导读:本文包含了层次结构分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:聚丙烯腈,碳纤维,层次孔,中孔
层次结构分析论文文献综述
王雪飞,李丽,王燕菲,管建敏,钱鑫[1]（2019）在《层次孔结构碳纤维的制备及其结构分析》一文中研究指出本研究通过凝固相分离法获得了具有中/大孔结构的聚丙烯腈(PAN)纤维,随后将此纤维与KOH混合,高温热处理后聚丙烯腈线形结构转化为碳纤维类石墨结构,并产生大量微孔,因此制备的碳纤维具有微孔和中/大孔的层次孔结构。随着KOH用量增加,多孔碳纤维的表面孔结构增多,微孔结构也明显增加,比表面积和孔体积相应提高。当KOH与PAN纤维质量比为6时,碳纤维S_(BET)达到292.4m~2/g,是未采用KOH预处理制备碳纤维的23倍。(本文来源于《材料科学与工程学报》期刊2019年05期）
钱东[2]（2019）在《基于层次聚类的生物序列结构分析》一文中研究指出生物序列是计算生物学中的一个重要研究对象,主要包含DNA序列和蛋白质序列等。生物序列中隐藏着生物的遗传信息,其发现与研究在生物学、医学、药学等领域上都有重要意义。为了挖掘生物序列中的遗传信息,需要对序列结构进行分析。层次聚类作为一种经典的生物序列结构分析方法,可用于获得不同生物序列之间的相似性关系,进而分析序列的功能,研究其中隐藏的遗传信息。本文研究的是生物序列的一级结构,主要利用各种数值映射方法构造生物序列的特征向量,并基于特征向量对生物序列作结构分析,然后研究生物序列之间的相关关系并预测序列功能,最后讨论其生物学意义。研究中主要使用层次聚类对序列作结构分析,同时结合使用了DNA分段、方差分析和分组讨论等方法,并将处于DNA编码区的p53家族基因和非编码区的DNase I高敏位点(DNase I hypersensitive sites,DHSs)作为研究对象,具体工作为:1、研究p53家族基因的进化差异性。提取24条p53家族的DNA序列作为研究对象,利用混沌游走表示的方法将DNA序列映射为平面直角坐标系中的点列,然后构造8维加权特征向量来描述DNA序列。结合DNA分段和方差分析等方法对24条序列的特征向量作层次聚类。根据聚类结果来分析p53家族基因的差异性。研究结果表明,在p53家族中,p53、p63和p73等3类基因的差异主要体现在DNA序列的前2/3段和所构造特征向量的第4维和第7维上。2、研究p53家族基因的叁周期性。由于叁周期性是DNA序列蛋白质编码区的一种重要性质,所以提取30条p53家族的DNA编码序列作为研究对象。根据Voss映射和离散傅立叶变换可以获取序列的功率谱,而叁周期性可以由功率谱图像直观显示。提取功率谱中的最大功率谱、信噪比、位移偏度和叁周期性强度等特征,进而对p53家族基因作分步聚类。研究结果表明,p53家族中p53、p63和p73等3类基因的最大功率谱、信噪比和叁周期性强度有显着差异,在位移偏度上整体表现出稳定性。此外,根据分步聚类可以有效地分析序列中体现的生物进化规律。3、DHSs的预测。DHSs是染色质上易被DNase I酶分解的若干片段,对DHSs的预测有助于研究DNA序列非编码区的功能。通过伪叁核苷酸组的方法可以提取DHSs和non-DHSs中的局部序列顺序和整体序列顺序。继而对DHSs和non-DHSs作结构分析,并提出分组分类算法对DHSs作预测。根据结构分析的结果可知,DHSs和non-DHSs之间的二连核苷酸CG的含量有显着差异。此外,通过预测结果的比较分析,分组分类算法在DHSs的预测上具有更高的准确率。(本文来源于《江南大学》期刊2019-06-01）
黄细凤[3]（2019）在《基于主题层次的文本篇章结构分析方法》一文中研究指出针对文本篇章结构分析与语义内容理解,提出了基于主题层次的文本篇章结构分析方法,包括文本篇章结构表示体系、文本篇章结构分析框架及关键技术描述。首先根据文本篇章的外在形态和内在逻辑构建了包含主题维度和结构维度的文本篇章结构表示体系,然后,基于表示体系构建了基于主题分割的文本篇章结构分析框架,并重点对其中的主题分割和篇章关系分析算法进行了阐述。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年13期）
