一、Research on the Architecture of e-manufacturing and Its Application（论文文献综述）
高学伟[1]（2021）在《数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用研究》文中研究指明随着社会经济的飞速发展,我国产业结构优化调整和转型升级进程的深入,要实现未来“碳达峰,碳中和”的目标,需要建设清洁低碳、安全高效的现代能源体系。以风电和太阳能发电为代表的可再生能源替代作用日益突显,而火电机组在未来很长一段时间内仍将处于主导地位。亟需解决火电和可再生能源的协同发展问题,大型火电机组更多需要担负起高效节能、低碳环保、深度调频调峰的任务。实施电能替代供热对于推动能源消费革命、减少碳排放、促进能源清洁化意义重大。利用电锅炉储热供暖还可以降低电网调节压力,增加供热能力,有效解决可再生能源的消纳问题。火电机组热力系统和电锅炉储热供暖热力系统都属于典型的非线性、多参数、强耦合的复杂热力系统。本文通过研究流体网络机理建模和数据驱动建模相融合的数字孪生建模方法,为热力系统建模工作提供了新的思路和途径,为热力系统安全、环保和经济运行提供理论支撑。论文围绕数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用,主要研究内容和成果包括以下几个方面:（1）对数字孪生理论、热力系统建模理论以及大数据处理等基本理论进行了研究。比较了数字孪生与仿真技术及信息物理系统的异同;以火力发电厂为例,研究了流体网络机理建模及求解方法;对Hadoop系统的MapReduce与Spark计算进行了对比分析,对实时数据处理Spark Streaming与Storm进行了对比分析,并搭建了适用于数字孪生及大数据在热力系统建模领域应用的大数据分布式集群平台;在该集群上实现了大数据的存储管理,以及大数据分布式计算,研究了基于大数据平台的数据驱动建模理论,包括支持向量回归建模、极限学习机建模、智能辨识优化算法以及即时学习等基本理论。（2）针对数据驱动建模方法的研究,提出一套基于改进即时学习策略的自适应数据驱动建模方法。采用“主成分+互信息”的方法获得输入和输出变量之间的相关程度,确定权重因子,然后利用“欧式距离+角度”定义一种加权综合相似度度量函数。在离线状态下,利用改进遗传模拟退火模糊聚类方法进行工况划分;进行工况预测时,采用一种多层次综合相似度度量的相似工况快速识别方法构建相似工况训练集,即根据两级搜索的策略实现了在线快速识别:初级识别是确定预测工况在历史工况库中所属的类别提取预测类工况,次级识别是采取基于综合相似度度量函数的相似工况识别方法,在历史数据库中针对预测类工况的快速识别;局部模型建模方法是在Spark计算框架下,对SparkSVMHPSO算法、Spark ELM算法以及基于SparkHPSO的多参数辨识等数据驱动建模方法进行研究。然后以SCR脱硝系统出口 NOx预测、电锅炉储热供热系统源侧及荷测负荷预测为案例,验证了所提出的建模方法有效性。为热力系统数字孪生模型建模及系统工况优化提供了理论支撑。（3）针对数据孪生建模的研究,提出一套改进即时学习策略的自适应数据驱动与机理模型多参数辨识协同融合的数字孪生建模方法。在建立热力系统机理模型的基础上,关键的设备模型参数利用多参数多工况拟合的离线智能辨识方法,得到可以模拟实际系统全工况下动态变化趋势的离线智能参数辨识模型;以离线智能参数孪生模型为主,根据相似度阈值进行判断,采用自适应模型参数更新策略,实现数字孪生模型的在线协同;为进一步提升孪生模型预测的精度和鲁棒性,采用移动窗格信息熵的多模型输出在线融合方法,提升关键工况以及动态变化过程的逼近程度。基于这一理论构建的数字孪生模型,能够基于系统运行数据持续进行自我修正,在线跟踪设备运行特性,从而具有自适应、自演进的智能化特点,能够全面反映系统的运行状态和性能,为系统工况迭代优化提供可靠的模型输入和结果校验工具。以燃煤电站SCR脱硝系统和电锅炉储热供热系统为研究对象,建立其热力系统数字孪生模型。（4）最后,基于数字孪生模型的实时跟踪能力,提出一种基于负荷分配和工况寻优的热力系统智能工况动态寻优策略。并以电锅炉储热供热系统为研究对象,根据能耗成本分析和负荷分配策略,利用数字孪生模型系统,对电网负荷、电锅炉系统、储热系统进行预测计算,模拟不同运行方案、不同工况下系统动态运行,得出最优的供热调节和负荷分配方案。以火力发电厂SCR脱硝系统为例,根据建立的自适应、自演进的智能化SCR脱硝系统数字孪生模型,将该模型应用于模型预测控制算法中。结果表明,利用基于数字孪生模型的自适应预测控制算法比传统的PID控制效果更精确,运行更稳定。证明了所提建模方法的有效性,具有重要的工程实用意义和行业示范价值。
教育部[2]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中进行了进一步梳理教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
王益成[3]（2020）在《数据驱动下科技情报智慧服务模式研究》文中认为从“信息时代”到“数据驱动”的智慧服务时代,多源异构且海量的数据资源成为人们解决问题的出发点。将多源异构且海量的数据资源纳入科技情报智慧服务模式中,不再局限于传统科技情报服务涉及的专利数据、科技文献数据、实地调研数据与科技项目数据等,还应该涵盖更广范围的互联网数据资源、科研社交媒体数据资源、社交网络数据资源与政府开放数据资源等多种来源的数据形式。数据资源驱动着科技情报服务从用户需求感知、科技情报内容获取与科技情报服务场景化推送这三个核心功能实现科技情报智慧服务模式,实现了科技情报服务流程的创新。本研究旨在以新视角探索数据驱动时代科技情报智慧服务模式及其实现,解析科技情报智慧服务构成要素及其特征,以实证分析探索数据驱动时代科技情报服务向智慧服务模式转型的思路,为科技情报机构科学转型提供理论与实践支撑。基于此,通过界定“数据驱动”、“情报、智能与智慧的辩证关系”、“智慧服务”与“科技情报智慧服务”等相关概念,以回顾智慧服务、科技情报服务与科技情报智慧服务研究现状为基础,综合运用文献调研法、问卷调查法、情境实验法、案例分析法与模式构建法分析了科技情报智慧服务的数据环境、驱动模式、创新模式与模式实现以及保障策略的制定。围绕科技情报智慧服务模式这一核心研究内容,本文第三章从科技情报智慧服务模式构成要素及表现特征为出发点对智慧数据、用户需求、智能技术、智慧情报、情报工作者、智慧服务平台与情报分析方法这七个维度进行详细阐述,分析了各构成要素在科技情报智慧服务模式中的地位以及数据驱动各构成要素的融合协作的服务特征;第四章以“数据驱动”视角切入科技情报智慧服务模式构建研究,更多的体现智慧数据服务作为智慧服务的核心构成要素,实现数据驱动科技情报智慧服务,获取用户需求,利用智能技术分析获取情报,实现场景化服务推送与嵌入式的科技情报服务;第五章就如何实现数据驱动科技情报智慧服务进行了详细阐述,从多源数据分析切入科技情报智慧服务模式的实现研究过程,体现了数据驱动作为科技情报服务的新范式与新思想,着重从需求感知、内容获取与服务推送等三个科技情报服务流程构成解析科技情报智慧服务模式实现路径,综合运用用户画像方法、数据挖掘方法与场景分析和需求侦测方法对科技情报智慧服务模式进行解析,并融入科研大数据在此过程中结构、类型与属性分析结果进行解析,探究这些数据在需求感知、内容获取与服务推送中的应用关系,进而实现科技情报智慧服务模式并完善科技情报智慧服务研究体系;第六章采用单案例横向研究方法研究格微软件数据驱动背景下科技情报智慧服务模式的系统优化策略;第七章就如何实现科技情报机构实现智慧服务模式转型升级分析了相关保障策略。具体内容如下:（1）系统分析了科技情报智慧服务模式核心构成要素与特征。构成要素涵盖数据、用户、技术、智慧情报、科技情报工作者、智慧服务平台与方法等七个维度,将从这七个维度进行深入分析,并在此基础上讨论数据驱动下科技情报智慧服务实现的理论与实践基础,进而对科技情报智慧服务的需求敏感性、数据多源性、技术智能性与服务场景化等四个主要特征进行解读。系统分析科技情报智慧服务构成要素是构建科技情报智慧服务模式的基础,在文献调研并借鉴其它领域实践经验的基础上对各个构成要素进行详细分析。