导读:本文包含了多维建模论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:物联网,指纹建模,纳什均衡,反入侵
多维建模论文文献综述
唐宝燕[1]（2019）在《基于多维指纹建模筛选机制的物联网反入侵算法研究》一文中研究指出针对当前物联网反入侵算法存在入侵监测准确性较低,且难以适应动态入侵环境等不足,提出了一种基于多维指纹建模筛选机制的物联网反入侵算法。首先,基于数据挖掘思想,综合考虑攻击行为集合及其分布特征,采用匹配方式均衡节点缓存资源,分流攻击行为,提高网络在遭受入侵情况下的对攻击行为的命中,增强网络鲁棒性能;随后,针对入侵过程存在峰值特性,使用递归方式构建节点攻击行为模型,采取线性反序映射来获取攻击行为弹性系数并降低恶意节点入侵成功率,挖掘网络入侵行为的纳什均衡解,有效提高对恶意攻击行为的过滤效率。仿真实验表明:数据聚合-QOS联合检测算法(QoS-Aware Hybrid Data Aggregation Scheme,QA-HDA算法)、能量感知筛选监测算法(Energy-Aware Perception Algorithm,EAP算法)相比,在遭受入侵时,所提算法具有更高的临界性能及的入侵流量过滤能力。(本文来源于《黑龙江工业学院学报(综合版)》期刊2019年10期）
李明超,任秋兵,孔锐,杜胜利,司文[2]（2019）在《多维复杂关联因素下的大坝变形动态建模与预测分析》一文中研究指出大坝变形监控模型是多维复杂关联性以数学形式表达的集成载体,因而合理量化和集成关联性有利于更加全面而准确地构建数学模型。本文着重从维度、关联、检验、措施及模型五个层面依次对因子相关性、动态因果关系和序列相似性叁种关联性进行阐述,提出了一种兼顾相关性和相似性的大坝变形动态监控模型。该模型以环境因子与大坝变形间的因果关系为基础,分别采用耦合相关性诊断方法、动态最大信息系数和标准化动态时间规整算法度量因子相关性、动态因果关系和序列相似性,并通过非线性模型建立、动态输入修正和交叉多输出改进将多维复杂关联性统一于大坝变形动态建模框架中。以西南地区某混凝土坝工程多测点变形监测数据为例,通过多模型性能对比仿真实验对所提方法的有效性和准确性进行了验证评估。结果表明,与常规模型相比,集成多维复杂关联性的大坝变形动态监控模型的预测性能尤佳,以期为大坝变形安全预报提供一种新型建模方法。(本文来源于《水利学报》期刊2019年06期）
丁凯,张旭东,周光辉,王闯,杨海东[3]（2019）在《基于数字孪生的多维多尺度智能制造空间及其建模方法》一文中研究指出随着数字孪生、信息物理融合系统等新兴技术的发展,如何实现面向制造业应用的物理空间、信息空间与业务空间的多维融合已成为智能制造落地实施的关键。针对该问题,从逻辑关联的视角提出了多维多尺度智能制造空间的内涵与特征,并结合数字孪生技术的实现逻辑,研究了智能制造空间的虚实映射建模方法、复杂多维时空域下智能制造过程及数据建模方法。进一步,结合某叶轮的生产制造案例对所提出的建模方法进行了验证,证明了该建模方法的可行性和有效性,为实现智能制造空间多要素、多业务、多流程的实时同步仿真与虚实联动控制提供了支撑。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年06期）
刘必胜[4]（2019）在《知识多维建模在“元素化合物”教学中的实践研究》一文中研究指出从教高中化学多年,元素化合物知识教学一直以来都不及其他知识点教学那么自信,甚至都有了畏惧心理。这部分知识包含金属及其化合物和非金属及其化合物,内容太多,而且都需要学生的记忆。学生感觉乱,老师感觉找不到着力点。通过一个学期的教学尝试,作者发现了一个较为合理、高效的教学方法。教学中引导学生将"元素化合物"知识点、线、面、体的多维度建模,效果显着。文章就以"铁及其化合物"知识教学为例进行阐述,希望能起到抛砖引玉的作用,给同仁带来更多的思考和启发。(本文来源于《化学教与学》期刊2019年04期）