何静,殷明,刘丹青[4]（2019）在《基于成果导向的高职应用型学习层次结构分析与探索——以美国DQP学历框架为例》一文中研究指出美国学历资格框架(DQP)是美国新兴发展的高等教育改革工具,其核心是围绕大学生在毕业取得某一层次学历时应具备的学业资格——应具备的知识、技能及其融合应用,与应用型人才培养要求具有较强的匹配性。本研究以学历资格框架中应用学习领域的要求为基础,结合其他学习领域的参照点要求,根据学生学习认知发展规律与应用能力培养过程,提出了应用型学习的层次结构模型,包括阐述知识、问题分析、问题解决、任务实践、构建问题与完成任务这六个层次,以此作为高等职业教育人才培养与课程设计的框架性参考。(本文来源于《职业教育研究》期刊2019年04期）
李妙[5]（2019）在《基于深度学习的汉语复句层次结构分析方法的应用研究》一文中研究指出自然语言处理的一个重要分支——中文信息处理,在语义理解、文本生成等众多方面作用突出,而复句又作为汉语语法的重要实体单位,其在语义表达上复杂多样,因此,具有很高的研究价值和意义。一方面,它由单句构成能表达出非常丰富的语义信息;另一方面,也包含了单句间的逻辑语义层次结构关系,对于段落篇章分析意义重大。复句研究目前主要包括分句划分,关系词识别,关系类别判断,以及层次结构分析等。鉴于关系词对复句层次结构识别存在直接影响,因此能够有效准确地识别出关系词十分重要,但由于关系词本身离析度不同,及存在大量缺标或无标复句,使得提取准确率不超过76.3%[1]。因此,就需要从句法、语义、及交叉特征等多角度来综合分析复句层次结构关系。本文主要围绕基于改进的卷积神经网络方法并采用多维度特征融合的策略对复句层次结构进行分析识别。研究工作主要包括叁部分,首先,对复句进行准确分句划分,通过分析复句依存句法,提取出基于谓词核心的句法特征,包括句内谓核依存复现分布和句间依存关系分布;然后,鉴于分句间语义关联程度是决定层次结构划分的重要因素,利用中文维基百科语料训练句向量Doc2Vec模型,提取基于句向量的语义特征,及句间相似度度量特征,并将其按信息量90%留存度进行PCA降维处理;最后,由于复句多为短文本且缺少上下文信息,在一定程度上会造成分句的整体表示存在语义缺失或表示偏差,那么可以加入局部语义信息作为补充,因此,提取基于词向量Word2Vec与TextRank相结合的抽象特征,前者表示词嵌入,后者提取句中带权关键词,共同计算分句加权关键词词向量用以表征其局部语义信息,同样按90%信息留存度作降维处理。因此,通过浅层句法特征、深层语义特征,及交叉抽象特征叁个维度作为复句表示。通过特征融合将机器学习算法作为基线模型并做特征权重分析,以改进的带注意力机制的双通道卷积神经网络模型在CCCS语料库上进行对比实验,分析其预测准确率、F1-score、AUC,通过实验,语义特征、相似度特征及带权词向量特征对目标影响较显着,同时复句层次结构分析的正确率为83.1%。该结果表明,本文提出的基于深度学习的一系列研究方法对层次结构分析是行之有效的。(本文来源于《华中师范大学》期刊2019-04-01）
于彬,王相臣[6]（2019）在《系统论视阈下现场物证的层次结构分析》一文中研究指出当前以审判为中心的诉讼制度改革要求公安机关在办理刑事案件中,必须以现场物证为核心开展侦查活动,这就急需提高对现场物证的认识和分析水平。从系统论的视角来看待现场物证,运用系统层次观来全面的分析现场物证,为深入挖掘现场物证所蕴含的各种信息开辟了一个新的研究方向,为提高现场物证的证明力提供了新的思路,从而为诉讼审判提供强有力的证据支持。(本文来源于《系统科学学报》期刊2019年02期）
韩欣珉,徐浩军,钟季龙,张亚騤[7]（2018）在《基于改进ISM方法的装备体系层次结构分析》一文中研究指出体系结构的组成分析和层次结构划分是体系结构建模的重要内容。根据装备功能,可以将体系划分为预警探测节点、指挥控制节点、火力打击节点、支援保障节点以及信息传输节点五类主要节点,并引入了ISM模型对体系结构层次进行划分。在传统解释结构模型(ISM)模型基础上,探索出一套基于有限可达的体系结构划分新方法,以适应复杂网络结构的层次划分。案例对比分析了传统模型和有限可达方法,表明在典型体作战想定背景下,有限可达方法能有效针对复杂耦合网络进行层次结构划分,所得子网络耦合度低,为装备体系结构分析提供了一种新的思路。(本文来源于《第八届中国航空学会青年科技论坛论文集》期刊2018-11-05）
