫星网络组网技术的了解,以及对近几年提出的各类卫星网络路由算法的对比分析,明确了需要解决的关键问题。（2）卫星网络结构建模与仿真。设计了一种基于覆盖分域的双层卫星网络体系结构,包括66个低轨（Low Earth Orbit,LEO）卫星和12个中轨（Medium Earth Orbit,MEO）卫星,两种轨道高度的卫星之间通过非永久的层间链路进行连接。利用卫星仿真工具进行星座模型搭建、轨道数据生成、覆盖性分析和可见性分析,得到每个LEO卫星与MEO层之间的连接关系数据,并使用域管理切换策略对卫星节点上的预存信息进行计算。（3）基于QoS保障的卫星网络路由优化。针对不同的应用需求,定义了四种类型的QoS等级,并提出了一种基于QoS保障的路由算法,该算法从三个方面进行了路由优化:（1）设计了将优先级队列和加权轮询队列结合的多队列调度算法,满足高优先级业务的时延需求,同时保证低优先级业务也有机会使用带宽资源;（2）提出了基于链路状态的动态带宽自适应路由算法,给第三类业务提供带宽保证的同时解决最短路径上的拥塞问题,并充分利用了LEO/MEO双层卫星网络的结构优势进行全局状态感知和路由计算;（3）设计了针对不同业务类型的多路径策略,前两类业务查找时延最短路由表,第三类业务查找带宽自适应路由表,而最后一类业务通过MEO层进行转发。仿真实验结果证明本文提出的算法能够满足四类业务的QoS需求,在平均端到端时延、吞吐量和丢包率方面具有较大优势。（4）卫星网络抗毁路由算法。对影响卫星网络抗毁性的因素进行分析,提出节点覆盖率的概念,并设计了卫星网络抗毁路由策略,通过接入卫星切换、失效状态感知和MEO重路由三个方面增强了路由算法的抗毁性。对网络在单节点和多节点失效场景下进行性能评测,仿真结果表明提出的抗毁路由策略可以应对一定比例内的节点失效情况,能及时恢复网络的业务传输,维持较好的QoS保障能力。
二、基于多层体系结构下的SRP系统（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、基于多层体系结构下的SRP系统（论文提纲范文）
（1）移动互联网的内容缓存与边缘计算关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.1.1 移动互联网发展概述 |
| 1.1.2 移动互联网现状特征 |
| 1.1.3 面向移动互联网的内容缓存与边缘计算 |
| 1.2 论文选题依据 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文主要贡献与创新 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 1.6 本章参考文献 |
| 第二章 相关研究综述 |
| 2.1 移动互联网内容缓存相关研究 |
| 2.1.1 网络缓存部署 |
| 2.1.2 预取缓存策略 |
| 2.1.3 缓存隐私安全 |
| 2.2 移动互联网边缘计算相关研究 |
| 2.2.1 边缘计算的发展应用 |
| 2.2.2 “云-边-端”协同计算 |
| 2.2.3 边缘计算与数据传输 |
| 2.3 本章小结 |
| 2.4 本章参考文献 |
| 第三章 面向移动互联网的编码缓存部署策略 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 基本系统模型 |
| 3.2.1 基本概念和背景知识 |
| 3.2.2 编码缓存模型 |
| 3.2.3 相关基本模型 |
| 3.3 面向编码缓存的网络状态演化模型 |
| 3.3.1 基于动力学的网络演化模型 |
| 3.3.2 网络演化模型的准确性评估 |
| 3.3.3 基于特征学习的内容编码方法 |
| 3.4 隐私与服务性能的联合优化问题 |
| 3.4.1 联合优化问题建模 |
| 3.4.2 最优化编码缓存控制 |
| 3.4.3 隐私感知的编码缓存算法 |
| 3.5 仿真实验与性能评估 |
| 3.5.1 仿真实验设置 |
| 3.5.2 服务性能评估 |
| 3.5.3 隐私性能评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 3.7 本章参考文献 |
| 第四章 面向隐私保护的移动内容缓存预取机制 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 移动网络内容预取模型 |
| 4.2.1 用户请求影响因素分析 |
| 4.2.2 预取缓存的优化模型 |
| 4.2.3 面向预取的隐私攻击模型 |
| 4.3 面向差分隐私的预取优化算法 |
| 4.3.1 在线学习的差分隐私技术 |
| 4.3.2 针对问题1的在线差分隐私算法 |
| 4.3.3 针对问题2的在线差分隐私算法 |
| 4.4 算法理论性能 |
| 4.4.1 两种算法的差分隐私性能 |
