一、探索VB在多用户环境下数据库的保护（论文文献综述）
李佳霖[1]（2020）在《智慧协同网络路径动态适配技术的研究与实现》文中进行了进一步梳理异构网络融合成为下一代新型网络的发展趋势,融合多种异构网络来提供便捷高效的网络服务,是当前主流的研究方向。现有网络架构在高速移动应用场景下,因其自身的局限性和无线链路的复杂性,难以灵活地协同异构网络,从而造成服务质量差、用户体验不佳和资源利用率低等弊端。本文基于智慧协同网络的研究,针对高速移动环境下,通信环境的快速时变性和异构网络的共存的现状,以资源适配的方式提高通信业务满意度。论文主要工作如下:（1）提出了基于智慧协同网络的车地通信系统业务与资源动态适配设计。本文完善了智慧协同网络架构模型,该模型构建四层网络架构,文中详细分析了除应用层外各层的具体功能以及层间交互过程。在此模型架构下,设计并实现了具有三种路径通信模式的车地通信系统,包括多路径适配模式,多路径聚合模式,以及单路径隧道模式。在多路径适配模式下提出了网络资源与业务服务适配模型。（2）针对两种业务标识需求场景,提出了基于强化学习的动态资源分配算法,实现了两种场景下的业务服务与网络资源适配。针对单标识服务需求场景,本文提出并实现了单标识业务资源模糊适配方案。将业务服务层中的业务分为应急通信业务和普通通信业务,以应急通信业务为目标标识业务,设计并实现了模糊逻辑Q学习算法,基于环境状态计算长期累积收益后得到全局最优解,并加入双层模糊逻辑控制,来生成路径动态适配策略。针对多标识服务需求场景,本文提出并实现了多标识业务资源适配方案。其业务服务层将服务需求划分为更加细致的多种类别,适用于高速移动环境下更为复杂的服务需求。此方案中的平均场多行为体价值策略算法,对每个行为体的强化学习都考虑其他行为体的动作策略,从而进行中心化的训练和分布式的执行,利用平均场论将多行为体间相互作用简化为该行为体与其它所有行为体的均值之间的作用,进行最后的网络资源动态匹配策略下发。（3）本文在实际环境下对基于智慧协同网络的车地通信系统通信模式进行了测试,为多路径适配模式网络仿真参数设置提供依据。在单业务动态适配方案测试中,通过对比其他高速移动环境下的资源适配方案,表明了本文的模糊逻辑Q学习算法能实现更高的业务服务满意度,满足了高速移动场景下的应急通信需求。而多业务动态适配方案在大规模的业务服务需求场景中,与其他方案对比结果表明,新提出的平均场多行为体价值策略算法表现出优越的性能。
朱晓民[2]（2020）在《基于UWB及语义地图的室内移动机器人定位与路径规划关键技术研究》文中指出近年来服务机器人在日常生活中快速推广,其中室内移动机器人占据了很大一部分。与相对结构化的工业场景不同,复杂的室内环境对移动机器人的定位以及路径规划提出了更高的要求。如何在室内场景中灵活、准确的进行定位,并对室内环境进行更全面的建模表达,是移动机器人完成室内任务的关键问题。在室内定位方法中,UWB（Ultra-Wideband）由于其相比其他无线定位方法可获得更高的定位精度,能够较好的应用于移动机器人的室内定位。针对移动机器人在室内场景中的应用,本文结合基于UWB的室内定位方法以及语义地图本体建模工具,开展了移动机器人在室内环境中的定位、环境建模以及路径规划等关键技术的研究。论文的主要工作和研究成果包括:（1）为提高UWB定位误差地图构建效率,研究了室内定位中影响UWB定位精度的因素,提出了一种自适应的非均匀UWB定位误差地图构建方法;基于UWB定位误差的建模方式,改进了基于UWB定位误差地图的粒子滤波定位算法,在粒子的初始化以及权重更新阶段引入该定位误差模型,以提高移动机器人室内定位精度及算法收敛速度;结合UWB定位实验结果,分析了利用UWB定位误差地图进行定位的精度、可靠性以及在动态室内场景中的适用性;（2）分析了移动机器人室内环境的语义化建模描述方法,结合室内环境中的路径规划任务需求,将室内环境的物理信息、语义信息以及移动机器人路径规划相关的知识,融合到语义地图中,通过本体中将上述信息与知识进行形式化表达,构建了面向室内移动机器人路径规划任务的语义地图本体模型;探讨了该语义地图本体模型的实例化流程,说明了本体实例中获取数据、知识的多样化来源;（3）基于室内环境语义地图本体模型,结合多种类型的用户语义化任务输入,研究了基于语义地图本体模型的路径规划任务解析方法,设计了基于SWRL的路径规划任务解析推理规则;提出了在语义地图本体框架下的改进Dijkstra全局路径规划算法,探讨了从语义地图中提取并简化路径节点网络的方法;基于语义地图本体模型中室内结构关系描述,综合室内环境结构复杂性、人流密度等因素的影响,研究了室内场景中的路径节点边权值的分配方式;根据全局路径规划结果,设计了路径规划的子任务分配方法,以实现全局路径的简化,方便后续的局部避障规划;（4）针对移动机器人定位与感知过程中的不确定性,提出了一种基于垂直椭圆速度障碍法的局部避障策略,优化了移动机器人在避障规划中的过度约束问题。结合移动机器人的动力学与运动学特性,研究了将动态窗口法与速度障碍法融合的移动机器人避障方法,提出了在局部避障中的多目标速度选择法;综合不同障碍物多样化的碰撞安全性要求,研究了在局部避障规划中的动态局部路径优化策略。通过局部避障算法对比实验,从避障路径长度、时间消耗两方面验证了本文提出的局部避障算法的性能;最后,通过设置不同的避障目标及多样化的避障安全性要求,验证了多目标速度选择法及动态局部避障优化方法的有效性。综上,本文对室内环境中的移动机器人定位、环境语义建模、路径规划及局部避障等关键技术进行了研究,采用实物与仿真实验相结合的方式验证了本文中提出方法的有效性。在UWB定位方面,相比采用均匀的UWB定位误差地图的方式,本文中提出的方法能够实现减少约48%的定位数据采集节点的同时,可在UWB定位误差较大的区域提高近20%的定位精度;在全局路径规划方面,本文提出的方法能够较好的理解语义化的任务输入,并融合复杂室内环境中与路径规划相关的语义信息进行决策得到最佳全局路径;在局部避障方面,虽然在较空旷环境中对避障性能优化效果有限,但在拥挤环境中能够节省约12%的避障时间,提高了移动机器人在拥挤环境中的避障效率。本文的研究成果对室内移动机器人的无线定位、路径规划及局部避障等方面的研究具有较好的借鉴意义。
刘奕[3]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中提出随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
张怿峰[4]（2020）在《某水源地供水监控系统的设计与实现》文中研究指明自上世纪90年代开始,随着计算机技术的迅速发展和成熟,泵站自动化技术获得了一定的发展。但是纵观全国,各地泵站自动化实施现状仍存在不少问题。与国外相比,国内的泵站控制和管理还是处于相当落后的状态。在电气控制上,自动化监控程度低,大部分的泵站仅有单级的手动常规控制。在管理水平上,大部分泵站的管理记录和统计都是手工操作,泵站控制和管理没有形成区域化的网络,所以必须对现有泵站电气自动化提出更高的要求。郑州市某引黄水源地泵站工程目前的运行管理主要依靠人工手段,技术落后,自动化水平低,不能满足现代水利及工程本身的运行管理需求,不能满足工业园区供水的需求。因此,必须对现有的工程进行自动化与信息化更新与改造,达到工程运行的自动化控制,实现信息化管理。本次信息化建设的主要目标是建设适用于该引黄水源地的供水监控系统。该系统采用有线、无线结合的方式,应用面向对象的VB.NET语言,灵活方便的实现了对升压泵、阀门、高压开关和较为分散的深井泵的集中监控,完成数据采集、转换、存储、报警、控制等任务,采用优化算法对深井泵、升压泵进行优化调度,实现系统的经济运行,保证水源地供水系统的稳定性及可靠性。
