导读:本文包含了语义分析方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:高等院校,内部控制,收支预算,语义分析法
语义分析方法论文文献综述
杨芷晴,张晓杰[1]（2019）在《基于语义分析方法的高校内部控制实证研究》一文中研究指出为了评价高校内部控制管理水平,据此检验内部控制管理水平对巡视高校收支预算的影响。以2013～2017年教育部第二轮巡视的52所直属高校为研究样本,基于语义分析方法,实证分析了高校内部控制对收支预算的影响。研究表明,高校内部控制管理水平与高校预算收入及预算支出均呈显着的正相关关系,且这种影响具有长期性,这意味着健全的内部控制能够有效提升高校的收支预算水平。进一步对不同类型和性质高校进行分组回归,结果表明,内部控制水平对预算收支的影响在不同高校之间存在着显着差异。采用替换的被解释变量进行稳定性检验,均得到了一致性的结果。(本文来源于《管理学报》期刊2019年10期）
孙川,吴超仲,褚端峰,黄子超,李必军[2]（2019）在《基于SAX的车载数据时空语义编码及分析方法》一文中研究指出车载监控系统各项功能及技术指标趋于成熟,实车试验因而得以顺利开展。与此同时,收集了丰富的车载监控数据。车载监控数据的类型与数量已经远达到了可以分析的技术要求,但是编码分析手段却并未随着数据量的增加而有所突破。为了有效利用车载监控数据,突破现有数据处理的瓶颈,便于后续挖掘工作的展开,提出了一种车载数据时空语义编码及分析方法。将时间序列符号化思想运用到交通工程中,充分考虑到驾驶数据特征,基于符号化聚合近似(SAX)的3个步骤,对选定的一段范例数据依次进行了正规处理、降维处理、离散及符号化处理。结果表明:经过语义编码后,先前维数很高、数据特征冗杂的驾驶时间序列数据合理地转换成了可读性强并且易于搜索定位的符号化序列,在实现大幅降低数据维度的同时又适时地保留了时间序列数据的主要特征。最后,通过案例分析演示了该方法在实际车辆驾驶安全性分析中的作用与优势。研究结果可为重点监控车辆高风险驾驶事件以及有针对性地开展驾驶安全培训等提供理论依据,同时也可为未来特定驾驶场景的快速提取进行技术储备。(本文来源于《公路交通科技》期刊2019年08期）
王俊强,李建胜,丁波,蔡富[3]（2019）在《深度学习语义分割方法在遥感影像分割中的性能分析》一文中研究指出针对如何应用深度学习语义分割方法实现遥感影像高性能分割的问题,选择了当前流行的SegNet、PSPnet以及Deeplabv3+叁种基于深度学习语义分割算法,利用南方某区域无人机高分辨率遥感影像中4类要素分割为实验,以总体精度、平均精度及平均交并比(MIoU)作为精度衡量指标,全面对比分析了3种算法的精度;结果表明,在迁移学习支持下,3种算法总体精度可提升2至5个百分点;通过对PSPNet算法运用不同骨干网络,验证了不同结构网络对精度的贡献,优选出复杂度低的骨干网络;采用集成学习的思路,利用投票法对多算法模型进行结果融合可提升总体精度1%左右;3种算法对植被及水体的分割效果均要优于建筑物及道路,其中Deeplabv3+算法精度最高,总体精度达到89.3%,MIoU达到80.4%,可实现要素的鲁棒分割。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年07期）
关鹏,王曰芬,傅柱[4]（2019）在《基于LDA的主题语义演化分析方法研究——以锂离子电池领域为例》一文中研究指出【目的】揭示学科领域不同发展阶段中主题语义内容层面的演化规律。【方法】结合LDA和生命周期理论,提出主题语义演化分析方法,重点解决主题过滤、主题语义相似度计算和主题语义演化模式判别等技术问题。【结果】研究发现锂离子电池领域主题之间的语义演化模式:主题继承贯穿领域发展全过程;主题分裂始于成长期,在快速发展期分裂次数(6次)最多;主题融合始于发展期,在快速发展期融合次数(5次)最多。【局限】学科领域全局主题是否能够涵盖各阶段主题还需要进一步验证。主题语义演化的知识图谱需人工绘制,还需进一步研究自动化实现方法。【结论】基于LDA的主题语义演化分析方法可深度揭示学科领域发展过程中继承、分裂和融合等重要语义演化模式,为学科领域知识创新提供有价值的决策信息。(本文来源于《数据分析与知识发现》期刊2019年07期）
