导读:本文包含了结构化建模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,结构化,建模,核磁共振,图像,网格,裂缝。
结构化建模论文文献综述
来学伟[1]（2019）在《非结构化建模面临的挑战研究》一文中研究指出在深度学习的领域中,大家公认为图模型是有效的。研究深度学习的学者和普通的图模型研究者相比,他们通常会使用完全不一样的模型结构、推断过程和学习算法。在该篇论文中,我们研究了这些联系和区别并对其作出了解释,接下来分析了建立大尺度的概率模型即将面临的挑战和机遇。最后,介绍了如何利用一个图模型来有关概率分布的结构。(本文来源于《数码世界》期刊2019年11期）
王瑞平,孙高飞[2]（2019）在《基于WPF的结构化建模工具设计与实现》一文中研究指出本文提出设计一种结构化建模工具,采用.NETFramework提供的WPF技术实现,结合层次图和结构图的优点,改进了建模的图形工具,实现了模型到代码的直接转换。此工具软件方便了人们有抽象的模型到具体的代码实现,提高软件开发效率和准确度。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年18期）
陈慧瑶,朱益群[3]（2019）在《运用思维建模,提升小古文结构化学习效能》一文中研究指出统编教材从第二学段起安排了少量小古文。因年代久远,学生阅读理解小古文有一定难度。教师要立足学生学习,帮助他们建立字词句篇之间的意义联系,逐步在理解中建立思维模型,在品味中具化思维模型,在活动中内化思维模型,在迁移中运用思维模型,有效提升小古文结构化学习效能。(本文来源于《教学月刊小学版(语文)》期刊2019年Z2期）
于萍[4]（2019）在《停车行为结构化建模与停车费率最优化测算研究》一文中研究指出随着改革开放和人民生活水平的不断提高,城市居民小汽车的保有量不断增加,而机动化出行需求的增长导致停车需求的增长,因此“停车难”问题日益凸显。深入理解和分析停车行为机理是掌握出行者停车决策的有效途径之一。建立合理的停车收费体系,能够引导出行者的停车决策,有效地缓解停车压力,释放道路交通资源。然而根据国内外的研究成果,现有的停车行为分析没有将各类停车决策综合考虑,无法分析停车区域选择、停车场类型选择和停车时段选择等各项停车决策间的联系。且现有对停车费率的研究没有依据复杂的停车行为关系按照不同的停车组合决策调整停车收费结构,对停车需求分布的引导不足。本文将深入解析停车行为机理,分析各停车行为间单向/双向的影响关系,依据分析结果,提取停车组合决策,基于停车组合决策效用计算,以停车者的停车决策分布均衡为目标,建立停车费率测算的最优化模型,确定最优的停车收费方案,为停车行为分析和停车费率测算研究提供理论支持。本文首先进行了停车数据调查与分析。按照数据调查过程、数据处理方法和数据分析的步骤分别对停车行为数据和停车收费意愿数据进行收集和分析。运用问卷调查、驻场调查和资料查阅等方法获得停车行为数据,通过分析得到可能影响出行者停车决策的因素。通过问卷调查法得到出行者的停车意愿数据,绘制价格敏感度曲线,得到停车费率的价格可接受域和不同停车组合决策停车费率比值的可接受域。其次基于结构方程对停车行为进行了建模解析。以数据分析为基础,根据可能影响出行者停车决策的因素确定了停车行为分析的结构方程模型中的特性变量。对模型进行了标定和验证。结果表明,停车决策行为不仅受年龄、随车人数、家庭成员数、家庭月收入、出行目的和单次出行平均停车费率的影响,各停车决策行为间也存在着复杂的单向/双向影响关系,其中CBD内停车与路内停车、CBD内停车与停车开始时段间的关系为双向的,表明停车决策间没有固定的先后关系。为了更准确地计算考虑停车行为的停车费率,根据各停车行为间的相关关系,提取了CBD内/外、路内/路外公共停车设施、高峰/非高峰时段开始停车叁组8种停车组合决策。基于MNL模型对各种停车组合决策的效用进行计算。首先建立了停车组合决策的MNL模型,对模型进行了标定和验证。结果表明,该模型对出行者进行停车组合决策的预测精度较高。根据模型标定的结果,得到了各停车组合决策的效用函数。本文最后进行了停车费率的最优化建模和求解。考虑停车组合决策效用、停车需求和停车设施成本,以停车者的停车决策均衡分布为目标,运用停车者的总效益表征该目标,建立了停车费率的最优化模型,运用拉格朗日乘子法对模型进行求解。以某市为例,对该市的停车收费进行测算。结果表明,实施新费率后提高了停车者的总效益,停车组合决策分担率发生了转移,停车决策分布更均衡,缓解了CBD内路内停车设施高峰时段的停车压力。本文所进行的基于结构方程的停车行为建模解析深入分析了各类停车决策行为间复杂的单向/双向影响关系,依据分析结果提取了组合多种停车行为的停车组合决策,相比传统的停车行为分析具有一定的创新性。本文以停车组合决策效用为基础,对最优停车费率进行了测算。研究成果可应用于各城市的停车收费策略制定中,可以在一定程度上引导出行者的停车决策,缓解停车压力,释放道路交通资源。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