彭雨轩[5]（2019）在《重庆中心型轨交站域步行性综合评价体系研究》文中研究指明轨交站域是城市空间的重要子系统,并以“步行”作为区域交通的绝对核心。不解决好站域的“宜步行性”问题,城市的整体宜居性与可持续性则无从谈起。“中心型”属于轨交站域类型中等级较高的站点区域,拥有较为复杂的步行空间、行为与主体。也因此对站域步行性提出了更加复合的要求。而反观我国现状,中心型轨交站域在可行性、连续性、安全性、便捷性、舒适性、愉悦性六个层面仍旧存在诸多问题,这些问题在一定程度上制约了站域步行系统的进一步发展。“没有科学的评价,就没有科学的决策”,只有构建完善的步行性综合评价体系,才能在科学的评价中寻求当前阶段的薄弱环节,从而系统提升站域空间的步行性,倡导“以人为本”的城市建设。因此,“如何科学测度步行性”,就成为本文的研究起点。围绕上述问题,本文以中心型轨交站域为研究对象,立足于“轨交站域”、“步行性”、“评价学”三大理论板块,并以科学测度步行性为主要目标,构建了重庆中心型轨交站域步行性综合评价体系,为轨交站域的步行性评价提供了行之有效的理论、方法与实践。本文遵循“背景研究——基础研究——评价体系建构——评价体系应用”的研究思路,并从以下四个方面展开研究:1)背景研究（第1章）:探讨了“机动化”时代轨交站域“步行性”研究的必要性。以轨道交通植入城市空间中显现的问题为切入点,提出了本文的研究主题——中心型轨交站域步行性综合评价,在此基础上对―中心型轨交站域‖、―步行性评价‖、―综合评价体系‖等概念进行界定,从理论研究类、数据分析类、实地调查类三个方面归纳本文的主要研究方法,最终明确本文的研究内容与技术路线。2)基础研究（第2、3章）:包含理论基础与探索调查两部分。前者主要综述了站域的特征、范围、分类,剖析了轨交站域的步行空间-行为-需求,并在系统翻译国外8份网页类审计工具与24份实测类测度量表的基础上使用频度分析法初步归纳了步行性的影响因子;后者在其基础上完成了重庆中心型站域的筛选与分类,并通过三类典型中心型站域的调查探索了其与步行性中频影响因子的关联关系。3)评价体系建构（第4、5章）:立足于前文步行性影响因素的三轮筛选（频度分析、关联性探讨、专家与使用者问卷）,从目标层-准则层-指标层初步归纳中心型站域的指标体系,并在此基础上通过5大规范的环节（指标萃取-层级建构-权重赋值-数据量化-等级界定）,构建了重庆中心型轨交站域步行性综合评价体系。4)评价体系应用（第6章）:选择典型商业中心型站域——观音桥进行步行性综合评价体系的实证研究。使用问卷访谈调查、审计人员搜集、实地调研测度等方法获取指标量化数据,并在此基础上通过模糊综合评价法汇总准则层单因素模糊评价结果与目标层多指标综合评价结果。
王新阳[6]（2018）在《面向语义描述与数据查询的大数据组织方法及其关键应用技术研究》文中指出大数据、物联网等技术的普及和深入发展促使数据不仅在体量上急剧膨胀,数据的种类和格式也在快速增加。各种数据由于在模式以及操作方式上的不同而形成众多独立的数据种群,不同类型的数据无法统一查询和处理,阻碍了数据之间的互通。这不仅使得各种数据的统一高效使用成为一件很困难的事,也为如何从这些海量数据中充分挖掘出有价值的信息带来了极大的挑战。而使用传统的方式存储和操作这些异构数据已经越来越难以满足当前应用需求,例如No SQL等大数据模型往往没有固定的模式,数据结构经常处于动态变化之中,是与传统数据进行融合的最主要障碍。目前关于大数据与传统数据模型进行模式集成的研究仍然不够充分,且大数据的语义描述等问题也尚缺少全面的研究。因此,需要一种统一、高效且足够灵活的方式来描述各类异构数据,且能够表达数据内部以及异构数据之间的语义,实现数据内在价值的挖掘和潜在知识的发现。本文在充分比较、分析各种异构数据集成公共模型的基础上,吸纳了相关主要模型的特点和优势,提出了一种面向概念与关系的公共数据模型GDM（即格数据模型,Grid Data Model）。GDM模型在关系、段、节等定义的基础上实现了一种新的数据模式定义和结构组织的方式,能够统一描述各种数据结构和语义关系。文中同时给出了GDM模型的形式化标准定义。为了深入说明GDM模型的语义描述和逻辑推理能力,本文在GDM基本概念的基础上描述了GDM模型的语义推理和领域知识演化原理,并以（）描述逻辑为例,描述了如何通过GDM语法子集建立与描述逻辑的映射关系,以及如何利用GDM模型构建基于描述逻辑的本体知识库,并对GDM模型的相关推理问题进行了理论证明。本文接着研究了数据集成过程中数据结构异构的问题。为了实现各种传统数据模型与大数据模型的集成,本文利用GDM模型基于关系的数据结构描述机制,从形式化理论角度研究了各种数据模型向GDM进行模式转换的原理,包括结构化的关系模型、半结构化的XML和多种非结构化的No SQL数据数据模型。同时还研究了GDM模型能够同时描述有模式数据和无模式数据的混合模式特性以及进行动态修改数据的能力。本文然后基于虚模式定义了GDM模型代数以及查询语言GDM SQL的语法,并阐述了GDM数据查询过程和查询优化基本原则。以上GDM模型数据管理方案提供了格数据查询和操作的基本方法,是进行基于GDM模型的异构数据集成的必要前提。基于以上模型定义、相关理论和查询操作语言,本文研究了分布式环境下异构数据集成过程中的查询、处理和优化等若干方面,解决了查询变量关联、查询分解与查询计划生成、查询处理过程的并行调度等相关问题。同时,为了降低异构数据查询处理的时间成本,本文还提出了几种基于最小调度连通图的查询优化方案,通过模拟实验比较了各种优化策略的性能,验证了查询优化方法的有效性。为了进一步说明GDM模型的优秀特性和数据集成时的效率优势,本文还从各方面比较了GDM及几种基本数据模型的相关特性,并重点与OWL模型进行了深入对比。同时,还基于本文提出的效率评估模型,从时间和空间两个角度比较分析了各模型进行数据创建、修改、删除等操作时的时间与空间效率。结果表明,GDM在数据集成时其时间和空间效率相对于所比较模型总体来讲是最优的,非常适合异构数据集成。最后,本文设计了基于GDM模型的异构数据集成系统,介绍了系统的设计框架和实施过程,展示了系统的运行情况,验证了本文所提出的相关理论的可行性和有效性,显示了GDM模型能够比较出色地胜任分布式异构环境下的数据集成和知识发现。
刘凯宁[7]（2018）在《价值链视角下基于关键要素的商业模式选择方法研究》文中认为商业模式是一个企业如何获取价值和利润并保持竞争力的一系列活动和逻辑结构的描述,其也是包含一系列要素及其关系的概念性工具,而商业模式的选择就是对其构成要素的重新选择与重新组合。随着经济的快速发展和国际化进程的不断加快,企业面临的挑战和竞争越来越严峻,企业间的竞争已不再局限于产品与服务之间的竞争,而是逐渐演变为商业模式之间的竞争。近年来,许多企业都在积极地进行商业模式创新并选择适合自身发展的商业模式,以便于促进企业利润的增长以及竞争优势的提升,并且还有助于拓宽企业未来的发展空间。因此,针对企业商业模式选择理论与方法的研究具有重要的现实意义。目前,关于商业模式选择方面的研究已经引起了一些学者的重视,学者们提出了许多有针对性的商业模式选择的理论与方法。已有研究表明,有关企业商业模式选择方面的研究,一方面是学者们关注了基于价值链视角的研究,并且关于商业模式的本质就是企业的价值创造逻辑（即价值链创新）的论断得到了学者们的广泛认可,越来越多的学者开始从价值创造的视角来界定商业模式的涵义;另一方面是学者们关注了商业模式构成要素创新与组合的研究。因此,针对价值链视角下基于关键要素的商业模式选择方面的研究是一个值得深入研究的重要课题。本文针对已有的相关研究成果的不足之处,对价值链视角下基于关键要素的商业模式选择方法进行了较为深入的研究,主要完成了以下几个方面的研究工作:（1）价值链视角下基于关键要素的商业模式选择的概念界定及研究框架。通过分析和梳理现有的关于商业模式选择的相关研究成果,以及在明确商业模式选择的相关概念和理论基础上,给出了价值链视角下基于关键要素的商业模式选择问题的一般性描述,同时,对价值链视角下基于关键要素的商业模式选择中所涉及的决策问题进行了提炼和分类,并据此确定本文着重解决的问题是:价值链视角下商业模式选择的关键要素识别方法、基于相似案例分析的商业模式关键要素选项的确定方法、商业模式关键要素选项的修正与补充方法以及基于关键要素选项组合的商业模式备选方案的生成与优选方法。针对需要解决的问题,给出了本文的研究框架以及其相关说明。（2）价值链视角下商业模式选择的关键要素识别方法。基于价值链理论并通过对已有关商业模式构成要素的相关文献分析,并综合考虑学者们在不同研究中给出的商业模式构成要素,采用文献计量方法对价值链视角下的商业模式构成要素进行了筛选。在此基础上,考虑不同学者在不同研究中对商业模式构成要素提法和命名略有不同而涵义却相似或相同的实际情况,采用德尔菲法对基于文献计量分析筛选出的价值链视角下的商业模式构成要素进行了修正。进一步地,在考虑构成要素间的关联关系的情形下给出了基于DEMATEL方法的商业模式关键要素识别方法。（3）基于相似案例分析的商业模式关键要素选项的确定方法。考虑现实中的企业内部和外部环境不尽相同,商业模式的关键要素也会存在不同的表现形式。为此,依据CBR的基本思想,并考虑了具有复杂特征的实际问题中可能涉及的符号型、数值型和语言型等三种形式的信息,首先给出了基于信息熵的客观权重计算方法以及基于群体评价信息的主观权重计算方法,进而给出了一种综合主观因素和客观因素的属性权重确定方法,在此基础上,给出了商业模式案例属性相似度以及案例相似度的计算方法。进一步地,通过设置相似度阈值来提取商业模式的相似历史案例,并确定了备选商业模式的关键要素选项。（4）商业模式关键要素选项的修正与补充。首先给出了商业模式关键要素选项的修正原则与修正策略,然后,针对现实中具体的目标案例企业的实际情况,给出了基于群体专家评价的商业模式关键要素选项重要性的确定方法,并据此对商业模式关键要素选项进行修正。在此基础上,给出了商业模式关键要素选项的补充原则与补充策略,采用头脑风暴法对商业模式关键要素选项进行补充,最终确定商业模式关键要素选项。