导读:本文包含了动态发现论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:优势主导产业,禽蛋产量,贵阳市,投产茶园,家禽,茶叶产量,基本医疗保险,坝子,义务教育,结构性改革
动态发现论文文献综述
肖达钰莎[1]（2019）在《我市未脱贫贫困人口均达到脱贫标准》一文中研究指出本报讯12月5日，在筑省十叁届人大代表开展集中视察，听取了贵阳市脱贫攻坚工作情况汇报。汇报显示，目前，贵阳市6119户13564名未脱贫贫困人口均已达到“一达标两不愁叁保障”脱贫标准。今年，贵阳市以农业供给侧结构性改革为主线，落实农村产业革命“八(本文来源于《贵阳日报》期刊2019-12-06）
黄华,孙静[2]（2019）在《动态生成：在合情合理的“发现”中——以人教版七年级“整式”的教学为例》一文中研究指出教师以即时出现的有价值、有创见的问题和情境或观点为契机,在互动中引导学生合理"发现",在愉悦的氛围中感受知识,能提升学生的学习体验和探究情趣.长此以往,不但可以挖掘学生的潜能,促进学生知识技能的拓展,满足学生积极的情感体验,还能帮助他们深切感受数学知识的魅力.(本文来源于《数学教学通讯》期刊2019年29期）
胡良光,黄金娟[3]（2019）在《广东医生发现鼻咽癌动态预后风险分子指标》一文中研究指出中国的鼻咽癌发病率居世界首位。如何提高患者的抗癌“胜率”，一直是全世界学者研究的重点。9月2日，南方日报独家获悉，由中山大学肿瘤防治中心教授、博士生导师、副院长孙颖牵头的国际研究者团队，耗时两年时间在世界范围内首次描绘了鼻咽癌血浆EBV DNA在整个(本文来源于《南方日报》期刊2019-09-03）
戴鹏,汤晓怡,曾文娟[4]（2019）在《中国豆粕期货市场价格发现功能及动态演变——基于动态Granger因果检验的经验分析》一文中研究指出利用2009年8月—2017年5月的豆粕期现货市场价格数据,以Toda和Yamamoto的Granger因果检验方法为基础,结合滚动窗口回归法对豆粕期货价格和现货价格之间的关系进行了动态Granger因果检验。研究表明:中国豆粕期现货市场价格之间保持长期稳定均衡关系的同时,期货市场对现货市场具有显着的单向价格发现功能,且随时间推移,价格发现功能在不断增强,是现货价格波动的主要影响因素。这一结果不随滞后期以及样本选择而改变,具有很强的稳健性。(本文来源于《湖南农业大学学报(社会科学版)》期刊2019年04期）
雷元安,刁节文[5]（2019）在《我国棕榈油期货市场价格发现效率的动态研究》一文中研究指出运用2011—2018年我国棕榈油期货价格和马来西亚棕榈油现货价格日数据建立VAR模型,对期现货价格数据关系进行检验和分析,并通过ADF检验、协整检验、VEC模型以及Granger因果关系检验对期现货价格的短期和长期均衡关系进行了论证和分析,最后使用状态空间模型并结合卡尔曼滤波技术对棕榈油期货的价格发现功能及其动态的价格发现效率进行了研究。研究发现:棕榈油期现货价格存在长期协整关系;从短期来看期现货价格会向均衡点处进行收敛,期现货价格发生偏移,会使其从短期均衡点向长期均衡点收敛;期现货价格互为Granger原因,但双方的影响具有非对称性;棕榈油期货市场价格发现效率呈波动下降趋势。(本文来源于《上海立信会计金融学院学报》期刊2019年04期）
王小玲[6]（2019）在《四川“散乱污”企业整治督查全覆盖》一文中研究指出本报王小玲成都报道 据了解，四川省级相关部门目前已开展了3轮“散乱污”企业整治专项督查，实现全省21个市（州）全覆盖。对部分整改任务较重的地区进行专题督导调研，督促落实整治措施，研究解决具体问题。按照四川省委、省政府关于打好“散乱污”企业整(本文来源于《中国环境报》期刊2019-06-25）
张翠云[7]（2019）在《动态网络中社区发现的研究与实现》一文中研究指出随着互联网的快速发展,网络分析逐渐成为研究热点。社区发现是网络研究中的重要研究课题,通常社区具有内部节点连接紧密,而社区之间节点连接稀疏的特性。近年来,许多优秀的社区发现算法不断涌现,并广泛应用于许多领域。由于网络规模日益增大,许多算法引入了并行计算。然而这些算法多数为静态算法,无法进行网络演化分析。而动态社区发现算法大多为单机算法,效率低下,难以进行大规模网络的分析。因此将动态算法与并行计算相结合是非常必要的。根据重迭性,社区发现研究可分为非重迭社区发现与重迭社区发现两种,顾名思义,非重迭社区中一个节点只有一个社区归属,重迭社区则允许节点有多个社区归属。基于Spark,本文设计并实现了两种并行动态网络社区发现算法和一个并行图计算系统,主要贡献如下:本文基于现有社区质量衡量指标的局限性,提出一种新的并行指标PWCC来衡量社区质量。该指标对结构变化非常敏感,保证了社区结构的准确性。本文提出一种基于增量计算的并行动态非重迭社区发现算法PICD,其增量聚类过程主要分为两步:首先执行并行的全局搜索发现增量节点,然后仅对增量节点执行并行的局部社区归属调整,充分利用网络短时平滑性特点,通过不断优化网络的PWCC来获取高质量的社区结构。基于PICD发现的社区结构,本文继续提出一种并行动态重迭社区发现算法PIOCD,同样基于PWCC的优化发现网络中高质量的重迭社区结构。PIOCD对节点的社区归属调整策略进行扩展,允许节点复制到其邻居社区,保证了社区结构的重迭性。本文在人工网络和真实网络上进行了大量实验,实验结果表明两种算法具有更高的准确性和稳定性,可以发现更加准确的社区结构,并且实现了更高的效率。在时间性能方面,随着网络规模的增加,算法呈现几乎线性的时间增长。最后,本文设计并实现了一个并行图计算系统,基于Spark实现多种网络指标分析和社区发现算法,并以组件形式集成到系统中,系统支持网络导入、网络指标分析、静态社区发现、动态社区发现以及网络展示等操作,方便用户进行大规模网络的分析与计算。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-04-25）