刘利钊,刘健,李俊祎,韩哨兵,许华荣[5]（2019）在《面向复杂智能制造的多维时空建模方法与应用》一文中研究指出为了解决复杂智能制造流程、技术和系统的综合建模问题,提出多维时空建模方法和基础建模元素,包括坐标矩阵、伴随矩阵、伴随关系、伴随指数、扩展矩阵、影子矩阵、属性矩阵、N方矩阵、关联定参法则、关联参数转化法则,在此基础上提出面向智能制造抽象过程和结构的类簇、类、对象,提出面向智能制造具体过程和结构的智能制造数据优化、智能制造信息无损压缩和有损压缩、智能制造数据清洗、智能制造反求和逆向工程,进一步提出带有时空耦合、时空反馈的智能制造复杂结构软硬件的逻辑和空间结构建模方法,带有矛盾流程和矛盾结构、模糊流程和模糊结构及带有时间和条件约束的复杂时序数据和管理流程的综合建模方法.实现了对具有多个组件、多个模块、多个制造设备、多个制造流程、多种制造材料、多种制造工艺的复杂构件和大规模软件进行实例逻辑建模和实例空间结构建模.最后通过对亚萨合莱智能概念锁和钥匙的复杂智能制造流程、功能、原理进行综合建模和反求,说明面向复杂智能制造的多维时空建模方法具有有效性、实用性和功能性.(本文来源于《北京工业大学学报》期刊2019年01期）
张乐平,肖勇,陆煜锌,方彦军[6]（2018）在《基于模型融合的多维条件下现场校验仪计量误差建模研究》一文中研究指出针对复杂的现场条件对关口电能表现场校验仪计量性能造成影响的问题,文中基于一种融合模型研究了多维条件下现场校验仪计量误差的建模。首先搭建了多维条件试验平台,试验平台可控条件包括:电流、电压、功率因数、温度、湿度。其次采用随机森林算法分别建立原始变量和交叉变量作为输入下的基础作用模型和耦合作用模型,并基于一种改进Stacking方法对上述模型进行融合得到一种反映多维条件对现场校验仪计量误差影响的融合模型。最后进一步试验验证了该模型的准确性和泛化性,结果表明该融合模型的预测精度优于单一模型。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2018年11期）
曹兴,倪彬彬[7]（2018）在《地球辐射带数据同化多维建模的研究进展》一文中研究指出地球数十公里以上的近地空间中存在着恶劣的空间天气变化。其中,地球辐射带中的高能电子(特别是‘杀手’电子)的存在会对人造卫星上的精密仪器和宇航员健康带来严重危害。因此,研究和预报辐射带电子的动态变化过程可以帮助我们减轻或防止辐射带电子带来的空间灾害效应。卫星对电子的观测往往受限于有限的时间和空间分布,以及有限的电子投掷角和能量范围。同时,(本文来源于《第35届中国气象学会年会 S18 空间天气观测与业务的融合》期刊2018-10-24）
刘志平,朱丹彤,余航,李思达[8]（2018）在《多维观测的矩阵参数建模与加权最小二乘估计》一文中研究指出针对常规向量参数法多维观测建模与平差效率低的问题,分析指出多维观测矩阵参数建模条件应满足不同观测维度的参数独立且个数相等特点(简称独立同构特征),进而利用该建模条件、Kronecker积运算性质和加权最小二乘原理提出矩阵参数建模与加权最小二乘估计方法。该方法顾及不同观测维互相关性,增大系数阵稠密度,降低法矩阵阶数,从而有效提高了建模与平差计算效率。空间直线和GPS站坐标时序模型计算结果均表明,向量参数法和矩阵参数法平差结果相同,但后者具有更高的存储与计算效率。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2018年08期）
王珊蕾[9]（2018）在《基于隐变量模型的多维用户偏好建模及应用》一文中研究指出随着移动互联网的快速发展,互联网已经渗入到人们生活工作的方方面面,随之产生了大量的用户行为数据。用户行为数据中蕴含着用户的偏好,而用户偏好预示了用户的个人倾向以及可能的行为。同时,用户对评分对象的倾向是多个方面的,例如用户对一部电影的倾向,会分为对类型、语言等多个方面,这形成了多个维度的用户偏好。因此,理解用户行为数据、构建多维用户偏好模型、基于偏好模型的评分预测和偏好估计,是个性化服务的有效支撑,具有重要意义。一方面,用户偏好是客观存在的,但无法被直接观测到,隐变量可以描述无法直接观测的变量。同时,用户评分数据各属性之间拥有任意形式的依赖关系以及不确定性,贝叶斯网(Bayesian Network,BN)可以有效的表达属性间任意的依赖关系以及不确定性,且具有优秀的推理能力。将隐变量引入贝叶斯网是用户偏好建模的有效方法,已被广泛的应用于不确定性知识领域。本文以含多个隐变量的贝叶斯网来构建多维用户偏好模型。多隐变量情形下模型的构建过程会产生大量中间数据,使得计算复杂度急剧上升,而Spark计算框架能够有效的处理高计算复杂度的问题。另一方面,偏好估计和评分预测是多维用户偏好模型的两个重要应用,是个性化等服务的直接支撑,其核心是贝叶斯网的推理。传统的贝叶斯网推理方法重复计算多、计算复杂度高,变量消元法是一种能有效减少重复计算的贝叶斯网推理方法。因此,本文的主要研究工作概括如下:1.