导读:本文包含了资源信息模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:模型,信息,资源,生物量,森林资源,互动,民居。
资源信息模型论文文献综述写法
张振芳[1]（2019）在《关于企业整合性人力资源信息系统模型分析》一文中研究指出人力资源信息系统模型的构建可为企业人力资源管理提供更加准确的信息,使人力资源信息管理成本降低,促使企业经济效益得到有效提升。本文分析了整合性人力资源信息系统模型的功能和企业构建该模型的途径,仅供参考。(本文来源于《财经界》期刊2019年06期）
汪康宁[2]（2018）在《基于深度学习的森林资源信息估测模型研究》一文中研究指出森林是地球陆地上最大的、也是最复杂的生态系统,其面积约占地球陆地总面积的叁分之一。森林生物量约占地球陆地生态系统总生物量的90%,且其在全球碳循环过程中发挥着决定性的作用,因此可以将森林看作是地球上最宝贵的资源之一。正因为以上原因,研究如何快速、高效地对生物量、蓄积量等森林资源信息进行估测,具有非常重要的意义与价值。遥感(Remote Sensing,RS)技术作为一种非接触的探测技术,可以实现对森林的快速、大尺度、周期性探测,非常适合森林资源信息估测研究。本文以“高分一号”卫星(GF-1)遥感影像为数据源,以甘肃省黑河大野口流域为研究区,对研究区内的森林资源信息进行估测,主要研究内容包括:1、分析从遥感影像上提取的特征与森林生物量之间.的相关关系。从GF-1遥感影像上提取了光谱信息与植被指数作为估测模型的特征变量,对这些特征变量与森林生物量进行相关性分析,结果表明从遥感影像上提取的特征与森林生物量之间的相关性都非常的微弱,因此在基于遥感技术进行森林资源信息估测时,使用非线性方法更为适宜。2、将深度学习方法引入森林资源信息估测领域,提出了一种基于深度学习的森林资源信息估测方法。深度学习作为一种非线性学习方法,已经在诸多研究领域取得了良好的效果。本文在对深度学习相关理论进行叙述的基础上,提出一种利用深度学习构建森林生物量估测模型的方法。并通过实验证明这种方法是可行的,通过与传统基于BP神经网络的估测方法进行比较,可以证明其估测准确度优于传统的基于BP神经网络的森林生物量估测方法。3、通过对实验结果的分析,讨论了当使用较少数量的训练样本进行森林资源信息估测时,估测模型存在的问题与解决方法。森林结构参数的测量非常复杂,导致了森林资源信息估测实验中训练样本数量通常较少。在使用神经网络等非参数模型时,训练样本的质量对估测结果会产生较大的影响。针对这种情况,本文提出了一种随机划分训练样地与验证样地,进行多次实验的方法,对模型进行验证。当对整个研究区进行生物量估测时,可以使用准确度最高的神经网络参数进行估测,保证最好的准确度。(本文来源于《西安科技大学》期刊2018-06-01）
李建伟[3]（2018）在《特色文化资源信息组织方法与数据共享模型研究——以“世界客都”古民居数字记忆工程为例》一文中研究指出以科学精细为特色,以开放共享为目标,在参照国际有影响力元数据标准规范的基础上设计世界客都古民居数字信息资源语义组织模型,阐述实现思想、模块设计、功能创新、检索机制等方面,探讨特色文化数字资源如何实现国际化数据交换与互享。(本文来源于《图书馆杂志》期刊2018年05期）
周克江,姜华,罗琴,李勇帆[4]（2015）在《基于U-Learning的基础教育数字化学习资源应用空间模型和学科知识本体资源信息模型设计》一文中研究指出随着教育信息化的不断深化,基础教育数字化学习资源的高共享高重用品质,已经成为基础教育数字化学习资源建设的瓶颈。在泛在学习理念的引领下,文章首先重构了数字化学习资源分类模型,然后建立其基于基础教育云平台下的"教师—学生—学科知识本体"叁维空间应用模型,最后设计了学科知识本体的资源信息模型,充分体现了学习资源的进化性、分布性和开放性,为实现基础教育学习资源的进化收敛、语义聚合、小粒度重用和共享,提供了很好的保障。(本文来源于《电化教育研究》期刊2015年02期）