王魁,马宏,黄瑞阳[8]（2018）在《基于重要节点删除法的社会网络层次结构分析》一文中研究指出社会网络的结构分析一般通过社团探测来实现,但现实网络中节点具有层次性,少量节点拥有大量连接,使网络不能得到最优划分。为此,提出一种改进的基于重要节点删除的网络分解方法。运用基于中心节点删除的网络分解策略对复杂网络结构进行分析,通过节点介数的快速计算方法计算节点中心性,以迭代的方式删除中心节点使网络分解,并将中心节点与分解出的分支在邻接矩阵中的位置重排序,得出社会网络的层次结构划分。在真实网络上的实验结果表明,删除网络中介数最高的节点可使网络快速分解,根据网络分解结果将原网络简化为一个以中心节点为核心,以分解出的较大分支为叶子的星型结构,可以更好地表示网络中节点的层次关系。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年05期）
陈璐[9]（2017）在《不同母语背景下大学生二语写作的语篇修辞结构分析：层次、关系和功能》一文中研究指出在经济全球化的影响下,使用英语有效地进行交流日益重要。由于英语写作相对其它叁种语言技能而言更为复杂和全面,英语写作教学一直是英语教学中的重点和难点。词汇语法的连接性和语义的连接性构成了文章的完整(Melnichuk,2013)。然而,许多英语学习者在写作中由于对这一完整性缺乏认识,忽视了连接句子和段落之间的修辞关系,从而出现写作意图不明确,文章主旨不突出,和段落结构混乱等问题。本文以修辞结构理论为基础,分析了八篇作文,作者的母语不同,旨在研究不同母语背景的大学生的英语写作之间语篇修辞结构上的异同。这一研究有利于引起英语学习者和英语教师对篇章修辞结构的重视,为如何从宏观结构着手对英语写作进行布局谋篇的教学活动提供重要参考。传统的对比修辞学研究者(Kaplan,1966)认为语篇结构受母语思维模式的影响,如,英语写作模式是直线型,而汉语等东方语言是间接型的结构。学者对不同语言写作所特有的语篇模式进行了分析。Hoey(1983)提出了反映英语思维模式的叁种主要语篇模式,即是:问题解决型(即提出问题分析问题产生的原因,最后提出解决问题的方法)、一般特殊型(即从一般到具体的演绎法推进)和匹配比较型(即比较两个事物的不同点)。注重宏观结构能使非英语母语学习者在英语写作体现出思维的逻辑性。尤其在二语学术写作中,严密的逻辑推理更能使读者对文章描述的内容信服。本文借助修辞结构理论作为描述文本语篇结构的理论框架,对语篇的完整性和连接性进行分析,以揭示语篇中作者的写作意图。修辞结构理论超越了词汇、语法层面的分析,主要着重于对语篇整体结构的分析,具体包含叁个方面,层次性、关系性和功能性(徐赳赳&Webster,1999:17)。根据修辞结构理论,篇章的逻辑性是通过文章中的修辞关系和整体结构体现出来的。本文主要围绕着以下叁个问题展开研究:1.不同母语背景学生的英语写作中倾向于使用哪几种修辞关系?2.英语母语与非英语母语学生惯用的修辞关系有何异同?3.英语母语与非英语母语学生的英语写作中的篇章结构上有何异同?本研究搜集了来自四种不同母语背景的大学生的八篇英语作文,以修辞结构理论工具(rsttool)软件作为研究工具对文本进行系统的分析,再将结果进行对比研究。文本导入修辞结构理论工具后,对语篇以小句为单位进行语段切分。分析语段间的修辞关系后,生成修辞结构关系树状图并统计出每个样本修辞关系的使用频度。最后借助修辞结构树状图对全文的篇章结构进行分析。文本按英语母语以及非英语母语写作者分成两组,从而对结果进行组间对比。同时,结果也按照四种母语背景分成四组进行细致分析。通过对文本的分析,得出以下结果。首先,在所有写作文本中,“阐述”(elaboration)为出现频度最高的修辞关系。