导读:本文包含了外部信息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:信息,突触,神经元,回路,物理学,纹状体,效应。
外部信息论文文献综述
邓晋,梁燕[1]（2019）在《外部信息自适应更新的SCMA系统译码方案》一文中研究指出现有上行稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)通信系统采用的译码算法中,基于串行策略的消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)因其在每次迭代过程只选择单个消息进行更新,存在着收敛速度较慢等问题。针对以上问题,提出外部信息自适应更新的MPA算法,每次迭代过程中自适应选取多个残差值较大、相互独立的节点,更新其外部信息以达到提高计算效率的目的。仿真结果表明,该算法可有效提升译码性能,在计算复杂度与译码性能之间取得了较好的平衡。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年11期）
顾钢[2]（2019）在《大脑如何将外部信息转化为记忆？》一文中研究指出科技日报讯（记者顾钢）人类大脑如何将外部信息转化为自己的记忆？作为“人类大脑计划”的一部分，来自德国、瑞典和瑞士的科研小组研究了大脑纹状体中的神经元回路。研究结果发表在近期的《计算生物学》杂志上，对理解神经系统的基本功能具有重要意义。大脑信息处理(本文来源于《科技日报》期刊2019-11-27）
龚谊洲,黄苒[3]（2019）在《基于外部信息冲击的符号跳跃变差高频波动率模型》一文中研究指出现阶段研究高频波动率的主流HAR-RV-跳跃模型仅考虑了与高频波动率有关的内生变量,忽视了外部信息冲击的影响,对高频波动率的估计和预测可能存在偏误.本文尝试将外部信息冲击引入到HAR-RV-跳跃模型中,构建基于外部信息冲击的符号跳跃变差高频波动率模型(HAR-VRV-跳跃模型).这类模型不仅兼顾内生因素和外部信息冲击对高频波动率的共同影响,还考虑了多元信息冲击的非对称效应.通过选取沪深300和中证500指数的高频交易数据作为研究样本,并利用滚动时间窗口预测和SPA检验对HAR-V-RV-跳跃模型的预测能力进行了评价,结果表明:HAR-V-RV-跳跃模型可以依据外部信息冲击的类型对高频波动率做出更准确的预测,其预测能力明显优于现有的HAR-RV-跳跃模型.但是,HAR-V-RV-跳跃模型对平稳期高频波动率的预测表现优于非平稳期.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2019年09期）
刘善涛,王晓[4]（2019）在《辞书外部信息的设置与演变研究——以《王云五大辞典》为参照》一文中研究指出辞书除正文内设置词条,分条释义外,还在正文外设置各种丰富的参考、查检等辅助信息,以便增强辞书自身的实用性。《王云五大辞典》是民国时期较为成熟的一部中型词典,辞书外部信息的设置较为完备,以此为参照,将其与现代汉语辞书发展史上的其他代表性辞书进行对比,梳理我国语文辞书外部信息的设置与演变,能够在一定程度上弥补学界对辞书外部信息研究的不足,也将有助于当前的辞书现代化建设。(本文来源于《唐都学刊》期刊2019年04期）
郭紫明[5]（2019）在《中国上市公司内部与外部信息不对称的影响因素分析》一文中研究指出近年来,随着我国资本市场的不断快速发展,投资者对上市公司信息披露质量的要求越来越高,对引发信息披露质量下降的原因也越来越关注。本文首先以2007年至2017年全部深市A股上市公司为研究对象,主要研究了上市企业内部信息不对称对于企业信息披露质量的影响。通过使用二元logit模型进行实证研究,本文得出如下结论:(1)保持其他条件不变,上市公司内部控制质量越高,企业管理层盈利预测的准确度越高,发生年报财务重述的可能性越低,即企业信息披露的质量越高。(2)保持其他条件不变,上市公司行业复杂程度越低,企业管理层盈利预测的准确度越高,发生年报财务重述的可能性越低,即企业信息披露的质量越高。(3)上市公司的区域复杂程度对企业管理层盈利预测的准确度和财务报告质量没有明显的抑制作用。此外,本文通过以台海核电和东杰智能两家深市上市企业为例进行案例分析,进一步验证了实证研究的结论。结合研究结论,针对上市公司内部与外部信息不对称产生的原因,本文提出如下建议:提高企业内部控制质量,完善内部控制体系;管理层在企业跨行业扩张时要保持理性,不可盲目自信;正视宏观经济环境,牢牢把握历史发展的机遇期;提高信息披露质量,自觉优化资本市场环境。(本文来源于《商务部国际贸易经济合作研究院》期刊2019-06-01）