数据、用户、技术、内容、科技情报工作者、智慧服务平台与方法等七个维度间相互关联、相互印证,进一步丰富着科技情报智慧服务研究领域的知识体系。（2）构建了数据驱动下的科技情报智慧服务模式。从“数据驱动”视角切入科技情报智慧服务模式构建研究,更多的体现智慧数据服务作为智慧服务的核心构成要素,实现数据驱动科技情报智慧服务,获取用户需求,利用智能技术分析获取情报,实现场景化服务推送与嵌入式的科技情报服务。在此过程中优化传统科技情报服务模式,优化构成科技情报智慧服务的各个构成要素,实现模式最优化并体现科技情报智慧服务的四个特征,通过文献调研法探讨已有服务模式的优劣势,重构科技情报服务模式与流程,重点突出智慧实现流程,数据如何驱动智慧情报服务。（3）分析了数据驱动下科技情报智慧服务的实现路径。以科技情报智慧服务模式实现的三项核心功能为基础,在实现智慧服务核心功能基础上实现科技情报智慧服务,从多源科研大数据分析切入科技情报智慧服务模式的实现研究过程,体现了数据驱动作为科技情报服务的新范式与新思想,着重从需求感知、内容获取与服务推送等三个科技情报服务流程构成解析科技情报智慧服务模式实现路径,综合运用用户画像方法、数据挖掘方法与场景分析和需求侦测方法对科技情报智慧服务模式进行解析,并融入科研大数据在此过程中结构、类型与属性分析结果进行解析,探究这些数据在需求感知、内容获取与服务推送中的应用关系,进而实现科技情报智慧服务模式并完善科技情报智慧服务研究体系。（4）采用单案例横向研究方法研究格微软件数据驱动背景下科技情报智慧服务模式的系统优化策略,在分析格微软件基本概况与发展现状的基础上,进而分析格微软件科技情报智慧服务发展模式,并对其较为超前的实践应用成果进行分析,然后借鉴前述构建的科技情报智慧服务模式及其实现研究,提出格微软件在数据驱动背景下科技情报服务模式优化的策略。（5）制定数据驱动下科技情报智慧服务模式保障策略。以构成数据驱动下科技情报智慧服务模式的构成要素以及智慧服务模式实现过程为主体制定数据驱动下科技情报智慧服务模式保障策略,具体维度包含数据、用户、科技情报工作者、科技情报服务机构、政府部门、技术与方法等维度。如完善数据安全保障机制,完备数据分析技术、方法与工具,科技情报服务人才队伍建设,建立健全相关法律法规等。制定数据驱动下的科技情报智慧服务模式保障策略应依据重点保障关键要素、完备并疏通科技情报智慧服务流程、科技情报智慧服务整体平衡、联合共建共享等四项基本原则。数据驱动时代,传统科技情报服务模式已然无法满足用户崛起的趋势以及内外环境面临的机遇与挑战,界定数据驱动科技情报智慧服务的内涵与外延,探索科技情报智慧服务模式的实现,有利于从方法论认知层面为科技情报智慧服务的转型升级提供理论支撑,本文构建的数据驱动科技情报智慧服务模式也更具实践价值。
杨学科[4]（2020）在《数字宪治主义研究》文中指出数字社会是我们正在经历且未来样态还不明确的人类社会发展阶段,相对传统的“土地”资源为主的农业社会、“化石”资源为支撑的工业社会,数字社会的资源基础变成了非消耗性、非实体性的数据和算法,数据和算法成为新的生产力,也成为新社会的问题之根。一般而言,算法问题主要体现在算法歧视、算法权力两方面。其中,算法歧视是指算法在编码、收集、选择或使用数据训练时,会出现直接或间接基于种族、肤色、性别、宗教、政治见解、民族、血统或社会出身等的区别、排斥或特惠的偏见现象。算法歧视产生原因主要在于内置性编码凝视,有限、不相关或不正确的训练数据,算法黑箱建模方法的歧视或三者的不同组合。在数字社会,算法权力成为一种新的权力形态。理解算法权力的中心不是在算法技术系统的力量,而是作为技术系统的算法映射到社会系统中的权力转化过程:决策算法化、算法法律化、权力微粒化,这对理解作为技术的算法系统如何具有社会权力（力量）更具实质性意义。对于数据问题而言,数据的内部问题主要是数据海量、数据安全、数据隐私、数据污染,外部问题主要是政治上的数据老大哥、经济上的数据殖民主义、文化上的数据达尔文主义。数字科技对宪法的影响,主要体现在宪法价值和私权力崛起上。宪法价值体系的三位一体公式“人权、法治和民主”,在数字科技发展的影响下,也面临人权风险和人权新可能、法治系统的权力失衡和民主新可能的问题。在私权力崛起方面,数字平台为首的私权力,所具有的支配优势和资源、准监管角色、准国家状态,对宪法理论的公私二分法、基本权利第三人效力、民族国家理论都有破坏性影响。因此,宪法的内涵面临着解体的可能。不能不说,数字社会的宪法时刻已然到来。因此,研究数字科技对宪法的影响,是一个重大宪法性问题,也会有助于此问题的宪法性规范生成并被纳入新的宪治秩序当中。对数字科技所造成的宪法时刻的回馈反应,是一个需要理论和制度设计的重大现实课题。在理论上,预测、想象未来法理状况的法理学研究是数字社会宪法时刻的理论逻辑起点,没有对未来法理的想象和预测,宪法难有见时知几之变,很难应对数字科技迅猛发展所造成未可预知的宪法挑战。数据权利纳入第四代人权框架,数字科学福利权的惠益数字科技福祉策略,算法问题治理的元规制方案,弹性宪法的构建,这些都是可供甄选的制度设计策略。在这些制度设计策略中,又分为权利保护模式和权力规制模式。一方面,保护模式充当权利的保护罩。数据权利纳入第四代人权框架,这种基于人权的数字技术发展战略可以回应数字社会的数据发展现实。数字科学福利权的惠益数字科技福祉策略,可解决第四代人权对弱势群体等普惠不足的问题。第四代人权数字人权的享有是数字科学福利的体现,数字科学福利是第四代人权数字人权的旨归,这也符合罗尔斯正义二原则:数字社会的人们应当完全平等的自由享有数字权利,但对于数字科技领域科学福利最小受惠者应用科学福利权去兼顾平等,实现符合公平的正义。另一方面,规制模式常作为约束权力的利剑。算法问题治理的元规制方案:算法自我规制治理、平台自我规制治理和政府规制,在宪法框架中存有正当性,是回应数字社会的算法治理问题的可行方案。弹性宪法的构建,有利于在数字技术风险世界中不损害宪法的核心价值的情况下,重新审视宪法的适应性,为思考宪法的挑战和危机应对并最终为应对真正危机提供一个新视角。一般而言,宪法弹性是宪法应对挑战并最终应对真正危机的能力,主要体现在宪法复原、宪法韧性和弹性红利三方面,将风险最小化,或者将风险转化为机会。综上而言,以上这些都是数字社会宪法时刻的回应策略中可供甄选的分散策略。除了上述的分散策略,数字社会还需要一个整体性的理论框架、战略“数字宪治主义”去面对当下数字社会、未来数字社会的宪治以及数字社会的宪治可持续性。宪治主义并没有停滞不前,也在创造性适应数字环境萌发新的生命力,数字宪治主义是继自由宪治主义、社会宪治主义后的宪治主义3.0阶段。数字宪治的前提是数字立宪,数字立宪事关互联网、大数据、人工智能等新兴数字科技,涉及个人、企业和政府三大主体,更要重点关注大数据和算法的法律影响。最适宜的数字立宪,是整体性的立法,专门的数字立宪是最合乎宪法体系融贯性考量的。一个数字宪法就好,最好不要再区隔为互联网宪法、大数据宪法、人工智能宪法,甚至区块链宪法。数字宪治在形式上是一种特殊的社会治理方式,主要是依照数字宪制来进行治理。数字化是数字宪制的媒介,数字化不仅是法律行为、法律关系中的监管对象,还能作为法律本身的工具和参数行使着监管主体的职责。形式宪治相当给数字宪治确立了形式上的宪治规则,如果想让宪治公平合理的践行,必须赋予宪治实质性的理想要素:限制宪治各方的权力扩张,保障个人基本权利。除此以外,对于数字宪治的价值观广泛论辩,可能更有利于深入理解数字宪治。文明不只是品味上的进步:始终接受美好的事物,拒绝讨厌的事物。同样也是同理心文明的进步:不仅只使那些圈内人受益,而且还应使那些圈外人也受益。故而,数字文明意味着拥抱美好、有利于人类福祉的数字技术,数字技术不仅应使那些熟悉和有能力负担数字科技的人受益,而且还应使那些不熟悉或没能力负担数字科技的人受益。文明其表,制度其里,这就需要制度上的应对措施,宪治是人类文明的最高体现,自然而言,数字宪治就是新的数字文明的制度愿景。数字宪治文明的内涵集中于两方面,即数字文明时代的国家文明一方面是通过实现的数字化程度来衡量,这主要体现在以数字技术为中心的数字基础设施建设程度。另一方面是通过宪治文明水平来衡量。理论上的数字宪治主义是需要发展的东西,需要通过实实在在的数字宪治作业才能完成,但实践中,我们不应高估数字宪治,这不是灵丹妙药。
