导读:本文包含了起步意图论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:习作教学,统编教材,叁年级
起步意图论文文献综述
周一贯[1]（2019）在《从统编教材叁年级上册编写意图看习作教学如何起步》一文中研究指出我国历史上,文章的地位十分特殊,这从"盖文章,经国之大业,不朽之盛事""少小当勤学,文章可立身"等警句中可见一斑。实行科举考试以来,八股文更成了选拔官吏的重要依据。文章的功能被异化,也对作文教学产生了不良影响。写作本来是一种自我的表达和交流,是再自然不过的生命日常需求,却被扭曲成深不可测、高不可攀的高级技术活儿。至今教师怕教作文,孩子怕写作文,不能不说与此有一定的联系。(本文来源于《小学语文教师》期刊2019年Z1期）
张超[2]（2019）在《驾驶员起步意图识别方法研究》一文中研究指出驾驶员起步意图识别可以预测一段时间内驾驶员的驾驶行为和驾驶规律,预知下一步驾驶员的操作,预警驾驶员危险行为。近年来,各大汽车厂商开始研究先进的智能识别技术。目前,驾驶员起步意图识别常用的方法有模糊推理和支持向量机分类器等,上述算法在识别过程中存在识别时间长、准确率不高、可靠性差等问题。比较了两种算法优缺点,本文提出了基于模糊推理一SVM级联算法的驾驶员起步意图识别方法。此算法在处理大样本数据方面有一定优势,具有准确率高、识别时间短等优点。本文在分析、总结国内外意图识别成果和数据采集方法的基础上,首先,设计了实验室数据采集平台和实车数据采集方案。介绍了实验室数据采集平台的硬件和软件,在实验室利用电子油门踏板、采集实验箱和上位机对数据进行采集。使用CAN-OBD工具对实车数据进行采集,并分析数据。其次,分别用模糊推理算法和支持向量机算法对驾驶员起步意图进行识别。在模糊推理中选取模糊子集、隶属函数,制定模糊控制规则等,构建Simulink模糊推理模型进行分类识别,输出驾驶员意图。在支持向量机算法中,利用遗传算法工具箱对惩罚因子C和核参数g进行优化,使用支持向量机分类器来识别驾驶员起步意图。分别用实验室数据和实车数据对两种算法进行训练、测试,得出相应实验结果。最后,提出模糊推理一SVM级联算法的驾驶员起步意图识别方法。其原理是把所有样本数据输入到第一层模糊推理模型进行分类识别,挑选出易混淆的意图,将其导入第二层支持向量机(SVM)分类器,进行意图分类识别。用实验室数据和实车数据分别对级联算法进行验证。实验结果表明,模糊推理一SVM级联算法用时较少,识别准确率比单一的模糊推理算法或支持向量机算法高。驾驶员起步意图识别方法研究不仅能为后续汽车离合器的最优控制、优化换挡曲线和驾驶风格识别提供有利依据和支撑,也有助于实现汽车辅助驾驶和智能驾驶,具有一定的研究意义。(本文来源于《宁夏大学》期刊2019-05-01）
胡锐,陈勇[3]（2016）在《基于模糊推理的纯电动汽车起步意图辨识》一文中研究指出对纯电动汽车起步过程进行了动力学分析,基于模糊控制理论设计了驾驶员意图双模糊辨识系统,通过辨识系统推理出符合驾驶员起步意图的起步目标转矩控制驱动电机,实现车辆起步。仿真结果表明,驾驶员意图双模糊辨识系统可以准确辨识出驾驶员的起步意图并量化输出起步目标转矩,该起步意图辨识系统与目标样车相比具有更好的起步动力性且冲击度更小,可以满足汽车起步的平顺性要求。(本文来源于《机械工程与自动化》期刊2016年06期）
刘欣,丁殿磊,郭晓亮,巨环[4]（2016）在《基于单片机的起步意图仿真设计与电路实现》一文中研究指出针对汽车起步过程中驾驶员起步意图的不同,基于油门开度和油门变化率的模糊控制仿真,利用单圈滑动变阻器模拟油门机构设计电路,并且使用单片机实现。给出了油门开度、油门变化率以及核心算法的设计及软件运行流程图。通过在单片机平台上实现,表明这种方法能够很好地表达驾驶员的起步意图。(本文来源于《微型机与应用》期刊2016年08期）
戴丰[5]（2012）在《基于驾驶员起步意图的AMT控制方法研究》一文中研究指出电控机械式自动变速器（AMT）在总体传动结构不变的情况下通过加装微机控制的自动操纵系统来实现换挡的自动化。发展AMT技术对于节约能源，减少污染，提高行车安全等具有重大的现实意义，AMT的可行性已经过大量的试验论证，将其作为国内自动变速研究开发的重点并尽早实现产业化已得到广泛的认同。而起步控制一直是AMT系统控制的重点和难点。本文在分析发动机模型、离合器模型、整车模型和执行机构模型的基础上，建立AMT系统动力学模型，为AMT起步控制策略的实现提供了平台和依据。为了使AMT系统能够识别驾驶员的不同起步意图，对起步意图进行了重点研究。