一、利用转置矩阵进行工程方案决策研究（论文文献综述）
程苗[1]（2021）在《基于用户行为数据的个性化推荐算法研究》文中研究说明在网络信息数据指数级增长的时代,怎么最有效的去应用这些数据,怎么利用信息消费者产生的这些行为数据为产生这些行为数据的消费者本人和其他消费者服务已经是各大互联网和数据服务类公司最亟需解决的问题之一了。从海量数据中去挖掘用户的行为习惯和兴趣爱好继而给用户推荐其可能喜欢的项目是推荐系统的目标。推荐系统的诞生也为各大公司产生了巨大利润,据统计,亚马逊公司每年利润的30%就来自其推荐系统的贡献。如今推荐系统已经是每个线上交易平台和视频平台的标配了。但随着推荐技术的不断发展,研究者们发现数据稀疏以及冷启动等问题已经成为影响推荐效率、制约推荐系统发展的重要因素了。冷启动和数据稀疏问题一直都是影响推荐效率的两大难题。本文详细介绍了用户冷启动、系统冷启动等多种冷启动问题以及它们的解决方案。同时介绍User CF、Item CF等多种主流的推荐算法,并科学的分析了这些算法各自的优点和缺点以及使用场景。针对数据稀疏问题,本文以用户行为数据为出发点,充分利用每个用户的历史行为数据,深层次地挖掘出用户的行为习惯和爱好。为此本文重点介绍了基于隐语义分析技术的LFM算法,该算法利用梯度下降法将用户点击矩阵作UV分解,形成用户隐性特征矩阵和项目隐性特征矩阵,继而形成隐形反馈并计算出用户对未点击项目的预测评分。同时为了减少推荐对隐性特征过分依赖问题和不可解释性问题,本文利用用户评分矩阵和项目标签矩阵以及BM25算法建立用户兴趣矩阵,并利用用户兴趣矩阵和项目标签矩阵形成显性兴趣反馈。引入调节因子,将隐性反馈与显性兴趣反馈相结合最终得到改进后的算法。实验表明,改进后的LFM算法在多种衡量指标,如准确率、召回率等都优于先前的LFM算法。推荐系统的核心是推荐算法,相似度计算是推荐算法的核心之一。数据稀疏问题也会给相似度计算带来较大误差,从而影响推荐效率。针对此问题,本文也重点提出了相似度改进算法。传统相似度计算往往必须在有共同评分项的基础上进行,对于数据稀疏的数据集来说,这往往会极大影响其推荐效率。本文引入巴氏系数,克服传统相似度计算必须有共同评分的缺陷,改进相似度计算算法,引入项目全局相似度概念和用户局部相似度概念,针对用户之间共同评分项个数不同的场景下对相似度计算算法作出不同的改进。从而更精准地获得与目标用户更相似的用户邻近集,以达到提升推荐效率的目标。实验表明,改进后的算法在准确率、召回率等多个衡量指标上都有明显的提升。
吴欣贇[2]（2021）在《基于Spring与Vue的数据驱动矩阵教学辅助系统》文中研究表明随着互联网时代的到来与发展,为大数据、云计算、人工智能等新兴技术提供了肥沃的土壤,同时也为各行各业带来了新的变革与推动。教育作为民族振兴、社会进步的基石,一直是我国优先、重点发展的行业。长期以来,我国教育面临的突出矛盾是人们对高质量个性化教育服务的迫切需求与优质教育资源供给的严重不足,针对教育资源供给侧的创新和个性化教育服务新模式的探索是当前教育改革与发展所面临的重大课题。本文搭建支持矩阵自动推理解题和逻辑动画自动生成的数据驱动矩阵教学辅助系统,主要完成了以下工作:1、面对目前网络上的各种矩阵知识库存在逻辑架构混乱的现象,从零开始建立了一套矩阵知识索引,并根据矩阵基本概念与基础运算规则来构建矩阵知识库以便快速检索。2、使用JS语言,设计矩阵自动解题模块。参考分控系统的设计,将规则分组,依次遍历规则,当满足条件时,调用math.js计算引擎,不断查看是否得出结论,并以现有网络上已有的各种矩阵问题为样例,通过比对标准答案手动测试答题是否正确,不正确的答案则手动定位问题,对自动推理解题功能不断进行完善,提高解题的准确性。3、针对目前教育数据存在数据多源、高度异构的特征,以教学主体和教育资源为中心,研究面向群体和个体的教学结果量化技术,将教学主体和教育资源的多方数据源进行清洗、分类标记并有效融合,为个性化辅助教学平台提供支撑。并充分利用现有数据,通过ECharts调用My SQL数据实现各类数据可视化并反馈前端页面,方便老师更有针对性的备课、给学生进行辅导,做到个性化教学。4、在自动化矩阵解题系统的基础上,搭建了完善的数据驱动的教学辅助系统,完成登录/注册、智能解题、试卷中心、用户管理、卷题管理、成绩分析、个人中心等模块,能打破原有教学方法的改革和学习方法的创新。最后证明该教学辅助系统将传统教学活动教学工具智能化,将复杂的绘图流程简单化,降低学生做题学习时间成本,构建智能教学应用,建立“便捷、高效、智能”的几何绘制流程,降低教学过程复杂度,便于学生观察和理解,从而促进人工智能在数学教育上的应用与发展。
李维佳[3]（2021）在《基于出行行为影响机理的区域化可交易通行权优化理论与方法研究》文中认为随着小汽车数量的不断增加,城市交通拥堵问题变得越来严重,与之而来的环境等问题也越来越凸显,各个城市开始寻找与该城市发展相协调的需求管理策略。限行限购是目前常用的手段,然而会带来较为显着的负面影响。拥堵收费由于影响公平性,因此国内暂未实施,寻求更为公平和有效的需求管理策略显的尤为重要。本文在全面分析了既有的拥堵收费策略、限行限购策略、交易通行权策略理论和实践的基础上,对交通需求管理策略理论和实践体系做了进一步的补充和完善,以期为城市交通拥堵缓解提供新的思路和实践参考。鉴于此,本研究以可交易思想为依托,以通行权策略为基础,以交通控制小区区域化划分为单元,以出行行为和政策策略耦合思想为特色,提出了区域化可交易通行权策略思想及优化模型,并进行了一系列定性和定量的研究。主要的研究内容和研究结论为:首先,从理论可行性、实施紧迫性和实施必要性等方面对基于交通控制小区的区域化通行权收取方式进行了论证,对比分析了基于边界线,基于瓶颈,基于区域（多为市中心）和基于出行距离等诸多拥堵收费的方式,考虑到拥堵区域点-线-面扩散特征,我国大城市商圈分散,多CBD兴起的趋势,拥堵具有时空分布特征,市区内多种业态并存,出行行为复杂等特色,提出了区域化可交易通行权策略,其作为拥堵收费延伸版,可以起到缓解交通拥堵的功效,除此之外,他还具有较为公平,可以控制出行总量等优点。然后,基于多路谱聚类算法划分交通控制小区,将其作为交通需求预测的划分依据和通行权收取的单元。提出了基于熵权-TOPSIS合成模型,使用交通运行情况、公共交通发展情况,停车供需和土地开发强度四个指标综合反映交通控制小区拥堵程度,称作交通影响因素指数。构建了交通影响因素指数及交通控制小区通行权收取数量对照表。结合区域化可交易通行权模型最优结果,提出了使用灰色聚类灰度确定方法优化交通影响因素指数及交通控制小区通行权收取数量对照表的方法,提高实践便捷性和准确性。其次,构建了考虑出行目的地,出行方式以及出发时间的NL模型,以LOGSUM对其进行层间关联。使用SP+RP调查结果对Nested Logit模型参数进行了标定。构造出行行为与区域化可交易通行权策略之间的耦合互动思想,提出了路网运行时间和交通控制小区通行权收取数量更新迭代规则,OD和路段流量收敛准则,用于保证模型迭代效率和结果准确性。再者,构建了基于出行者异质性和出行目的差异性,有效考虑区域化可交易通行权策略的交通网络多用户均衡模型和多用户系统均衡模型。并从路网容量最大化和社会福利最大化两个差异化目标导向出发,分别构建了两个优化模型,用于求解区域化可交易通行权实施策略模型。分别提出了基于灵敏分析方法的模型求解方法,以及加入步长加速度和惩罚函数法的直接搜索法模型求解方法,并详细阐述了模型求解方法的运算迭代步骤和适用性。而后,提出了使用蛛网理论评价区域化可交易通行权交易系统稳定性的方法。优化模型得到的区域化可交易通行权策略（总发放量,最优价格和交通控制小区收取量）并不是均衡模式,即通行权的供给和需求数量是不一样的,因而在该最优价格下,系统会发生波动,供给和需求会发生变化,价格也会发生波动,系统会出现收敛、发散和封闭三种情况。对发散性的蛛网系统进行干涉和调节,从而保障通行权交易系统稳定。同时基于演化博弈论理论,分别从出行者个体和交易所博弈以及购买者和出售者博弈两个层面,研究了系统内部出现突变群体后的系统演化稳定性,构建了受到履约率等因子影响的均衡价格计算公式。研究显示,履约率与系统状态的演化有着紧密的关系,即会对出行者的行为产生影响,也会对交易价格变动或者均衡价格产生影响,从而影响系统演化稳定性,因而加强监管,提高履约率是保证系统稳定运行的关键。基于保障通行权流通市场和交易市场的稳定性和演化发展稳定性的需要,以及对交易系统规范化、透明化的要求,构建了交通控制小区边界车辆识别技术及流程,以及基于区块链技术的区域化可交易通行权交易平台框架,提高通行权收取效率和准确性,同时实现了交易思想的可操作性,保障了交易的履约率,提高了系统的稳定性。最后,结合西安市一个小分区进行了实例分析,以交通、人口等调查资料为基础,分别对上述构建的区域化可交易通行权策略进行了模拟仿真,分别从路网运行状况、路网容量状况和路网稳定性三个角度,对常规状态（无区域化可交易通行权策略）,和两个目标导向下的路网流量状态策略的实施效果进行了对比和评价。为了使得系统稳定,同时起到缓解交通拥堵,提高路网运行效率的作用,本研究建议使用目标导向二—以社会福利最大化为目标函数的双层优化模型结果作为实践的理论和数据基础。
