导读:本文包含了加权网络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:产学研合作,专利,加权超图,超网络
加权网络模型论文文献综述
马涛,郭进利[1]（2019）在《基于加权超图的产学研合作申请专利超网络模型——以上海电子信息产业为例》一文中研究指出以产、学、研作为节点,以产学研合作形成的团队作为超边,以每个团队中组织机构合作申请专利的次数作为超边的权重,构建基于加权超图的产学研合作申请专利超网络拓扑结构。以国家知识产权局专利检索数据库为数据来源,对数据整理和分析,采用超网络方法分析了2016年上海电子信息产业产学研申请发明专利的合作关系。实证显示超网络中节点的度、超度和超强度累计概率分布均服从幂律分布,说明网络结构中的节点具有异质性。通过分析进一步说明,上海电子信息产业内各技术领域创新格局不平衡,应该进一步加强产学研合作,并加强与其他省份的合作。(本文来源于《技术经济》期刊2019年06期）
戢李刚,陈昊,谭风雷[2]（2019）在《基于加权模糊时序Petri网络的电网故障诊断模型》一文中研究指出提出了一种基于加权模糊时序Petri网络(FTPN)的电网故障智能诊断模型,该模型主要包括停电区域识别、可能故障元件加权FTPN建模、故障元件集求解、保护/断路器动作情况判定4个部分。介绍了故障差错告警差错信息的分类以及故障告警信息时序特性,研究了断路器动作信息及网络拓扑关系,结合广度优先搜索,得到了停电区域识别方法。最后,以新英格兰10机39节点系统为例,建立了母线和线路加权FTPN故障诊断数学模型,并给出该系统的总体结构,结果表明该模型能够快速故障定位,准确提供保护和断路器动作评价信息。(本文来源于《电力工程技术》期刊2019年03期）
黄鸿琦[3]（2019）在《基于RBF神经网络模型的改进加权主成分分析参数全局优化研究》一文中研究指出为分析响应预测能力对优化结果的影响,建立响应与可控因子间参数回归模型以计算预测能力指数,但复杂生产过程中模型拟合度不高,难以满足建模要求,因此提出一种基于RBF神经网络的改进加权主成分分析参数优化方法。该方法利用RBF神经网络构建非线性预测模型,计算并引入网络预测能力指数以调整加权主成分分析法,优先改进预测能力强的响应,然后进行主效应图分析,并通过建立响应曲面模型,利用遗传算法全局搜索最优点。实验结果表明,RBF神经网络泛化能力强,改进的方法能够使得多个响应达到较理想的综合优化效果,且优于企业所用参数组合。(本文来源于《河南机电高等专科学校学报》期刊2019年03期）
李玉鹏,李孟泽,王召同[4]（2019）在《基于有向加权网络模型的复杂产品多源设计变更传播路径优化》一文中研究指出提出一种基于有向加权网络模型的复杂产品多源设计变更路径优化方法。首先,以零部件为节点,零部件之间的物理连接关系为边构建复杂产品结构的有向网络模型。采用Linkrank算法计算零部件连接重要度,考虑节点出度和入度定义变更传播指数,进而结合设计任务执行时间及变更传播概率计算变更传播强度(Change propagation intensity, CPI),并以此作为边的权重,建立变更分析网络模型。其次,选取多个零件作为多个变更源,通过改进的蚁群算法对复杂产品多源设计变更搜索累积变更传播强度最小的最优传播路径。最后,以某型号直流电钻行星轮齿轮箱多源设计变更为例验证了方法的可行性和有效性。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年06期）
