导读:本文包含了网络数据集论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:全球贸易网络,网络矩阵,结构熵,地理研究
网络数据集论文文献综述
蒋小荣,杨永春,汪胜兰[1]（2019）在《全球227个国家和地区贸易网络数据集(1985–2015)》一文中研究指出基于联合国贸易和发展大会(United Nations Conferenceon Trade and Development,UNCTAD)发布的全球各国双边货物贸易基础数据,通过Ucinet计算各节点中心度、结构熵等指标,研究了1985–2015年(5个截面)全球227个国家和地区贸易网络的空间格局及演化特征,得到了《227个国家和地区贸易网络数据集(1985–2015)》。数据结果表明,全球贸易网络的社团演化经历了发达国家主导、亚洲崛起的萌芽、亚洲社团的分离和"叁足鼎立"四个阶段。该数据集包括结果数据和附表过程数据,其中结果数据包括:(1)1985、1995、2005、2009和2015年5个年度的全球贸易网络邻接矩阵数据;(2)1985年和2015年全球主要国家网络结构熵值;(3)2015年全球贸易网络Top1、Top2联系流数据。过程数据包括UNCTAD数据库下载的双边进口、出口的原始数据。数据集存储为.xlsx格式,数据量为11.4 MB(压缩后8.7 MB)。该数据集的研究成果发表在《地理研究》2018年第37卷第3期。(本文来源于《全球变化数据学报(中英文)》期刊2019年03期）
姜学军,孙敬怡[2]（2018）在《无线传感网络数据集离群目标跟踪方法仿真》一文中研究指出对传感网络数据集离群目标跟踪,能够有效提高无线传感网络运行安全性。对数据集离群目标的跟踪,需要对目标元素采样分量和观测分量进行匹配,建立元素跟踪模型,完成离群目标跟踪。传统方法先对元素边权值计算,建立元素交叉隶属度矩阵,但忽略了加入数据元素跟踪动量项,导致跟踪精度低。提出基于改进Elman无线传感网络学习算法的无线传感网络数据集离群目标跟踪方法,分析离群目标观测方程,建立观测模型,利用拓扑序列分量,对元素采样分量和观测分量进行匹配,建立元素跟踪模型,引入无线传感网络学习算法加入元素跟踪动量项,对学习率进行调节,完成无线传感网络数据集离群目标跟踪。实验结果表明,所提方法跟踪精度高,运算时间短,高效提高无线传感网络安全性。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年01期）
姚海庆[3]（2016）在《非稳态环境下无线传感网络数据集离群点检测方法研究》一文中研究指出无线传感器网络是一项多学科融合的新兴技术,已经被广泛应用于工业监控、智能家居和物联网等各个领域中。在无线传感器网络的工程应用中,复杂多变的工作环境和外界的干扰与入侵等诸多因素,导致数据集中出现离群点的现象十分普遍,这将造成数据质量劣化,引发错误的判断与响应。由于无线传感器网络的工作特点,它的计算与存储资源,以及能源与通信带宽等都是有限的,海量数据的信号处理带来的离散奇异点的检测问题逐渐彰显,特别是在大型复杂工业环境下的非稳态传输条件下,信号传输的稳定性就愈加重要。面对非稳态环境、多维度数据集离群点检测和分布式测量方式的挑战,以及检测模型优化、数据变化检测和模型迭代更新等离群点检测方法中存在的不足,现有的滤波技术和离群点检测技术仍难以准确且有效地检测工程应用中的无线传感器网络离群点。因此,对于无线传感器网络的离群点检测方法的研究,具有十分重要的科学研究意义和工程应用价值。在上海市科委基金《上海市化工装备无线传感测控专业服务平台》(编号：11DZ2290500)的资助下,本课题开展了相关的工程试验研究工作。为了解决无线传感器网络多维数据集离群点难以高效且准确检测的问题,在目前检测精度较好的基于支持向量机的方法和检测效率较好的基于分布密度的方法基础上,提出了改进的综合在线离群点检测算法。研究中采用了理论仿真分析和工程试验测试的方法,引入合成伪随机数据集,对于改进算法离群点检测性能的仿真分析进行了较深入的研究。