一、点与曲线的一种相关位置的判定（论文文献综述）
孙岩[1]（2021）在《原子力显微镜轻敲模式下能量耗散的机理研究》文中研究说明显微术由十六世纪的光学显微镜开始,逐步发展到二十世纪的电镜、扫描隧道显微镜、原子力显微镜（AFM）等,帮助人们不断深入探索微观世界。AFM使用悬臂梁探针来探索微观世界,在轻敲模式下,探针的能量耗散影响相位图和质量因子。探针和试样在接触过程产生的能量耗散反映了试样的表面特性,表现为对相位图的影响;此外,减小系统能量耗散可以增大系统的品质因子,进而提升AFM系统的成像精度和准确性。探针的振动过程以及与试样的接触过程中均有多种因素会引起能量耗散,研究其能量耗散机理是一个“去伪存真”的过程。本文在微尺度接触模型以及探针动力学模型的基础上,对探针与试样间黏附、塑性变形、液桥和空气阻尼等因素引起的能量耗散进行了研究。论文主要内容和成果如下:（1）应用振动理论和有限元仿真方法研究了探针的动力学特性。使用点质量模型和欧拉-伯努利梁模型对探针的振动特性进行描述,并证明了上述两种模型在反映探针动力学特性方面具有等价性。阐明了轻敲模式下能量耗散对相位像和品质因子的影响。通过改进AFM系统进行示波器监测和ANSYS软件模拟悬臂梁单侧受限时受迫振动响应,由此首次提出:当探针轻微接触试样表面后,探针的稳态振动响应仍然可以保持近似于正弦曲线的状态,并解释了扫频实验中出现的“截断”现象。（2）定量研究了探针与试样间黏附力对能量耗散的影响。分析了几类经典接触模型的特点,考虑AFM测试的实际工况,选择了适用的接触模型。在不考虑毛细力的情况下,采用JKR接触模型描述了探针与试样在外力作用下的加载-卸载曲线,给出了AFM力曲线中失稳点对应在JKR加卸载曲线的位置。分析了悬臂梁刚度、试样弹性模量对分离力变化的影响规律;通过力曲线实验证明了上述对分离失稳位置判定方法是合理的,计算出在接触-分离过程中由黏附引起的能量耗散;建立了考虑试样粗糙度的接触模型,分析了接触分离过程中由试样粗糙度引起的能量耗散变化。（3）采用塑性接触理论和数值仿真方法研究了试样发生塑性变形引起的能量耗散。提出在探针与试样接触时,仅在表面力的作用下试样表面就会发生塑性变形。在接触分离过程中,加载阶段可以用M-P接触模型中的全塑性接触状态描述,卸载阶段可用JKR模型描述。根据轻敲模式和接触模式下探针-试样的接触特点,给出了塑性变形的影响。讨论了针尖尺寸和试样屈服极限等因素对AFM测量结果的影响,指出在选择探针时应协调测量精度和对试样保护的关系。（4）总结了液桥生成的三种模型,包括液膜挤出模型、液膜流动模型和毛细凝结模型,并计算出在不同湿度下各模型生成液桥的体积。详细讨论了每个模型生成液桥体积达到平衡状态时与所需的时间尺度,结合AFM接触模式、力曲线模式、轻敲模式下探针与试样接触的特征时间,给出了不同操作模式下生成液桥的主要机理并给出液桥对接触模式和力曲线模式测量的影响。建立了液桥体积与能量耗散的关系,计算出AFM轻敲模式在不同环境湿度下由液桥引起能量耗散值的范围。（5）研究了空气黏性阻尼对AFM系统的影响,提出了一种计算黏性阻尼引起能量耗散的方法。通过实验证明了压膜阻尼效应对探针的振动有明显影响,采用自制微米小球探针、常规探针、光梁探针进行扫频实验,讨论了不同类型探针下压膜阻尼的作用机制;讨论了探针倾斜角、针尖高度、微米小球等因素对研究压膜阻尼的影响;建立了不同类型探针下压膜阻尼模型,其计算值与实验结果非常吻合。给出了探针结构设计的合理化建议。本文的创新之处在于充分考虑AFM的实际工况,基于理论计算和实验观察,给出了各类耗散机理及其能量耗散值。这为进一步校核测试系统来提高测试准确性提供了依据;为操作者在使用AFM时对各类操作参数和设定的选取提供理论支持。
卓辉[2]（2021）在《浅埋藏近距离煤层群开采裂隙漏风及煤自然发火规律研究》文中认为西部地区煤层厚、埋藏浅、间距近,致使煤层群开采过程中地表及覆岩裂隙发育,漏风严重,为复合采空区煤自燃持续供氧;此外,复合采空区煤自燃耗氧及放热规律不清楚,致使采空区煤自然发火规律不清晰,自燃危险区域难以判定,给矿井火灾防治带来极大的困难。本文根据浅埋藏近距离煤层群现场开采实际条件,研究复合采空区煤自燃特性及极限参数变化规律、地表裂隙动态发育及漏风规律、覆岩漏风裂隙时空演化及采空区孔隙率变化规律,建立浅埋藏近距离煤层群复合采空区煤自燃模型,模拟研究复合采空区气体（CO、O2）浓度、温度及流场分布特征,在此基础上构建浅埋藏近距离煤层群开采自燃防治技术体系。通过研究取得如下成果:开展复合采空区煤自燃程序升温实验,研究煤自燃特性参数变化规律,结果表明随温度升高,煤样的耗氧速度、气体产生速度及放热强度均呈指数增长。对实验结果进行回归分析,得到复合采空区煤样耗氧速度、气体产生速度及放热强度与温度的拟合公式,为采空区煤自燃模拟提供了基础参数。研究复合采空区煤自燃极限参数（上限漏风强度、下限氧浓度、最小浮煤厚度）变化规律;温度相同,浮煤厚度增加,上限漏风强度线性增大,下限氧浓度近似呈指数减小;浮煤厚度相同,温度升高,上限漏风强度先减小而后呈指数增大,下限氧浓度先增大而后急剧减小,极值位于50℃～60℃。从采空区热平衡的角度,阐明了采空区煤自燃危险区域由上限漏风强度和下限氧浓度判定,并分析实例给出了复合采空区不同浮煤厚度时的煤自燃危险区域指标参数。对地表裂隙进行长期观测,依据地表裂隙形态及发育规律对其进行归类,掌握各类裂隙时空分布及尺度特征。工作面两巷上方张开型裂隙在周期来压后破断演化成塌陷型裂隙,而后保持稳定,延伸方向与工作面推进方向一致;工作面后方地堑型裂隙在周期来压时发生突变,伴有大量拉伸型裂隙的发育及闭合,三次突变后裂隙发育稳定。地表各类裂隙中横向裂隙占比2/3,裂隙宽度较小;纵向裂隙占比1/3,裂隙宽度大。检测各类裂隙漏风情况,掌握地表裂隙漏风速度随裂隙到工作面距离的变化规律;建立地表裂隙漏风模型并通过地表漏风量检测及压强监测验证模型的正确性,分析裂隙漏风影响因素,为减少地表漏风提供了新思路及理论依据。开展二维物理模拟实验和PFC数值模拟,研究浅埋藏近距离煤层群开采覆岩漏风裂隙动态发育规律;周期来压时,竖向漏风裂隙迅速向上方发育,周期来压之间,以离层漏风裂隙发育为主,发育高度基本不变。下煤层开采,上覆采空区漏风裂隙二次发育,各岩层竖向漏风裂隙相互贯通,宽度随岩层沉降高度线性增大,漏风量随之增大。揭示了漏风裂隙数量演化规律及时空分布特征;上煤层回采,漏风裂隙数量呈指数增长;下煤层开采,漏风裂隙数量近似呈分段线性函数增长;煤层群开采后,漏风裂隙主要分布于开切眼和停采线初次破断步距之内,采空区中部漏风裂隙被压实闭合。掌握了采空区碎胀系数变化规律及孔隙率分布特征;煤层群开采后,采空区碎胀系数和孔隙率变化形态基本相似,开切眼和停采线侧较大,采空区中部较小;竖直方向上距离煤层越近,孔隙率和碎胀系数越大。下煤层采动影响下,上覆采空区两侧孔隙率和碎胀系数增大约2倍,渗透率增大3.41～4.05倍;采空区中部孔隙率和碎胀系数略微增大,渗透率增大1.19～1.55倍,渗透率的增大表明采空区气体流动阻力更小,更有利于漏风供氧。基于采空区孔隙率和漏风裂隙分布、岩层移动规律,建立了浅埋藏近距离煤层群复合采空区离散裂隙—孔隙模型,并代入工作面煤岩体参数验证了模型的正确性,为复合采空区煤自燃模拟提供了物理模型。建立了浅埋藏近距离煤层群复合采空区煤自燃模型,揭示了复合采空区气体（CO、CO2）浓度、风速及温度分布特征。模拟结果表明,下煤层采空区,从进风侧到回风侧、从工作面到采空区深部,氧气浓度逐渐减小;受上覆采空区漏风影响,下煤层采空区回风侧顶部出现低氧区域;上覆采空区,靠近工作面的裂隙对应位置氧气浓度较高,采空区深部及四周氧气浓度较低。复合采空区流场基本对称分布,距离工作面越远风速越小;距离工作面0～200m范围内,下煤层采空区风速较大;但上覆采空区孔隙率大、阻力小、风速降幅小,距离工作面200m后,上覆采空区风速较大。基于模拟结果,采用下限氧浓度和上限漏风强度确定了复合采空区煤自燃危险区域范围;下煤层采空区,煤自燃危险区域最大宽度位于进风侧,距离工作面130.61～421.67m;上覆采空区,进风侧层间裂隙对应位置煤自燃危险区域宽度最大,距离工作面0～412.67m。基于前文研究结果,结合现场情况,阐明了浅埋藏近距离煤层群开采自然发火内因和外因,提出了井上下联合控风、覆盖隔氧及惰化降氧技术,构建了煤自燃防治技术体系。现场应用表明,该技术体系可减小地表漏风量、提高工作面通风系统的稳定性和抗灾能力;充填采空区空隙、缩减氧气存在空间,覆盖采空区遗煤、并吸热降温;惰化采空区、降低氧气浓度,有效保证了矿井的安全高效开采,在西部浅埋煤层群开采矿区具有广阔的应用前景。该论文有图111幅,表16个,参考文献220篇。
