导读:本文包含了有向无环图论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:货币政策,标签,谱系,方差,偏倚,拓扑,层级。
有向无环图论文文献综述写法
邓创,徐曼[1]（2019）在《我国的资产价格调控与货币政策选择——基于有向无环图的分析》一文中研究指出笔者采用基于有向无环图(DAG)的预测方差分解方法,在识别变量之间同期因果关系的基础上,系统探究了不同货币政策对股价、汇率和房价等资产价格的调控效果,并以此作为不同资产价格调控的货币政策选择依据。研究结果表明:股价、汇率和房价等资产价格波动均主要受到自身惯性的推动;货币政策对股票价格的调控效果十分有限,对汇率波动而言需要充分发挥不同货币政策的组合调控效果,而利率政策应是现阶段平抑房地产价格波动的主要货币政策;与货币供给和信贷相比,利率政策在资产价格调控方面具有独立性更强的优势。在积极推进货币政策调控框架由数量型为主向以价格型为主转变的同时,还应进一步疏通货币政策在资产价格调控中的传导渠道、针对不同资产价格的具体特点制定并采取结构性货币政策,并充分发挥不同货币政策的组合使用以及货币政策与宏观审慎政策的协调配合在平抑资产价格波动方面的积极作用。(本文来源于《中央财经大学学报》期刊2019年12期）
肖萌萌,徐志京[2]（2019）在《有向无环图拓扑的DBN多口音分类方法》一文中研究指出为了提高带有口音的说话人的语音识别的准确率,提出一种有向无环图-深度置信网络多口音分类的方法.通过提取说话人的梅尔频率倒谱系数及其一阶、二阶差分特征,获取语音参数的静态特性和动态特性.使用主成分分析对特征参数进行降维,减少了计算复杂度.使用基于有向无环图拓扑结构的深度置信网络,不仅缩短了多口音分类的测试时间,同时能够得到较高的分类精度.使用TIMIT语音库进行实验测试,分类准确率达到87. 46%,和其他多口音分类方法相比该方法明显提高了分类速度以及分类准确率.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年12期）
化振谦,卢世祥,阙华坤,叶新青,潘柏良[3]（2019）在《基于弹性分布数据集和有向无环图的潮流优化云计算系统设计研究》一文中研究指出随着智能电网数据量的不断增加,现有的电力平台无法满足系统高性能计算的需求。针对这一问题,引入云计算进行分布式电力系统内存计算框架的设计,在分布式文件系统中存储智能电表、电子设备等采集数据。结合内存计算框架Spark和牛顿-拉夫逊法,提出弹性分布数据集(RDD)和有向无环图(DAG)优化的牛顿-拉夫逊法。通过实验分析潮流计算时间、加速比和实验集群规模,验证所提算法具有良好的性能。所做研究工作为国内智能电网发展提供参考和借鉴。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年23期）
张晓丹,李瑞红,赵利辉[4]（2019）在《基于有向无环图相关向量机的捣固车滚动轴承故障诊断》一文中研究指出针对捣固车滚动轴承振动故障信号的非线性和非平稳性特点,提出将总体经验模态分解(EEMD)故障特征提取方式和有向无环图相关向量机(DAG-RVM)相结合的故障诊断方法。采用EEMD处理滚动轴承振动信号后得到很多固有模态函数(IMF),并将IMF能量作为特征向量输入DAG-RVM诊断器中识别。此模型与支持向量机(SVM)比较,体现出RVM在故障诊断中的优势。(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2019年10期）
