一、模糊逻辑在测试中应用的探讨（论文文献综述）
姚海祥,黎俊伟,夏晟皓,陈树敏[1]（2021）在《基于Apriori算法和神经网络的模糊交易决策》文中认为通过三角模糊器将技术分析指标模糊化并利用Apriori算法和神经网络生成非主观类交易规则,设计带有非主观类模糊交易规则库、Mamdani含义的乘积推理机、中心平均解模糊器的模糊决策系统.利用带有遗忘因子递推最小二乘法对系统的结构性参数进行估计,并提出两种非主观类的交易决策（Apriori策略、神经网络策略）.实证结果显示,在扣除交易成本后,非主观类交易规则策略比被动的买入持有策略以及主观类的投资策略平均而言具有更高的年化收益率和夏普比率.研究结果表明,基金经理或股票投资者在进行交易决策时,非主观类的模糊决策系统能给予有效的投资指导,并建议去尝试克服自身心理以及市场基准.
于威龙[2]（2021）在《轨道车辆电器件可靠性柔性测试与分析系统设计》文中提出随着新一代动车组列车复兴号及高铁新线的不断投入运行,高铁运行里程逐年提高,旅客和货物运输效率得到了极大提升。为了轨道列车能够安全运行,必须保证其电气系统稳定可靠运转,则需定期检查轨道车辆电器件的可靠性。现有专用可靠性测试系统只能针对轨道车辆单一类型电器件进行测试,存在自动化程度不高、资源利用率低、缺少可靠性分析功能等问题。为了解决以上问题,基于柔性原理,本文提出一种优化的可靠性分析模型,设计并开发了轨道车辆电器件可靠性柔性测试与分析系统,可适用于多种电器件、同步完成可靠性测试与分析任务,主要研究工作如下:（1）提出了一种新型的可靠性分析模型:建立融合层次分析法与熵权法的组合赋权可靠性分析模型,使得计算的权重既能真实反映各指标作用程度,又可利用长周期数据修正结果;发掘概率选择与可变步长的改进萤火虫算法优势,对层次分析法进行优化,提升层次分析法的运算效率。（2）研制了一套轨道车辆电器件柔性测试与分析系统:设计并实现了可适用多种电器件的实时硬件采集、数据通信、可靠性测试与分析的系统,能够连续地对电器件进行自动化的可靠性测试与分析,通过可视化界面人机交互式操作,完成开发试验序列、自动试验、同步可靠性分析等任务,有效提高了测试的工作效率和质量。（3）以车载变频直流电源与辅助逆变器为测试对象,使用本文开发的柔性测试与分析系统进行自动测试与分析,验证了本文提出的方法可行、软件系统有效。实验证明本文提出的可靠性分析算法效率与准确度较高,研制的柔性测试与分析系统可胜任多种类型电器件可靠性测试与分析工作,具有很好的应用前景。
张柳[3]（2021）在《社交网络舆情用户主题图谱构建及舆情引导策略研究》文中提出习近平总书记在党的十九大上向全党全国人民发出了“坚定文化自信,推动社会主义文化繁荣兴盛”的伟大号召。“总体国家安全观”也被列为新时代背景下建设有中国特色社会主义的基本方略。对社交网络舆情的有效监管,是在新形势下应对国家安全环境新变化、新发展的必然要求。但是,网络的虚拟性,给社交网络舆情的监管带来了极大的难度。社交网络以及舆情用户的特性对社交网络舆情信息生态平衡有着较大的影响,如若不加以正确的引导与管理,会导致社交网络舆情生态系统恶化,甚至威胁社会和谐和国家稳定。如何有效地利用知识图谱构建社交网络舆情用户主题图谱系统模型,挖掘用户的潜在社群,确定用户的身份特征,并分析出用户的情感倾向,是舆情监管工作的有效切入点。本文结合文献分析法、实证研究法、知识图谱和机器学习等方法,构建社交网络舆情用户主题图谱并提出舆情引导策略。具体来说,本研究主要包括六个部分。首先,第三章提出社交网络舆情用户主题图谱系统模型,是全文的理论核心框架,指出社交网络舆情用户主题图谱系统模型的四个关键要素为信息环境、信息人、信息和信息技术,并通过用户社群图谱、用户身份图谱和用户情感图谱构成多维度的主题图谱;之后,第四章至第六章分别基于信息环境、信息人和信息,以“埃航空难”作为典型话题案例,运用实证分析方法,通过构建用户社群图谱、用户身份图谱以及用户情感图谱,研究社交网络舆情用户社群发现、用户身份识别以及情感演化规律,为第七章和第八章提供理论支撑;随后,第七章提出社交网络舆情生态性评价,并基于第四、五、六章的分析内容提出社交网络舆情生态性评价指标,为第八章提出的舆情引导策略提供理论支撑;最后,第八章提出社交网络舆情引导策略,为本文实践层面的落脚点。下面予以详细阐述。第三章社交网络舆情用户主题图谱系统构建。首先,提出社交网络舆情用户主题图谱的信息生态要素为环境要素、主体要素、客体要素以及技术要素;其次,结合知识图谱的相关理论,提出社交网络舆情用户主题图谱的实体识别、关系抽取、属性抽取以及模型构建;然后,指出社交网络舆情用户主题图谱分别由用户社群图谱、用户身份图谱和用户情感图谱三个维度构成,并从信息环境角度对社群发现、信息人角度对身份识别以及信息角度对情感演化进行深度分析,并在此基础上对整个社交网络舆情进行生态性评价;最后,提出社交网络舆情用户主题图谱系统模型。第四章社交网络舆情用户社群图谱构建及关系发现。本章基于信息环境理论,结合JS散度的LDA主题模型构建社交网络舆情用户社群图谱,并进行社群关系发现。采用实证研究法,对“埃航空难”话题下的舆情文本进行主题建模,利用困惑度指标确定舆情用户最优主题数,通过JS散度进行相似度度量,并将计算结果作为边权重,使用VOSviewer软件构建用户社群图谱,进一步划分多个网络社群,对网络社群的主题偏好以及用户特征进行分析讨论,并准确定位网络社群中的意见领袖。本章主要研究社交网络舆情中的信息环境,与第五、六章相呼应,为第七章社交网络舆情生态性评价指标（B1、B2）和第八章社交网络舆情社群的引导策略提供理论支撑。第五章社交网络舆情用户身份图谱构建及身份识别。本章基于信息人理论,结合LDA主题模型和朴素贝叶斯分类器模型构建社交网络舆情用户身份图谱,并对用户身份进行识别。首先,采用实证研究法,以突发事件“埃航空难”话题作为信息环境构建舆情空间,挖掘舆情用户转发评论文本的深层语义特征,剖析舆情用户的身份特征和传播特征;然后利用朴素贝叶斯分类器划分舆情用户类型,结合舆情生命周期,使用Neo4j绘制用户身份图谱,从而有效掌握社交网络舆情用户身份类型,并系统剖析社交网络舆情用户主题关注点及演化过程。本章主要研究社交网络舆情中的信息人,与第四、六章相呼应,为第七章社交网络舆情生态性评价指标（B3、B4、B5）和第八章社交网络舆情用户的引导策略提供理论支撑。第六章社交网络舆情用户情感图谱构建及情感演化。本章基于信息理论,基于字词向量的多尺度卷积神经网络构建社交网络舆情用户情感图谱,有效划分舆情用户情感倾向。首先,采用实证研究法,以突发事件“埃航空难”话题为例对舆情用户的转发评论信息进行情感分类,并对构建的舆情文本情感分类模型的准确性进行验证分析,并验证模型的优越性;然后,结合舆情文本的情感倾向与突发事件舆情发展周期,使用Gephi绘制用户情感图谱,动态展示社交网络舆情用户情感演化过程,全面分析网络舆情的发展与舆情用户的情感变化规律。本章主要研究社交网络舆情中的信息,与第四、五章相呼应,为第七章社交网络舆情生态性评价指标（B6）和第八章社交网络舆情情感的引导策略提供理论支撑。第七章社交网络舆情生态性评价。