史俊南[3]（2021）在《500hPa槽线的机器识别及其在环境气象分析中的应用》文中认为500h Pa位势高度上大气环流系统的位置、强度、持续时间的演变调控着天气系统以及近地面气象要素的变化,从而影响大气物理化学过程和空气质量变化。因此,对于大气环流系统的判定识别对大气环境变化及空气质量预报具有重要意义。目前对于大气环流形势的判定分析仍以人工分析为主,无法满足自动化环境-气象分析和预测的需要,因此,本文利用欧洲中心ERA5再分析资料,生成500h Pa位势高度的等高线,采用Douglas-Peucker（DP）算法、目标检测算法在等高线分布场中对槽线的位置进行自动识别,并定义槽线强度,量化500h Pa槽线对地面气象要素的影响关系,并尝试将槽线识别系统应用于一次寒潮过程及京津冀2015年1月4次区域PM2.5污染过程分析。主要研究内容及结论如下:（1）基于等值线矩形网格生成法生成显着影响京津冀地区天气变化的10°N～60°N,70°E～140°E范围内500h Pa等位势高度线,在已知等高线各等值点坐标的基础上采用DP图形算法与目标检测算法,对槽线天气系统的自动识别进行初步尝试,结果显示该方法有较好的识别效果,能够基本反映槽线的位置及深度,具有潜在的应用价值。（2）利用层次分析法构建了槽线强度指数Its（trough strength index）,选取的构建因子分别是高度场h、涡度场vor、高度场梯度Δh和风切变ws。通过验证发现Its对于槽线强度有很好的表征意义,当研究区域500h Pa位势高度上有槽线天气系统存在时,Its值越大,槽线强度越强。Its的大小不仅反映了槽线强度的大小,也体现了槽线对于研究区域的影响程度,槽线越强且离研究区域越近,Its值会越大。（3）通过计算槽强指数Its与京津冀地面气象要素的相关性,发现槽线强度与地面温度及相对湿度呈现负相关,与地面风速呈现正相关。同时槽强指数与气象要素之间的相关性存在一定的滞后关系,温度的滞后时间1～2天左右,相对湿度与风速为12小时～24小时左右。另外通过计算了槽强指数Its与京津冀地面PM2.5浓度的相关性,发现Its与PM2.5浓度呈负相关,两者的相关性也存在滞后关系,滞后时间为1～2天左右。中高纬度西风槽线可以引导地面冷空气南下影响京津冀地区,降低温度和相对湿度,加大近地面风速,为污染物浓度的降低提供有利的气象条件。（4）作为槽线机器识别在环境气象中的尝试应用,我们分析一次寒潮过程以及2015年1月京津冀地区4次PM2.5污染过程天气形势,寒潮天气过程中500h Pa高度环流型为低槽东移型,蒙古气旋发展强烈,并向中国东北方向移动,槽线引导冷空气大规模南下从而导致区域寒潮发生。2015年1月伴随着京津冀上空500h Pa位势高度的槽脊交替,槽线的活动会减轻区域PM2.5污染,脊线与平直的西风环流形势下则出现了PM2.5污染。识别系统对于槽线的判断较为准确。通过计算相关性量化了槽线强度与气象要素、地面PM2.5浓度变化的影响,显示槽线的机器识别在环境-气象预测中的应用潜力。
赵明君[4]（2021）在《矿区地表点云建模与变形信息精确提取方法研究》文中研究表明三维激光扫描技术是变形监测技术中的一项重要技术。通过从获取的地表和建构筑物的点云数据中分析地表变形情况和建构筑物的稳定性是重要的研究方向之一。针对建构筑物点云数据中机构特征点提取算法复杂,自动化程度低、特征信息易损失;点云滤波算法自适应程度低、实用性差和滤波精度低;地表变形信息提取算法可靠性差,数据利用不充分等问题,提出相应的点云数据处理算法,并结合传统测量手段验证算法可靠性和实用性,取得了一定的研究成果。本文的主要研究内容和结果包括:（1）研究了建构筑物特征信息提取算法和变形信息计算。提出了一种基于Morse-Smale理论的建构筑物点云三维特征提取的算法,实现精细、自适应、自动化程度高的建构筑物特征点、特征线提取;通过改进区域生长算法的实现三维特征面点云数据的快速提取;通过对特征直线拟合,计算斜率进而计算建构筑物的倾斜情况,提出利用特征点的位置变化获取建构筑物的水平位移和下沉值;在特征线提取算法的基础上实现与AutoCAD的联合制图,实现物体三维轮廓的自动化绘图。（2）研究了点云滤波算法。以点云数据在空间不同维度分布特征不同为基础,构建线性判别分类器将植被点云与地面点云数据进行分类,实现基于点云空间分布特征的地表点云数据滤波算法。该算法与现有的滤波算法相比,滤波结果表明本文算法在仅有点云三维坐标值的情况下实现参数设置少,自适应程度高,滤波效果优良,实用性强的地面点云数据提取。（3）研究了地表点云数据变形提取算法。在分析基于地表点云计算变形信息的主要算法模型和影响点云变形值计算精度的三类因素后,提出一种多尺度下的模型到模型距离的点云变形计算算法（M2M算法）。以核心点集在法向量上投影的中心点间的距离作为点云变形距离。有效的克服了点云测量误差、点云粗糙度、配准误差对变形值计算的影响,得到可靠的地形变化估计。并且在选取的矿区的地表点云数据中计算出垂直方向M2M距离和多尺度M2M距离,将计算结果与实测数据对比,得出算法对于地表变形信息计算的精度。实现基于点云数据的地表变形在核心点、剖面线、区域表面三个层次上的变形信息计算与表达。图[90]表[10]参[83]
黄达[5]（2021）在《基于模块链构建的大件货物多式联运方案研究》文中认为作为基础设施建设的重要支撑和保障,大件货物运输是货物运输系统的重要组成部分,在国民经济发展中的作用日益凸显。由于大件货物的外形尺寸、重量等与普通货物差别较大,运输过程常需要两种或两种以上的运输方式共同完成,因此要实现跨区域、长距离的多式联运,需要先期编制完整的运输方案。方案不仅涉及运输方式选择、运输路径选择、装载、加固等多个环节,且涉及诸多运输资源和技术的有机整合与组合运用,方案构成往往较为复杂且层次较多。近年来,数据采集技术的发展拓宽了数据获取范围,扩大了基础数据规模,为大件货物运输方案制定提供了广阔的优化和提升空间。为了将规模化数据合理地应用到大件货物运输方案制定中,本文提出了基于模块链的大件货物多式联运方案制定方法。在按模块划分方案制定环节的基础上,引入适用于各模块的决策支持模型,并通过动态模块链的构建完成模型的筛选、连接和调用,有效利用基础数据及现有模型,提高方案制定的可靠性和灵活性。本文通过以下5个部分,从理论和应用层面对基于模块链构建的大件货物多式联运方案进行了研究与改进。（1）首先明确了大件货物多式联运方案的构成,并基于网络通信技术和数据需求,对基础数据采集与传输模块进行了架构设计。从感知层、网络层、应用层三个层面对大件货物多式联运方案制定的基础数据采集与传输模块进行搭建。（2）引入案例推理模型方法初步构建方案模块链,并提出了使用隶属云模型对大件货物进行分类的方案。使用组合相关性分析方法对案例库进行检索,并选取相关系数高的案例,提取案例中模块选用记录以及模块连接方案作为目标案例的初步模块链。（3）使用游标对大件货物多式联运方案的整体输入信息和整体输出需求进行分解,将整体方案制定分解为子模块的局部方案制定,并使用子游标调整方案的初步模块链。通过Fibonacci搜索和极大熵组合方法划分模型的可信度区间,使用SVM（Support Vector Machine）分类器将各模型在具体案例中的可信度进行分类,分类结果与模型运算时间等其他约束参数共同作为模型的筛选依据。筛选得到的模型集合作为调整后模块链的支撑模型集合。（4）从支撑模型集合中提取各模块的最优选用模型进行计算,计算结果作为子模块的输出,将子模块根据方案需求进行串联或并联组合,可得到调整后的模块链,使用全局效能以及渗流可靠度对模块链的可靠性进行计算,经检验模块链的渗流可靠度达到0.75以上。将模块链的输出汇总,得到最终的运输方案,在此基础上引入剔除法对决策的可靠性进行评估此外。在此阶段完成缺失属性的填补以及备选方案的确定。（5）对大件货物多式联运方案制定系统进行初步构建。并进行了实际案例分析。图122幅,表72个,参考文献158篇。
赵士元[6]（2021）在《基于宽带瑞利光谱探测的光纤应变测量关键技术研究》文中研究表明应变测量是结构健康监测、实验力学以及精密测量领域重要的研究内容之一,结构本身力学特性的差异以及复杂的载荷分布使得结构的应变场存在应变变化范围大、空间分布不均匀的特点,这些特征对应变测量方法的测量量程、空间分辨力以及测量精度等指标提出了更高的要求。光纤类应变传感器通过将光纤粘贴在被测结构表面可以实现对结构应变场的测量,其中,基于光频域反射原理的分布式光纤应变测量方法在空间分辨力上具有远高于其他光纤类传感器的优势,近年来受到学者的关注。然而该方法中还存在如测量模型不完善、探测方法存在局限性以及空间测量特性不一致等问题,这些问题严重制约了测量系统测量量程等性能的提高。针对现有基于光频域反射原理的分布式应变测量方法中存在的问题和不足,本文开展了基于宽带瑞利散射光谱探测的分布式光纤应变测量方法的理论研究与实验验证,本文主要内容如下:针对现有测量中缺少完整测量模型导致应变测量量程的提升缺乏理论指导的问题,建立了一种基于瑞利散射光谱相位分析的分布式光纤应变测量理论模型。定量描述了光频域反射系统中各参量与瑞利散射光谱不同相位分量间的数学关系,建立了入射信号光波段和瑞利探测光谱与应变间的映射模型,确定了光频域反射系统中两类应变检测方式,通过对空间相邻采样点间相位差施加约束确定了应变测量量程与光谱探测带宽间的线性对应关系。该模型完善了现有基于光频域反射原理的分布式测量理论,为实现0.01ε级应变测量量程的分布式光纤应变测量提供了理论基础。