导读:本文包含了分层网络模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,网络,神经网络,卷积,路由,舆情,卡尔。
分层网络模型论文文献综述
王亚萍,成卫,李黎山[1]（2019）在《基于分层贝叶斯网络的交通密度估测模型》一文中研究指出为准确、快速地判别交通状态,以宏观基本图为基础,针对交通流参数时、空二维分布的特征,建立了分层贝叶斯网络下的路网密度估测模型。采用分层贝叶斯网络描述了影响交通状态变量之间的相关性,并结合概率理论和路段排队模型进行了公式的推导,引入期望最大化扩展卡尔曼滤波法(EM-EKF)进行了参数估计和未知变量的迭代计算。以玉溪市龙马路等相关路段为例,借助VISSIM软件进行了仿真实验。通过COM接口采集密度等数据,将这些数据与模型计算结果进行了对比分析。研究结果表明:提出的模型估测结果十分接近真实情况(平均绝对误差百分比为6.98%和7.72%),验证了该模型的有效性和可靠性。(本文来源于《交通科学与工程》期刊2019年03期）
梁薇,黎军,张怡,李静玲,崔涛[2]（2019）在《光电混合网络中基于QoS分层图模型的路由算法》一文中研究指出针对在光电混合网络架构下服务质量(QoS)需求迥异的异质业务路由的问题,提出一种基于QoS分层图模型的路由算法。该算法将网络中的异构链路与异质业务建立QoS等级映射关系,并根据QoS等级建立一种QoS分层图模型,完成网络虚实资源的融合。仿真结果表明:该算法有效实现了光电异构资源的联合优化,降低了阻塞率,可为不同QoS需求的业务提供差异化服务,优先保证高QoS等级业务的阻塞率性能。(本文来源于《光通信技术》期刊2019年03期）
刘雨心,王莉,张昊[3]（2018）在《基于分层注意力机制的神经网络垃圾评论检测模型》一文中研究指出针对现有垃圾评论识别方法很难揭示用户评论的潜在语义信息这一问题,提出一种基于层次注意力的神经网络检测(HANN)模型。该模型主要由以下两部分组成:Word2Sent层,在词向量表示的基础上,采用卷积神经网络(CNN)生成连续的句子表示;Sent2Doc层,基于上一层产生的句子表示,使用注意力池化的神经网络生成文档表示。生成的文档表示直接作为垃圾评论的最终特征,采用softmax分类器分类。此模型通过完整地保留评论的位置和强度特征,并从中提取重要的和综合的信息(文档任何位置的历史、未来和局部上下文),挖掘用户评论的潜在语义信息,从而提高垃圾评论检测准确率。实验结果表明,与仅基于神经网络的方法相比,该模型准确率平均提高5%,分类效果显着改善。(本文来源于《计算机应用》期刊2018年11期）
张艳姣[4]（2018）在《基于分层多簇模型无线传感器网络中生命周期最大化的路由算法研究》一文中研究指出继计算机、互联网之后,物联网即将掀起全球信息产业发展中的第叁次浪潮,成为未来世界全新一代信息技术的重要组成部分,无线传感器网络(WSNs)作为物联网的基础,未来拥有着无限的发展潜力。但是在WSNs中,由于节点能源受限,实现网络生命周期最大化,延长网络生存时间仍然是当前面临的巨大挑战。本文充分利用机会路由的广播特性,结合能量感知特征以及基于最短路径的特性,综合考虑以下叁个因素,即当前节点的剩余能量、链路传输能量消耗、当前节点到达目的节点的最短剩余跳数。尽可能地选择综合性能较优异的节点进行转发数据包,既避免了多次选择最短路径上的节点导致部分节点能量过早耗尽死亡的情况,又充分考虑了每个候选转发节点的当前剩余能量及到达目的节点链路消耗问题,设置路由度量OSRMi,提出了一种创新性的基于最短路径的能量感知机会路由算法MOSRE(Multi-source Opportunity Shortcut Routing Base on Energy Aware)。通过一系列的仿真实验证明,该协议能够在一定程度上提高吞吐率、数据包分组投递率,有效地减少无线传感器网络中能量消耗,提升网络的性能。基于3层结构的分层多簇无线传感器网络,本文构建了簇头节点间路由矩阵的模型,进一步综合分析了病态系统理论,就矩阵求解中存在的病态问题进行研究,提出了衡量路由矩阵变化大小的路由矩阵条件数RK(A),根据RK(A)的大小可以衡量路由路径的变化对整个链路的影响,进而选择最优的路由路径。并通过4节点网络模型示例来进行说明,验证该条件数对路径选择的作用。当网络中路由路径发生变化时,通过控制条件数的大小来控制路由路径的选择,最大限度地减少对其他链路的影响,延长网络生命周期。(本文来源于《华中师范大学》期刊2018-05-01）