本章基于信息生态系统理论提出社交网络舆情生态性评价体系。采用综合模糊评价法,对突发事件“埃航空难”话题的爆发期阶段进行生态性评价,并对评价结果进行了分析,有效地解决了生态评价指标难以量化的问题,为生态性评价提供了可操作性的解决方案。本章与第四、五、六章相呼应,为第八章社交网络舆情情感的引导策略提供理论支撑。第八章社交网络舆情引导策略。本章基于第四、五、六章的研究结论,在第七章社交网络舆情生态性评价指标的基础上,提出社交网络舆情引导策略。首先从互联网及社交网络舆情生态性的角度指出目前存在的问题;然后分别从信息环境、信息人以及信息三个维度提出了引导策略。具体而言,本章从信息环境维度,提出加强衍生话题的监测、完善社交网络舆情话题推送和重视社群服务的社群引导策略;从信息人维度,提出完善用户类型化管理、发挥主流媒体的作用和完善意见领袖沟通机制的用户引导策略;从信息维度,提出社交网络内容精细化管理、重视舆情情感引导、完善健全舆情情感预警机制的情感引导策略。本文在理论层面,提出了社交网络舆情用户主题图谱的系统构建方式,为社交网络舆情主题图谱的构建提供理论基础及实践指导。从用户社群、用户身份、用户情感三个不同维度构建了社交网络舆情用户主题图谱系统模型,从而使得管控主体能够深入挖掘用户的潜在社群、有效地识别用户身份、准确地分析用户的情感倾向;同时,提出的生态性评价指标为社交网络舆情生态评价提供了可量化的评价标准,为社交网络舆情的科学管理提供了有效的理论支撑。在舆情的具体实践中,能够指导管控主体从社群、用户、情感三个层面入手,制定相应的管控策略,指引社交网络平台的系统开发方向,保障社交网络舆情生态朝着健康的方向发展。
颜飞[4]（2021）在《高中生数学学科核心素养测评指标体系研究》文中研究指明
刘蒙蒙[5]（2021）在《基于AFS理论的期货拐点交易策略分析》文中研究表明进入21世纪后,人们的生活水平以及薪资收入均得到大幅度提升。比起将自己的闲钱存入银行获取微薄的利息,人们更倾向于购买股票、国家债券、期货等金融产品来获取更高的收益。一方面正确的投资方式可以规避亏损的风险,另一方面恰当的交易策略可以获取较大幅度的利润。在众多的理财产品中,期货交易凭借操作灵活和交易便捷的特点吸引了大批投资者。期货的交易方法有两类:第一类是基本面分析法,它是通过市场供求关系的变化来预测未来期货价格的变动,适用于中长期分析;第二类是技术面分析法,它依据期货交易的走势图表、交易指标以及以往交易情况,来推测期货价格走势,适用于短期分析。本文研究方法基于技术面分析法,利用公理模糊集理论（Axiomatic Fuzzy Set）从期货数据中提取交易规则,然后筛选出最优交易规则制定交易策略。首先利用布林带模型提取期货的上布林带、下布林带和价格差,用于得到第一组模糊规则;然后从期货指标中提取价格和价格差,用于得到第二组模糊规则。K-Means算法对上下布林带、价格和价格差进行聚类,AFS理论把聚类中心转化为简单概念,用于构造公理模糊集结构。高斯函数用于计算样本隶属度,所有规则出现的频率作为规则权重对隶属度进行加权得规则置信度。采用SpringBoot+Vue框架进行期货交易规则发掘和结果展示,前后端分离技术使得规则发现和用户操作独立,既能供专业人士分析改进算法策略,又能方便非专业人员使用和制定交易策略。本文深入探究不同交易周期对期货交易策略的影响,进一步优化期货的交易策略。此外,还添加平仓条件和止损条件形成完整的交易策略。Trade Blazer开拓者交易平台提供期货交易策略的优化和测试实验,通过模糊规则提取最优的交易规则用于制定策略,在不同交易周期的收益率和盈利比率都表现良好。本文提出一套完整的交易策略,且开发相应的可视化界面,能辅助投资者进行交易决策,具有一定的实际意义和研究价值。
曹港[6]（2021）在《虚拟仿真实验教学项目半自动化测试工具的设计与实现》文中研究表明虚拟仿真实验已成为高等教育信息化的重要内容和实验教学的重要组成部分。为了促进虚拟仿真实验教学的改革与创新,引导虚拟仿真技术行业健康发展,研究者需要对虚拟仿真实验进行测试来评定什么样的虚拟仿真实验才是好的虚拟仿真实验,从而为虚拟仿真实验开发者提供指引。然而在测试过程中存在许多问题,一些指标（如计时,帧率等）人工测出的数据准确性不如计算机工具辅助测出的数据,最终测试结果中存在不少脏数据,给最终的统计过程带来不少麻烦等等。为了提高虚拟仿真实验测试过程的效率和准确度,本文设计并实现了虚拟仿真实验教学项目半自动化测试工具,该工具的实现形式为Web系统加浏览器扩展,功能分为测试模块和管理模块。测试模块能够针对部分虚拟仿真实验技术指标,如FPS,加载时间等提供自动数据收集功能,对于其他无法完成自动收集的指标提供操作简便的评分面板。管理模块能够对整个测试项目的成员、待测对象、和测试结果进行管理。本文总结了虚拟仿真实验项目的测试流程并从功能性、非功能性需求、系统开发可行性、功能模块划分、技术架构选择、数据库设计、后台业务逻辑等方面介绍了测试工具的设计与实现过程。最后,本文将该系统运用到了实际的测试过程中,结果表明使用测试工具后每个虚拟仿真实验的平均测试时间由22分钟缩短为14分钟,因此,测试工具的使用能够提高测试人员测试虚拟仿真实验项目的效率。
唐敏[7]（2021）在《IIoT中协议漏洞智能检测方案设计与实现》文中进行了进一步梳理随着工业互联网的应用越来越广泛,其安全问题也开始逐步受到重视,在攻击者之前发现其存在的潜在安全隐患是十分重要的。模糊测试是一种常用且简单高效的漏洞检测工具,目前在工业互联网漏洞挖掘中也应用广泛。在传统的协议模糊测试方法中,生成测试用例需要花费大量人力和时间来对协议规范进行分析,且随着协议的改变,生成方法将不具备通用性。因此需要设计一种能降低协议分析成本且能得到较好测试效果的模糊测试方法。近年来随着机器学习方法在各个领域的优秀表现,模糊测试领域也开始尝试使用其进行智能化测试。但目前机器学习的方法还很少运用于工控模糊测试领域,此外生成的测试用例测试效果也并不理想。因此本文基于文本生成对抗网络,提出一种可以解决上述问题的工控协议测试用例生成方法,其中采用了两种文本生成对抗网络模型,并且在对于生成数据的保存上更符合模糊测试的需求。此外本文还实现了基于上述测试用例生成方法的工控协议模糊测试系统。为了证明本文提出的方法的有效性,通过在常用工控协议Modbus TCP协议上进行了实验。实验结果表明与使用原始GAN的测试用例生成模型和传统的模糊测试工具PEACH相比,本文提出模型在测试用例通过率、漏洞挖掘效率、测试用例多样性上都更加优秀。
