导读:本文包含了半结构化模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:认知能力,学习成绩,学困生,结构化方程模型
半结构化模型论文文献综述
李萍,王士进,王筱圃,刘俊生[1]（2019）在《基于结构化方程模型的学困生认知能力差异研究》一文中研究指出认知能力的发展是青少年儿童心理发展中非常重要的一环,本文采用认知能力电子化测查工具对合肥市某中学的七、八年级全体学生进行认知能力水平测试,将学生按照学习成绩划分为学优生和学困生,使用结构化方程模型分别研究认知能力对学困生和学优生学习成绩的影响。研究结果表明:学困生和学优生的认知能力对各科学习成绩的影响机制存在差异,记忆能力对学优生的语文成绩和推理能力产生直接影响,而对学困生不产生影响,并根据研究结果提出合理的建议以帮助提高学困生的学习成绩。(本文来源于《数字教育》期刊2019年05期）
宋珂慧,张莹,张江伟,袁晓洁[2]（2019）在《基于生成式对抗网络的结构化数据表生成模型》一文中研究指出在机器学习和数据库等领域,高质量数据集的合成一直以来是一个非常重要且充满挑战性的问题.其中,合成的高质量数据集可用来改善模型,尤其是深度学习模型的训练过程.一个健壮的模型训练过程需要大量已标注的数据集,获取这些数据集的一种方法是通过领域专家的手动标注,这种方法不仅代价大还容易出错,因此由模型自动合成高质量数据集的方法更为合理.近年来,由于计算机视觉领域的飞速发展,已经有不少致力于图像数据集合成的研究,但是这些模型不能直接应用在结构化数据表上,并且据调研,对这类数据的相关研究几乎没有.因此,提出了一个针对结构化数据表的生成模型TableGAN,该模型是生成式对抗网络(generative adversarial network, GAN)家族的一种变体,通过对抗训练的方式提高生成模型的性能.针对结构化数据的特征改变了传统GAN模型的内部结构,包括优化函数等,使其能够生成高质量的结构化数据用于改善模型的训练过程.通过在真实数据集上的大量实验表明了此模型的有效性,即在扩大后的数据集上训练模型的效果有明显提升.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2019年09期）
陈素梅[3]（2019）在《结构化模型助力教师成长》一文中研究指出教师是教育发展的第一资源。如何形成教师集体成长的态势是海南省海口市教师队伍建设要突破的难点。从2013年起，海口市逐渐走出一条“以课程为载体，以塔式为结构，以成长为传输力”的结构化成长模型。结构化成长模型从以往断裂的、无逻辑的浅层次成长走向可持续的深层次(本文来源于《中国教师报》期刊2019-06-12）
汤海明[4]（2019）在《五精进阶:跨境电商复合型人才培训的实践框架——基于培训结构化模型的视角》一文中研究指出培育紧缺的跨境电商复合型实战人才,是中小外贸企业积累人力资本,实现外贸转型升级,推进"一带一路"建设的重要战略举措。从培训结构化模型视域下分析,跨境电商培训要做好"需求挖掘、方案策划、资源整合、项目设置、培训教学、评价反馈"等重要环节。坚持以学习者为中心,以绩效为目标,通过制定精确化方案、整合精品化资源、开发精准化项目、开展精实化培训、实施精进化评价,形成"五精进阶"跨境电商复合型人才培训模式,培育外贸企业紧缺的跨境电商中高端实战型人才,助力外贸经济可持续发展。(本文来源于《当代继续教育》期刊2019年02期）
雷鸣,徐晓清,陈欣歌[5]（2019）在《我国寿险业退保行为的影响因素分析——基于结构化方程模型》一文中研究指出近年来,我国寿险业退保率迅速上升,而保费收入却增长缓慢,这对寿险公司的正常运营具有极大影响,因此,寿险公司亟需降低退保支出,提高保单的持续性。影响退保行为的四个主要因素为公司声誉、成本控制能力、产品竞争能力和盈利能力,选取2012—2016年共5年的355组数据,构建结构化方程模型。发现寿险产品的竞争力、成本控制能力和公司盈利能力提高能减少投保人的退保行为,其中产品竞争力影响最大,而寿险公司的声誉与退保行为有微弱的负相关。基于实证研究的结果可以看出,寿险公司要减少投保人的退保行为,降低退保率,首先应当考虑提高寿险产品的竞争力、公司的成本控制能力和盈利能力。而对于信誉良好的大型寿险公司更要注意自身的退保风险。研究的结论对我国寿险公司的经营管理和寿险产品的精算基础的调整有一定的借鉴意义。(本文来源于《南京财经大学学报》期刊2019年01期）