顾雨迪,狄岚[5]（2018）在《分层演化趋向行为的网络舆情传播模型》一文中研究指出通过构建带有分层行为演化趋向的舆情传播模型,研究了媒体作用下分层行为舆情演变的内在规律。在参考疾病传播模型SIR(susceptible infected recovered)和带媒体干预的SIa Ib R(susceptible infected-a infected-b recovered)模型基础上,提出了带有媒体干预的具有分层演化趋向行为的舆情演变模型(SI)3R,与SIR模型不同的是(SI)3R模型引入了群体分层这一概念,并且在演化过程中处于群体不同分层中的个体带有不同的演化趋势。通过对不同层次中个体的影响,媒体能够发挥更有效的作用。给出了分层演化群体模型及其动力学方程,通过数值求解,模拟了分层媒体作用对传播过程的影响以及初始分层密度对传播过程的影响。(本文来源于《智能系统学报》期刊2018年05期）
曹宁[6]（2018）在《基于分层传染病模型的网络舆情政府干预研究》一文中研究指出随着互联网技术的应用与发展,越来越多的群众通过互联网将个人意见和对事情的看法以信息发布的方式发布在不同的应用平台上,从而形成网络舆情。人们对社会舆情的关注渐渐转移到互联网空间,形成对网络舆情的关注。在互联网与移动互联网推动和发展起来的社会网络环境下,突破传统信息传播方式受时间、空间及传统媒介与方式的限制,信息传播具有更高的实时性和自主性,也使得信息传播的机制与模式存在更高的复杂性,因此,对网络舆情传播过程分析是具有现实意义的。在舆情管理方面,在社会矛盾冲突的背景下,大多数负面网络舆情或者谣言的产生都是因为缺乏官方信息造成的,政府在控制网络信息传播方面发挥着关键作用,对政府的舆情干预策略效果进行预测分析,能够帮助相关部门进一步提高舆情应对能力,有利于改善舆论生态环境。首先,本文介绍了网络舆情的概念,从过程视角分叁阶段对网络舆情演化的研究现状进行分析评述。从整体网络和用户两个角度,分析在舆情演化领域中传播模型的应用现状,重点分析了传染病模型在舆情传播领域的应用以及不足,提出了本文的研究视角和问题。本文总结了舆情传播中政府舆情干预的相关文献,确定了传染病模型在政府舆情干预预测的可行性。其次,本文构建了基于影响力的分层SIS舆情传播模型,对分层SIS模型进行定义,描述了非分层SIS模型和分层SIS模型在舆情传播过程中展现的特征,接着分析在政府干预下分层SIS模型不同组之间交互过程。最后,本文通过仿真实验分析不同接触分布和不同分层方式对政府干预预测的影响,并分析了降低接触数和提高清除率两种非针对性政府干预策略对舆情传播的影响,以及无针对性干预和仅在高影响组减少接触数的有针对性干预效果对比。研究表明无论是降低接触数还是提高清除率,政府干预的效果预测都是随着高影响组的比例增大而减小,因此在对现实舆情应对策略进行预测的时候,先确定高影响组的占比是一项必要的工作。仿真结果还表明了针对性干预并不一定比非针对性干预有更佳的效果。本文的研究有一定的创新和意义,主要体现在以下两个方面:第一,本文通过将疾病控制领域中的分层传染病模型运用到网络舆情研究中,丰富了网络舆情的研究内容。第二,通过对舆情事件中政府干预效果的预测仿真实验,对政府机关舆情应对策略的选择具有一定的启示性。(本文来源于《广东工业大学》期刊2018-04-10）
袁海霞[7]（2018）在《内外部网络口碑与在线销售的动态交互过程——基于分层贝叶斯模型的解析》一文中研究指出与以往单纯以内部网络口碑、相互独立的内部和外部网络口碑为研究对象,分析网络口碑与在线销售的关系不同。基于评论环境理论,采用分层贝叶斯模型,以当当网、京东、亚马逊和豆瓣网为数据搜集对象,在充分考虑网络口碑异质性及其来源多元化的条件下,结合外部网络口碑平台信息提供的特点,在进一步引入免费试样因素的基础上,对内外部网络口碑与在线销售的动态交互作用进行研究。结果发现:在异质性网络平台并存且效价差异较小的情境下,效价不再是影响在线销售的关键,而内部网络口碑数量、数量信息熵才是影响在线销售的关键,反过来在线销售也刺激了网络口碑数量的提升。虽然外部网络口碑的存在削弱了这一环形机制的积极影响,但免费试样可有效削弱该负向调节机制。(本文来源于《北京理工大学学报(社会科学版)》期刊2018年02期）
