导读:本文包含了网络描述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:层纤维丛空间,大数据分析,层次流网络,关联模型与算法
网络描述模型论文文献综述
白泉涌,沈体雁,付广军[1]（2020）在《基于层次纤维丛空间的流网络关联模型与算法研究——以首都核心区重要企业供销链关联的实证分析为例》一文中研究指出为分析多层复杂网络流现象,规避传统平层模型分析的缺陷,本文扩展地利用现代数学的层化纤维丛空间、分次模、分次环与幺半群等,刻画出对应的抽象化内外部流网络结构体系。运用自然底空间投射的逆射,回归揭示像射隐藏的数据团内关系,刻画纤维丛的元数据关联。解构和标签了自然封装隐藏的数据及发现其流动路径,结合使用紧邻的垂直、贡献和依存叁种基本流网络关系,协同粗糙模糊理论与大数据分析方法,运用网络流相关定理推导提出分析复杂层次流网络的关联模型与算法。利用中央核心区采集的重要供销货数据,给出相应层次流网络关联模型和强度分析方法并应用进行数据处理,同时对形成的层次供销货交易的流网络,"中心圆"梯次扩展的关联强度,做出具体的实证应用分析。应用验证了模型与算法的有效与实用性,为解决大数据分析中"深挖"隐性知识关系的难点,分析复杂层次流网络关系,提供了技术路径与方法。(本文来源于《中国软科学研究会2019年中国软科学文集》期刊2020-01-01）
施树明,李文茹[2]（2019）在《城市交通网络运行速度预测模型研究》一文中研究指出针对城市交通网络越来越复杂的问题,提出以汽车运行速度概率分布为判断指标,以长春市交通局提供的浮动车数据为基础,基于统计推断的方法得到城市交通网络运行速度概率分布模型.通过对城市交通网络运行速度产生影响的道路交通参数进行分析,得到模型参数与道路交通参数的关系式,构建了城市交通网络中汽车运行速度概率分布预测模型.(本文来源于《东北师大学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
潘永昊,于洪涛,吴翼腾[3]（2019）在《基于复杂网络动力学模型的链路预测方法》一文中研究指出链路预测是复杂网络中研究缺失连边和未来形成连边的重要组成部分,当前基于网络结构的链路预测方法成果丰富,而基于复杂网络动力学模型的链路预测研究较少。针对无权无向网络,首先构建了复杂网络动力学模型,然后给出了基于复杂网络动力学模型的链路预测节点中心性的量化评价指标,最后通过给出的节点中心性量化指标,提出了由复杂网络动力学模型定义的链路预测方法。通过在真实网络数据集上进行的实验表明,提出的链路预测方法较基准方法有明显的预测精度的提升。(本文来源于《网络与信息安全学报》期刊2019年06期）
周兰花,曾富洪[4]（2019）在《基于MIVM神经网络模型对合金组元活度的预测》一文中研究指出为了使用分子相互作用体积模型(molecular interaction volume model,MIVM)准确便捷预测出合金溶液中组元的活度,建立了活度预测的BP(back propagation)神经网络模型和算法,模型的输入层为合金溶液中组元的实验活度系数,输出层为分子对位能相互作用参数,隐含层设定为一层。采用遗传算法优化BP神经网络模型各结构参数,在遗传算法中使用合金溶液中组元的无限稀活度系数的实验值和理论值的偏差作为适应度函数,以偏差最小为目标进行优化以保证BP神经网络的有效性。最后以Pb-Bi,Sn-Bi,Sn-Pb,Fe-Cu二元合金溶液中组元活度预测为例对BP神经网络模型和算法进行验证。结果表明:组元活度预测值与实验值之间的平均相对误差均小于4%,绝对偏差小于0.78,能满足工程计算要求。(本文来源于《重庆大学学报》期刊2019年12期）
高露璐[5]（2019）在《浅析翻转课堂的网络教学系统模型》一文中研究指出现阶段,信息化技术发展迅速,通过网络平台进行学习得到了许多师生的追捧,翻转课堂教学成为了信息化教育的热点。本文简要阐述了翻转课堂的概念,并在此基础上分析网络教学系统模型,探究通过网络空间学习的教学模式,不断提升学生的学习能力,以及教师的教学质量,优化网络学习空间的应用。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年12期）
喻晗[6]（2019）在《单张图像重建人脸3D模型的卷积神经网络系统研究》一文中研究指出大多数计算机视觉和图形应用的关键是从给定的图像重建详细的人脸几何结构,例如运动捕捉和再现。因为在不同表情、姿势时,人脸变化很大,重建任务具有很大的挑战性,虽然可以通过使用多张图像来重建一个物体的表面可以降低复杂性,但是,有时候必须从单张图像中提取表面,这仍然是一个难题。为此,本文引入了一个端到端的卷积神经网络框架,该框架以由粗到细的方式导出形状来解决这个问题。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年12期）