包括阐述在内,最为常用的六种修辞关系为:“阐述”(elaboration)、“对比”(contrast)、“评价”(evaluation)、“对照”(antithesis)、“背景”(background)和“总结”(summary)。英语母语和非英语母语学生的英语写作中在以上六种修辞关系的使用频度上并无明显区别。其次,英语母语和非英语母语学生的英语写作在篇章结构上并无明显区别。学生普遍倾向于使用一般到特殊的演绎法写作模式,并倾向于将文章主旨放置于开头段落。演绎法的写作模式作为典型的英语篇章思维模式之一,为不同母语背景的学生所用。研究对象的英语写作文本中都没有体现出明显的母语思维模式。比如,以中文为母语的学生的英语写作文本中体现出直接型的写作模式,而不是东方语言特有的螺旋式。研究结果对二语写作教学和跨文化交际有启示的作用。一方面,通过对语篇模式进行比较,找出语篇发展、篇章主题表述的特点和规律,学生在写作中从宏观的角度认识段落和整体文本的基本框架结构,从语篇模式的段落层级研究中了解句子和段落间的逻辑关系,从而提高其英语写作能力。通过对语篇模式的理解,学生亦能了解不同语言可能潜在的思维模式,从而提高跨文化交际的意识。再者,通过对比分析,学生能掌握一般英语写作模式的实质,从而克服自身母语思维模式和写作语篇模式的干扰。此外,学生还能提高其对句子和段落之间的修辞关系的认识。另一方面,在跨文化交际的视角下,修辞结构的对比分析能帮助学生体验与自己不同的其他文化,并认识两者之间的文化差异,从而提高跨文化交际的意识。由于本研究的修辞结构对比分析仅包括较少的研究对象及其写作文本,其局限性不可避免。尽管该研究存在一定的局限,笔者希望本研究对今后修辞结构分析的研究带来一定启示。今后类似的对二语写作修辞结构的对比分析研究中,除了对修辞关系和篇章整体结构进行分析以外,还需考虑二语学习者在写作中对读者产生的期望效果和写作的主要目的等。(本文来源于《吉林大学》期刊2017-04-01）
刘凤娇[10]（2017）在《基于标记隐现规则和关联特征的复句层次结构分析研究》一文中研究指出中文信息处理作为计算语言学的一个分支,在人工智能、搜索引擎等互联网技术飞速发展的今天显得越来越重要。汉语的使用范围也随着中国在国际上的影响力逐渐扩大,而汉语复句作为汉语语言的重要组成部分,已经成为计算机解决的核心对象,也是目前中文信息处理的研究难点之一。目前,对复句的研究主要包括关系标记的自动标识、分句和非分句的判断、复句层次的自动划分和复句关系的识别。其中,关系标记的自动标识和分句划分已经有了较多的研究,而复句层次的自动划分和关系识别研究较少。鉴于关系标记的自动标识技术已经基本成熟,且关系标记本身具有标明复句层次结构和分句间逻辑语义的作用,因此,在对复句的层次结构进行分析时也要紧紧抓住关系标记这一重要形式标志。然而,由于汉语表达方式的多样性,分句内总会出现关系标记的缺省,即关系标记的隐现,这就导致仅仅依靠关系标记实现复句层次的识别困难重重。为此,本文采取“分而治之”的策略,将研究对象(叁句式有标复句)分成充盈态和非充盈态两种类型;同时,为解决标记缺省的问题,构建了标记配位类型表和标记隐现规则,实现对复句内的标记隐现模式的自动提取;另外,在复句的依存句法分析基础上,提出了利用句法成分复现进行分句间关联度的计算。最终通过构建基于标记隐现规则和关联特征的复句层次结构识别模型,达到对复句的层次结构进行自动划分的目的。本文的工作从以下几个方面开展。首先,本文利用依存句法和标点符号对复句内的分句进行划分;其次,在剔除伪分句的基础上,对分句内的关系标记进行标注和提取,以期获得复句的关系标记序列;然后,构建标记配位类型表,并在此基础上提出了标记隐现模式确定算法,获得给定复句的标记隐现模式;同时,在依存句法分析的基础上,提出利用句法成分复现对分句间的关联度进行计算的方法;最后,构建基于标记隐现规则和关联特征进行复句层次结构判断的模型,通过标记隐现规则对充盈态叁句式有标复句的层次进行识别和分析,对于非充盈态叁句式有标复句则利用关联特征进行层次结构判断。通过实验,标记隐现模式获得的正确率达91.5%,复句层次结构分析的正确率达90.6%。该结果表明,本文提出的方法对复句层次结构的分析是行之有效的。(本文来源于《华中师范大学》期刊2017-04-01）