同时,基于无线传感器网络技术,研发了面向大型金属结构健康检测的试验样机,并在岸桥起重机和海洋石油铺管船张紧器上进行了工程测试,验证了新的离群点检测改进算法在工程应用中的精度和效率。论文的主要工作如下：(1)研究提出了基于超球一类支持向量机的综合在线离群点检测改进算法。在研究无线传感器网络数据集的统计特征与检测模型参数的关系后,为了克服现有支持向量机离群点检测算法片面追求模型优化或迭代更新的局限性,以及现有模型优化算法反复求解二次规划造成检测效率差的问题,基于平均欧氏距离的检测模型快速优化算法和离群点综合检测策略,提出了综合在线离群点检测改进算法。研究中采用线性核函数与高斯核函数,并基于合成伪随机数据集和真实无线传感器网络数据集开展了仿真分析,验证了改进算法具有优异离群点的检测精度,同时较原有方法也提高了检测效率(2)提出了基于分布密度的综合在线离群点检测改进算法。通过研究无线传感器网络数据集的统计特性,为了解决基于分布密度的离群点检测算法存在的离群点检测精度低和模型更新频繁的问题,在数据多粒度偏离因子的数据变化检测和检测模型快速优化算法的基础上,提出了基于分布密度的综合在线离群点检测改进算法。开展的合成伪随机数据集上的仿真分析结果,证明了改进算法能够弥补现有基于分布密度的方法在离群点检测精度和效率上的不足。此外,针对现有工作对计数领域系数这一重要模型参数研究上的欠缺,分析并给出了该参数的合理取值区间。(3)研究了基于无线传感器网络的工程试验方法。为了验证改进算法,并解决一类大型金属结构安全监测面临的测点分散、供电困难和有线式监测方案效率低下的问题,结合无线传感器网络工程应用的技术特点,研制了一套具有小型、低功耗和便携式特点的无线应变监测系统。通过岸桥起重机的拉杆应力测试和海洋石油铺管船张紧器上的管道应力测试,进行了改进算法的工程试验验证。研究结果与试验数据表明,离群点检测改进算法在检测精度和效率上均有所提高,能够满足无线传感器网络多维数据集离群点检测的工程应用需求,研制的用于大型金属结构安全监测的无线应变监测系统具有实用可靠的特点。(本文来源于《华东理工大学》期刊2016-04-10）
陈龙[4]（2012）在《基于网络数据集之公共服务设施评估——以河南省兰考县医疗设施为例》一文中研究指出农村医疗设施建设不仅要解决目前农村居民看病难的问题,也要兼顾医疗资源利用的效率和资源分配的公平性。本文引入空间模型模拟医院与自然村之间的服务关系,使用最近距离模型、引力模型和Huff模型,以兰考县21家乡级以上医院和669个自然村为例,在ArcGIS10.0整理各种数据,建立网络数据集进行模型分析,选择了人均医疗资源分配、就医的最近距离、选择医院的机会、引力及改进的引力5个空间可达性指标研究。结果表明Huff模型能够较好的模拟医疗设施的供需现状,计算出居民就医的流向和医院的潜在的服务人口数量,进而判断出卫生资源的利用效率和存在的问题。(本文来源于《第七届全国地理学研究生学术年会论文摘要集》期刊2012-10-01）
朱弘戈[5]（2011）在《基于交通网络数据集的动态路径诱导系统规划与实现探讨》一文中研究指出智能交通是当前公认的有效解决交通拥堵、能源消耗及交通污染等突出问题的根本途径,而动态的交通诱导系统则是智能交通的核心研究领域之一,并一直被学术界和企业界所关注。当前已有诸多成果,但能广泛应用于实际交通环境的不多,通过着重探讨基于交通网络数据集下的动态路径诱导系统的规划设计与实现方式,有利于交通动态路径诱导系统的开发应用。(本文来源于《交通标准化》期刊2011年07期）
袁晓洁,于士涛,师建兴,陈秋双[6]（2008）在《真实网络数据集自动问答系统中的问题分类(英文)》一文中研究指出为了改善真实网络数据集上自动问答系统的性能,定义出新的问题类别集合和通用的答案重新排序模型.问题分类器借助先验词典和语法分析,将语义和语法信息引入信息检索和机器学习方法,呈现为多种多样的训练属性,包括疑问词、中心动词、疑问词与中心动词依赖关系、中心助动词位置、中心名词、中心名词顶级上位词等.进而通过问题类别信息,对问答查询结果重新排序.实验表明:分类器能够精确实现真实网络数据集的问题分类,重新排序后的自动问答结果也能得到明显改善.这说明借助语义和语法信息,真实网络数据集上的自动问答系统等应用可以得到改善,显示出更好的性能.(本文来源于《Journal of Southeast University(English Edition)》期刊2008年03期）