范磊[5]（2020）在《云制造环境下的车间资源虚拟可视化设计与实现》文中研究表明随着云制造概念在工业制造领域的深度融合,车间云端化建设已成为暨数字化、智能化建设之后的新趋势。作为最基本的生产单元,实现车间制造数据共享、离散资源管理和制造能力网络化等云功能,是云端化建设过程中必须解决的问题。传统制造业通常存在以下问题:制造数据量大,共享性差,利用率低;资源离散分布,管理难度大,生产环节难以把控;制造能力过剩,难以准确表征,资源利用率低。针对上述问题,本文主要完成工作概括如下:（1）车间高性能传输网络架构和数据处理平台设计,及高并发多源异构数据采集软件设计与开发。针对云制造环境下对车间制造数据的需求,搭建了车间高性能传输网络结构,研发了多源异构设备统一采集软件,设计了支撑海量数据传输、处理和存储等功能的数据处理平台,并最终在模拟车间中进行了验证。（2）基于本体与语义化方法的资源虚拟化方法的设计与实现。根据资源分类结果,利用本体和语义化的方法,借鉴RDF框架构建不同资源本体模型。结合动、静态数据,利用XML本体语言进行资源实例的语义封装,以提高资源本体的表征能力,并结合本体描述模型和SpringBoot框架开发了资源注册终端。（3）基于资源本体的制造资源知识图谱的研究与实现。结合各类资源本体的实例数据,抽取图谱所需的节点、属性等数据,通过建立启发式关系规则和资源关系处理算法,构建资源间关系数据。最后,完成对知识和关系数据的融合以及结构化处理,利用InteractiveGraph工具实现知识图谱的开发。（4）车间资源虚拟可视化管控系统的部署和测试。利用模块化理念,基于SpringBoot框架实现了虚拟资源管理端和知识图谱终端的开发。结合数据采集,数据传输和数据处理平台,实现了基于B/S架构的车间信息可视化终端开发。最后,对系统传输、显示性能以及运行稳定性进行验证,证明了系统的有效性和准确性。
刘奕[6]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中指出随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
刘森,张书维,侯玉洁[7]（2020）在《3D打印技术专业“三教”改革探索》文中研究说明根据国家对职业教育深化改革的最新要求,解读当前"三教"改革对于职教教育紧迫性和必要性,本文以3D打印技术专业为切入点,深层次分析3D打印技术专业在教师、教材、教法（"三教"）改革时所面临的实际问题,并对"三教"改革的一些具体方案可行性和实际效果进行了探讨。
耿霞[8]（2020）在《多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究》文中研究说明本论文依托国家高技术研究发展计划（863计划）课题研究任务“农机精准作业协同系统研发及应用示范（编号:2013AA10230803）”和国家测绘地理信息局项目“基于网格化的村镇土地管理与服务平台研究及应用”,以山东省济宁市兖州区和山东省淄博市临淄区文冠果试验基地作为研究区,基于宏观（行政区域）、中观（农作区）、微观（单株作物）三种不同的视角,对精准农业中农田网格划分及其应用展开了研究。本论文的主要研究内容和结论如下:（1）研究了精准农业中农田网格划分问题,构建了不同视角下农田网格划分方法。在宏观视角下,借鉴城镇社区网格化分的经验,确定了农田网格划分原则和农田网格划分方案。在中观视角下,根据兖州区农田网格划分的现状,研究了最优农田网格大小,最终决策出400亩农田网格大小是兖州区目前最适宜的网格大小。在微观视角下,通过试验,确定了文冠果管理的适宜网格大小为3 m?4 m。（2）宏观视角下,从社会管理和服务的角度研究了精准农业中农田的管理问题,构建了基于网格化的农田管理模型,验证了管理模型的合理性并定量比较了网格化和非网格化农田管理模型。借鉴城镇社区网格化管理的经验,依托兖州区已有的村镇社区网格化管理现状,对现有的农田管理流程进行了再造和优化,构建了一种具有普适性的“七步闭环业务协同法”的农田管理模型。为避免模型中存在的结构错误,为管理模型的后期顺利实施提供理论保障,构建了一种将Petri网化简技术和逻辑表相结合的结构合理性验证方法。基于PIPE进行仿真试验,验证了农田网格化管理模型的合理性以及所提出的验证方法的有效性。使用Arena仿真工具和基于随机Petri网构建的定量测度模型分别对网格化和非网格化农田管理模型进行了定量客观的比较,表明了网格化农田管理模型具有显着的优势,为后期农田网格化管理模型是否能够实施和推广进一步提供了科学的决策依据。（3）中观视角下,基于网格化确定了合理土壤采样点并验证了合理性,得到了优化的多年土壤采样点数据。在兖州区的四个镇得到86个采样点,样点间距大约为1.5km。其中,小孟镇和漕河镇各20个采样点,大安镇和新兖镇各28个和18个采样点;潮褐土、砂姜黑土、潮土区域各68个、12个和6个采样点。从不同角度不同侧重点全面验证了所确定的土壤采样点的合理性。基本描述性统计结果表明:虽然减少了采样点,但各土壤养分的均值、中值、变异系数和变异程度同原始采样数据的统计结果非常接近,标准差也相差不大;根据经典Cochran公式,计算出86个采样点完全可以达到测土施肥的要求;地统计分析结果表明:各土壤养分的变程均大于采样间距;选择普通克里格插值方法进行空间估值,通过交叉验证进行插值精度评价,结果表明:平均误差（ME）和平均标准误差（MSE）值均接近于0,均方根标准误差（RMSSE）均接近于1,均方根误差（RMSE）与平均标准误差（ASE）的值非常接近。在验证采样方案合理的基础上,对已有的土壤采样进行了优化,得到了采样点数量和布设基本一致的多年的土壤采样点数据。（4）基于验证合理的网格土壤采样点数据,构建了土壤肥力变化趋势预测模型。基于2012-2017年已验证合理的网格土壤采样数据,从社会经济角度分析影响土壤肥力变化的主要因素。基于随机Petri网建立了土壤肥力变化趋势预测模型,计算出研究区在未来一年土壤肥力下降的概率大约是0.7852。通过比较2016年和2017年土壤肥力,以及进一步分析2012-2016年土壤肥力变化情况,分析结果验证了所提出的预测土壤肥力变化趋势的方法是有效的。（5）基于验证合理的网格土壤采样点数据,研究了土壤养分空间变异,研制了研究区土壤养分和肥力时空变异查询“一张图”系统。首先,基于2012-2017年已验证合理的网格土壤采样数据,对土壤养分进行了描述性统计分析,结果表明:有效磷含量一直比较丰富,处于二级水平。有机质、碱解氮、速效钾三种土壤养分在这6年期间具有一定下降的趋势。土壤pH为弱变异,有效磷、有机质、速效钾、碱解氮均为中等变异。然后,与划分的农田网格相结合,基于2017年网格土壤采样数据,对研究区土壤养分空间变异进行了研究,结果表明:有机质含量的空间分布呈条状由西到东逐渐降低,所有农田网格的有机质含量都处于中等偏下的四级水平。碱解氮含量北部和南部区域较高,中部偏北区域较低,绝大多数农田网格的碱解氮含量处于中等的三级水平。有效磷含量由北向南逐渐降低,绝大多数农田网格的有效磷含量处于中等偏上的二级水平。速效钾含量由西南向东北方向逐渐降低,绝大多数农田网格的速效钾含量处于中等的三级水平。四个镇中,小孟镇四种土壤养分含量均较高。在以上研究基础上,研制了研究区土壤养分和肥力时空变异查询“一张图”系统,可以提供研究区整体和单网格土壤养分与肥力情况查询,为精准施肥提供了决策支持。（6）微观视角下,研究了基于网格识别的田间文冠果精准采摘问题,研发了文冠果图像采集系统,构建了成熟文冠果识别模型。文冠果图像采集系统实现了田间行走、数据的采集、传输和存储、网格识别等功能。系统测试结果表明:根据GPS坐标可以自动得到相应的网格位置和网格编号。为了快速识别成熟文冠果,构建了一种深度学习网络模型。试验结果表明:在原始数据集中,训练出来的最优模型对成熟和未成熟文冠果的正确识别率分别达到81%和82%。借助识别的准确率、精确率、召回率、F1Score四种指标进行评估,结果表明:训练出来的最优模型无论在原始数据集上还是在模拟数据集上,各项指标值最低也能达到80%。说明构建的成熟文冠果识别模型可以作为文冠果是否成熟的识别工具。通过与未使用模拟数据的模型对比试验,结果表明:通过数据模拟技术,可以扩充训练数据集,从而能够提高模型的泛化能力和预测的准确性,能够较好地解决“过拟合”问题。
