导读:本文包含了动态信息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,范式,信息,诱导,动态,函数,油藏。
动态信息模型论文文献综述
张凌,任雪芳,史开泉[1]（2018）在《两类动态信息模型及其应用》一文中研究指出P-集合(P-sets)是一类具有动态特征的集合模型,在P-集合中,元素的属性满足数理逻辑中的合取范式。P-集合是把动态特性引入到有限普通元素集合(有限Cantor set)X内,来改进有限普通元素集合X而提出的。逆P-集合(Inverse P-sets)是另一类具有动态特征的集合模型,在逆P-集合中元素的属性满足数理逻辑中的析取范式。逆P-集合是把动态特性引入到有限普通元素集合X内,来改进有限普通元素集合X而提出的。逆P-集合是P-集合的对偶形式。定义P-集合是一类动态信息模型,定义逆P-集合是另一类动态信息模型。文中主要介绍P-集合与逆P-集合的结构、生成与动态特征;给出P-集合、逆P-集合存在的事实;利用P-集合,给出具有属性合取范式的信息的递推-搜索发现与应用;利用逆P-集合,给出具有属性析取范式的信息的挖掘-获取与应用。P-集合、逆P-集合是研究动态信息(动态数据)应用的新模型、新方法。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年11期）
任雪芳,张凌,史开泉[2]（2018）在《两类动态信息规律模型及其在信息伪装、风险识别中的应用》一文中研究指出函数P-集合是P-集合的函数形式,是通过改进P-集合得到的一个具有动态特征、规律(函数)特征的信息规律模型。在函数P-集合中,函数的属性满足数理逻辑中的合取范式。函数逆P-集合是函数P-集合的对偶模型,在函数逆P-集合中,函数的属性满足数理逻辑中的析取范式。这里定义函数P-集合是一类动态信息规律模型,定义函数逆P-集合是另一类动态信息规律模型;在函数P-集合与函数逆P-集合的结构、动态特征与它们的属性范式特征的基础上,给出函数P-集合在信息图像拼接与伪装中的简单应用,以及函数逆P-集合在商品利润的风险估计-识别中的简单应用。函数P-集合、函数逆P-集合是关于动态信息规律应用研究的新理论、新模型。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年09期）
黄开兴[3]（2018）在《数据与模型驱动的工业信息物理系统动态信息安全防护方法研究》一文中研究指出工业信息物理系统是深度融合通信、计算、控制的网络化控制系统,广泛应用于制造、电力、水利、交通等行业,在国民经济和日常生活中发挥着重要作用。工业信息物理系统在遭受网络攻击后可能对物理世界产生恶劣影响,造成经济损失、人员伤亡和环境污染等问题。因此,保护工业信息物理系统的信息安全具有极其重要的经济价值和社会意义。本文针对工业信息物理系统的信息安全防护问题,分析系统的体系架构、运行特点和安全需求,将闭环控制的思想引入信息安全防护,充分结合系统安全知识与运行大数据,提出一种数据与模型驱动的工业信息物理系统动态信息安全防护方法,具体包括入侵检测、风险评估和策略决策叁个部分,通过实时检测网络攻击、评估系统安全态势、制定安全防御策略,可实现在线主动抵御网络攻击,保障工业信息物理系统的运行安全。由于传统基于深度包检测的入侵检测方法难以检测未知攻击及拒绝服务攻击,并且需要大量的计算存储资源,无法适应工业信息物理系统的资源受限和强实时性等特点,因此,本文提出基于流量模式学习的网络入侵检测方法,通过分析系统内的网络通信模式,建立N-Burst流量模型并提取流量特征,然后利用级联自组织神经网络进行学习并将其用于在线的入侵检测,可实现实时检测各种已知攻击和未知攻击。同时,考虑到工业信息物理系统中安全相关数据严重稀缺,因而提出了基于主动学习的非均衡数据集训练优化算法,可提高自组织神经网络用于入侵检测时的检测精度,并提高其训练速度。动态风险评估用于在检测到网络入侵之后评估系统安全态势并预测攻击者行为。