冯双喜[4]（2020）在《动应力场和渗流场耦合作用下软黏土变形特性及沉降预测研究》文中进行了进一步梳理随着城市化进程的不断深入,我国城乡基础设施建设进入全新的纵向立体化开发与利用阶段,工程安全和环境安全已经成为软黏土地区重大基础设施建设的根本要求。研究表明,软黏土的不良工程特性和复杂的建设环境是引发工程事故的关键所在,一旦出现严重的工程事故,将引起巨大的经济损失,对周边环境和社会产生恶劣影响。在复杂的建设和服役环境中,软黏土承受动应力场和渗流场耦合（动渗耦合）作用,其力学行为与单一动应力场和静应力场不同,呈现出复杂性和不确定性,因此,合理评价动渗耦合条件下软黏土的变形特性并开展软黏土沉降预测研究,是最大限度地降低或者避免岩土及地下工程灾变的重要保障。以滨海软黏土为研究对象,软黏土变形为研究问题核心,从滨海软黏土基本工程特性出发,重点研究动渗耦合条件下软黏土变形规律,建立了动渗耦合作用下软黏土的本构关系,结合工程实践,提出了动渗耦合条件下软黏土地基承受不同潮幅、交通荷载大小和反复水位周期等多因素耦合的沉降预测公式,并基于多因素耦合沉降预测公式和灰色预测理论开发了动渗耦合条件下软黏土地基沉降预测程序。研究成果有助于提升我国软黏土地基变形合理评价和有效控制方面的科技水平,为软黏土地区工程建设的安全预测、评判和正常工作提供科学计算方法和理论依据。首先,开展了滨海软黏土工程特性分析,从沉积历史、矿物成分、微观结构出发,开展了一系列室内外试验,对滨海软黏土工程特性进行了评价。重点分析了滨海软黏土的强度、渗透和变形特性,建立了滨海地区实用性参数指标关联关系。针对强度特性,重点分析了不排水抗剪强度与深度、塑性指数等指标经验关系;针对渗透特性,研究了渗透系数与孔隙比、固结压力的相关性,分析了渗透系数各向异性系数变化规律;针对变形特性,重点分析了压缩指数、固结系数、固结比、次固结系数与基本物性指标的关联关系。研究结果为动渗耦合条件下软黏土的力学响应分析提供数据参考。其次,开展动渗耦合的三轴试验,系统研究了渗透压、动应力比和循环次数对软黏土渗透和变形特性的影响。对比分析了静应力场和动渗耦合条件下软黏土的渗透特性,建立了在动渗耦合条件下渗透系数与渗透压、动应力比和循环次数的预测关系式。此外,对比分析了单一动应力场和动渗耦合条件下软黏土的滞回特性、动弹性模量和累积变形特性。提出了动渗耦合条件下动模量与循环次数的经验表达式,为动渗耦合条件下本构模型构建提供理论基础。然后,结合动渗耦合条件下软黏土的应力-应变特性,在临界状态理论和边界面理论的框架下,通过在边界面方程中考虑了先期固结压力与渗透系数关系,提出了一种广义的边界面方程,利用一致性条件获取了加载面的塑性模量,建立了动渗耦合条件下可综合反映软黏土累积变形、滞回特性和循环弱化特性的弹塑性本构模型。采用Fortran语言二次开发了UMAT子程序,并与试验结果对比,验证了模型正确性。最后,选取承受交通荷载和反复水位变化的滨海地区典型软黏土路基工程,将动渗耦合弹塑性本构模型与ABAQUS数值软件结合,开展了现场监测试验和数值模拟分析,重点研究了软黏土地基的中心沉降、分层沉降、路堤差异沉降、超静孔隙水压力等,验证了数值模型的正确性。结合数值模拟结果,分析了不同潮幅、交通荷载大小和反复水位周期等因素对软黏土地基中心沉降的影响,采用双曲线拟合方法建立了多因素耦合的沉降预测表达式。基于灰色理论和多因素耦合预测公式,采用Visual Basic（VB）开发了动渗耦合条件下软黏土沉降预测程序,实现了灰色预测、多因素耦合软黏土地基沉降预测功能,预测误差控制在5%范围内,实现了沉降精准预测目标。研究成果可推广应用滨海地区类似软黏土路基工程,为动渗耦合条件下软黏土沉降变形精准防控提供理论和技术支撑。
徐炜鸿[5]（2020）在《神经网络在基带信号处理中的应用及其高效实现》文中认为未来无线网络超高的速率给基带信号处理芯片的设计与实现提出了巨大的挑战,基带芯片不仅需要能够处理多种算法,还需要能够提供极高的吞吐率,然而电子信息设备小型化、低功耗的发展趋势意味着未来的基带芯片需要兼具小面积和低功耗的特性。在摩尔定律放缓的大背景下,这些挑战使得基带芯片的设计与制造难上加难。此外已有的无线基带算法中还面临最优检测与估计、无法建模和难以求解以及缺乏算法与硬件实现联合优化等问题。本文立足于以上问题,对神经网络算法在多个基带算法中的应用进行了深入探究。此外,本文还针对经过神经网络优化的算法,进行算法与硬件的协同优化,提出了高效的专用硬件架构,并在ASIC平台上进行了实现和性能验证。首先,针对第五代移动通信（5G）系统中的极化码译码,本文提出了深度学习（DL）方法,以优化极化码BP译码和级联的Polar--LDPC码联合译码这两种译码算法。首先,本文提出了二维偏移最小和（2--D OMS）译码算法,以提升现有归一化最小和（NMS）译码的纠错性能。然后,本文利用DL中优化神经网络的方法用来优化和搜索所提出算法中的参数。数值结果表明,在各种码长度上,所提出的2--D OMS与精确BP译码算法之间几乎没有纠错性能上的差距。本文还针对级联的Polar--LDPC码,提出了低复杂度的级联OMS算法,结果显示经过DL算法优化后的级联OMS算法在码长为1024的极化码上,取得了与L=2的CRC辅助的串行抵消列表（CA-SCL）译码算法接近的纠错性能。上述的优化方法被扩展应用到大规模MIMO系统,深度神经网络（DNN）被用于增强基于消息传递算法的MIMO检测器（MPD）。本文首先介绍了通过展开迭代的MPD算法来构建用于MIMO检测的DNN架构的通用方法。然后结合改进的MPD(包括阻尼置信传播（BP）,最大和（MS）BP和简化的CHEMP算法,提出了多种DNN MIMO检测器。所提出的DNN MIMO检查其中未知的校正因子通过深度学习方法进行优化,以达到更好的性能。实验结果表明,与最小均方误差（MMSE）,BP和CHEMP等多种最新的MIMO检测算法相比,本文提出的DNN MIMO检测器只需要训练一次,即可重复用于多次检测,而且在保证复杂度相近的前提下,可以实现更好的误码率性能,增加对各种天线和信道条件的鲁棒性。基于神经网络方法,本文还研究了非线性信道上的均衡问题。文章提出了一种基于神经网络的联合均衡与译码器,无需信道状态信息（CSI）即可实现对接收信号的盲均衡和译码过程。与已有的方法不同,本文使用了两个分离的神经网络。首先,使用一个卷积神经网络（CNN）从具有码间干扰和非线性失真的接收信号中,自适应地恢复出传输信号。然后,一个深度神经网络译码器（NND）对来自CNN均衡器的检测信号结果进行译码。在多种信道条件下,实验结果表明,所提出的CNN均衡器比其他基于机器学习的方法具有更好的均衡性能。与最先进的神经网络模型相比,所提出的模型减少了约2/3的参数量。此外,该模型可以轻松地以O（n）的复杂度拓展到任意长度的序列。针对低复杂度的硬件实现,本文对极化码译码和神经网络的推理等各种任务提出了多种量化方案和优化策略,主要贡献在于三个方面:（a）本文提出一种确定极化码BP译码器的定点量化方案和最佳LLR缩放因子的方法,为相应的硬件设计提供了理论指导。