导读:本文包含了决策过程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:过程,系统,认知,语料库,养儿防老,人口,政策。
决策过程论文文献综述
董旭,李鹏飞,仲兆满,李存华[1]（2019）在《基于两阶段决策过程的多任务学习推荐系统》一文中研究指出为提高推荐系统的性能,将评分预测任务和排序任务在共享用户和item表示的基础上集成在一个多任务学习框架中,在训练过程中同时优化两个任务的参数集。为进一步提高泛化效果,将用户的决策过程分为两个阶段,即用户选择一个item进行交互(排序任务),再对其评分(评分预测任务)。在此基础上,提出一个可融合不同底层算法的通用多任务框架,在两个数据集上通过实验对其进行评估,实验结果表明,其优于现有的最先进的方法。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年12期）
周晶[2]（2019）在《翻译的认知决策过程:基于语料库的研究》一文中研究指出翻译活动是双语认知加工过程,尽管受到各种主观因素和客观因素的影响,也会体现出一定的认知共性。本研究选取翻译文本中具有独特认知编码机制的文化专有项作为研究对象,以翻译的认知决策过程中的基本原则为依据,使用自建语料库系统对比和分析同一英文原文的两个独立中文译本中该专有项的认知路径。研究发现使用匹配的译语文化专有项是译者最常选择的认知路径,表明源语阅读阶段的意义重构以及调取世界知识这两个认知阶段的成功率较高,符合研究假设。而当译者无法调取相关背景知识的时候,囿于时间和认知资源的限制,直接转换文化专有项的表层含义成为第二条主要认知途径。(本文来源于《翻译研究与教学》期刊2019年02期）
穆光宗[3]（2019）在《优化生育：具有深远意义的新提法》一文中研究指出十九届四中全会审议通过的《决定》提出，“优化生育政策，提高人口质量”。“优化生育”这一新提法具有重大而深远的意义，意味着计划生育和人口控制的旧时代即将落幕，优化生育和人口优化的新时代即将开启。优化生育的内涵至少包含了生育决策的优化、生育过程的优化(本文来源于《北京日报》期刊2019-11-18）
姚晓晖,李季梅[4]（2019）在《基于事件全过程的应急决策模式研究及系统构建》一文中研究指出由于突发事件应急管理过程中所涉及的信息量大、决策活动的频率高、影响大,明确各阶段的关键决策要素并借助于信息化技术高效实现显得愈发重要。本文提出了基于事件"事前、事发、事中、事后"全过程的辅助决策六维分析框架,并对"预防与准备、监测与预警、处置与救援、恢复与重建"四阶段的辅助决策流程进行了探讨,最后给出了辅助决策系统的功能规划和软件实现。结果表明:此辅助决策系统框架、流程,以及功能规划和软件实现可为应急决策的科学性、高效性提供有效的支撑。(本文来源于《安全》期刊2019年11期）
朱武雄[5]（2019）在《地级市政府决策的系统分析——以政府工作报告的形成过程为例》一文中研究指出中国地级市政府决策是一个复杂的系统。在输入上,系统必须应对外部环境的多变量影响,并且要在这些变量之间取得平衡、形成共识,输出成为各方都能够接受的政策。同时,在政策输出之后,还要根据反馈信息,在不同的阶段对政策进行适时调整,使政策不偏离决策目标。(本文来源于《领导科学》期刊2019年22期）
孙子瑞,韩宇,陈同峰,韩艳,刘煜昊[6]（2019）在《先心病诊治过程中的医患共同决策》一文中研究指出为探讨先心病治疗过程中医生与患者之间的角色定位,以更好地做出科学的临床决策,根据先心病不同的诊断技术与治疗手段,分析在诊断、治疗和术后管理及效果评价等叁方面共同决策的作用,深入探讨了共同决策相关影响因素。通过不同先心病的疾病特点及治疗手段分析患者在临床决策制定过程中的困难与阻碍,提出患方的角色由被动接受向共同参与、共同决策转变。同时,深入分析在临床决策的制定过程中如何改变传统的决策模式,如何尊重患者在决策制定过程中的作用,为以后先心病诊治过程中共同决策的制定提供理论依据。(本文来源于《医学与哲学》期刊2019年21期）
孙美艳,刘峻,练毅[7]（2019）在《基于机器视觉和决策树算法的智能面包机面团发酵过程识别研究》一文中研究指出面团的发酵过程受到面粉种类、温度、加水量、酵母量等诸多因素的干扰,通常须人工经验掌控,耗时耗力,难以掌控。采用机器视觉技术,搭建了图像采集试验台架,抓取了面团发酵过程的图像,提取了面团图像的5个特征,确定了面团发酵的时域过程:充满区-上涨区-停滞区,使用决策树算法对数据集进行了筛选和训练,获得了用户友好、逻辑清晰的面团发酵过程可视化树。十折交叉验证结果表明,基于决策树算法的面团发酵过程分类树的精度达到了98%以上,准确地掌控了发酵时间。研究成果为面包机等烘焙设备的智能化发展提供了技术支持。(本文来源于《包装与食品机械》期刊2019年05期）