冯收[5]（2019）在《基于有向无环图的层级多标签数据分类方法研究》一文中研究指出多标签分类广泛应用于图像分类、信息处理、故障诊断、基因功能预测等领域。若样本的标签间符合预先定义的层级结构关系,则多标签分类问题变为更加复杂的层级多标签分类问题。有向无环图中的每个节点可以有多个父节点,针对树形图设计的相关算法并不适用。现有研究主要针对树形图,对求解有向无环图层级多标签分类问题的数学模型等理论分析工作研究不足。此外,层级结构的存在所导致的不平衡数据集问题会影响分类的效果。在当前研究中,针对有向无环图设计的算法较少、精度较低,无法满足应用需求。层级多标签分类问题的一个重要应用领域为基因功能预测领域,由于在该领域被广泛应用的Gene Ontology(GO)注释方案为有向无环图结构,基于此方案的基因功能预测问题可以转化为有向无环图层级多标签分类问题。因此,对有向无环图层级多标签分类问题进行研究,在提升分类问题的理论研究水平、加速基因功能验证和注释工作等方面都有重要意义,并且对解决其他领域的相关问题也有借鉴意义。本文的主要研究工作如下:首先,针对当前研究对有向无环图层级多标签分类问题的理论分析工作较少,对求解该问题的数学模型研究不足这一问题,本文基于贝叶斯决策理论,构建了一种求解有向无环图层级多标签分类问题的数学模型。为了构建这一数学模型,首先设计一个新的损失函数——DAGH损失函数,该损失函数将有向无环图层级结构的信息加以考虑,对层级多标签分类问题中父子节点可能发生的不同预测错误的情况进行区别对待。而后,本文利用DAGH损失函数给出了求解层级多标签分类问题的条件风险,并利用基于最小风险原则的贝叶斯决策原理,将求解层级多标签分类问题转化为条件风险最小化问题。最后,本文将优化问题进行进一步的数学推导和化简,构建了求解层级多标签分类问题的数学模型,并且给出了层级多标签分类问题的具体求解过程和主要步骤。本文提出的数学模型将复杂的有向无环图层级多标签分类问题转化为一组二元分类问题进行处理,可以为设计有向无环图层级多标签分类算法、求解有向无环图层级多标签分类问题提供理论基础。其次,针对在层级多标签分类问题中存在数据集不平衡问题,并且层级越深入,不平衡数据集问题越明显这一具体情况,提出了在利用本文所提出的数学模型对层级多标签分类问题进行求解时,有向无环图中各节点训练集的生成方法。在针对一个节点生成训练集时,首先采用改进的兄弟节点策略选择正负样本,生成原始训练集;该策略在构建训练集时考虑了层级结构的相关信息,可以在一定程度上缓解不平衡数据集现象。而后利用提出的基于聚类的混合采样方法——CHS方法对原始训练集进行处理,使之变成平衡的训练集。本文提出的方法可以在各节点生成平衡的训练集,可以有效缓解不平衡数据集问题对分类结果的影响。第叁,针对当前适用于有向无环图结构层级多标签分类问题的算法较少、精度较低、无法满足应用需求的问题,基于本文构建的求解层级多标签分类问题的数学模型,提出了一种用于有向无环图结构的层级多标签分类算法——HMC-DAG算法。该算法采用本文所提出的训练集生成方法来构建各节点的训练集,可以有效地在数据层面缓解不平衡数据集问题。HMC-DAG算法对其使用的二元分类器没有特别要求,可以根据需求灵活地选择二元分类器,有效利用机器学习领域关于分类研究的最新成果。本文给出了选用支持向量机以及多层神经网络作为基础分类器的两种HMC-DAG算法实现方式,分别为HMC-DAG-SVM算法和HMC-DAG-MLP算法。在求解本文所提数学模型所描述的优化问题时,HMC-DAG算法中设计并添加了DAGLabel贪婪算法,DAGLabel贪婪算法可以在保证算法的分类结果满足层级约束要求的前提下,求得最优的分类结果。实验结果表明,本文提出的算法可以有效求解有向无环图层级多标签分类问题,与同类算法相比具有一定的精度优势。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
李斌,张杰,任莹[6]（2019）在《一种基于有向无环图的电网事故分析模型研究》一文中研究指出电力电网系统作为世界上最为复杂的系统之一,对性能、安全性、稳定性和可靠性等要求都非常高。电网被看成节点和边构成的网络节点系统,本文通过基于有向无环图,构建了电网事故分析模型,并采用调度SCADA实时数据,构建了一种电网事故发展演化分析的故障诊断方法,通过图论方法构建一个支持电网结构的分析模型,对于电网事故的发生判定及演化影响都具有重要的价值和意义。(本文来源于《中国管理信息化》期刊2019年09期）
