一、DCE目录服务的分析与改进（论文文献综述）
高前前[1]（2021）在《基于盲源分离算法的前列腺DCE-MRI图像数据分析中的主动脉输入函数研究》文中研究表明前列腺癌多年居于全球男性癌症发病率的首位,随着人口老龄化进程的加快以及经济的发展,中国男性前列腺癌患者数量呈现快速增长的趋势。动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI）是一种能够反映组织生理学信息的非侵入性的影像学检测手段,通过药代动力学模型的拟合可获得与组织生理特性相关的量化参数,可用于良恶性病变的辅助诊断。由于作为模型输入信号的真实的主动脉输入函数（arterial input function,AIF）无法获取,普遍使用髂动脉血管区域对比剂浓度、人群AIF等假设或近似信号代替,其准确性影响量化分析的结果。鉴于此,本文的研究目标为采用不同于传统DCE-MRI数据分析的思路,提出数据驱动的研究思路,采用基于盲源分离算法估计前列腺DCE-MRI数据中的AIF。论文主要完成的工作如下:（1）采用重参数化方法将DCE-MRI数据转换公式的非线性拟合过程简化为线性拟合过程。针对图像噪声影响对比剂浓度的计算结果,使用改进的信号强度对比剂浓度转换方式,将前列腺区域体素的信号强度时间曲线转换为对比剂浓度时间曲线。通过对转换公式的重参数化,将转换公式涉及非线性拟合问题改为直线拟合问题,降低了数据拟合的难度,减少了噪声所致异常值对浓度转换的影响。（2）引入基于凸几何分析的盲源分离算法,采用数据驱动的研究思路估计AIF。针对基于最小误差的降维方式所致的不符合物理实际意义结果,本文在重建信号非负性约束下改用基于非负矩阵分解的降维方式。采用基于最小包围单形体体积算法的盲源分离算法估计AIF,针对算法对噪声敏感的问题,本文采用松弛因子与正则项这两种方法使估计的单形体更接近真实源信号构成的单形体,实验结果证明改进的算法更具有抗噪声干扰性。（3）提出改进的线性混合药代动力学模型,解决了上述算法所用的线性混合模型与前列腺DCE-MRI广泛使用的extended Tofts-Kermode模型等模型的不适用性问题。本文采用基于算法估计的源信号的量化分析,避免了传统逐体素量化分析方式的高计算量的情况,并且通过构造的模拟数据以及实际数据的量化参数的良恶性的差异性间接方式验证算法的可行性以及准确性。模拟数据结果表明改进的算法对噪声具有健壮性,实际数据的分析结果表明本算法在前列腺良恶性病灶分类任务中的有效性。根据上述结果,本论文可得出如下结论:基于数据驱动的研究思路,采用基于盲源分离算法可以从前列腺DCE-MRI数据中得出具有AIF特点的盲源成分;采用改进的线性混合药代动力学模型,定量的药代动力学参数能够准确地区分良性和恶性的前列腺病灶。
谢诗桐[2]（2020）在《基于方法对比的中国一般人群健康效用积分体系构建研究 ——以六维健康调查简表第二版（SF-6Dv2）为例》文中认为医疗卫生资源的优化配置是世界各国面临的重要挑战,而卫生技术评估为这一难题提供了科学的解决方法。卫生技术评估中经济学评价的金标准成本-效用分析是否可以有效支持决策取决于健康效用的准确测量。国际上开发了一系列普适性健康效用测量量表,但这些量表还须建立基于本国一般人群偏好的健康效用积分体系才能有效应用。采用不同健康效用测量方法构建健康效用积分体系并对比其结果差异是各国当前面临的重要基础研究课题。本研究基于国际应用广泛、但尚无中国一般人群健康效用积分体系的六维健康调查简表第二版（SF-6Dv2）量表,对传统的时间权衡法（TTO）与新兴的离散选择实验法（DCE）及其衍生的伴有生存时间的离散选择实验法(DCETTO)进行健康效用测量方法学探索与对比,并基于优选方法构建SF-6Dv2量表中国一般人群健康效用积分体系。研究首先对SF-6Dv2量表进行中文版研制,并对其进行跨文化调适及心理测量学特性验证,证明该量表用于中国人群具有优秀的测量特性。其次,研究基于天津市一般人群代表性样本（N=503）,对TTO法、DCE法与DCETTO法进行方法学设计探索与测量结果对比,发现三种方法在理解与回答困难程度上并无显着区别,澄清三种方法所得健康效用值存在系统性差异,同时结果表明TTO与DCETTO方法相对更优。而后,研究在全国范围内选取中国一般人群代表性样本（N=3320）,同时基于优选出的TTO法与DCETTO法构建SF-6Dv2量表中国一般人群健康效用积分体系,并在系统对比结果后发现基于TTO法构建的健康效用积分体系结果更优。最后,研究对表现更优的TTO法所得结果进行信效度验证,充分证明其具有优秀的信效度与稳健性。本研究为中国开展卫生技术评估提供了全新的且适用于中国人群的健康效用测量工具,并为其构建了中国一般人群健康效用积分体系;同时,研究创新性地对TTO法、DCE法与DCETTO法进行了头对头比较,厘清了三种方法的方法学设计与结果差异。研究基于所得结论,进一步提出国家应重视鼓励开展与应用相关普适性健康效用测量量表及其配套健康效用积分体系的相关基础研究;充分发挥其普适、客观、公平的健康效用测量结果对相关医疗决策的支持作用,进而为医疗卫生资源合理配置提供实证依据等一系列政策建议。
蒋佳玉[3]（2020）在《基于复杂网络的期货投资组合策略研究》文中指出近年来随着人们对复杂网络理论的认识不断加深,复杂网络理论已经不仅仅局限于物理学领域,逐渐运用于研究各种复杂的系统,而对于金融学的研究大部分研究集中在对股票市场关联网络拓扑结构的结构,而把复杂网络应用于对期货市场投资组合的文献少之又少。故本文利用复杂网络理论对中国商品期货市场的价格收益和波动情况、期货品种重要性进行分析。以期货品种为节点,分别构建期货收益网络和期货波动网络,再利用模块化算法对期货复杂网络进行社团划分构建投资组合,再通过均值-方差模型进一步配置有效组合,将复杂网络理论与量化构建投资组合相结合。通过研究发现,中国商品期货网络具有小世界网络结构特征。期货网络中度值较高的期货品种大都属于能源化工类、有色金属类,当它们期货收益较高的时候,会有较多的期货品种收益也随之升高。通过对期货收益网络和期货波动网络的社团划分筛选出十种期货品种作为投资组合。在复杂网络基础上利用马科维茨均值-方差模型求解投资组合的最优前沿,并对其收益与风险之比进行分析,最终选出四种期货品种并按照一定的权重进行投资,即期货品种所持有的权重分别为:SHFE白银权重为27.46%、DCE玉米权重为60.11%、DCE豆粕权重为3.89%、DCE焦炭权重为8.54%。进而编译双均线代码来实现以双均线为买卖信号进行历史数据回测,发现所筛选出的投资组合在一定风险测度下样本期间内外都获得了正收益。本文的研究通过结合复杂网络理论等方法为期货投资者量化投资提供了新的思路。
宋二浩[4]（2020）在《大规模MIMO系统信道估计与信号检测算法研究》文中研究表明由于大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统在频谱效率和能量效率方面的巨大提升,大规模MIMO被第五代移动通信系统（5G）采纳为核心技术之一。然而在提升系统容量的同时,大规模MIMO系统带来了许多新的问题,这些问题包括天线阵列的设计、预处理和波束赋形算法、导频设计、信道估计和信号检测算法的复杂度和性能问题等。其中,信道估计和信号检测是通信系统接收端的核心模块,对系统性能及时延的影响巨大,而传统的信道估计与信号检测算法由于在大规模MIMO系统中复杂度过高或性能不足而无法适用。针对上述问题,本论文分别研究了适用于大规模MIMO的信道估计与信号检测算法,并提出了优化后的算法,主要研究内容如下:（1）重点分析了基于深度学习的信道估计（Deep Learning-Based Channel Estimation,DCE）算法,提出了一种优化目标函数的总变分（Total Variation,TV）的DCE-TV算法。DCE算法首先对接收信号做去噪处理,之后再进行最小二乘估计,其损失函数为隐式的平方损失函数,仿真表明,DCE算法性能离最优信道估计算法尚有差距,通过在DCE的目标函数中加入显式的总变分正则化项,可提高DCE算法性能。仿真验证表明,所提算法相比原始DCE算法复杂度略微提升,而性能提升明显。（2）重点分析了基于邻域搜索的似然上升搜索（Likelihood Ascent Search,LAS）检测算法和主动禁忌搜索（Reactive Tabu Search,RTS）检测算法,并提出了一种优化初始解的对称超松驰迭代RTS（Symmetric Successive Over-relaxation RTS,SSOR-RTS）算法。仿真结果表明,SSOR-RTS算法性能逼近传统RTS,且复杂度大大降低。基于SSOR-RTS算法,本论文进一步提出了自适应SSOR-RTS算法,其利用最大似然（Maximum-likelihood,ML）代价变化率控制SSOR迭代次数,在性能与复杂度间取得了更好的平衡。仿真验证表明,自适应SSOR-RTS算法性能与传统RTS算法性能相当,且平均复杂度相比SSOR-RTS更低。