肖金球,周翔,潘杨,冯威,陈多观[7]（2019）在《GA-BP优化TS模糊神经网络水质监测与评价系统预测模型的应用——以太湖为例》一文中研究指出针对水质监测与评价系统在太湖应用过程中水质数据和水质等级评价不准确的问题,建立了一种多隐含层改进型GA-BP神经网络来辨识复杂的水质模型,以均方误差MSE作为个体适应度,并在权值调整过程中加入动量因子来加快收敛速度,获取最优权阈值,提高其拟合程度和泛化能力.根据校准后水质的pH、溶解氧、浊度和氨氮数据,利用TS模糊神经网络建立了适用于当地水质评价的模型.仿真测试结果充分说明改进型GA-BP优化TS模糊神经网络对复杂水质模型的拟合程度更高,水质数据的均方误差、绝对误差更小,绝对误差保持在1.5%以内,水质等级预测精度提高14.28%.(本文来源于《西南大学学报(自然科学版)》期刊2019年12期）
周桢,张胜军[8]（2019）在《基于BP神经网络模型的食品安全供给分析》一文中研究指出本研究尝试将BP神经网络引入食品安全市场的研究,以江苏省无锡市为例,通过消费者和农户调研,对生产者支付意愿模型进行模拟与预测。结果表明,不能将提高消费者的支付意愿作为提高生产者的食品安全支付意愿的唯一手段,建立食品安全可追溯体系、保障食品安全信息的高效传递才是解决食品安全问题的根本途径。(本文来源于《价值工程》期刊2019年35期）
冯灵清,刘琪芳,鲁志红[9]（2019）在《基于神经网络的马铃薯栽培环境调控预测模型研究》一文中研究指出利用基于Matlab的两种神经网络对马铃薯的栽培环境进行预测调控。文章详细介绍了BP神经网络和RBF神经网络的概念、网络模型以及学习算法,建立网络进行训练,最终实现了两种网络的仿真预测,解释了各自的优缺点并对其输出进行了对比分析。(本文来源于《计算机时代》期刊2019年12期）
李占乐,魏楠[10]（2019）在《中国公众网络政治参与动力系统模型的构建——基于自我决定理论和系统理论的分析》一文中研究指出网络政治参与作为传统政治参与在网络空间的延伸,在现代民主政治建设中发挥着重要作用。运用自我决定理论和系统理论,构建出由动力自系统和动力他系统构成的中国公众网络政治参与动力系统模型。结果发现,动力自系统和他系统通过分别向公众输入需求和支持,影响着公众的网络政治参与形式选择;网络政治参与行为本身又对动力系统形成反馈。始终保持动力他系统中向公众输入的支持与动力自系统中输入的需求相匹配,有助于实现扩大公众有序网络政治参与的目标。(本文来源于《电子政务》期刊2019年12期）
网络描述模型论文开题报告
（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：
针对城市交通网络越来越复杂的问题,提出以汽车运行速度概率分布为判断指标,以长春市交通局提供的浮动车数据为基础,基于统计推断的方法得到城市交通网络运行速度概率分布模型.通过对城市交通网络运行速度产生影响的道路交通参数进行分析,得到模型参数与道路交通参数的关系式,构建了城市交通网络中汽车运行速度概率分布预测模型.
（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。
网络描述模型论文参考文献
[1].白泉涌,沈体雁,付广军.基于层次纤维丛空间的流网络关联模型与算法研究——以首都核心区重要企业供销链关联的实证分析为例[C].中国软科学研究会2019年中国软科学文集.2020
[2].施树明,李文茹.城市交通网络运行速度预测模型研究[J].东北师大学报(自然科学版).2019
[3].潘永昊,于洪涛,吴翼腾.基于复杂网络动力学模型的链路预测方法[J].网络与信息安全学报.2019
[4].周兰花,曾富洪.基于MIVM神经网络模型对合金组元活度的预测[J].重庆大学学报.2019
[5].高露璐.浅析翻转课堂的网络教学系统模型[J].计算机产品与流通.2019
[6].喻晗.单张图像重建人脸3D模型的卷积神经网络系统研究[J].计算机产品与流通.2019
[7].肖金球,周翔,潘杨,冯威,陈多观.GA-BP优化TS模糊神经网络水质监测与评价系统预测模型的应用——以太湖为例[J].西南大学学报(自然科学版).2019
[8].周桢,张胜军.基于BP神经网络模型的食品安全供给分析[J].价值工程.2019
[9].冯灵清,刘琪芳,鲁志红.基于神经网络的马铃薯栽培环境调控预测模型研究[J].计算机时代.2019
[10].李占乐,魏楠.中国公众网络政治参与动力系统模型的构建——基于自我决定理论和系统理论的分析[J].电子政务.2019