任玮[8]（2021）在《面向物联网的软件定义网络控制技术研究》文中提出近年来,物联网已经发展成为支撑现代生产生活的数字基础设施。软件定义网络作为一种新兴网络模式,是推动物联网进一步发展的关键技术,能够有效提升物联网网络的可管理性、可配置性、可编程性和可复用性,为物联网服务提供动态、灵活和集中式支持。软件定义物联网中相关网络实体的控制技术是实现上述目标的重要保障。但是考虑到软件定义网络是针对传统网络提出的,已有的控制模型、机制和优化方法不能完全适用于物联网这一特殊场景中。特别是由于物联网设备节点的电源、计算、网络和存储等能力通常有限,对于资源的消耗非常敏感,而传统的软件定义控制技术一般需要较大的资源消耗。因此,对面向物联网的软件定义网络控制技术展开深入研究,具有十分重要的理论意义和应用价值。本文针对软件定义物联网数据层-控制层-应用层中的重要控制实体,分别从流表的存储更新、网络功能的组合部署、控制器的选址分配和应用的授权访问展开研究,提出了一系列的新模型和新方法:（1）针对软件定义物联网数据层中的流表存储问题,研究一种基于hash的分布式存储控制机制,包括构建一种基于节点多维信息的存储位置选择算法;一种基于流表匹配域的hash空间构造方法,方便流表的识别、定位与管理;一种基于树结构的流表部署与数据转发机制,避免由流表分布式存储导致的网络消耗。另外,研究一种低消耗流表批量更新机制,将所有待更新节点的更新规则进行打包并按批次进行下发,以减少控制器与节点间的通信消耗;然后按照新数据流从目的节点到源节点的顺序进行更新,以保证网络更新的一致性特征。包括提出一种更新树结构以支持灵活的更新路径规划;一种基于虚拟目的节点的控制包打包算法,能将更新树中的更新规则聚合成最小数量的更新控制包;一种合作传输模式来提升更新控制包在无线不稳定信道下的传输成功率。实验结果验证了所提出的分布式存储和批量更新控制机制的有效性。（2）针对软件定义物联网数据层中网络功能的组合部署问题,研究一种近端编排控制策略。首先设计一种物联网服务功能链抽象定义语言,以完成对物联网服务的全面准确描述;然后利用一种需求感知的网络功能顺序排列算法,确定物联网服务的虚拟转发图;随后将网络功能的部署问题形式化为一个整数线性规划模型,优化目标是在资源约束前提下,将物联网网络功能最大程度地部署在距离数据源更近的位置;并提出一种两阶段的部署优化方法,包括一种改进的遗传算法和一种trade-off效用函数来找到满足用户需求的最佳部署方案。通过分析服务时延和链路消耗等指标,验证了所提出的近端编排控制策略的有效性。（3）针对软件定义物联网控制层中的控制节点选址分配问题,研究一种基于重要性的分层部署控制方法。首先设计一种面向物联网的主从式分层软件定义控制框架,以避免单点失效和性能瓶颈问题;然后提出一种基于层次分析法和模糊积分的物联网设备节点重要性评估模型;随后将子控制器部署问题形式化为一个二进制整数规划模型,并通过一种改进的粒子群优化算法对部署问题进行求解,以获得近似最优的子控制器部署位置和覆盖范围。实验结果表明,与其他传统部署方法相比,所提出的分层部署控制策略使重要物联网节点的控制时延平均降低约30.56%。（4）针对软件定义物联网应用层中的应用授权问题,研究一种基于区块链和属性加密的开放访问控制模型。通过由属性加密的token进行应用授权,而这些token被看作区块链中的货币进行分发和管理。首先提出一种基于区块链的分布式访问控制框架,以解决异构不互信控制器平台间的实体交互问题;然后利用属性加密技术改进基于token的访问控制机制,并通过智能合约整合相关操作,实现对北向接口的自动细粒度授权;同时设计专用的token封装、分发、更新和验证方法,保证对应用的全生命周期安全管理;为了减轻引入区块链和属性加密的复杂性与高时延问题,将应用的授权过程与访问过程进行分离,进一步提升应用的资源访问效率。最后基于安全性分析和原型系统的实验结果表明,所提出的访问控制模型能够以可接受的成本实现应用在异构多控制平台间的有效访问控制。
林萍萍[9]（2021）在《基于情感分析的人机谈判研究》文中进行了进一步梳理电子商务的发展使得在线交易日益频繁,在线交易规模也日益扩大。消费者与商家的交互越来越多,不可避免地要进行在线谈判。传统的在线谈判方式是低效的人工谈判,人工谈判已经不能满足广大消费者日益增长的潜在需求。随着人工智能技术的发展,智能主体技术已日益成熟,使得电子商务领域的自动谈判成为了可能。智能主体能够随时与人类进行高效的谈判,节约了大量人工成本。因此,人机谈判吸引越来越多的学者的兴趣。目前有很多关于自动谈判系统的研究,大多数是计算机与计算机的自动谈判系统,而关于人机谈判的研究相对较少。即使有少许关于人机谈判的研究,也往往忽略了人类谈判方的情感因素,不能根据人类谈判方的情感采用相应的谈判策略,从而导致谈判对话生硬,用户体验感较差。设计合理的自动谈判系统可以帮助买家和卖家在合理的时间范围内就价格、数量以及其他条款上达成协议。为此,本文以自动谈判理论、谈判心理学为基础,利用情感分析技术,设计新的谈判策略,并研发出了具备情感能力的人机谈判系统。本文主要有以下几个方面的贡献。第一、综述了情感分析、自动谈判、人机谈判以及对话系统。我们详细分析和比较了情感分析技术以及其广泛应用,对比了情感分析技术在不同领域的应用,并说明可以继续研究的方向。第二、创新性地将情感分析引入到人机谈判中,提出了相应情感分析方法。第三、设计基于情感的人机谈判策略。第四、利用自然语言处理技术、情感分析技术、对话系统技术开发出了人机谈判系统。第五、进行大量实验证实我们融入情感分析的人机谈判系统能够提高谈判双方的联合效用,并且提升人类谈判方的体验感。因此,我们的人机谈判系统是有效的,能很好地满足当下电子商务的需求。
赵文博[10]（2021）在《智能汽车行人避撞系统相机在环测试方法研究》文中研究指明智能汽车行人避撞系统是一种基于智能传感信息的旨在避免或减轻车辆对于行人伤害的高级驾驶辅助系统（Advanced Driving Assistance System,ADAS）。传统道路测试对于复杂工况难以复现,相机在环测试可以通过嵌入真实的相机硬件和构建虚拟场景弥补这种不足。因此搭建相机在环测试平台对相机成像影响因素进行深入研究,并以此为基础构建虚拟测试场景,探寻加速测试方法,对基于视觉信息的智能汽车行人避撞系统进行自动化测试,是未来智能汽车测试领域的重要研究内容,也是实现自动驾驶汽车落地的基础。本文依托国家重点研发计划“自动驾驶电动汽车硬件在环测试环境构建与模拟测试技术研究”（编号:2018YFB0105103）,开展相机在环测试方法研究。建立一套相机在环测试平台,通过实车数据采集和产品级智能相机对该平台有效性和置信度进行验证;基于卷积神经网络,设计智能汽车行人避撞系统;基于对相机成像影响因素的分析,构建面向行人避撞系统的虚拟测试场景,基于组合测试理论,设计加速测试场景生成方法;最后在测试平台上进行自动化测试与实验结果分析。本文主要研究内容包括以下四部分:（1）相机在环测试平台构建设计相机在环测试平台方案,基于虚拟场景投屏的方式,选用显示器,车载相机、视频暗箱、Prescan、Matlab/Simulink等软硬件构建相机在环测试平台。将Mobileye相机经过标定计算后固定在测试平台上,通过黑盒测试来验证实验台的功能性;通过实车和测试平台对比测试,验证测试平台置信度。为提高测试效率,提出基于本测试平台的自动化测试流程。（2）智能汽车行人避撞系统设计提出智能汽车行人避撞系统架构,分别构建基于Yolo-v3和Yolo-v4检测网络的单目视觉智能汽车行人避撞系统。选用公开数据集COCO和Caltech建立联合训练集,分别对两种检测网络进行训练,根据单目测距原理计算人车纵向距离。