刘子言,吴小丽,解美秋,王志鹏,刘爱忠[7]（2019）在《在因果推断中应用有向无环图识别和控制选择偏倚》一文中研究指出在流行病学研究中,选择偏倚会导致研究样本无法代表一般人群,使研究结果偏离真实值,无法推断真实的因果关联。本文通过构建有向无环图(directed acyclic graphs, DAGs),将复杂的因果关系可视化,提供识别选择偏倚的直观方法,并通过冲撞分层偏倚的图形结构来验证不同类型的选择偏倚。在实际研究中,可能同时存在多种偏倚,对冲撞变量进行不恰当的调整会新增冲撞分层偏倚,打开后门路径,引入混杂偏倚,甚至改变原有混杂偏倚的大小与方向。为了得到暴露到结局的无偏估计,研究者可以通过构建DAGs,帮助识别冲撞变量,防止冲撞偏倚的发生。(本文来源于《中华疾病控制杂志》期刊2019年03期）
熊志发[8]（2018）在《货币政策对我国居民消费的影响机制及效应》一文中研究指出近年来,伴随着国民经济的飞速发展,暴露出越来越多新问题,对财政政策和货币政策的实时性与科学性也提出了越来越高的要求。政府在实行宏观调控政策的过程中总是过于强调经济总量的增长,在一定程度上会造成我国经济结构的严重扭曲,导致我国经济结构长期表现为高投资、低消费。根据我国统计局数据结果,2016年我国居民消费率仅为39.21%,远远低于国际一般水平的50%。从长远来看,经济结构的不合理,将不利于我国国民经济的可持续发展。仅仅依靠市场力量无法保证我国居民消费水平的持续健康增长,所以政府应实施与之匹配的货币政策、运用合适的货币政策工具来刺激居民消费水平的提升。在此背景下,研究货币政策对居民消费的影响以及内在的传导机制,具有重大的理论意义与现实意义。本文基于货币政策传导理论和居民消费理论,论述了当前我国货币政策对居民消费的内在影响机制。本文还对我国居民消费现状进行了分析,发现我国居民消费水平虽然不断增长,但居民消费率持续降低;我国城镇和农村居民消费水平有较大增长,且城乡消费差距呈下降趋势,但差额仍然较大。最后论述了影响居民消费的因素,通过分析发现,造成我国居民消费较低的原因包括:我国居民收入增长较慢、房价增长较快、居民食品支出所占比重较高、居民重储蓄轻消费观念等。本文选取2001至2016年的季度数据为研究样本,运用有向无环图(DAG)技术,通过结构向量自回归(SVAR)模型探讨了货币政策对居民消费的影响机制及效应。本文得出以下结论:(1)在利率传导机制上,我国货币政策存在着由货币供应量到利率,再到居民消费的同期因果关系,方差分解结果显示货币政策在短期主要通过货币渠道影响居民消费,在长期利率渠道和货币渠道都发挥了较大作用,且利率渠道传导的作用更大;(2)在资产价格传导机制上,我国货币政策存在着由货币供应量到房价,再到居民消费的同期因果关系,而金融资产价格与居民消费相互独立,方差分解结果显示我国货币政策难以通过金融资产价格传导机制影响居民消费,但能通过房价传导至居民消费;(3)在信贷传导机制上,我国货币政策存在着由货币供应量到利率,再由利率到居民消费的同期因果关系以及由货币供应量到银行信贷,再由银行信贷到居民消费的同期因果关系,方差分解结果表明在短中期货币政策主要通过信贷渠道影响居民消费,在长期利率机制对居民消费的影响更大。针对研究结论,本文从政府、中央银行和商业银行叁个角度提出以下建议:(1)发挥好信贷机制对居民消费的调控作用,政府应完善银行信贷机制和实行差别化的信贷政策,商业银行加快贷款制度改革,以增加商业银行放贷的灵活性;(2)中央银行在短期要着重于扩大商业银行信贷规模以发挥好货币政策信贷机制的传导作用,在长期要重视利率机制的作用;(3)鼓励金融工具创新,让居民可以有更多的金融资产进行投资,有助于货币政策通过资产价格传导途径发挥作用;(4)发挥好房价对居民消费的调节作用,央行实行货币政策时,要充分考虑货币供应量对房价影响。(本文来源于《江西财经大学》期刊2018-12-01）