层次结构分析论文开题报告
（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：
生物序列是计算生物学中的一个重要研究对象,主要包含DNA序列和蛋白质序列等。生物序列中隐藏着生物的遗传信息,其发现与研究在生物学、医学、药学等领域上都有重要意义。为了挖掘生物序列中的遗传信息,需要对序列结构进行分析。层次聚类作为一种经典的生物序列结构分析方法,可用于获得不同生物序列之间的相似性关系,进而分析序列的功能,研究其中隐藏的遗传信息。本文研究的是生物序列的一级结构,主要利用各种数值映射方法构造生物序列的特征向量,并基于特征向量对生物序列作结构分析,然后研究生物序列之间的相关关系并预测序列功能,最后讨论其生物学意义。研究中主要使用层次聚类对序列作结构分析,同时结合使用了DNA分段、方差分析和分组讨论等方法,并将处于DNA编码区的p53家族基因和非编码区的DNase I高敏位点(DNase I hypersensitive sites,DHSs)作为研究对象,具体工作为:1、研究p53家族基因的进化差异性。提取24条p53家族的DNA序列作为研究对象,利用混沌游走表示的方法将DNA序列映射为平面直角坐标系中的点列,然后构造8维加权特征向量来描述DNA序列。结合DNA分段和方差分析等方法对24条序列的特征向量作层次聚类。根据聚类结果来分析p53家族基因的差异性。研究结果表明,在p53家族中,p53、p63和p73等3类基因的差异主要体现在DNA序列的前2/3段和所构造特征向量的第4维和第7维上。2、研究p53家族基因的叁周期性。由于叁周期性是DNA序列蛋白质编码区的一种重要性质,所以提取30条p53家族的DNA编码序列作为研究对象。根据Voss映射和离散傅立叶变换可以获取序列的功率谱,而叁周期性可以由功率谱图像直观显示。提取功率谱中的最大功率谱、信噪比、位移偏度和叁周期性强度等特征,进而对p53家族基因作分步聚类。研究结果表明,p53家族中p53、p63和p73等3类基因的最大功率谱、信噪比和叁周期性强度有显着差异,在位移偏度上整体表现出稳定性。此外,根据分步聚类可以有效地分析序列中体现的生物进化规律。3、DHSs的预测。DHSs是染色质上易被DNase I酶分解的若干片段,对DHSs的预测有助于研究DNA序列非编码区的功能。通过伪叁核苷酸组的方法可以提取DHSs和non-DHSs中的局部序列顺序和整体序列顺序。继而对DHSs和non-DHSs作结构分析,并提出分组分类算法对DHSs作预测。根据结构分析的结果可知,DHSs和non-DHSs之间的二连核苷酸CG的含量有显着差异。此外,通过预测结果的比较分析,分组分类算法在DHSs的预测上具有更高的准确率。
（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。
层次结构分析论文参考文献
[1].王雪飞,李丽,王燕菲,管建敏,钱鑫.层次孔结构碳纤维的制备及其结构分析[J].材料科学与工程学报.2019
[2].钱东.基于层次聚类的生物序列结构分析[D].江南大学.2019
[3].黄细凤.基于主题层次的文本篇章结构分析方法[J].电脑知识与技术.2019
[4].何静,殷明,刘丹青.基于成果导向的高职应用型学习层次结构分析与探索——以美国DQP学历框架为例[J].职业教育研究.2019
[5].李妙.基于深度学习的汉语复句层次结构分析方法的应用研究[D].华中师范大学.2019
[6].于彬,王相臣.系统论视阈下现场物证的层次结构分析[J].系统科学学报.2019
[7].韩欣珉,徐浩军,钟季龙,张亚騤.基于改进ISM方法的装备体系层次结构分析[C].第八届中国航空学会青年科技论坛论文集.2018
[8].王魁,马宏,黄瑞阳.基于重要节点删除法的社会网络层次结构分析[J].计算机工程.2018
[9].陈璐.不同母语背景下大学生二语写作的语篇修辞结构分析：层次、关系和功能[D].吉林大学.2017
[10].刘凤娇.基于标记隐现规则和关联特征的复句层次结构分析研究[D].华中师范大学.2017