设计基于最小安全距离模型的主动避撞模块,通过用户数据报协议（User Datagram Protocol,UDP）完成行人检测模块与主动避撞模块间通信,并在测试平台上完成行人避撞功能验证。（3）面向行人避撞系统的测试场景生成方法研究根据相机在环测试功能需求,通过相机模组结构分析光线、雨、雪、雾和运动对相机成像的影响,进行测试场景参数设计,选择本车速度、光线、天气类别、行人穿着颜色及路旁树木阴影作为场景参数,并按照测试需求进行离散取值,完成了测试场景生成。由于遍历测试用例数量会随着场景参数个数及具体取值的增加而呈现指数上升,为解决此类问题,本文提出基于贪心算法的组合测试用例生成方法。（4）测试实验与评价方法研究。基于相机在环测试平台对行人避撞系统、目标检测算法以及测试场景生成方法进行了自动测试与分析。使用卡方和双因素方差法对行人避撞系统测试结果进行分析。对于目标检测算法,提出了算法动态性能指标——首次检测距离和最小安全距离检测精度,联合目标检测常用指标平均准确率（mean Average Precision,m AP）与每秒传输帧数（Frames Per Second,FPS）进行联合评价。对于场景生成方法,较于遍历测试,基于贪心算法的组合测试提升测试速度近12倍;同时各场景参数取值频数所占比例与遍历测试大致相同,对基于组合测试的实验结果进行双因素方法分析,分析结论与遍历测试基本一致;两种测试用例生成方法得到的实验结果FPS和首次检测距离均呈现正态性,且分布状况一致。
二、模糊逻辑在测试中应用的探讨（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、模糊逻辑在测试中应用的探讨（论文提纲范文）
（2）轨道车辆电器件可靠性柔性测试与分析系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 自动测试系统研究现状 |
| 1.2.2 轨道车辆可靠性分析研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 文章组织结构 |
| 第2章 柔性测试技术与可靠性分析方法基本理论 |
| 2.1 柔性测试技术 |
| 2.1.1 柔性测试系统 |
| 2.1.2 柔性测试与分析系统开发环境 |
| 2.2 可靠性分析方法 |
| 2.2.1 主观赋权法 |
| 2.2.2 客观赋权法 |
| 2.2.3 组合赋权法 |
| 2.3 熵权法确定客观权重方法 |
| 2.4 改进层次分析法确定主观权重 |
| 2.4.1 模糊层次分析法原理 |
| 2.4.2 模糊层次分析法基本步骤 |
| 2.4.3 基于萤火虫算法的改进层次分析法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 柔性测试与分析系统总体架构设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 系统性能需求 |
| 3.1.2 系统功能需求 |
| 3.2 系统工作方法 |
| 3.3 系统总体架构 |
| 3.3.1 系统硬件架构 |
| 3.3.2 系统软件架构 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于组合赋权的轨道车辆电器件可靠性分析算法研究 |
| 4.1 基于组合赋权的轨道车辆电器件可靠性分析算法步骤 |
| 4.2 变频直流电源可靠性层次分析建模 |
| 4.3 基于改进层次分析法的指标主观权重确定 |
| 4.3.1 模糊判断矩阵构建 |
| 4.3.2 基于改进萤火虫算法的模糊矩阵求解优化方法设计 |
| 4.3.3 萤火虫算法优化方法研究 |
| 4.3.4 改进方案试验验证 |
| 4.3.5 基于PSFAHP算法的主观指标权重计算 |
| 4.4 基于熵权法的指标客观权重确定 |
| 4.5 基于方差最大法的指标综合权重确定 |
| 4.6 可靠性分析算法在柔性测试与分析系统中的应用 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 柔性测试与分析系统搭建 |
| 5.1 硬件平台设计 |
| 5.1.1 仪器设备选型 |
| 5.1.2 被测品安装平台设计 |
| 5.1.3 切换控制系统设计 |
| 5.1.4 硬件平台整合 |
| 5.2 软件功能设计 |
| 5.2.1 自动试验 |
| 5.2.2 手动试验 |
| 5.3 软件功能实现 |
| 5.3.1 仪器功能函数库 |
| 5.3.2 试验序列管理 |
| 5.3.3 通信连接模块 |
| 5.3.4 专家知识库 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 轨道车辆电器件可靠性柔性测试与分析系统验证 |
| 6.1 车载变频直流电源可靠性试验方案设计 |
| 6.1.1 功能试验设计 |
| 6.1.2 保护动作试验设计 |
| 6.1.3 环境试验设计 |
| 6.2 车载辅助逆变器可靠性试验方案设计 |
| 6.2.1 可靠性分析算法数据整理 |
| 6.2.2 试验方案设计 |
| 6.3 系统功能测试与可靠性结果验证 |
| 6.3.1 系统功能测试 |
| 6.3.2 车载变频直流电源可靠性测试与分析结果验证 |
| 6.3.3 车载辅助逆变器可靠性测试与分析结果验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 后续工作建议 |
| 参考文献 |
| 附录1 变频直流电源熵权法评价数据 |
| 附录2 柔性测试与分析系统软件主要功能伪代码 |
| 附录3 辅助逆变器可靠性分析算法相关数据 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（3）社交网络舆情用户主题图谱构建及舆情引导策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外社交网络舆情研究现状 |
| 1.2.2 国内外网络舆情知识图谱研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究对象 |
| 1.4 研究技术路线图 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 社交网络舆情的相关概念 |
| 2.1.1 社交网络舆情的内涵 |
| 2.1.2 社交网络舆情用户 |
| 2.1.3 社交网络舆情的特征 |
| 2.1.4 社交网络舆情演化过程 |
| 2.2 主题图谱的相关概念 |
| 2.2.1 知识图谱的内涵 |
| 2.2.2 主题图谱的内涵 |
| 2.2.3 主题模型的内涵 |
| 2.3 突发事件的相关概念 |
| 2.3.1 突发事件的内涵 |
| 2.3.2 突发事件的类型 |
| 2.3.3 突发事件的特征 |
| 2.4 信息生态的相关理论 |
| 2.4.1 信息生态的内涵 |
| 2.4.2 信息生态系统 |
| 2.4.3 信息生态因子 |
