导读:本文包含了网络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,神经网络,网络,算法,用户,工况,城市交通。
网络模型论文文献综述
张品一,梁锶[1]（2019）在《基于ADGA-BP神经网络模型的金融产业发展趋势仿真与预测》一文中研究指出为了对新常态多目标条件下金融产业发展趋势进行仿真和预测,本文基于经济稳定增长、经济结构优化和创新驱动这叁个目标以及金融产业发展速度与质量的相关变量,构建自适应遗传算法优化BP神经网络模型。对2016年叁个目标进行敏感性调控,发现金融产业发展速度受经济结构优化目标的影响最大,受经济稳定增长目标的影响其次,受创新驱动目标的影响最小;而金融产业发展质量受叁个目标的影响强度相反。并且对2017—2019年金融产业发展趋势进行预测,发现金融产业发展速度将大幅减缓,但是金融资产的质量将逐步提高。(本文来源于《管理评论》期刊2019年12期）
倪渊[2]（2019）在《核心企业网络能力与集群协同创新:一个具有中介的双调节效应模型》一文中研究指出开放式创新背景下,如何驱动集群协同创新是产业集群转型研究的重要问题。以集群网络核心企业作为切入点,从网络能力视角,探索核心企业网络能力是否、如何以及何时对集群企业探索式和利用式协同创新绩效产生影响,揭示核心企业引领集群协同创新的机制"黑箱"。基于5个地区16个产业集群的55家核心企业以及231家集群成员企业的实证数据,运用Mplus检验模型进行实证分析。研究结果显示:(1)网络能力是核心企业引领集群协同创新的重要因素,核心企业的网络能力对集群企业探索式和利用式协同创新的促进作用明显。(2)双重网络嵌入是核心企业网络能力与集群企业协同创新之间的中介"桥梁"。(3)环境动态性和集群企业知识整合能力在核心企业网络能力与集群协同创新之间发挥有中介的调节作用。外部环境动态性和集群企业知识整合能力越强,核心企业网络能力对集群企业协同创新的积极影响越明显。(4)环境动态性的调节作用部分通过双重网络嵌入中介作用实现,而知识整合能力的调节效应完全借助双重网络嵌入的中介作用实现。最后,从利益相关者的视角,对集群企业、核心企业以及政府部门分别提出了相应的管理实践建议。(本文来源于《管理评论》期刊2019年12期）
丁磊明,杨晓雷,黄金波,姚剑峰[3]（2019）在《基于BP神经网络优化的改进灰色模型在电量预测中的应用》一文中研究指出经济增长与电力需求作为分析一个国家经济运行状况的两个重要指标,两者相互作用,联系紧密。用单一的预测方法预测电量无法保证高精度的预测结果,如何最大程度地提高预测精度是电力系统电量预测的研究的关键。现提出用BP神经网络算法修正灰色预测值的方法,其核心是通过分析月数据规律进行灰色预测外推得到初步预测结果,在充分考虑经济指标与电量的相互作用的情况下,利用BP神经网络对电量预测值进行修正,从而得到实用性更好的中长期电量预测结果。(本文来源于《机电信息》期刊2019年36期）
任振华,邵恩泽,雎刚[4]（2019）在《一种改进的动态过程神经网络模型辨识方法》一文中研究指出提出了一种改进的动态过程神经网络模型辨识方法,该方法在传统的模型输出与样本输出误差平方和性能指标基础上,添加了相邻采样周期模型输出变化量与样本输出变化量之差的平方和项,作为模型辨识性能指标的一部分,并给出了相应的模型辨识算法。以单元机组过热汽温为对象使用改进的方法进行神经网络模型辨识研究,仿真结果表明与传统神经网络模型辨识方法相比,在相同的辨识精度条件下,该方法可提高所建模型的数据拟合能力和泛化能力,有效提高模型的质量。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年12期）
朱冉[5]（2019）在《冰雪运动主题网络游戏临时用户模型研究》一文中研究指出目的从用户体验角度出发,总结出针对冰雪运动主题网络游戏的临时用户模型,理论上为后续冰雪运动主题网络游戏设计研究提供研究思路与方法,实践上通过建立临时用户模型快速了解用户需求,增强网络游戏产品的更新迭代、满足用户多感官体验的需求。方法根据Alan Cooper提出的临时用户模型理论,对冰雪运动主题游戏用户进行划分,通过挑选出用户研究相关因子等建立临时用户模型。结论建立3个冰雪运动主题网络游戏临时用户模型,并结合相关主题的冰雪运动游戏进行测试及访谈,验证临时冰雪运动主题网络游戏临时用户模型,提出相关应对建议。通过总结冰雪运动主题网络游戏设计中临时用户模型的研究方法提出相关对策,为后续的虚拟冰雪游戏设计提供思路。(本文来源于《包装工程》期刊2019年24期）
陈通,周晓辉[6]（2019）在《基于BP神经网络的深层感知器预测模型》一文中研究指出众所周知,地方财政收入是国家的重要组成部分。科学合理地预测地方财政收入,能有效克服预算收支规模的随意性和盲目性。在大数据的浪潮中,善于利用数据进行财政收入的预测与分析,将大量繁琐零碎的数据转换成有用的决策信息具有非常重要意义。目前,财政收入组合预测模型大都采用的都是叁层神经网络结构;文章结合当前财政收入组合预测方法和深层学习思想,提出了一种基于BP神经网络的深层神经网络预测模型。它是四层神经网络结构,并以西安的财政收入数据为样本,与传统的BP神经网络预测模型进行比较,证明该模型具有学习精度高、收敛速度快、预测精度高等优点,具有广泛的应用性和实用性。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年12期）