王沈来[6]（2018）在《理性借鉴外部信息》一文中研究指出在金融市场中，个人的信息渠道和能力相对有限，大多数时候，我们会通过浏览外部信息、咨询他人等方式来辅助自己做出判断，因而正确利用他人提供的信息和观点是比较重要的。不过，很多投资者会在借鉴他人观点中失去自我主张，或被误导了研判的本质逻辑，这对投资来说非常不利(本文来源于《期货日报》期刊2018-08-01）
陈婷婷[7]（2018）在《动力学系统的非稳态时间关联函数及外部信息驱动力》一文中研究指出近年来,物理学家对复杂动力学系统的研究兴趣日益增加。复杂动力学系统通常可能是非稳态的,或者至少具有非稳态的特征。在动力学系统的稳态(或平衡态)下,动力学行为可以通过动力学变量和动力学涨落的时间和空间关联函数来刻画。然而,在非稳态下,如何表征动力学行为是一个具有挑战性的问题,尤其是在系统的运动方程未知的情况下。在一大类动力学系统中,包括社会、生物和生态系统,如果不考虑非稳态的动力学效应,大多数时间关联函数为零或非常弱。时间和空间关联函数的计算基本上受到非稳态动力学效应的阻碍。因此,本文的主要目的之一是在考虑到非稳态效应的情况下发展计算关联函数的方法,重点是过去的涨落与动力学变量未来运动之间的时间关联函数。外力是导致系统进入非稳态的一大重要因素。众所周知,在物理学中外力在处理开放系统中起着至关重要的作用。开放复杂系统与外部环境的相互作用不应该被忽略。作为开放复杂系统的一个重要例子,金融市场受到外部信息的重大影响。然而,我们对外部信息及其在代理人模型中的控制效应的理解仍然十分有限。另一方面,在实验室中,仅通过内部相互作用来捕捉金融系统的统计特征是相当具有挑战性的。这可能是因为实验被试的数量较少。因此,外部信息在金融系统的实验室研究中显示出非常重要的意义。近几年来,来自人与互联网互动的大量新数据源为我们更好地理解外部信息对复杂金融系统的深远影响提供了可行性。基于公共媒体和股票市场的大规模数据,我们首先定义了一个信息驱动力,并分析它是如何影响复杂金融系统的。作为一个应用,我们提出一个以信息驱动力驱动的代理人模型。本文应用统计物理方法,以历史大数据为基础,关键是发展非稳态动力学时间关联函数的计算方法,以及构建基于外部驱动力的微观多体模型。第1章,我们简单介绍了各类复杂动力学系统的特征,着重从涨落、关联函数、非稳态特征、外力等方面入手。进一步地,我们综述了几类复杂动力学系统,介绍了其近几年的一些新进展。最后我们给出本文的研究动机和研究内容。第2章,我们提出了计算动力学系统在非稳态下的时间关联函数的新颖的方法,该方法和观念可以潜在地应用于各种动力学系统和其它时间-空间关联函数的计算。动力学涨落的自关联在一大类复杂动力学系统中相当强。换言之,即使在大时间尺度内平均的动力学涨落也随着时间显着变化。这种现象实际上是非稳态的一个特征。如果动力学系统处于随时间演化的连续稳态或距稳态不太远,人们仍然可以计算时间和空间关联函数。在考虑非稳态的动力学效应后,我们计算了新的时间关联函数。在各种动力学系统中,例如社会、金融、人类的大脑和大气系统,我们的结果揭示了过去的动力学涨落确实驱动了动力学变量的未来运动。这种非稳态的动力学效应是复杂动力学体系的一个鲁棒的,内在的和重要的特性。第3章,基于公共媒体和股票市场的大规模数据,我们首先定义了一个信息驱动力,并分析它是如何影响复杂金融系统的。我们的结果表明信息驱动力在牛市和熊市中是不对称的。作为一个应用,我们提出一个以信息驱动力驱动的代理人模型。值得注意的是,模型关键参数是从经验数据中计算出来的,而不是人为地通过拟合设定的。我们的模型同时可以模拟稳态和非稳态的动力学性质。考虑到外部信息的平均场效应,我们还提出了一个模拟实验室金融市场的少体模型。第4章,我们对论文的主要结果进行总结,对未来工作做了展望。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-07-10）