针对现有信号光调制技术调谐范围低导致光纤瑞利散射光谱探测带宽受限的问题,提出了一种基于多波段光谱精准拼接的光纤瑞利散射光谱探测带宽拓展方法。证明了特征光纤局部瑞利散射光谱特征对光频判定作用的唯一性,通过选取特征光纤并提取其局部瑞利光谱,并根据光频判定作用确定测量光纤相邻波段瑞利光谱的拼接位置,实现了光纤瑞利散射光谱的高精度拼接。该方法无需借助任何外部波长标定设备即可完成相邻波段拼接位置的高精度获取,有效拓展了光纤瑞利散射光谱的探测带宽。利用分布反馈式激光器阵列构建了多波段扫频干涉测量系统,实验结果表明通过该方法可以实现35.013 nm的宽带瑞利散射光谱探测,波段之间拼接误差小于2 pm。针对现有应变解算方法存在的测量特性在空间上的一致性难以保证的问题,分析了传统应变解算方法的局限性,提出了一种基于瑞利散射光谱相关性评价函数最优解计算的分布式光纤应变解算方法。该方法构造了一个具有单峰的瑞利散射光谱相关性评价函数,将应变解算问题转化为计算瑞利光谱相关性评价函数最大值在探测带宽约束内对应的最优解,主导空间测量特性差异的光纤空间错位在最大值处被消除,保证了空间测量特性的一致性。在上述研究基础上,搭建了基于多波段扫频干涉的分布式光纤应变测量系统,通过标准光纤拉伸装置对测量系统的测量性能进行实验验证。实验结果表明,在7 m测量长度内应变的空间分辨力为8 mm,测量量程为0.01ε,扩展不确定度优于15με。对集中受力下的复合材料板以及变形下的柔性板上布设的光纤进行了分布式应变测量,结果证明了所提出的分布式光纤应变测量方法在非均匀应变场测量上的可行性。
张昊昱[7]（2021）在《大型高适应性六足机器人结构及稳定性分析》文中研究指明在一些人类无法到达或可能危及生命安全的场合,如行星表面探测、泥石流、地震、井下塌方事故等,非结构地形、崎岖不平是这些场合的共同特点,轮式和履带式机器人在这些环境中的应用受到限制。六足机器人的结构特点相比于轮式、履带式机器人具有自由度多、越障能力强等优势。大型六足机器人的设计研发可促进国家机器人技术的发展,对于科技与国防具有非常重要的现实意义及研究价值,六足机器人的研究过程可以为实际工程应用带来极具参考性的理论方法及研究结论。本文以吉林省科技发展计划项目:大尺度高适应性仿生六足机器人设计与控制技术研究（项目号:20160204057GX）为研究背景,参考分析国内外现有足式机器人整机构型及步态方案,提出一种可用于实际运输行进的大型六足机器人。该机器人主体结构包含车架及六条机械腿,并搭载柴油发动机作为动力源,整机驱动方式为液压驱动。论文系统介绍了六足机器人构型种类,对不同构型的优缺点进行综合分析,在确定主体构型后,设计出相关结构,包含机械腿、两种车架、足端等,搭配相关选型元件,最终生产加工组装出一台大型六足机器人。以该机器人为实验平台,对机器人进行行走步态及运动学、静力学、稳定性分析。通过理论分析并配合行走实验,该大型六足机器人能够按照预设步态及足端轨迹行进,各结构强度满足行进工况需求,且整机系统较为稳定,故机器人在整机构型、步态设定方面适用性高,稳定性分析结果较为准确。论文提出的六足机器人整体构型及相关分析理论,对今后大型六足机器人的研制有着重要的参考价值,这对于提高大型机器人领域的技术含量,增强竞争力具有关键意义。
周乐[8]（2021）在《基于自修复机制的车身零件建模研究》文中研究表明高度竞争之下的汽车产业,大幅度缩短新车身开发周期、提高开发效率,已成企业生存的必需。但截至目前,车身及车身零部件曲面模型的建立仍是一个极为耗时的手工过程。一方面,复杂的设计约束和CAE分析优化令曲面模型处于持续性的修改中;另一方面,复杂车身曲面模型的建模机制在模型变更中难以保证可靠性和稳定性,车身曲面模型由一系列彼此关联的复杂曲面操作序列组成,每步操作成功与否依赖于上一步操作的质量,而本次操作生成的新曲面质量又决定了后续操作的成功与否,现有建模机制由于忽略了这种质量关联导致建模频繁出错。鉴于此,本文从车身零部件设计的实际工程难题出发,尝试构建一种新型机制以大幅度减少复杂车身曲面模型构建过程中的人工干预,通过自动更新实现整体效率的显着提升。本文提出一种基于自修复的建模机制,将质量检查和修复机制引入到建模操作的前后,通过“承前启后”的保护手段,阻断建模缺陷的传递,提升建模流程的稳定性,减少人工干预,实现效率提升。本文以车身曲面模型创建过程中频繁出错的“梯形面”“立面”建模问题为研究对象,将基于自修复的“承前启后”的保护机制诉诸于参数化建模过程,完成如下工作:首先,对不同缺陷（曲线缺陷、曲面缺陷、缝隙缺陷等）提出针对性的识别和判定方法,同时构造针对性的基于中间层的几何修复方案;其次,构造基于模糊评价的数值参数优化机制,等效替代繁琐手工过程,实现复杂约束下的自动修复过程;最后,基于Siemens NX系统上的知识工程平台,本文利用NXOpen API、UFun、Block UI等接口实现了“复杂车身曲面建模过程增强型自修复工具”软件模块的研发及相应测试。自修复工具借助知识工程平台将检测算法与修复方法抽象为特征建模体系中的知识规则,通过内部集成实现参数与数据的自动管理,显着增强了参数化建模序列的稳定性与鲁棒性,明显降低了在产品设计参数和参考几何变更时对人工干预的需求。本研究的测试集由15个典型的复杂车身曲面模型组成,在程序驱动的随机性参数化编辑过程中,由于新机制的引入,建模步骤累积出错的次数平均降低了约40%,即减少了接近40%的人工干预过程,验证了本文基于“承前启后”自修复建模机制的巨大优势。本研究虽然以Siemens NX平台为基础,但其针对的问题却是共性的,因此,其思路与方法对于其他软件平台上的车身模型设计工作具有同样参考价值。
林景峰[9]（2021）在《基于多种生理信息与症状体征的抑郁症中医人工智能辨证方案建立》文中进行了进一步梳理研究背景和目的抑郁症（depression）又称为抑郁障碍,是指由于各种原因引起的,以持久、显着的心境低落为主要特征,常伴焦虑、躯体化症状、思维和认知功能减退等表现的一类心境障碍。中医学将抑郁症归属于“郁病/证”范畴,主要可分为肝气郁结、肝郁脾虚、肾虚肝郁、心脾两虚、气郁化火等证型。在抑郁症的中医辨证方面,目前中医抑郁症证候分型诊断方式主要有中医直接辨证和诊断量表分型。但目前抑郁症的证候分型方式离不开中医师的主观判断。为了从舌诊、脉诊、情绪识别、病历数据等多个层面客观化抑郁症患者信息,从而辅助对抑郁症患者进行抑郁症辨证,我们设计了此研究。本研究从舌诊、脉诊、情绪识别、病历数据四个层面对于患者的数据进行分析。并对数据利用深度学习和机器学习算法进行辨证识别。最后对四个层面的数据进行结合,尝试完成抑郁症患者的辨证识别。同时为其他疾病的人工智能中医辨证系统的建立与优化提供一定的参考。方法1.抑郁症中医人工智能舌诊方案的建立与验证使用python网络爬虫技术对互联网上有关舌象、舌诊等内容进行爬取。选取其中包含完整舌象、且舌象清晰的图片。利用Yolo v3目标识别算法对所得到的舌象图片进行目标识别,并进行截取,得到舌象图数据库。利用颜色校正算法等对所得到的目标图像进行颜色校正。对得到的目标舌象图片数据集进行人工分类。由2名中医师将所得到的舌象图片分为淡红舌、淡白舌、红绛舌,白苔、黄苔,厚苔、薄苔。接下来利用基于Keras框架的深度学习算法,对所得到的数据集进行深度学习,并得到学习结果的准确率、召回率值。确认结果较好后,选取临床抑郁症患者的舌象,利用Keras深度学习模型进行舌质、舌苔的判断,并与人工判断结果比较,得到最终结果的准确率、召回率等。2.抑郁症中医人工智能脉诊方案的建立与验证利用光电脉搏波原理,对食指指尖脉搏波和桡动脉关脉部位的脉搏波进行收集。指尖脉搏波每次收集时间在20s-2min左右,桡动脉脉搏波每次收集时间在3min左右,得到较为稳定的脉搏波数据。由2名中医师对脉象进行识别。利用Keras深度学习算法对所得到的数据集进行深度学习,并得到学习结果的准确率、召回率值。确认其结果是否较好。若得到的结果较好,可进一步在抑郁症患者上进行验证。3.基于深度学习情绪识别算法的抑郁症中医体质和中医辨证方案的建立与验证选取并收集轻中度抑郁症患者和健康人群的心电波和脉搏波。对所选取的受试者进行中医症状和体征信息的采集与评分和中医辨证。继而予患者观看30分钟情绪激发视频,视频包括7段激发患者产生平静、快乐、悲伤、恐惧、愤怒、惊讶和厌恶7种情绪的视频片段。利用软件对情绪激发时得到的心电和脉搏波数据进行记录。尝试利用深度学习算法对患者情绪进行识别,利用深度识别算法分别识别出抑郁症患者和健康人群,建立患者情绪与中医辨证之间的关系,尝试利用情绪识别方式对患者进行中医辨证和中医体质识别。4.依据病历系统患者症状的抑郁症患者中医辨证识别纳入北京中医药大学深圳医院（龙岗）自2016年1月1日开始的抑郁障碍病例,及其就诊病历。对就诊病历进行信息提取,并对提取的信息进行相应证型的对应。建立Logistic回归抑郁症中医辨证预测模型,评估模型的优劣;利用机器学习算法根据提取的病历信息（如患者的症状、体征）进行中医辨证。并计算其算法的准确率等。结果在人工智能舌诊识别方面,网络爬虫总共获得2515张相关舌象图片,经过筛选,共获得1427张存在目标区域的图片。