导读:本文包含了网络强度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:社会网络联结强度,知识整合能力,员工创新绩效
网络强度论文文献综述
倪自银,朱琳[1]（2019）在《社会网络联结强度对员工创新绩效的影响研究》一文中研究指出知识作为企业获取核心竞争力的来源,其重要性愈发凸显。员工作为知识的变现者,其创新绩效与企业生存息息相关,提高员工创新绩效越发受到关注。文章引入知识整合能力作为中介变量,分析社会网络联结强度、知识整合能力与员工创新绩效叁者之间的关系并提出概念模型。(本文来源于《中国集体经济》期刊2019年32期）
周汉华[2]（2019）在《网络法治的强度、灰度与维度》一文中研究指出网络法治的强度与灰度,一刚一柔,共同调整网络社会行为。网络法治的强度是灰度的前提和基础。若没有法治的强度与权威,奢谈法治的灰度是没有任何意义的。网络法治的灰度是强度发挥作用的条件,缺乏灰度的法治一定是"强弩之末",不可能有持续的强度和权威。我国网络法治在强度与灰度方面均存在一些突出的问题,既缺乏强度,也缺乏灰度,需要加强制度建设。地有四至,网有四维。网络法治建设,必须纳入多维视角,在多维度中实现强度与灰度的有机统一。(本文来源于《法制与社会发展》期刊2019年06期）
吕斌,王浩,高党鸽,马建中[3]（2019）在《高压缩强度P(AMPS-co-AM)/PAM双网络水凝胶的制备及其性能》一文中研究指出采用两步法制备聚(2-丙烯酰胺-2-甲基丙磺酸-共聚-丙烯酰胺)/聚丙烯酰胺(P(AMPS-co-AM)/PAM)双网络水凝胶,研究了AMPS和AM单体比例对水凝胶压缩强度、溶胀速率及溶胀平衡比的影响.结果表明,当n(AMPS)∶n(AM)=5.3∶1时,P(AMPS-co-AM)/PAM双网络水凝胶的压缩强度最大为35.8 MPa,平衡溶胀比为8.08,耗散能为24.67×10~7 J·m~(-3).采用傅里叶红外光谱(FT-IR)和扫描电镜(SEM)对其结构进行了表征.FT-IR结果表明,AMPS和AM发生共聚反应,SEM结果表明,P(AMPS-co-AM)形成的第一网络水凝胶大孔结构中产生了新的交联网络,有利于提高水凝胶的压缩强度.(本文来源于《陕西科技大学学报》期刊2019年05期）
许力,林如姗,周赵斌[4]（2019）在《认知无线电网络中基于接收信号强度的组密钥提取方案》一文中研究指出为了保障认知无线电网络(cognitive radio networks, CRNs)中次用户之间的安全通信,提出一种基于物理层无线信道特征接收信号强度(received signal strength, RSS)的组密钥提取方案。在网络中并非所有次用户都在彼此通信范围内的情况下,该方案利用中继节点实现组密钥的提取,即在链式通信拓扑结构下,组内所有节点将链上除头节点和尾节点以外的其他节点作为辅助中继节点,提取链上所有相邻节点间的RSS测量值。之后,提出一种新的量化方法对提取到的RSS测量值进行量化。首先,给所有RSS测量值找到相应的量化区间;其次,为每个RSS测量值找到相配对的值,使得生成的密钥与多位RSS测量值相关,保证最终密钥生成的随机性;最后,利用格雷码编码对量化后的RSS测量值进行编码。使用MATLAB仿真软件模拟用户在高斯信道中建立组密钥的过程,信噪比在0～30 dB变化,实验结果表明,密钥建立过程中比特不一致率随着组内节点个数增加而增加,随着信噪比的增大而减小。此外,数值计算分析了该方案在不同条件下能够达到的组密钥率,结果表明,该方案的组密钥率随着组内节点个数和信噪比变化所呈现的变化趋势与比特不一致率相反。与现有方案相比,本方案能够大幅地降低用户建立组密钥的通信代价。综上所述,本方案在提高组密钥提取效率和降低用户通信代价方面都具有较明显的优势。(本文来源于《工程科学与技术》期刊2019年05期）
刘颖[5]（2019）在《基于神经网络的粉煤灰混凝土强度与干缩性能模型》一文中研究指出粉煤灰混凝土的强度、干缩性是影响其承载性能与裂缝率的关键要素,为准确测度两指标性能,提出一种神经网络模型,通过实验对比,选择最优学习函数,用L-M、trainlm两种学习算法构建两类指标质量评估预测模型。结果显示,神经网络模型可以准确预测粉煤灰混凝土强度及干缩性能,预测结果与实测值之间的差距较小,应用价值较高。(本文来源于《粉煤灰综合利用》期刊2019年04期）
兰官奇,王毅红,张建雄,董飞[6]（2019）在《基于人工神经网络的生土基砌体抗压强度预测》一文中研究指出采用BP人工神经网络模型,以砌体高厚比、块材强度及粘结剂强度作为输入变量,以砌体抗压强度作为输出变量,建立网络模型模拟输入变量和输出变量间的非线性关系,提出了用于生土基砌体抗压强度计算的简化公式,并将模型预测结果与试验值、计算值进行了对比分析.结果表明:在样本空间内,本研究所建立的10隐含层神经元BP神经网络模型对生土基砌体抗压强度具有较好的预测性能,且简化公式的计算精度及稳定性均较好,计算值与试验值的比值均值为0.92,方差为0.28,可用于对生土基砌体单轴抗压强度的计算.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年08期）
