一、影响Word启动的模板(论文文献综述)
林萍萍[1](2021)在《基于情感分析的人机谈判研究》文中研究说明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。
陈秋瑾[2](2021)在《基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统》文中进行了进一步梳理近年来,随着无人机技术的飞速发展以及逐年上涨的市场需求,无人机在各领域得到广泛应用且发挥着重要作用。随着“互联网+”时代的到来以及大数据技术的迅速发展,互联网中信息数据呈现指数增长趋势,如何在信息爆炸的时代获取所需的有效信息成为亟待解决的问题。本文采用B/S服务器模式,以分布式微服务架构为基础,基于分布式及增量式爬虫技术获取互联网中与无人机等应用领域相关的海量数据,采用自然语言处理、知识图谱、机器学习等算法从海量的非结构化文本数据中提取挖掘隐含及潜在价值知识,并利用Echarts组件及知识图谱等算法进行可视化分析,最后形成定制化的无人机知识库。主要研究内容如下:(1)知识获取及存储技术。系统以Scrapy为爬虫框架,采用分布式结合增量式爬虫技术从互联网中高效地获取无人机行业相关的海量数据;采用Redis高速缓存数据库存储爬取的URL网址,结合My SQL关系型数据库稳定地存储最终得到的结构化数据。(2)系统构建流程及架构设计。利用云计算技术的大数据管理平台,基于分布式服务器与大数据技术搭建系统,采用自底向上为主、自顶向下为辅的方式构建知识库;由于系统爬取任务量的增加及分布式服务器的需求,系统的架构也由最初的SMM单体式架构优化升级为Spring Cloud分布式微服务架构,以提高系统的扩展性及移植性。(3)数据提取及知识抽取技术。采用类机器学习机制半自动化地提取非结构化文本数据,通过构建自定义的规则库训练样本数据,提取出标签以匹配提取出的结构化数据;并利用自然语言处理等算法从获取的文本数据中提取关键句并生成文章的摘要信息;通过知识图谱等算法实现对获取的文本数据的知识抽取,最终抽取出结构化的知识元加入进知识库中,以实现知识库的知识发现与知识挖掘功能。(4)知识表示及数据可视化分析。采用知识树形式进行知识表示,并采用Echarts技术、知识图谱等可视化技术对获取及处理后的数据进行数据可视化分析,并以各类统计图表、关键字云图、机构同现及作者同现图等形式展现,直观清晰地展示无人机等行业领域的研究现状与发展趋势。
李浩铭[3](2021)在《基于日志分析的异常检测系统的设计与实现》文中研究指明分布式系统以其高性能、可扩展性、容错性等众多优势被越来越多的企业作为底层核心架构,然而维护一套由众多部署在各地的组件构成的分布式系统所需的工作量大、复杂度高,只靠人工运维难以满足需求,引入异常检测系统尤为必要。日志作为记录系统组件运行状态的重要数据,能够反映系统各个组件的运行情况,通过分析日志,可以有效地帮助运维人员发现系统运行状态的异常。因此基于日志分析的异常检测系统成为了智能运维领域的热点之一。本文设计并实现了基于日志分析的异常检测系统。该系统通过采集分布式系统各个组件的日志数据,对其进行存储和分析,实现实时日志异常检测和异常告警的功能。本文针对模板提取过程中的语义丢失问题,提出了基于语义的模板解析方法,在日志切分完成后增加语义修复步骤,保证了信息的完整性,同时在日志聚类生成模板后对模板再次聚类,合并冗余信息,保证了原始语义的准确性;针对不同上下文对日志单词和句子含义的影响,提出了基于语境的特征提取方法,设计词粒度编码器和句粒度编码器,从不同层面对日志条目进行编码,利用多头注意力机制捕获上下文关系,提供不同语境下日志特征的准确提取;针对分布式系统日志的时序特点与空间调用特点,提出了基于时空结合的异常检测方法,利用卷积神经网络(CNN)关注日志间的调用情况,利用注意力机制关注空间跨度更大的远程过程调用,利用长短期记忆网络(LSTM)关注日志的时序特点,提高日志异常检测的准确性。本文首先介绍了基于日志分析的异常检测系统的研究背景;随后调研了相关技术和产品,对基于日志分析的异常检测系统进行了需求分析;接着围绕面向分布式系统的日志异常检测技术进行了一系列研究;而后详细介绍了异常检测系统的总体架构设计、各模块设计和实现,并通过一系列测试验证了该系统的有效性。