利用YOLO v3进行目标识别,对266个标注结果进行学习。将266个标注结果按照1:1的比例分为训练集、验证集。经过两批73轮的训练,得到模型。模型的舌头目标识别准确率为96.10%,精确率为96.61%,召回率为98.85%。对目标识别结果进行舌色、苔的厚薄和苔色的深度学习识别,主要利用Keras深度学习模型结合K折交叉检验进行识别,对于舌色识别准确率在75%-82%左右,对于舌苔颜色识别的准确率在82%-95%左右,对于舌苔厚薄识别准确率在87%-92%左右。在人工智能脉象识别方面,我们以光电容积脉搏波作为研究对象,分别利用可穿戴式、手表式光电容积脉搏波设别对光电容积指尖脉搏波和光电容积桡动脉脉搏波进行收集,继而进行机器学习和深度学习分析。由于光电容积指尖脉搏波收集位置与桡动脉搏动位置较远,手表可穿戴式桡动脉脉搏波收集存在一定的位置偏倚、松紧度差异,导致学习结果欠佳。总共收集162名受试者的指尖脉搏波和43名受试者的桡动脉脉搏波。其中,收集桡动脉脉搏波时,我们可以见到数据存在位置偏倚、松紧度差异、数据溢出等异常情况,故提前终止数据收集。在指尖脉搏波的识别结果方面,机器学习算法的准确率在31%-40%之间,深度学习算法的准确率在44%左右。在桡动脉脉搏波方面,机器学习算法的最高准确率在64%左右,深度学习的准确率在22%左右。选取典型的脉搏波进行分析,机器学习算法的最高准确率在53%左右。在尝试基于深度学习情绪识别算法的抑郁症中医体质和中医辨证方案的建立与验证方面,我们首先利用既往两个数据集（Ascertain数据集和Dreamer数据集）进行基于心电波进行情绪识别算法的验证。对于Ascertain数据集,四分类情绪识别深度学习准确率为30%左右。对于Dreamer数据集,九分类情绪识别准确率在16%左右。在本团队收集的数据方面,共有75名受试者参与了情绪激发心电波与脉搏波的收集。其中36名试验组,39名对照组。在基线资料方面,男性36人,女性39人,平均年龄为44.08± 12.19岁。对照组与试验组的体质评分均存在明显的差异。其中,试验组在阳虚体质、阴虚体质、气虚体质、痰湿体质、湿热体质、血瘀体质、特禀体质、气郁体质的得分方面明显高于对照组,在平和体质的得分方面明显低于对照组。试验组的抑郁症中医辨证评分中,肝郁脾虚最高,其次为心肝火旺、肝肾阴虚、痰浊内蕴等证型,气滞血瘀的得分最低。在抑郁、焦虑量表评分方面,试验组与对照组相比,试验组HAMD总分和HAMD七项因子分均显着高于对照组,试验组HAMA总分和HAMA两项因子分均显着高于对照组。Pearson相关分析显示,不同体质与不同情绪激发分数的相关系数的绝对值基本在0.3以下。不同体质评分与情绪激发程度无绝对明显的相关性。抑郁症患者不同辨证分型与不同情绪激发分数的相关系数的绝对值基本在0.3以下。抑郁症患者不同中医辨证与情绪激发程度无绝对明显的相关性。在机器学习方面,利用平静、愉悦、悲伤、恐惧、愤怒、惊奇、厌恶等情绪心电波区分试验组和对照组（抑郁症患者和正常受试者）,其最高准确率分别是70%、72%、73%、77%、82%、69%、75%。对各种算法的平均准确率进行比较,高斯贝叶斯算法的平均准确率最高,达到73%。利用高斯贝叶斯算法进行整段心电波和受试者识别,其心电波段判定准确率均在70%左右,受试者组别的判定准确率为73.6%。利用七分法进行情绪识别,其不同算法情绪识别的准确率最高在30%。由于机器学习区分抑郁症患者的准确率、情绪识别的准确率、抑郁量表评分与体质和辨证的相关系数绝对值均不是非常高,我们认为原假设不成立。故未利用数据集进行中医抑郁症辨证和体质分型的识别。在基于病历系统患者症状特征选择的抑郁症患者中医辨证识别中,共纳入北京中医药大学深圳医院（龙岗）自2016年1月1日开始的567例病例,及其1128次的就诊病历。其中,男性患者280人,女性患者287人。在所有抑郁患者群体中,心脾两虚所占比例最大（16.98%）,其次为肾虚血瘀（9.57%）、肝郁脾虚（4.94%）等证型。症状方面,心情差、焦虑、乏力、入睡困难、多梦、头晕、腰酸、心烦、心悸等症状是就诊的抑郁患者的最核心症状。通过对症状的主成分分析（principal component analysis,PCA）,能较好地对心脾两虚、肾虚血瘀、肝郁脾虚等不同证型进行良好区分。利用logistic回归建立预测模型,通过受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）曲线下面积（C指数）来评价预测模型的区分度。结果显示,心脾两虚证型的C指数为0.77,肾虚血瘀证型的C指数为0.89,肝郁脾虚证型的C指数为0.85。模型具有较好的区分度。利用机器学习算法根据症状预测中医证型,运用五分类机器学习算法预测中医证型,准确率达到了 72%。利用机器学习算法预测中医证素,运用二分类机器学习算法,肝郁证素准确率为86%,脾虚证素准确率为86%,血瘀证素准确率为78%,肾虚证素准确率为88%,气虚证素准确率为97%。结论1.抑郁症的舌诊和基于病历系统患者症状的中医辨证识别在我们的研究中实现较好,而抑郁症的脉诊和基于情绪识别的抑郁症辨证和中医体质分析在我们的研究中实现欠佳。从整体上看,抑郁症舌诊研究、基于病历系统患者症状的中医辨证识别对于舌诊照片、病历系统数据的要求不是很高,易于实现,有较好的深入研究与广泛推广意义。而抑郁症脉诊研究（特别是手表式可穿戴设备脉诊研究）、利用生理信号进行情绪识别并进行中医辨证和中医体质识别,对数据收集设备等的要求较高,结果亦欠佳,仍有一些问题尚待确认、改进、解决。2.利用目标识别舌诊图片、截取目标识别结果后进行深度识别,能较好的识别舌色、舌苔颜色、舌苔厚薄。对识别模型在抑郁症患者的舌象图片上进行运用,结果较好。该模型对于照片采集设别、拍照姿势等的要求不高,易于操作。3.利用机器学习算法,依据指尖脉搏波或桡动脉脉搏波识别脉象,结果欠佳。其原因可能与指尖脉搏波与脉象相关度不高、手表可穿戴式采集设备采集的桡动脉脉搏波存在数据易受采集位置影响、数据溢出等状况有关。抑郁症患者的人工智能脉诊识别与采集设备具有非常强的相关性,对采集设备等的要求较高。4.利用机器学习算法和观看情绪激发视频时的脉搏波和心电波,可在一定程度上对抑郁症患者和正常人群进行识别,亦可在一定程度上识别受试者的不同情绪。但从目前的设备条件看,本研究团队难以完成对抑郁症患者的中医辨证和中医体质识别。其识别结果也与数据采集结果、情绪激发与否、情绪激发程度存在较强的相关性。对数据采集设别、采集环境等有较高的要求。同时,本研究未能标出情绪激发的具体时间与心电、脉搏波片段,导致无法提取各种情绪激发时心电波、脉搏波的具体形态。如何捕捉到情绪激发时的精准心电、脉搏波片段,亦值得更深入的研究。5.在基于病历系统患者症状特征选择的抑郁症患者中医辨证识别中,利用logistic回归建立预测模型、机器学习算法预测抑郁症患者中医证型与证素均能得到较好的结果。本研究选取的病历系统数据质量较为一般,符合真实世界中的一般情况。虽然如此,研究仍得到了较好的结果,我们认为其建立模型的方法具有较好的推广性,值得在更大样本量病例数据中进行更深入的研究与验证。
于畅[10]（2021）在《地磁异常判定方法对比研究 ——以松原5.7级地震为例》文中研究表明地磁异常判定是地磁学研究的重要分支,其主要目的是从地磁异常的角度进行地震前兆分析,进而为地震预报提供有效依据。目前,由江苏省地震局开发的地磁分析预报软件是国内实现地磁异常判定的主要工具。据统计,目前使用地磁分析预报软件进行地磁异常判定,进而实现地震预报的准确率约为50%,这一数值尚不能满足地磁异常与地震的准确对应。而奇异谱分析和ARMA模型拟合在强化原始数据特征、去除噪声等方面具有显着效果。因此,本论文从地磁分析预报软件着手,深入研究各地磁异常判定方法的理论及性能,将奇异谱分析和ARMA模型拟合方法与地磁异常判定方法中的逐日比法结合,运用数值拟合的方法重构原始序列,实现对传统地磁异常判定方法的优化,提高运用地磁异常进行地震预报的可靠性,为地磁异常与地震预报的准确对应提供新途径。本论文以2018年5月28日松原5.7级地震为研究背景,选取三岗地震台、通化地震台、大连地震台、营口地震台和德都地震台等11个国家地磁观测台站所采集的地磁数据为研究对象展开研究,主要研究内容如下:1、从传统地磁异常判定方法出发,使用加卸载响应比法、谐波振幅比法、逐日比法、日变化空间相关法、低点位移法、每日一值差分法和异常叠加7种方法,对2017年6月1日～2018年12月31日地磁Z、H、D、F分量预处理分钟值数据进行多种地磁异常判定方法研究。结果表明,除日变化空间相关法外,其他6种方法在松原5.7级地震前均表现出不同程度的地磁异常。2、实现基于奇异谱分析的逐日比异常判定方法。按照构造轨迹矩阵、分解序列、重构序列的顺序,运用奇异谱分析对地磁分量进行数值拟合。根据精度检验结果得出,奇异谱分析后的序列拟合精度高,进而运用奇异谱分析方法对逐日比序列进行数据拟合,结果显示奇异谱分析后的逐日比拟合序列与原始序列相比变化趋势更明显,有效成分更集中。按照平均值±2倍均方差设置阈值线,得出的逐日比超阈值日与原方法的产出结果存在交集,且在临近松原5.7级地震时超阈值现象更密集。这表明基于奇异谱分析的逐日比异常判定方法能够准确提取逐日比异常,且该逐日比异常可以作为松原5.7级地震的前兆异常。3、实现基于ARMA模型拟合的逐日比异常判定方法。按照序列的平稳性检验、自相关和偏自相关分析、模型判别和模型定阶的流程对原始序列进行ARMA模型拟合,得出的拟合曲线能直观表达原始序列的变化特征。精度检验结果显示,ARMA模型拟合精度高。再对逐日比序列进行ARMA模型拟合,得出拟合曲线与原始曲线相比有效成分更集中。按照平均值±2倍均方差设置阈值线,得出的逐日比超阈值日包含原方法的产出结果,且在临近松原5.7级地震时超阈值现象更密集。这表明ARMA模型拟合对逐日比异常提取具有一定意义,并且该逐日比异常可以作为松原5.7级地震的前兆异常。