施建梁[5]（2019）在《物质的量概念教学的结构化设计和思维建模策略》一文中研究指出采用化学学科核心素养视角下的结构化设计策略和建模策略,将物质质量到微观粒子数的计算作为一个结构化的整体,从宏观具象建模迁移到微观抽象模型,引导学生基于最近发展区基础上建构概念,内化相关概念间的关系,对突破难点起到良好效果。(本文来源于《文理导航(中旬)》期刊2019年04期）
吕坐彬,霍春亮,徐静,宫平志,王双龙[6]（2019）在《基于非结构化网格的离散裂缝建模技术研究》一文中研究指出裂缝油藏由于裂缝的复杂性,基于结构化网格的建模及数模技术难以准确表征其渗流规律,且网格数量大、运算效率低。针对离散裂缝薄层模型,提出了基于非结构化网格的分层叁棱柱网格生成方法,利用大尺度裂缝作为约束,建立全叁维非结构化网格模型。根据锦州25-1南太古宇变质岩潜山油藏的具体情况,进行基质系统属性参数建模和中小尺度裂缝系统等效属性参数建模,然后进行基于联通表的离散裂缝数值模拟和历史拟合。结果表明,所建地质模型的拟合效果比结构化网格模型好,更加接近生产实际。(本文来源于《重庆科技学院学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
曹建农[7]（2018）在《高分影像信息提取的特征结构化多尺度分析建模方法研究》一文中研究指出围绕高分影像丰富的细节信息和多分辨率特征多尺度分析与信息提取的建模方法开展研究。首先研究高分影像特征分解与表达的变换域方法,构成多尺度、多通道、多层级的变换特征,然后分别使用下采样、上采样和非下采样方法进行特征结构化,最后建立特征结构化多尺度分析模型。并对直塔模型进行具体建模过程分析与实验研究,验证了特征结构化多尺度分析模型方法的有效性。结果表明,该方法可以增强高分影像多尺度分析的灵活性,并有效解决其多尺度分析与信息提取问题。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2018年12期）
李秀玲,张树生,黄瑞,黄波,徐昌鸿[8]（2018）在《基于工艺知识图谱的异构CAM模型结构化建模方法》一文中研究指出随着数字化设计制造技术的深入,不同商用CAM系统在企业中得到广泛应用,大量的异构CAM模型不断地生成并存储在企业数据库中.为了实现对已有异构CAM模型的重用和共享,提出了一种基于工艺知识图谱的异构CAM模型的结构化建模方法.首先构建以特征、耦合特征、零件为层次基础,多层次、多要素的工艺知识图谱模型,作为异构CAM模型的数据交换和共享的桥梁;其次建立了异构CAM系统的本体模型,同时采用多策略相似性本体映射的方法,生成了初步统一的异构CAM模型语义表示;最后利用规则推理获取隐含语义及检查匹配结果的准确性,以丰富工艺知识图谱,保证工艺知识图谱表达的统一性.开发了异构CAM模型结构化建模原型系统,验证了所提方法的有效性.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2018年07期）
余仁萍[9]（2017）在《（功能）磁共振脑影像的分割和脑功能网络结构化稀疏建模》一文中研究指出脑影像学的发展,特别是核磁共振成像技术的发展,使得脑科学家们可以直接无创地研究活体大脑的组织结构和功能活动。核磁共振成像技术已经成为人类探索大脑奥秘、研究神经病理学的重要工具。随着医学影像技术的成熟和发展,为脑疾病尤其是神经精神疾病的临床诊断和病理分析提供了海量的医学数据。基于这些神经影像技术的图像数据,分割大脑的组织结构和病变结构、探索研究大脑的功能连接网络,用于脑疾病的量化诊断、神经精神疾病的预测和诊断已经成为新的研究热点。针对大脑结构的分割问题,通过设计高效的自动化核磁共振图像分割方法,可以为医学影像的医生和研究人员提供有效的数据信息,从而将他们从手动处理海量数据的繁杂工作中解放出来。脑功能连接网络的研究在帮助理解脑功能和识别神经、精神障碍的生物标记物方面已经显示出很大的潜力,根据脑功能磁共振数据构建出有意义的脑功能连接网络是针对所有后续关于疾病等预测分类的前提和基础,因此如何构建脑连接网络是分析研究的关键所在。针对上述脑核磁共振图像研究中的问题,通过分析多模态磁共振图像数据,开展了多发性硬化白质损伤及脑组织的自动分割算法的研究。另一方面,基于大脑功能核磁共振数据,开展了大脑功能网络的结构化稀疏构建的研究,有效地对轻度认知功能障碍患者和健康对照进行分类鉴别,并找出与脑疾病有关系的脑连接特征和鉴别性脑区。论文取得的主要工作和研究成果如下:(1)通过分析多模态脑MRI数据(T1加权,T2加权,PD加权和FLAIR图像)中多发性硬化病变的灰度信息特征,提出了一种联合有监督以及无监督学习的白质损伤自动分割算法。