施树明,李文茹[7]（2019）在《城市交通网络运行速度预测模型研究》一文中研究指出针对城市交通网络越来越复杂的问题,提出以汽车运行速度概率分布为判断指标,以长春市交通局提供的浮动车数据为基础,基于统计推断的方法得到城市交通网络运行速度概率分布模型.通过对城市交通网络运行速度产生影响的道路交通参数进行分析,得到模型参数与道路交通参数的关系式,构建了城市交通网络中汽车运行速度概率分布预测模型.(本文来源于《东北师大学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
喻晗[8]（2019）在《单张图像重建人脸3D模型的卷积神经网络系统研究》一文中研究指出大多数计算机视觉和图形应用的关键是从给定的图像重建详细的人脸几何结构,例如运动捕捉和再现。因为在不同表情、姿势时,人脸变化很大,重建任务具有很大的挑战性,虽然可以通过使用多张图像来重建一个物体的表面可以降低复杂性,但是,有时候必须从单张图像中提取表面,这仍然是一个难题。为此,本文引入了一个端到端的卷积神经网络框架,该框架以由粗到细的方式导出形状来解决这个问题。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年12期）
周兰花,曾富洪[9]（2019）在《基于MIVM神经网络模型对合金组元活度的预测》一文中研究指出为了使用分子相互作用体积模型(molecular interaction volume model,MIVM)准确便捷预测出合金溶液中组元的活度,建立了活度预测的BP(back propagation)神经网络模型和算法,模型的输入层为合金溶液中组元的实验活度系数,输出层为分子对位能相互作用参数,隐含层设定为一层。采用遗传算法优化BP神经网络模型各结构参数,在遗传算法中使用合金溶液中组元的无限稀活度系数的实验值和理论值的偏差作为适应度函数,以偏差最小为目标进行优化以保证BP神经网络的有效性。最后以Pb-Bi,Sn-Bi,Sn-Pb,Fe-Cu二元合金溶液中组元活度预测为例对BP神经网络模型和算法进行验证。结果表明:组元活度预测值与实验值之间的平均相对误差均小于4%,绝对偏差小于0.78,能满足工程计算要求。(本文来源于《重庆大学学报》期刊2019年12期）
高露璐[10]（2019）在《浅析翻转课堂的网络教学系统模型》一文中研究指出现阶段,信息化技术发展迅速,通过网络平台进行学习得到了许多师生的追捧,翻转课堂教学成为了信息化教育的热点。本文简要阐述了翻转课堂的概念,并在此基础上分析网络教学系统模型,探究通过网络空间学习的教学模式,不断提升学生的学习能力,以及教师的教学质量,优化网络学习空间的应用。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年12期）
网络模型论文开题报告
（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：
开放式创新背景下,如何驱动集群协同创新是产业集群转型研究的重要问题。以集群网络核心企业作为切入点,从网络能力视角,探索核心企业网络能力是否、如何以及何时对集群企业探索式和利用式协同创新绩效产生影响,揭示核心企业引领集群协同创新的机制"黑箱"。基于5个地区16个产业集群的55家核心企业以及231家集群成员企业的实证数据,运用Mplus检验模型进行实证分析。研究结果显示:(1)网络能力是核心企业引领集群协同创新的重要因素,核心企业的网络能力对集群企业探索式和利用式协同创新的促进作用明显。(2)双重网络嵌入是核心企业网络能力与集群企业协同创新之间的中介"桥梁"。(3)环境动态性和集群企业知识整合能力在核心企业网络能力与集群协同创新之间发挥有中介的调节作用。外部环境动态性和集群企业知识整合能力越强,核心企业网络能力对集群企业协同创新的积极影响越明显。(4)环境动态性的调节作用部分通过双重网络嵌入中介作用实现,而知识整合能力的调节效应完全借助双重网络嵌入的中介作用实现。最后,从利益相关者的视角,对集群企业、核心企业以及政府部门分别提出了相应的管理实践建议。
（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。
网络模型论文参考文献
[1].张品一,梁锶.基于ADGA-BP神经网络模型的金融产业发展趋势仿真与预测[J].管理评论.2019
[2].倪渊.核心企业网络能力与集群协同创新:一个具有中介的双调节效应模型[J].管理评论.2019
[3].丁磊明,杨晓雷,黄金波,姚剑峰.基于BP神经网络优化的改进灰色模型在电量预测中的应用[J].机电信息.2019
[4].任振华,邵恩泽,雎刚.一种改进的动态过程神经网络模型辨识方法[J].工业控制计算机.2019
[5].朱冉.冰雪运动主题网络游戏临时用户模型研究[J].包装工程.2019
[6].陈通,周晓辉.基于BP神经网络的深层感知器预测模型[J].计算机与数字工程.2019
[7].施树明,李文茹.城市交通网络运行速度预测模型研究[J].东北师大学报(自然科学版).2019
[8].喻晗.单张图像重建人脸3D模型的卷积神经网络系统研究[J].计算机产品与流通.2019
[9].周兰花,曾富洪.基于MIVM神经网络模型对合金组元活度的预测[J].重庆大学学报.2019
[10].高露璐.浅析翻转课堂的网络教学系统模型[J].计算机产品与流通.2019
论文知识图