根据正交试验设计方法，量化油门开度、油门开度一阶导数及二阶导数对起步意图的影响，并利用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）对快速起步、中速起步和慢速起步叁种起步意图进行建模与识别。在识别起步意图的基础上，研究不同起步意图下的离合器最优控制及实现。从系统综合的角度出发，基于极小值原理，优化滑摩功、冲击度、发动机转矩、发动机角加速度，得到以解析形式表达的最优控制量和最佳轨线。以油门开度、油门开度的一阶导数和二阶导数为输入，以量化的冲击度为输出，建立起步阶段冲击度量化模糊推理模型，并以此将驾驶员起步意图和离合器最优控制过程结合在一起，从而实现不同起步意图下离合器的最优控制。根据发动机转速和转矩的最优轨线，可以得到最优的理想油门开度曲线。该理想油门开度曲线既可以反映驾驶员的起步意图，也符合离合器的最优控制过程。离合器的滑摩情况可由滑摩功来评价，但滑摩过程中引起的磨损却无法量化，为了进一步研究离合器接合过程中的磨损机理，定量描述磨损深度，从粘着磨损理论出发，结合M-B分形接触模型，建立离合器稳定磨损阶段的磨损模型，从而得到最优接合过程中离合器每次接合的平均磨损深度率表达式，以此来进行离合器磨损的动态优化。为了验证起步意图模型的准确性及对不同类型驾驶员的适应性，利用采集工具CANcaseXL和CANape，对不同类型驾驶员起步过程中的油门开度和车速数据进行采集研究。实验结果表明，综合不同类型驾驶员的起步意图HMM模型可以较好的识别和适应不同类型驾驶员的起步意图。本文的研究对掌握AMT起步控制关键技术，加快其产业化进程具有重要的促进意义。(本文来源于《上海交通大学》期刊2012-07-01）
王行记[6]（2010）在《在写作意图上起步指导学生作文探究》一文中研究指出指导者必须铭记,凡文章必有其目的意图,先有意图,后有文章;指导者应该在写作前激发学生的写作意图,丰富其思想感情,激发表达欲望,培养写作的读者意识。鉴于此,笔者认为指导作文应在写作意图上起步。(本文来源于《新课程(教研)》期刊2010年02期）
起步意图论文开题报告
（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：
驾驶员起步意图识别可以预测一段时间内驾驶员的驾驶行为和驾驶规律,预知下一步驾驶员的操作,预警驾驶员危险行为。近年来,各大汽车厂商开始研究先进的智能识别技术。目前,驾驶员起步意图识别常用的方法有模糊推理和支持向量机分类器等,上述算法在识别过程中存在识别时间长、准确率不高、可靠性差等问题。比较了两种算法优缺点,本文提出了基于模糊推理一SVM级联算法的驾驶员起步意图识别方法。此算法在处理大样本数据方面有一定优势,具有准确率高、识别时间短等优点。本文在分析、总结国内外意图识别成果和数据采集方法的基础上,首先,设计了实验室数据采集平台和实车数据采集方案。介绍了实验室数据采集平台的硬件和软件,在实验室利用电子油门踏板、采集实验箱和上位机对数据进行采集。使用CAN-OBD工具对实车数据进行采集,并分析数据。其次,分别用模糊推理算法和支持向量机算法对驾驶员起步意图进行识别。在模糊推理中选取模糊子集、隶属函数,制定模糊控制规则等,构建Simulink模糊推理模型进行分类识别,输出驾驶员意图。在支持向量机算法中,利用遗传算法工具箱对惩罚因子C和核参数g进行优化,使用支持向量机分类器来识别驾驶员起步意图。分别用实验室数据和实车数据对两种算法进行训练、测试,得出相应实验结果。最后,提出模糊推理一SVM级联算法的驾驶员起步意图识别方法。其原理是把所有样本数据输入到第一层模糊推理模型进行分类识别,挑选出易混淆的意图,将其导入第二层支持向量机(SVM)分类器,进行意图分类识别。用实验室数据和实车数据分别对级联算法进行验证。实验结果表明,模糊推理一SVM级联算法用时较少,识别准确率比单一的模糊推理算法或支持向量机算法高。驾驶员起步意图识别方法研究不仅能为后续汽车离合器的最优控制、优化换挡曲线和驾驶风格识别提供有利依据和支撑,也有助于实现汽车辅助驾驶和智能驾驶,具有一定的研究意义。
（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。
起步意图论文参考文献
[1].周一贯.从统编教材叁年级上册编写意图看习作教学如何起步[J].小学语文教师.2019
[2].张超.驾驶员起步意图识别方法研究[D].宁夏大学.2019
[3].胡锐,陈勇.基于模糊推理的纯电动汽车起步意图辨识[J].机械工程与自动化.2016
[4].刘欣,丁殿磊,郭晓亮,巨环.基于单片机的起步意图仿真设计与电路实现[J].微型机与应用.2016
[5].戴丰.基于驾驶员起步意图的AMT控制方法研究[D].上海交通大学.2012
[6].王行记.在写作意图上起步指导学生作文探究[J].新课程(教研).2010