（5）基于关键要素选项组合的商业模式备选方案的生成与优选。首先,考虑现实中各关键要素选项间可能会出现不匹配、不相容的情况,给出了基于群体专家评价的商业模式关键要素选项间相容性的确定方法。然后,给出了基于关键要素选项间相容性评价的备选商业模式生成规则,同时,基于生成规则提出了商业模式备选方案的生成方法。相应地,考虑各评价指标之间并非完全独立而是存在着关联关系,给出了基于DEMATEL方法的商业模式评价指标权重确定方法。进一步地,考虑商业模式选择问题涉及多位专家和多个评价指标,将传统的TOPSIS算法扩展到群体多准则决策,进而给出了基于扩展TOPSIS的商业模式选择的计算方法。（6）价值链视角下基于关键要素的KXF公司的商业模式选择。首先,围绕KXF公司的商业模式选择问题,阐明了该公司商业模式选择的实际背景和必要性,并给出了KXF公司商业模式选择问题的描述;然后,依据本文的理论与方法研究成果,针对KXF公司的实际情况确定了其商业模式的关键要素及其选项;进一步地,通过对KXF公司商业模式关键要素选项进行修正与补充,给出了 KXF公司商业模式备选方案的生成与优选,并对计算结果进行了相关分析。本文提出的价值链视角下基于关键要素的商业模式选择方法,可应用到现实中解决各行各业的企业商业模式选择问题。本文的研究工作和取得的研究成果为针对价值链视角下基于关键要素的商业模式选择问题的研究提供了理论方法层面和实际应用层面的借鉴和参考,并为相关研究的扩展与应用奠定了坚实的基础。
杨泽宇[8]（2021）在《基于不同学习范式的工业大数据建模与质量预报》文中提出随着智能制造和工业互联网时代的到来,为现代工业带来了更多的机遇与挑战,促使传统制造业不断向着智能化的方向发展,并逐步加深工业自动化进程。工业大数据分析作为智能制造和工业互联网平台的核心环节,越来越受到学术界和工业界的普遍重视。如何高效挖掘工业大数据中蕴含的高价值信息,以及如何利用它们解决实际工业过程的问题,是目前的热点方向之一。同时,随着工业自动化向着知识自动化的进阶发展下,工业大数据分析的学习范式也随之发生着相应的演变。因此,本文从工业大数据分析的角度出发,研究了不同数据特性和过程特性下的建模方法,用于工业过程的质量预报和过程监测等典型应用场景,同时积极探索工业大数据背景下学习范式的变革。全文的主要研究内容具体包含以下五个部分:（1）针对工业大数据的高维特性建模问题,提出了基于隐变量模型的并行建模框架,用于过程监测与质量预报。从自编码器的角度,对比传统隐变量模型,扩展至相应的并行非线性版本。为了从过程数据中进一步提取更深层的非线性特征,将基本的浅层自编码模型扩展为堆叠结构,为非线性过程监测和质量预报提供了一个深层次的生成结构。在对工业大数据进行分析建模时,相较于传统建模算法,结合并行计算策略的过程建模分析方法具有更高的计算效率且性能表现更好。（2）针对工业过程中非线性特性问题和数据包含噪声的情况,提出了 一种非线性变分贝叶斯因子回归用于质量预报。以概率建模为基础,结合非线性映射技术,将线性概率质量预报模型扩展为非线性形式。由于参数更新的复杂性与样本大小和变量维数都有很大的关系,进一步为解决这类大规模且高维的过程数据建模任务,提出了一种基于并行框架的非线性变分贝叶斯因子回归。通过这种方式,引入的并行策略有效地将繁重的计算量通过样本并行和变量并行两个层面转化为多个子任务。总的来说,所提方法在提高非线性数据处理能力的同时,进一步提高了模型的计算效率。（3）针对过程的时变特性和非线性特性问题,提出了并行即时学习框架,包括并行搜索、并行建模、模型库管理和数据库管理。作为框架核心,并行计算策略的引入不仅能使即时学习有效利用工业大数据信息充分的优势,还能提高其在工业大数据下的搜索能力和效率。此外,采用的模型库管理策略,可以使用查询相似样本对已有的相似模型进行操作,提高并行即时学习的实时性。同时,通过选择性添加新数据,开发的数据库管理策略,不仅缓解了信息冗余问题,还减轻了数据库增大带来的搜索压力。进而考虑到数据噪声情况,以传统的变分贝叶斯因子回归模型为例,将其转化为并行贝叶斯即时学习方法用于流式工业大数据建模分析。随后为了进一步提高模型的性能,将上述线性方法推广为非线性形式,提出了面向工业大数据的并行非线性贝叶斯即时学习方法。（4）针对工业大数据的自适应建模问题,提出了 一种基于流式变分贝叶斯因子回归模型的自适应质量预报方法。该方法在因子回归的基础上,引入流式变分贝叶斯,根据实际数据流的变化而实时更新模型参数的后验分布。为了更好地适应工业过程时变性,在更新过程中引入对称KL散度来决定先验分布的选取,从而实现模型的自适应更新。通过这种方式,不但成功地解决了大数据建模、及时跟踪质量变量的变化趋势,而且减少了更新计算时间等问题。随后引入并行计算策略,进一步提出了更高效的流式并行变分贝叶斯因子回归。在流式工业大数据下的质量预报应用当中,所提方法展现出了更高的训练效率和预测精度。（5）针对流式工业大数据场景下传统学习范式无法在过程学习中有效进行知识积累的问题,提出了一种终身贝叶斯学习机器框架。结合狄利克雷过程混合模型和终身学习思想,利用无限非参数模型的嵌套变分边界,进行了模型扩展和模型优化。该框架不仅可以自适应地创建和合并组分数量,还同时考虑了过程数据包含随机噪声的问题。在这种持续学习方式中,可以通过充分统计量的学习记住以前的数据集及其知识信息,不需要重新访问过去的数据集,完成知识学习的保留和积累。以狄利克雷过程高斯混合回归为例,在此框架下进行过程建模。与传统自适应方法相比,该方法在建模效率和模型性能方面具有优势,通过实例验证了该方法的有效性和可行性。
王臻臻[9]（2021）在《光储充环境下电动汽车充换电供应链优化模型研究》文中认为随着“十四五”碳达峰和碳中和的提出,清洁能源的发展进入新的时期。在国家政策的扶持下,我国光伏发电的规模不断扩大,利用率也逐渐提升。为了解决光伏发电的弃能问题,提高能源利用率,促进光伏产业的长续发展,建设光储充电站是十分必要的。电动汽车各项技术的不断成熟也不断推动电动汽车参与供应链建设,并形成光储充环境下电动汽车充换电供应链。光储充环境下电动汽车充换电供应链指:以光储充发电站为起点,电动汽车的移动电源在光储充发电站完成充电,然后借助物流服务商实现移动电源从光储充发电站到固定式换电站再到用户,并最终回到光储充发电站的运输和配送活动。电动汽车充换电供应链的优化,有助于降低供应链的发展成本,提升供应链的整体效益,实现供应链的价值增值。为此,论文从整个供应链可持续发展的角度对光储充环境下电动汽车充换电供应链进行分析,系统的对光储充电站的选址,电动汽车充换电供应链物流节点企业的优化选择以及移动电源的应急配送路径进行研究,具有重要的理论和实践意义。论文首先在阐述相关理论的基础上分析了光储充相关产业的发展现状及存在的问题,构建了光储充环境下电动汽车充换电供应链,界定了该供应链的内涵;其次,构建了基于地理条件、经济条件、环境条件、边界条件、地方政策和协同条件等6个维度共17个二级指标的光储充发电站选址决策指标体系,在此基础上,利用区间二型模糊AHP-TOPSIS方法对光储充电站进行选址优化,并通过算例验证了该模型的有效性;再次,基于电动汽车充换电供应链建设的需要和移动电源的特殊性,借助专业物流服务商对移动电源进行各个节点的配送活动,构建了含有4个维度、17个二级指标的决策标准体系,采用优化模型来确定准则权重,模拟设定备选企业数据,并采用灰色累积前景理论方法选择最佳的物流节点企业,通过算例验证了模型的合理性和有效性;最后,考虑电动车可能会出现的因电池动力不足或者电池故障而无法到达充换电站的情况,提出一种自适应NSGA-Ⅱ多目标优化算法,对移动电源的应急配送路径进行优化,并利用Matlab对模型进行仿真和求解。光储充发电站的选址、电动汽车充换电供应链物流节点企业的优化选择以及移动电源的应急配送路径优化是电动汽车充换电供应链构建过程中的关键问题,本文对该问题的研究和探讨,旨在为电动汽车充换电供应链的实际建设和电动汽车换电模式的进一步推广提供一些有益的思路。