左延红[9]（2019）在《基于分数阶微积分的离散制造检测数据融合技术研究》文中研究说明离散制造业而今已成为工业生产的主体,因其生产过程中具备制造资源多样性和生产过程复杂多变性,使得离散制造的生产管理成为目前制造领域研究的重点和难点。为了实现对离散制造系统中制造资源的有效管理和生产过程的有效控制,多数企业和研究机构尝试使用物联网技术实现离散制造中制造资源的互联互通,构建离散制造执行系统（MES）,通过对制造系统中人员、物资、设备和生产过程的有效控制与管理,实现制造效率高效化、制造成本低廉化和生产周期合理化的管理目标。在多年的研究与应用中,研究人员发现:物联网和计算机技术的日益成熟,为构建基于物联网技术的制造执行系统提供了技术支持,但由于离散制造存在生产环境的多样性和制造信息的不确定性,致使其制造执行系统（MES）采集到的同类数据间存在着数值的差异性和时间的滞后性,严重制约着系统决策的准确性和实时性。所以,如何消除同类设备在生产中因工作环境和设备性能的不同造成生产信息数据在采集与传输过程中存在的差异性,已成为离散制造执行系统（MES）实现生产调度优化设计、生产资源合理配置和生产过程实时控制所面临的核心问题。本文拟通过对离散制造执行系统和物联网技术的深入研究,研究物联网技术下离散制造执行系统的特性并分析其采集的生产数据间的差异性,探讨目前常用的物联网下差异性数据融合算法的应用过程和融合效果,提出基于分数阶微积分的物联网下离散制造系统差异数据融合算法并与其他算法进行比较,验证算法的准确性和可靠性。完成的主要研究工作和成果总结如下:1.离散制造生产特性的研究。通过对离散制造“多品种小批量”生产特点的分析和对周边离散性制造企业的调研,得出离散制造存在以下特点:①产品种类的多样性带来生产工艺的多样性和制造资源多样性;②制造资源类型的多样性带来生产信息和数据种类的多样性;③市场信息的不确定性带来生产信息的不确定性。2.离散制造执行系统检测数据特性的分析。根据离散制造的生产特点,得出离散制造执行系统测得的生产数据具有以下特性:①制造资源的多样性带来的检测信息的多样性;②同类制造资源和检测设备由于性能的差异性致使检测数据存在差异性;③制造资源分布的离散性致使检测点间存在工作环境的差异性和信息传送距离的差异性,从而带来检测点间测量误差的差异性。3.多传感器检测数据融合技术的研究。分析目前国内外对多传感器检测数据融合算法的研究现状和存在的不足,探讨了目前常用的数据融合算法中贝叶斯估计法、D-S证据推理法、模糊逻辑法、神经网络法在物联网下多传感器检测数据融合中的优缺点,研究分析了以上算法在离散制造检测数据处理中的应用效果与不足。4.通过对分数阶微积分理论的研究,探讨了分数阶微积分算法在多传感器检测数据融合处理中应用效果和其在离散制造多传感器检测数据融合处理中的不足,最后提出了应用分数阶偏微分理论融合处理物联网下离散制造多传感器检测数据的理念,建立了基于分数阶偏微分方程的物联网下离散制造多传感器检测数据融合算法模型,并通过试验验证了算法的优越性。5.总结研究成果,展望物联网技术下离散制造执行系统检测数据融合技术的研究方向和工作重点。
马辉[10]（2018）在《可拓室内设计数据挖掘研究》文中认为可拓室内设计数据挖掘研究是国家自然科学基金项目《面向可拓建筑策划与设计的可拓数据挖掘理论及其方法研究》（51178132）的重要组成部分,是建筑学、可拓学和数据挖掘领域的交叉研究课题。研究建立在以数据为新能源的数据时代发展初期,探索智能化实现室内设计的新路径。是对现有室内设计理论与方法体系的扩充。研究目的在于利用计算机可以识别并运行的可拓设计语言,将可拓学的学理思想充分嵌入到数据挖掘全链条过程中,优解室内设计问题,发现优选模式下的室内设计知识规律,用于数据化实现可拓室内设计,推动室内设计研究向更理性、更科学、更智能、更高效的方向发展。论文运用跨学科交叉研究、可拓创新研究等方法,将可拓建筑学理论和可拓数据挖掘方法融入到室内设计数据挖掘研究中,构筑了可拓室内设计数据挖掘的基础研究、理论研究、方法研究、应用研究的框架结构。可拓室内设计数据挖掘的基本理论研究,是在可拓建筑设计研究和可拓数据挖掘研究的基础上,深度思考可拓室内设计数据挖掘的基本理论问题,提出支撑后续方法和应用研究的基本理论,为研究展开奠定基础。论文提出了可拓室内设计的概念;提出了描述室内精神感受的感元系统;阐述了计算机可以识别的可拓室内设计基元表达理论;阐述了可拓室内设计思维模式理论和可拓集理论;辨析了可拓室内设计数据挖掘的涵义和修辞关系;明确了研究的方向和任务。可拓室内设计数据仓库的设计研究,是在充分思考可拓学的核心优势和充分考虑设计数据特点的基础上,为设计策略输出建立的可拓数据挖掘操作平台研究,是面向可拓室内设计的,适合可拓数据挖掘结构型质的仓库设计指导。研究建立了处理数据和可拓数据的准入端口;确立了仓库的构成内容;提出了符合可拓数据特点和可拓数据挖掘特点的拓点结构;提出了三项重要的建库逻辑:即指导仓库目标系统设计的面向主题性原则、指导仓库动力系统设计的双轮驱动原则、指导仓库结构系统设计的原型设计原则,为可拓室内设计数据挖掘操作提供平台支持。可拓室内设计数据挖掘的方法研究,是在现有数据挖掘方法研究和可拓数据挖掘方法研究的基础上,按照可拓室内设计问题模式建立的挖掘操作方法研究。本质上是在挖掘到的普遍规律约束下寻找设计最优解或最优区间,以灵活的方式提供满足不同需求下的个性化设计对策。研究建立了以技术路线为依据,以挖掘步骤为展开方式,以实例解析为佐证的挖掘方法体系,详细论述了可拓室内设计数据挖掘的三种基本方法和一种创新方法。其中,有监督的可拓分类挖掘方法、无监督的可拓聚类挖掘方法、描述数据依赖关系的可拓关联挖掘方法,是针对剔除数据雍余后的多数模式的数据分析方法,而代表少数模式的离群数据在设计创新中具有非常重要的意义,研究针对这部分异常模式提出了可拓室内设计离群点挖掘方法,是针对设计数据的创新的挖掘方法。可拓室内设计数据挖掘的知识类型及其应用研究,是在可拓室内设计数据挖掘方法研究的基础上进行的挖掘成果研究,以及基于挖掘成果的应用方式研究。数据挖掘也被称作知识发现,此部分研究是自动处理数据工具的最后一环,是可拓数据挖掘技术与专业内容的衔接与落地。研究呈现了通过可拓数据挖掘方法可以生成的具体的室内设计知识内容,囊括了四种主要的知识类型,并分别阐述了不同类型知识的直接应用和可拓应用模式,完成了面向可拓室内设计的可拓数据挖掘的全过程。总之,研究旨在以数据为基础,以模型为工具,以方法为指导,在可拓室内设计数据仓库的平台上,进行可拓数据挖掘研究,发现以预测、优选、创新为核心的室内设计知识规律,探索一条以数据和需求共同驱动,智能化解决设计问题的数据化设计创新之路。为此,研究建立了可拓室内设计数据挖掘的理论体系、数据仓库设计体系、挖掘操作的方法体系、挖掘结果及其应用体系,形成了完整的可拓室内设计数据挖掘的研究结构。研究工作为数据时代设计发展提供了应对的新策略,为室内设计智能化实现提供了逻辑基础,研究成果拓展了可拓建筑学的学术边界。
二、Research on the Architecture of e-manufacturing and Its Application（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、Research on the Architecture of e-manufacturing and Its Application（论文提纲范文）
（1）数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号及缩写表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 能源电力发展背景与现状 |
| 1.1.2 智能控制优化研究现状 |
| 1.2 热力系统建模仿真及大数据技术研究现状 |
| 1.2.1 热力系统建模研究现状 |
| 1.2.2 电力大数据及其发展现状 |
| 1.2.3 热力系统仿真技术发展背景 |
| 1.3 数字孪生技术的应用现状及关键技术 |
| 1.3.1 数字孪生的应用发展现状 |
| 1.3.2 数字孪生研究的关键技术 |
| 1.3.3 数字孪生发展面临的挑战 |
| 1.4 论文的研究内容 |