余帅[5]（2020）在《基于多路径传输移动终端拥塞控制算法研究与性能分析》文中研究表明随着各种网络技术的不断发展,移动互联应用覆盖全国各地,然而目前人们对于高带宽移动互联的需求正与日剧增。虽然移动设备具有多个网络接口,但由于传统的TCP传输协议（Transmission Control Protocol）在同一时间里只能允许移动终端,每次只能使用一个网卡建立连接。而MPTCP（Multi Path-TCP）协议则能够使移动终端在同一时间内,经由若干网络接口实现并发通信,从而实现网络的吞吐量提高,使用户享受到高质量的带宽服务。与有线网络相比,移动终端所处的无线异构网络中存在随机丢包、拥塞丢包等现象。而当前拥塞控制算法的策略,都是统一将其作为丢包,即用发生拥塞的一种标志来表达,如随机丢包可能会被误认为是拥塞丢包,同时区分丢包的方式都比较片面,效果相当一般,也没办法针对丢包类型,进行稳定准确地区分,同时也没有相对应的拥塞窗口调整法。盲目降低拥塞窗口进行流量控制,只会导致MPTCP性能的恶化。针对以上问题,本项目已成功地实现了在Linux平台上安装与构建NS-3-DCE仿真工具,而且无需改变其内核源码来执行用户空间和内核空间的网络协议以及相关应用,简化了复杂的操作。同时也能通过仿真实验,方便、准确地发现现有移动通信拥塞控制存在的问题,在此基础之上针对OLIA拥塞控制算法提出了改进算法D-OLIA（Distinguish packet loss-OLIA）。该算法可以根据时延抖动特征值和拥塞窗口抖动特征值来判断丢包的类型,从而弥补单靠时延或拥塞窗口判断的不足;同时能够在满足公平性和平衡拥塞的基础上,针对丢包原因采取不同的窗口减小办法,并且稳定准确地区分丢包类型,从而有效提高基于MPTCP协议的移动通信的有效吞吐量,为用户提供高质量的服务。
张启云[6]（2019）在《基于ICAM-1信号通路介导的抗炎药物筛选模型的建立及其应用》文中研究表明炎症是机体或组织受到有害刺激（如受损细胞、刺激物或病原体）时产生的一种应激生理反应,尽管炎症是机体的防御机制,但过度也会对机体产生一定损害。糖皮质激素类抗炎药和非甾体抗炎药是常用的抗炎药,虽然两者在临床上都有较好的抗炎效果,但长期大剂量使用也会对机体造成许多不良反应。因此,建立一个抗炎药物筛选平台,从化合物或中草药中寻找低毒高效的新型抗炎药物,具有重要科学意义和应用价值。本研究构建工程化酵母,利用人微血管内皮细胞HMEC-1模型,建立一个基于细胞间粘附分子1（ICAM-1）信号通路的抗炎药物筛选平台,从化合物库筛选出具有抗炎活性化合物;同时制备一个中草药组分库,从中筛选具有抗炎活性的组分,并通过活性追踪分离出抗炎活性化合物。主要结果如下:1.在酵母表面双杂交的基础上,建立了双通道蛋白表达系统的工程酵母:将淋巴细胞功能相关抗原1（LFA-1）αL I domain表达于酵母表面用于和ICAM-1结合,在胞内表达绿色荧光蛋白GFP用于荧光指示。验证了脂多糖（LPS）诱导HMEC-1细胞发生炎症反应,同时ICAM-1显着上调;在显微镜下观察到HMEC-1细胞与工程化酵母特异结合,并通过酶标仪检测酵母与HMEC-1细胞结合,根据荧光强度评估HMEC-1细胞ICAM-1的表达丰度。抗炎化合物抑制LPS诱导HMEC-1细胞ICAM-1表达,工程酵母与HMEC-1细胞结合减少,同时检测到荧光强度降低,因此构建了以工程化酵母为桥梁和ICAM-1表达量为靶点的抗炎药物筛选模型。2.通过抗炎药物筛选模型,对1340种化合物进行抗炎活性筛选,得到两个具有抗炎活性的化合物:Methyllycaconitine citrate（MLA）和Cytochalasin D（CytoD）,一个诱导炎症化合物:Phorbol 12,13-dibutyrate（PDBU）。在细胞水平通过对炎症因子基因和蛋白表达以及NF-κBp65蛋白核定位验证了三者的活性;但在小鼠脓毒症模型中CytoD具有一定的抗炎活性,MLA完全没有抗炎活性;而PDBU不能诱导小鼠全身性炎症,只能诱导局部炎症即耳肿胀模型。同时也建立了一个中草药组分库,利用抗炎药物筛选模型对各组分进行了抗炎活性筛选,得到了抗炎活性最好的两个组分E10和E11。在小鼠脓毒症模型中E11表现出一定的抗炎活性,而E10则没有抗炎活性。查阅中草药组分库表,E10和E11都是白英（Solanum lyratum Thunb）初分离的组分。3.通过抗炎药物筛选模型对白英进行活性追踪分离研究,即选用抗炎药物筛选平台进行抗炎活性指导,对每一阶段分离得到的所有部位进行抗炎活性定量评估,追踪抗炎活性最强的部分,并进行下一步分离纯化,最后分离到了白英中具有抗炎活性的化合物Diosgenin3-O-α-L-rhamnopyranosyl-（1→2）-β-Dglucopyranosiduronic acid。
郭中源[7]（2019）在《面向典型任务的无人群体智能感知与行为协同开发框架研究》文中进行了进一步梳理实现对无人集群多种行为有效合理的协同控制,是开发无人集群协同控制系统所面临的关键问题;“感知-建模-规划-运动”控制体系结构是实现无人集群协同控制的可行方案。能够准确地在复杂环境条件下实现对各类相关信息的有效收集,形成对特定信息的感知能力,继而进行建模和规划,是进行无人集群行为协同的首要条件。本文开展了面向典型任务的主动光谱智能感知软硬件一体化设计;针对一体化设计中的感知任务数据收集与处理功能模块,构建了智能高光谱数据可视化处理平台,提供了复杂环境下目标普查和特定目标详查两种主要功能,实现了对高光谱数据实时可视化处理;针对一体化设计中的角色管理和任务描述与管理模块,在基本模型、执行机制、协同机制、组织机制、通信机制等方面对无人群体行为协同框架进行了优化设计,并设计案例实验,对开发框架在性能和实用性方面的指标进行了评估。主要工作有:1.开展了面向典型任务的主动光谱智能感知软硬件一体化设计,融合了高光谱数据的丰富信息优势、可见光图像的精细分辨优势和红外图像的温度成像优势,在感知系统中实现了基于角色管理的多种传感数据融合和智能目标识别;结合深度学习算法对感知数据进行处理与分类,通过对目标空域和光谱特征的同时处理,实现目标检测、目标识别、异常示警等不同功能模块,具备智能揭露伪装、快速发现高价值目标的能力,强化无人系统对环境的整体感知。（第三章）2.针对主动光谱智能感知软硬件一体化设计中的感知任务数据收集与处理功能模块,构建了智能高光谱数据可视化处理平台,在数据融合算法的实现上提高系统的实时性,实现了高光谱数据立方体预处理,对混合像元具备高精度解混的能力。研制了由多尺度卷积层、特征立方体、全卷积层、梯度衰减控制、过拟合拟制构成的高光谱深度张量卷积神经网络模型,通过模型训练,实现对预处理后高光谱数据立方体的数据挖掘,并优化模型参数,能够调用光谱特征数据快速实现目标普查、目标详查等功能。（第四章）3.针对主动光谱智能感知软硬件一体化设计中的角色管理和任务描述与管理模块,开发了面向典型任务的无人群体行为协同框架,既支持单机器人自主行为协同又支持多机器人合作任务协同。基于包容模型中的分层控制理论,对模块内的无人群体行为和模块间的通信机制进行了模板化描述与优化;结合动机行为理论,使用一些基于插件的高性能机制来优化框架的底层,借助框架提供的API方便地构建具有所有可用ROS资源的单机器人和多机器人应用程序,对无人集群基本控制元件、任务协同元件和消息流控制元件进行了封装,并在在仿真和实际环境中开展了协同开发框架对单机器人和多机器人自主行为及任务协同机制的支持测试及优化。（第五章）
夏磊[8]（2019）在《基于DNC系统的分布式船舶柴油机数控加工管理系统的设计与实现》文中研究说明全球新一轮科技革命和产业革命加紧孕育兴起,“两化融合”已成为制造业重要发展趋势。船舶配套行业实施加工制造管理系统势在必行,建设DNC网络将是船舶柴油机加工制造车间迈向智能化的必要步骤和重要基石。为打造高精度高质量船舶动力制造品牌,中船动力有限公司柴油机制造加工车间近年来引进大批数控加工设备。原有的车间运行和管理模式无法满足多元化产品生产需求,复杂的生产现场情况得不到及时地了解和处理,影响了机床的利用效率,成为优化生产管理的瓶颈。本文基于车间当前需求,结合数控技术计算机技术发展,深入调研和分析中船动力生产现场数控网络的应用现状,深入研究网络技术、通信技术的适用性,提出构建以CNC编辑系统、NC数控程序管理系统、DNC网络系统和数据分析系统四个子系统组成的分布式船舶柴油机数控加工管理系统总体方案,详细设计了系统的基本构架、功能模型及系统环境。本文设计基于RS232协议和TCP/IP协议的DNC网络系统,系统性研究RS232协议下的电气适用性、DB-9及DB-25连接器适用性、接口信号匹配,TCP/IP协议下网口传输的关键设备、TCP/IP数据包在以太网与串口设备双向传输的原理、步骤和实现、NC断点恢复程序流程和关键代码,同时实现了网口/MPI/电信号集成数据采集。并对数据分析系统的数据库（SQL）的主要数据表及关键数据表结构进行设计,对数据分析系统中切削率等KPI指标进行算法设计和研究。该系统已经在中船动力柴油机车间得到应用,满足了制造车间的使用需求,为公司响应“中国制造2025”奠定坚实基础,也为内小批量离散型制造企业信息化提升提供宝贵经验。