户鹏飞[6]（2019）在《海波龙预算系统SQL结构化接口集成模型应用》一文中研究指出海波龙预算系统采用多维数据库作为后台数据库,在与周边财务系统集成时,使用海波龙自带的系统模块FDM按月份将周边财务系统的数据抽取至多维数据库,该技术适用于实际数据场景。每年的预算编制时间紧,任务重,集团型各级单位会耗费大量的时间在公司间、部门间的预算沟通,预算审核,留给财务人员在预算系统编制的时间非常少,是否有技术将预算数据批量导入至预算系统,以解决财务人员的燃眉之急。本文主要介绍SQL结构化接口集成模型,借助该模型将关系型或者其他格式的数据导入至海波龙预算系统中的多维数据库,财务人员可以有更多的时间与公司/部门间进行沟通博弈。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年03期）
潘智勇[7]（2019）在《基于结构化主题模型的图像分类方法研究》一文中研究指出图像分类是计算机视觉研究领域的重要问题之一,其准确性直接影响着人们对图像资源的有效利用。人工智能算法在分类速度和准确性等方面都有效地提高了图像分类的效果,但图像的底层特征表达与上层语义之间存在的“语义鸿沟”,仍然是严重影响图像分类准确率的一个重要因素。主题模型的主题是视觉词汇与上层语义之间的媒介,是克服“语义鸿沟”的有效方法之一。以图像分类问题为研究背景,本文针对隐狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)模型忽略视觉词汇之间空间位置关系的不足开展研究,从不同方面研究和探索具有空间信息的结构化主题模型的构建方法。结合图像数据特点,所提出的模型增强了对图像的表达能力,进而提高了图像分类的准确率;同时结合当前流行的深度学习方法,在主题模型中引入了卷积神经网络的特征表示,增强了主题模型的表达能力。本文研究的主要内容和贡献包括以下几方面:(1)提出融合图像内相邻主题结构关系的主题模型。LDA模型忽略了视觉词汇的空间位置关系,影响了其对图像表达的准确性。作为生成式模型,主题可以理解为视觉对象的组成部件,因此,相邻视觉词汇由同一主题产生的概率较高。据此,本文提出融合相邻视觉词汇对应主题间依赖关系的主题模型。在其主题采样过程中,模型利用马尔可夫随机场(Markov random fields)描述相邻视觉词汇对应主题之间的结构关系。该方法使主题对于对象组成部件的表达更有效,增强了图像特征表达的准确性,从而提高了图像分类的准确率。该方法明确了主题模型的主题在图像分类问题上的表现形式,从理论和实验两方面论证了在图像分类问题上,主题是以中层特征的形式表示对象的组成部件。(2)提出基于卷积特征的主题模型。卷积神经网络的特征对图像的表达更准确,但要求输入图像必须转换为固定尺寸,这会造成对象的形变或信息缺失。为克服这一问题,同时有效利用卷积特征,本文提出以主题模型替换最后一层池化层的主题模型结构。该模型提取不固定尺寸图像的卷积特征,通过聚类形成视觉词汇,以主题模型分析图像,并以主题分布将图像表示成固定长度的特征。该模型有效地避免了因调整图像尺寸而造成的信息缺失和图像表达不准确的问题。同时,该模型以卷积特征学习视觉词汇,有效地提高了主题对于对象组成部件的表达能力,也为其它模型利用卷积特征提供了参考。因此,该模型从特征表达的有效性和图像信息的完整性两方面,提高了主题模型对于图像的表达能力以及对图像分类问题的处理能力。(3)提出融合多尺度区域结构关系的主题模型。融合相邻主题结构关系的主题模型在主题采样过程中考虑了相邻视觉词汇对应的主题之间的结构关系,但在一定尺度的局部区域内,其他视觉词汇对应的主题也会对当前主题采样产生一定的影响。针对这一问题,本文提出融合多尺度区域主题结构关系的主题模型。该模型通过空间金字塔方法对图像进行多尺度划分,以主题模型分析各尺度区域内主题与视觉词汇之间的关系,从而表达视觉词汇在不同尺度区域内的空间位置信息。该模型组合所有区域的主题分布作为特征来表达图像,有效地反映不同尺度的区域信息,避免小尺寸对象或对象部件等信息的缺失,同时减弱了单一尺度的区域划分造成的对象误拆分等问题的影响。此外,该模型针对不同尺度区域的特点,应用不同的主题模型分析区域特征,使其在应用过程中更灵活并易于扩展。(4)提出并行在线学习的主题模型。融合相邻主题结构关系的主题模型基于批量离线方式学习模型参数,对内存和数据形式有较高的要求,运行效率较低。