| 第2章 大数据背景下的数字孪生与热力系统建模理论 |
| 2.1 数字孪生的基本理论 |
| 2.1.1 数字孪生的定义与内涵 |
| 2.1.2 数字孪生与仿真技术之间的关系 |
| 2.1.3 数字孪生与信息物理系统之间的关系 |
| 2.2 热力系统建模理论与方法 |
| 2.2.1 流体网络机理建模理论与方法 |
| 2.2.2 数据驱动建模理论与方法 |
| 2.3 大数据的基本理论 |
| 2.3.1 大数据平台框架及相关技术 |
| 2.3.2 大数据存储管理与预处理方法 |
| 2.3.3 大数据分布式集群平台构建 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于改进即时学习策略的自适应数据驱动建模方法研究 |
| 3.1 基于改进即时学习策略的自适应数据驱动建模方法 |
| 3.1.1 建模思路 |
| 3.1.2 基于改进遗传模拟退火算法的模糊聚类工况划分 |
| 3.1.3 基于多层次综合相似度度量的相似工况识别 |
| 3.1.4 基于Spark平台的数据驱动局部模型建模 |
| 3.2 SCR脱硝系统数据驱动建模应用案例 |
| 3.2.1 建模对象及背景介绍 |
| 3.2.2 数据预处理和相似工况选取 |
| 3.2.3 局部建模过程及结果分析 |
| 3.3 电锅炉供热系统荷侧和源侧负荷预测建模应用案例 |
| 3.3.1 建模对象及背景介绍 |
| 3.3.2 荷侧供热负荷预测模型 |
| 3.3.3 源侧电负荷预测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 热力系统数字孪生建模理论及应用 |
| 4.1 热力系统数字孪生建模思路 |
| 4.1.1 数字孪生建模方法的提出 |
| 4.1.2 数字孪生模型的构建方法及流程 |
| 4.2 数字孪生机理模型的构建 |
| 4.2.1 管路模型 |
| 4.2.2 调节阀模型 |
| 4.2.3 离心水泵模型 |
| 4.2.4 换热器模型 |
| 4.3 数字孪生模型的协同与融合理论 |
| 4.3.1 数字孪生模型离线智能参数辨识 |
| 4.3.2 数字孪生模型参数在线自适应协同 |
| 4.3.3 基于移动窗格信息熵的多模型输出在线融合 |
| 4.4 数字孪生建模实例分析 |
| 4.4.1 脱硝系统数字孪生模型的建立 |
| 4.4.2 供热系统数字孪生模型的建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于热力系统数字孪生模型的节能控制优化 |
| 5.1 基于数字孪生模型的智能工况动态寻优 |
| 5.1.1 热力系统智能工况动态寻优策略 |
| 5.1.2 基于数字孪生模型的供热储热系统智能工况动态寻优 |
| 5.2 基于数字孪生模型的自适应预测控制优化 |
| 5.2.1 基于数字孪生模型的预测控制算法 |
| 5.2.2 基于数字孪生模型预测控制的喷氨量优化 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究工作及成果 |
| 6.2 论文主要创新点 |
| 6.3 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）数据驱动下科技情报智慧服务模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与创新点 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究创新点 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 国内外研究现状 |
| 2.1.1 智慧服务研究现状 |
| 2.1.2 科技情报服务研究现状 |
| 2.1.3 科技情报智慧服务研究现状 |
| 2.1.4 研究现状述评 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 相关概念界定 |
| 2.2.2 信息链理论 |
| 2.2.3 用户场景理论 |
| 2.2.4 需求层次理论 |
| 2.2.5 生命周期理论 |
| 第3章 科技情报智慧服务构成要素及特征 |
| 3.1 科技情报智慧服务构成要素 |
| 3.1.1 智慧数据 |
| 3.1.2 用户需求 |
| 3.1.3 智能技术 |
| 3.1.4 智慧情报 |
| 3.1.5 科技情报工作者 |
| 3.1.6 科技情报智慧服务平台 |
| 3.1.7 科技情报分析方法 |
| 3.2 科技情报智慧服务模式要素间关联关系 |
| 3.3 科技情报智慧服务特征 |
| 3.3.1 数据多源性 |
| 3.3.2 需求敏感性 |
| 3.3.3 技术智能性 |
| 3.3.4 服务场景化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 数据驱动下科技情报智慧服务模式构建 |
| 4.1 多源数据驱动 |
| 4.1.1 数据多源性 |
| 4.1.2 多源数据融合 |
| 4.2 智慧服务模式构建思路 |
| 4.3 智慧服务模式核心功能设计 |
| 4.3.1 用户需求智慧感知功能 |
| 4.3.2 情报服务智慧决策功能 |
| 4.3.3 用户服务智能推送功能 |
| 4.4 科技情报智慧服务模式 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数据驱动下科技情报智慧服务实现 |
| 5.1 多源科研数据调研 |
| 5.1.1 数据结构 |
| 5.1.2 数据类型 |
| 5.1.3 数据属性 |
| 5.2 基于用户动态画像的科技情报用户需求智慧感知 |
| 5.2.1 用户结构分析 |
| 5.2.2 用户分层画像 |
| 5.2.3 用户动态画像 |
| 5.2.4 用户需求模型构建 |
| 5.3 基于网络文本挖掘的公众政策感知智慧研究 |
| 5.3.1 运用网络文本挖掘分析公众政策感知 |
| 5.3.2 人工智能产业政策公众感知的特征 |
| 5.3.3 人工智能产业政策公众感知热点主题 |
| 5.4 基于向量空间模型的科技情报服务场景化推送 |
| 5.4.1 向量空间模型的应用 |
| 5.4.2 场景化服务 |
| 5.4.3 场景化服务接受效用 |
| 5.4.4 场景化服务推送模型 |
| 5.4.5 场景化服务推送实验 |
| 5.5 科技情报服务智慧反馈机制 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 案例研究 |
| 6.1 格微软件科技情报智慧服务发展现状 |
| 6.1.1 基本概况 |
| 6.1.2 科技情报智慧服务发展现状 |
| 6.2 格微软件科技情报智慧服务发展模式 |
| 6.2.1 发展模式分析 |
| 6.2.2 实现路径 |
| 6.3 格微软件向科技情报智慧服务模式转变的优化 |
| 6.3.1 用户维度优化 |
| 6.3.2 情报维度优化 |
| 6.3.3 服务维度优化 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 数据驱动下科技情报智慧服务保障策略 |
| 7.1 政策保障层面 |
| 7.1.1 建立健全法律法规保障体系 |
| 7.1.2 优化科技情报机构管理架构 |
| 7.2 资源保障层面 |
| 7.2.1 完善科研数据安全保障策略 |
| 7.2.2 推进科研数据开放保障策略 |
| 7.2.3 科技情报数据资源保障策略 |
| 7.3 技术保障层面 |
| 7.3.1 完善技术体系建设保障策略 |
| 7.3.2 完善科技情报服务反馈体系 |
| 7.3.3 创新大数据分析方法及工具 |
| 7.4 人才保障层面 |
| 7.4.1 完善人才队伍建设保障策略 |
| 7.4.2 完善科技情报人才教育体系 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 研究总结与展望 |