由于工业信息物理系统信息层和物理层差异巨大,要实现跨层的系统级风险评估非常困难。因此,本文提出基于贝叶斯网络和随机混杂系统模型的跨层风险评估方法。在信息层,使用贝叶斯网络描述攻击传播的过程并预测系统内节点(包括物理层节点)被攻击的概率,然后得到信息层的风险值;在物理层,利用随机混杂系统模型对网络攻击下被控物理系统的演变过程进行建模,并针对不同的随机混杂状态设计相应的无偏状态估计器,估计物理系统在遭受攻击情况下的系统状态,进而评估其可用性指标,得到物理层的风险值。另外,由于工业信息物理系统结构复杂、设备众多,风险评估模型参数获取非常困难,为了解决该问题,设计了面向贝叶斯网络的条件概率表参数离线批量学习算法和在线增量学习算法,可大大降低安全专家工作量,提高风险评估的准确性。策略决策负责在检测到网络入侵之后依据系统安全态势和攻击者行为制定防御策略。考虑到信息安全防护是攻击者和防御者的博弈过程,并且由于攻击者往往并不具备针对目标系统的完整知识使得其攻击动作具备不确定性,因此,本文提出基于随机博弈的安全策略决策方法。该方法建立面向工业信息物理系统的随机安全博弈模型,利用风险评估环节的贝叶斯网络计算博弈随机博弈模型的状态转移概率参数,并通过基于时间的信息层和物理层攻防收益统一量化得到随机博弈模型的收益参数,在此基础上提出基于随机博弈的最优安全策略集求解算法,得到安全防御策略。同时,还设计了面向随机博弈模型的Q-learning强化学习算法,可在博弈模型参数无法准确获取的情况下通过迭代训练逐渐收敛至最优的安全防御策略。通过执行得到的最优安全策略,可达到在线抵御攻击、最大化降低系统损失的目的。最后对全文进行总结,介绍了本文的主要创新点,并对后续研究工作进行了展望。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-05-29）
倪训友[4]（2017）在《基于Agent仿真模型的城市停车诱导信息板选址优化及其动态信息发布方法》一文中研究指出当前停车泊位在国内外大中城市属于较紧缺公共资源,尤其在中心城区高峰小时内往往超负荷运行,甚至处于超饱和状态。停车问题直接导致周边实时交通运行条件恶化,为搜寻可用泊位产生大量绕行交通量,消耗大量道路空间资源和化石能源等不可再生资源,造成较为严重的交通环境污染,危害城市居民身心健康。停车诱导信息板(Parking Variable Message Sign,PVMS)是停车诱导信息系统(Parking Guidance and Information System,PGIS)最常见的发布终端,广泛地安装在大中城市的主要道路路边,并且取得良好的停车诱导效果。为了动态描述可用泊位搜寻过程,本文研究提出改进增量分配方法和基于Agent仿真模型。在此基础上,提出分离交叉口作为驾驶员停车选择主要决策点和考虑停车场差异性的差别化发布方法,实现了对诱导信息板选址优化和动态信息发布进行评价,并以上海市徐家汇CBD为例进行实证。主要工作和创新性成果如下:(1)建立基于Agent的停车诱导仿真模型,为动态评估PGIS诱导效果提供一种实用工具。将车辆视为单个Agent,每个Agent拥有四类属性:基本属性、空间属性、停车属性和统计属性。通过对这些类型属性进行相关操作,可以实现车辆在路网中动态移动和模拟驾驶员进行停车选择决策。(2)提出以分离交叉口作为主要决策点,并且采用改进增量分配方法和基于Agent仿真寻找主要决策点空间位置以及出现次数。以主要决策点作为候选位置,可以反映停车诱导服务造成车流在路网上的重新分配,满足驾驶员获得实时停车信息的客观需求,从而降低车辆行驶时间和提高停车诱导遵守率。并且以主要决策点作为候选位置符合停车诱导效用最大化要点,在实际应用中可有效提高停车诱导效用。最后,以Sioux Falls路网和上海市徐家汇CBD为例对上述方法进行了说明和验证。(3)提出差别化发布方法以及所采用泊位占用率阈值的决策过程。差别化发布方法是一种非对称发布方法,区别于相同信息发布方法让所有停车场采用相同泊位占用率阈值,该方法针对每个停车场设置一个特定泊位占用率阈值,实现不同停车场信息发布差别化。通过逐次修改停车场泊位占用率阈值,可实现停车需求较为均匀地分布于各停车场和提高停车诱导可靠性。此外,也采用上海市徐家汇CBD为例验证差别化发布方法的有效性。(本文来源于《上海交通大学》期刊2017-09-01）