| 2.4.4 信息生态链 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 社交网络舆情用户主题图谱系统模型 |
| 3.1 社交网络舆情用户主题图谱的信息生态要素 |
| 3.1.1 社交网络舆情用户主题图谱的环境要素 |
| 3.1.2 社交网络舆情用户主题图谱的主体要素 |
| 3.1.3 社交网络舆情用户主题图谱的客体要素 |
| 3.1.4 社交网络舆情用户主题图谱的技术要素 |
| 3.1.5 社交网络舆情用户主题图谱信息生态要素模型 |
| 3.2 社交网络舆情用户主题图谱构建 |
| 3.2.1 社交网络舆情用户主题图谱的实体识别 |
| 3.2.2 社交网络舆情用户主题图谱的属性抽取 |
| 3.2.3 社交网络舆情用户主题图谱的关系抽取 |
| 3.2.4 社交网络舆情用户主题图谱的模型 |
| 3.3 社交网络舆情用户主题图谱构成 |
| 3.3.1 社交网络舆情用户社群图谱 |
| 3.3.2 社交网络舆情用户身份图谱 |
| 3.3.3 社交网络舆情用户情感图谱 |
| 3.3.4 社交网络舆情生态性及评价 |
| 3.4 主题图谱系统模型构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 社交网络舆情用户社群图谱构建及社群发现 |
| 4.1 社交网络舆情用户社群图谱问题的提出 |
| 4.2 社交网络舆情用户社群发现模型 |
| 4.2.1 LDA主题模型 |
| 4.2.2 相似度度量 |
| 4.3 社交网络舆情用户社群图谱模型构建 |
| 4.3.1 社交网络舆情用户社群图谱建模思想 |
| 4.3.2 基于LDA主题模型的社交网络舆情用户社群图谱模型 |
| 4.4 研究设计 |
| 4.4.1 数据来源 |
| 4.4.2 数据采集 |
| 4.4.3 数据处理 |
| 4.5 数据结果 |
| 4.5.1 确定最优主题数 |
| 4.5.2 计算JS散度 |
| 4.5.3 构建用户社群图谱 |
| 4.6 讨论分析 |
| 4.6.1 社交网络社群主题偏好分析 |
| 4.6.2 社交网络社群用户特征分析 |
| 4.6.3 社交网络社群意见领袖识别 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 社交网络舆情用户身份图谱构建及身份识别 |
| 5.1 社交网络舆情用户身份图谱问题的提出 |
| 5.2 社交网络舆情用户身份识别模型 |
| 5.2.1 LDA语义特征挖掘 |
| 5.2.2 身份特征和传播特征构建 |
| 5.2.3 朴素贝叶斯分类器 |
| 5.3 社交网络舆情用户身份图谱模型构建 |
| 5.3.1 社交网络舆情用户身份图谱建模思想 |
| 5.3.2 基于LDA和朴素贝叶斯的用户身份图谱模型 |
| 5.4 研究设计 |
| 5.4.1 数据来源 |
| 5.4.2 数据采集 |
| 5.4.3 数据处理 |
| 5.4.4 舆情事件概况及周期划分 |
| 5.5 数据结果 |
| 5.5.1 用户关注主题划分 |
| 5.5.2 用户身份识别 |
| 5.5.3 构建用户身份图谱 |
| 5.6 讨论分析 |
| 5.6.1 社交网络舆情用户身份分类 |
| 5.6.2 社交网络舆情用户主题关注点比较 |
| 5.6.3 社交网络舆情用户关注点演化分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 社交网络舆情用户情感图谱构建及情感演化 |
| 6.1 社交网络舆情用户情感图谱问题的提出 |
| 6.2 社交网络舆情用户情感分类模型 |
| 6.2.1 中文分词与词向量训练 |
| 6.2.2 卷积神经网络 |
| 6.3 社交网络舆情用户情感图谱构建模型 |
| 6.3.1 社交网络舆情用户情感图谱建模思想 |
| 6.3.2 基于字词向量的多尺度卷积神经网络的社交网络舆情用户情感图谱模型 |
| 6.4 研究设计 |
| 6.4.1 数据来源 |
| 6.4.2 数据处理 |
| 6.4.3 模型设置 |
| 6.4.4 文本向量训练与选择 |
| 6.4.5 整体架构与算法流程 |
| 6.5 基于卷积神经网络超参数确定及实验对比 |
| 6.5.1 卷积核尺寸 |
| 6.5.2 激活函数 |
| 6.5.3 Dropout随机失活率与迭代次数 |
| 6.5.4 实验结果对比 |
| 6.6 数据结果 |
| 6.6.1 情感分类结果 |
| 6.6.2 构建用户情感图谱 |
| 6.7 讨论分析 |
| 6.7.1 社交网络舆情用户内容特征分析 |
| 6.7.2 社交网络舆情用户情感分布分析 |
| 6.7.3 舆情用户的情感演化分析 |
| 6.8 本章小结 |
| 第7章 社交网络舆情生态性评价 |
| 7.1 社交网络舆情生态性评价问题的提出 |
| 7.2 评价指标体系构建 |
| 7.2.1 信息环境维度 |
| 7.2.2 信息人维度 |
| 7.2.3 信息维度 |
| 7.2.4 信息技术维度 |
| 7.3 评价方法及过程 |
| 7.4 实证分析 |
| 7.4.1 样本选择 |
| 7.4.2 评价过程 |
| 7.5 社交网络舆情生态性评价结果分析 |
| 7.5.1 一级指标得分情况分析 |
| 7.5.2 二级指标得分情况分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第8章 社交网络舆情引导策略 |
| 8.1 社交网络舆情引导问题的提出 |
| 8.1.1 社交网络舆情引导的重要性 |
| 8.1.2 社交网络舆情引导生态性挑战 |
| 8.1.3 社交网络舆情引导体系 |
| 8.2 社交网络舆情社群的引导策略 |
| 8.2.1 加强衍生话题的监测 |
| 8.2.2 完善社交网络舆情话题推送 |
| 8.2.3 重视网络社群服务的提升 |
| 8.3 社交网络舆情用户的引导策略 |
| 8.3.1 完善用户类型化管理 |
| 8.3.2 发挥主流媒体的作用 |
| 8.3.3 建立意见领袖的沟通机制 |
| 8.4 社交网络舆情情感的引导策略 |
| 8.4.1 社交网络内容精细化管理 |
| 8.4.2 重视舆情情感引导 |
| 8.4.3 完善舆情情感预警机制 |
| 8.5 本章小结 |
| 第9章 研究结论与展望 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 研究创新点 |
| 9.3 研究局限及展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介与研究成果 |
| 致谢 |
（5）基于AFS理论的期货拐点交易策略分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 期货研究的现状和方法 |
| 1.3 期货交易策略的发现与实验 |
| 1.3.1 网络结构模式和架构 |