| 4.4.2 两种算法的最优性能分析 |
| 4.5 实验与性能分析 |
| 4.5.1 实验场景的环境设置 |
| 4.5.2 实验结果的对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 4.7 本章参考文献 |
| 第五章 基于“云-边-端”协同的实时计算和传输模型 |
| 5.1 本章引言 |
| 5.2 基本系统模型 |
| 5.2.1 “云-边-端”协同计算模型 |
| 5.2.2 移动网络模型 |
| 5.2.3 增广队列模型 |
| 5.3 问题的形式化表征 |
| 5.4 资源联合优化的算法设计 |
| 5.4.1 Nesterov加速梯度下降法 |
| 5.4.2 基于Nesterov方法的资源优化算法 |
| 5.4.3 算法复杂度分析 |
| 5.5 算法的理论性能指标 |
| 5.6 实验与性能评估 |
| 5.6.1 数据集和实验设置 |
| 5.6.2 数值结果性能分析 |
| 5.6.3 原型实验性能评估 |
| 5.7 本章小结 |
| 5.8 本章参考文献 |
| 第六章 基于多智能体强化学习的视频转码优化方法 |
| 6.1 本章引言 |
| 6.2 系统模型与问题建模 |
| 6.2.1 移动网络模型 |
| 6.2.2 视频转码模型 |
| 6.2.3 增广图模型 |
| 6.2.4 联合优化问题 |
| 6.3 面向计算传输联合优化的网络化多智能体强化学习 |
| 6.3.1 基本概念与背景知识 |
| 6.3.2 网络化多智能体强化学习方法 |
| 6.4 基于多智能体强化学习的联合优化算法设计 |
| 6.4.1 策略梯度理论 |
| 6.4.2 基于网络化MARL的“行动者-评论家”算法 |
| 6.5 实验与性能评估 |
| 6.5.1 仿真与原型实验设置 |
| 6.5.2 数值结果与性能评估 |
| 6.6 本章小结 |
| 6.7 本章参考文献 |
| 第七章 结语 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来的研究工作 |
| 附录A 第五章中的定理证明 |
| A-Ⅰ 定理5-1证明 |
| A-Ⅱ 定理5-2证明 |
| A-Ⅲ 定理5-3证明 |
| A-Ⅳ 定理5-4证明 |
| A-Ⅴ 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术成果 |
| 一、已发表或已接受的作者论文 |
| 二、其它研究成果 |
| 攻读博士学位期间主持或参与的科研项目 |
（2）基于仿生嗅觉的混合气体定量分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 仿生嗅觉研究现状 |
| 1.2.2 气体定量分析研究现状 |
| 1.3 论文主要内容与章节安排 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 室内混合气体数据采集及预处理 |
| 2.1 实验数据整体采集方案 |
| 2.1.1 气体数据采集装置 |
| 2.1.2 气体混合系统 |
| 2.1.3 混合气体采集方案 |
| 2.2 混合气体数据集 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于SRP-CNN的混合气体定量分析 |
| 3.1 仿生嗅觉中传统方法 |
| 3.1.1 主成分分析和线性判别分析 |
| 3.1.2 随机森林 |
| 3.1.3 SVM算法 |
| 3.2 卷积神经网络 |
| 3.2.1 卷积层 |
| 3.2.2 池化层 |
| 3.2.3 全连接层 |
| 3.3 基于SRP-CNN的甲醛浓度等级识别 |
| 3.3.1 随机区域池化 |
| 3.3.2 基于SRP-CNN的模型搭建 |
| 3.3.3 基于SRP-CNN的甲醛浓度等级识别结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于SRP-残差收缩网络的混合气体定量分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 残差神经网络 |
| 4.1.2 注意力机制 |
| 4.1.3 小波降噪中的软阈值化算法 |
| 4.2 基于SRP-残差收缩网络的甲醛浓度等级 |
| 4.2.1 SRP-残差收缩网络的模型搭建 |
| 4.2.2 基于SRP-残差收缩网络的甲醛浓度等级识别结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 模型对比分析 |
| 5.1 对比分析 |