李亚茹[9]（2018）在《农产品“保险+期货”的方案设计与定价 ——基于农产品价格调控机制》文中认为最低收购价与临时收储政策连续实施多年,我国粮食和重要农产品的价格调控机制面临国内外价格倒挂、进口量与库存量齐增、仓容压力巨大及种植结构失衡等困境。我国政府于2014年推出农产品价格形成与政府补贴相脱钩的价格机制改革,其核心是农产品价格调控政策,即目标价格补贴与生产者补贴政策。目标价格补贴与生产者补贴政策实施近5年,虽已取得一定成效,但仍面临着农产品面积核实成本较高、难以调整种植结构及政府财政资金压力较大等困境。随着农产品市场化定价的形成,价格风险已成为影响农户收入的重要因素。农产品“保险+期货”主要包括“价格保险+期货”和“收入保险+期货”两种形式,作为保险与期货的跨界融合,既克服了农民难以进入期货、期权市场的困难,又弥补了农产品价格保险目标价格厘定困难和缺乏系统性价格风险转移机制的两大内生缺陷,其自推出之日起便受到国家高度重视,2016年、2017年及2018年中央一号文件均提出稳步扩大“保险+期货”模式。与目标价格补贴与生产者补贴政策相比,农产品“保险+期货”具有相似的运作机制,但国家财政资金压力相对较小,保险公司完善的农业保险服务体系可显着提高运行效率,且属于WTO绿箱政策,比较优势明显,故其在农产品价格调控机制中的政策定位值得探讨。尽管农产品“保险+期货”发展如火如荼,但现行试点方案采用“保险+场外看跌期权+场内期货”单一的运作模式,存在农户承担较大基差风险、保险公司“中介”地位尴尬与期货公司对冲压力较大等问题。鉴于农产品“保险+期货”试点方案的现存问题,特别是基于方案设计与定价在“保险+期货”中的缺失及重要意义,本文尝试基于价格调控机制视角研究农产品“保险+期货”的方案设计与定价问题。本研究具体章节的内容安排如下:第1章,绪论。首先分析本文的研究背景与意义;接着初步界定了农产品价格保险、农产品收入保险、农产品“保险+期货”（包括“价格保险+期货”与“收入保险+期货”）、农产品价格调控机制及价格风险管理的相关概念;进而给出本文的基本研究思路、主要研究内容、采用的研究方法、创新点及不足之处。第2章,文献综述与理论基础。首先分别梳理和评述农产品价格风险管理、价格调控政策、“保险+期货”及农业保险定价的相关文献,确定了本文的研究范围;然后阐述了农产品价格波动、农产品风险管理、价格调控、“保险+期货”及新制度经济学制度变迁的相关理论。既引出本文的主要研究内容,又奠定了后续研究的理论基础。第3章,农产品价格风险及“保险+期货”的引出。首先以玉米和鸡蛋为例,分析农产品价格波动的特征与影响因素。农产品价格波动具有周期性、季节性、地区差异性、金融化、集聚性与非对称性等特征;影响农产品价格波动的四大类因素为供给、需求、政策与国际市场因素。其次,采用基于历史模拟、极值理论POT模型的Va R法,评估全国七大玉米主产区与六大鸡蛋主产区的价格波动风险,结果发现,玉米与鸡蛋价格波动风险均存在明显的地区差异,需分地区向农户提供价格风险保障。最后,通过梳理国内农产品价格风险管理工具的演进历程引出农产品“保险+期货”。农产品“保险+期货”作为保险与期货的跨界融合,既克服了农户难以进入期货、期权市场的困难,又弥补了价格保险的两大内生缺陷,比较优势明显,但仍面临基差风险、制度风险、违约风险与定价风险。尽管农产品价格风险是不可保风险,但保险人通过不断改进自身的技术条件能将不可保风险转化为可保风险,农产品“保险+期货”利用现有技术可将赔付风险控制在合理范围之内,可行性强。第4章,中美农产品“保险+期货”的实践方案及比较借鉴。本章首先以育肥母牛风险保护保险（LRP）、生猪毛利润保险（LGM）为例,分析美国农产品“价格保险+期货”的具体实践方案,得出有益于我国“价格保险+期货”方案设计的经验启示,如完善的再保险体系是推行农产品“保险+期货”的前提、较短的理赔款计算周期可有效保障农户实际损失等;以玉米（排除收货价格）收入保障保险（RP（HPH））与大豆（排除收货价）区域收入保障保险（ARP（HP））为例,介绍“收入保险+期货”实践方案,得出多种保险补贴政策分别是经营“收入保险+期货”的基础和前提等经验启示;以奶牛利润保障项目（MPP-Dairy）为例,介绍运用保险运作机制代替传统牲畜价格支持政策的实践,得出基于保险机制的价格支持政策,可显着提高财政资金使用效率的启示。其次,详细分析了国内具有典型代表意义的“大连”方案、“北票与法库”方案、“桦川”方案及“重庆”方案四个农产品“保险+期货”试点方案。尽管四个试点方案各具特色,但存在“保险+场外看跌期权+场内期货”三个环节的操作流程、交易所与期货公司占据主导地位及完全基于期货市场价格设计产品的共同特点;面临农户承担较大基差风险、保险公司“中介”地位尴尬及期货公司对冲风险压力大等问题。最后,从基本运作模式、参与主体、产品内容与市场环境四个方面比较中美农产品“保险+期货”的实践方案,得出我国需加大力度推进农产品期货与期权发展、加快农业生产规模化经营步伐、完善农业保险巨灾风险分散体系与重构“保险+期货”运行机制的启示。第5章,农产品“保险+期货”在价格调控机制中的政策定位与总体方案。本章首先梳理了我国现行农产品价格调控机制的现状,发现其主要面临国内外价格倒挂、进口量与库存量齐增、仓容压力巨大、农产品种植结构难以调整与种植面积核实成本高等困境。其次,阐述了农产品“保险+期货”作用于价格调控机制的理论逻辑,即价格调控政策通过作用于调控对象以达到政策目标。若农产品“保险+期货”是一种价格调控政策,其调控对象包括国家、农产品市场、农产品生产者、消费者及保险公司、期货公司等,故从国家、农产品市场、农产品生产者与消费者、相关企业四个方面分析农产品“保险+期货”在价格调控机制中的可能作用。接着,通过比较农产品“保险+期货”与价格支持政策的实施效果,得出其可作为大宗农产品传统价格支持政策的重要补充、现代价格补贴政策的替代与鲜活农产品调控目录制度重要工具的政策定位。最后,从运行机制、方案设计与农产品适用范围三个方面,初步构建我国农产品“保险+期货”的总体方案。即从运行机制方面,中央财政给予资金补贴、财政部与农业农村部主导、银保监会监督指导、商业保险公司运作、期货公司提供技术支持、农业农村部与银保监会牵头设立专门的农业保险再保险管理机构提供再保险。从方案设计方面,坚持可复制、可持续与简单易懂的原则;短期方案仍采用与现有试点相似的三个环节的运作模式;长期方案采用两个环节的运作模式。从农产品适用规则与范围方面,本文研究认为养殖业适用于“价格保险+期货”方案,种植业适用于“收入保险+期货”方案;具体而言,农产品“保险+期货”适用于稻谷、小麦、棉花、玉米、大豆、鸡蛋等农产品。第6章,农产品“价格保险+期货”的方案设计与定价。本章设计的农产品“价格保险+期货”方案仍采用与现有试点类似的三环节模式,但每个环节的具体内容与现有模式不同,此方案具有显着降低农户基差风险与保险公司是风险承保主体两大特色。设计方案中农产品现货价格保险与场外看跌期权的本质是固定执行价格离散算术平均欧亚期权,本章主要运用期权定价模型厘定其费率。农产品价格波动呈现出明显的随机波动与跳跃特征,故采用随机波动率跳跃扩散Bates模型拟合其价格波动路径。首先,运用基于M-H算法的贝叶斯马尔科夫链蒙特卡洛模拟（MCMC）方法估计Bates模型的参数;其次,运用方差减少技术的Monte Carlo方法模拟农产品价格波动路径,最后,基于固定执行价格离散算术平均欧式亚式期权定价公式计算得出保费。本文选取河南、山东、河北、江苏、湖北、四川六大鸡蛋主产区价格数据厘定鸡蛋“价格保险+期货”方案的费率,实证结果发现:基于期货市场价格的鸡蛋价格保险不能满足养殖户价格下跌风险保障的需求;基于现货市场为农户提供价格保险,运用场外看跌期权为保险公司提供的再保险保障非常有限,远不能满足保险公司分散风险的需求,尤其是不能满足保险公司分散极端风险的需要;设计的鸡蛋“价格保险+期货”方案中保险公司承担的场外期权对冲风险较之现行“价格保险+期货”试点,有助于降低养殖户的基差风险。为确保期权定价法费率厘定结果的准确性,本章分别运用农业保险定价的参数法与非参数法厘定设计方案的费率。由实证结果可知,期权定价法的费率厘定结果均略高于非参数核密度估计法的费率厘定结果,但都小于0.01,可见,本文运用随机波动率跳跃扩散Bates模型厘定鸡蛋“价格保险+期货”方案的费率是可行的。第7章,农产品“收入保险+期货”的方案设计与定价。本章首先设计保险公司向农户提供的收入保险,且采用区域收入保险的形式,价格指数与产量指数分别是农产品省级现货价格与亩均产量;保险公司向期货公司购买分散部分价格风险的场外看跌期权产品;期货公司通过复制场内期权分散场外看跌期权的价格风险三个环节的基本运作模式。选取国内玉米七大主产区即河北、内蒙古自治区、辽宁、吉林、黑龙江、山东与河南,进行“收入保险+期货”方案定价的实证研究。首先选择Weibull（3P）、Burr（4P）、Log-Logistic（3P）、Logistic、Lognormal（3P）、Normal与Gamma（3P）七类分布分别模拟玉米七大主产区的价格对数收益率与产量波动率数据,以K-S、A-D与卡方检验三类方法选取七大主产区价格与单产风险的合适分布。接着以欧式距离最小为选择标准,在五种Copula函数中选出最优相关函数。最后依据收入保险费率厘定公式计算保费。