| 1.3.2 期货交易规则的发现 |
| 1.3.3 期货交易策略的优化 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 2 预备知识 |
| 2.1 期货数据分析方法 |
| 2.1.1 布林带模型 |
| 2.1.2 基于分类函数的K-Means算法 |
| 2.1.3 期货的拐点交易策略 |
| 2.2 AFS理论 |
| 2.2.1 AFS简单概念 |
| 2.2.2 AFS结构 |
| 2.2.3 AFS隶属函数 |
| 2.3 前后端分离技术 |
| 2.3.1 前端框架Vue介绍 |
| 2.3.2 后端框架Spring Boot介绍 |
| 2.4 TB期货交易平台的介绍 |
| 2.5 小结 |
| 3 基于单因素的期货交易策略 |
| 3.1 期货数据预处理 |
| 3.2 基于数据分布聚类 |
| 3.2.1 期货的数据分类 |
| 3.2.2 基于K-Means聚类 |
| 3.3 基于AFS公理得到规则库 |
| 3.3.1 交易规则的语义描述 |
| 3.3.2 期货合并规则展示 |
| 3.3.3 规则置信度计算 |
| 3.3.4 最优规则筛选 |
| 3.4 期货实验的结果 |
| 3.4.1 期货交易策略的制定 |
| 3.4.2 期货实验结果 |
| 3.4.3 期货对比实验 |
| 3.5 小结 |
| 4 期货交易策略的优化 |
| 4.1 多因素优化期货的交易策略 |
| 4.1.1 上下布林带剔除异常值 |
| 4.1.2 增加开盘价作为前件 |
| 4.1.3 最优规则形成交易策略 |
| 4.1.4 多因素期货实验结果 |
| 4.2 不同时间周期下优化期货交易策略 |
| 4.2.1 一分钟期货实验 |
| 4.2.2 五分钟期货实验 |
| 4.2.3 十五分钟期货实验 |
| 4.2.4 一小时期货实验 |
| 4.2.5 多期货交易结果对比分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）虚拟仿真实验教学项目半自动化测试工具的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 虚拟仿真实验质量评价 |
| 1.2.2 软件自动化测试 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 虚拟仿真实验技术指标收集 |
| 2.1 虚拟仿真实验测试过程分析 |
| 2.2 虚拟仿真实验操作页面嵌入 |
| 2.3 JavaScript代码注入 |
| 2.4 跨域调取Cookie |
| 2.5 技术指标收集 |
| 2.5.1 从实验空间主页中读取 |
| 2.5.2 通过JavaScript获得 |
| 2.5.3 需要测试员评判并输入 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 测试工具需求分析 |
| 3.1 功能性需求分析 |
| 3.1.1 量表管理用例说明 |
| 3.1.2 虚拟仿真实验管理用例说明 |
| 3.1.3 测试批次管理用例说明 |
| 3.1.4 测试过程用例说明 |
| 3.2 非功能性需求分析 |
| 3.2.1 实时性需求 |
| 3.2.2 并发性需求 |
| 3.2.3 安全性需求 |
| 3.2.4 浏览器兼容性需求 |
| 3.2.5 易用性需求 |
| 3.3 可行性分析 |
| 3.3.1 经济可行性 |
| 3.3.2 技术可行性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 概要设计与详细设计 |
| 4.1 系统技术架构设计 |
| 4.2 功能模块划分 |
| 4.2.1 用户登录模块 |
| 4.2.2 用户管理模块 |
| 4.2.3 量表管理模块 |
| 4.2.4 虚拟仿真实验管理模块 |
| 4.2.5 测试批次管理模块 |
| 4.2.6 测试过程模块 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库E-R图 |
| 4.3.2 数据库表设计 |
| 4.4 系统时序图 |
| 4.4.1 测试批次管理模块选择测试负责人 |
| 4.4.2 测试批次管理生成测试任务单 |
| 4.4.3 测试过程主界面 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 测试工具功能实现 |
| 5.1 系统视图实现 |
| 5.1.1 虚拟仿真实验操作界面嵌入 |
| 5.1.2 评分面板实现 |
| 5.1.3 自动收集数据展示 |
| 5.2 系统界面 |
| 5.2.1 添加成员 |
| 5.2.2 新建测试项目 |
| 5.2.3 测试界面 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 系统测试环境 |
| 6.2 系统用例测试 |
| 6.2.1 用户登录模块用例测试 |
| 6.2.2 用户管理模块用例测试 |
| 6.2.3 测试批次管理模块用例测试 |
| 6.2.4 虚拟仿真实验管理模块用例测试 |
| 6.2.5 量表管理模块用例测试 |
| 6.2.6 测试过程模块用例测试 |
| 6.3 系统性能测试 |
| 6.3.1 浏览器兼容性测试 |
| 6.3.2 实时性测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 主要工作及研究成果总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 未来展望 |
| 7.3.1 系统存在的局限性 |
| 7.3.2 未来工作开展思路 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（7）IIoT中协议漏洞智能检测方案设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关知识和技术 |
| 2.1 工业控制系统 |
| 2.1.1 工业控制系统 |
| 2.1.2 工控网络协议 |
| 2.2 模糊测试 |
| 2.2.1 基于变异的模糊测试 |
| 2.2.2 基于生成的模糊测试 |
| 2.3 深度学习 |
| 2.3.1 卷积神经网络 |
| 2.3.2 循环神经网络与长短时记忆单元 |
| 2.3.3 序列到序列模型 |
| 2.4 生成对抗网络 |
| 2.4.1 原始生成对抗网络 |
| 2.4.2 序列生成对抗网络 |
| 2.4.3 Mask GAN |
| 2.5 本章小结 |
| 3 网络协议模糊测试综述 |
| 3.1 传统模糊测试方法 |
| 3.2 基于机器学习的模糊测试方法 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于文本生成对抗网络的测试用例生成方法 |