| 5.2 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（3）鄂尔多斯地区电力通信网提升改造设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 本章小结 |
| 第二章 鄂尔多斯电力通信网需求分析及预测 |
| 2.1 网络业务分类 |
| 2.2 各业务断面宽带预测 |
| 2.2.1 宽带预测方法 |
| 2.2.2 模拟实际业务断面选择 |
| 2.2.3 业务断面的带宽预测结果分析 |
| 2.3 超长距离光传输网络规划 |
| 2.3.1 500千伏布日都变至500千伏乌海变单波传输系统模块化组网设计 |
| 2.3.2 500千伏布日都变至500千伏乌海变4波传输系统设计 |
| 2.3.3 OSC信道的设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 鄂尔多斯地区电力通信网规划方案研究 |
| 3.1 鄂尔多斯地区通信网规划原则 |
| 3.1.1 安全可靠原则 |
| 3.1.2 统筹规划原则 |
| 3.1.3 先进性原则 |
| 3.1.4 协调性原则 |
| 3.1.5 解决实际问题的原则 |
| 3.2 鄂尔多斯电力通信网规划目标 |
| 3.2.1 鄂尔多斯电力骨干通信网规划目标 |
| 3.2.2 鄂尔多斯电力配用电通信网规划目标 |
| 3.3 鄂尔多斯电力骨干通信网规划方案设计 |
| 3.3.1 鄂尔多斯电力骨干传输网规划方案 |
| 3.3.2 鄂尔多斯电力业务网规划方案 |
| 3.3.3 鄂尔多斯电力支撑网规划方案 |
| 3.3.4 鄂尔多斯电网通信容灾系统建设规划 |
| 3.4 电力配用电通信网规划方案设计 |
| 3.4.1 业务需求 |
| 3.4.2 规划范围 |
| 3.4.3 规划方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 总结与展望 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）面向智能中医辅助诊疗的多注意力和知识辅助神经网络设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义与应用前景 |
| 1.1.1 智能中医本身的研究及应用意义 |
| 1.1.2 智能中医对理论研究的推动作用 |
| 1.2 智能中医中望诊和问诊研究现状 |
| 1.2.1 医疗在线咨询文本理解和分类技术 |
| 1.2.2 基于舌质及面部图像分析的辅助望诊技术 |
| 1.3 面临主要挑战及其针对性的创新点 |
| 1.4 本文的内容及章节安排 |
| 第二章 本文涉及到的相关理论基础 |
| 2.1 循环系列神经网络及其注意力机制 |
| 2.1.1 循环神经网络及其变种 |
| 2.1.2 循环神经网络中的注意力机制 |
| 2.2 卷积神经网络及其注意力机制 |
| 2.2.1 卷积结构及常见的卷积神经网络模型 |
| 2.2.2 卷积神经网络中的注意力机制 |
| 2.3 图卷积网络及知识学习与嵌入技术 |
| 2.3.1 图卷积神经网络基本原理 |
| 2.3.2 计算机视觉中的图建模及知识注入模型 |
| 2.4 零样本学习 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 面向患者提问进行科室分类的语素增强模型 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 准备性的模块 |
| 3.2.1 基于互信息提取指示项 |
| 3.2.2 基于词嵌入的句子单词表示 |
| 3.3 提出的方法 |
| 3.3.1 序列中的语素扩展和增强 |
| (a)扩展策略 |
| (b)扩展距离 |
| (c)扩展增强项的生成 |
| 3.3.2 用于提问科室分类的循环系列神经网络 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验数据集 |
| 3.4.2 实验设置 |
| (a)预处理 |
| (b)词嵌入模型的训练 |
| (c)对比方法 |
| (d)评价指标 |
| 3.4.3 实验结果 |
| (a)训练曲线分析 |
| (b)对比结果分析 |
| 3.4.4 讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于舌像分析进行的中药处方自动构建模型 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 研究材料和提出的方法 |
| 4.2.1 舌像数据集与对应处方标签的收集 |
| 4.2.2 神经网络处方构建架构 |
| (a)处方自动构建任务描述 |
| (b)基于卷积管道及全连接层的模型结构 |
| (c)辅助疗法知识建模的优化策略 |