赵洪锋[5]（2013）在《基于SID的IP承载网资源信息模型》一文中研究指出针对电信网络运维支撑中的跨专业信息共享问题,参考SID建模方法,对IP承载网及其软交换接入网元进行分解抽象,建立软交换服务器和媒体网关端到端关联的资源信息模型,提出软交换接入资源调度和软交换端到端关联查询的服务模型,结合运营商数据,实现MSS与MGW的端到端关联呈现,表明模型能有效支撑跨专业资源调度和告警关联分析。(本文来源于《电信技术》期刊2013年04期）
李黎明[6]（2011）在《基于目录的资源信息模型》一文中研究指出介绍了资源信息模型的基本情况,重点介绍了通用信息模型CIM,LDAP协议与模型。最后提出了利用LDAP实现机群系统资源信息模型的初步方法。(本文来源于《计算机系统应用》期刊2011年11期）
王运红,彭洁,吴霞,赵伟[7]（2011）在《自然科技资源信息共享与实物服务的互动过程模型研究》一文中研究指出从实践应用角度,探讨自然科技资源服务的特点、研究其信息共享和实物服务的互动模型以及不同服务阶段的互动过程模型。也分析了互动模型在个体服务模式和联盟服务模型上的区别,最后对影响信息共享和实物服务的互动模式实施过程中的影响因素进行了分析和研究。模式期望能为更多的自然科技资源保藏单位开展服务提供参考,从而有效促进自然科技资源信息化共享和服务。(本文来源于《科技管理研究》期刊2011年17期）
杨现民,余胜泉[8]（2010）在《泛在学习环境下的学习资源信息模型构建》一文中研究指出数字化学习资源的建设与共享一直是e-Learning领域研究和实践的热点,资源信息模型具有指导资源建设、促进资源共享传播的重要价值。当前的资源信息模型主要是针对正规教育而设计的,忽略了内容的进化信息、学习的过程性信息、人际信息、资源的语义关联信息、资源的格式展现信息、资源的语义本体描述信息等要素,无法满足泛在学习环境下的实际学习需求。本文在比较分析当前国际主流学习技术标准的资源信息模型的基础上,提出了一种泛在学习环境下的资源信息模型——学习元信息模型,并对其结构要素进行了详细说明,对未来学习资源的设计具有重要的启发和借鉴意义。(本文来源于《中国电化教育》期刊2010年09期）
崔玲,高玉慧,李东[9]（2010）在《面向国土与自然资源信息安全模型的研究与实现》一文中研究指出近年来,国土与自然资源研究成果对社会的作用日趋重要,而资源信息及研究成果的发布、使用及共享面临来自网络的安全威胁。本文试图利用计算机网络动态安全模型为资源信息构筑全方位、立体的纵深防御体系。确保资源信息保密性、完整性、可用性。通过对相关资源部门的调查研究,深入分析资源信息的安全需求,利用计算机网络在传输层的控制,通过硬件防火墙IP包过滤策略、VPN构建虚拟通道、支持叁层交换功能的核心交换机的虚拟组网功能、CA认证等方法,实现了信息安全平台的搭建,并通过实际检验,对于网络常见的DDOS攻击、蠕虫病毒、木马攻击、非法探测扫描等威胁网络安全的行为防御成功率达90%以上。(本文来源于《黑龙江科学》期刊2010年03期）
郭建华,彭庆华,王辉[10]（2010）在《基于SID的IP承载网资源信息模型研究》一文中研究指出针对电信网络运维支撑中的跨专业信息共享问题,参考SID建模方法,对IP承载网及其软交换接入网元进行分解抽象,建立了软交换服务器和媒体网关端到端关联的资源信息模型,提出了软交换接入资源调度和软交换端到端关联查询的服务模型,运用了抽象、组合、角色等设计模式,使模型能适应IP承载网结构和业务的持续演进。结合运营商的数据对模型进行系统实现,实现了MSS与MGW的端到端关联呈现,表明模型能有效支撑跨专业资源调度和告警关联分析。(本文来源于《电信科学》期刊2010年04期）