潘华稳[4](2020)在《面向C语言软件的单元与集成测试工具的设计与实现》文中提出软件测试是保障软件质量的重要手段,包含单元测试、集成测试、配置项测试、系统测试等多个测试过程。单元测试对软件的最小可测试单元进行检查和验证,是最低级别的软件测试过程。集成测试作为单元测试的扩展,能够验证各单元集成时发生的问题。在实际应用中,由于测试工作量巨大,单元测试过于以覆盖率为主要目标而忽视功能测试,集成测试又没有有效的测试评价手段,测试的投入产出比很低,加之测试过程完全依赖人工,或者使用不够简单易用且基本来自国外的测试工具,导致单元与集成测试常常流于形式,在单元测试时只考虑覆盖率,集成测试更是简单测试或直接略过,未能真正起到保障软件质量的作用。没有易用的测试工具是出现以上问题的主要原因之一。本文试图立足于工程应用需求,充分分析单元测试和集成测试在工程应用中的问题,设计实现一款适用于实际工程应用的、简单易用的国产化单元与集成测试工具。工具能够自动抽取函数单元的接口信息、函数内的控制流关系、函数间的调用关系,并提供控制流关系和函数调用关系的可视化显示,提供表格化的易用型用例设计界面,可自动化生成用例脚本和桩函数、驱动函数脚本,支持自动化的覆盖率统计分析、代码覆盖率标注和控制流关系、函数调用关系的覆盖率染色标注。工具将集成测试作为独立的测试过程,不依赖于单元测试,结合学术研究,支持多种默认的集成测试方案和可定制方案选择。测试完成后,工具支持可定制报告导出。本文的研究试图解决在工程应用中无易用单元与集成测试工具的问题,希望通过对工具的使用,减少测试人员不必要的工作量投入,如覆盖率计算、用例脚本和测试报告编写等,集中测试人员精力进行用例设计,从而发现问题,提高投入产出比,提升测试效率,并最终实现单元与集成测试工具的国产化替代。
廖子慧[5](2020)在《基于知识图谱的英语语法智能题库系统研建》文中研究说明英语作为全世界使用最广泛的语言,是我国基础教育的重点学科,如何有效地帮助学习者吸收英语知识,一直是广大英语教育工作者的共同目标。随着教育信息化2.0的推进,越来越多的英语学习者们倾向于在线上练习英语题目。由于语法是学习英语的基础,在琳琅满目的英语练习题中,语法题目通常会被列为英语练习的重中之重。然而,层出不穷的语法题目并没有在目前的在线学习平台中得到智能化处理,大多数仍然依赖于专业教师的人工解析。本文将知识图谱相关技术应用于英语语法学习领域,设计实现了一个基于知识图谱的英语语法智能题库系统。本文的主要内容为:(1)构建了英语语法知识图谱。首先分析英语语法知识,提取了相关的名称、概念、举例、结构;然后设计了语法知识图谱概念模型,并利用Neo4j对图谱进行存储和可视化。构建的英语语法知识图谱共包含了18类语义关系、1103个语法知识点实体。(2)对英语语法智能题库系统进行需求分析和功能设计。根据用户的学习需求,设计了题目分类、知识图谱查看、题目推荐、智能问答等功能,并实现了系统架构设计和数据库设计等。(3)基于前面构建的英语语法知识图谱对系统的题目分类、题目推荐、智能问答等核心功能模块进行了设计实现。题目分类采取SVM算法,以知识图谱特征、正确答案词性特征、TF-IDF特征作为题目特征向量;题目推荐采取深度搜索知识图谱的策略,返回与用户错题知识点相关的易混淆知识点从而推荐题目;智能问答采取基于模板匹配的方式,构建SVM分类器对用户输入的自然语言问句分类,最后利用Cypher语句在知识图谱中查询答案。本文研究并构建的智能题库系统作为知识图谱在英语语法学习领域的初步尝试和应用,不仅可以为用户提供相对全面精准的英语语法知识网络,同时迎合了教育智能化的发展方向,对教育事业的发展有重要意义。
魏安琪[6](2020)在《面向口碑监测的细粒度意见挖掘系统的研究与实现》文中研究说明近年来,万物互联,网络发展迅速,无纸化的不断普及,促使了大众交流方式的改变,不再只是面对面一种方式,人们越来越热衷于通过发表评论来表达自己的观点和看法,数据量日益递增。同时海量的数据也导致了无效信息的不断积累,有效信息难以直观体现的问题,对这些海量评论中蕴含的主观有效信息进行深入的挖掘,抽取其中有价值的信息,能够帮助各行各业把握舆论态势,引导商品未来发展走向,也能够为用户本身提供所需关键信息,做出相应决策。于是,为解决该类问题,口碑监测类的相关系统应运而生,细粒度意见挖掘作为这类系统中的重要一环,在有效信息抽取的准确度方面起着非常重要的作用。本文针对细粒度意见挖掘部分进行了研究和试验,针对传统模型忽略主观文本抽取的重要性,在对评价要素抽取时,没有过多考虑句中词语之间的关联关系,并且忽视了隐式评价对象对意见挖掘结果的影响,做出相应改进。