张本[10]（2021）在《基于云平台的风电机组智能运维系统设计与实现》文中研究说明随着我国风电行业快速发展,在役大型风电机组呈现数量多、机型多样、分布范围广、位置偏远等特点。由于长期运行在恶劣自然环境下,风电机组极易发生各种安全隐患,迫切需要进行全生命周期运维管理。目前,风电机组运维主要采用人工巡检辅以定期检修方式,但存在成本高、效率低、安全隐患大、实时性差等痛点问题。结合风电行业“降本增效”的迫切需求,本文引入云平台、人工智能与Web软件开发等技术,设计实现基于云平台的风力发电机组智能运维系统,具体的研究内容和成果包括:（1）设计了基于云平台的风电机组智能运维系统总体方案。通过对风力发电机组运维的功能、用户角色和性能需求分析,设计给出智能运维系统目标与边界;融合云平台和声学监测技术,建立了前后端分离的B/S网络技术架构及核心技术栈,使用多种协议和服务器配合保证数据在系统内可靠流通,最大限度降低系统耦合性;结合模块化分层设计思想,将系统业务划分为智能运维云诊断平台和智能运维管理系统两部分,降低模块间相互影响,提升系统可复用性和扩展性。（2）提出一种基于梯形隶属云模型的多源异构数据风电机组整机智能评估算法。融合结构型与非结构型云存储数据,建立多类物理量表征的风电机组运行状态评价指标体系;设计梯形隶属云模型对评价体系进行优化,提升部件故障评价灵敏度;引入简便权重修正算法,解决实际运行环境下可能的评估指标缺失问题,提升了模型鲁棒性与泛化能力。基于玛依塔斯风电场实测数据进行的算例分析表明:评估分数与机组实际运行状态具有较好的一致性。（3）建立了基于云平台的展示性强、交互便捷的风电机组智能运维管理系统。以符合运维人员操作习惯为导向,综合运用Echarts、LeafLet及WaveSurfer等多种前端插件,设计风格统一、主次分明的系统人机交互UI界面,通过卡片式布局和模块化设计最大限度提升系统使用便捷性;集成风电机组状态模糊综合评判、声学诊断及统计分析算法,实现智能化在线监测、诊断及辅助办公;结合浏览器、Postman等第三方软件,测试验证了系统风场大屏、实时监测、远程诊断等核心模块的功能正确性。研究成果具有重要的工程应用价值,可辅助运维人员及时了解机组健康状态、合理安排检修计划、提升运维效率及降低运维成本。
二、探索VB在多用户环境下数据库的保护（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、探索VB在多用户环境下数据库的保护（论文提纲范文）
（1）智慧协同网络路径动态适配技术的研究与实现（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 论文研究内容 |
| 2 相关工作 |
| 2.1 智慧协同网络架构 |
| 2.2 多径传输与资源动态调度机制 |
| 2.3 强化学习原理及相关算法 |
| 2.4 模糊逻辑控制原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 车地通信系统业务与资源动态适配设计 |
| 3.1 车地通信系统的通信模式设计 |
| 3.1.1 需求分析 |
| 3.1.2 通信模式 |
| 3.1.3 信令分析 |
| 3.2 网络资源与业务服务适配模型设计 |
| 3.3 单标识业务资源模糊适配方案设计 |
| 3.3.1 资源适配模型基本定义 |
| 3.3.2 资源适配算法设计 |
| 3.4 多标识业务资源适配方案设计 |
| 3.4.1 资源适配模型基本定义 |
| 3.4.2 平均场近似 |
| 3.4.3 资源适配算法设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 车地通信系统业务与资源动态适配实现 |
| 4.1 车地通信系统的通信模式实现 |
| 4.1.1 多路径适配模式实现 |
| 4.1.2 多路径聚合模式实现 |
| 4.1.3 单路径隧道模式实现 |
| 4.2 单标识业务资源模糊适配实现 |
| 4.2.1 最优策略改进模块 |
| 4.2.2 模糊逻辑处理模块 |
| 4.2.3 探索策略选择模块 |
| 4.3 多标识业务资源适配实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 车地通信系统的通信模式与动态适配方案测试 |
| 5.1 车地通信系统的通信模式测试 |
| 5.1.1 测试环境搭建 |
| 5.1.2 功能测试 |
| 5.1.3 性能测试 |
| 5.2 单类标识业务动态适配方案 |
| 5.2.1 测试对比方案 |
| 5.2.2 仿真测试 |
| 5.3 多类标识业务动态适配方案 |
| 5.3.1 测试对比方案 |
| 5.3.2 仿真测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 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UWB及语义地图的室内移动机器人定位与路径规划关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 相关研究综述 |
| 1.3.1 基于UWB的室内定位技术研究 |
| 1.3.2 室内语义地图构建方法研究 |
| 1.3.3 移动机器人全局路径规划方法研究 |
| 1.3.4 移动机器人局部避障决策方法研究 |
| 1.3.5 文献综述小结 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 1.5 本文的组织结构 |
| 第2章 移动机器人室内定位与环境建模方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 室内环境下移动机器人的无线定位 |
| 2.3 室内环境建模方法 |
| 2.4 系统框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于UWB定位误差地图的室内移动机器人定位方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 UWB定位误差建模及定位误差地图构建 |
| 3.2.1 UWB室内定位测试环境建立 |
| 3.2.2 自适应UWB定位误差测量节点网络 |
| 3.2.3 UWB定位误差建模 |
| 3.2.4 UWB定位误差地图 |
| 3.3 基于定位误差地图的改进粒子滤波定位算法 |
| 3.3.1 移动机器人动力学模型 |
| 3.3.2 基于UWB定位误差地图的改进粒子滤波定位算法 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 粗粒度定位数据拟合情况 |
| 3.4.2 UWB定位误差测量节点数量比较 |
| 3.4.3 UWB定位误差地图 |
| 3.4.4 不同定位测量节点的区域相似性 |
| 3.4.5 外部环境对UWB定位的干扰 |
| 3.4.6 改进粒子滤波定位算法性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 面向路径规划的语义地图本体建模方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 室内环境语义地图本体模型的定义 |
| 4.2.1 室内语义地图本体模型中类的设计 |
| 4.2.2 室内语义地图本体模型中的对象属性及数据属性 |
| 4.3 室内环境语义地图本体实例化 |
| 4.3.1 语义地图本体模型实例化流程 |
| 4.3.2 语义地图本体实例化案例 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于语义地图的移动机器人全局路径规划方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于语义地图本体的路径规划任务解析 |
| 5.2.1 任务描述本体的创建 |
| 5.2.2 路径规划任务解析规则 |
| 5.3 基于语义地图本体模型的改进Dijkstra路径规划算法 |
| 5.3.1 Dijkstra算法介绍 |
| 5.3.2 结合语义地图本体模型的路径规划节点网络生成与简化 |
| 5.3.3 基于语义地图本体模型的节点边权值分配 |
| 5.4 路径规划子任务的生成 |
| 5.5 实验与分析 |
| 5.5.1 路径规划任务解析测试 |
| 5.5.2 改进Dijkstra路径规划算法验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于垂直椭圆速度障碍法的局部避障规划策略 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 速度障碍法及其中的不确定性 |
| 6.2.1 速度障碍法 |
| 6.2.2 速度障碍法中的不确定性 |
| 6.3 基于垂直椭圆的速度障碍法(VEVO) |
| 6.3.1 基于垂直椭圆的足迹区域扩大方法 |
| 6.3.2 基于垂直椭圆的速度障碍法(EVO) |
| 6.4 移动机器人多目标避障策略 |
| 6.4.1 组合垂直椭圆速度障碍区域 |
| 6.4.2 动力学与运动学约束 |
| 6.4.3 结合动态窗口法的速度障碍法 |
| 6.4.4 多目标速度选择法 |
| 6.4.5 基于碰撞安全性的动态局部避障优化策略 |
| 6.5 实验与分析 |
| 6.5.1 基于垂直椭圆的速度障碍法避障性能分析 |
| 6.5.2 多目标速度选择方法性能分析 |