由费率厘定结果,我们发现同一保障水平下,不同地区的区域收入保险费率差异较大,全国玉米七大主产区费率高低的排序与各地区价格、产量风险的相关性并不直接相关;同一地区不同保障水平下,区域收入保险的费率差异较大。第8章,研究结论、政策建议及展望。对全文进行总结,归纳出本文研究得出的七大基本结论,并对该领域未来的研究方向进行了展望。本文的创新之处包括以下四个方面:第一,尝试探讨了农产品“保险+期货”在价格调控机制中的作用及政策定位。首次基于我国农产品价格调控机制面临的困境,分析农产品“保险+期货”作用于价格调控机制的理论逻辑,即价格调控政策通过作用于调控对象以达到政策目标。农产品“保险+期货”作为价格调控政策的调控对象包括国家、农产品市场、农产品生产者、消费者及保险公司、期货公司等,故从国家、农产品市场、农产品生产者与消费者及相关企业四个方面初步分析农产品“保险+期货”在价格调控机制中的可能作用。通过比较农产品“保险+期货”与价格支持政策的实施效果,初步得出其可作为大宗农产品传统价格支持政策的重要补充、现代价格补贴政策的替代与鲜活农产品调控目录制度重要工具的政策定位。第二,从运行机制、方案设计、农产品适用范围三个方面,初步构建我国农产品“保险+期货”的总体方案。即从运行机制来看,本文认为需由中央财政给予资金补贴、财政部与农业农村部主导、银保监会监督指导、商业保险公司运作、期货公司提供技术支持、农业农村部与银保监会牵头设立专门的农业保险再保险管理机构提供再保险。就方案设计而言,本文认为应坚持可复制、可持续与简单易懂的原则;短期方案可采用与现有试点相似的三个环节的运作模式,但每个环节的具体内容较现行试点方案有所改进;长期方案则采用两个环节（即保险公司提供农产品价格或收入保险,再保险机构向保险人提供相应的再保险方案）的运作模式。从农产品适用规则与范围来看,本文研究认为养殖业适用于“价格保险+期货”方案,种植业适用于“收入保险+期货”方案;具体而言,农产品“保险+期货”适用于稻谷、小麦、棉花、玉米、大豆、鸡蛋等农产品。第三,基于农产品价格波动风险地区差异的评估结果,尝试探讨分地区承保农产品的价格波动风险。本文分别采用基于历史模拟和极值理论POT模型的Va R法,评估全国七大玉米主产区与六大鸡蛋主产区的价格波动风险,结果发现,玉米与鸡蛋价格波动风险均存在明显的地区差异,需分地区向农户提供价格风险保障。故设计的农产品“价格保险+期货”与“收入保险+期货”方案中价格保险与收入保险的农产品价格指数不再是现行试点方案的农产品期货价格,而是农产品的省级现货价格。省级现货价格与农户实际售卖价格的差异小于农产品期货价格与农户实际售卖价格的差异,可见,本文探讨的分地区承保农产品价格波动风险,可显着降低农户承担的基差风险。第四,尝试运用期权定价法,厘定农产品“价格保险+期货”方案的费率。本文初步设计的“基于现货市场的价格保险+对冲部分风险的场外期权+场内期货”的方案中,农产品现货价格保险与场外看跌期权的本质是固定执行价格离散算术平均欧亚期权,故尝试运用期权定价法厘定其费率。农产品价格波动呈现出明显的随机波动与跳跃特征,采用随机波动率跳跃扩散Bates模型拟合其价格波动路径。且分别运用农业保险定价的参数法与非参数法厘定设计方案的费率,以确保期权定价法费率厘定结果的准确性。由实证结果可知,期权定价法的费率厘定结果与非参数核密度估计法的费率厘定结果差异均较小,可见,农产品“价格保险+期货”期权定价法是可行的。
刘文[10]（2017）在《海量时间序列数据处理的关键技术研究》文中研究说明近年来,传感器网络、物联网、云数据中心和移动互联网等新技术的快速发展使时间序列数据呈现了爆炸式增长,而时间序列数据具有其他类型数据所不具备的特点。首先,时间序列数据规模非常大,同时又是以数据流的形式源源不断产生,其计算面临着数据流频率高、序列过长和数据量过大而导致响应时间过长的问题;其次,时间序列数据还具有维度高、特征多样化等特点,其索引划分精度和处理效率需进一步提高。在时间序列数据处理平台中还有大量问题需要解决,针对离线批处理、在线计算和数据流实时处理三种典型的大数据处理模式,本文分别选取了基于MapReduce的海量时间序列的相似性连接、基于HBase的时间序列数据的皮尔森相关系数（下文简称"相关系数"）估算和实时数据流多连续查询共享三个关键问题进行深入研究;同时针对海量时间序列数据处理平台的Hadoop集群,深入研究了集群网络调度问题。具体创新如下:（1）针对海量时间序列的相似性连接问题,基于MapReduce提出了索引结构相似性连接树SJT（Similarity Join Tree）。SJT可以通过结点之间的位置关系记录分区阶段产生的计算量,在Reduce阶段利用这些已有的计算量剪枝大量精算阶段的计算量,以提高计算效率;为保证分区负载均衡,扩展F-M（Fiduccia-Mattheyse）算法,设计了基于SJT的图分区算法,该方法可以保证分区之间传输的数据量最小。实验证明,提出的方法优于当前的最好的方法ClusterJoin和MAPSS。（2）为了提高在HBase上实时计算长时间序列相关系数的效率,提出了一种相关系数上下界的快速估计算法DCE。为了进一步减少I/O代价,对DCE算法进行扩展,提出了 ADCE算法,该算法通过维护一种多层摘要数据,能够通过迭代对相关系数进行估计。实验证明,提出的算法能够快速计算长时间序列（如:108、1010的长度）的相关系数。（3）针对实时数据流聚集运算,提出基于窗口的多连续查询的协同聚集模型,可以在窗口中实现结果共享,以避免重复的聚集操作。已有的聚集共享方法往往受到窗口步长限制,而本文提出的多连续查询环境下基于步长和结果的窗口重用机制,可以通过一系列逐渐减少的多值来简化聚集过程,每一步都缩减操作步骤,并完成结果共享。提出了 feed语义来标准化共享全过程,并提出compose-and-declare框架来处理数据共享逻辑。实验证明,提出的方法比当前的最好方法TriWeave性能有所提升。（4）为了减少时间序列数据处理作业的完成时间,基于Hadoop集群,通过实时监控并获取应用层的网络流信息,提出了基于作业的优先级调度方法。提出Flow-based和Spray两种利用等价多路径的方法,并在Fat-Tree拓扑中实现负载均衡。实验证明,提出的调度方法可以提升shuffle阶段作业执行效率,尤其是减少了最高优先级作业的网络传输时间。
二、DCE目录服务的分析与改进（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、DCE目录服务的分析与改进（论文提纲范文）
（1）基于盲源分离算法的前列腺DCE-MRI图像数据分析中的主动脉输入函数研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容和结构安排 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 论文的组织结构 |
| 2 前列腺DCE-MRI数据获取与处理 |
| 2.1 DCE-MRI的基本原理 |
| 2.2 MRI数据采集 |
| 2.3 改进的信号强度到对比剂浓度的转换方式 |
| 2.3.1 T2WI上ROI区域到DCE-MRI的映射 |
| 2.3.2 传统信号强度至对比剂浓度转换方式 |
| 2.3.3 改进的信号强度至对比剂浓度转换方式 |
| 2.3.4 改进的转换方式结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于凸几何的盲源分离算法的主动脉输入函数的估计 |
| 3.1 模型的建立 |
| 3.2 最小包围单形体体积算法的引入 |
| 3.2.1 单形体的基本理论 |
| 3.2.2 最小包围单形体体积算法的基本理论 |
| 3.2.3 算法结果与分析 |
| 3.3 基于松弛因子的最小包围单形体体积算法 |
| 3.3.1 算法的基本理论 |
| 3.3.2 算法的实现过程 |
| 3.4 基于正则项的最小包围单形体体积算法 |
| 3.4.1 算法的基本原理 |
| 3.4.2 算法的实现过程 |
| 3.5 动脉输入函数的确定 |
| 3.6 实验结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 前列腺DCE-MRI量化分析 |
| 4.1 改进的药代动力学模型的建立 |
| 4.2 基于药代动力学模型的量化分析 |
| 4.3 基于仿真数据的算法验证 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 基于仿真数据的验证结果 |
| 4.4.2 实际DCE-MRI数据结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于方法对比的中国一般人群健康效用积分体系构建研究 ——以六维健康调查简表第二版（SF-6Dv2）为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.4 研究方法与创新点 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 效用与健康效用 |
| 2.1.2 期望效用理论 |
| 2.1.3 随机效用理论 |