二、点与曲线的一种相关位置的判定（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、点与曲线的一种相关位置的判定（论文提纲范文）
（1）原子力显微镜轻敲模式下能量耗散的机理研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 原子力显微镜的工作原理及组成 |
| 1.2.1 原子力显微镜的工作原理 |
| 1.2.2 原子力显微镜轻敲模式探针 |
| 1.3 影响AFM成像的因素 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 微纳谐振器的尺寸特性及能量耗散 |
| 1.4.2 TM-AFM下动力学问题的研究现状 |
| 1.4.3 微尺度下的接触问题 |
| 1.4.4 毛细力对AFM测量的影响 |
| 1.4.5 黏性阻尼以及压膜阻尼对AFM的影响 |
| 1.5 本论文的主要研究内容 |
| 第二章 AFM动力学特性以及能量耗散与品质因子的关系 |
| 2.1 点质量模型(谐振子模型) |
| 2.2 连续梁模型(欧拉-伯努利梁) |
| 2.3 点质量模型和连续梁模型的等价性 |
| 2.4 AFM轻敲模式下的相位像 |
| 2.4.1 AFM轻敲模式下的相位图 |
| 2.4.2 AFM轻敲模式下的相位成像理论 |
| 2.5 AFM轻敲模式下的品质因子 |
| 2.6 AFM非对称条件下梁的振动响应 |
| 2.6.1 非对称条件下碰撞的简化模型 |
| 2.6.2 非对称条件下碰撞的ANSYS模拟 |
| 2.6.3 扫频实验中的截断现象 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 AFM中由黏附接触引起的能量耗散 |
| 3.1 接触中的失稳现象 |
| 3.2 弹性接触模型 |
| 3.2.1 Hertz接触理论 |
| 3.2.2 Derjaguin-Muller-Toporov(DMT)模型 |
| 3.2.3 Johnson-Kendall-Roberts(JKR)模型 |
| 3.3 疏水性PDMS材料的制备 |
| 3.4 不同探针刚度、试样弹性模量的力曲线实验 |
| 3.5 粗糙度对能量耗散的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 AFM中由塑性变形引起的能量耗散 |
| 4.1 针尖-试样表面间相互作用力 |
| 4.1.1 L-J势 |
| 4.1.2 范德华力 |
| 4.2 塑性屈服的判定准则 |
| 4.3 塑性接触模型 |
| 4.4 力-位移曲线表征塑性功 |
| 4.5 弹性滞后能量耗散 |
| 4.6 塑性接触引起能量耗散的计算 |
| 4.6.1 塑性耗散的数值计算 |
| 4.6.2 ANSYS模拟计算塑性功损耗 |
| 4.6.3 接触模型分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 AFM中由液桥引起的能量耗散 |
| 5.1 毛细力与液膜厚度 |
| 5.1.1 毛细力的概念 |
| 5.1.2 液膜厚度的计算 |
| 5.2 液桥挤出模型 |
| 5.3 液桥流动模型 |
| 5.4 毛细凝聚模型 |
| 5.5 三种液桥形成机制对比 |
| 5.6 毛细力的计算 |
| 5.7 针尖-试样分离时毛细力所做的功 |
| 5.8 AFM不同操作模式下的液桥生成模型及影响 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 AFM中由空气阻尼引起的能量耗散 |
| 6.1 空气黏性阻尼 |
| 6.1.1 MEMS在不同环境下阻尼 |
| 6.1.2 空气黏性阻尼计算 |
| 6.1.3 空气黏性阻尼引起的能量耗散计算 |
| 6.2 AFM中滑膜阻尼与压膜阻尼 |
| 6.2.1 压膜阻尼的相关实验 |
| 6.2.2 滑膜阻尼 |
| 6.2.3 压膜阻尼 |
| 6.3 常规带针尖探针压膜阻尼实验 |
| 6.4 无针尖探针压膜阻尼研究 |
| 6.4.1 无针尖探针压膜阻尼实验 |
| 6.4.2 无针尖探针压膜阻尼计算 |
| 6.4.3 考虑悬臂梁倾斜角的计算 |
| 6.4.4 无针尖探针简化模型计算 |
| 6.5 微米小球探针的压膜阻尼研究 |
| 6.5.1 微米小球探针的制备 |
| 6.5.2 微米小球探针等效参数的计算 |
| 6.5.3 球针扫频实验 |
| 6.5.4 微米小球压膜阻尼研究 |
| 6.5.5 微米小球压膜阻尼简化模型计算 |
| 6.6 常规带针尖探针扫频实验分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文及科研成果 |
| 作者与导师简介 |
| 附件 |
（2）浅埋藏近距离煤层群开采裂隙漏风及煤自然发火规律研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.4 技术方法及技术路线 |
| 2 浅埋藏近距离煤层群复合采空区煤自燃特性及极限参数研究 |
| 2.1 程序升温实验装置及过程 |
| 2.2 浅埋藏近距离煤层群复合采空区煤自燃特性参数研究 |
| 2.3 浅埋藏近距离煤层群复合采空区煤自燃极限参数研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 浅埋藏近距离煤层群开采地表裂隙漏风规律研究 |
| 3.1 浅埋藏近距离煤层群开采地表裂隙发育规律 |
| 3.2 浅埋藏近距离煤层群开采地表裂隙漏风规律 |
| 3.3 浅埋藏近距离煤层群开采地表漏风影响因素分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 浅埋藏近距离煤层群开采覆岩漏风裂隙演化及孔隙率变化规律研究 |
| 4.1 物理模拟实验分析 |
| 4.2 数值模拟分析 |
| 4.3 浅埋藏近距离煤层群复合采空区离散裂隙—孔隙模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 浅埋藏近距离煤层群复合采空区煤自然发火模拟研究 |
| 5.1 浅埋藏近距离煤层群复合采空区煤自燃数学模型 |
| 5.2 模型建立及参数设置 |
| 5.3 复合采空区模拟结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 浅埋藏近距离煤层群开采自燃防治技术研究 |
| 6.1 浅埋藏近距离煤层群开采自然发火影响因素 |
| 6.2 井上下联合控风技术 |
| 6.3 采空区覆盖隔氧技术 |
| 6.4 采空区惰化降氧技术 |
| 6.5 浅埋藏近距离煤层群开采自燃防治技术体系 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 主要结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（3）500hPa槽线的机器识别及其在环境气象分析中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义及目的 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 天气形势变化对空气污染的影响 |
| 1.2.2 500hPa位势高度场槽线对于中国天气变化和大气环境的影响 |
| 1.2.3 等值线提取的研究 |
| 1.2.4 槽线自动判识的研究 |
| 1.2.5 槽线强度定义的研究 |
| 1.3 拟解决科学问题 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 资料说明 |
| 2.2 方法介绍 |
| 2.2.1 等值线的矩形网格生成法 |
| 2.2.2 Douglas-Peucker图形算法 |
| 2.2.3 卷积神经网络 |
| 2.2.4 目标检测算法 |
| 2.2.5 层次分析法 |
| 第三章 基于等值线的槽线天气系统识别判定 |