| (d)对于患者舌像输入的数据增强 |
| (e)基于ImageNet与训练的权重转移 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实验数据与预处理操作 |
| 4.3.2 实验设置 |
| (a)对比实验工作流 |
| (b)神经网络的超参数设置 |
| (c)评价指标 |
| 4.3.3 模型性能评价 |
| (a)训练过程和疗法主题分布情况 |
| (b)处方构建结果对比 |
| (c)人工测评 |
| (d)评测经过权重预训练的深度模型 |
| 4.3.4 讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于内成像机制的高效视觉建模卷积神经网络 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 内成像高效卷积网络架构 |
| 5.2.1 内成像框架整体概览 |
| 5.2.2 内成像模型在残差网络上的特别版本 |
| 5.3 内成像卷积架构的理论设计分析 |
| 5.3.1 在卷积网络上进行内成像机制的理论分析 |
| 5.3.2 残差和恒等映射联合建模的动机 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 数据集 |
| 5.4.2 实现细节 |
| 5.4.3 关于不同内成像模型类型的性能分析 |
| 5.4.4 消解实验及分析 |
| 5.4.5 内成像机制与空间注意力机制的配合性能 |
| 5.4.6 与其他模型的对比实验 |
| 5.4.7 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于内成像及区域注意力模型的舌像病位识别 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 患者病位分类数据集 |
| 6.3 全通道区域注意力网络 |
| 6.3.1 模型整体架构介绍 |
| 6.3.2 提出模型的技术细节和扩展 |
| 6.4 实验与分析 |
| 6.4.1 实现细节 |
| 6.4.2 消解实验 |
| 6.4.3 对比其他舌像建模方法 |
| 6.4.4 对比其他深度卷积神经网络模型 |
| 6.4.5 可视化 |
| 6.4.6 讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 基于视觉语义图谱建模的零样本识别探索 |
| 7.1 概述 |
| 7.2 图建模视觉-语义纠缠网络模型 |
| 7.2.1 零次学习问题的定义 |
| 7.2.2 整体框架 |
| (a)语义知识图谱 |
| (b)双管道网络结构 |
| (c)CNN与GCN的纠缠策略 |
| (d)将分层语义特征融合到视觉嵌入中 |
| 7.3 本章采用的零次学习的预测和优化方法 |
| 7.3.1 归纳式零次学习模式 |
| 7.3.2 转导式零次学习模式 |
| 7.4 实验与分析 |
| 7.4.1 实验设置 |
| (a)数据集 |
| (b)评测指标 |
| (c)实现细节 |
| 7.4.2 狭义零次学习的对比结果 |
| (a)整体结果 |
| (b)与其他注意力类型的网络模型的对比结果 |
| (c)关于属性词向量子输出的消解分析 |
| (d)关于语义关系特征融合到视觉嵌入的消解分析 |
| (e)关于其他超参数的分析 |
| 7.4.3 广义零次学习的对比结果 |
| 7.4.4 模型的可视化与消歧性能分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1 本文研究工作及贡献的总结 |
| 2 未来研究工作的展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（5）我国尘肺病问题多主体协同治理机制与运行演化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论与文献综述 |
| 2.1 治理理论及相关研究 |
| 2.2 协同治理相关研究 |
| 2.3 尘肺病治理政策体系及相关研究 |
| 2.4 文献系统性评析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 尘肺病治理多主体协同理论解析、构成及框架构建 |
| 3.1 我国尘肺病治理严峻形势及患者生存困境 |
| 3.2 尘肺病协同治理的多元概念、构成及互动层面分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 尘肺病多主体协同治理的模型构建 |
| 4.1 基于质性分析的心理和行为层面的交互要素的选择和界定 |
| 4.2 尘肺病多主体协同治理的理论模型构建和假设提出 |