| 2.1.4 健康效用测量方法 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 普适性健康效用测量量表的发展与应用 |
| 2.2.2 健康效用积分体系构建方法的发展与应用 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 健康效用测量量表SF-6Dv2 中文版研制研究 |
| 3.1 六维健康调查简表(SF-6D)简介 |
| 3.2 六维健康调查简表第二版(SF-6Dv2)中文版翻译 |
| 3.2.1 翻译方法 |
| 3.2.2 翻译调整 |
| 3.3 六维健康调查简表第二版(SF-6Dv2)跨文化调适 |
| 3.3.1 认知访谈研究设计 |
| 3.3.2 认知访谈研究结果 |
| 3.3.3 量表修订 |
| 3.4 六维健康调查简表第二版(SF-6Dv2)心理测量学特性验证 |
| 3.4.1 样本纳入与调查方法 |
| 3.4.2 心理测量学特性评价指标 |
| 3.4.3 访谈设计与统计分析 |
| 3.4.4 验证结果 |
| 3.5 结果讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 健康效用积分体系构建方法对比研究 |
| 4.1 研究设计 |
| 4.1.1 样本纳入 |
| 4.1.2 健康状态选取 |
| 4.1.3 问卷设计 |
| 4.1.4 数据收集与质量控制 |
| 4.1.5 统计分析 |
| 4.2 研究样本人口学特征分析 |
| 4.3 时间权衡法(TTO)分析 |
| 4.3.1 数据建模分析 |
| 4.3.2 交叉验证分析 |
| 4.4 离散选择实验法(DCE)分析 |
| 4.4.1 数据建模分析 |
| 4.4.2 隐性效用转换分析 |
| 4.5 伴有生存时间的离散选择实验法(DCE_(TTO))分析 |
| 4.5.1 数据建模分析 |
| 4.5.2 隐性效用转换分析 |
| 4.6 方法间对比分析 |
| 4.6.1 可接受度对比 |
| 4.6.2 一致性对比 |
| 4.6.3 准确性对比 |
| 4.7 离散选择实验模型系数逻辑不一致问题探索分析 |
| 4.8 结果讨论 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 中国一般人群健康效用积分体系构建研究 |
| 5.1 研究设计 |
| 5.1.1 样本纳入 |
| 5.1.2 健康状态选取与问卷设计 |
| 5.1.3 数据收集与质量控制 |
| 5.1.4 统计分析 |
| 5.2 研究样本特征分析 |
| 5.2.1 研究样本人口学特征分析 |
| 5.2.2 研究样本自报健康水平分析 |
| 5.3 基于时间权衡法构建健康效用积分体系 |
| 5.3.1 数据描述分析 |
| 5.3.2 数据建模分析 |
| 5.4 基于伴有生存时间的离散选择实验法构建健康效用积分体系 |
| 5.4.1 数据描述分析 |
| 5.4.2 数据建模分析 |
| 5.5 健康效用积分体系对比分析 |
| 5.6 中国一般人群健康效用积分体系构建结果 |
| 5.7 结果讨论 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 基于构建结果的积分体系信效度验证研究 |
| 6.1 研究设计 |
| 6.1.1 信度验证指标 |
| 6.1.2 效度验证指标 |
| 6.1.3 统计分析 |
| 6.2 信度验证分析 |
| 6.2.1 内部一致性信度验证分析 |
| 6.2.2 重测信度验证分析 |
| 6.3 效度验证分析 |
| 6.3.1 已知组别效度验证分析 |
| 6.3.2 同证效度验证分析 |
| 6.4 结果讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究结论与研究展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.1.1 SF-6Dv2 量表用于中国人群具有优秀的测量性能 |
| 7.1.2 DCE、DCE_(TTO)与TTO法在困难程度上无显着差异 |
| 7.1.3 DCE、DCE_(TTO)与TTO法测得健康效用值具有系统差异 |
| 7.1.4 TTO法较DCE_(TTO)法构建的健康效用积分体系结果更优 |
| 7.1.5 TTO法较DCE_(TTO)法的重测信度更好 |
| 7.1.6 中国一般人群对疼痛与躯体功能维度的偏好更高 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.2.1 促进健康效用测量量表在中国社会调查中的应用 |
| 7.2.2 推广SF-6Dv2 量表在创新药品临床试验中的应用 |
| 7.2.3 加强在药品医保目录准入中对健康效用参数的审查 |
| 7.2.4 明确政府认可的标准健康效用量表用于医疗卫生决策 |
| 7.2.5 关注中国居民的健康相关生命质量现状及健康偏好 |
| 7.3 研究局限与研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 A:SF-6Dv2 量表中文版(样表) |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（3）基于复杂网络的期货投资组合策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 期货市场基本功能文献综述 |
| 1.2.2 复杂网络理论文献综述 |
| 1.2.3 复杂网络量化投资文献综述 |
| 1.3 论文框架 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文研究方法 |
| 1.4 论文创新点 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 复杂网络的基本概念和特征 |
| 2.2 马科维茨均值-方差投资组合理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于收益率的期货复杂网络构建与投资组合策略 |
| 3.1 数据及预处理 |
| 3.2 期货收益复杂网络的构建 |
| 3.2.1 期货收益复杂网络总体特征分析 |
| 3.2.2 期货收益复杂网络个体节点分析 |
| 3.3 期货收益复杂网络社团结构分析 |
| 3.3.1 基于模块化算法的社团划分 |
| 3.3.2 社团划分投资品种的筛选 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于波动率的期货复杂网络构建与投资组合策略 |
| 4.1 期货波动复杂网络构建分析 |
| 4.1.1 期货波动复杂网络总体特征分析 |
| 4.1.2 期货波动复杂网络个体节点分析 |
| 4.2 期货波动复杂网络社团结构分析 |
| 4.2.1 基于模块化算法的社团划分 |
| 4.2.2 社团划分投资品种的筛选 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 期货复杂网络投资组合策略分析 |
| 5.1 基于期货复杂网络的均值-方差模型求解 |
| 5.2 基于期货复杂网络的投资组合数据回测 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究建议 |
| 6.2.1 关注枢纽型期货品种,警惕系统性风险 |
| 6.2.2 系统学习期货知识,强化技术支持保障 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（4）大规模MIMO系统信道估计与信号检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大规模MIMO系统信道估计的研究现状 |
| 1.2.2 大规模MIMO系统信号检测的研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 大规模MIMO系统 |
| 2.1 大规模MIMO系统模型 |
| 2.2 导频污染 |
| 2.3 渐近正交性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 大规模MIMO系统信道估计 |
| 3.1 常规信道估计算法 |
| 3.1.1 最小二乘信道估计 |
| 3.1.2 最小均方误差信道估计 |
| 3.2 基于深度学习的DCE信道估计算法 |
| 3.2.1 DCE算法原理 |
| 3.2.2 DCE算法参数分析 |
| 3.2.3 DCE算法复杂度分析及性能仿真 |
| 3.3 DCE-TV信道估计算法 |
| 3.3.1 DCE-TV算法原理 |
| 3.3.2 DCE-TV算法复杂度和性能仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 大规模MIMO系统信号检测 |