本文从用户的评分数据出发,以多个隐变量分别描述用户在评分对象多个维度的偏好,以含多个隐变量的隐变量模型作为表示用户偏好的基本知识框架。2.根据用户偏好和隐变量的特定含义设置约束条件,提出基于约束条件的模型构建方法。使用约束条件下的期望最大算法(Expectation Maximization,EM)来构建模型参数,约束条件下的结构期望最大算法(Structure Expectation Maximization,SEM)来构建模型结构,并以Spark计算框架加以实现。3.利用Spark计算框架,以变量消元法为基础,并引入预处理的思想,进而提出了基于多维偏好模型的偏好估计和评分预测的方法。最后,建立在Movielens数据集上的实验表明,本文提出的模型构建方法和模型应用方法是有效的。(本文来源于《云南大学》期刊2018-05-01）
丁晟春,刘梦露,傅柱[10]（2018）在《概念设计中基于知识流的多维设计知识统一建模技术研究》一文中研究指出[目的]为实现概念设计知识的有效管理和重用,研究概念设计中的多维设计知识统一建模技术。[方法]从知识管理和知识重用两个方面分析多维设计知识的统一建模需求;基于知识流理论,从设计过程和知识属性两个角度对概念设计知识进行分类和定义;以静态设计对象和动态设计流程为核心,构建多维设计知识统一建模体系;借助本体模型实现概念设计中多维设计知识的统一建模。[结果]将概念设计知识分为设计对象、设计流程、设计组织、设计资源、设计准则、设计案例6类;以设计对象和设计流程为核心,提出对象–流程双核知识驱动的多维设计知识统一建模体系;构建对象–流程双核知识本体模型,进而对设计组织、设计资源、设计准则、设计案例4类知识进行建模和组织。[局限]未对统一建模技术进行进一步验证。[结论]所提出的统一建模技术能够从动态性角度对概念设计知识进行全面、有效的建模。(本文来源于《数据分析与知识发现》期刊2018年02期）
多维建模论文开题报告
（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：
大坝变形监控模型是多维复杂关联性以数学形式表达的集成载体,因而合理量化和集成关联性有利于更加全面而准确地构建数学模型。本文着重从维度、关联、检验、措施及模型五个层面依次对因子相关性、动态因果关系和序列相似性叁种关联性进行阐述,提出了一种兼顾相关性和相似性的大坝变形动态监控模型。该模型以环境因子与大坝变形间的因果关系为基础,分别采用耦合相关性诊断方法、动态最大信息系数和标准化动态时间规整算法度量因子相关性、动态因果关系和序列相似性,并通过非线性模型建立、动态输入修正和交叉多输出改进将多维复杂关联性统一于大坝变形动态建模框架中。以西南地区某混凝土坝工程多测点变形监测数据为例,通过多模型性能对比仿真实验对所提方法的有效性和准确性进行了验证评估。结果表明,与常规模型相比,集成多维复杂关联性的大坝变形动态监控模型的预测性能尤佳,以期为大坝变形安全预报提供一种新型建模方法。
（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。
多维建模论文参考文献
[1].唐宝燕.基于多维指纹建模筛选机制的物联网反入侵算法研究[J].黑龙江工业学院学报(综合版).2019
[2].李明超,任秋兵,孔锐,杜胜利,司文.多维复杂关联因素下的大坝变形动态建模与预测分析[J].水利学报.2019
[3].丁凯,张旭东,周光辉,王闯,杨海东.基于数字孪生的多维多尺度智能制造空间及其建模方法[J].计算机集成制造系统.2019
[4].刘必胜.知识多维建模在“元素化合物”教学中的实践研究[J].化学教与学.2019
[5].刘利钊,刘健,李俊祎,韩哨兵,许华荣.面向复杂智能制造的多维时空建模方法与应用[J].北京工业大学学报.2019
[6].张乐平,肖勇,陆煜锌,方彦军.基于模型融合的多维条件下现场校验仪计量误差建模研究[J].仪表技术与传感器.2018
[7].曹兴,倪彬彬.地球辐射带数据同化多维建模的研究进展[C].第35届中国气象学会年会S18空间天气观测与业务的融合.2018
[8].刘志平,朱丹彤,余航,李思达.多维观测的矩阵参数建模与加权最小二乘估计[J].大地测量与地球动力学.2018
[9].王珊蕾.基于隐变量模型的多维用户偏好建模及应用[D].云南大学.2018
[10].丁晟春,刘梦露,傅柱.概念设计中基于知识流的多维设计知识统一建模技术研究[J].数据分析与知识发现.2018