| 4.1 基本流程概述 |
| 4.2 数据集构造 |
| 4.3 模型构造 |
| 4.3.1 GAN模型比较 |
| 4.3.2 问题抽象 |
| 4.3.3 基于CNN与RNN的SeqGAN模型 |
| 4.3.4 基于Seq2Seq的Mask GAN模型 |
| 4.4 模型训练与测试用例生成 |
| 4.5 实验与结果 |
| 4.5.1 实验环境 |
| 4.5.2 参数设置 |
| 4.5.3 评估指标 |
| 4.5.4 实验结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 工业互联网协议智能漏洞检测系统 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 功能性需求分析 |
| 5.1.2 非功能性需求分析 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统架构设计 |
| 5.2.2 功能模块设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 用户功能 |
| 5.3.2 测试用例生成模块 |
| 5.3.3 数据通信模块 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 测试环境 |
| 5.4.2 测试流程 |
| 5.4.3 系统功能测试 |
| 5.4.4 测试结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（8）面向物联网的软件定义网络控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状与问题 |
| 1.3 研究内容和主要贡献 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 相关研究工作 |
| 2.1 面向物联网的软件定义网络 |
| 2.2 流表存储与更新 |
| 2.2.1 流表存储控制 |
| 2.2.2 流表更新控制 |
| 2.3 网络功能组合部署 |
| 2.4 控制器选址覆盖 |
| 2.5 应用授权访问 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 SDN-IoT流表的分布式存储和批量更新控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于hash的流表分布式存储控制 |
| 3.2.1 存储位置选择 |
| 3.2.2 hash空间构建 |
| 3.2.3 流表部署与数据转发 |
| 3.3 流表低消耗批量更新控制 |
| 3.3.1 更新过程 |
| 3.3.2 更新控制包构建 |
| 3.3.3 更新控制包合作传输 |
| 3.4 实验与性能评估 |
| 3.4.1 流表分布式存储性能评估 |
| 3.4.2 流表批量更新性能评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 SDN-IoT网络功能的近端编排控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 物联网服务功能链模型 |
| 4.3 物联网服务功能链组合 |
| 4.3.1 定义描述语言 |
| 4.3.2 网络功能顺序排列 |
| 4.4 物联网服务功能链部署 |
| 4.4.1 问题定义 |
| 4.4.2 基于改进遗传算法的网络功能部署 |
| 4.4.3 Trade-off效用函数 |
| 4.5 实验与性能评估 |
| 4.5.1 实验环境 |
| 4.5.2 实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 SDN-IoT控制节点的分层部署控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 分层主从式控制框架 |
| 5.3 物联网节点重要性评估模型 |
| 5.4 问题定义 |
| 5.4.1 网络模型 |
| 5.4.2 子控制节点部署问题 |
| 5.5 基于二进制粒子群的部署优化算法 |
| 5.5.1 节点分配 |
| 5.5.2 单目标子控制节点部署优化 |
| 5.5.3 多目标子控制节点部署优化 |
| 5.6 实验与性能评估 |
| 5.6.1 实验环境 |
| 5.6.2 实验结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 SDN-IoT应用的开放访问控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统框架 |
| 6.3 基本定义与原理 |
| 6.3.1 访问token |
| 6.3.2 基于属性的访问控制 |
| 6.4 访问控制流程 |
| 6.4.1 系统初始化 |
| 6.4.2 SDN-IoT资源注册 |
| 6.4.3 应用安装与授权 |
| 6.4.4 应用资源访问 |
| 6.4.5 应用重授权 |
| 6.4.6 应用权限更新与撤销 |
| 6.5 实验与性能评估 |
| 6.5.1 安全性与性能分析 |
| 6.5.2 实验环境 |
| 6.5.3 实验结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及参与的科研项目 |
（9）基于情感分析的人机谈判研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 动机 |
| 1.2.1 情感因素对于人类谈判的影响 |
| 1.2.2 情感因素对于人机谈判的影响 |
| 1.2.3 研发基于情感的人机谈判系统的意义 |
| 1.3 研究思路和技术路线 |
| 1.4 本文的主要贡献 |
| 1.5 本文的组织结构 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于机器学习的情感分析 |
| 2.2.1 基于线性分类器的方法 |
| 2.2.2 基于概率分类器的方法 |
| 2.2.3 其它基于机器学习的方法 |
| 2.2.4 讨论 |
| 2.2.5 小结 |
| 2.3 基于深度学习的情感分析 |
| 2.3.1 基于卷积神经网络的方法 |
| 2.3.2 基于循环神经网络的方法 |
| 2.3.3 混合的方法 |
| 2.3.4 其它基于深度学习的方法 |
| 2.3.5 多模态的情感分析 |
| 2.3.6 小结 |
| 2.4 情感分析技术的应用 |
| 2.4.1 商业应用 |
| 2.4.2 中国的智能客服系统 |
| 2.4.3 非商业应用 |
| 2.4.4 关系和事件预测 |
| 2.4.5 对话系统 |
| 2.4.6 讨论与挑战 |
| 2.4.7 小结 |
| 2.5 自动谈判 |
| 2.5.1 机器对机器的自动谈判 |