| 6.5.3 基于碰撞安全性的动态局部避障优化策略性能分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 本文的创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 附录B 攻读博士学位期间申请/获得的知识产权目录 |
| 附录C 攻读博士学位期间获得的荣誉 |
| 附录D 攻读博士学位期间参与的课题 |
（3）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（4）某水源地供水监控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 供水监控系统及SCADA系统的发展概况 |
| 1.2.1 供水监控系统的发展状况 |
| 1.2.2 SCADA系统的发展状况 |
| 1.2.3 系统通讯方式的发展及选择 |
| 1.3 本文的主要研究内容及论文的组织结构 |
| 2 系统的结构及硬件的选型 |
| 2.1 系统设计要求 |
| 2.2 系统的整体设计 |
| 2.3 系统的构成 |
| 2.3.1 上位监控系统 |
| 2.3.2 现场工业终端 |
| 2.3.3 通信系统 |
| 2.4 主控站硬件配置 |
| 2.5 操作站硬件配置 |
| 2.5.1 PLC选型 |
| 2.5.2 系统I/O分配 |
| 2.5.3 检测传感器及仪表 |
| 2.5.4 其他设备 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 系统通讯的实现 |
| 3.1 RJ-45型通讯方式的实现 |
| 3.1.1 RJ45接口 |
| 3.1.2 网线的选型 |
| 3.2 基于GPRS网络的无线通讯方式的实现 |
| 3.2.1 GPRS发展及其基本原理 |
| 3.2.2 GPRS网络通讯模块简介 |
| 3.2.3 GPRS中的通信协议TCP/IP/PPP |
| 3.2.4 Saro-3150EP功能 |
| 3.3 监控系统网络构成 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统的整体及功能设计 |
| 4.1 软件结构及整体设计 |
| 4.1.1 件的开发环境选择 |
| 4.1.2 监控软件设计 |
| 4.1.3 监控软件的结构 |
| 4.1.4 人机界面的总体设计 |
| 4.2 软件的功能设计 |
| 4.3 下位机程序设计 |
| 4.4 监控软件的数据库结构 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 供水优化调度研究 |
| 5.1 供水系统运行现状 |
| 5.2 水源地深井泵优化调度 |
| 5.2.1 常用优化调度方法 |
| 5.2.2 利用动态规划法优化调度 |
| 5.2.3 针对本项目提出的优化方法 |
| 5.2.4 应用举例 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 系统功能及交互界面的实现 |
| 6.1 登录界面 |
| 6.2 状态监视 |
| 6.3 设备操作 |
| 6.4 设备巡检 |
| 6.5 数据管理 |
| 6.6 曲线绘制 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）重庆中心型轨交站域步行性综合评价体系研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与缘起 |
| 1.1.1 轨道交通为导向的发展模式是必然选择 |
| 1.1.2 ―机动化‖时代―步行性‖的演进与异化 |
| 1.1.3 步行研究是轨交站域研究的必要前提 |
| 1.1.4 步行性评价是轨交站域步行性提升的先导 |
| 1.2 研究对象、目的与意义 |
| 1.2.1 研究对象 |
| 1.2.2 研究目的 |
| 1.2.3 研究意义 |
| 1.3 核心概念界定 |
| 1.3.1 中心型轨交站域 |
| 1.3.2 步行性评价 |
| 1.3.3 综合评价体系 |
| 1.4 相关研究综述 |
| 1.4.1 轨交站域步行研究特征 |
| 1.4.2 轨交站域与步行属性评价 |
| 1.4.3 相关研究评述 |
| 1.5 主要研究方法 |
| 1.5.1 理论研究类 |
| 1.5.2 数据分析类 |
| 1.5.3 实地调查类 |
| 1.6 研究内容与框架 |
| 1.6.1 研究内容 |
| 1.6.2 研究框架 |
| 2 轨交站域步行性评价的理论基础 |
| 2.1 轨交站域基础层面研究 |
| 2.1.1 轨交站域的基本特征 |
| 2.1.2 轨交站域的空间范围 |
| 2.1.3 轨交站域的类型划分 |
| 2.2 站域步行性基础层面研究 |
| 2.2.1 步行性的理论基础与演进 |
| 2.2.2 轨交站域步行空间构成 |
| 2.2.3 轨交站域步行行为特性 |
| 2.2.4 轨交站域步行主体需求 |
| 2.3 步行性评价层面研究 |
| 2.3.1 国外步行性测度量表汇总 |
| 2.3.2 步行性评价的切入视角 |
| 2.3.3 评价指标的分级与量化 |
| 2.3.5 步行性影响因素频度分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 重庆中心型轨交站域类型划分与探索调查 |
| 3.1 重庆中心型轨交站域的对象选取 |
| 3.1.1 重庆中心型轨交站域选取依据 |
| 3.1.2 重庆中心型轨交站域对象筛选 |
| 3.2 重庆中心型轨交站域的分层聚类 |
| 3.2.1 重庆中心型站域土地利用现状分析 |
| 3.2.2 重庆中心型站域土地利用聚类分析 |
| 3.2.3 重庆中心型站域类别划分结果 |
| 3.3 重庆中心型轨交站域的探索调查 |
| 3.3.1 中心型站域典型样本概况 |
| 3.3.2 轨交站域的步行空间及要素调查 |
| 3.3.3 轨交站域的步行行为及要素调查 |
| 3.3.4 轨交站域的步行主体及要素调查 |
| 3.3.5 中心型站域步行性关联影响因素筛选 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 重庆中心型轨交站域步行性综合评价指标体系构建 |
| 4.1 评价体系的层级划分与指标选取 |
| 4.1.1 评价体系指标选取方法 |
| 4.1.2 目标层——步行性的内涵与范围 |
| 4.1.3 准则层——步行性评价的理论模型 |
| 4.1.4 指标层——步行性评价的影响因子 |
| 4.2 站域步行性评价指标的萃取优化 |
| 4.2.1 评价体系指标萃取方法 |
| 4.2.2 专家问卷数据统计与筛选 |
| 4.2.3 使用者问卷数据统计与筛选 |
| 4.2.4 评价指标体系优化与生成 |
| 4.3 站域步行性评价体系的层级建构 |
| 4.3.1 评价体系层级建构方法 |
| 4.3.2 评价指标探索性因素分析 |
| 4.3.3 公共因素提取与命名 |
| 4.3.4 综合评价体系层级结构 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 重庆中心型轨交站域步行性综合评价体系构建 |
| 5.1 权重赋值——步行性综合评价体系主客综合权重 |
| 5.1.1 评价体系主客赋权方法 |
| 5.1.2 评价指标的主观权重赋予 |
| 5.1.3 评价指标的客观权重赋予 |
| 5.1.4 指标系统的综合权重赋值 |
| 5.2 数据量化——步行性综合评价体系指标定量方式 |
| 5.2.1 评价指标的分类依据 |
| 5.2.2 评价指标的类别划分 |
| 5.2.3 评价指标的量化方式 |
| 5.3 等级界定——步行性综合评价体系指标评判基准 |
| 5.3.1 评价指标的无量纲化方法 |
| 5.3.2 指标系统的评判基准界定 |
| 5.3.3 综合评价的数学模型选择 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 观音桥站域步行性综合评价实证研究 |
| 6.1 评价样本的选择依据 |
| 6.1.1 区域位置与空间特色突出 |
| 6.1.2 典型的商业中心型站域 |
| 6.1.3 稳定运行的建成环境 |
| 6.2 步行性综合评价指标量化 |
| 6.2.1 问卷访谈调查部分 |
| 6.2.2 审计人员搜集部分 |
| 6.2.3 实地调研测度部分 |
| 6.3 步行性综合评价结果 |
| 6.3.1 单因素模糊评价结果 |
| 6.3.2 多指标综合评价结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结语 |
| 7.1 研究结论及工作总结 |