| 3.1 槽线分析基础 |
| 3.1.1 槽线的基本定义 |
| 3.1.2 槽的形成原因及分类 |
| 3.1.3 槽线在天气分析中的应用 |
| 3.2 基于网格数据的等值线的提取 |
| 3.2.1 高空天气图中等高线的分析原则 |
| 3.2.2 等高线的生成 |
| 3.2.3 等高线的平滑 |
| 3.3 基于目标检测算法的槽线的识别 |
| 3.3.1 槽线识别流程概述 |
| 3.3.2 基于DP算法的槽线点的选取 |
| 3.3.3 基于CNN卷积神经网络的槽线识别器的构建 |
| 3.3.4 基于目标检测原理的槽线位置确定 |
| 3.3.5 识别效果检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 槽线强度指数的构建 |
| 4.1 槽线强度分析基础 |
| 4.1.1 一般槽线强度的定义 |
| 4.1.2 槽线强度在气象分析中的应用 |
| 4.2 高空槽强度指数的构建 |
| 4.2.1 选取气象因子及数据处理 |
| 4.2.2 基于层次分析法的槽线强度指数的构建 |
| 4.3 槽强指数的验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 槽线机器识别在天气和环境变化中的应用 |
| 5.1 中国重要天气过程 |
| 5.2 华北地区冬季重霾污染过程 |
| 5.3 槽线机器识别及指数应用 |
| 5.3.1 寒潮天气过程 |
| 5.3.2 重霾污染过程 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）矿区地表点云建模与变形信息精确提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 三维激光扫描变形监测应用现状 |
| 1.2.2 建构筑物特征提取的研究现状 |
| 1.2.3 点云数据滤波算法研究现状 |
| 1.2.4 基于点云数据的变形信息提取研究现状 |
| 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 论文组织结构 |
| 2 三维激光扫描系统简介及数据预处理 |
| 2.1 三维激光扫描技术简介 |
| 2.1.1 激光测距技术原理与类型 |
| 2.1.2 激光扫描定位原理 |
| 2.2 三维激光扫描分类与技术指标参数 |
| 2.2.1 三维激光扫描系统分类 |
| 2.2.2 地基扫描仪参数介绍 |
| 2.2.3 点云数据的特点 |
| 2.3 外业点云数据采集与作业流程 |
| 2.4 点云配准与坐标转换 |
| 2.5 地面三维激光扫描仪测量误差分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 建构筑物的三维特征信息提取和变形信息计算 |
| 3.1 Morse-Smale理论概述 |
| 3.1.1 Morse-Smale复形的构建 |
| 3.1.2 Morse-Smale理论的扩展 |
| 3.2 建构筑物特征点提取算法 |
| 3.2.1 散乱点云的Delaunay三角网的构建 |
| 3.2.2 法矢计算与特征指标参数值计算 |
| 3.2.3 三维特征点判别与分类提取 |
| 3.2.4 构建特征线与单复形模型 |
| 3.2.5 Morse-Smale复形简化与单复形模型简化 |
| 3.3 基于改进区域生长算法的三维特征面提取 |
| 3.3.1 K-tree的建立与K邻域获取 |
| 3.3.2 点云法矢和平均曲率求解 |
| 3.3.3 种子点选取与区域生长算法的改进 |
| 3.3.4 基于改进区域生长的点云数据分割实验 |
| 3.4 三维模型特征拟合 |
| 3.4.1 特征直线拟合与变形参数计算 |
| 3.4.2 特征曲线拟合 |
| 3.4.3 特征面的拟合 |
| 3.5 基于matlab与AutoCAD的联合制图 |
| 3.6 建构筑物的三维特征提取和精度评定 |
| 3.6.1 拱形建筑物特征提取实验 |
| 3.6.2 建筑物三维特征提取精度评定实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于点云空间分布特征的地表点云数据滤波算法 |
| 4.1 点云的空间分布特征 |
| 4.1.1 多尺度下的点云分布特征 |
| 4.1.2 点云分布特征的量化表达 |
| 4.2 线性判别分类 |
| 4.2.1 线性判别分析 |
| 4.2.2 核心点选择与分类加速 |
| 4.3 滤波精度评价参数 |
| 4.4 尺度参数设置的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于三维点云数据的矿区地表变形信息提取与表达 |
| 5.1 基于三维点云的地形变形计算算法分类 |
| 5.2 影响点云变形计算精度的因素 |
| 5.3 变形监测区域简介 |
| 5.4 多尺度下的模型到模型距离的点云变形计算 |
| 5.4.1 M2M算法原理 |
| 5.4.2 M2M算法描述 |
| 5.4.3 M2M算法中关键步骤的参数选择 |
| 5.5 实验与分析 |
| 5.5.1 垂直方向的M2M距离 |
| 5.5.2 多尺度M2M距离 |
| 5.6 M2M算法的计算精度评价 |
| 5.6.1 点云坐标误差分析 |
| 5.6.2 M2M算法的计算精度 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于模块链构建的大件货物多式联运方案研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大件货物运输及多式联运研究现状分析与评述 |
| 1.2.2 模型组合研究现状分析与评述 |
| 1.2.3 具体方法研究现状分析与评述 |
| 1.2.4 信息化方案制定研究现状分析与评述 |
| 1.3 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 2 大件货物多式联运方案构成与基础数据采集 |
| 2.1 大件货物多式联运方案构成 |
| 2.1.1 方案制定原则 |
| 2.1.2 方案构成 |
| 2.2 基础数据采集 |
| 2.2.1 数据感知层架构设计 |
| 2.2.2 网络传输层架构设计 |
| 2.2.3 数据应用层架构设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 大件货物多式联运方案的模块链初步选取 |
| 3.1 基于模块链构建的大件货物多式联运方案制定特点 |
| 3.2 大件货物多式联运案例库构建 |
| 3.3 大件货物多式联运案例推理模型 |
| 3.3.1 基于案例推理模型的模块链选取 |
| 3.3.2 大件货物多式联运方案特征属性权重确定 |
| 3.4 大件货物分类隶属度判定 |
| 3.4.1 基于云模型的映射关系转换 |
| 3.4.2 基于云发生器的隶属云生成 |
| 3.4.3 分类隶属度判定 |
| 3.5 基于案例相关性判定的模块链初步选取 |
| 3.5.1 相关系数计算方法选择 |
| 3.5.2 案例属性组合相关性分析 |
| 3.5.3 基于特征属性提取的案例相关性判定 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 用于大件货物多式联运方案制定的模块链生成与调整 |
| 4.1 模块链生成与调整方法 |
| 4.2 模块导向的模型分层与筛选 |
| 4.3 模块中模型可信度评价 |
| 4.3.1 可信度区间划分 |
| 4.3.2 模型可信度评价 |
| 4.3.3 模型可信度评价应用举例 |
| 4.4 模型运算时间评价 |
| 4.5 模块链可靠性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 大件货物多式联运方案制定 |
| 5.1 大件货物多式联运任务的分解与组合 |
| 5.1.1 大件货物多式联运的任务分解 |
| 5.1.2 大件货物多式联运的任务组合 |
| 5.2 大件货物多式联运方案制定模型选择 |
| 5.2.1 任务连接关系确定情况下模型选择 |
| 5.2.2 任务连接关系未确定情况下模型选择 |
| 5.3 案例缺失属性填补 |
| 5.4 大件货物多式联运元模型指标赋权 |
| 5.4.1 客观指标赋权法应用 |
| 5.4.2 组合赋权方法应用 |
| 5.5 大件货物多式联运备选方案确定 |
| 5.6 方案制定可靠性分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 大件货物多式联运运输方式及径路选择实例分析 |
| 6.1 大件货物多式联运方案制定系统初步构建 |