| 8.1 研究总结 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限与展望 |
| 8.3.1 研究局限 |
| 8.3.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（4）数字宪治主义研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外的数字宪治主义研究现状 |
| 1.2.2 国内的数字宪治主义相关研究现状 |
| 1.3 论文的预期创新、难点与研究方法 |
| 1.3.1 研究预期创新 |
| 1.3.2 研究预期难点 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 第2章 “新”数字社会与“新”数字问题 |
| 2.1 何谓数字社会 |
| 2.1.1 数字社会的由来 |
| 2.1.2 信息社会、数字社会、智慧社会的概念厘正 |
| 2.1.3 数字社会新形态 |
| 2.2 “新”数字问题(一):算法问题 |
| 2.2.1 算法歧视 |
| 2.2.2 算法权力 |
| 2.3 “新”数字问题(二):数据问题 |
| 2.3.1 数据的内部问题 |
| 2.3.2 数据的外部问题 |
| 第3章 宪法时刻:数字科技的宪法影响 |
| 3.1 数字科技对宪法价值的影响 |
| 3.1.1 人权风险和人权新发展 |
| 3.1.2 法治系统的权力失衡 |
| 3.1.3 数字民主新可能 |
| 3.2 数字私权力及其宪法影响 |
| 3.2.1 私权力的崛起 |
| 3.2.2 数字平台私权力表征 |
| 3.2.3 数字私权力对宪法理论的影响 |
| 第4章 数字社会宪法时刻的回应策略 |
| 4.1 回应基点:未来法理视野中的宪法想象力 |
| 4.1.1 未来法理登场的语境 |
| 4.1.2 未来法理登场的路径 |
| 4.1.3 未来法理视野中的宪法想象力 |
| 4.2 权利维度(一):第四代人权框架中普适的数字权利 |
| 4.2.1 三代人权谱系 |
| 4.2.2 数字科技与权利纠葛中的第四代人权 |
| 4.2.3 数字人权清单 |
| 4.2.4 数字人权的风险预防:数字科技权力的规制 |
| 4.2.5 第五代权利的可能 |
| 4.3 权利维度(二):普惠的科学福利权 |
| 4.3.1 科学福利权:缘起、认可和规范内涵 |
| 4.3.2 科学福利权的权利困境 |
| 4.3.3 科学福利权之义务 |
| 4.3.4 科学福利权的中国考察 |
| 4.3.5 数字时代一个拥有美好未来的权利 |
| 4.4 权力维度:算法元规制论及宪法阐释 |
| 4.4.1 算法问题解决方案的选择 |
| 4.4.2 宪法视野中的算法元规制策略 |
| 4.4.3 算法元规制:三元空间的治理新思维 |
| 4.5 回应韧性:弹性宪法 |
| 4.5.1 宪法复原 |
| 4.5.2 宪法韧性 |
| 4.5.3 弹性红利 |
| 第5章 总体战略:数字宪治主义 |
| 5.1 宪治主义的理想演进类型 |
| 5.1.1 宪治主义1.0:自由宪治主义 |
| 5.1.2 宪治主义2.0:社会宪治主义 |
| 5.1.3 宪治主义3.0:数字宪治主义 |
| 5.2 数字立宪 |
| 5.3 形式数字宪治主义 |
| 5.3.1 基于数字化的宪法治理 |
| 5.3.2 数字化宪法治理 |
| 5.4 实质数字宪治主义 |
| 5.4.1 数字权力制约 |
| 5.4.2 数字人权保障 |
| 5.5 数字宪治价值 |
| 第6章 迈向数字宪治文明 |
| 参考文献 |
| 作者简介及攻读博士学位期间发表的学术成果 |
| 后记 |
（5）云制造环境下的车间资源虚拟可视化设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.2.1 工业4.0 与云制造 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状及存在问题 |
| 1.3.1 数据采集及处理技术研究现状 |
| 1.3.2 制造资源虚拟化技术研究现状 |
| 1.3.3 知识图谱技术研究现状 |
| 1.4 论文研究的主要内容 |
| 第二章 航空制造车间高并发数据采集及数据处理系统构建 |
| 2.1 EtherCAT的车间高性能传输网络设计与搭建 |
| 2.1.1 车间组网协议研究 |
| 2.1.2 车间网络架构 |
| 2.2 多源异构设备数据采集客户端的设计与开发 |
| 2.2.1 数据采集客户端采集原理 |
| 2.2.2 工业数据采集方法对比 |
| 2.2.3 车间多源异构数据特点分析 |
| 2.2.4 数据采集方法的设计与实现 |
| 2.2.5 客户端数据采集验证 |
| 2.3 Phi架构数据处理平台 |
| 2.3.1 数据处理架构的价值及需求 |
| 2.3.2 架构对比及优缺点 |
| 2.3.3 Phi数据处理架构的设计及特点 |
| 2.3.4 数据处理架构的适用场景 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于本体的航空制造资源虚拟化方法设计与构建 |
| 3.1 制造资源本体 |
| 3.1.1 本体定义 |
| 3.1.2 资源虚拟化技术分类与区别 |
| 3.2 资源虚拟化本体建模分析 |
| 3.2.1 资源分类 |
| 3.2.2 航空资源特点与属性 |
| 3.2.3 车间资源的本体模型分析与分类 |
| 3.2.4 资源本体建模流程设计 |
| 3.3 资源本体实例模型的设计与实现 |
| 3.3.1 资源类的概念分层与资源核心属性分析 |
| 3.3.2 资源本体语义化封装基本规则 |
| 3.3.3 资源本体语义化描述语言及工具 |
| 3.3.4 基于RDF三元组概念的资源本体描述模型构建 |
| 3.3.5 制造资源本体模型的实例化 |
| 3.4 基于动态数据的资源本体实例的构建方法改进 |
| 3.4.1 数据预处理及数据融合 |
| 3.4.2 资源本体注册与封装方法的改进 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于资源本体实例的制造资源知识图谱分析与构建 |
| 4.1 Ontology与知识图谱关系分析 |
| 4.1.1 Ontology与知识图谱 |
| 4.1.2 关系分析 |
| 4.2 车间资源知识图谱构建 |
| 4.2.1 资源知识图谱体系构建流程 |
| 4.2.2 资源知识图谱数据来源 |
| 4.2.3 资源知识图谱数据结构 |
| 4.2.4 资源知识图谱数据预处理 |
| 4.3 资源关联分析 |
| 4.3.1 制造资源关系分析 |
| 4.3.2 基于模板的资源关系规则设计 |
| 4.3.3 制造资源关系规则处理与实现 |
| 4.4 基于本体的车间资源知识图谱设计 |
| 4.4.1 Neo4j图数据库与InteractiveGraph图数据交互框架对比 |
| 4.4.2 基于InteractiveGraph的资源知识图谱设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数字化车间虚拟资源管控系统实现与部署 |
| 5.1 基于Phi架构的数据处理平台部署与测试 |
| 5.2 资源虚拟化模块开发 |
| 5.2.1 资源虚拟化注册端 |
| 5.2.2 资源虚拟化管理端 |
| 5.3 资源可视化模块开发 |
| 5.3.1 基于动态数据的实时状态信息监控模块 |
| 5.3.2 制造资源知识图谱模块 |
| 5.4 系统功能集成及测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文成果总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 数据采集程序 |
| 附录B 资源注册管理程序 |
| 附录C 图谱数据融合与关系构建程序 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