（b）此外,针对高效CNN推理,本文提出了一种低比特且无需重新训练的量化方法,该方法可使CNN仅用移位和加法运算处理推理运算。实验结果表明,与其他低比特的量化方法相比,该方法无需在Image Net上进行重新训练即可达到更高的精度。而与全精度模型相比,所提出的算法取得了5至8倍的压缩比,而硬件实现所需的资源大量减少,同时还保持了系统吞吐量。（c）为了设计和优化通信系统中的神经网络模型,我们提出了一个经过重新训练的迭代优化框架,以找到不同神经网络的高效量化方案。此外,本文提出了卷积神经网络的高效设计方法,在不损失性能的前提下减少了所需的参数和计算复杂度。在调制分类、信道译码器和均衡器任务上,与全精度模型相比,量化并优化后的NN模型仅需4到5位的权重比特和8比特的激活值即可达到与全精度模型相当的性能。优化后模型的大小被显着压缩,推理的硬件复杂度也大大降低。除了算法的优化外,本文还重点研究了极化码BP译码器和神经网络推理的高效能和可重配置的硬件体系结构。首先,本文提出了可配置的极化码OMS译码器的ASIC硬件架构。该译码器架构可重新配置,以支持三种极化码码长（N=256,512,1024）和两种译码模式（2-D OMS和级联OMS）。在65 nm CMOS工艺上实现的极化码OMS译码器对于码长为1024的最大译码吞吐率为5.4 Gb/s,对于码长为256的最大译码吞吐率为7.5 Gb/s,与目前其他最新的极化码BP译码器性能相当。此外,在码长度为1024的级联OMS译码模式下可实现5.1 Gb/s的吞吐量,延迟为200 ns,这优于具有相近纠错性能的CA-SCL（L=2）译码器。现有的研究利用Winograd和快速傅里叶变换（FFT）等快速算法来减少CNN的卷积运算复杂度,本文针对CNN和生成对抗网络（GAN）模型提出了一种基于ASIC的可重构且低复杂度的加速器,旨在进一步加速CNN中的卷积（CONV）以及GAN中的转置卷积（TCONV）计算。首先,利用费马数变换（FNT）,我们提出了两种基于FNT的快速算法,分别降低了CONV和TCONV计算的复杂度。然后给出了基于FNT的加速器的硬件体系结构,以实现所提出的快速算法。还介绍了确定硬件设计参数和优化数据流的方法,以获取最高的性能和效率。此外,我们在65 nm 1P9M工艺上实现了所提出的加速器,并在多种CNN和GAN模型上对其进行了评估和测试。布局布线的后仿真结果表明,我们的设计在VGG-16上实现了288.0 GOP/s的吞吐率以及25.11 GOP/s/mm2的硬件面积效率,优于最新的CNN加速器。此外,在GAN上至少比现有的加速器快1.7倍,并且其能源效率分别是CPU和GPU的275.3倍和12.5倍。
顾丹州[6]（2020）在《基于设计结构矩阵的YF公司产品开发流程优化研究》文中研究指明流程优化是企业不断提升管理效率、自我改革创新、适应时代环境变化的必需活动。产品开发流程优化的主要目标是减少设计活动的返工迭代,提高设计活动间的信息传递效率,实际分析和找出符合开发实际的、最具效率的工作模式。YF公司作为业内领先的企业,具备完善的产品开发流程,但在近几年却不断遇到流程相关的挑战,产品开发周期长,开发效率不高等是主要被抱怨的问题。为改善企业开发流程的灵活性,提升企业技术和产品的竞争力,对现有的产品开发流程进行优化,是势在必行的趋势。基于对背景企业产品开发流程特点和现状的分析,本文运用设计结构矩阵（DSM）理论和相关分析方法,对YF公司的产品开发流程进行了分析和优化。首先基于布尔矩阵的特性,采用层次分析方法,对开发流程中的诸多现状问题进行甄别和排序,找出现有流程存在的问题及各问题的重要程度。其次,通过矩阵的合并、拆分以及运算对产品开发流程过程进行初步优化。然后,重点采用DSM方法对开发流程进行分析和优化运算,得出优化后的开发流程。最后从信息的正向-反馈分析、任务等候时间分析和基于时间因子的总体开发周期分析三个方面验证了论文所提示优化方法的有效性。并结合流程优化结果,对YF公司的流程管理和控制提出了相应辅助措施。经过理论验证和实际结果分析,优化后的产品开发流程,有效减少了YF公司的设计迭代过程,减少了设计任务之间的耦合,从而缩短了产品开发周期。合理规划了各零部件设计之间的设计活动,提高了产品开效率。本文所述的研究内容为YF公司提升产品研发管理提供了详实的依据,同时该流程优化方法可为其他类型的流程改善引为参考。
杨凯盛[7]（2020）在《模块化绳索驱动仿生机器人臂刚度特性研究》文中指出受人体手臂结构的启发,本课题设计了一种模块化绳索驱动仿生机器人臂,该机器人臂由三自由度肩关节、单自由度肘关节和三自由度腕关节依次串联而成,其中每一个关节模块都是一种绳索驱动并联机构,动平台和定平台之间通过被动关节相连,并采用轻质绳索代替刚性杆件传递驱动力,绳索的驱动单元都安装在机器人臂底座上,因此,模块化绳索驱动仿生机器人臂具有质量轻、转动惯量小、载重/自重比高、工作空间大、刚度可变、安全性高等特点,特别适合机器人与人协作的应用场景,具有重要的研究意义和应用价值。本课题主要研究了模块化绳索驱动仿生机器人臂的设计学、运动学、静力学、刚度、绳索张力分配等关键问题,重点研究模块化绳索驱动仿生机器人臂的刚度特性,提出了一套系统的建模和分析方法。本课题的主要工作和贡献归纳如下:一、借鉴人体手臂的结构,设计了一种模块化、绳索驱动、刚度可变的仿生机器人臂。同时,为了增大驱动绳索的刚度变化范围,提出了一种基于扭簧的结构紧凑、安装方便的新型变刚度装置,将它串联在驱动绳索末端,可以有效提高机器人臂的柔顺性和安全性。二、建立了绳索驱动关节模块的运动学、静力学和刚度模型,并进行了系统的分析。由于绳索驱动关节模块的冗余驱动特性,当关节模块在外载荷作用下处于平衡位姿时,它的驱动绳索张力是多解的,通过调节驱动绳索的张力可以调节关节模块的刚度,体现关节模块的变刚度特性。三、三自由度关节模块是一种低刚度系统,并且它的动平台运动轨迹是流形SO（3）上的一条曲线,当外载荷变化时,关节模块的动平台会产生较大的位姿变化,采用传统的刚度辨识方法会产生较大的误差。因此,本课题在流形SO（3）上研究三自由度关节模块的运动和受力情况,并在流形SO（3）上引入了度量矩阵、Levi-Civita联络和协变导数,在流形SO（3）重新建立了它的刚度模型,基于刚度模型的近似表达式和最小二乘法,提出了一种高精度的三自由度关节模块的刚度辨识方法。四、为了实现机器人臂关节模块的刚度控制,提出了关节模块的面向刚度的绳索张力分配方法。其中,三自由度关节模块的刚度模型比较复杂,难以直接根据期望刚度计算出绳索张力,因此建立三自由度关节模块刚度矩阵的优化模型,利用关节模块的冗余驱动特性和静力学平衡方程,减少决策变量,消去等式约束,简化优化模型。由于优化模型的目标函数比较复杂,难以计算它的梯度,因此,常用的基于梯度的优化算法不适合求解该优化模型,本课题对传统的Nelder-Mead算法进行了改进,将它应用于含不等式约束的非线性优化模型,从而得到驱动绳索的最优张力。五、在关节模块刚度建模的基础上,建立了模块化绳索驱动仿生机器人臂末端刚度与各个关节模块刚度的关系,同时,为了实现模块化绳索驱动仿生机器人臂的刚度控制,研究了机器人臂的刚度分配方法。由于机器人臂的刚度模型比较复杂,因此,通过建立刚度矩阵的优化模型来求解。利用机器人臂的冗余驱动特性和静力学平衡方程,减少决策变量,消去等式约束,简化优化模型,最后采用改进的Nelder-Mead算法求解优化模型,得到各个关节模块的刚度。综上所述,本课题对模块化绳索驱动仿生机器人臂的设计、建模和分析进行了系统研究,重点围绕机器人臂的刚度特性,解决了关节模块的刚度建模、关节模块的刚度辨识、关节模块的绳索张力分配、机器人臂的刚度建模和刚度分配等关键问题,为模块化绳索驱动仿生机器人臂的深入研究和实际应用奠定基础。