| 4.1 常规信号检测算法 |
| 4.1.1 线性检测算法 |
| 4.1.2 非线性检测算法 |
| 4.1.3 常规算法复杂度分析和性能仿真 |
| 4.2 邻域搜索检测算法 |
| 4.2.1 似然上升搜索算法 |
| 4.2.2 主动禁忌搜索算法 |
| 4.2.3 邻域搜索算法复杂度分析和性能仿真 |
| 4.3 基于SSOR的低复杂度RTS算法 |
| 4.3.1 SSOR-RTS算法原理 |
| 4.3.2 SSOR-RTS复杂度分析和性能仿真 |
| 4.4 改进的SSOR-RTS算法 |
| 4.4.1 自适应SSOR-RTS算法原理 |
| 4.4.2 自适应SSOR-RTS复杂度分析和性能仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 下一步研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间已发表的学术论文目录 |
| 软件着作权 |
（5）基于多路径传输移动终端拥塞控制算法研究与性能分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 |
| 1.2 无线异构网络简述 |
| 1.3 无线异构网络的弊端 |
| 1.4 论文结构及内容安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 多路径传输及其相关技术 |
| 2.1 多路径传输技术的发展历程 |
| 2.2 MPTCP协议简述 |
| 2.3 MPTCP协议的典型应用场景 |
| 2.4 数据包调度和路径管理 |
| 2.4.1 MPTCP路径管理算法 |
| 2.4.2 MPTCP数据包调度算法 |
| 2.5 MPTCP拥塞控制 |
| 2.5.1 拥塞控制意义 |
| 2.5.2 拥塞控制的目标 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 MPTCP仿真平台构建与安装 |
| 3.1 Ubuntu概述 |
| 3.2 仿真软件概述 |
| 3.3 NS-3-DCE安装流程及报错解决方案 |
| 3.4 实验相关工具概述 |
| 3.4.1 C语言简介 |
| 3.4.2 Iperf网络测试工具简介 |
| 3.4.3 MATLAB简介 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 MPTCP拥塞控制算法研究及仿真分析 |
| 4.1 TCP与 MPCTP拥塞控制算法 |
| 4.2 相关拥塞控制算法 |
| 4.2.1 Uncoupled TCP算法 |
| 4.2.2 EWTCP算法 |
| 4.2.3 Coupled算法 |
| 4.2.4 LIA算法 |
| 4.2.5 RTT-Compensator算法 |
| 4.2.6 OLIA算法 |
| 4.2.7 丢包区分问题 |
| 4.3 移动通信拥塞控制问题发现 |
| 4.3.1 仿真环境配置 |
| 4.3.2 测试场景设计与仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 D-OLIA算法设计及其性能评估 |
| 5.1 改进算法思路 |
| 5.2 D-OLIA算法设计思想 |
| 5.3 测试场景设计与性能评估 |
| 5.3.1 吞吐量评估 |
| 5.3.2 公平性与平衡拥塞评估 |
| 5.3.3 丢包区分评估 |
| 5.4 算法复杂度对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 工作总结和下一步展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 下一步展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间成果简介 |
| 攻读硕士期间参与的项目 |
| 攻读硕士期间获得奖项 |
| 致谢 |
（6）基于ICAM-1信号通路介导的抗炎药物筛选模型的建立及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略表 |
| 第一章 研究背景 |
| 1 炎症 |
| 1.1 炎症概述 |
| 1.2 炎症的发展途径 |
| 1.3 炎症与慢性疾病 |
| 2 抗炎药物研究进展 |
| 2.1 糖皮质激素抗炎药 |
| 2.2 非甾体类抗炎药(NSAIDs) |
| 2.2.1 非甾体类抗炎药(NSAIDs)概述 |
| 2.2.2 NSAIDs的历史发展 |
| 2.2.3 NSAIDs的发现 |
| 2.2.4 NSAIDs的类别 |
| 2.2.5 NSAIDs的作用机制 |
| 2.2.6 NSAIDs的不良反应 |
| 2.3 天然产物和中药抗炎活性研究 |
| 2.4 本研究目的与意义 |
| 第二章 基于ICAM-1 信号通路抗炎药物筛选模型的建立 |
| 1 引言 |
| 2.材料与方法 |
| 2.1 试剂与仪器 |
| 2.1.1 试验试剂 |
| 2.1.2 主要仪器设备 |
| 2.1.3 主要溶液的配制 |
| 2.2 实验方法 |
| 2.2.1 抗炎药物筛选模型设计 |
| 2.2.2 新型工程酵母载体的设计 |
| 2.2.3 抗炎药物筛选工程化酵母的构建 |
| 2.2.4 HMEC-1 细胞炎症模型的构建和验证 |
| 2.2.5 抗炎药物筛选模型的构建和验证 |
| 2.2.6 分子生物学实验方法 |
| 2.3 数据统计分析 |
| 3 结果 |
| 3.1 抗炎药物筛选工程化酵母的的验证 |
| 3.2 HMEC-1 细胞炎症模型的验证 |
| 3.3 抗炎药物筛选模型的验证 |
| 4 讨论 |
| 第三章 利用抗炎药物筛选模型筛选化合物库和中草药组分中抗炎活性成分 |
| 1 引言 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 试剂和仪器 |
| 2.1.1 试验试剂 |
| 2.1.2 主要仪器设备 |
| 2.2 方法 |
| 2.2.1 中草药组分库的制备 |
| 2.2.2 对化合物库和中草药组分库的抗炎活性筛选 |
| 2.2.3 MTT法测定细胞活力 |
| 2.2.4动物实验 |
| 2.3 统计分析 |
| 3 结果 |
| 3.1 化合物库抗炎活性成分的筛选 |
| 3.1.1 化合物库抗炎活性成初步筛选 |
| 3.1.2 化合物在细胞上的活性研究 |
| 3.1.3 化合物在小鼠体内的活性研究 |
| 3.2 中草药组分库抗炎活性成分的筛选 |
| 3.2.1 中草药组分库抗炎活性成分初步筛选 |
| 3.2.2 候选组分在小鼠上抗炎活性验证 |
| 4 讨论 |
| 第四章 白英抗炎活性的化学成分研究 |
| 1 引言 |
| 1.1 白英化学成分研究 |
| 1.2 白英药理作用研究 |
| 1.2.1 抗癌作用 |
| 1.2.2 抗炎作用 |
| 1.2.3 抗过敏作用 |
| 2 抗炎活性单体化合物的追踪分离 |
| 2.1 有效部位的获得 |
| 2.2 正丁醇萃取物中活性成分的分离纯化 |
| 2.3 乙酸乙酯萃取中活性成分的分离纯化 |
| 3 化合物鉴定 |
| 4 活性部位洗脱各部分和单体化合物的抗炎活性研究 |
| 4.1 实验材料 |
| 4.2 仪器 |
| 4.3 实验方法 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.4.1 白英活性部位洗脱各部分的抗炎活性 |
| 4.4.2 单体化合物的抗炎活性 |
| 5 实验部分 |
| 5.1 实验仪器和材料 |
| 5.2 药材 |
| 5.3 化学成分的具体分离 |
| 5.4 化合物的结构鉴定光谱数据 |
| 6 讨论 |
| 第五章 全文总结和展望 |
| 1 结论 |
| 2 研究创新点 |
| 3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 Ⅰ:论文中补充表格 |
| 附录 Ⅱ:化合物的NMR图谱 |
| 附录 Ⅲ:作者简历及攻读博士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（7）面向典型任务的无人群体智能感知与行为协同开发框架研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 环境感知技术研究进展 |
| 1.2.2 无人集群行为协同开发框架研究进展 |
| 1.3 本文的工作内容和论文结构 |
| 1.3.1 工作内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 主动光谱感知技术 |
| 2.1 主动光谱感知技术简介 |
| 2.2 主动光谱感知技术实验研究 |
| 2.2.1 实验简介 |
| 2.2.2 实验结果与分析 |
| 2.3 本章总结 |