孙永磊,宋晶,陈劲[7]（2019）在《企业家社会网络对商业模式创新的影响研究——竞争强度的调节作用》一文中研究指出主要研究企业家社会网络的不同维度对商业模式创新的影响,并揭示了竞争强度的调节作用。在相关文献梳理和理论分析的基础之上,提出了企业家社会网络的规模、异质性、达高性和联结强度与商业模式创新关系的研究假设,以及辨析了竞争强度的调节作用,使用我国企业创新的实践数据进行实证分析。得到以下研究结论:企业家社会网络规模与商业模式创新之间存在倒U型关系,企业家社会网络的异质性程度和网络联结强度有利于商业模式创新的实施,竞争强度正向调节异质性和联结强度对商业模式创新的影响。研究是对社会网络理论和可竞争性理论等在商业模式研究领域的有益补充,对于企业加深对企业家社会网络作用的认知以及商业模式创新情景的理解具有重要的实践意义。(本文来源于《管理评论》期刊2019年07期）
高燕,郑欢欢[8]（2019）在《基于优化PID神经网络的光照强度控制算法研究》一文中研究指出针对人们在室内不同区域对于光照强度的不同要求,提出了一种基于PID神经网络的光照强度控制算法。同时,利用改进的粒子群算法对PIDNN的连接权值进行了优化。为了验证算法的有效性,将该算法应用于一个实例模型,并进行仿真分析。结果表明,它能够满足在室内不同区域对于光照的不同需求,并显着提升了系统整体控制性能,使得系统超调减小,调节时间缩短,具有良好的动态性能。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年14期）
肖阳,边燕杰[9]（2019）在《社会网络对人职匹配的双重影响——基于关系强度和内外匹配的视角》一文中研究指出人职匹配是衡量劳动力市场效率的重要内容。强弱关系纽带都有传递信息资源的优势;弱关系纽带传递的形式化信息提升求职者的外在人职匹配,而强关系纽带传递的非形式化信息有助于提升内在人职匹配。但是,强关系纽带的人情影响力也将降低外在人职匹配。弱关系通过传递外部信息,强关系通过传递内在的非形式化信息来减少劳动力市场中的信息不对称,发挥了增加劳动力资源配置效率的积极效应。社会网络的这种积极效应在我国劳动力市场充满不确定性的转型时期非常有必要。(本文来源于《社会科学辑刊》期刊2019年04期）
李国辉[10]（2019）在《高温环境下高强度混凝土剩余强度的神经网络预测模型》一文中研究指出沙特国王大学土木工程系学者研究了高强混凝土(HSC)在高温(或火灾)下的性能。通过开展大量火灾试验,建立了基于人工神经网络(ANN)的混凝土受热后剩余抗压强度预测模型,并将其应用于HSC结构抗火设计。利用该模型对数据进行分析,可以找出具有统计学意义的敏感变量,(本文来源于《消防科学与技术》期刊2019年06期）
网络强度论文开题报告
（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：
网络法治的强度与灰度,一刚一柔,共同调整网络社会行为。网络法治的强度是灰度的前提和基础。若没有法治的强度与权威,奢谈法治的灰度是没有任何意义的。网络法治的灰度是强度发挥作用的条件,缺乏灰度的法治一定是"强弩之末",不可能有持续的强度和权威。我国网络法治在强度与灰度方面均存在一些突出的问题,既缺乏强度,也缺乏灰度,需要加强制度建设。地有四至,网有四维。网络法治建设,必须纳入多维视角,在多维度中实现强度与灰度的有机统一。
（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。
网络强度论文参考文献
[1].倪自银,朱琳.社会网络联结强度对员工创新绩效的影响研究[J].中国集体经济.2019
[2].周汉华.网络法治的强度、灰度与维度[J].法制与社会发展.2019
[3].吕斌,王浩,高党鸽,马建中.高压缩强度P(AMPS-co-AM)/PAM双网络水凝胶的制备及其性能[J].陕西科技大学学报.2019
[4].许力,林如姗,周赵斌.认知无线电网络中基于接收信号强度的组密钥提取方案[J].工程科学与技术.2019
[5].刘颖.基于神经网络的粉煤灰混凝土强度与干缩性能模型[J].粉煤灰综合利用.2019
[6].兰官奇,王毅红,张建雄,董飞.基于人工神经网络的生土基砌体抗压强度预测[J].华中科技大学学报(自然科学版).2019
[7].孙永磊,宋晶,陈劲.企业家社会网络对商业模式创新的影响研究——竞争强度的调节作用[J].管理评论.2019
[8].高燕,郑欢欢.基于优化PID神经网络的光照强度控制算法研究[J].电子设计工程.2019
[9].肖阳,边燕杰.社会网络对人职匹配的双重影响——基于关系强度和内外匹配的视角[J].社会科学辑刊.2019
[10].李国辉.高温环境下高强度混凝土剩余强度的神经网络预测模型[J].消防科学与技术.2019