| 6.2 运输方式及径路选择实例分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 论文的主要研究成果 |
| 7.2 论文的主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于宽带瑞利光谱探测的光纤应变测量关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 |
| 1.2 应变测量技术研究现状 |
| 1.2.1 应变片电测法 |
| 1.2.2 数字图像相关方法 |
| 1.2.3 光纤应变测量 |
| 1.3 光纤应变测量技术研究现状 |
| 1.3.1 准分布式光纤应变测量技术 |
| 1.3.2 分布式光纤应变测量技术 |
| 1.4 基于OFDR原理的分布式光纤应变测量技术研究现状 |
| 1.4.1 OFDR应变测量方法概述 |
| 1.4.2 激光波长调制技术 |
| 1.4.3 分布式应变解算方法 |
| 1.5 本领域存在的科学问题和关键技术问题 |
| 1.6 本文的主要研究内容 |
| 第2章 基于瑞利散射光谱相位分析的分布式光纤应变测量模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于瑞利散射光谱相位分析的分布式光纤应变测量模型 |
| 2.2.1 光纤应变测量模型 |
| 2.2.2 模型参数分析 |
| 2.3 基于多波段扫频干涉的分布式光纤应变测量系统 |
| 2.3.1 多波段扫频干涉结构 |
| 2.3.2 拼接误差影响分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于多波段光谱精准拼接的瑞利散射光谱探测带宽拓展方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于局部瑞利散射光谱特征的光谱拼接方法 |
| 3.2.1 特定光纤段的光频判定作用 |
| 3.2.2 多波段光谱精准拼接方法 |
| 3.2.3 系统各参量相互作用分析 |
| 3.3 基于DFB激光器内调制的多波段信号光实现原理 |
| 3.3.1 波长调谐机理分析 |
| 3.3.2 稳态特性分析 |
| 3.3.3 瞬态特性分析 |
| 3.3.4 总热阻分析 |
| 3.3.5 多波段信号光构建 |
| 3.4 瑞利散射光谱探测带宽拓展方法实验验证 |
| 3.4.1 多波段扫频干涉系统搭建 |
| 3.4.2 DFB激光器电流–波长调谐模型验证 |
| 3.4.3 多波段测量信号拼接方法验证 |
| 3.4.4 多波段扫频信号光非线性校正 |
| 3.4.5 瑞利散射光谱探测范围验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于光谱相关评价函数最优解计算的分布式应变解算方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 第二类应变检测方式及其解算方法局限性分析 |
| 4.3 基于相关性评价函数最优解计算的分布式应变解算方法 |
| 4.4 应变解算方法实验验证 |
| 4.4.1 分布式应变解算方法验证 |
| 4.4.2 分布式应变求解的并行化计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验结果与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 标准光纤拉伸应变测量 |
| 5.2.1 分布式光纤应变测量系统性能实验 |
| 5.2.2 应变测量结果的不确定度分析 |
| 5.2.3 与现有同类方法指标的对比 |
| 5.3 典型结构件分布式应变场测量 |
| 5.3.1 复合材料应变场测量 |
| 5.3.2 柔性板结构应变场测量 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）大型高适应性六足机器人结构及稳定性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究内容及意义 |
| 1.2 大型足式机器人国内外研究现状 |
| 1.3 足式机器人稳定性及结构布局 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 六足机器人总体结构设计 |
| 2.1 结构对比及布局形式分析 |
| 2.1.1 结构对比 |
| 2.1.2 布局形式分析 |
| 2.2 六足机器人结构设计 |
| 2.2.1 机械腿部结构 |
| 2.2.2 车架结构设计思路 |
| 2.2.3 X型车架结构 |
| 2.2.4 承载式车架结构 |
| 2.2.5 足端设计 |
| 2.2.6 六足整机构型 |
| 2.3 六足机器人液压系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 六足机器人步态分析及运动学仿真 |
| 3.1 步态分析 |
| 3.1.1 步态参数 |
| 3.1.2 三种步态说明 |
| 3.2 运动学分析 |
| 3.3 六足机器人运动学仿真 |
| 3.3.1 机械腿及基节动态受力 |
| 3.3.2 液压缸空间位移及轨迹干涉说明 |
| 3.3.3 机器人位移及运动过程 |
| 3.4 六足机器人验证实验 |
| 3.4.1 实验平台 |
| 3.4.2 实验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 六足机器人结构力学性能分析 |
| 4.1 模态分析理论基础 |
| 4.2 机械腿部结构力学分析 |
| 4.2.1 机械腿部结构受力计算 |
| 4.2.2 机械腿结构模态分析 |
| 4.2.3 机械腿结构力学分析 |
| 4.3 车架结构边界拟定 |
| 4.4 X型车架模态及力学分析 |
| 4.4.1 X型车架模态分析 |
| 4.4.2 X型车架力学分析 |
| 4.5 承载式车架模态及力学分析 |
| 4.5.1 承载式车架模态分析 |
| 4.5.2 承载式车架力学分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 整机稳定性分析 |
| 5.1 静态稳定性边界判定法 |
| 5.2 动态稳定性判定法 |
| 5.3 机器人倾翻稳定性判定法 |
| 5.4 六足步态对稳定性影响分析 |
| 5.5 六足机身姿态对稳定性影响分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（8）基于自修复机制的车身零件建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 现阶段车身及零部件设计研究背景 |
| 1.2 模型缺陷修复和自动化建模研究现状 |
| 1.2.1 基于模型缺陷修复的研究现状 |
| 1.2.2 基于自动化建模的研究现状 |
| 1.3 基于自修复机制建模的研究内容和意义 |
| 1.3.1 自修复建模机制的研究内容 |
| 1.3.2 自修复建模机制的研究意义 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 自修复建模机制的关键技术与软件平台架构 |
| 2.1 自修复机制的建模方法 |
| 2.1.1 特定的缺陷识别 |
| 2.1.2 智能中间层修复机制 |
| 2.1.3 模糊评价不同中间层修复机制 |
| 2.2 开发平台与解决方案 |
| 2.2.1 工程解决方案 |
| 2.2.2 二次开发函数 |
| 2.2.3 知识融合技术 |
| 2.2.4 交互界面设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于自修复机制的建模方法 |
| 3.1 典型缺陷识别和判定 |
| 3.1.1 多段曲线/畸形曲线识别 |
| 3.1.2 畸形曲面识别 |
| 3.1.3 曲面缝隙识别 |
| 3.2 中间层缺陷修复 |
| 3.2.1 典型结构设计分析 |
| 3.2.2 高质量曲线修复 |
| 3.2.3 高质量曲面修复 |
| 3.2.4 高质量缝隙修复 |
| 3.3 模糊评价不同智能建模机制 |
| 3.3.1 确定评价指标和评价集 |
| 3.3.2 确定权重向量矩阵和权重判断矩阵 |
| 3.3.3 模糊综合评判矩阵 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 自修复机制建模软件系统开发 |
| 4.1 软件系统开发总体框架 |
| 4.2 开发功能的特定实现 |
| 4.2.1 典型缺陷识别判定的开发 |
| 4.2.2 智能中间层修复模块的开发 |
| 4.2.3 模糊评价不同中间层模块的开发 |
| 4.3 系统集成 |
| 4.3.1 开发程序文件目录和调用 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 方案与系统测试 |