刘倩[9]（2018）在《投资集中、预期情绪与经济增长联动机制研究——基于有向无环图的分析》一文中研究指出当前我国的大量投资集中在少数行业中的问题日益严峻。本文基于有向无环图(DAG)分析法探讨了投资集中、预期情绪和我国经济增长之间的动态联动机制。研究表明:投资集中度能够影响总产出,进而引致投资-消费比的动态变化;预期情绪高涨引致的经济繁荣会加剧经济结构错配的程度;投资结构调整政策不仅能够达到优化投资配置与促进产出提升的双赢结果,而且也能够改善我国投资-消费比偏高的现状。因此,应重视引导良好社会预期对调整投资结构的助益作用。(本文来源于《中国物价》期刊2018年11期）
王福友[10]（2018）在《基于分离树的含潜变量有向无环图的结构学习》一文中研究指出有向无环图(DAG)在处理高维数据方面有着很大的优势,在机器学习、人工智能方面有着广泛的应用,是寻找变量间因果关系的重要工具之一。那么如何能从现实生活中观测到的数据来准确推测事物之间的因果关系便显得尤为重要。在DAG中可以引入潜变量来避免错误的发现因果关系。Spirtes(2000)介绍了两种考虑潜变量的算法—CI算法和FCI算法,由于CI算法中开放叁元组的寻找过于繁琐复杂,当变量个数较多的情况下就变的不可行了。FCI算法通过引入PC算法第一步避免了这种情况,但是由于其后续步骤寻找条件独立点集的方法在处理高维变量时效率太低。Colombo and Maathuis(2012)提出了FCI的改进算法—RFCI算法,降低了算法的复杂度,并证明了在稀疏高维情形下的可行性。在本文中,我们将基于分离树算法改进RFCI算法,提高算法准确度。首先我们介绍FCI、RFCI以及分离树算法的相关知识。并给出了改进的依据以及具体步骤。然后我们对两种算法进行了数值模拟并给出了数值模拟的详细过程,经过对比分析发现,在大多数情况下改进后的算法学习得到的结果更为准确。同时对于在样本量较小甚至等于变量个数的情况下,结构学习的结果较差这种现象给出了相应的解释。最后,我们分别进行了实例模拟和分析,并对结果进行了解释说明。(本文来源于《长春工业大学》期刊2018-06-01）
有向无环图论文开题报告范文
（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：
为了提高带有口音的说话人的语音识别的准确率,提出一种有向无环图-深度置信网络多口音分类的方法.通过提取说话人的梅尔频率倒谱系数及其一阶、二阶差分特征,获取语音参数的静态特性和动态特性.使用主成分分析对特征参数进行降维,减少了计算复杂度.使用基于有向无环图拓扑结构的深度置信网络,不仅缩短了多口音分类的测试时间,同时能够得到较高的分类精度.使用TIMIT语音库进行实验测试,分类准确率达到87. 46%,和其他多口音分类方法相比该方法明显提高了分类速度以及分类准确率.
（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。
有向无环图论文参考文献
[1].邓创,徐曼.我国的资产价格调控与货币政策选择——基于有向无环图的分析[J].中央财经大学学报.2019
[2].肖萌萌,徐志京.有向无环图拓扑的DBN多口音分类方法[J].小型微型计算机系统.2019
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[6].李斌,张杰,任莹.一种基于有向无环图的电网事故分析模型研究[J].中国管理信息化.2019
[7].刘子言,吴小丽,解美秋,王志鹏,刘爱忠.在因果推断中应用有向无环图识别和控制选择偏倚[J].中华疾病控制杂志.2019
[8].熊志发.货币政策对我国居民消费的影响机制及效应[D].江西财经大学.2018
[9].刘倩.投资集中、预期情绪与经济增长联动机制研究——基于有向无环图的分析[J].中国物价.2018
[10].王福友.基于分离树的含潜变量有向无环图的结构学习[D].长春工业大学.2018