蒋秋霞[8]（2020）在《煤层气开发风险评价决策支持系统实现》文中研究指明煤层气是一种新型清洁能源,我国的煤层气资源储量居世界第三。合理开发利用煤层气资源可优化我国的能源结构,保障煤矿安全生产,保护生态环境。煤层气项目开发是一项复杂的工程,具有周期长、投资大、风险高的特点。因此,有必要对煤层气开发风险进行综合评价。随着现代信息技术的发展,将决策支持系统引入风险评价中,可解决风险评价的非结构化和半结构化问题,有助于降低煤层气开发风险,帮助煤层气项目开发获得最大经济效益,并提升企业信息化管理水平。首先,论文介绍了煤层气开发风险评价相关理论和决策支持系统研究现状,结合煤层气开发风险特征,确定了煤层气开发风险评价指标体系。通过主观评价的三角模糊数方法、客观评价的熵值法、基于离差平方和最大化的组合赋权方法、带有路径分析的结构方程模型构建了煤层气开发风险综合评价模型。结合ALARP原理确定了风险可接受准则,辅助煤层气项目开发管理者进行决策。然后,根据软件工程思想进行系统需求分析,系统总体架构设计,功能设计和数据库设计,确定了系统的三库结构和功能模块。系统采用C/S模式,以Visual Studio2010和SQLServer2012为开发平台,利用ADO.NET、Echarts等技术开发实现了数据标准化、熵值法权重计算、三角模糊数权重计算、组合权重计算、结构方程权重计算、综合评价模型、数据可视化、辅助决策、路径分析等功能,为煤层气开发风险评价提供决策依据。最后,以沁水盆地柿庄南煤层气区块为例,对系统核心功能进行了应用验证。结果表明,系统可以对煤层气开发项目进行风险评价,也可通过路径分析识别风险产生的基本因素、根本因素和主要因素,从而为煤层气开发风险管理提供决策支持。
方丰灵[9]（2020）在《BIM对装配式建筑的驱动机制研究》文中提出为调整经济结构,实现资源最优配置,我国提出推行供给侧结构性改革。装配式建筑作为建筑行业对改革政策的响应,日渐成为研究的热门和焦点。然而装配式建筑独特的设计理念和施工工艺,极大地挑战了传统的建筑项目管理方式。BIM作为一种整体管理的系统理念,具体投射为一种现代化、集成式的信息协同技术,有利于解决装配式建筑发展中的问题,实现装配式建筑项目的增值。目前国外BIM和装配式建筑相对来说较为成熟,而国内的研究和推广还处于上升阶段,在BIM对装配式建筑的推动作用方面亟待研究。考虑到以上情况,本文基于BIM理念,研究我国装配式建筑项目发展的驱动影响因素及机制,并提出促进装配式建筑发展、实现项目增值的决策方案。首先,通过汇集国内外相关文献和装配式建筑项目的调研材料,在大量文本资料的基础上,通过ROST CM软件的分析,初步识别出对装配式建筑产生影响的因素,通过扎根理论对质性文本进一步语义分析,最终确定BIM对装配式建筑的27个重要驱动影响因素,并将全部因素按照性质类别聚类。其次,利用ISM解释结构模型分析各个驱动要素之间的关联性。通过专家访谈建立BIM对装配式建筑驱动因素的邻接矩阵,利用运算软件MABLAB高效得到可达矩阵,在此基础上推导出要素间的逻辑关系,并依据数学指标将因素分级,得出驱动因素中的深层根本要素。再次,根据科学有效的评价体系构建原则,选用与本文契合的ANP网络结构分析法进行指标评价。通过分析BIM驱动装配式建筑的各个因素的重要性,剖析各因素的特点和性质,为制定基于BIM的装配式建筑方案奠定基础。最后,解决如何选择合适的BIM应用方案的问题,即构建一个科学合理的驱动增值决策模型。根据灰色关联度模型定制方案增值决策系统,结合实际的装配式住宅小区项目进行方案分析,通过最优参考方案来衡量系统行为,指导项目采用合理的BIM增值方案,从而实现项目的增值。论文含有图37幅,表39个,参考文献101篇。
楚焕坤[10]（2020）在《基于累积前景理论的项目投标机会评价模型研究》文中指出社会主义市场经济和建设项目市场的蓬勃发展,促使了传统建设工程项目市场格局发生变革。招投标制度的引入,打破了我国传统建设工程项目承发包制度,建立了建设工程项目从设计到建造等全过程较为完备的市场经营制度。但该制度给施工单位决策者广阔的选择空间的同时,也使决策者面临着在不同建设项目投标中进行选择的难题。决策失误很可能影响工程项目各方的收益及社会效益,因此,提高我国施工单位决策者的项目评价和甄别能力具有重要意义。本文基于累积前景理论,将决策者的“有限理性”以及“损失规避”的心理特征引入多准则风险型决策问题,构建了项目投标机会评价模型,解决了项目投标决策者选择最合适的项目进行投标的问题。通过回顾梳理国内外现有相关文献,筛选出对于项目投标决策较为重要的5个一级、15个二级评价指标,并利用AHP法将指标赋权。对于评价方法的构建,运用考虑决策者风险偏好的累积前景理论,将决策者预期的评价指标值作为决策参考点,分别计算每个指标对应前景的权重函数和价值函数,再结合评价指标权重计算各方案的综合前景值。依据各方案的综合前景值对方案进行排序,从而进行投标决策,为项目投标策略的提出和优化提供理论支持。最后通过五个案例验证了该评价模型的可行性和合理性。本研究在理论方面,一方面一定程度上丰富了项目投标决策领域的理论和方法应用;另一方面,能够为施工单位项目决策者在进行项目选择时提供理论参考,提高我国施工单位决策者的项目评价能力,从而推动我国工程项目的建设和发展。
二、利用转置矩阵进行工程方案决策研究（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、利用转置矩阵进行工程方案决策研究（论文提纲范文）
（1）基于用户行为数据的个性化推荐算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 推荐系统算法理论研究 |
| 2.1 相似度计算算法 |
| 2.1.1 余弦相似度 |
| 2.1.2 修正余弦相似度 |
| 2.1.3 皮尔逊(Pearson)相关系数 |
| 2.1.4 Jaccard系数 |
| 2.2 个性化推荐技术 |
| 2.2.1 基于协同过滤的推荐算法 |
| 2.2.2 基于内容的推荐算法 |
| 2.2.3 基于深度学习的推荐 |
| 2.2.4 混合推荐算法 |
| 2.3 推荐算法的冷启动问题 |
| 2.4 推荐算法实验评估指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于LFM算法和标签数据的个性化推荐算法 |
| 3.1 LFM算法 |
| 3.2 算法改进与分析 |
| 3.2.1 用户标签矩阵的形成 |
| 3.2.2 用户兴趣矩阵模型的建立 |
| 3.3 隐性反馈与显性反馈的结合 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 相似度改进的推荐算法 |
| 4.1 传统相似度的计算及研究 |
| 4.2 巴氏系数 |
| 4.3 相似度改进分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验设计与结果 |
| 5.1 实验数据与平台 |
| 5.2 实验结果与分析 |
| 5.2.1 基于LFM算法与标签数据的推荐算法实验结果与分析 |
| 5.2.2 基于相似度改进的推荐算法实验分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（2）基于Spring与Vue的数据驱动矩阵教学辅助系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文主要贡献 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 前端及可视化相关技术 |
| 2.1.1 VUE.JS |
| 2.1.2 ECHARTS |
| 2.2 后端及数据库相关技术 |
| 2.2.1 SPRING框架 |
| 2.2.2 SPRING BOOT |
| 2.2.3 SPRING CLOUD |
| 2.2.4 MYSQL |
| 2.2.5 MYBATIS |
| 2.3 数据预处理算法 |
| 2.3.1 聚类算法 |
| 2.3.2 数据融合 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析与总体设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 系统功能需求 |