| 5.1 开发测试方案 |
| 5.2 动态系统测试 |
| 5.2.1 曲线曲面缺陷测试案例 |
| 5.2.2 曲面缝隙缺陷测试案例 |
| 5.3 基于拟合优化的派生应用 |
| 5.3.1 车身零部件设计背景 |
| 5.3.2 基于工程多约束优化的分缝线设计 |
| 5.3.3 车门分缝线设计的应用与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 开发程序菜单设计 |
| 攻读硕士学位期间发表学术成果及奖励 |
| 致谢 |
（9）基于多种生理信息与症状体征的抑郁症中医人工智能辨证方案建立（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩略词表 |
| 第一章 文献综述 |
| 综述一 中医人工智能舌诊、脉诊方法和应用结果及其与抑郁症关系的文献综述 |
| 1. 人工智能舌诊方案的研究现状 |
| 2. 人工智能脉诊方案的研究现状 |
| 3. 既往脉象模型及其波形所代表的意义 |
| 4. 抑郁症患者的人工智能舌诊、脉诊或相关中医四诊的研究 |
| 5. 小结 |
| 综述二 人工智能情绪识别及情绪与抑郁症关系的文献综述 |
| 1. 情绪识别人工智能算法的研究背景 |
| 2. 基于心电和脉搏波变化的机器学习算法判断情绪 |
| 3. 抑郁症与人工智能情绪识别 |
| 4. 小结 |
| 综述三 基于患者病历系统中症状等因素的诊断模型与抑郁症关系的文献综述 |
| 1. 基于患者病历系统建立诊断预测模型的研究背景 |
| 2. 抑郁症患者的诊断预测模型 |
| 3. 小结 |
| 前言 |
| 第二章: 中医人工智能舌诊方案建立与验证 |
| 深度学习算法背景与算法选择 |
| 网络爬虫算法 |
| Yolo v3深度学习目标识别算法 |
| Tensorflow与Keras深度学习框架 |
| 1. 研究方法 |
| 1.1 深度学习算法舌诊方案的建立 |
| 1.1.1 网络爬虫获取相应数据 |
| 1.1.2 Yolo v3进行目标识别 |
| 1.1.3 颜色校正 |
| 1.1.4 基于Tensorflow的Keras学习框架进行深度学习 |
| 1.2 舌诊的方案的验证 |
| 2. 研究结果 |
| 2.1 爬虫数据结果 |
| 2.2 目标识别结果 |
| 2.3 颜色校正结果 |
| 2.4 深度学习识别算法实现与优化 |
| 2.5 方案的验证结果 |
| 3. 讨论与结论 |
| 3.1 结果讨论 |
| 3.2 结论 |
| 第三章: 中医人工智能脉诊方案建立与验证 |
| 光电容积脉搏波信号的原理 |
| 光电容积脉搏波的相关研究 |
| 1. 研究方法 |
| 1.1 试验一：以光电容积指尖脉搏波为基础的中医脉象识别研究 |
| 1.2 试验二：以光电容积桡动脉脉搏波为基础的中医脉象识别研究 |
| 2. 试验一 研究结果 |
| 2.1 基线数据结果 |
| 2.2 指尖脉搏波深度学习结果 |
| 3. 试验一 结果讨论 |
| 4. 试验二 研究结果 |
| 4.1 基线数据结果 |
| 4.2 深度学习算法结果 |
| 4.3 选取典型脉搏波的分析结果 |
| 5. 试验二 结果讨论 |
| 第四章: 基于深度学习情绪识别算法的抑郁症中医体质和中医辨证方案的建立与验证 |
| 心电、脉搏波变化与情绪识别的联系具备生理基础 |
| 抑郁症患者的中医辨证分型诊断量表、体质分类量表的选择及情绪种类的选择 |
| 情绪种类选择 |
| 假说的提出 |
| 1. 研究方法 |
| 1.1 既往研究资料再分析 |
| 1.2 Ascertain数据集的再挖掘分析 |
| 1.3 Dreamer数据集的再挖掘分析 |
| 1.4 基于人工智能情绪识别的抑郁症中医辨证与中医体质研究 |
| 2. 研究结果 |
| 2.1 基本信息与基线资料 |
| 2.2 中医体质与抑郁症中医证型分布分析 |
| 2.3 HAMD量表在对照组与试验组的评分与因子分析 |
| 2.4 HAMA量表在对照组与试验组的评分与因子分析 |
| 2.5 情绪测试激发结果在试验组和对照组之间的对比分析 |
| 2.6 情绪激发与证型、体质、量表评分的相关关系和线性回归分析 |
| 2.7 抑郁症组与对照组情绪测试不耐受情况统计 |
| 2.8 情绪识别的研究 |
| 2.9 利用心电信号区分对照组和试验组 |
| 2.10 利用脉搏波信号区分对照组和试验组 |
| 2.11 受试者的情绪识别 |
| 3. 讨论与结论 |
| 第五章: 基于病历系统患者症状特征的抑郁症患者中医辨证识别 |
| 1. 研究方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 纳入标准 |
| 1.3 排除标准 |
| 1.4 统计学及大数据分析 |
| 2. 研究结果 |
| 2.1 患者基本信息 |
| 2.2 中医证型证素分类 |
| 2.3 证型证素分布与患者基本信息的危险因素分析 |
| 2.4 患者症状体征分布统计 |
| 2.5 患者症状、体征、证型证素的相关分析、聚类分析和关联规则分析 |
| 2.6 症状体征与不同中医证型、证素的PCA分析 |
| 2.7 logistic回归预测模型与机器学习算法及其结果 |
| 2.8 机器模型预测中医证型 |
| 3. 讨论与结论 |
| 整体讨论与总结 |
| 参考文献 |
| 创新点分析 |
| 不足与展望 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
（10）地磁异常判定方法对比研究 ——以松原5.7级地震为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 创新点 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 传统地磁异常判定方法研究 |
| 2.1 加卸载响应比法 |
| 2.2 谐波振幅比法 |
| 2.3 逐日比法 |
| 2.4 日变化空间相关法 |
| 2.5 低点位移法 |
| 2.6 每日一值差分法 |
| 2.7 异常叠加 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 奇异谱分析在地磁异常判定中的应用 |
| 3.1 奇异谱分析的基本原理 |
| 3.2 基于奇异谱分析的地磁数据拟合与精度检验 |
| 3.3 奇异谱分析在地磁异常判定中的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 ARMA模型在地磁异常判定中的应用 |
| 4.1 ARMA模型拟合的基本原理 |
| 4.2 ARMA模型的地磁数据拟合与精度检验 |
| 4.3 ARMA模型拟合在地磁异常判定中的应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 多种地磁异常判定方法对比分析 |
| 5.1 传统地磁异常判定方法的优缺点 |
| 5.2 基于奇异谱分析的地磁异常判定方法的优缺点 |
| 5.3 基于ARMA模型拟合的地磁异常判定方法的优缺点 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及硕士期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、点与曲线的一种相关位置的判定（论文参考文献）
- [1]原子力显微镜轻敲模式下能量耗散的机理研究[D]. 孙岩. 北京化工大学, 2021
- [2]浅埋藏近距离煤层群开采裂隙漏风及煤自然发火规律研究[D]. 卓辉. 中国矿业大学, 2021(02)
- [3]500hPa槽线的机器识别及其在环境气象分析中的应用[D]. 史俊南. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [4]矿区地表点云建模与变形信息精确提取方法研究[D]. 赵明君. 安徽理工大学, 2021(02)
- [5]基于模块链构建的大件货物多式联运方案研究[D]. 黄达. 北京交通大学, 2021(02)
- [6]基于宽带瑞利光谱探测的光纤应变测量关键技术研究[D]. 赵士元. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [7]大型高适应性六足机器人结构及稳定性分析[D]. 张昊昱. 吉林大学, 2021(01)
- [8]基于自修复机制的车身零件建模研究[D]. 周乐. 大连理工大学, 2021(01)
- [9]基于多种生理信息与症状体征的抑郁症中医人工智能辨证方案建立[D]. 林景峰. 北京中医药大学, 2021(02)
- [10]地磁异常判定方法对比研究 ——以松原5.7级地震为例[D]. 于畅. 吉林大学, 2021(01)