| 第三章 主动光谱智能感知软硬件一体化设计 |
| 3.1 主动光谱智能感知硬件系统 |
| 3.1.1 短波红外高光谱成像仪 |
| 3.1.2 超连续谱激光光源 |
| 3.1.3 超快响应非线性宽光谱元器件 |
| 3.1.4 消色差大功率激光整形光学系统 |
| 3.1.5 一体化结构设计与研制 |
| 3.2 主动光谱智能感知软件系统 |
| 3.2.1 基于角色的数据融合 |
| 3.2.2 多传感器数据融合 |
| 3.2.3 目标普查功能设计 |
| 3.2.4 特定目标祥查功能设计 |
| 3.2.5 高光谱数据库 |
| 3.2.6 工作模式设计 |
| 3.3 本章总结 |
| 第四章 智能高光谱数据处理平台 |
| 4.1 高光谱数据可视化功能简介 |
| 4.1.1 已知目标检测与分类 |
| 4.1.2 未知类别目标检测功能介绍 |
| 4.1.3 目标详查功能介绍 |
| 4.1.4 算法介绍 |
| 4.2 高光谱数据可视化系统 |
| 4.2.1 系统组成及逻辑结构 |
| 4.2.2 系统功能模块划分 |
| 4.2.3 接口与界面设计 |
| 4.2.4 错误处理设计 |
| 4.3 目标普查与详查功能实现 |
| 4.3.1 目标普查功能实现 |
| 4.3.2 目标详查功能实现 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 面向典型任务的无人群体行为协同开发框架 |
| 5.1 基于ROS平台的自主行为机制 |
| 5.1.1 基于ROS平台的无人系统行为描述 |
| 5.1.2 多无人系统行为协同机制模型 |
| 5.2 基于ROS的无人集群行为协同模型封装 |
| 5.2.1 模型封装总体结构 |
| 5.2.2 信息流控制元件的封装 |
| 5.3 实验验证 |
| 5.3.1 开发框架中无人系统自主协同实验 |
| 5.3.2 开发框架中多无人系统协同实验 |
| 5.4 本章总结 |
| 第六章 全文总结 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（8）基于DNC系统的分布式船舶柴油机数控加工管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本课题的研究背景和意义 |
| 1.2 DNC网络技术 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第二章 相关理论和关键技术 |
| 2.1 DNC基本定义 |
| 2.2 网络结构和接口 |
| 2.2.1 基本网络结构 |
| 2.2.2 通讯接口特征 |
| 2.3 数据传输 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 需求分析与总体方案设计 |
| 3.1 系统需求与目标 |
| 3.1.1 需求实现分析 |
| 3.1.2 系统目标 |
| 3.2 系统构成与系统环境设计 |
| 3.2.1 系统构成 |
| 3.2.2 系统环境设计 |
| 3.3 CNC编辑系统介绍 |
| 3.3.1 系统方案 |
| 3.3.2 系统用户配置 |
| 3.3.3 系统功能与界面 |
| 3.4 NC管理系统介绍 |
| 3.4.1 系统方案 |
| 3.4.2 系统用户配置 |
| 3.4.3 程序结构及流程管理 |
| 3.4.4 系统功能与界面 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 DNC网络系统数据采集传输的实现 |
| 4.1 分布式网络架构 |
| 4.2 DNC网络互联通讯 |
| 4.2.1 RS232 协议下短距通讯原理 |
| 4.2.2 Siemens810D短距通讯实现 |
| 4.2.3 TCP/IP协议下远距通讯原理 |
| 4.2.4 Fanuc16i-M远距通讯实现 |
| 4.3 DNC网络数据采集 |
| 4.3.1 Fanuc0iMD系统数控设备网口采集 |
| 4.3.2 SINUMERIK840D系统数控设备网口采集 |
| 4.3.3 Siemens840DSL系统MPI口采集 |
| 4.3.4 电信号采集 |
| 4.4 DNC网络机床端数据传输实现 |
| 4.4.1 NC数据下载 |
| 4.4.2 数据上传实现 |
| 4.5 断点续传 |
| 4.5.1 NC程序断点恢复程序 |
| 4.5.2 关键程序代码设计 |
| 4.6 功能实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 数据分析利用和系统实施效果 |
| 5.1 数据及指标设计 |
| 5.1.1 数据库主要表设计与作用 |
| 5.1.2 数据指标设计与计算 |
| 5.2 数据利用与实施效果 |
| 5.2.1 效果展示 |
| 5.2.2 系统实施特点 |
| 5.2.3 生产管理提升效果 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）农产品“保险+期货”的方案设计与定价 ——基于农产品价格调控机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 基本概念界定 |
| 1.2.1 农产品“保险+期货”的相关概念 |
| 1.2.2 农产品价格调控机制的相关概念 |
| 1.2.3 农产品价格风险及其管理的相关概念 |
| 1.3 研究思路、主要内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究思路及主要内容 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 历史研究与比较研究相结合 |
| 1.4.2 规范研究与实证研究相结合 |
| 1.4.3 随机模拟与仿真研究相结合 |
| 1.5 研究的创新点与不足之处 |
| 1.5.1 研究的创新点 |
| 1.5.2 研究的不足之处 |
| 2.文献综述与理论基础 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 农产品价格风险管理与价格调控政策的相关文献 |
| 2.1.2 农产品“保险+期货”的相关文献 |
| 2.1.3 农业保险定价的相关文献 |
| 2.1.4 国内外研究简评 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 农产品价格波动的蛛网理论 |
| 2.2.2 农产品风险管理与价格调控的相关理论 |
| 2.2.3 农产品“保险+期货”的相关理论 |
| 2.2.4 新制度经济学的制度变迁理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3.农产品价格风险及“保险+期货”的引出 |
| 3.1 农产品价格风险的特征及影响因素 |
| 3.1.1 农产品价格风险的特征 |
| 3.1.2 农产品价格风险的影响因素 |
| 3.2 农产品价格风险地区差异的VaR度量:以玉米和鸡蛋为例 |
| 3.2.1 农产品价格风险评估模型:历史模拟法与极值理论POT模型 |
| 3.2.2 数据来源与描述性统计 |
| 3.2.3 农产品价格风险地区差异评估的结果与分析 |
| 3.3 中国农产品价格风险管理工具的演进 |
| 3.3.1 农产品价格风险管理工具:农产品期货(1990) |
| 3.3.2 农产品价格风险管理工具:农产品价格保险(2011) |
| 3.3.3 农产品价格风险管理工具:农产品期权(2013) |
| 3.3.4 农产品价格风险管理工具:农产品“保险+期货”(2015) |
| 3.4 农产品“保险+期货”的引出:比较优势及可行性 |
| 3.4.1 农产品“保险+期货”的优势:与期货、期权及价格保险的比较 |
| 3.4.2 农产品“保险+期货”的可行性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4.中美农产品“保险+期货”的实践方案及比较借鉴 |
| 4.1 美国农产品“保险+期货”实践方案及启示 |
| 4.1.1 牲畜“价格保险+期货”的实践方案及启示 |
| 4.1.2 农作物“收入保险+期货”的实践方案及启示 |
| 4.1.3 牲畜利润保障项目(MPP)的实践方案及启示 |
| 4.2 中国农产品“保险+期货”的试点方案与问题 |
| 4.2.1 农产品“保险+期货”试点实践:“大连”方案 |
| 4.2.2 农产品“保险+期货”试点实践:“北票与法库”方案 |
| 4.2.3 农产品“保险+期货”试点实践:“桦川”方案 |
| 4.2.4 农产品“保险+期货”试点实践:“重庆”方案 |
| 4.2.5 农产品“保险+期货”试点方案的共同点与问题 |
| 4.3 农产品“保险+期货”实践方案的中美比较及借鉴 |
| 4.3.1 中美农产品“保险+期货”实践方案的比较分析 |