因此,本文针对其参数学习方式开展研究,利用增量吉布斯采样(incremental Gibbs sampling)算法,提出在线学习模型和并行在线学习模型。在线学习模型从序列数据中初始化模型参数,利用重采样方法更新模型参数。并行在线学习模型是在线学习模型的扩展,实现初始主题分配的并行化,利用服务端的重采样过程实现全局参数的学习和更新。本文提出的两种模型有效地从序列数据中学习模型参数,不需要将所有数据加载到内存,降低了对系统内存的需求,尤其在系统内存无法满足批量学习方式时,可以有效地实现主题采样和参数学习。因此,本文提出的两种模型增强了对于较多数据的处理能力,提高了模型计算速度和参数学习的效率。综上所述,本文针对LDA模型忽略空间结构信息的问题,从不同方面提出了更符合图像分类实际问题的结构化主题模型:融合图像内相邻主题结构关系的主题模型和融合图像内多尺度区域主题结构关系的主题模型,提高了图像中主题分配的准确性和主题对于对象组成部件的表达能力。同时,针对融合相邻主题结构关系的主题模型的参数学习方式,提出具有在线学习和并行学习能力的主题模型,从而提高了模型参数学习的效率,降低了模型学习过程对于系统内存的需求。此外,本文提出结合卷积特征的主题模型结构,提高了主题对于对象部件表达的准确性,为主题模型在图像分类任务的应用提供了新的方向,也为进一步解决卷积神经网络调整图像尺寸的问题提供了新的思路。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-01-01）
熊琰[8]（2018）在《亚格子颗粒对动力学特性的多尺度分析及结构化模型》一文中研究指出气固两相湍流的研究是一个多尺度问题,准确刻画颗粒与流体间复杂的交互作用是其主要难点之一。在大涡模拟框架下,亚格子尺度流体对颗粒运动特性影响不可忽视,定量分析亚格子尺度流体对颗粒运动特性作用机理,构建合理的颗粒亚格子尺度速度模型,仍是本领域研究热点之一。本文以气固两相均匀各向同性湍流为研究对象,就亚格子尺度流体与颗粒间交互作用开展了如下研究:首先,本文中利用Fourier变换对直接数值模拟(DNS)流场进行谱空间截断,获取不同截断波数下的过滤流场(FDNS),并在不同流场中释放惯性颗粒且采用拉格朗日点源颗粒模型进行轨道追踪,研究过滤掉的亚格子尺度流体对颗粒对动力学统计量的影响,尤其是径向分布函数过滤后误差曲线的非单调变化。对于小惯性颗粒而言,亚格子尺度流体缺失使得颗粒局部富集效应下降;而当颗粒惯性St_k>3.0后,过滤后其反而增大。从整体上看,过滤后径向分布函数曲线上呈现出尺度上的平移是误差的来源,在颗粒径向相对速度高阶统计特性、颗粒所见流场结构统计特性上均发现了类似尺度上的平移。这表明过滤后流场特征尺度的增大影响了与之交互作用的颗粒表观惯性大小,同时验证了颗粒的局部富集与颗粒相对速度间存在强关联,并且与流场亚格子尺度流体相关。而颗粒碰撞核函数体现了径向分布函数以及颗粒对相对速度的综合效应,在两者互补作用下,亚格子流体仅对St_k≤2.0的颗粒碰撞相关统计量有较大影响,相关建模也应主要针对小惯性颗粒。其次,利用小波过滤器对DNS流场进行多尺度相干涡结构提取,通过调节过滤阈值的大小保持与FDNS流场有效过滤深度一致,流场统计特性证实小波过滤后流场(WFDNS)能有效保存流场中相干涡结构信息;而在颗粒运动特性统计量上,得益于亚格子尺度内结构特性的保留,颗粒局部富集效应的捕捉优于FDNS下结果。同时,颗粒的单点统计特性,如颗粒所见流场结构性统计量,以及拉格朗日积分时间尺度、颗粒对动力学统计量等结果表明,亚格子尺度内流场涡结构性信息对颗粒对统计特性的影响明显大于颗粒单点统计特性。在基于流场相干涡结构特性过滤的WFDNS体系中,上述颗粒多种统计特性误差均较FDNS有显着减小,这对于准确模拟颗粒动力学特性和机制,乃至构造相关颗粒亚格子模型提供了新的思路。最后,在上述通过小波过滤器获得的WFDNS基础上,引入以差分过滤器(DF)为基础的结构化亚格子模型对颗粒所见亚格子流场速度进行封闭,测试结果表明:该模型能够对亚格子尺度内涡结构性信息进行多尺度强化,提升颗粒扩散以及颗粒局部富集等颗粒对统计量预测精度,具有一定普适性。对比在FDNS流场中的模型测试结果可发现,两者对于颗粒扩散统计而言差距不大,但对颗粒局部富集以及颗粒碰撞核等颗粒对统计特性上,WFDNS+DF结果优势明显。另一方面,与不同过滤流场下应用Langevin方程亚格子随机体系模型的颗粒统计结果进行对比发现,该Langevin颗粒随机亚格子模型旨在补偿亚格子尺度内的湍动能的缺失,虽能有效提高颗粒所见湍动能、颗粒所见拉式积分时间尺度等颗粒扩散统计量的模拟精度,但对于颗粒对动力学相关统计量,随机模型无法进行有效预测。总体而言,基于相干涡结构提取的结构化颗粒亚格子模型在多种颗粒运动统计上均体现了较大优势,尤其对涉及小惯性颗粒的颗粒对动力学统计而言。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-12-20）