胡浩,徐少华,宋继冉,何芳[5]（2015）在《基于直觉模糊动态信息交互的多属性群决策模型》一文中研究指出针对目前的多属性群决策研究中很少考虑信息交互环节等问题,提出一种基于直觉模糊动态信息交互的多属性群决策模型。模型中用直觉模糊集表示决策属性值,通过定义两直觉模糊集的相似度,计算各个专家对方案的偏好矢量与理想方案偏好矢量间的相似度。通过计算群体的平均相似度和专家的决策偏差,若决策偏差大于给定阈值,则通过信息交互对决策偏好进行修正,直到所有的专家的决策偏差都小于给定阈值为止。计算各个方案与理想方案的加权相似度,按加权相似度排列,根据加权相似度最大原则选出最优方案。最后,通过结合1个实际案例讨论本模型的实施步骤,并与未考虑动态信息交互的模糊动态信息群决策方法进行比较,结果证明它是可行和有效的。(本文来源于《中南大学学报(自然科学版)》期刊2015年08期）
刘念周,谢丹,吴小军,冯玲丽[6]（2015）在《开发中后期地震和动态信息约束模型更新技术》一文中研究指出以叁维油藏模型为基础,应用模型-地震-模型的闭合循环流程,分析影响模型的地震敏感参数,修改叁维油藏模型的属性数据,使得井间模型正演地震数据与原始地震数据更加接近,提高井点历史拟合率,模型更加逼近开发阶段的钻井及地震数据,并且符合地质规律。同时,通过拟合地震数据和生产数据,得到更符合地质实际的精确油藏模型,从而确定剩余油分布潜力区,减少了常规数值模拟仅通过调整油藏参数拟合生产数据的多解性。(本文来源于《中国石油学会2015年物探技术研讨会论文集》期刊2015-05-13）
侯吉林,欧进萍,Lukasz,Jankowski[7]（2013）在《联合整体和局部动态信息的空间桁架模型修正试验》一文中研究指出由于土木工程结构的复杂性、传感器测点的有限性以及局部损伤的不敏感性等问题,大型结构的模型修正存在一定困难。针对空间桁架结构,为克服上述问题,对其进行整体和局部的动力测试试验,然后联合实测的结构整体和局部动态信息进行模型修正:首先进行空间桁架整体的动力测试试验,获得反应整体特性的低阶模态;然后为了提高局部杆件的动态特性,在杆件上附加一定质量,获得附加质量后杆件的局部主频率,并在各类杆件中选取一定数目进行动态测试;最后联合所有实测结构整体的低阶模态和杆件的局部主频率,对空间桁架结构进行模型修正。修正后的模态参数与实测模态吻合良好,验证了方法的有效性。(本文来源于《振动与冲击》期刊2013年16期）
孙明楠,殷国富,胡腾,胡晓兵[8]（2013）在《基于广义动态信息模型的机床结合部动刚度参与因子辨识方法》一文中研究指出针对在广义刚度场中研究结合部对机床动态特性的影响以及动力学参数优化设计的需要,提出一种基于机床广义动态信息模型的结合部动刚度参与因子的概念和辨识计算方法。采用响应面方法(Response surface methodology,RSM)建立描述广义刚度场中机床轴端动刚度与结合部动力学参数关系的广义动态信息模型;以结合部动刚度单位变化值为广义动态信息模型的输入量,计算轴端动刚度变化值作为结合部动刚度参与因子的辨识依据。以精密卧式加工中心为对象,将该方法应用于立柱-主轴系统的导轨、滚珠丝杠结合部动刚度参与因子辨识和试验验证。结果表明,该方法可以有效地识别出对机床动态特性影响较大的关键结合部,从而为结合部动力学参数的定量优化设计提供一种技术上支持。(本文来源于《机械工程学报》期刊2013年11期）
