导读:本文包含了网络特征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:特征,网络,神经网络,卷积,图像,社会,贸易。
网络特征论文文献综述
乔小勇,吴晓雪,李翔宇[1]（2019）在《增加值贸易与反倾销网络的结构特征及关联效应——基于社会网络分析视角》一文中研究指出为在全球价值链下衡量分析一个国家真实的贸易获益情况及与他国贸易摩擦程度,本文使用世界投入产出数据库(WIOD,World Input-Output Database)及世界银行反倾销数据库(GAD,Global Anti-dumping Database)的相关数据,同时构建增加值贸易及反倾销两类网络,基于社会网络分析法探究增加值贸易网络和反倾销网络的结构变化,并使用QAP方法对两个网络之间的关联效应进行假设检验。结果表明:经济体在增加值贸易网络中拥有更多的贸易联系可以有效抑制反倾销关系的产生,但高端增加值贸易网络中对于网络信息的掌控力更能使国家占据发起反倾销主导权;对比分析表明,传统核算体系下的贸易流量依旧是反倾销诉讼发生的一个重要原因;网络的拓扑结构分析表明,中国在增加值贸易网络中的地位不断提升,但高端价值链领域参与不足。此外,研究认为增加值贸易网络是可塑性的,可通过调整网络结构应对贸易摩擦。(本文来源于《商业研究》期刊2019年12期）
刘明[2]（2019）在《网络虚拟财产的价值单边性特征及其启示》一文中研究指出网络虚拟财产在面对网络用户和网络服务提供者时,呈现出两种完全不同的价值形态:前者具有独立的财产价值,后者则无。此种价值单边性特征是由网络虚拟财产使用价值的形成机制决定的,其本质上来自对网络服务提供者拥有之一系列软硬件资源的使用,而网络虚拟财产权则是这些使用权的集合。网络虚拟财产权虽然在法律性质上属于债权,但其特殊性使其更类似于票据权利。一方面,在权利形成后即可脱离原因关系获得一定的独立性;另一方面,网络虚拟财产权的让与应符合必要的形式要件,还可借助于具有公示性的权利凭证在网络用户群体中获得对世性效力。(本文来源于《经贸法律评论》期刊2019年06期）
李娅[3]（2020）在《医药产品贸易网络特征及其演化分析》一文中研究指出文章根据2002～2015年的114个国家医药产品双边贸易数据,采用社会网络分析方法对一国医药产业整体贸易格局进行了分析研究。研究表明,越来越多的国家之间建立起贸易关系,各贸易特征变量呈偏态分布。(本文来源于《中国集体经济》期刊2020年01期）
曹忠[4]（2019）在《网络文化的后现代转向——新媒体语境下网络文学改编影视的文化特征》一文中研究指出在新媒体环境下,作为后工业时代产物的互联网,逐渐超越了其自身的传播媒介属性,产生了后现代主义色彩的文化属性。这种基于后现代主义的审美文化共性,是新世纪以来网络文学改编影视剧的文化基础,推动网络文学影视化成为媒介跨界融合的流行范式。其主要体现为"消解中心后大众文化的回归"、"主体隐退后的欲望文化建构"和"后工业文明下的深度感消失"叁个方面。(本文来源于《江科学术研究》期刊2019年04期）
李波,曹敏,朱元静,李仕林,张林山[5]（2019）在《基于网络特征与用户行为分析的联合窃电检测方法》一文中研究指出随着电力行业的迅速发展,窃电手段呈现出更复杂隐蔽的特点,给反窃电带来了很大考验.基于此,提出一种基于网络特征与用户行为分析的联合窃电检测方法.一方面,从网络特征分析角度出发,根据当前的电力网络测量数据,基于标准化残差搜索法识别与估计异常参数,准确定位疑似窃电用户所在支路,实现横向窃电检测;另一方面,从用户行为分析角度出发,利用用户的历史用电数据,结合粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和支持向量机(support vector machine, SVM)算法,提高窃电检测分析精度,实现纵向窃电检测.仿真结果表明,利用该联合窃电检测模型能够准确确定窃电异常支路并定位该支路上的窃电用户,有效筛选出电力网络的窃电嫌疑用户.(本文来源于《武汉大学学报(工学版)》期刊2019年12期）
卫星,张海涛,陆阳,石雷[6]（2019）在《结合并行特征传递深度学习网络的矿井行人检测》一文中研究指出矿井行人检测是实现机车无人驾驶的关键技术之一,传统视觉特征提取算法无法有效地应对矿井巷道环境复杂、照明恶劣等问题.为此提出了一种基于并行特征传递的矿井行人检测深度学习网络,以保证检测的高准确率与强实时性.首先阐述了网络的结构,包括并行工作的行人辨识模块和行人定位模块,以及两者之间的特征传递块;其中行人辨识模块粗略调整锚点框位置与大小且过滤负锚点,行人定位模块进一步提升回归精度并给出预测结果特征,传递块将行人辨识模块的不同层的特征转换成行人定位模块所需特征.其次采用数据集扩增、数据增强和难例挖掘等措施优化训练过程.最后给出基于安徽桃源与新集矿井采集视频的实验结果.实验数据表明,所提算法以37帧/s的实时处理速率,其平均精度仍可保持63.4%,与YOLOv1算法相比,平均精度提高9.2%,与M2Det算法相比,提高22帧/s.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年12期）
刘鸿丽,秦小麟,曹锐,陈俊杰,刘峰[7]（2019）在《功能脑网络规模对特征选择及分类的影响研究》一文中研究指出功能脑网络中不同的模板定义导致网络规模差异极大,进一步影响所构建网络的结构及其拓扑属性。但是,在机器学习方法中网络规模差异是如何影响特征选择策略及分类准确率并不清楚。研究中采用5种不同节点规模的模板进行脑网络构建,在此基础上选择脑网络的叁个局部特征用SVM方法构建分类器进行抑郁症患者的识别。结果表明,节点规模较大的模板的分类准确率较高;同时,在不同节点规模下传统的P值的特征选择方法均是可行的,但其阈值设置过于严格。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年24期）
