导读:本文包含了表征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:链路预测,子图模式,网络表征,分类模型
表征模型论文文献综述
王斌,李毅磊,盛津芳,孙泽军,卢奔[1]（2019）在《联合子图模式和网络表征的路网链路预测模型》一文中研究指出城市道路网络(简称路网)是一种结构复杂且高度稀疏的网络,对城市道路网络进行链路预测能够对城市结构变化进行合理预演,辅助城市设计者决策.本文针对路网特性提出了一种新的链路预测模型GRSC,该模型首先通过road2vec对路网进行网络表征,然后将子图模式和网络表征结果有机地结合起来,共同构建包含子图结构特征、游走距离特征的广义路网子图特征,最后训练logistic回归分类模型,用于路网链路预测.实验对比了GRSC模型和其它链路预测模型在不同国家、不同类型城市路网上的表现以及模型参数的变化对预测精度的影响,结果表明,GRSC在预测精度和稳定性方面都表现良好.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年11期）
赵瑜,谭海宁,刘志方,武超[2]（2019）在《基于生成对抗模型的异质信息网络语义表征方法研究》一文中研究指出近些年,网络表示学习问题吸引了大量研究者的关注,而异构信息网络由于其丰富的结构语义信息及其广阔的应用领域,更是成为了网络表示学习领域的重中之重。目前面向异构信息网络的表示学习模型主要可以分为基于生成式模型的表示学习方法和基于判别式模型的表示学习方法,但是很少有工作同时结合两种模型进行表示学习的优化。该文提出了结合生成式模型和判别式模型的异构信息网络表示学习模型HINGAN,主要是将对抗生成思想融入异构信息网络表示学习过程中,达到优化网络表示结果的目的。该模型首先在元路径的引导下构建带权信息网络图,然后在带权图上计算更新构造的生成器和判别器参数,通过生成对抗的博弈思想来获取最大收益。在AMiner和DBLP两个真实学术图谱数据集上的实验结果表明,HINGAN在多标签分类、链路预测以及可视化方面都能比现在主流的网络表示方法取得更优的效果,并且HINGAN可以应用于大规模的异构网络数据的表示和计算。除此之外,该文还总结了已有研究成果并对未来研究可能面临的挑战进行了展望。(本文来源于《中文信息学报》期刊2019年11期）
陈秀洁,张道明[3]（2019）在《陈述性知识的模型建构及心理表征机理》一文中研究指出由于知识的认知心理过程的复杂性,造成了学习者重塑的意象和对应的语言表征不一致。为此,设计了一组心理测试,分析了语言和意象表征的偏差产生的原因,同时,提出了概念的集合模型,发现了两个概念形成命题的条件是概念拥有完全相同的意象表征,从而揭示了陈述性知识建构模式和表征的机理。(本文来源于《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
谢晓庆,耿站立,张鹏,王守磊,高亚军[4]（2019）在《考虑驱油影响因素的疏水缔合聚合物黏度表征模型》一文中研究指出为了建立一种驱油用疏水缔合聚合物黏度的快速预测方法,首先配制了聚合物母液和目标溶液,测定了不同浓度下的黏度,得到黏浓曲线。然后,根据海上目标油藏的环境条件,通过实验测定,得到了温度、矿化度和钙镁离子浓度对疏水缔合聚合物溶液黏度的影响规律,构建了聚合物黏度单因素关系式。通过多因素回归分析,建立了聚合物黏度预测模型,可预测其在不同条件下的黏度,大大减少获得聚合物黏度所需的时间。通过回归拟合计算数据与实际实验测得的数据对比,两者吻合率较高,验证了此种方法的合理性。(本文来源于《当代化工》期刊2019年10期）
陈焜,周向东[5]（2019）在《有机硅柔软剂的结构、性能、表征及其吸附模型（续一）》一文中研究指出有机硅由于独特的结构和性能,在纺织助剂领域展现出巨大的应用空间和发展潜力。介绍了有机硅柔软剂的常用表征方法,并综述了有机硅结构与性能、吸附模型之间的关系,最后对有机硅柔软剂今后的发展进行了展望。(本文来源于《印染助剂》期刊2019年10期）
苏海波,王晓宏,张世明,宋勇,张波[6]（2019）在《低渗透油藏油水相对渗透率模型的分形表征方法》一文中研究指出在多孔介质分形理论基础上,建立低渗透储层油水相对渗透率数学模型,研究储层孔隙结构、驱替压力、油相剪切应力、毛细管压力对油水相对渗透率曲线形态的影响。结果表明:随驱替压力的增加,油相相对渗透率逐渐增加,对水相相对渗透率影响较小;水相剪切应力对相对渗透率曲线的形态影响较小;油相剪切应力对相对渗透率曲线的形态影响较大,随油相剪切应力的增加,油相相对渗透率减小;迂曲度对水相、油相相对渗透率影响较大,迂曲度越大,水相和油相相对渗透率越小;毛细管压力越大,油相相对渗透率越小,水相相对渗透率越大。该结果为认识储层流体的渗流规律提供指导。(本文来源于《东北石油大学学报》期刊2019年05期）