| 7.2 可能的研究创新点 |
| 7.3 研究不足及未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 作者在攻读学位期间发表的论文目录 |
| B 学位论文数据集 |
| C 中心型轨交站域步行性评价指标体系调查问卷(专家版) |
| D 中心型轨交站域步行性评价指标体系调查问卷(使用者版) |
| E 观音桥站域步行性评价相关调查表(现场版) |
| F 统计分析(SPSS)输入端及输出端源数据文件 |
| G 国外实测类典型步行性测度量表梳理(示意:SPACE) |
| 致谢 |
（6）面向语义描述与数据查询的大数据组织方法及其关键应用技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与目的 |
| 1.2 相关问题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 异构数据集成技术与系统研究现状 |
| 1.2.2 面向异构数据集成的统一建模研究现状 |
| 1.2.3 基于公共数据模型的逻辑推理与知识发现的相关理论及研究现状 |
| 1.2.4 以NoSQL为主的大数据模型 |
| 1.3 论文的主要研究内容与创新点 |
| 1.4 论文的组织结构及各章主要内容 |
| 第二章 GDM公共数据模型 |
| 2.1 异构数据集成问题描述 |
| 2.2 主要公共数据模型介绍 |
| 2.2.1 面向结构的数据模型 |
| 2.2.2 面向语义的数据模型 |
| 2.3 基于关系和概念的格数据模型(GDM) |
| 2.3.1 格数据关系 |
| 2.3.2 格数据类型 |
| 2.3.3 模型的形式化定义 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 GDM模型的数据语义描述和推理 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 GDM模型的语义表达和演化 |
| 3.3 GDM模型与描述逻辑及知识表示 |
| 3.3.1 概念映射 |
| 3.3.2 GDM节与公理映射 |
| 3.3.3 GDM关系与角色映射 |
| 3.3.4 GDM个体与事实映射 |
| 3.4 转化正确性及相关推理问题证明 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 面向大数据集成的异构数据源模式转换 |
| 4.1 模式映射简介 |
| 4.1.1 模式映射方法 |
| 4.1.2 模式映射过程 |
| 4.2 关系数据模型的模式转换 |
| 4.3 以XML为代表的半结构化数据模型的模式转换 |
| 4.4 NOSQL数据模型的模式转换 |
| 4.5 混合模式及动态数据集成 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 GDM模型数据管理 |
| 5.1 GDM数据管理的图论基础 |
| 5.2 GDM模型代数运算 |
| 5.2.1 模式代数 |
| 5.2.2 GDM对象代数 |
| 5.3 GDM数据查询与操作 |
| 5.3.1 格数据操作模型 |
| 5.3.2 基于SQL的GDM数据查询与操作 |
| 5.3.3 GDM数据查询过程与优化 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于GDM的异构数据集成的查询、处理与优化 |
| 6.1 基于中间模式的多层局部自治集成模型 |
| 6.1.1 集成模型的定义 |
| 6.1.2 模式的类型与映射 |
| 6.2 异构数据集成的查询处理机制与过程 |
| 6.2.1 全局查询语言及查询变量关联 |
| 6.2.2 查询分解与查询计划生成 |
| 6.2.3 查询结果处理及并行调度 |
| 6.3 分布式异构环境下基于并行调度的查询优化 |
| 6.3.1 异构数据集成中的查询处理代价模型 |
| 6.3.2 预定义查询优化 |
| 6.3.3 自适应查询优化 |
| 6.3.4 综合优化策略 |
| 6.3.5 查询优化策略的评价与分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 GDM模型特性分析与集成效率评价 |
| 7.1 数据模型综合分类与定性比较分析 |
| 7.1.1 数据模型分类 |
| 7.1.2 基本特性的定性分析与比较 |
| 7.2 与OWL的对比与分析 |
| 7.3 数据集成时间与空间效率的评价分析 |
| 7.3.1 数据集成的时间与空间效率评估模型 |
| 7.3.2 初始化参数的一些假设和解释 |
| 7.3.3 实验结果的比较与分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 异构数据集成系统的设计与实现 |
| 8.1 基于GDM的异构数据集成系统的语义操作层次框架 |
| 8.2 一种综合的多策略相似度衡量方法 |
| 8.3 基于GDM模型的异构数据集成系统 |
| 8.3.1 开发环境与相关配置 |
| 8.3.2 系统架构及实施体系 |
| 8.3.3 格数据引擎核心功能展示与说明 |
| 8.3.4 Paragraph Turbo核心功能展示与说明 |
| 8.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A:GDM模型中数据以及关系的层次 |
| 附录B:GDM模型结点类型 |
| 附录C:GDM SQL语法定义 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）价值链视角下基于关键要素的商业模式选择方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 选择适合的商业模式对企业保持竞争优势具有重要作用 |
| 1.1.2 商业模式选择问题研究近年来倍受关注 |
| 1.1.3 研究价值链视角下基于关键要素的商业模式选择方法的必要性 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.2.1 价值链视角下基于关键要素的商业模式选择的研究框架 |
| 1.2.2 价值链视角下商业模式选择的关键要素的识别 |
| 1.2.3 价值链视角下商业模式关键要素选项的确定 |
| 1.2.4 商业模式选择的关键要素选项的修正与补充 |
| 1.2.5 基于关键要素选项组合的商业模式备选方案的生成与优选 |
| 1.3 研究目标与研究意义 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容、研究思路与研究方案 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.4.3 研究方案 |
| 1.5 本文章节安排 |
| 1.6 本文创新性工作说明 |
| 1.7 数学符号及用语的说明 |
| 第2章 商业模式选择的相关研究文献综述 |
| 2.1 文献检索情况概述 |
| 2.1.1 文献检索范围分析 |
| 2.1.2 相关文献情况分析 |
| 2.1.3 学术研究趋势分析 |
| 2.2 关于商业模式的相关概念 |
| 2.2.1 商业模式的概念 |
| 2.2.2 商业模式的构成要素 |
| 2.2.3 商业模式的基本类型 |
| 2.3 关于商业模式选择的影响因素 |
| 2.3.1 商业模式选择的外部环境因素 |
| 2.3.2 商业模式选择的企业内部因素 |
| 2.4 关于商业模式选择的涵义及方法 |
| 2.4.1 商业模式选择的涵义 |
| 2.4.2 商业模式选择的方法 |
| 2.5 已有研究成果的贡献与不足的评述 |
| 2.5.1 主要贡献 |
| 2.5.2 不足之处 |
| 2.5.3 对本文研究的启示 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 价值链视角下商业模式选择的概念界定、理论基础及研究框架 |
| 3.1 商业模式选择的相关概念分析与界定 |
| 3.1.1 商业模式选择的概念界定 |
| 3.1.2 商业模式构成要素的概念界定 |
| 3.2 价值链视角下商业模式选择的理论基础和相关概念界定 |
| 3.2.1 价值链理论概述 |
| 3.2.2 基于价值链理论的商业模式选择的维度划分 |
| 3.2.3 价值链视角下商业模式选择的关键要素的概念界定 |
| 3.2.4 关键要素选项的概念界定 |
| 3.3 价值链视角下基于关键要素的商业模式选择的学术思想及问题描述 |
| 3.3.1 基于价值链理论的商业模式选择的学术思想 |