| 3.1.2 系统主要用例图 |
| 3.1.3 系统非功能需求 |
| 3.2 设计目标 |
| 3.2.1 环境设计 |
| 3.2.2 开发语言设计 |
| 3.3 系统总体设计 |
| 3.4 系统数据流程设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 矩阵解题子系统的设计与实现 |
| 4.1 矩阵知识库建立 |
| 4.1.1 矩阵构建规则 |
| 4.1.2 矩阵布尔逻辑规则 |
| 4.1.3 矩阵运算规则 |
| 4.2 矩阵读取输入 |
| 4.3 矩阵运算 |
| 4.4 矩阵运算实现步骤展示 |
| 4.5 解题过程与答案输出 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 教学辅助系统的设计与实现 |
| 5.1 数据库设计与实现 |
| 5.2 接口设计与实现 |
| 5.3 核心功能模块 |
| 5.3.1 登录/注册模块 |
| 5.3.2 智能解题模块 |
| 5.3.3 用户管理模块 |
| 5.3.4 题目管理模块 |
| 5.3.5 试卷中心模块 |
| 5.3.6 成绩分析模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统展示与功能测试 |
| 6.1 解题功能展示与测试 |
| 6.1.1 读取输入生成矩阵展示与测试 |
| 6.1.2 矩阵一元运算展示与测试 |
| 6.1.3 矩阵与数运算展示与测试 |
| 6.1.4 矩阵初等变换展示与测试 |
| 6.1.5 矩阵行列式求解展示与测试 |
| 6.1.6 矩阵二元运算展示与测试 |
| 6.2 系统其他功能展示与测试 |
| 6.2.1 用户管理模块展示与测试 |
| 6.2.2 试卷中心模块展示与测试 |
| 6.2.3 题目管理模块展示与测试 |
| 6.2.4 成绩分析模块展示与测试 |
| 6.2.5 个人中心模块展示与测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）基于出行行为影响机理的区域化可交易通行权优化理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 硏究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 综合评述 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 基于拥堵收费的区域化可交易通行权策略论证分析 |
| 2.1 拥堵收费策略 |
| 2.1.1 拥堵收费策略机理 |
| 2.1.2 拥堵收费策略类型 |
| 2.1.3 国外拥堵收费策略实施方法及效果研究 |
| 2.2 可交易通行权策略 |
| 2.2.1 可交易通行权策略工作机制 |
| 2.2.2 可交易通行权策略机理 |
| 2.3 拥堵收费和可交易通行权关联性及差异性分析 |
| 2.4 基于拥堵收费的区域化可交易通行权策略必要性及可行性分析 |
| 2.4.1 区域化策略实施的必要性分析 |
| 2.4.2 基于交通控制小区划分的区域化可交易通行权策略可行性分析 |
| 2.5 区域化可交易通行权策略工作机理及优势 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于交通控制小区的区域化可交易通行权收取单元划分 |
| 3.1 交通控制小区划分 |
| 3.1.1 交叉口关联度 |
| 3.1.2 谱聚类算法 |
| 3.1.3 基于多路谱聚类算法的交通控制小区划分技术 |
| 3.1.4 交通控制小区微调、合并和分割技术 |
| 3.2 基于交通控制小区的交通影响因素指数计算 |
| 3.2.1 交通控制小区的交通影响因素指数影响因素 |
| 3.2.2 基于熵权-TOPSIS合成模型的交通影响因素指数多指标集成 |
| 3.3 基于交通影响因素指数的交通控制小区通行权收取数量 |
| 3.3.1 交通影响因素指数及通行权收取数量对照表确定 |
| 3.3.2 交通影响因素指数及通行权收取数量对照表优化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 区域化可交易通行权下的出行者出行行为影响建模 |
| 4.1 出行行为研究理论基础 |
| 4.1.1 非集计模型基本理论 |
| 4.1.2 常用的Logit模型 |
| 4.2 Nested Logit(NL)模型构建 |
| 4.2.1 基本思想框架 |
| 4.2.2 出行者异质性 |
| 4.2.3 出行者出行目的 |
| 4.2.4 基于NL模型的出行行为预测模型 |
| 4.2.5 基于LOGSUM的模型层间联系搭建 |
| 4.2.6 PA矩阵转换成OD矩阵 |
| 4.3 数据调查方法及结果分析 |
| 4.3.1 调查方法 |
| 4.3.2 调查方案及调查问卷的内容 |
| 4.3.3 RP出行调查结果统计分析 |
| 4.3.4 SP出行调查结果统计分析 |
| 4.3.5 基于RP+SP的 NL模型参数标定 |
| 4.4 出行行为影响模型与区域化可交易通行权策略优化模型耦合思想 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 差异化目标导向下的区域化可交易通行权策略优化模型 |
| 5.1 基于区域化可交易通行权的多用户及系统均衡分配模型 |
| 5.1.1 传统的交通网络均衡模型 |
| 5.1.2 基于区域化可交易通行权的多用户交通网络均衡条件 |
| 5.1.3 基于区域化可交易通行权的多用户及系统均衡分配模型构建 |
| 5.1.4 模型求解方法 |
| 5.2 路网容量最大化导向下的区域化可交易通行权模型研究 |
| 5.2.1 路网容量最大化目标的研究必要性 |
| 5.2.2 路网服务水平的限制条件 |
| 5.2.3 环境容量约束条件 |
| 5.2.4 基于路网容量最大化的双层规划模型 |
| 5.3 路网容量最大化导向下的区域化可交易通行权模型求解 |
| 5.3.1 基于变分不等式的灵敏度分析 |
| 5.3.2 基于灵敏度分析的双层规划模型求解方法 |
| 5.4 社会福利最大化导向下的区域化可交易通行权模型研究 |
| 5.4.1 社会福利最大化目标的研究必要性 |
| 5.4.2 区域化可交易通行权需求计算 |
| 5.4.3 基于社会福利最大化的双层规划模型 |
| 5.5 社会福利最大化导向下的区域化可交易通行权模型求解 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 区域化可交易通行权系统稳定性研究及保障方法 |
| 6.1 基于蛛网理论的交易系统稳定性分析 |
| 6.1.1 蛛网理论 |
| 6.1.2 简单路网系统稳定性分析 |
| 6.1.3 复杂路网下供需与价格关系及系统稳定性分析 |
| 6.1.4 可交易通行权系统稳定性的敏感性分析 |
| 6.2 出行者与交易所之间交易履约行为策略的演化稳定分析 |
| 6.2.1 信用风险及履约率 |
| 6.2.2 履约监管演化博弈论模型 |
| 6.2.3 演化稳定性分析 |
| 6.2.4 履约率与交易价格之间的定量关系 |
| 6.3 购买者和出售者之间订单交易履约行为策略的演化稳定分析 |
| 6.3.1 订单履约率下的博弈行为 |
| 6.3.2 演化稳定性分析 |
| 6.3.3 订单履约率与交易价格之间的定量关系 |
| 6.4 区域化可交易通行权收取识别技术及交易平台框架构建 |
| 6.4.1 区域化可交易通行权收取识别技术及流程 |
| 6.4.2 基于区块链技术的区域化可交易通行权交易平台框架构建 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 实例分析 |