赵文怡,夏丽莎,高广阔,成力[5]（2019）在《基于加权KNN-BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型研究》一文中研究指出通过隶属度函数确定的加权KNN-BP神经网络方法,建立PM_(2.5)浓度动态实时预测模型,以PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、CO、O_3、SO_2等6种污染物前1 h的浓度及天气现象、温度、气压、湿度、风速、风向等6种气象条件,以及预测时刻所在一周中天数和该时刻所在一天当中的小时数为KNN实例的维度,选取3个近邻,根据得到的欧氏距离确定每个近邻变量的隶属度权重,最终将所有近邻的维度作为BP神经网络的输入层数据,输出要预测的下1 h PM_(2.5)浓度,该方法避免了传统BP神经网络方法不能体现历史时间窗内的数据对当前预测影响的问题。对北京市东城区监测站2014-05-01T00:00—2014-09-10T23:00的数据进行预测试验,结果表明,加权KNN-BP神经网络预测模型相较其他方法的预测误差最低,且稳定性效果最好,是PM_(2.5)浓度实时预测的有效方法。(本文来源于《环境工程技术学报》期刊2019年01期）
赵志刚,周根贵,潘瑞芳[6]（2018）在《基于位置吸引力的加权复杂供应链网络局域世界演化模型研究》一文中研究指出在一般局域世界演化模型的基础上,文章使得企业节点的初始位置值呈现幂率分布,以体现节点企业的不同角色。受万有引力定律的启发,用位置值的大小和远近值来定义节点企业间位置吸引力的概念,并应用吸引力规则确定每一个新加入节点的局域世界。新节点与局域世界中的老节点之间采用节点度与节点强度的复合优先连接方式,弥补了优先连接仅仅依赖节点度值的缺陷,从而构建基于位置吸引力的加权复杂供应链网络局域世界演化模型。实验模拟了该复杂网络的生长、边的退出和节点的退出等动态演化过程,通过计算与统计整体度分布、平均路径长度和聚集系数等复杂供应链网络的重要参数发现:该复杂供应链网络的度分布呈现出一定的幂率分布形式,能够保证大多数节点的度较低和少数节点的度较高的重尾特征,同时具有较大的集聚系数和较小的平均路径长度的小世界特征。该研究工作为供应链企业在实践中构建供应链网络提供了理论依据,有助于更好地分析现实供应链网络的相关特性并识别重要节点以便对供应链网络进行保护。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年12期）
王学文,郭有婧,王见敏,董莹钰[7]（2018）在《带有间接分流机制的加权网络模型》一文中研究指出在BBV网络模型的基础上,考虑了一种间接分流机制,提出了带有间接分流机制的加权网络模型,并对该网络模型进行了理论解析和数值模拟。在特定参数条件下,得到了与BA和BBV网络模型相一致的节点连接度分布和强度分布结果。该间接分流机制可以应用于交通网络,用来描述交通网络中的中转现象。(本文来源于《贵州师范学院学报》期刊2018年09期）
胡跃群,何红英,郭进利,张宇[8]（2018）在《有向加权供应链网络演化模型》一文中研究指出利用BBV加权网络的演化机制和BA模型的线性择优连接机制,新节点进入网络时的入边和出边服从二项分布,建立了子网络具有流量补偿的有向加权供应链网络模型。利用泊松过程理论分析了网络的出入强度分布,结果表明,有向加权供应链网络的稳态平均入强度分布和稳态平均出强度分布服从幂律指数在[1,3]之间的幂律分布。对有向加权供应链网络模型进行仿真研究,仿真结果与理论预测相一致,符合供应链网络的幂律特性。(本文来源于《上海理工大学学报》期刊2018年04期）
郭妙[9]（2018）在《基于加权的无线传感器网络信任模型》一文中研究指出无线传感器网络以其自身功耗小、成本低、分布式和自组织等特点,广泛应用于智能交通、医疗保健、智能家居、工业控制等领域。密码技术是无线传感器网络中保障数据机密性和可靠性的基础,但仅依靠密码技术,无法识别无线传感器网络中被“俘虏”的恶意节点。因此,信任模型被引入到无线传感器网络的安全研究中。本文针对现有的无线传感器网络信任模型没有充分利用基站的问题,提出了一种基于加权的无线传感器网络信任模型。本文首先设计了基于加权的无线传感器网络信任模型的基本结构,将整个信任模型分为参数模块和计算模块。参数模块主要由无线传感节点组成,其任务是收集和记录节点工作日志,包括节点通信的历史行为、电量、风险值等。计算模块主要由基站构成,负责整合参数模块收集的各项参数数据,并以此为基础,根据用户设计的算法来计算无线传感器网络中需要通信的两个节点间的最优路径;本文然后提出了一种基于无线传感器节点能量因素的能量权值计算方法,该方法考虑了节点的剩余能量和通信能耗等方面,计算出任意两个无线传感器节点之间的能量权值;本文最后提出了一种基于无线传感器节点恶意行为和属性的风险权值计算方法,从节点种类、工作环境、行为恶劣程度出发,考虑节点多方面的风险可能,计算出任意两个无线传感器节点之间的风险权值。