李佳佳[9]（2018）在《基于模型认知与实验探究的结构化教学——以“Fe~(2+)与Fe~(3+)的生成与转化”为例》一文中研究指出元素化合物的教学应培养学生建构学习思维模型的能力,将零散知识按照逻辑顺序结构化、并按照难度顺序层层深入。学生在各环节中,提出问题、理论分析、猜想假设、方案设计、进行实验、交流汇报、问题解决、联系实际,利于化学学科核心素养的培养。(本文来源于《高考》期刊2018年35期）
陈宗利,孙文智[10]（2018）在《军工企业结构化工艺管理系统模型研究》一文中研究指出随着军工企业PDM系统和MES系统的深入应用,产品设计BOM和制造BOM逐渐得以建立,极大提高了产品生产过程中设计和制造的管理水平。但是影响产品质量最为关键的工艺设计缺乏有效的研究和支撑,缺乏工艺BOM的建设,企业的各系统基本上处于信息孤岛状态,相互之间的数据信息共享有限。文章对该企业工艺管理系统进行研究,说明工艺管理系统建设应关注的功能,同时能够实现信息的互通,使企业围绕产品生产的整个产品数据完整的连接起来。(本文来源于《信息通信》期刊2018年10期）
半结构化模型论文开题报告
（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：
在机器学习和数据库等领域,高质量数据集的合成一直以来是一个非常重要且充满挑战性的问题.其中,合成的高质量数据集可用来改善模型,尤其是深度学习模型的训练过程.一个健壮的模型训练过程需要大量已标注的数据集,获取这些数据集的一种方法是通过领域专家的手动标注,这种方法不仅代价大还容易出错,因此由模型自动合成高质量数据集的方法更为合理.近年来,由于计算机视觉领域的飞速发展,已经有不少致力于图像数据集合成的研究,但是这些模型不能直接应用在结构化数据表上,并且据调研,对这类数据的相关研究几乎没有.因此,提出了一个针对结构化数据表的生成模型TableGAN,该模型是生成式对抗网络(generative adversarial network, GAN)家族的一种变体,通过对抗训练的方式提高生成模型的性能.针对结构化数据的特征改变了传统GAN模型的内部结构,包括优化函数等,使其能够生成高质量的结构化数据用于改善模型的训练过程.通过在真实数据集上的大量实验表明了此模型的有效性,即在扩大后的数据集上训练模型的效果有明显提升.
（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。
半结构化模型论文参考文献
[1].李萍,王士进,王筱圃,刘俊生.基于结构化方程模型的学困生认知能力差异研究[J].数字教育.2019
[2].宋珂慧,张莹,张江伟,袁晓洁.基于生成式对抗网络的结构化数据表生成模型[J].计算机研究与发展.2019
[3].陈素梅.结构化模型助力教师成长[N].中国教师报.2019
[4].汤海明.五精进阶:跨境电商复合型人才培训的实践框架——基于培训结构化模型的视角[J].当代继续教育.2019
[5].雷鸣,徐晓清,陈欣歌.我国寿险业退保行为的影响因素分析——基于结构化方程模型[J].南京财经大学学报.2019
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[7].潘智勇.基于结构化主题模型的图像分类方法研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[8].熊琰.亚格子颗粒对动力学特性的多尺度分析及结构化模型[D].华中科技大学.2018
[9].李佳佳.基于模型认知与实验探究的结构化教学——以“Fe~(2+)与Fe~(3+)的生成与转化”为例[J].高考.2018
[10].陈宗利,孙文智.军工企业结构化工艺管理系统模型研究[J].信息通信.2018