| 4.3.2 农产品“保险+期货”实践方案中美比较的启示借鉴 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.农产品“保险+期货”在价格调控机制中的政策定位与总体方案 |
| 5.1 中国农产品价格调控机制的现状及困境 |
| 5.1.1 中国现行农产品价格调控机制概况 |
| 5.1.2 中国农产品价格调控政策的实施现状 |
| 5.1.3 中国农产品价格调控机制面临的主要困境 |
| 5.2 农产品“保险+期货”在价格调控机制中的作用分析 |
| 5.2.1 农产品“保险+期货”在价格调控机制中作用的理论逻辑 |
| 5.2.2 农产品“保险+期货”在价格调控机制中的可能作用 |
| 5.3 农产品“保险+期货”在价格调控机制中的政策定位 |
| 5.3.1 作为大宗农产品传统价格支持政策的重要补充 |
| 5.3.2 作为大宗农产品现代价格补贴政策的替代 |
| 5.3.3 作为鲜活农产品调控目录制度的重要工具 |
| 5.4 农产品“保险+期货”的总体方案 |
| 5.4.1 农产品“保险+期货”的运行机制 |
| 5.4.2 农产品“保险+期货”的短期与长期方案 |
| 5.4.3 农产品“保险+期货”的种植、养殖业适用规则及范围 |
| 5.5 本章小结 |
| 6.农产品“价格保险+期货”的方案设计与定价 |
| 6.1 农产品“价格保险+期货”的方案设计 |
| 6.1.1 农产品“价格保险+期货”方案设计的运作模式 |
| 6.1.2 农产品“价格保险+期货”方案设计的特色 |
| 6.2 农产品“价格保险+期货”的期权定价方法 |
| 6.2.1 农产品“价格保险+期货”期权定价模型的选择:随机波动率跳跃扩散模型 |
| 6.2.2 随机波动率跳跃扩散Bates模型 |
| 6.2.3 随机波动率跳跃扩散Bates模型的参数估计:MCMC法 |
| 6.2.4 方差减少技术的Monte Carlo模拟定价 |
| 6.3 农产品“价格保险+期货”期权定价法的实证研究:以鸡蛋为例 |
| 6.3.1 数据来源与描述性统计 |
| 6.3.2 随机波动率跳跃扩散Bates模型的参数估计结果 |
| 6.3.3 鸡蛋“价格保险+期货”方案的核心内容 |
| 6.3.4 鸡蛋“价格保险+期货”的定价结果与分析 |
| 6.4 农产品“价格保险+期货”期权定价法的稳健性检验:基于参数法与非参数法 |
| 6.4.1 农产品“价格保险+期货”定价的参数法:基于GARCH类模型 |
| 6.4.2 农产品“价格保险+期货”定价的非参数法:核密度估计 |
| 6.4.3 农产品“价格保险+期货”三类定价方法的比较 |
| 6.5 本章小结 |
| 7.农产品“收入保险+期货”的方案设计与定价 |
| 7.1 农产品“收入保险+期货”的方案设计 |
| 7.1.1 农产品“收入保险+期货”的基本运作模式 |
| 7.1.2 农产品“收入保险+期货”方案设计的具体内容 |
| 7.1.3 农产品“收入保险+期货”方案设计的特色 |
| 7.2 农产品“收入保险+期货”的定价模型 |
| 7.2.1 农产品价格与单产风险相关性测度的Copula函数 |
| 7.2.2 农产品“收入保险+期货”的费率测算过程 |
| 7.3 农产品“收入保险+期货”定价的实证研究:以玉米为例 |
| 7.3.1 数据来源与处理 |
| 7.3.2 玉米单产与价格风险分布模型的选择 |
| 7.3.3 玉米单产与价格风险联合分布的选择 |
| 7.3.4 玉米“收入保险+期货”的定价结果与分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 8.研究结论、政策建议及展望 |
| 8.1 主要研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间科研情况 |
（10）海量时间序列数据处理的关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题提出 |
| 1.2 研究现状与挑战 |
| 1.2.1 研究现状 |
| 1.2.2 问题与挑战 |
| 1.2.3 本文研究的若干关键问题 |
| 1.3 研究内容和组织结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 本文组织结构 |
| 2 基于MapReduce的高效相似性连接算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相似性连接的相关研究工作 |
| 2.3 算法原理及概述 |
| 2.4 SJT树 |
| 2.4.1 思路 |
| 2.4.2 SJT结构与构建 |
| 2.4.3 基于SJT的剪枝方法及参考点选择 |
| 2.5 基于SJT的MapReduce相似性连接算法 |
| 2.5.1 建立SJT_S和SJT_C |
| 2.5.2 数据集分区 |
| 2.5.3 MapReduce任务 |
| 2.6 实验 |
| 2.6.1 实验设置 |
| 2.6.2 实验结果与分析 |
| 2.6.3 计算成本和时间复杂度 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于HBase的海量时间序列数据相关系数快速估计算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关系数计算的相关研究工作 |
| 3.3 算法概述 |
| 3.3.1 分布式存储和计算模型 |
| 3.3.2 传统方法存在的问题及本文算法 |
| 3.4 DCE算法 |
| 3.4.1 基于EAPCA的相关系数估计 |
| 3.4.2 DCE算法讨论 |
| 3.5 ADCE算法 |
| 3.5.1 摘要数据ML-List |
| 3.5.2 ML-Visiting算法 |
| 3.6 实验 |
| 3.6.1 实验设置 |
| 3.6.2 实验结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于窗口的多连续查询算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据流的多连续查询的相关研究工作 |
| 4.3 算法概述 |
| 4.4 Feed和component |
| 4.5 内部窗口与构建窗口 |
| 4.5.1 内部窗口 |
| 4.5.2 构建窗口 |
| 4.5.3 完整算法及复杂度分析 |
| 4.6 窗口存储 |
| 4.6.1 基于快照的内存分配方案 |
| 4.6.2 基于feed的内存分配方案 |
| 4.7 增量执行计划 |
| 4.8 实验 |
| 4.8.1 实验设置 |
| 4.8.2 实验结果与分析 |
| 4.9 本章小结 |
| 5 作业感知的Hadoop集群网络调度方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 Hadoop集群网络调度的相关研究工作 |
| 5.3 应用层网络流预测 |
| 5.3.1 预测方法 |
| 5.3.2 网络流信息存储位置 |
| 5.3.3 预测代理及网络预测信息的收集 |
| 5.4 基于作业的网络流优先级调度 |
| 5.4.1 Fat-Tree拓扑与路径管理 |
| 5.4.2 容错性 |
| 5.5 实验 |
| 5.5.1 实验设置 |
| 5.5.2 实验结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、DCE目录服务的分析与改进（论文参考文献）
- [1]基于盲源分离算法的前列腺DCE-MRI图像数据分析中的主动脉输入函数研究[D]. 高前前. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]基于方法对比的中国一般人群健康效用积分体系构建研究 ——以六维健康调查简表第二版（SF-6Dv2）为例[D]. 谢诗桐. 天津大学, 2020(01)
- [3]基于复杂网络的期货投资组合策略研究[D]. 蒋佳玉. 广西大学, 2020(07)
- [4]大规模MIMO系统信道估计与信号检测算法研究[D]. 宋二浩. 北京邮电大学, 2020(04)
- [5]基于多路径传输移动终端拥塞控制算法研究与性能分析[D]. 余帅. 海南大学, 2020(02)
- [6]基于ICAM-1信号通路介导的抗炎药物筛选模型的建立及其应用[D]. 张启云. 华中农业大学, 2019(01)
- [7]面向典型任务的无人群体智能感知与行为协同开发框架研究[D]. 郭中源. 国防科技大学, 2019(01)
- [8]基于DNC系统的分布式船舶柴油机数控加工管理系统的设计与实现[D]. 夏磊. 江苏大学, 2019(01)
- [9]农产品“保险+期货”的方案设计与定价 ——基于农产品价格调控机制[D]. 李亚茹. 西南财经大学, 2018(02)
- [10]海量时间序列数据处理的关键技术研究[D]. 刘文. 大连理工大学, 2017(10)