实验结果表明,由于考虑了风险因素,基于加权的无线传感器网络信任模型比传统的信任模型更能躲避恶意节点和风险节点的攻击。由于考虑了能量因素,基于加权的无线传感器网络信任模型能够更加合理地规划传感器节点的能量分配,有效地延长无线传感器网络的生命周期。(本文来源于《南华大学》期刊2018-05-01）
孔江涛,黄健,龚建兴,李尔玉[10]（2018）在《基于复杂网络动力学模型的无向加权网络节点重要性评估》一文中研究指出定量分析识别复杂网络中的重要节点对于研究复杂网络鲁棒性和脆弱性意义重大,当前基于网络结构的节点重要性评估方法成果丰富,而基于复杂网络动力学模型的节点重要性评估方法较少.针对无向加权网络,本文首先提出了构建其对应的复杂网络动力学模型的方法,并证明了该类复杂网络动力学模型是大范围内一致渐近稳定的;然后建立了复杂网络动力学模型的偏离均值和基于偏离均值的方差两级节点重要性评估标准;最后给出了扰动测试和破坏测试两种基于复杂网络动力学模型的节点重要性评估方法.基于复杂网络动力学模型的节点重要性评估方法不仅结合了网络拓扑结构信息,同时又结合了节点自身的特性,所以评价结果更为全面.将这两种方法用于ARPA(advanced research project agency)网络、对称无向加权网络、社交网络、Dobbs-Watts-Sabel网络和Barrat-Barthelemy-Vespignani网络的重要节点评估,并与已有的复杂网络节点重要性分析方法进行比较,证明了所提出方法的有效性.(本文来源于《物理学报》期刊2018年09期）
加权网络模型论文开题报告
（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：
提出了一种基于加权模糊时序Petri网络(FTPN)的电网故障智能诊断模型,该模型主要包括停电区域识别、可能故障元件加权FTPN建模、故障元件集求解、保护/断路器动作情况判定4个部分。介绍了故障差错告警差错信息的分类以及故障告警信息时序特性,研究了断路器动作信息及网络拓扑关系,结合广度优先搜索,得到了停电区域识别方法。最后,以新英格兰10机39节点系统为例,建立了母线和线路加权FTPN故障诊断数学模型,并给出该系统的总体结构,结果表明该模型能够快速故障定位,准确提供保护和断路器动作评价信息。
（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。
加权网络模型论文参考文献
[1].马涛,郭进利.基于加权超图的产学研合作申请专利超网络模型——以上海电子信息产业为例[J].技术经济.2019
[2].戢李刚,陈昊,谭风雷.基于加权模糊时序Petri网络的电网故障诊断模型[J].电力工程技术.2019
[3].黄鸿琦.基于RBF神经网络模型的改进加权主成分分析参数全局优化研究[J].河南机电高等专科学校学报.2019
[4].李玉鹏,李孟泽,王召同.基于有向加权网络模型的复杂产品多源设计变更传播路径优化[J].机械工程学报.2019
[5].赵文怡,夏丽莎,高广阔,成力.基于加权KNN-BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型研究[J].环境工程技术学报.2019
[6].赵志刚,周根贵,潘瑞芳.基于位置吸引力的加权复杂供应链网络局域世界演化模型研究[J].计算机科学.2018
[7].王学文,郭有婧,王见敏,董莹钰.带有间接分流机制的加权网络模型[J].贵州师范学院学报.2018
[8].胡跃群,何红英,郭进利,张宇.有向加权供应链网络演化模型[J].上海理工大学学报.2018
[9].郭妙.基于加权的无线传感器网络信任模型[D].南华大学.2018
[10].孔江涛,黄健,龚建兴,李尔玉.基于复杂网络动力学模型的无向加权网络节点重要性评估[J].物理学报.2018