莫家庆[7]（2008）在《基于关联规则的网络数据集的挖掘应用研究》一文中研究指出网络的迅速发展使得网络流量越来越大,这对于网络管理员的网络分析工作提出新的挑战。数据挖掘是可以从海量数据中挖掘出有意义的、无法通过一般的查询统计得到的数据模式的过程。文中对关联规则的相关概念和Apriori算法进行了分析,阐述了如何运用Apriori算法对网络数据集进行挖掘的过程,详细介绍了进行数据预处理、字段编码的方法,并在设置合适的支持度进行挖掘方面作了探论。(本文来源于《信息技术》期刊2008年05期）
钱晓东,王煜,王化祥[8]（2007）在《基于遗传算法的ART2神经网络数据集优化》一文中研究指出为了提高小样本集情况下自适应谐振(ART)神经网络聚类的可靠性,提出了基于遗传算法的ART2神经网络训练集优化算法,克服了ART1神经网络编码的稳定性尚未完全解决和只能接受二进制模式的缺陷.利用遗传算法的全局寻优能力,通过对训练样本集添加适当的边界样本点,并将边界样本点和原样本集有机结合,以提高ART2神经网络的泛化性能.对ART2神经网络聚类算法的适当变更,以适应样本集的变化情况,并避免ART神经网络在不同训练阶段产生不同的聚类结果.实验证明,采用本算法后,ART2神经网络的聚类准确度可提高30%.(本文来源于《天津大学学报》期刊2007年12期）
谭剑,张兵[9]（2005）在《网络数据集控件的设计》一文中研究指出网络数据集控件是适用于在Visual Basic 6.0(以下简称VB)环境下编写叁层结构的程序。使用该控件编程时,程序员不需要考虑如何与远程数据库服务器进行交互,就像使用本地数据库一样方便。(本文来源于《计算机与信息技术》期刊2005年06期）
网络数据集论文开题报告
（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：
对传感网络数据集离群目标跟踪,能够有效提高无线传感网络运行安全性。对数据集离群目标的跟踪,需要对目标元素采样分量和观测分量进行匹配,建立元素跟踪模型,完成离群目标跟踪。传统方法先对元素边权值计算,建立元素交叉隶属度矩阵,但忽略了加入数据元素跟踪动量项,导致跟踪精度低。提出基于改进Elman无线传感网络学习算法的无线传感网络数据集离群目标跟踪方法,分析离群目标观测方程,建立观测模型,利用拓扑序列分量,对元素采样分量和观测分量进行匹配,建立元素跟踪模型,引入无线传感网络学习算法加入元素跟踪动量项,对学习率进行调节,完成无线传感网络数据集离群目标跟踪。实验结果表明,所提方法跟踪精度高,运算时间短,高效提高无线传感网络安全性。
（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。
网络数据集论文参考文献
[1].蒋小荣,杨永春,汪胜兰.全球227个国家和地区贸易网络数据集(1985–2015)[J].全球变化数据学报(中英文).2019
[2].姜学军,孙敬怡.无线传感网络数据集离群目标跟踪方法仿真[J].计算机仿真.2018
[3].姚海庆.非稳态环境下无线传感网络数据集离群点检测方法研究[D].华东理工大学.2016
[4].陈龙.基于网络数据集之公共服务设施评估——以河南省兰考县医疗设施为例[C].第七届全国地理学研究生学术年会论文摘要集.2012
[5].朱弘戈.基于交通网络数据集的动态路径诱导系统规划与实现探讨[J].交通标准化.2011
[6].袁晓洁,于士涛,师建兴,陈秋双.真实网络数据集自动问答系统中的问题分类(英文)[J].JournalofSoutheastUniversity(EnglishEdition).2008
[7].莫家庆.基于关联规则的网络数据集的挖掘应用研究[J].信息技术.2008
[8].钱晓东,王煜,王化祥.基于遗传算法的ART2神经网络数据集优化[J].天津大学学报.2007
[9].谭剑,张兵.网络数据集控件的设计[J].计算机与信息技术.2005