| 3.3.2 基于关键要素的商业模式选择问题的一般性描述 |
| 3.4 价值链视角下基于关键要素的商业模式选择的研究框架 |
| 3.4.1 研究框架 |
| 3.4.2 研究框架的有关说明 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 价值链视角下商业模式选择的关键要素识别方法 |
| 4.1 问题描述及相关符号说明 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 相关符号说明 |
| 4.2 价值链视角下商业模式构成要素的筛选与修正 |
| 4.2.1 文献计量方法概述 |
| 4.2.2 基于文献计量分析的商业模式构成要素筛选 |
| 4.2.3 基于德尔菲法的商业模式构成要素的修正 |
| 4.3 价值链视角下商业模式关键要素的识别 |
| 4.3.1 DEMATEL方法概述 |
| 4.3.2 针对要素重要性的专家评价方法 |
| 4.3.3 基于DEMATEL方法的关键要素识别 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于相似案例分析的商业模式关键要素选项确定方法 |
| 5.1 预备知识 |
| 5.1.1 CBR概述 |
| 5.1.2 二元语义表示模型 |
| 5.1.3 信息熵的概念及相关计算公式 |
| 5.2 问题描述及符号说明 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 符号说明 |
| 5.3 商业模式历史相似案例的提取 |
| 5.3.1 属性权重的确定 |
| 5.3.2 商业模式案例属性相似度的计算 |
| 5.3.3 相似度阈值的设置及商业模式相似历史案例的提取 |
| 5.4 备选商业模式关键要素选项的确定 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 商业模式关键要素选项的修正与补充 |
| 6.1 问题描述及相关符号说明 |
| 6.1.1 问题描述 |
| 6.1.2 相关符号说明 |
| 6.2 商业模式关键要素选项的修正 |
| 6.2.1 关键要素选项的修正原则与修正策略 |
| 6.2.2 基于群体专家评价的关键要素选项重要性的确定方法 |
| 6.3 商业模式关键要素选项的补充 |
| 6.3.1 关键要素选项的补充原则与补充策略 |
| 6.3.2 基于群体专家评价的关键要素选项的补充方法 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 基于关键要素选项组合的商业模式备选方案的生成与优选 |
| 7.1 问题描述与相关符号说明 |
| 7.1.1 问题描述 |
| 7.1.2 相关符号说明 |
| 7.2 基于关键要素选项组合的商业模式备选方案的生成 |
| 7.2.1 商业模式关键要素选项间相容性的确定方法 |
| 7.2.2 基于关键要素选项间相容性评价的备选商业模式生成规则 |
| 7.2.3 基于生成规则的可用关键要素选项的确定及商业模式备选方案生成 |
| 7.3 商业模式评价指标权重的确定 |
| 7.3.1 评价指标的构建 |
| 7.3.2 基于DEMATEL方法的商业模式评价指标权重的确定 |
| 7.4 基于群体专家评价的商业模式选择 |
| 7.4.1 预备知识 |
| 7.4.2 扩展TOPSIS方法概述 |
| 7.4.3 基于扩展TOPSIS的商业模式选择的计算方法 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 应用研究:KXF公司的商业模式选择 |
| 8.1 背景分析 |
| 8.1.1 KXF公司基本概况 |
| 8.1.2 KXF公司现有商业模式现存问题分析 |
| 8.1.3 KXF公司商业模式选择的必要性 |
| 8.2 KXF公司商业模式选择的关键要素的识别 |
| 8.2.1 针对要素重要性的专家评价与分析 |
| 8.2.2 商业模式关键要素识别 |
| 8.3 针对KXF公司商业模式关键要素选项的确定 |
| 8.3.1 商业模式案例的属性权重的确定 |
| 8.3.2 商业模式相似历史案例的提取 |
| 8.3.3 备选商业模式关键要素选项的生成 |
| 8.4 KXF公司商业模式关键要素选项的修正与补充 |
| 8.5 KXF公司商业模式备选方案的生成与优选 |
| 8.5.1 KXF公司商业模式备选方案的生成 |
| 8.5.2 KXF公司商业模式评价指标的构建 |
| 8.5.3 KXF公司商业模式的优选 |
| 8.6 有关计算结果的相关分析 |
| 8.7 本章小结 |
| 第9章 结论与展望 |
| 9.1 本文的主要研究成果及结论 |
| 9.2 本文的主要贡献 |
| 9.3 本文研究的局限 |
| 9.4 今后继续研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录A: 关于价值链视角下商业模式构成要素的调查问卷 |
| 附录A1 关于商业模式构成要素的第一轮调查问卷 |
| 附录A2 关于商业模式构成要素的第二轮调查问卷 |
| 附录A3 关于商业模式构成要素的第三轮调查问卷 |
| 附录B: KXF公司商业模式选择的关键要素识别的调查问卷 |
| 附录C: KXF公司商业模式的关键要素选项的调查问卷 |
| 附录D: KXF公司商业模式评价指标调查问卷 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表论文情况 |
| 攻读博士学位期间参与科研项目情况 |
| 作者简介 |
（8）基于不同学习范式的工业大数据建模与质量预报（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景和研究意义 |
| 1.2 工业过程建模的研究内容 |
| 1.3 数据驱动建模的国内外研究现状 |
| 1.3.1 数据特性层面问题 |
| 1.3.2 过程特性层面问题 |
| 1.4 工业大数据分析建模下学习范式的演变 |
| 1.4.1 经典范式-孤立学习 |
| 1.4.2 过渡范式-传统自适应学习 |
| 1.4.3 革命范式-终身学习 |
| 1.4.4 关系与总结 |
| 1.5 本文研究内容与创新点 |
| 1.5.1 本文主要研究内容和体系架构 |
| 1.5.2 各章主要创新点介绍 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 基于深度隐变量模型的并行建模方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 方法论 |
| 2.2.1 主成分分析vs.自编码器及其深度模型 |
| 2.2.2 主成分回归vs.自编码器回归及其深度模型 |
| 2.2.3 偏最小二乘vs.有监督自编码器及其深度模型 |
| 2.3 流程工业大数据并行建模框架 |
| 2.3.1 线性并行建模方法 |
| 2.3.2 非线性并行建模方法 |
| 2.4 模型应用 |
| 2.4.1 过程监测 |
| 2.4.2 质量预报 |
| 2.5 案例研究 |
| 2.5.1 TE过程 |
| 2.5.2 二氧化碳吸收塔 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于并行非线性变分贝叶斯因子回归的质量预报建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 非线性变分贝叶斯因子回归方法的并行框架 |
| 3.2.1 非线性变分贝叶斯因子回归 |
| 3.2.2 映射函数的选择 |
| 3.2.3 基于NVBFR的并行计算 |
| 3.2.4 基于P-NVBFR模型的质量预报应用 |
| 3.3 案例研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于即时学习的并行建模框架 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 即时学习的研究现状 |
| 4.3 工业大数据时代的即时学习 |
| 4.3.1 模型库管理 |
| 4.3.2 并行搜索 |
| 4.3.3 并行建模 |
| 4.3.4 数据库管理 |
| 4.4 案例研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于流式并行变分贝叶斯因子回归的自适应建模 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 流式并行变分贝叶斯因子回归方法 |
| 5.2.1 变分贝叶斯因子回归 |