周丽娜[8]（2018）在《基于卷积神经网络模型的分层特征提取》一文中研究指出针对传统人工特征无法捕捉图像目标语义信息的缺点,本文提出一种基于卷积神经网络模型VGG-Net的分层特征提取方法,对模型的高低卷积层分别进行特征提取和深入的分析。实验结果表明低层特征图分辨率高包含更多细节信息,高层特征图分辨率低能提取更多语义信息。因此可根据不同任务选择不同层特征以获得最佳的目标特征表达。(本文来源于《科技风》期刊2018年05期）
赵昳,原军[9]（2018）在《分层立方网络在MM~*模型下的g好邻条件诊断度》一文中研究指出诊断度在衡量互联网络可靠性方面有着重要的作用。许多着名网络的诊断度已被研究。g好邻条件诊断度扩展了传统诊断度的概念,它要求每个非故障处理器至少有g个非故障邻点。本文证明了分层立方网络HCNn在MM*模型下的1-好邻条件诊断度为2n+1,2-好邻条件诊断度为4n-1.(本文来源于《太原科技大学学报》期刊2018年01期）
刘全,梁斌,徐进,周倩[10]（2018）在《一种用于基于方面情感分析的深度分层网络模型》一文中研究指出近年来,基于方面情感分析已成为自然语言处理领域的研究热点之一.结合注意力机制的深度网络模型在基于方面情感分析任务中取得了令人瞩目的成功,针对以独立句子作为网络模型输入的方法无法获取句子间相互关系,以及仅使用词语层注意力机制难以充分获取同一评论中句子间的相互联系等问题,提出一种结合区域卷积神经网络和分层长短期记忆网络(Regional Convolutional Neural Network-Hierarchical Long Short-Term Memory,RCNN-HLSTM)的深度分层网络模型用在基于方面情感分析任务中.该模型通过区域CNN既可以保留不同句子在评论中的时序关系也可以大大降低仅使用LSTM网络的时间代价.此外,该模型利用一个分层LSTM网络来获取待分类句子内部词语之间的相互联系,以及待分类句子和评论中其他句子之间的情感特征信息.通过词语层和句子层注意力机制能有效获取特定方面在句子中的局部特征和整个评论中的长距离依赖关系,弥补了仅使用词语层注意力机制的不足.最后在多种语言的不同领域数据集上进行实验,取得了比传统的深度网络模型、结合注意力机制的深度网络模型以及考虑句子间关系的双向分层LSTM网络模型更好的分类效果.(本文来源于《计算机学报》期刊2018年12期）
分层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：
针对在光电混合网络架构下服务质量(QoS)需求迥异的异质业务路由的问题,提出一种基于QoS分层图模型的路由算法。该算法将网络中的异构链路与异质业务建立QoS等级映射关系,并根据QoS等级建立一种QoS分层图模型,完成网络虚实资源的融合。仿真结果表明:该算法有效实现了光电异构资源的联合优化,降低了阻塞率,可为不同QoS需求的业务提供差异化服务,优先保证高QoS等级业务的阻塞率性能。
（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。
分层网络模型论文参考文献
[1].王亚萍,成卫,李黎山.基于分层贝叶斯网络的交通密度估测模型[J].交通科学与工程.2019
[2].梁薇,黎军,张怡,李静玲,崔涛.光电混合网络中基于QoS分层图模型的路由算法[J].光通信技术.2019
[3].刘雨心,王莉,张昊.基于分层注意力机制的神经网络垃圾评论检测模型[J].计算机应用.2018
[4].张艳姣.基于分层多簇模型无线传感器网络中生命周期最大化的路由算法研究[D].华中师范大学.2018
[5].顾雨迪,狄岚.分层演化趋向行为的网络舆情传播模型[J].智能系统学报.2018
[6].曹宁.基于分层传染病模型的网络舆情政府干预研究[D].广东工业大学.2018
[7].袁海霞.内外部网络口碑与在线销售的动态交互过程——基于分层贝叶斯模型的解析[J].北京理工大学学报(社会科学版).2018
[8].周丽娜.基于卷积神经网络模型的分层特征提取[J].科技风.2018
[9].赵昳,原军.分层立方网络在MM~*模型下的g好邻条件诊断度[J].太原科技大学学报.2018
[10].刘全,梁斌,徐进,周倩.一种用于基于方面情感分析的深度分层网络模型[J].计算机学报.2018
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