资源信息模型论文开题报告范文
（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：
森林是地球陆地上最大的、也是最复杂的生态系统,其面积约占地球陆地总面积的叁分之一。森林生物量约占地球陆地生态系统总生物量的90%,且其在全球碳循环过程中发挥着决定性的作用,因此可以将森林看作是地球上最宝贵的资源之一。正因为以上原因,研究如何快速、高效地对生物量、蓄积量等森林资源信息进行估测,具有非常重要的意义与价值。遥感(Remote Sensing,RS)技术作为一种非接触的探测技术,可以实现对森林的快速、大尺度、周期性探测,非常适合森林资源信息估测研究。本文以“高分一号”卫星(GF-1)遥感影像为数据源,以甘肃省黑河大野口流域为研究区,对研究区内的森林资源信息进行估测,主要研究内容包括:1、分析从遥感影像上提取的特征与森林生物量之间.的相关关系。从GF-1遥感影像上提取了光谱信息与植被指数作为估测模型的特征变量,对这些特征变量与森林生物量进行相关性分析,结果表明从遥感影像上提取的特征与森林生物量之间的相关性都非常的微弱,因此在基于遥感技术进行森林资源信息估测时,使用非线性方法更为适宜。2、将深度学习方法引入森林资源信息估测领域,提出了一种基于深度学习的森林资源信息估测方法。深度学习作为一种非线性学习方法,已经在诸多研究领域取得了良好的效果。本文在对深度学习相关理论进行叙述的基础上,提出一种利用深度学习构建森林生物量估测模型的方法。并通过实验证明这种方法是可行的,通过与传统基于BP神经网络的估测方法进行比较,可以证明其估测准确度优于传统的基于BP神经网络的森林生物量估测方法。3、通过对实验结果的分析,讨论了当使用较少数量的训练样本进行森林资源信息估测时,估测模型存在的问题与解决方法。森林结构参数的测量非常复杂,导致了森林资源信息估测实验中训练样本数量通常较少。在使用神经网络等非参数模型时,训练样本的质量对估测结果会产生较大的影响。针对这种情况,本文提出了一种随机划分训练样地与验证样地,进行多次实验的方法,对模型进行验证。当对整个研究区进行生物量估测时,可以使用准确度最高的神经网络参数进行估测,保证最好的准确度。
（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。
资源信息模型论文参考文献
[1].张振芳.关于企业整合性人力资源信息系统模型分析[J].财经界.2019
[2].汪康宁.基于深度学习的森林资源信息估测模型研究[D].西安科技大学.2018
[3].李建伟.特色文化资源信息组织方法与数据共享模型研究——以“世界客都”古民居数字记忆工程为例[J].图书馆杂志.2018
[4].周克江,姜华,罗琴,李勇帆.基于U-Learning的基础教育数字化学习资源应用空间模型和学科知识本体资源信息模型设计[J].电化教育研究.2015
[5].赵洪锋.基于SID的IP承载网资源信息模型[J].电信技术.2013
[6].李黎明.基于目录的资源信息模型[J].计算机系统应用.2011
[7].王运红,彭洁,吴霞,赵伟.自然科技资源信息共享与实物服务的互动过程模型研究[J].科技管理研究.2011
[8].杨现民,余胜泉.泛在学习环境下的学习资源信息模型构建[J].中国电化教育.2010
[9].崔玲,高玉慧,李东.面向国土与自然资源信息安全模型的研究与实现[J].黑龙江科学.2010
[10].郭建华,彭庆华,王辉.基于SID的IP承载网资源信息模型研究[J].电信科学.2010