张心洁,王建[5]（2019）在《基于语义分析的D5000遥信信息生成与校核方法》一文中研究指出针对电网集中监控信息描述模糊、间隔不明和告警级别缺失等问题,提出一种采用语义分析技术的D5000遥信信息生成与校核方法。借鉴专家知识库理论,通过编程实现D5000遥信模版的自动生成功能,并通过字符分解自动提取遥信信息表中校核模型所需的基本逻辑变量,进一步对比分析ON2000遥信信息表与D5000规范模版中的变量,实现D5000遥信信息表的校核纠错功能。某地区电网110 kV变电站遥信校核实例验证了所提出方法可有效地简化人工校核流程,提高信息处理效率,从而起到优化监控信息管理的作用。(本文来源于《中国电力》期刊2019年05期）
张涛,翁康年,顾小敏,张玥杰[6]（2019）在《融合频繁项集和潜在语义分析的股评论坛主题发现方法》一文中研究指出针对股评论坛主题发现,提出基于频繁项集与潜在语义相结合的短文本聚类(STC_FL)框架.在基于知网的知识获取后得到概念向量空间,挖掘并筛选出重要频繁项集,然后采用统计和潜在语义相结合的方法进行重要频繁项集的自适应聚类.最后,提出TSC-SN(text soft classifying based on similarity threshold and non-overlapping)算法,通过参数调优策略选择和控制文本软聚类过程.股吧论坛数据实证分析发现:所提出的STC_FL框架和TSC-SN算法可充分挖掘文本潜在语义信息,并有效降低特征空间维度,最终实现对短文本的深层次信息挖掘和主题归类.(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
赵小龙[7]（2019）在《基于本体语义分析的叁维浮雕模型检索方法研究》一文中研究指出伴随着计算机图形学和3D打印技术的不断发展,浮雕艺术品的数字化编辑逐渐成为计算机图形学领域的研究热点之一。浮雕通常是由多个叁维模型组合而成的具有丰富寓意的场景,因此如何从庞大的叁维模型库中快速、准确检索到场景中所需要的叁维模型是进行数字浮雕编辑面临的首要问题。在叁维模型检索方面,目前仍然存在检索效率低、查准率低的问题;对于浮雕场景中的叁维模型检索,存在着检索方法缺乏语义相关性的问题。针对上述问题,本文提出了一种基于本体语义分析的叁维浮雕模型检索方法,基于该方法实现了叁维浮雕模型检索系统。实验结果表明,该系统可以快速、准确的对叁维浮雕模型库中的模型进行检索。论文主要的研究内容和结论如下:(1)叁维浮雕模型本体构建针对缺乏适用于浮雕领域的本体研究及构建的问题,本文基于“七步法”及百度百科语义关系构建了叁维浮雕模型本体和语义网。本体构建过程主要分为叁步:首先对叁维模型库中的浮雕模型进行分类,依据分类结果建立本体模型;然后依据浮雕场景中模型之间的相关性建立语义关联,并通过百度百科抽取语义关联的方式完善了本体间的关联关系;最后针对建立关联的误差较大的问题,构建了基于规则的语义推理框架,实现模型间语义关系的自动推理过程。(2)融合本体树结构和同义词词林的语义相似度计算针对叁维模型检索中存在的查全率和查准率较低的问题,本文改进了的融合本体树结构和同义词词林的语义相似度计算方法。该方法以哈工大信息检索研究室(HITSCIR)编写的《同义词词林扩展板》作为基础性知识库,通过计算本体词汇与用户输入的相似度,来确定二者的语义距离。该方法既可用于向模型库中添加叁维模型,也可用于检索时计算检索项和模型库标签之间的相似度计算。实验结果表明,添加了相似度计算的检索方法相比传统基于关键词匹配的检索方法查全率提升了21.9%,查准率提升了7.8%。(3)叁维模型检索系统的设计与实现依据上述建立的叁维模型语义网和语义相似度计算,本文设计并实现了一个叁维浮雕模型检索系统。该系统结合SPARQL语言与Jane API实现了对后台逻辑的实现,并且使用Qt平台开发了人机友好的交互界面。此外,系统还添加了反馈机制来对用户的选择进行二次检索,以进一步检索到符合用户意图的叁维模型。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2019-05-01）
谷羽[8]（2019）在《语义网络分析方法在传播学中的应用及批判》一文中研究指出语义网络分析方法是以计算机为辅助的呈现和解释词语关系的文本分析方法。从术的角度来说,语义网络分析方法全面实现了传播学研究探求文本的表意、修辞及社会动因的研究目的,但从道的角度来看,其作为"元认知"的计算设计与传播学理论结合的前景尚不明朗。传播学研究在应用这一技术工具时,应意识到语义网络分析存在理论无关、忽视语法结构的缺陷,从而在具体的应用场景中对语义网络分析方法进行修正和补充,重视开发语义网络分析方法对于传播学研究的定制工具。只有术道相长,才能进一步提升语义网络分析方法对于传播学研究的理论价值。(本文来源于《现代传播(中国传媒大学学报)》期刊2019年04期）