（6）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（7）3D打印技术专业“三教”改革探索（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 3D打印技术专业“三教”面临的突出问题 |
| 1.1 师资团队的教学素养相对偏差 |
| 1.2 3D打印技术专业教材不成体系，资源匮乏 |
| 1.3 教法难以提升学生参与的主动性 |
| 2 3D打印技术应用专业“三教”改革措施 |
| 2.1 通过“名师引领、双元结构、分工协作”的准则塑造团队 |
| 2.1.1 依托有较强影响力的带头人，有效开发名师所具备的引领示范效果 |
| 2.1.2 邀请大师授教，提升人才的技术与技能水准 |
| 2.2 推进“学生主体、育训结合、因材施教”的教材变革 |
| 2.2.1 设计活页式3D打印教材 |
| 2.2.2 灵活使用信息化技术，形成立体化的教学 |
| 2.3 创新推行“三个课堂”教学模式，推进教法改革 |
| 2.3.1 采取线上、线下的混合式教法 |
| 2.3.2 构建与推进更具创新性的“三个课堂”模式 |
（8）多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 精准农业概述 |
| 1.2.2 网格化管理的研究现状 |
| 1.2.3 农田网格划分的研究现状 |
| 1.2.4 农田网格应用的研究现状 |
| 1.2.5 目前存在的主要问题分析 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究区概况 |
| 1.4.1 研究区地理位置 |
| 1.4.2 自然条件和作物情况 |
| 2 多视角下的农田网格划分研究 |
| 2.1 宏观视角下农田网格的划分 |
| 2.1.1 农田网格划分原则的确定 |
| 2.1.2 农田网格划分方案 |
| 2.2 中观视角下最优农田网格大小的决策 |
| 2.2.1 决策目标体系的建立 |
| 2.2.2 基于灰色决策的最优农田网格大小决策模型的构建 |
| 2.2.3 决策结果与分析 |
| 2.3 微观视角下农田网格的划分 |
| 2.3.1 试验设计 |
| 2.3.2 试验结果与分析 |
| 2.4 三层网格的编码设计 |
| 本章小结 |
| 3 宏观视角下基于网格化的农田管理模型构建 |
| 3.1 基于网格化的农田管理模型构建 |
| 3.2 农田网格化管理模型合理性验证 |
| 3.2.1 基于Petri网的农田网格化管理模型的流程定义 |
| 3.2.2 农田网格化管理模型的合理性验证方法 |
| 3.2.3 模型合理性验证结果 |
| 3.2.4 仿真试验及结果分析 |
| 本章小结 |
| 4 网格化和非网格化农田管理模型的比较研究 |
| 4.1 案例的选取和描述 |
| 4.2 基于Arena的农田管理模型的仿真比较 |
| 4.2.1 仿真模型的构建 |
| 4.2.2 仿真测评指标的确定 |
| 4.2.3 仿真结果与分析 |
| 4.3 农田管理流程的定量测度 |
| 4.3.1 引入SPN构建信息测度模型的原因分析 |
| 4.3.2 基于SPN的农田管理流程定量测度模型的构建 |
| 4.3.3 基于SPN的信息距离计算方法 |
| 4.3.4 基于SPN测度模型的信息距离测算结果与分析 |
| 本章小结 |
| 5 中观视角下基于网格化的合理土壤采样点的确定 |
| 5.1 相关研究分析 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 土壤养分数据的获取 |
| 5.2.2 土壤肥力指标因素的选取 |
| 5.2.3 样品的室内测定与特异值处理 |
| 5.2.4 合理采样点确定的方法 |
| 5.2.5 采样合理性验证方法 |
| 5.3 合理采样点的确定结果与验证 |
| 5.3.1 基于网格化的合理采样点的确定结果 |
| 5.3.2 采样合理性验证 |
| 5.4 合理采样方案优化往年采样点 |
| 本章小结 |
| 6 土壤肥力变化趋势预测和土壤养分空间变异分析 |
| 6.1 土壤肥力变化趋势预测 |
| 6.1.1 土壤肥力预测研究现状分析 |
| 6.1.2 基于SPN的土壤肥力变化趋势预测模型的构建 |
| 6.1.3 预测结果与分析 |
| 6.2 土壤养分空间变异分析 |
| 6.2.1 土壤养分空间变异研究现状分析 |
| 6.2.2 土壤养分描述性统计分析 |
| 6.2.3 基于网格化的土壤养分空间分布格局 |
| 6.3 土壤养分和肥力时空变异查询“一张图” |
| 本章小结 |
| 7 微观视角下基于网格识别的田间文冠果精准采摘研究 |
| 7.1 网格识别 |
| 7.2 文冠果图像采集系统总体设计 |
| 7.2.1 系统架构设计 |
| 7.2.2 系统选用的开发板和服务器 |
| 7.2.3 系统主体 |
| 7.2.4 软件开发环境 |
| 7.3 数据采集与传输 |
| 7.3.1 数据采集 |
| 7.3.2 数据传输 |
| 7.4 果实成熟度识别方法分析 |
| 7.5 数据预处理和数据模拟 |
| 7.5.1 数据预处理 |
| 7.5.2 数据模拟 |
| 7.6 成熟文冠果果实识别模型构建 |
| 7.7 试验与结果分析 |
| 7.7.1 文冠果图像采集系统测试与结果 |
| 7.7.2 成熟文冠果识别模型试验 |
| 7.7.3 成熟文冠果精准定位的实现 |
| 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要研究成果 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 后续研究设想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表的论文、专利、软件着作权和参与的科研项目 |
（9）基于分数阶微积分的离散制造检测数据融合技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.2.1 离散制造及其特点 |
| 1.2.2 实现离散制造MES面临的技术难题 |
| 1.3 数据融合技术的发展概况 |
| 1.3.1 数据融合技术的发展历程 |
| 1.3.2 国内数据融合技术的研究现状 |
| 1.4 论文的研究目的和意义 |
| 1.4.1 论文的研究目的 |
| 1.4.2 论文的研究目标 |
| 1.5 论文的主体结构和主要内容 |
| 1.5.1 论文的主体结构 |
| 1.5.2 各章主要内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 分数阶微积分理论 |
| 2.1.1 分数阶微积分的定义 |
| 2.1.2 分数阶微积分的求解 |
| 2.1.3 分数阶偏微分方程 |
| 2.1.4 分数阶偏微分方程的解法 |
| 2.2 数据融合技术 |
| 2.2.1 数据融合的概念 |
| 2.2.2 数据融合技术的应用 |
| 2.2.3 国内外常用数据融合的分类方法 |
| 2.2.4 常用的多传感器数据融合算法及其应用特点 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 物联网下离散制造MES及其数据检测系统设计 |
| 3.1 物联网技术及其应用 |
| 3.1.1 物联网技术 |
| 3.1.2 物联网结构及其基本特性 |
| 3.1.3 物联网技术的应用 |
| 3.2 基于物联网技术的离散制造执行系统 |
| 3.2.1 系统构架 |
| 3.2.2 系统组成结构及其功能 |
| 3.2.3 物联网下离散制造数据检测系统的实现 |
| 3.3 物联网下离散制造MES检测数据的特性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于分数阶微积分的网络信息融合处理技术 |
| 4.1 网络信息及其融合处理 |
| 4.2 分数阶微分算子与网络信息处理技术 |
| 4.2.1 分数阶微分算子对检测数据的处理 |