何婧[8]（2019）在《动态社交网络社区发现及演化分析》一文中研究指出动态社区发现及演化分析是社交网络分析的重要研究内容。对于动态社区发现,增量式方法是最有效的方法之一,然而,增量式方法存在错误累积的问题:错误一旦发生,将会在后续网络演化中逐渐累积最终造成社区划分结果的较大偏差。对于社区演化分析,基于核心节点的方法简单有效,但是现有方法没有区分不同核心节点对不同演化事件的贡献,导致演化事件识别的准确性降低。本文针对上述问题提出了相应的解决方案。首先,提出一种错误累积敏感的增量式动态社区发现算法。该算法预估每个时间片的错误累积,若错误累积超出预定义的阈值,该时间片将使用与初始时间片相同的算法重新划分整个网络的社区结构,而不是根据前一时间片的社区结构增量式地局部更新。其次,提出一种基于Superspreader和Superblocker的动态社区演化事件识别算法。该算法将核心节点进一步区分为两种:Superspreader和Superblocker。前者是一类与影响力最大化有关的核心节点,该类节点具有很强的信息传播能力,利用这类节点可以发现动态社区的聚集性演化事件,包括:社区产生、社区合并和社区扩大;后者是一类与网络分解相关的核心节点,该类节点能极大地破坏网络连通性,利用这类节点可以发现动态社区的分散性演化事件,包括:社区消失、社区分裂和社区缩减。真实网络和人工网络上的实验表明:本文提出的错误累积敏感的增量式动态社区发现算法能够准确、快速地发现动态网络的社区结构;本文提出的基于Superspreader和Superblocker的动态社区演化事件识别算法能够充分利用不同核心节点的特性准确地识别各类动态社区演化事件。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-04-01）
冯冰清,胡绍林,郭栋,钟晓歌,李佩钰[9]（2019）在《基于角色发现的动态信息网络结构演化分析》一文中研究指出动态信息网络是当前复杂网络领域中极具挑战的新问题之一,对其动态的演化过程进行研究,有助于分析网络结构、理解网络特性、发现网络中潜在的信息及演化规律,具有重要的理论意义与应用价值.基于网络结构本身量化表示的复杂性以及网络演化时序、复杂、多变的挑战,使用角色来量化动态网络的结构,并对模型进行分析,给出了两种角色解释的方法;在角色发现的基础上,将动态网络结构预测问题转换为可以表示结构特征的角色预测问题,通过向量自回归的方法,以历史网络角色分布矩阵作为训练数据构建模型,预测未来时刻网络可能的角色分布情况,提出了基于潜在角色的动态网络结构预测方法 LR-DNSP(latent role based dynamic network structure prediction).该方法克服了已有基于转移矩阵方法忽略历史信息的不足,并且考虑了多个预测目标之间可能存在的相互关系.实验结果表明,提出的LR-DNSP方法具有更准确的预测效果.(本文来源于《软件学报》期刊2019年03期）
胡北辰[10]（2019）在《动态网络社区发现算法研究》一文中研究指出随着互联网技术的快速发展,人们能够根据当前的动态网络来获取有价值的信息。经典的动态网络社区发现算法的处理时间较长,本文提出了基于QCA的优化算法,该算法通过时间片递增变化处理,仅对变化的网络部分进行计算,并通过新增和删除网络节点中边或节点,来提高算法的精确度。(本文来源于《长春师范大学学报》期刊2019年02期）
动态发现论文开题报告
（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：
教师以即时出现的有价值、有创见的问题和情境或观点为契机,在互动中引导学生合理"发现",在愉悦的氛围中感受知识,能提升学生的学习体验和探究情趣.长此以往,不但可以挖掘学生的潜能,促进学生知识技能的拓展,满足学生积极的情感体验,还能帮助他们深切感受数学知识的魅力.
（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。
动态发现论文参考文献
[1].肖达钰莎.我市未脱贫贫困人口均达到脱贫标准[N].贵阳日报.2019
[2].黄华,孙静.动态生成：在合情合理的“发现”中——以人教版七年级“整式”的教学为例[J].数学教学通讯.2019
[3].胡良光,黄金娟.广东医生发现鼻咽癌动态预后风险分子指标[N].南方日报.2019
[4].戴鹏,汤晓怡,曾文娟.中国豆粕期货市场价格发现功能及动态演变——基于动态Granger因果检验的经验分析[J].湖南农业大学学报(社会科学版).2019
[5].雷元安,刁节文.我国棕榈油期货市场价格发现效率的动态研究[J].上海立信会计金融学院学报.2019
[6].王小玲.四川“散乱污”企业整治督查全覆盖[N].中国环境报.2019
[7].张翠云.动态网络中社区发现的研究与实现[D].北京邮电大学.2019
[8].何婧.动态社交网络社区发现及演化分析[D].中国矿业大学.2019
[9].冯冰清,胡绍林,郭栋,钟晓歌,李佩钰.基于角色发现的动态信息网络结构演化分析[J].软件学报.2019
[10].胡北辰.动态网络社区发现算法研究[J].长春师范大学学报.2019
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