| 4.3 基于主体-关系-结构的尘肺病多主体协同治理模型构建 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 尘肺病协同治理多主体互动核心变量的量表开发与数据收集 |
| 5.1 研究量表的设计与开发 |
| 5.2 正式调研与样本情况研究 |
| 5.3 正式量表的检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 尘肺病多主体协同治理外源-内源-交互行为倾向变量的实证分析 |
| 6.1 系统内源与外源变量的描述性和对比性分析 |
| 6.2 行为倾向变量的描述性和差异性分析 |
| 6.3 系统内源变量和多主体互动行为倾向变量之间的相关性分析 |
| 6.4 系统内源变量和多主体互动行为倾向变量之间的回归分析 |
| 6.5 基于异质性特征和风险特征的调节效应分析 |
| 6.6 基于外源-内源-交互行为倾向变量间关系的假设检验 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 尘肺病多主体协同治理系统的共治演化仿真 |
| 7.1 多主体行为建模及共治演化的逻辑设计 |
| 7.2 多主体、多要素互动目标下的可视化界面设计 |
| 7.3 多主体互动要素混合干预下的共治仿真结果 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 尘肺病协同治理网络PSBEN多元互惠共治政策体系设计 |
| 8.1 尘肺病协同治理网络PSBEN多元互惠共治体系的总体思路 |
| 8.2 尘肺病协同治理网络PSBEN分维度体系设计 |
| 8.3 本章小结 |
| 9 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 主要创新点 |
| 9.3 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）硅烯量子结构中电荷输运调控（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景简介 |
| 1.2 硅烯二维材料的研究现状 |
| 1.2.1 硅烯实验研究进展 |
| 1.2.2 硅烯的理论研究进展 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 理论基础和研究方法 |
| 2.1 狄拉克体系下的边界条件 |
| 2.2 转移矩阵和散射矩阵简介 |
| 2.2.1 转移矩阵法 |
| 2.2.2 散射矩阵法 |
| 第三章 门电场调控下硅烯纳米结构中的散粒噪声 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.2 理论模型和推导过程 |
| 3.3 结果和分析 |
| 3.4 本章总结 |
| 第四章 不同边界条件下硅烯量子环中的束缚态 |
| 4.1 研究背景 |
| 4.2 理论模型和推导过程 |
| 4.2.1 纯电场调控(磁场为零) |
| 4.2.2 电磁场调控(磁场不为零) |
| 4.2.3 边界条件 |
| 4.3 结果和分析 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 硅烯纳米结构中的负微分电阻效应 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 理论模型和推导过程 |
| 5.3 结果和分析 |
| 5.4 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A(攻读硕士学位期间取得的学术成果) |
| 附录B(攻读硕士学位期间参与项目及获奖) |
（7）面向智能舌诊的注意力卷积网络研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文的研究背景与意义 |
| 1.2 本文的主要工作 |
| 1.3 本文的组织架构 |
| 第二章 深度学习相关技术介绍 |
| 2.1 深度神经网络 |
| 2.2 卷积网络中的注意力模型 |
| 2.3 卷积网络的特征多样化 |
| 2.4 属性学习技术 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 智能医疗影像技术 |
| 3.1 医疗的现状与改进方向 |
| 3.2 神经网络用于医疗 |
| 3.3 舌诊病性背景 |
| 3.4 智能舌诊技术 |
| 3.5 智能舌诊的不足 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 基于竞争的注意力结构 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 竞争注意力结构 |