首先,基于从多模态MRI序列中提取的灰度特征和T1加权图像生成的脑组织信息,有监督地分割出包含病变的初始区域。然后利用空间先验信息进行异常检测,剔除部分假阳性标签。最后,针对白质损伤分割问题改进无监督的水平集分割算法,在感兴趣区域内进一步提高损伤病变的分割精确度并检测缺失的病变区域。实验结果表明,我们提出的方法是鲁棒的,可以作为多发性硬化病变的有效分割工具。(2)针对3T脑MRI脑组织分割问题,提出在自动上下文分类框架下,利用7T脑MRI图像的组织分割信息以及迭代提取的组织概率信息,训练得到一系列随机森林分类器逐步提高组织分割精度。由于7T脑MRI图像中脑组织的灰度对比度更高并且具有更清晰的解剖细节,因此从7T图像中可以得到更加精确的脑组织标签信息,为分类器的训练提供更准确的训练标签。多个数据集的实验分割结果表明,该方法可以有效地分割脑组织,且能保证非常稳定的分割准确率。(3)针对脑功能网络构建问题,提出基于连接强度加权的稀疏脑网络构建模型,该模型充分利用脑区原始BOLD时序信号之间的相关性,将之嵌入到稀疏脑网络建模中作为稀疏项约束的权重惩罚。为进一步使具有相近功能连接强度的所有连接边在脑功能网络建模中的加权惩罚一致,我们还对功能连接强度相近的连接边提出群约束,'使得其在整个脑网络建模中共享相同的惩罚权重。从而对整个大脑功能网络联合建模,形成整合连接强度、群组结构和稀疏性的统一学习框架来确保构建更具生物意义的大脑网络。(4)为了充分挖掘数据中潜在的几何结构,提出了基于图正则化加权稀疏表示模型的脑网络构建方法。首先,基于原始数据空间中相似的数据在经过投影后也应保持相似性的假设,建立基于图拉普拉斯的正则化约束项;然后,在之前工作的基础上,对稀疏约束项采用基于连接相关性的权重惩罚;最后,提出了融合相关性分析、稀疏性约束以及图正则化约束的脑功能网络构建模型,获得更具生物意义的大脑网络。另外我们还对特征选择方法进行改进,提出用稀疏表示方法联合提取鉴别性特征,充分考虑了特征之间的相互作用,提取出鉴别性特征子集,能够在一定程度上提高最终的分类结果。(本文来源于《南京理工大学》期刊2017-09-01）
侯丽丽,蒋廷耀[10]（2017）在《一种结构化数据源的语义建模方法》一文中研究指出结构化数据源语义模型的建立,有助于建立和扩充知识图。面对爆炸式增长的数据,需要一种可以为新的结构化数据源提供更高效更精准的建模方法。在新数据源对应领域本体知识和旧的语义模型基础之上,建立一种更合理的结构化数据源建模的方法,并且该语义模型的建模方法是可扩展的,即利用该领域本体知识和已知的语义模型来构建一个加权图,将该领域新的结构化数据源与领域本体之间建立映射,来为新的数据源创建更为合理的语义模型。(本文来源于《信息通信》期刊2017年08期）
结构化建模论文开题报告
（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：
本文提出设计一种结构化建模工具,采用.NETFramework提供的WPF技术实现,结合层次图和结构图的优点,改进了建模的图形工具,实现了模型到代码的直接转换。此工具软件方便了人们有抽象的模型到具体的代码实现,提高软件开发效率和准确度。
（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。
结构化建模论文参考文献
[1].来学伟.非结构化建模面临的挑战研究[J].数码世界.2019
[2].王瑞平,孙高飞.基于WPF的结构化建模工具设计与实现[J].电子技术与软件工程.2019
[3].陈慧瑶,朱益群.运用思维建模,提升小古文结构化学习效能[J].教学月刊小学版(语文).2019
[4].于萍.停车行为结构化建模与停车费率最优化测算研究[D].吉林大学.2019
[5].施建梁.物质的量概念教学的结构化设计和思维建模策略[J].文理导航(中旬).2019
[6].吕坐彬,霍春亮,徐静,宫平志,王双龙.基于非结构化网格的离散裂缝建模技术研究[J].重庆科技学院学报(自然科学版).2019
[7].曹建农.高分影像信息提取的特征结构化多尺度分析建模方法研究[J].武汉大学学报(信息科学版).2018
[8].李秀玲,张树生,黄瑞,黄波,徐昌鸿.基于工艺知识图谱的异构CAM模型结构化建模方法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2018
[9].余仁萍.（功能）磁共振脑影像的分割和脑功能网络结构化稀疏建模[D].南京理工大学.2017
[10].侯丽丽,蒋廷耀.一种结构化数据源的语义建模方法[J].信息通信.2017
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