| 2.5.2 人机自动谈判 |
| 2.6 对话系统 |
| 2.6.1 对话理解 |
| 2.6.2 对话管理 |
| 2.6.3 对话生成 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 系统结构及原理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型定义 |
| 3.3 系统框架 |
| 3.4 系统主函数 |
| 3.5 界面设计 |
| 3.6 情感分类 |
| 3.6.1 情感分类标准 |
| 3.6.2 情感强度分类标准 |
| 3.6.3 情感关键词库 |
| 3.7 意图特征和情感特征抽取 |
| 3.7.1 意图特征抽取 |
| 3.7.2 情感特征抽取 |
| 3.8 意图分类 |
| 3.9 情感分类 |
| 3.10 价格特征词及其值抽取 |
| 3.11 谈判决策 |
| 3.11.1 安抚策略 |
| 3.11.2 让步策略 |
| 3.11.3 谈判算法 |
| 3.12 生成回复 |
| 3.13 本章小结 |
| 第4章 系统的实现 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 收集语料与预处理 |
| 4.3 交互界面 |
| 4.4 意图和情感特征抽取 |
| 4.5 意图识别与分类 |
| 4.6 情感识别与分类 |
| 4.7 价格特征及其值抽取 |
| 4.8 谈判策略 |
| 4.9 生成回复 |
| 4.10 本章小结 |
| 第5章 谈判实例与分析 |
| 5.1 谈判成功样例分析 |
| 5.2 谈判破裂样例分析 |
| 5.3 两样例总分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 系统评估与分析 |
| 6.1 意图和情感分类模型的性能评估 |
| 6.2 谈判成功率 |
| 6.3 谈判结果的效用 |
| 6.4 人类谈判对手满意度 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结束语 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 部分意图语料 |
| A.1 问候意图类 |
| A.2 讲价意图类 |
| A.3 破裂意图类 |
| A.4 成交意图类 |
| 附录B 部分情感语料 |
| B.1 愤怒情感类 |
| B.2 生气情感类 |
| B.3 失望情感类 |
| B.4 着急情感类 |
| B.5 担心情感类 |
| B.6 委屈情感类 |
| B.7 高兴情感类 |
| B.8 感激情感类 |
| 附录C 部分回复模板 |
| C.1 愤怒回复模板库 |
| C.2 生气回复模板库 |
| C.3 失望回复模板库 |
| C.4 着急回复模板库 |
| C.5 担心回复模板库 |
| C.6 委屈回复模板库 |
| C.7 高兴回复模板库 |
| C.8 感激回复模板库 |
| C.9 问候类回复模板库 |
| C.10 讲价类回复模板库 |
| C.11 破裂类回复模板库 |
| C.12 成交类回复模板库 |
| 读硕期间获得的成果与奖励 |
| 致谢 |
（10）智能汽车行人避撞系统相机在环测试方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 相机在环测试发展概述 |
| 1.2.2 测试场景设计发展概述 |
| 1.2.3 行人避撞系统发展概述 |
| 1.3 本文主要研究内容与方法 |
| 第2章 相机在环测试平台构建 |
| 2.1 相机在环测试平台方案 |
| 2.2 相机在环测试平台软硬件系统 |
| 2.2.1 软件系统 |
| 2.2.2 硬件系统 |
| 2.3 相机在环测试平台验证实验 |
| 2.3.1 相机在环测试平台功能验证 |
| 2.3.2 相机在环测试平台置信度验证 |
| 2.4 相机在环测试平台自动化测试方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 智能汽车行人避撞系统设计 |
| 3.1 智能汽车行人避撞系统架构 |
| 3.2 行人检测模块设计 |
| 3.2.1 卷积神经网络概述 |
| 3.2.2 基于Yolo-v3的行人检测模块构建 |
| 3.2.3 基于Yolo-v4的行人检测模块构建 |
| 3.3 主动避撞模块设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 面向行人避撞系统的测试场景生成研究 |
| 4.1 相机在环测试功能需求 |
| 4.2 车载相机成像影响因素分析 |
| 4.2.1 光线对成像的影响 |
| 4.2.2 复杂天气对成像的影响 |
| 4.2.3 车辆运动对成像的影响 |
| 4.3 测试场景参数设计 |
| 4.4 基于组合测试的测试用例生成方法研究 |
| 4.4.1 组合测试概述 |
| 4.4.2 组合测试模型 |
| 4.4.3 基于贪心算法的组合测试用例生成方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 测试实验与评价方法研究 |
| 5.1 行人避撞系统测试通过性分析 |
| 5.1.1 单一场景因素对系统性能的影响 |
| 5.1.2 复杂天气多因素交互对系统性能的影响 |
| 5.2 目标检测算法性能评价 |
| 5.2.1 目标检测算法静态评价指标 |
| 5.2.2 目标检测算法动态评价指标 |
| 5.3 组合测试实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、模糊逻辑在测试中应用的探讨（论文参考文献）
- [1]基于Apriori算法和神经网络的模糊交易决策[J]. 姚海祥,黎俊伟,夏晟皓,陈树敏. 系统科学与数学, 2021
- [2]轨道车辆电器件可靠性柔性测试与分析系统设计[D]. 于威龙. 吉林大学, 2021(01)
- [3]社交网络舆情用户主题图谱构建及舆情引导策略研究[D]. 张柳. 吉林大学, 2021(01)
- [4]高中生数学学科核心素养测评指标体系研究[D]. 颜飞. 西北师范大学, 2021
- [5]基于AFS理论的期货拐点交易策略分析[D]. 刘蒙蒙. 大连理工大学, 2021(01)
- [6]虚拟仿真实验教学项目半自动化测试工具的设计与实现[D]. 曹港. 北京邮电大学, 2021(01)
- [7]IIoT中协议漏洞智能检测方案设计与实现[D]. 唐敏. 大连理工大学, 2021(01)
- [8]面向物联网的软件定义网络控制技术研究[D]. 任玮. 北京邮电大学, 2021(01)
- [9]基于情感分析的人机谈判研究[D]. 林萍萍. 广西师范大学, 2021(09)
- [10]智能汽车行人避撞系统相机在环测试方法研究[D]. 赵文博. 吉林大学, 2021(01)