| 4.2.1 残差结构与SE结构 |
| 4.2.2 Competitive-SE注意力结构 |
| 4.3 实验验证COMPETITIVE-SE的有效性 |
| 4.3.1 数据集介绍与预处理 |
| 4.3.2 实验设置 |
| 4.3.3 实验结果与分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 随机区域池化训练法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 随机区域池化训练法 |
| 5.2.1 普通GAP方法 |
| 5.2.2 单方形随机池化法(SS-SRP) |
| 5.2.3 多方形合并随机池化法(MS-SRP) |
| 5.2.4 单分支或双分支注意力结构 |
| 5.3 SRP的梯度分析 |
| 5.4 验证SRP的有效性 |
| 5.4.1 数据集介绍与预处理 |
| 5.4.2 实验设置 |
| 5.4.3 实验结果与分析 |
| 5.4.4 SRP的特征图响应情况 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 智能舌诊病性识别 |
| 6.1 传统智能舌诊方法 |
| 6.2 基于舌属性的智能舌诊 |
| 6.3 扩展属性表征空间的舌诊法 |
| 6.4 实验分析与设置 |
| 6.4.1 舌诊病性数据集 |
| 6.4.2 评估指标 |
| 6.4.3 实验结果与分析 |
| 6.4.4 基于属性方法的可解释性 |
| 6.5 小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）复杂微纳米表面与多体粒子的复合光散射特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 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 光学薄膜缺陷检测与处理方法研究进展 |
| 1.2.2 微纳米超材料与粗糙面相关研究方法进展 |
| 1.2.3 表面等离激元及其微纳米操纵研究进展 |
| 1.3 论文主要内容及框架 |
| 1.4 本论文的特色及创新之处 |
| 第二章 复杂微表面结构与粒子体系计算模型研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 空间中FDTD基本迭代公式 |
| 2.3 二维随机粗糙面与缺陷目标复合散射模型 |
| 2.3.1 二维随机粗糙面模型建立 |
| 2.3.2 二维粗糙面与目标复合FDTD模型 |
| 2.3.3 时谐场源设置 |
| 2.3.4 二维总场边界(连接边界)条件 |
| 2.3.5 二维吸收边界条件-Berenger完全匹配层 |
| 2.3.6 二维外推边界条件 |
| 2.4 三维随机粗糙面与缺陷目标复合散射模型 |
| 2.4.1 三维随机粗糙面模型建立 |
| 2.4.2 三维随机粗糙面与目标复合模型 |
| 2.4.3 三维维总场边界(连接边界)条件 |
| 2.4.4 三维吸收边界条件-Berenger完全匹配层 |
| 2.4.5 三维外推边界条件 |
| 2.5 色散介质FDTD迭代式 |
| 2.5.1 色散介质基本模型 |
| 2.5.2 Drude模型 |
| 2.5.3 色散介质RC-FDTD |
| 2.5.4 Drude介质和等离子体RC-FDTD |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 二维微粗糙光学表面与缺陷目标复合/差值散射研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 二维FDTD差值场理论研究 |
| 3.3 微粗糙光学表面与多个镶嵌粒子复合/差值散射场特性 |
| 3.3.1 含镶嵌粒子计算模型建立 |
| 3.3.2 数值计算结果与结论 |
| 3.4 微粗糙光学表面与掩埋多层粒子复合/差值散射场特性 |
| 3.4.1 含掩埋多层粒子计算模型建立 |
| 3.4.2 数值计算结果与结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 三维周期结构粒子复合/差值散射场特性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 三维FDTD差值场理论研究 |
| 4.3 微粗糙光学表面与周期排布粒子的复合/差值场散射 |
| 4.3.1 含周期排布粒子三维计算模型建立 |
| 4.3.2 数值计算结果与结论 |
| 4.4 脉冲波源激励下的FDTD瞬态散射研究 |
| 4.4.1 脉冲波源 |
| 4.4.2 三维瞬态场的外推 |
| 4.4.3 瞬态场外推的投盒子方法 |