邱瑶瑶,方勇,黄诚,刘亮,张星[9]（2019）在《基于语义分析的恶意JavaScript代码检测方法》一文中研究指出JavaScript是一种动态脚本语言,被用于提高网页的交互能力.然而攻击者利用它的动态性在网页中执行恶意代码,构成了巨大威胁.传统的基于静态特征的检测方式难以检测经过混淆后的恶意代码,而基于动态分析检测的方式存在效率低等问题.本文提出了一种基于语义分析的静态检测模型,通过提取抽象语法树的词法单元序列特征,使用word2vec训练词向量模型,将生成的序列向量特征输入到LSTM网络中检测恶意JavaScript脚本.实验结果表明,该模型能够高效检测混淆的恶意JavaScript代码,模型的精确率达99.94%,召回率为98.33%.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
王煊,王冠,蒋伟煜,徐秋程,付胜豪[10]（2019）在《用于管制语音理解的语义分析方法》一文中研究指出管制指令语义理解对场面冲突判断至关重要,为了避免因管制员失误导致的场面冲突问题,需采用自动语音识别和自然语言处理技术在第一时间提取管制指令并进行理解。以无线电陆空通话规则及其基本语法理论为基础,设计了一种管制指令结构化模板。为了更细致地理解管制指令中动词与其他词之间的关系,基于格语法理论构建了管制指令语义网,并建立了动词-论元-关系叁元组。该模板可用于解析实际管制指令,从而实现计算机自动理解管制指令功能。为了将管制语音转化为结构化管制指令,采用了自动语音识别和自然语言处理技术。试验结果表明,该模板可用于计算机对管制指令的自动理解。(本文来源于《指挥信息系统与技术》期刊2019年01期）
语义分析方法论文开题报告
（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：
车载监控系统各项功能及技术指标趋于成熟,实车试验因而得以顺利开展。与此同时,收集了丰富的车载监控数据。车载监控数据的类型与数量已经远达到了可以分析的技术要求,但是编码分析手段却并未随着数据量的增加而有所突破。为了有效利用车载监控数据,突破现有数据处理的瓶颈,便于后续挖掘工作的展开,提出了一种车载数据时空语义编码及分析方法。将时间序列符号化思想运用到交通工程中,充分考虑到驾驶数据特征,基于符号化聚合近似(SAX)的3个步骤,对选定的一段范例数据依次进行了正规处理、降维处理、离散及符号化处理。结果表明:经过语义编码后,先前维数很高、数据特征冗杂的驾驶时间序列数据合理地转换成了可读性强并且易于搜索定位的符号化序列,在实现大幅降低数据维度的同时又适时地保留了时间序列数据的主要特征。最后,通过案例分析演示了该方法在实际车辆驾驶安全性分析中的作用与优势。研究结果可为重点监控车辆高风险驾驶事件以及有针对性地开展驾驶安全培训等提供理论依据,同时也可为未来特定驾驶场景的快速提取进行技术储备。
（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。
语义分析方法论文参考文献
[1].杨芷晴,张晓杰.基于语义分析方法的高校内部控制实证研究[J].管理学报.2019
[2].孙川,吴超仲,褚端峰,黄子超,李必军.基于SAX的车载数据时空语义编码及分析方法[J].公路交通科技.2019
[3].王俊强,李建胜,丁波,蔡富.深度学习语义分割方法在遥感影像分割中的性能分析[J].计算机测量与控制.2019
[4].关鹏,王曰芬,傅柱.基于LDA的主题语义演化分析方法研究——以锂离子电池领域为例[J].数据分析与知识发现.2019
[5].张心洁,王建.基于语义分析的D5000遥信信息生成与校核方法[J].中国电力.2019
[6].张涛,翁康年,顾小敏,张玥杰.融合频繁项集和潜在语义分析的股评论坛主题发现方法[J].同济大学学报(自然科学版).2019
[7].赵小龙.基于本体语义分析的叁维浮雕模型检索方法研究[D].西北农林科技大学.2019
[8].谷羽.语义网络分析方法在传播学中的应用及批判[J].现代传播(中国传媒大学学报).2019
[9].邱瑶瑶,方勇,黄诚,刘亮,张星.基于语义分析的恶意JavaScript代码检测方法[J].四川大学学报(自然科学版).2019
[10].王煊,王冠,蒋伟煜,徐秋程,付胜豪.用于管制语音理解的语义分析方法[J].指挥信息系统与技术.2019