| 4.2.2 基于分数阶微分的多传感器检测数据融合模型 |
| 4.2.3 分数阶微分在网络检测信息融合处理中的应用分析 |
| 4.3 分数阶积分算子与网络信息融合处理技术 |
| 4.3.1 分数阶积分算子对检测数据的处理 |
| 4.3.2 基于分数阶积分的多传感器检测数据的融合模型 |
| 4.3.3 分数阶积分在网络信息融合处理中的应用分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于分数阶偏微分的物联网下检测数据融合处理技术 |
| 5.1 基于积分离散引导算法的分数阶偏微分运算 |
| 5.2 基于分数阶偏微分的多传感器检测数据融合算法模型 |
| 5.3 基于分数阶偏微分融合算法的物联网检测数据融合仿真实验 |
| 5.4 分数阶偏微分在物联网下多传感器检测数据融合中的应用 |
| 5.4.1 物联网下多传感器检测数据 |
| 5.4.2 数据分析与处理 |
| 5.4.3 融合处理过程及结果分析 |
| 5.5 分数阶微积分对网络信息的融合结果比较分析 |
| 5.6 本章总结 |
| 第六章 分数阶偏微分数据融合算法在离散制造MES中的应用分析 |
| 6.1 实验平台介绍 |
| 6.2 实验方案 |
| 6.3 实验系统构建 |
| 6.3.1 感知执行层 |
| 6.3.2 信息传输层 |
| 6.3.3 信息处理层 |
| 6.4 实验仿真 |
| 6.4.1 实验环境描述 |
| 6.4.2 差异数据融合处理 |
| 6.4.3 实验结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 论文的总结与前景展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 本文主要创新点 |
| 7.3 前景展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 |
（10）可拓室内设计数据挖掘研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究的目的与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 建筑及室内设计人工智能的相关研究 |
| 1.2.2 可拓学与可拓建筑学的相关研究 |
| 1.2.3 数据挖掘与可拓数据挖掘的相关研究 |
| 1.2.4 研究综述 |
| 1.3 研究的内容与方法 |
| 1.3.1 研究的内容 |
| 1.3.2 研究的方法 |
| 1.4 论文研究框架 |
| 第2章 可拓室内设计数据挖掘的基本理论 |
| 2.1 可拓室内设计的理论基础 |
| 2.1.1 可拓室内设计的概念与模型表达 |
| 2.1.2 可拓室内设计的思维模式 |
| 2.1.3 可拓室内设计的分析方法 |
| 2.2 可拓数据挖掘的理论基础 |
| 2.2.1 可拓集理论 |
| 2.2.2 可拓室内设计数据挖掘的内涵 |
| 2.3 可拓室内设计数据挖掘的特点 |
| 2.3.1 面向可拓室内设计的可拓数据挖掘的特点 |
| 2.3.2 基于可拓数据挖掘的可拓室内设计的优势 |
| 2.4 可拓室内设计数据挖掘的任务与目标知识类型 |
| 2.4.1 描述性任务 |
| 2.4.2 预测性任务 |
| 2.4.3 目标知识类型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 可拓室内设计数据仓库的设计 |
| 3.1 建构可拓室内设计数据仓库的基础 |
| 3.1.1 可拓室内设计数据仓库与现有数据库的区别 |
| 3.1.2 数据库和数据仓库的平台选择 |
| 3.1.3 数据仓库的数据基础 |
| 3.1.4 数据仓库与联机分析处理技术 |
| 3.2 可拓室内设计数据仓库设计的原则 |
| 3.2.1 面向主题原则 |
| 3.2.2 双轮驱动原则 |
| 3.2.3 原型设计原则 |
| 3.3 可拓室内设计数据仓库的构成 |
| 3.3.1 基础数据仓库 |
| 3.3.2 可拓数据仓库 |
| 3.3.3 知识仓库 |
| 3.4 可拓室内设计数据仓库的拓点结构 |
| 3.4.1 量值拓点的关系体系 |
| 3.4.2 特征拓点的关系体系 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 可拓室内设计数据挖掘方法 |
| 4.1 可拓室内设计分类挖掘方法 |
| 4.1.1 可拓室内设计分类挖掘方法阐释 |
| 4.1.2 确立分类挖掘设计问题 |
| 4.1.3 基于设计问题类别数据域的建立 |
| 4.1.4 基于可拓分析的可拓集建立与可拓挖掘 |
| 4.1.5 实例解析 |
| 4.2 可拓室内设计聚类挖掘方法 |
| 4.2.1 可拓室内设计聚类挖掘方法阐释 |
| 4.2.2 确立聚类挖掘设计问题 |
| 4.2.3 基于设计问题聚类特征树的建立 |
| 4.2.4 基于聚类分析的叶节点聚类与可拓挖掘 |
| 4.2.5 实例解析 |
| 4.3 可拓室内设计关联挖掘方法 |
| 4.3.1 可拓室内设计关联挖掘方法阐释 |
| 4.3.2 确立关联挖掘设计问题 |
| 4.3.3 基于设计问题数据项集的建立 |
| 4.3.4 基于关联分析的频繁项集发现与可拓挖掘 |
| 4.3.5 实例解析 |
| 4.4 可拓室内设计离群点挖掘方法 |
| 4.4.1 发散式挖掘 |
| 4.4.2 传导式挖掘 |
| 4.4.3 共轭式挖掘 |
| 4.4.4 转换桥式挖掘 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 可拓室内设计数据挖掘的知识成果及其应用 |
| 5.1 可拓室内设计数据挖掘的形态要素型知识及其应用 |
| 5.1.1 挖掘的形态要素型知识 |
| 5.1.2 挖掘的形态要素型知识直接应用 |
| 5.1.3 挖掘的形态要素型知识可拓应用 |
| 5.2 可拓室内设计数据挖掘的主题风格型知识及其应用 |
| 5.2.1 挖掘的主题风格型知识 |
| 5.2.2 挖掘的主题风格型知识直接应用 |
| 5.2.3 挖掘的主题风格型知识可拓应用 |
| 5.3 可拓室内设计数据挖掘的文化特征型知识及其应用 |
| 5.3.1 挖掘的文化特征型知识 |
| 5.3.2 挖掘的文化特征型知识直接应用 |
| 5.3.3 挖掘的文化特征型知识可拓应用 |
| 5.4 可拓室内设计数据挖掘的行为与情境体验型知识及其应用 |
| 5.4.1 挖掘的行为体验型知识 |
| 5.4.2 挖掘的情境体验型知识 |
| 5.4.3 挖掘的行为与情境体验型知识直接应用 |
| 5.4.4 挖掘的行为与情境体验型知识可拓应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、Research on the Architecture of e-manufacturing and Its Application（论文参考文献）
- [1]数字孪生建模方法及其在热力系统优化运行中的应用研究[D]. 高学伟. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [3]数据驱动下科技情报智慧服务模式研究[D]. 王益成. 吉林大学, 2020(08)
- [4]数字宪治主义研究[D]. 杨学科. 吉林大学, 2020(08)
- [5]云制造环境下的车间资源虚拟可视化设计与实现[D]. 范磊. 电子科技大学, 2020(07)
- [6]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [7]3D打印技术专业“三教”改革探索[J]. 刘森,张书维,侯玉洁. 数码世界, 2020(04)
- [8]多视角下精准农业农田网格划分及其应用研究[D]. 耿霞. 山东农业大学, 2020(08)
- [9]基于分数阶微积分的离散制造检测数据融合技术研究[D]. 左延红. 合肥工业大学, 2019(03)
- [10]可拓室内设计数据挖掘研究[D]. 马辉. 哈尔滨工业大学, 2018(01)