刘宜静[8]（2018）在《利用多源外部信息的航迹关联技术研究》一文中研究指出随着科技的不断发展,全球各国之间的信息战逐步代替了传统的兵器、火药等暴力对抗方式,这种转变使各国间信息技术的发展速度日益加快,更是推动了我国的现代化国防技术的发展。由于我国雷达技术发展时间相较于发达国家起步较晚,虽然近些年来得到了大力发展,但依然存在一定的差距。本文的研究以岸基空海预警雷达为背景,由于该雷达探测距离较远,雷达精度较低。协同外部传感器对空、海目标同时进行探测,通过利用外部信息与雷达信息进行融合来提高雷达精度、获取更多的目标及环境信息和减少探测盲区,为我国国防事业提供了有力的保障。本文主要工作如下:(1)介绍本文的研究背景和意义。针对航迹关联和融合方面,对国内外的研究现状进行介绍,指出我国的在航迹关联及融合领域上与西方仍存在差距。(2)通过对航迹信息的内部获取和外部获取方式进行叙述,来对岸基空海预警雷达、ADS-B和AIS进行介绍。通过分析不同环境条件,详细论述了利用多源外部信息对雷达性能改善的可行性。(3)对最近邻关联算法进行了研究分析,在此基础上基于岸基空海雷达数据量较大的特性提出了采用遗传算法进行航迹关联。临近航迹较多的情况下,采用最近邻关联算法进行航迹关联误差较大,关联效果有限,所提出的采用遗传算法进行航迹关联能够很好地解决临近航迹的关联问题。在Matlab环境下,分别采用遗传算法和最近邻算法对临近航迹较多的情况进行关联仿真,通过计算关联航迹之间的OSPA距离对关联效果进行评判,证明了利用遗传算法进行航迹关联能够提高临近航迹的关联效果。(4)在工程应用环境方面,硬件系统采用的是基于PowerPC的硬件平台和硬件操作系统VxWorks6.8,软件开发环境为Workbench。结合实际工程,对整体工程实现流程,航迹关联模块在整个工程的设计中的实际应用进行了介绍。同时展示了对空模式下的雷达和ADS-B对真实航迹点和航迹的视频显控图。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-06-01）
颜博文[9]（2018）在《基于外部信息聚合技术的中长期负荷预测方法研究》一文中研究指出目前,受限于因果关系的思维,电网规划的信息集成系统主要整合的是电网企业内与电力负荷直接相关的内部信息,而没足够重视与电网实际运行密切相关而又非配电网电网内部所能直接获得的外部信息。目前我们正处于大数据时代,应该在成本可以接受的范围内尽可能多收集外部信息数据,考虑各种数据与负荷间预先可能存在的相关性。基于静态相似,未考虑累积效应的数据挖掘算法在处理时间序列时一般是从历史数据中挖掘与目标参数以及其它影响变量相似的数据。这种方法未考虑数据之间存在预先可能存在的相关性,从而导致结果偏差较大。为此,本文从数据驱动的角度出发,提出了一种基于外部信息聚合技术的中长期负荷预测方法,为分析海量的电网外部信息打下基础。本文具体工作如下:(1)提出了一种基于多元拟合度的累积效应识别方法,并将该方法应用于信息聚合技术当中。本文分析了累积效应的影响规律,揭示了时间序列的变化规律具有的动态性。本文提出的方法通过将目标参数与影响因子在时间尺度上的同期及提前的数据进行多元回归分析,以多元拟合优度作为评判指标,构建多元拟合变量与拟合优度变化曲线图;根据多元拟合优度变化图,观察曲线收敛情况;根据实际情况选取拟合优度收敛点,判断累积效应是否存在。文章采用夏季高温对短期负荷的算例,对识别算法进行验证。验证结果表明该算法能够有效识别累积效应。(2)基于电网外部数据,提出一种考虑累积效应的信息聚合方法。该方法考虑电力负荷需求预测的各种指标对电力负荷的影响,对指标进行相关性分析;通过聚类分析,以相关度作为特征指标对数据进行筛选并聚类;通过累积效应识别方法,对低相关度类别进行累积效应识别;通过主成分分析,在选取了同期的高相关度指标及存在累积效应的低相关度指标的同时,还考虑了在累积效应影响范围内,选取时间尺度上提前并存在累积效应的低相关度指标,将多个经济指标聚合成了一个主成分指标。结果表明该主成分指标能够有效聚合各个指标的信息量。(3)本文以考虑累积效应的信息聚合技术处理得到的数据为基础,基于一阶Takagi-Sugeno结构的模糊神经网络模型进行中长期负荷预测。仿真结果以年度主成分数据的年度增量及年度增长量作为模型的输入数据,年度总用电量作为输出;根据输入变量的隶属函数进行模糊化处理,利用神经网络的学习训练功能反复修正。基于不同的隶属函数,模糊神经网络的辨识误差进行计算,选取辨识误差最小的隶属函数。为了验证文章所提出的聚合方法更能体现相关指标与总用电量之间的关系性,文章根据聚类结果,设置了5个对照组。预测结果表明,本文提出的考虑累积效应的信息聚合方法在中长期负荷预测领域相对于未考虑累积效应的信息聚合方法具有改进优势。综上所述,本文考虑电网外部指标数据对电力负荷的影响,建立累积效应的识别方法,对各个指标分别分析,提出了一种考虑累积效应的信息聚合方法。实例证明,本文提出方法提升了中长期负荷预测的准确性。(本文来源于《湖南大学》期刊2018-04-20）