邓熙[8]（2019）在《海外轨道交通沿线土地综合开发前期决策过程分析——以A国城际铁路为例》一文中研究指出现有多数文献涉及了政府公共部门主导下轨道交通沿线土地综合开发的客流、站点的选择等技术、经济分析,但很少涉及私营单位在境外轨道交通建设过程中面对沿线地产开发的决策过程的实例。论文拟通过中国企业在海外的某在建轨道交通沿线综合开发的案例,说明项目开发前期的决策过程、实际困难和经验教训。(本文来源于《中小企业管理与科技(下旬刊)》期刊2019年10期）
高亚敏,萨日娜,赵宇[9]（2019）在《通辽市一次大暴雨过程决策气象服务分析与思考》一文中研究指出文章分析了2017年8月2—4日通辽市罕见大暴雨过程决策气象服务特点及存在的不足,并提出思考建议:一是提高预报准确率和精细化水平;二是加强灾害评估工作,开展灾害预评估工作;叁是建立完善的决策服务系统,从而提升决策气象服务水平,为政府防灾减灾提供科学依据。(本文来源于《内蒙古气象》期刊2019年05期）
温可瑞,李卫东,张明泽,王振南,吴港[10]（2019）在《基于Markov决策过程的电池储能一次调频能量管理策略》一文中研究指出一次调频市场机制下的电池储能系统能量管理,需要在维持应对频率波动双向调节能力的基础上权衡运行成本和调频收益,以追求电池生命周期内的经济效益最大化。揭示了能量管理序贯决策本质上属于受控Markov过程,据此,通过频率响应需求动态转移的连续时间Markov链描述,以及基于生命周期吞吐量角度的储能电池容量动态衰退刻画,建立了以电池生命周期内经济效益期望值最大化为目标的Markov决策模型。针对运用标准迭代算法求解上述模型所面临的"维数灾"问题,提出了具有状态空间分解及后继状态辨识特征的降维并行值迭代(DRPVI)算法。算例结果表明:所得动态阈值结构能量管理策略可以显着提升储能经济效益,DRPVI算法能够有效缩减冗余计算,改善求解效率。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年19期）
决策过程论文开题报告
（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：
翻译活动是双语认知加工过程,尽管受到各种主观因素和客观因素的影响,也会体现出一定的认知共性。本研究选取翻译文本中具有独特认知编码机制的文化专有项作为研究对象,以翻译的认知决策过程中的基本原则为依据,使用自建语料库系统对比和分析同一英文原文的两个独立中文译本中该专有项的认知路径。研究发现使用匹配的译语文化专有项是译者最常选择的认知路径,表明源语阅读阶段的意义重构以及调取世界知识这两个认知阶段的成功率较高,符合研究假设。而当译者无法调取相关背景知识的时候,囿于时间和认知资源的限制,直接转换文化专有项的表层含义成为第二条主要认知途径。
（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。
决策过程论文参考文献
[1].董旭,李鹏飞,仲兆满,李存华.基于两阶段决策过程的多任务学习推荐系统[J].计算机工程与设计.2019
[2].周晶.翻译的认知决策过程:基于语料库的研究[J].翻译研究与教学.2019
[3].穆光宗.优化生育：具有深远意义的新提法[N].北京日报.2019
[4].姚晓晖,李季梅.基于事件全过程的应急决策模式研究及系统构建[J].安全.2019
[5].朱武雄.地级市政府决策的系统分析——以政府工作报告的形成过程为例[J].领导科学.2019
[6].孙子瑞,韩宇,陈同峰,韩艳,刘煜昊.先心病诊治过程中的医患共同决策[J].医学与哲学.2019
[7].孙美艳,刘峻,练毅.基于机器视觉和决策树算法的智能面包机面团发酵过程识别研究[J].包装与食品机械.2019
[8].邓熙.海外轨道交通沿线土地综合开发前期决策过程分析——以A国城际铁路为例[J].中小企业管理与科技(下旬刊).2019
[9].高亚敏,萨日娜,赵宇.通辽市一次大暴雨过程决策气象服务分析与思考[J].内蒙古气象.2019
[10].温可瑞,李卫东,张明泽,王振南,吴港.基于Markov决策过程的电池储能一次调频能量管理策略[J].电力系统自动化.2019
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