| 7.1 路网基本概况 |
| 7.1.1 路段流量调查 |
| 7.1.2 交叉口流量调查 |
| 7.1.3 公共交通调查 |
| 7.1.4 停车实施调查 |
| 7.2 常规状态下的交通分配结果 |
| 7.2.1 初始交通控制小区划分 |
| 7.2.2 不同出行目的下异质性出行群体PA分布 |
| 7.2.3 交通分配结果分析 |
| 7.3 目标导向下的区域化可交易通行权策略模拟研究 |
| 7.3.1 初始交通控制小区通行权收取数量 |
| 7.3.2 路网容量最大化下的区域化可交易通行权模型模拟结果 |
| 7.3.3 社会福利最大化下的区域化可交易通行权模型模拟结果 |
| 7.4 模拟结果比较及分析 |
| 7.4.1 路网运行状况评价 |
| 7.4.2 路网容量状况评价 |
| 7.4.3 路网稳定性状况评价 |
| 7.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 主要研究结论 |
| 主要创新点 |
| 研究展望 |
| 附录一 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得研究成果 |
| 致谢 |
（4）动应力场和渗流场耦合作用下软黏土变形特性及沉降预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 软黏土动力特性与渗透特性 |
| 1.2.2 多场耦合下软黏土变形特性 |
| 1.2.3 软黏土本构模型 |
| 1.2.4 软黏土沉降预测 |
| 1.3 研究内容和研究方法 |
| 1.4 创新点与技术路线 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 滨海软黏土工程特性试验分析 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 基本物理特性 |
| 2.2.1 沉积历史 |
| 2.2.2 矿物成分 |
| 2.2.3 微观结构特征 |
| 2.3 软黏土强度特性 |
| 2.4 软黏土渗透特性 |
| 2.5 软黏土变形特性 |
| 2.5.1 压缩指标 |
| 2.5.2 固有压缩曲线和沉积压缩曲线 |
| 2.5.3 固结系数 |
| 2.5.4 超固结比 |
| 2.5.5 次固结特性 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 考虑渗流作用的软黏土动力变形与渗透特性试验研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 试验设计与试验方案 |
| 3.2.1 试验土样 |
| 3.2.2 试验仪器和步骤 |
| 3.2.3 试验方案 |
| 3.3 试验结果分析 |
| 3.3.1 动渗耦合作用下软黏土渗透特性 |
| 3.3.2 动渗耦合作用下软黏土动力变形特性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 动渗耦合作用下软黏土弹塑性本构模型研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 本构模型建立 |
| 4.2.1 弹性应变增量 |
| 4.2.2 正常固结线和临界状态线 |
| 4.2.3 边界面方程 |
| 4.2.4 硬化规律与一致性条件 |
| 4.3 模型参数确定 |
| 4.4 模型UMAT实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 动渗耦合作用下软黏土地基沉降预测数值模拟研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 动渗耦合作用下软黏土地基沉降现场试验分析 |
| 5.2.1 工程概况 |
| 5.2.2 现场监测布置 |
| 5.2.3 试验结果分析 |
| 5.3 动渗耦合作用软黏土地基沉降数值模拟分析 |
| 5.3.1 模型建立 |
| 5.3.2 数值结果与监测结果对比 |
| 5.3.3 影响因素分析 |
| 5.3.4 沉降预测方法对比分析 |
| 5.3.5 多因素耦合沉降预测公式建立 |
| 5.4 动渗耦合条件下软黏土沉降预测程序设计 |
| 5.4.1 界面设计 |
| 5.4.2 程序调试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录-程序 |
| 附录 A:动渗耦合作用下软黏土弹塑性本构模型研究 |
| 附录 B:考虑动荷载与渗流多影响因素的软黏土地基变形预测模型 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（5）神经网络在基带信号处理中的应用及其高效实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 英文缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 极化码译码 |
| 1.2.2 大规模MIMO检测 |
| 1.2.3 信道均衡 |
| 1.2.4 深度神经网络硬件加速器 |
| 1.3 本文研究内容及意义 |
| 1.4 文章组织结构 |
| 第二章 神经网络在信道译码中的应用 |
| 2.1 极化码置信传播(BP)译码算法 |
| 2.1.1 精确BP译码算法 |
| 2.1.2 低复杂度BP译码算法 |
| 2.2 深度学习优化极化码BP译码器 |
| 2.2.1 2维偏移最小和译码算法 |
| 2.2.2 神经网络的构建及其训练方法 |
| 2.2.3 实验结果 |
| 2.3 通过深度学习优化的Polar-LDPC级联译码器 |
| 2.3.1 级联的Polar-LDPC码 |
| 2.3.2 级联的OMS译码算法 |
| 2.3.3 级联的LDPC码的比特选择方案 |
| 2.3.4 级联的Polar-LDPC码的优化 |
| 2.3.5 实验结果 |
| 2.4 优化方法的复杂度分析 |
| 2.4.1 基于深度学习优化的算术复杂度 |
| 2.4.2 暴力搜索方法的复杂度 |
| 2.4.3 遗传算法的复杂度 |
| 2.4.4 和密度演进算法的比较 |
| 2.5 本章总结 |
| 第三章 神经网络在大规模MIMO检测中的应用 |
| 3.1 大规模MIMO系统模型 |
| 3.2 置信传播检测算法 |
| 3.2.1 BP检测器 |
| 3.2.2 CHEMP检测器 |
| 3.3 简化的置信传播检测算法 |
| 3.3.1 消息阻尼算法 |
| 3.3.2 Max-Sum算法 |
| 3.3.3 低复杂度的CHEMP算法 |
| 3.4 基于DNN的MIMO检测器 |
| 3.4.1 深度神经网络 |
| 3.4.2 多维度校正因子 |
| 3.4.3 DNN检测器 |
| 3.5 实验结果 |
| 3.5.1 DNN结构和训练细节 |
| 3.5.2 数值结果 |
| 3.5.3 复杂度分析 |
| 3.6 本章总结 |
| 第四章 神经网络在信道均衡中的应用 |
| 4.1 系统模型 |
| 4.1.1 码间干扰 |
| 4.1.2 非线性失真 |
| 4.1.3 最大似然均衡器 |
| 4.2 基于神经网络的联合均衡器和译码器 |
| 4.2.1 基于卷积神经网络的均衡器 |
| 4.2.2 深层神经网络译码器 |
| 4.2.3 训练过程 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 在线性信道上的实验结果 |
| 4.3.3 在非线性信道上的实验结果 |
| 4.3.4 联合均衡器和译码器的实验结果 |
| 4.4 算法分析 |
| 4.4.1 相关的工作 |