| 4.5 脉冲波激励下的数值计算结果与分析 |
| 4.5.1 脉冲波源与时谐场源激励下复合散射结果对比 |
| 4.5.2 周期结构排布粒子掩埋于微粗糙表面下的复合散射频谱特性 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 复杂结构介质表面等离激元特性研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 表面等离激元基本特性 |
| 5.2.1 表面等离激元在介质中的波解 |
| 5.2.2 表面等离激元色散关系 |
| 5.2.3 表面等离子体波的激发模式 |
| 5.2.4 表面等离子体波的特征长度 |
| 5.3 高斯波束入射下三维FDTD计算模型的建立 |
| 5.3.1 高斯波束在FDTD中的描述 |
| 5.3.2 全空间色散介质FDTD计算模型 |
| 5.4 不含缺陷复杂结构等离激元特性研究 |
| 5.4.1 单层周期结构薄膜表面光场特性分析 |
| 5.4.2 多层周期结构薄膜表面光场特性分析 |
| 5.5 含缺陷复杂结构等离激元特性研究 |
| 5.5.1 含缺陷单层周期结构薄膜表面光场特性分析 |
| 5.5.2 含缺陷多层周期结构薄膜表面光场特性分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 复杂周期结构表面光场对近表面粒子的操控研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 近场光学操控力的理论概述 |
| 6.2.1 近场光学操作的基本理论 |
| 6.2.2 近场光场的计算方法 |
| 6.3 基于FDTD算法的光力理论研究 |
| 6.4 单层周期结构薄膜对近表面粒子的操控研究 |
| 6.4.1 近场光力FDTD计算模型的建立 |
| 6.4.2 数值计算结果与讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 含缺陷多层周期结构薄膜光场对表面微粒的操控研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 多层周期结构薄膜表面近场光力FDTD计算模型的建立 |
| 7.2.1 多层周期结构薄膜与近表面粒子复合结构建立 |
| 7.2.2 多层膜系结构近场光力计算模型的建立 |
| 7.3 多层周期结构薄膜对近表面粒子的操控研究 |
| 7.4 含粗糙度多层周期结构薄膜对近表面粒子的操控研究 |
| 7.4.1 含粗糙度近场光力FDTD计算模型的建立 |
| 7.4.2 数值计算结果讨论 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）基于窗下墙破坏模式的加固砌体结构抗震性能试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多类型砌体结构抗震性能分析研究 |
| 1.2.2 砌体结构破坏(失效)机制分析研究 |
| 1.2.3 多方法加固砌体结构试验分析研究 |
| 1.3 研究目的和主要内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方案和技术路线 |
| 2 砌体结构破坏模式的影响因素及有限元分析 |
| 2.1 砌体结构破坏模式影响因素分析 |
| 2.1.1 平面应力破坏准则与破坏模式判定方法 |
| 2.1.2 砌体结构开洞墙体破坏影响因素分析 |
| 2.1.3 砌体结构窗下墙体破坏影响因素分析 |
| 2.2 墙体有限元模型分析 |
| 2.2.1 整体结构开洞墙体有限元模型分析 |
| 2.2.2 窗下墙子结构墙体有限元模型分析 |
| 2.3 小结 |
| 3 加固砌体结构墙体拟静力试验 |
| 3.1 试件设计与制作 |
| 3.1.1 试件设计 |
| 3.1.2 试件制作 |
| 3.1.3 材性试验 |
| 3.2 试验装置与加载制度 |
| 3.2.1 试验装置介绍 |
| 3.2.2 加载制度与加载方式 |
| 3.2.3 试件安装与仪器布置 |
| 3.3 URM试件拟静力试验 |
| 3.3.1 URM试件拟静力试验 |
| 3.3.2 URM试件的受损加固 |
| 3.4 SRM试件拟静力试验 |
| 3.5 小结 |
| 4 加固砌体结构墙体抗震性能分析 |
| 4.1 试验现象与破坏模式分析 |
| 4.1.1 URM试件试验现象与破坏模式分析 |
| 4.1.2 SRM试件试验现象与破坏模式分析 |
| 4.2 整体结构试件抗震性能分析 |
| 4.2.1 滞回曲线 |
| 4.2.2 骨架曲线 |
| 4.2.3 变形性能 |
| 4.2.4 刚度退化 |
| 4.2.5 耗能能力 |