王辛[9]（2012）在《软件调试中基于事件模型的动态信息处理方法及工具》一文中研究指出嵌入式分布式软件具有实时性、计算单元分布等特点，传统的串行调试方法和技术难以直接应用于该类软件的调试，如何针对该类软件特点设计和实现有效调试是软件调试中的重要问题。嵌入式分布式软件在运行时存在“不确定性”和“探针效应”等问题，为确保完整记录程序运行时信息，使得记录信息量大且不易理解。通过事件模型表示软件运行时行为可提高其抽象程度，易于用户理解。采用该类模型实现程序运行时信息收集可获取实时数据，可实现有效信息的抽取分析及展示，这些为解决嵌入式分布式软件行为不易监测和理解的问题提供一种可行途径。本文在深入研究嵌入式分布式软件特征基础上，提出一种基于事件模型的动态信息收集与分析展示方法以辅助用户深入理解和掌握程序的执行行为。本文首先给出一种基于事件模型的嵌入式分布式软件调试框架以及相应调试流程。其次，重点说明嵌入式分布式软件调试中基于事件配置的动态信息收集策略和分析方法，特别指出针对特定领域特征信息收集过程中的插桩策略以及信息分析过程中通信、故障等关系的分析方法。之后，采用本文提出的相应策略和方法设计实现一个基于事件模型的嵌入式分布式软件动态信息处理工具。最后，将该工具应用于综合化航电系统机载分布式软件领域，并通过实验分析和研究验证所提出策略和方法的准确性及有效性。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2012-01-01）
李德新[10]（2011）在《一种新的实时动态信息数据压缩模型》一文中研究指出本文采用小波变换的方法,提出一种新的数据压缩模型,该模型通过把要存储的数据进行多次的小波分解,存储主要的数据信息,通过各分解的关系模型,建立数据分解后的关系网,形成按存储要求的数据形式,从而保存该数据。实验表明,在有限的空间内能很好地分解存储数据,而且还原数据时能达到良好的还原性,具有一定的应用推广前景。(本文来源于《福建电脑》期刊2011年07期）
动态信息模型论文开题报告
（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：
函数P-集合是P-集合的函数形式,是通过改进P-集合得到的一个具有动态特征、规律(函数)特征的信息规律模型。在函数P-集合中,函数的属性满足数理逻辑中的合取范式。函数逆P-集合是函数P-集合的对偶模型,在函数逆P-集合中,函数的属性满足数理逻辑中的析取范式。这里定义函数P-集合是一类动态信息规律模型,定义函数逆P-集合是另一类动态信息规律模型;在函数P-集合与函数逆P-集合的结构、动态特征与它们的属性范式特征的基础上,给出函数P-集合在信息图像拼接与伪装中的简单应用,以及函数逆P-集合在商品利润的风险估计-识别中的简单应用。函数P-集合、函数逆P-集合是关于动态信息规律应用研究的新理论、新模型。
（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。
动态信息模型论文参考文献
[1].张凌,任雪芳,史开泉.两类动态信息模型及其应用[J].计算机科学.2018
[2].任雪芳,张凌,史开泉.两类动态信息规律模型及其在信息伪装、风险识别中的应用[J].计算机科学.2018
[3].黄开兴.数据与模型驱动的工业信息物理系统动态信息安全防护方法研究[D].华中科技大学.2018
[4].倪训友.基于Agent仿真模型的城市停车诱导信息板选址优化及其动态信息发布方法[D].上海交通大学.2017
[5].胡浩,徐少华,宋继冉,何芳.基于直觉模糊动态信息交互的多属性群决策模型[J].中南大学学报(自然科学版).2015
[6].刘念周,谢丹,吴小军,冯玲丽.开发中后期地震和动态信息约束模型更新技术[C].中国石油学会2015年物探技术研讨会论文集.2015
[7].侯吉林,欧进萍,Lukasz,Jankowski.联合整体和局部动态信息的空间桁架模型修正试验[J].振动与冲击.2013
[8].孙明楠,殷国富,胡腾,胡晓兵.基于广义动态信息模型的机床结合部动刚度参与因子辨识方法[J].机械工程学报.2013
[9].王辛.软件调试中基于事件模型的动态信息处理方法及工具[D].西安电子科技大学.2012
[10].李德新.一种新的实时动态信息数据压缩模型[J].福建电脑.2011
论文知识图