| 4.4.2 复杂度分析 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 低比特量化及优化策略 |
| 5.1 极化码BP译码器的量化策略 |
| 5.1.1 信道软信息的定点数量化 |
| 5.1.2 初始化LLR值的缩放策略 |
| 5.2 卷积神经网络的高效非均匀量化策略 |
| 5.2.1 非均匀量化和数据压缩算法 |
| 5.2.2 CNN加速器设计 |
| 5.2.3 实验结果 |
| 5.3 神经网络在通信系统中的量化策略 |
| 5.3.1 所提出的高效神经网络优化框架 |
| 5.3.2 迭代优化方法 |
| 5.3.3 高效卷积神经网络的设计 |
| 5.3.4 实验结果 |
| 5.4 本章总结 |
| 第六章 高效极化码置信度传播(BP)译码器 |
| 6.1 极化码置信度传播译码器的硬件设计 |
| 6.1.1 硬件架构总览 |
| 6.1.2 量化策略 |
| 6.1.3 处理单元阵列 |
| 6.1.4 级联的LDPC译码器 |
| 6.1.5 支持多码长-多码率的可配置硬件架构 |
| 6.1.6 早停止模块 |
| 6.1.7 硬件时序 |
| 6.2 ASIC实现结果和分析比较 |
| 6.2.1 实现细节 |
| 6.2.2 与已有极化码BP译码器的比较 |
| 6.2.3 与已有SCL和CA-SCL译码器的比较 |
| 6.3 本章总结 |
| 第七章 基于快速卷积算法的卷积神经网络加速器设计与实现 |
| 7.1 已有卷积算法的介绍与分析 |
| 7.1.1 卷积层 |
| 7.1.2 转置卷积层 |
| 7.1.3 CNN的快速卷积算法 |
| 7.1.4 已有算法总结分析 |
| 7.2 费马数变换加速的卷积神经网络 |
| 7.2.1 算法设计 |
| 7.2.2 基于2-D OaS FNT的快速卷积算法 |
| 7.2.3 基于1-D OaS FNT的快速转置卷积算法 |
| 7.2.4 小尺寸特征图的优化技术 |
| 7.2.5 复杂度分析 |
| 7.3 FNT硬件设计 |
| 7.3.1 片上全局存储器(On-chip Global Buffer) |
| 7.3.2 PE阵列 |
| 7.3.3 FNT/IFNT变换模块 |
| 7.3.4 BN和(P)ReLU模块 |
| 7.4 设计参数和内存访问优化 |
| 7.4.1 全局存储器大小和数据重用策略 |
| 7.4.2 并行度最大化和循环展开 |
| 7.4.3 快速FNT/IFNT模块 |
| 7.5 性能建模分析 |
| 7.6 实验结果 |
| 7.6.1 实验设置 |
| 7.7 相关的工作 |
| 7.7.1 CNN硬件加速器 |
| 7.7.2 GAN硬件加速器 |
| 7.8 本章总结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 全文总结与主要贡献 |
| 8.2 进一步的研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A 引理1的证明 |
| 附录 B 引理2和引理3的证明 |
| 附录 C 基于Tensorflow库的Polar-LDPC级联译码器核心代码 |
| 附录 D 基于Tensorflow库的DNN-MPD大规模MIMO检测器核心代码 |
| 附录 E 基于Pytorch库的CNN信道均衡器核心代码 |
| 附录 F 实验中使用的CNN模型结构 |
| 附录 G 实验中使用的GAN模型结构 |
| 附录 H Winograd快速卷积算法的推导 |
| H.1 F(2,3)快速卷积算法 |
| H.2 F(2×2, 3 × 3)快速卷积算法 |
| H.3 F(4×4, 3 × 3)快速卷积算法 |
| 附录 Ⅰ 快速FNT变换的Matlab核心代码 |
| 作者攻读硕士学位期间的研究成果 |
（6）基于设计结构矩阵的YF公司产品开发流程优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出和研究意义 |
| 1.2 研究的内容和解决的问题 |
| 1.3 本章小结 |
| 第二章 理论综述 |
| 2.1 产品开发流程优化相关理论 |
| 2.2 DSM设计结构矩阵理论综述 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 YF公司产品开发流程问题分析 |
| 3.1 YF公司简介 |
| 3.2 YF公司产品开发流程现有问题分析 |
| 3.3 YF公司产品开发流程影响因素分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于DSM的开发流程优化 |
| 4.1 DSM模型的建立与优化 |
| 4.2 耦合任务优化 |
| 4.3 优化效果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 优化流程方案的实施与管理 |
| 5.1 流程优化的实施 |
| 5.2 流程优化管理 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究不足和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）模块化绳索驱动仿生机器人臂刚度特性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 绳索驱动机器人机构的研究现状 |
| 1.2.1 绳索驱动机器人机构的分类 |
| 1.2.2 绳索驱动机器人机构的设计与应用 |
| 1.2.3 绳索驱动机器人机构的理论研究 |
| 1.3 博士课题研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 博士论文总体结构 |
| 第2章 模块化绳索驱动仿生机器人臂设计分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 模块化绳索驱动仿生机器人臂设计 |
| 2.3 变刚度装置设计 |
| 2.4 单自由度关节模块运动学分析 |
| 2.5 三自由度关节模块运动学分析 |
| 2.6 模块化绳索驱动仿生机器人臂运动学分析 |
| 2.6.1 机器人臂位姿分析 |
| 2.6.2 机器人臂速度分析 |
| 2.7 小结 |
| 第3章 关节模块刚度分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 单自由度关节模块刚度分析 |
| 3.3 三自由度关节模块刚度分析 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 三自由度关节模块刚度辨识方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 流形SO(3)上的刚度模型 |
| 4.2.1 流形SO(3)上的切空间与瞬时位移 |
| 4.2.2 流形SO(3)上的度量 |
| 4.2.3 流形SO(3)上的余切空间与载荷 |
| 4.2.4 流形SO(3)上的微分运算 |
| 4.2.5 流形SO(3)上的测地线 |
| 4.2.6 流形SO(3)上的刚度模型 |
| 4.3 刚度辨识方法 |
| 4.3.1 刚度估算方法 |
| 4.3.2 刚度辨识方法与实验 |
| 4.3.3 刚度验证方法与实验 |
| 4.3.4 实验结果讨论 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 关节模块绳索张力分配方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 单自由度关节模块绳索张力分配方法 |
| 5.2.1 绳索张力分配方法 |
| 5.2.2 仿真验证 |
| 5.3 三自由度关节模块绳索张力分配方法 |
| 5.3.1 建立优化模型 |