雷诚,袁新涛,杨轩宇,徐庆岩,王敏[7]（2019）在《基于叁维SGR模型的断层侧向封闭性定量表征——以尼日尔M油田为例》一文中研究指出前人对断层封闭性的研究很多,但大多都基于断层受到的正压力大小对其进行表征,而对于断层压实成岩时间这一因素考虑较少。本文定义岩石压实强度,并利用该参数与断层岩的断层泥比率(SGR)值计算断层的排替压力;根据断层岩与储层的排替压力差定量表征断层侧向封堵性,最后将该方法应用到M油田。研究表明,在M油田,SGR值小于11时,断层岩没有封闭能力; SGR值大于40时,断层岩具有很强的封闭能力;介于两者之间时,断层岩SGR值与其能够封闭的最大烃柱高度(H_(max))存在线性关系。(本文来源于《石油与天然气地质》期刊2019年06期）
陈焜,周向东[8]（2019）在《有机硅柔软剂的结构、性能、表征及其吸附模型(待续)》一文中研究指出有机硅由于独特的结构和性能,在纺织助剂领域展现出巨大的应用空间和发展潜力。介绍了有机硅柔软剂的常用表征方法,并综述了有机硅结构与性能、吸附模型之间的关系,最后对有机硅柔软剂今后的发展进行了展望。(本文来源于《印染助剂》期刊2019年09期）
刘沐黎,袁理,杨亚莉,刘军平,程哲[9]（2019）在《基于混合色彩空间独立特征的色纺面料颜色表征模型》一文中研究指出为解决色纺加工中染色纤维整体呈色特性难以准确描述的问题,建立了基于混合色彩空间的独立特征颜色分析模型。对Lab与HSV 2种颜色空间中具有相同属性的颜色分量进行独立融合,并构建混合色彩空间;在此基础上,分别采用叁阶颜色矩和局部纹理统计特征对色纺织物图像的颜色信息进行表征与融合。结果表明:对于色纺针织物或梭织物而言,所建立的颜色表征模型不仅能够对较大范围内的质量配比变化进行有效表征,而且对于染色纤维细微调整而导致的颜色改变亦能准确表达,具有理想的鲁棒性与普适性。(本文来源于《纺织学报》期刊2019年09期）
刘增,魏新奇,夏勇[10]（2019）在《表征平纹编织碳纤维复合材料特性的两种连续损伤模型》一文中研究指出为表征平纹编织碳纤维复合材料的力学特性,对比了商业软件Ls-Dyna中两种连续损伤力学内置材料模型Mat58和Mat261。用准静态偏角度拉伸及穿孔实验与有限元(FE)仿真相结合的方法,分析比较了这两种模型的特点。结果表明:由于Mat261允许面内剪切应力应变曲线的直接输入,其偏角度拉伸的仿真结果明显优于Mat58的仿真结果。Mat261相较于Mat58具有非常复杂的失效准则,对于具有复杂失效应力状态的穿孔仿真,Mat261的表现得更为优异。使用Mat261进行了波纹板压溃的仿真,实验与仿真的比吸能相差4.2%,验证了该模型的优势。(本文来源于《汽车安全与节能学报》期刊2019年03期）
表征模型论文开题报告
（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：
近些年,网络表示学习问题吸引了大量研究者的关注,而异构信息网络由于其丰富的结构语义信息及其广阔的应用领域,更是成为了网络表示学习领域的重中之重。目前面向异构信息网络的表示学习模型主要可以分为基于生成式模型的表示学习方法和基于判别式模型的表示学习方法,但是很少有工作同时结合两种模型进行表示学习的优化。该文提出了结合生成式模型和判别式模型的异构信息网络表示学习模型HINGAN,主要是将对抗生成思想融入异构信息网络表示学习过程中,达到优化网络表示结果的目的。该模型首先在元路径的引导下构建带权信息网络图,然后在带权图上计算更新构造的生成器和判别器参数,通过生成对抗的博弈思想来获取最大收益。在AMiner和DBLP两个真实学术图谱数据集上的实验结果表明,HINGAN在多标签分类、链路预测以及可视化方面都能比现在主流的网络表示方法取得更优的效果,并且HINGAN可以应用于大规模的异构网络数据的表示和计算。除此之外,该文还总结了已有研究成果并对未来研究可能面临的挑战进行了展望。
（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。
表征模型论文参考文献
[1].王斌,李毅磊,盛津芳,孙泽军,卢奔.联合子图模式和网络表征的路网链路预测模型[J].小型微型计算机系统.2019
[2].赵瑜,谭海宁,刘志方,武超.基于生成对抗模型的异质信息网络语义表征方法研究[J].中文信息学报.2019
[3].陈秀洁,张道明.陈述性知识的模型建构及心理表征机理[J].齐齐哈尔大学学报(自然科学版).2019
[4].谢晓庆,耿站立,张鹏,王守磊,高亚军.考虑驱油影响因素的疏水缔合聚合物黏度表征模型[J].当代化工.2019
[5].陈焜,周向东.有机硅柔软剂的结构、性能、表征及其吸附模型（续一）[J].印染助剂.2019
[6].苏海波,王晓宏,张世明,宋勇,张波.低渗透油藏油水相对渗透率模型的分形表征方法[J].东北石油大学学报.2019
[7].雷诚,袁新涛,杨轩宇,徐庆岩,王敏.基于叁维SGR模型的断层侧向封闭性定量表征——以尼日尔M油田为例[J].石油与天然气地质.2019
[8].陈焜,周向东.有机硅柔软剂的结构、性能、表征及其吸附模型(待续)[J].印染助剂.2019
[9].刘沐黎,袁理,杨亚莉,刘军平,程哲.基于混合色彩空间独立特征的色纺面料颜色表征模型[J].纺织学报.2019
[10].刘增,魏新奇,夏勇.表征平纹编织碳纤维复合材料特性的两种连续损伤模型[J].汽车安全与节能学报.2019