| 4.3 窗下墙子结构试件抗震性能分析 |
| 4.3.1 滞回曲线 |
| 4.3.2 骨架曲线 |
| 4.3.3 刚度退化 |
| 4.3.4 变形性能 |
| 4.3.5 耗能能力 |
| 4.4 小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.1.1 加固砌体结构拟静力试验主要结论 |
| 5.1.2 加固砌体结构加固方法主要结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士研究生期间所发表论文与专利 |
（10）基于QoS保障的卫星网络路由优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状分析 |
| 1.2.1 国内外发展趋势 |
| 1.2.2 存在的关键问题 |
| 1.3 研究内容及组织结构 |
| 第二章 卫星网络组网与路由 |
| 2.1 卫星网络组网技术 |
| 2.1.1 卫星轨道 |
| 2.1.2 卫星星座 |
| 2.1.3 星间链路 |
| 2.1.4 星地链路 |
| 2.2 卫星网络路由技术 |
| 2.2.1 考虑拓扑控制的路由算法 |
| 2.2.2 提供QoS保障的路由算法 |
| 2.2.3 具有抗毁能力的路由算法 |
| 2.2.4 路由技术比较 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 卫星网络建模与仿真 |
| 3.1 卫星网络结构建模 |
| 3.1.1 各种网络结构的优缺点 |
| 3.1.2 基于覆盖分域的LEO/MEO双层卫星网络模型 |
| 3.2 星座仿真与分析 |
| 3.2.1 STK |
| 3.2.2 模型建立 |
| 3.2.3 星座分析 |
| 3.2.4 域管理关系计算 |
| 3.3 卫星网络仿真平台 |
| 3.3.1 网络仿真软件 |
| 3.3.2 OPNET |
| 3.3.3 仿真平台搭建 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于QoS保障的卫星网络路由算法 |
| 4.1 QoS需求分析 |
| 4.1.1 业务类型 |
| 4.1.2 路由优化模型 |
| 4.2 QoS路由算法 |
| 4.2.1 时延最短路径 |
| 4.2.2 多队列调度策略 |
| 4.2.3 动态带宽自适应策略 |
| 4.2.4 路由算法整体流程 |
| 4.3 算法仿真与性能分析 |
| 4.3.1 网络仿真模型 |
| 4.3.2 仿真参数设置 |
| 4.3.3 仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 卫星网络抗毁路由研究 |
| 5.1 卫星网络抗毁性 |
| 5.1.1 抗毁性定义 |
| 5.1.2 影响因素 |
| 5.1.3 节点覆盖率 |
| 5.2 抗毁路由策略 |
| 5.2.1 接入卫星切换 |
| 5.2.2 失效状态感知 |
| 5.2.3 MEO重路由 |
| 5.3 算法仿真与性能分析 |
| 5.3.1 仿真模型及参数 |
| 5.3.2 单节点失效场景 |
| 5.3.3 多节点失效场景 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要工作总结 |
| 6.2 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、基于多层体系结构下的SRP系统（论文参考文献）
- [1]移动互联网的内容缓存与边缘计算关键技术研究[D]. 陈星延. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]基于仿生嗅觉的混合气体定量分析[D]. 詹灿坚. 广东工业大学, 2021
- [3]鄂尔多斯地区电力通信网提升改造设计研究[D]. 金鑫. 内蒙古大学, 2020(04)
- [4]面向智能中医辅助诊疗的多注意力和知识辅助神经网络设计研究[D]. 胡杨. 华南理工大学, 2020(05)
- [5]我国尘肺病问题多主体协同治理机制与运行演化研究[D]. 黄心如. 中国矿业大学, 2020(01)
- [6]硅烯量子结构中电荷输运调控[D]. 田成义. 昆明理工大学, 2020(04)
- [7]面向智能舌诊的注意力卷积网络研究[D]. 骆明楠. 华南理工大学, 2020(02)
- [8]复杂微纳米表面与多体粒子的复合光散射特性研究[D]. 葛城显. 西安电子科技大学, 2019(07)
- [9]基于窗下墙破坏模式的加固砌体结构抗震性能试验研究[D]. 马鹏飞. 西安建筑科技大学, 2019(06)
- [10]基于QoS保障的卫星网络路由优化研究[D]. 陈晓燕. 西安电子科技大学, 2019(02)