| 5.3.2 求解优化模型 |
| 5.3.3 仿真验证 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 模块化绳索驱动仿生机器人臂刚度分配方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 模块化绳索驱动仿生机器人臂静力学分析 |
| 6.2.1 腕关节平衡状态分析 |
| 6.2.2 肘关节平衡状态分析 |
| 6.2.3 肩关节平衡状态分析 |
| 6.2.4 模块化绳索驱动仿生机器人臂平衡状态分析 |
| 6.3 模块化绳索驱动仿生机器人臂刚度分析 |
| 6.3.1 腕关节刚度分析 |
| 6.3.2 肘关节刚度分析 |
| 6.3.3 肩关节刚度分析 |
| 6.3.4 模块化绳索驱动仿生机器人臂刚度分析 |
| 6.4 模块化绳索驱动仿生机器人臂刚度分配方法 |
| 6.4.1 建立优化模型 |
| 6.4.2 求解优化模型 |
| 6.4.3 仿真验证 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结与贡献 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 改进的Nelder-Mead算法 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（8）煤层气开发风险评价决策支持系统实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 2 系统开发相关技术 |
| 2.1 C/S模式 |
| 2.2.NET框架和C |
| 2.3 数据存储及数据访问技术 |
| 2.4 Echarts |
| 2.5 本章小结 |
| 3 煤层气开发风险评价理论基础 |
| 3.1 煤层气开发风险评价指标体系 |
| 3.2 基于优化组合赋权的煤层气开发风险评价指标权重确定 |
| 3.3 结构方程模型 |
| 3.4 煤层气开发风险综合评价模型 |
| 3.5 ALARP准则 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 煤层气开发风险评价决策支持系统设计与实现 |
| 4.1 平台需求分析 |
| 4.2 系统设计 |
| 4.3 系统功能实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 煤层气开发风险评价决策支持系统应用实例 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.2 应用实例 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（9）BIM对装配式建筑的驱动机制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题的提出 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 研究理论基础与文献综述 |
| 1.5 主要研究内容、方法和技术路线 |
| 2 装配式建筑驱动因素的文本数据分析 |
| 2.1 装配式建筑驱动因素的数据挖掘流程 |
| 2.2 装配式建筑驱动因素分析 |
| 2.3 BIM对装配式建筑的驱动因素分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 BIM对装配式建筑的驱动机制分析 |
| 3.1 基于问卷调研的影响因素关联性分析 |
| 3.2 基于解释结构模型的驱动模型构建 |
| 3.3 基于解释结构模型的驱动机制分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 BIM对装配式建筑的驱动增值评价体系 |
| 4.1 评价体系的构建与方法选取 |
| 4.2 基于ANP的 BIM对装配式建筑驱动指标构建 |
| 4.3 基于ANP的 BIM对装配式建筑驱动指标评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 BIM对装配式建筑驱动增值决策模型 |
| 5.1 灰色关联理论 |
| 5.2 基于灰色关联性分析的决策模型 |
| 5.3 评价结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（10）基于累积前景理论的项目投标机会评价模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容和框架 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 项目招投标概述 |
| 2.1.1 项目招投标的概念与内涵 |
| 2.1.2 项目投标决策 |
| 2.2 风险型决策概述 |
| 2.2.1 风险型决策定义 |
| 2.2.2 风险型决策问题的决策准则 |
| 2.3 前景理论概述 |
| 2.3.1 原始前景理论 |
| 2.3.2 累积前景理论 |
| 第3章 项目投标机会评价指标体系构建 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 指标以及指标体系 |
| 3.3 指标的选择原则 |
| 3.4 评价指标体系构建 |
| 3.4.1 指标选取方法 |
| 3.4.2 评价指标的选择 |
| 第4章 基于累积前景理论的项目投标机会评价模型构建 |
| 4.1 建模思路 |
| 4.2 建立决策矩阵 |
| 4.3 计算各指标的决策权重 |
| 4.4 决策参考点的选取 |
| 4.5 计算各方案中各指标的前景价值 |
| 4.6 计算各项目的综合前景价值 |
| 第5章 案例实证分析 |
| 5.1 案例介绍 |
| 5.1.1 给排水管道工程建设项目 |
| 5.1.2 高标准蔬菜保供基地建设项目 |
| 5.1.3 实验小学学生食堂建设项目 |
| 5.1.4 美丽乡村建设项目 |
| 5.1.5 村民回迁房建设项目 |
| 5.2 案例计算 |
| 5.2.1 建立决策矩阵 |
| 5.2.2 计算评价指标权重 |
| 5.2.3 决策参考点的选取 |
| 5.2.4 计算各方案中各指标的前景价值 |
| 5.2.5 计算各项目的综合前景价值 |
| 5.3 案例结果分析与总结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、利用转置矩阵进行工程方案决策研究（论文参考文献）
- [1]基于用户行为数据的个性化推荐算法研究[D]. 程苗. 哈尔滨理工大学, 2021(09)
- [2]基于Spring与Vue的数据驱动矩阵教学辅助系统[D]. 吴欣贇. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于出行行为影响机理的区域化可交易通行权优化理论与方法研究[D]. 李维佳. 长安大学, 2021(02)
- [4]动应力场和渗流场耦合作用下软黏土变形特性及沉降预测研究[D]. 冯双喜. 天津大学, 2020(01)
- [5]神经网络在基带信号处理中的应用及其高效实现[D]. 徐炜鸿. 东南大学, 2020(01)
- [6]基于设计结构矩阵的YF公司产品开发流程优化研究[D]. 顾丹州. 东华大学, 2020(01)
- [7]模块化绳索驱动仿生机器人臂刚度特性研究[D]. 杨凯盛. 中国科学院大学(中国科学院宁波材料技术与工程研究所), 2020(02)
- [8]煤层气开发风险评价决策支持系统实现[D]. 蒋秋霞. 中国矿业大学, 2020(03)
- [9]BIM对装配式建筑的驱动机制研究[D]. 方丰灵. 中国矿业大学, 2020(01)
- [10]基于累积前景理论的项目投标机会评价模型研究[D]. 楚焕坤. 吉林大学, 2020(08)