朱宝,乔俊飞[8]（2019）在《基于自编码神经网络特征提取的回声状态网络研究及过程建模应用》一文中研究指出在复杂化工建模过程中,由于过程数据的时序性、高非线性以及高维数的特点,导致传统的静态神经网络建模无法满足一定的精度。为了解决该问题,提出一种基于自编码神经网络特征提取的回声状态网络模型(features extracted from auto-encoder based echo state network, FEAE-ESN)。传统回声状态网络(echo state network, ESN)方法中,储备池的节点数目很多,输出的维数很高,数据间存在共线性。为解决上述问题,待回声状态网络训练好之后,使用自编码神经网络对其储备池输出进行特征提取。通过自编码网络特征提取,一方面可以有效地降低储备池输出的维数,从而降低数据的复杂度;另一方面提取的特征去除了原有储备池输出的共线性,能够进一步提高广义逆的计算性能;最终提高回声状态网络的建模精度。所提方法 FEAE-ESN用于田纳西-伊斯曼复杂过程建模,仿真结果验证了所提方法的有效性。(本文来源于《化工学报》期刊2019年12期）
孙洁,丁笑君,杜磊,李秦曼,邹奉元[9]（2019）在《基于卷积神经网络的织物图像特征提取与检索研究进展》一文中研究指出为实现织物图像的快速自动识别与检索,从织物图像浅层视觉特征提取、深度语义特征学习以及检索模型构建3个方面综述了该领域的研究进展,分析了现有研究中存在的问题。发现织物图像浅层视觉特征在小样本数据集的检索中具有较好的适用性,且多特征融合应用可有效提升检索精度,但在大样本数据集及高层语义识别检索问题中的应用存在局限性,深度卷积神经网络是克服这一问题的有效途径;织物语义属性的优化设计、卷积神经网络结构优化以及距离尺度学习是目前提升深度检索模型语义识别精度的3个有效途径;认为未来织物图像识别检索精度的提升主要依赖于标准化的语义系统设计、精准的图像分割与识别技术以及多模态的信息融合检索。(本文来源于《纺织学报》期刊2019年12期）
彦逸,李波,陈守明,林强,黄巨涛[10]（2019）在《一种面向反馈网络的因果特征选择算法及其应用》一文中研究指出针对2种主流的基于马尔科夫毯(Markov Blanket)和基于信息理论(Information-theoretic)的特征选择策略无法有效解决具有反馈机制的多层网络下的问题,提出一种面向反馈多层网络的因果特征选择方法。该方法首先利用D-separation准则找到目标节点T的邻居节点,即邻居特征Ne(T),然后对目标节点与其余特征求互信息,找出互信息靠前的且不被集合Ne(T)中元素D-separation的特征集合R,最后合并Ne(T)和R即为目标节点对应的特征。该方法有效地避免了基于马尔科夫毯的在反馈网络下特征选择错误和多层网络下最大互信息的特征选择错误的问题。与2种经典的策略在大型电力营销系统中典型告警预测进行对比,相较于主流的特征选择方案,实验结果均表明该方法对于电力营销系统的预测告警特征选择更加有效。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2019年12期）
网络特征论文开题报告
（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：
网络虚拟财产在面对网络用户和网络服务提供者时,呈现出两种完全不同的价值形态:前者具有独立的财产价值,后者则无。此种价值单边性特征是由网络虚拟财产使用价值的形成机制决定的,其本质上来自对网络服务提供者拥有之一系列软硬件资源的使用,而网络虚拟财产权则是这些使用权的集合。网络虚拟财产权虽然在法律性质上属于债权,但其特殊性使其更类似于票据权利。一方面,在权利形成后即可脱离原因关系获得一定的独立性;另一方面,网络虚拟财产权的让与应符合必要的形式要件,还可借助于具有公示性的权利凭证在网络用户群体中获得对世性效力。
（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。
网络特征论文参考文献
[1].乔小勇,吴晓雪,李翔宇.增加值贸易与反倾销网络的结构特征及关联效应——基于社会网络分析视角[J].商业研究.2019
[2].刘明.网络虚拟财产的价值单边性特征及其启示[J].经贸法律评论.2019
[3].李娅.医药产品贸易网络特征及其演化分析[J].中国集体经济.2020
[4].曹忠.网络文化的后现代转向——新媒体语境下网络文学改编影视的文化特征[J].江科学术研究.2019
[5].李波,曹敏,朱元静,李仕林,张林山.基于网络特征与用户行为分析的联合窃电检测方法[J].武汉大学学报(工学版).2019
[6].卫星,张海涛,陆阳,石雷.结合并行特征传递深度学习网络的矿井行人检测[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[7].刘鸿丽,秦小麟,曹锐,陈俊杰,刘峰.功能脑网络规模对特征选择及分类的影响研究[J].现代电子技术.2019
[8].朱宝,乔俊飞.基于自编码神经网络特征提取的回声状态网络研究及过程建模应用[J].化工学报.2019
[9].孙洁,丁笑君,杜磊,李秦曼,邹奉元.基于卷积神经网络的织物图像特征提取与检索研究进展[J].纺织学报.2019
[10].彦逸,李波,陈守明,林强,黄巨涛.一种面向反馈网络的因果特征选择算法及其应用[J].计算机与现代化.2019
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