| 5.2.2 流式变分贝叶斯因子回归 |
| 5.2.3 先验判定的SKL散度 |
| 5.2.4 并行框架下的S-VBFR |
| 5.3 自适应质量预报建模 |
| 5.4 案例研究 |
| 5.4.1 数值例子 |
| 5.4.2 甲烷化炉 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 面向流式工业大数据的终身贝叶斯学习机器 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 终身贝叶斯学习机器框架 |
| 6.2.1 狄利克雷过程混合模型的回顾 |
| 6.2.2 框架的基本原理 |
| 6.2.3 终身学习的特点及其在此框架下的体现 |
| 6.3 流式工业大数据下的质量预报应用 |
| 6.4 案例研究 |
| 6.4.1 数值例子 |
| 6.4.2 甲烷化炉 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间完成的科研成果 |
| 攻读博士学位期间完成的科研项目 |
（9）光储充环境下电动汽车充换电供应链优化模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 光伏-储能系统发展现状 |
| 1.2.2 电动汽车充换电站发展现状 |
| 1.2.3 光储充一体化充换电站发展现状 |
| 1.2.4 光伏电站选址决策的研究现状 |
| 1.2.5 供应链节点企业优化选择研究现状 |
| 1.2.6 电动汽车换电配送研究现状 |
| 1.3 研究内容和框架 |
| 1.4 研究成果及主要的创新点 |
| 第2章 光储充环境下电动汽车充换电供应链分析 |
| 2.1 电动汽车充换电供应链构建 |
| 2.2 电动汽车充换电供应链特征 |
| 2.3 电动汽车充换电供应链关键问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 光储充环境下电动汽车充换电站选址优化模型 |
| 3.1 光储充发电站选址决策指标体系 |
| 3.1.1 地理条件 |
| 3.1.2 经济条件 |
| 3.1.3 环境条件 |
| 3.1.4 边界条件 |
| 3.1.5 地方政策 |
| 3.1.6 协同条件 |
| 3.2 构建光储充发电站选址决策优化模型 |
| 3.2.1 区间二型模糊数集 |
| 3.2.2 区间二型模糊AHP |
| 3.2.3 区间二型模糊TOPSIS |
| 3.3 算例分析 |
| 3.3.1 数据预处理 |
| 3.3.2 评价结果 |
| 3.3.3 敏感性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 光储充环境下电动汽车充换电供应链物流节点企业选择优化模型 |
| 4.1 电动汽车充换电供应链节点企业优化选择的评价体系 |
| 4.2 基于灰色累积前景理论的移动电源物流服务商选择 |
| 4.2.1 累积前景理论 |
| 4.2.2 灰色累积前景理论 |
| 4.2.3 灰色累积前景理论决策方法的计算步骤 |
| 4.3 情景分析 |
| 4.3.1 数据预设 |
| 4.3.2 决策过程 |
| 4.4 讨论分析 |
| 4.4.1 对比分析 |
| 4.4.2 敏感度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 光储充环境下电动汽车充换电供应链移动电源应急配送优化模型 |
| 5.1 电动汽车移动电源配送物流网络构建 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 配送路网构建 |
| 5.2.自适应NSGA-Ⅱ的配送路径优化 |
| 5.2.1 电动汽车移动电源应急配送数学模型 |
| 5.2.2 自适应NSGA-Ⅱ算法 |
| 5.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（10）基于云平台的风电机组智能运维系统设计与实现（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 智能运维系统 |
| 1.2.2 健康度评估方法 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 第二章 智能运维系统总体设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 功能性需求 |
| 2.1.2 用户角色分析 |
| 2.1.3 性能需求 |
| 2.2 系统目标及边界 |
| 2.3 系统框架结构 |
| 2.4 系统技术栈设计 |
| 2.4.1 后端技术栈设计 |
| 2.4.2 前端技术栈设计 |
| 2.5 系统业务划分 |
| 2.5.1 概要设计 |
| 2.5.2 智能运维系统云诊断平台 |
| 2.5.3 基于云平台的风电机组智能运维管理系统 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 风电机组智能运维云诊断算法设计 |
| 3.1 设计原则 |
| 3.2 多源异构数据云存储管理 |
| 3.2.1 数据云存储的优势 |
| 3.2.2 结构型SCADA数据存储管理 |
| 3.2.3 非结构型振声信号存储管理 |
| 3.3 整机状态模糊综合评判算法 |
| 3.3.1 多级运行状态评判体系设计 |
| 3.3.2 各级评判指标组合赋权常权值确定 |
| 3.3.3 梯形隶属云模型设计 |
| 3.3.4 各级评判指标变权权重确定 |
| 3.3.5 有缺失下指标权重修正 |
| 3.3.6 算法评估流程设计 |
| 3.4 仿真算例分析 |
| 3.4.1 测试数据集介绍 |
| 3.4.2 整机状态模糊综合评判算例分析 |
| 3.4.3 评估结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 智能运维管理系统设计与实现 |
| 4.1 系统开发与运行环境配置 |
| 4.2 系统代码结构 |
| 4.2.1 React前端代码结构 |
| 4.2.2 Spring Boot后端代码结构 |
| 4.3 系统数据库设计 |
| 4.4 状态监测模块 |
| 4.4.1 智慧风场大屏 |
| 4.4.2 实时监测模块 |
| 4.5 在线云诊断模块 |
| 4.5.1 监听回放模块 |
| 4.5.2 远程诊断模块 |
| 4.6 辅助办公模块 |
| 4.6.1 工单派发模块 |
| 4.6.2 报表管理模块 |
| 4.7 设置管理模块 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 系统部署与测试 |
| 5.1 状态监测模块测试 |
| 5.1.1 智慧风场大屏 |
| 5.1.2 实时监测模块 |
| 5.2 在线云诊断模块测试 |
| 5.2.1 监听回放模块 |
| 5.2.2 远程诊断模块 |
| 5.3 辅助办公模块测试 |
| 5.3.1 工单派发模块 |
| 5.3.2 报表管理模块 |
| 5.4 设置管理模块测试 |
| 5.5 系统性能测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表论文 |
四、探索VB在多用户环境下数据库的保护（论文参考文献）
- [1]智慧协同网络路径动态适配技术的研究与实现[D]. 李佳霖. 北京交通大学, 2020(03)
- [2]基于UWB及语义地图的室内移动机器人定位与路径规划关键技术研究[D]. 朱晓民. 华东理工大学, 2020
- [3]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [4]某水源地供水监控系统的设计与实现[D]. 张怿峰. 华北水利水电大学, 2020(01)
- [5]重庆中心型轨交站域步行性综合评价体系研究[D]. 彭雨轩. 重庆大学, 2019(01)
- [6]面向语义描述与数据查询的大数据组织方法及其关键应用技术研究[D]. 王新阳. 华南理工大学, 2018(02)
- [7]价值链视角下基于关键要素的商业模式选择方法研究[D]. 刘凯宁. 东北大学, 2018(12)
- [8]基于不同学习范式的工业大数据建模与质量预报[D]. 杨泽宇. 浙江大学, 2021(01)
- [9]光储充环境下电动汽车充换电供应链优化模型研究[D]. 王臻臻. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [10]基于云平台的风电机组智能运维系统设计与实现[D]. 张本. 北京邮电大学, 2021(01)