田月[10]（2018）在《外部信息力对金融动力学的驱动作用》一文中研究指出物理学家将金融市场看做一个复杂的多体相互作用的系统,将物理学中,特别是统计物理、理论物理、非线性科学、复杂系统理论中的一些概念和方法运用到对金融市场的研究中。金融市场的动力学系统中一些基本的性质和显着的特征,如杠杆效应、板块效应、价格形成机制、金融危机、大波动、复杂网络结构等都被广泛的关注与研究,并取得了较好的进展与成果。不同股票之间的关联以及相互作用,构成的板块结构,网络社团结构的分析一直以来都备受关注,不仅对我们理解金融系统的复杂网络结构有帮助,更能够在资产配置与投资组合时提高收益率,降低风险。有研究表明,利用股票价格收益率构建的网络结构中边缘性和中心性概念股票,进行投资组合策略的制定,可以达到了很好的收益效果。随着科技的发展,互联网技术的突飞猛进,人们的生活已离不开网络信息,越来越多的行为都以数据化的方式存储下来,形成海量的数据,即我们所熟知的“大数据”。大数据作为一种数据信息化的资产,拥有着无穷潜在的价值,等待人们去挖掘。近些年来,使用大数据来研究金融市场已经成为金融物理学的一个新热点,很多研究者通过Google Trends、推特、金融时报、雅虎搜索引擎等数据源,从中提取出信息,来对金融市场进行分析和预测。本文的重点是将外部信息,Google Trends的数据引入到金融市场的研究中。研究外部信息力对金融动力学的驱动作用。主要探讨两个内容,第一个内容是谷歌搜索量对价格收益率构成的网络结构中心性演化的驱动作用;同时利用EMD分解谷歌搜索量,研究不同时间尺度上的外部信息力对网络结构中心性演化的驱动作用,发现谷歌搜索量的低频模式,即基本趋势对网络中心性具有较强的驱动作用。第二个内容是对谷歌搜索量构建的交叉关联矩阵与价格收益率构建的交叉关联矩阵进行对比分析,同时,为了研究谷歌搜索量和价格收益率之间网络社团的相互作用,构建了谷歌搜索量与价格收益率的双层网络进行分析。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-04-01）
外部信息论文开题报告
（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：
科技日报讯（记者顾钢）人类大脑如何将外部信息转化为自己的记忆？作为“人类大脑计划”的一部分，来自德国、瑞典和瑞士的科研小组研究了大脑纹状体中的神经元回路。研究结果发表在近期的《计算生物学》杂志上，对理解神经系统的基本功能具有重要意义。大脑信息处理
（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。
外部信息论文参考文献
[1].邓晋,梁燕.外部信息自适应更新的SCMA系统译码方案[J].电讯技术.2019
[2].顾钢.大脑如何将外部信息转化为记忆？[N].科技日报.2019
[3].龚谊洲,黄苒.基于外部信息冲击的符号跳跃变差高频波动率模型[J].系统工程理论与实践.2019
[4].刘善涛,王晓.辞书外部信息的设置与演变研究——以《王云五大辞典》为参照[J].唐都学刊.2019
[5].郭紫明.中国上市公司内部与外部信息不对称的影响因素分析[D].商务部国际贸易经济合作研究院.2019
[6].王沈来.理性借鉴外部信息[N].期货日报.2018
[7].陈婷婷.动力学系统的非稳态时间关联函数及外部信息驱动力[D].浙江大学.2018
[8].刘宜静.利用多源外部信息的航迹关联技术研究[D].西安电子科技大学.2018
[9].颜博文.基于外部信息聚合技术的中长期负荷预测方法研究[D].湖南大学.2018
[10].田月.外部信息力对金融动力学的驱动作用[D].浙江大学.2018
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