借助护肤品领域的产品评论文本,构建了新的主观文本抽取词典,并结合机器学习方法构建模型进行文本分类,提出了三层评价要素组合抽取模型,并将主客观分类和评价要素抽取的成果应用到情感极性分析的实现中,完成了产品评论文本的情感分类,对比了不同模型的分类效果,提升了口碑检测系统中意见挖掘模型的性能。本文基于意见挖掘模型的研究成果,将其应用于口碑监测系统中,系统基于Python语言,采用Flask框架进行搭建,借助Scrapy框架和MongoDB实现数据的采集和存储。系统用户可通过自定义上传已有的商品评论文本完成采集数据的添加,或者通过网站链接配置采集任务,完成网络数据的采集,然后通过意见挖掘模型,包括对采集数据进行文本预处理、主观文本抽取、评价要素组合抽取以及情感极性分析,并将意见挖掘的结果进行展示。
齐敬佩[7](2020)在《检测报告和企业报表自动生成系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理检测报告和企业报表的自动生成是企业提高工作效率的重要方式。随着企业产生的报告报表越来越来,企业员工需要重复制作,时间成本高,出错率高。这些报告报表的样式很少改变,只有数据在不断变化,员工在手工制作这些报告报表时面临的主要问题有:1)需要填写和修改大量的无规律文字,极易出现人为错误;2)工作量大,效率低,步骤重复,占用时间长。为了减少人工错误和降低用户生成报告报表的难度,本课题进行了检测报告和企业报表自动生成系统的设计与实现。本文首先介绍了选题背景,阐明了课题意义、研究现状;然后说明了本文的研究内容,包括:1)设计基于在线创建模板和在线配置报告数据的报告生成方法;2)设计和开发报告自动生成系统;3)报告生成系统的可用性验证。之后本文对报告生成系统进行了需求分析,确定了系统需要完成在线配置模板、在线配置报告数据、报告生成、用户管理、获取数据库数据等功能;然后又进行了系统设计,并在详细设计中提出和设计了新的报告生成方法;接着本文介绍了编码实现;再然后本文进行了测试和系统展示,通过截图的方式展示了系统;最后本文介绍了报告生成系统集成到质检云系统的相关工作,在集成后通过生成质检云的报告,以此来验证报告生成系统的可用性。
左琦[8](2020)在《基于多种策略的语音质检系统的设计与实现》文中提出互联网时代的来临,利用随机抽取录音的方式进行检测的人工质检方法由于它自身的局限性越来越跟不上时代的发展,也无法满足企业的需要,所以智能语音质检产品应运而生。本文设计并实现了基于多种策略的语音质检客户端系统,为用户提供多种策略来进行语音质检,并提供个性化的分数计算规则使录音的质检结果以分数的方式呈现,并在首页提供数据统计等功能,为用户节省人工质检的成本,并且满足用户个性化的需求。本文设计的基于多种策略的语音质检客户端基于JAVA平台开发并采用多模块分布式部署的设计思想,使系统可扩展性提高。系统使用Redis做数据缓存、使用My SQL进行数据存储、使用Rabbit MQ进行模块间通信。通过分析产品优势和用户特征,总结出系统的需求,该系统主要包括质检结果统计、质检策略集配置、录音质量检测、人工复核录音四大功能模块。作者独立设计并实现了以下四个模块:(1)质检结果统计模块:包括生成质检合格曲线图、关键词命中柱状图,实现质检合格统计数据、关键词命中数据导出报告等功能,重点实现了按照天、周、月三种时间维度生成质检结果统计图。(2)质检策略集配置模块:为用户提供正则模板、关键词模板等多种标签定制策略来满足用户多业务场景的需求,通过配置策略集实现多种策略质检的目的,以及提供了标签命中时的分数计算规则。(3)录音质量检测模块:实现按条件查找录音列表并向用户展示查找结果,提供录音质检功能,选择质检匹配策略集功能,导出录音列表文件功能。(4)人工复核录音模块:给用户提供质检报告查看功能、录音分派功能、复核录音文件功能、录音播放功能。通过对系统进行功能测试和系统测试,基于多种策略的语音质检客户端系统满足了项目需求说明书的各项要求并符合Beta版本功能要求。该项目满足系统上线标准,目前已经投入市场。根据系统使用用户所反馈的结果来看,该项目实现了录音的全面质检,增强了质检结果的直观性,满足了用户个性化的需要,给公司带来了一定的经济效益。
申月军[9](2020)在《基于BIM的铝模板设计建造一体化技术研究》文中认为模板工程是施工过程中不可或缺的分项工程,为顺应宏观发展方向不断采用新技术、新工艺、新材料,铝合金模板作为新兴行业,凭借施工效果好,施工工期短,具有可周转和回收性高等优势脱颖而出,代替传统模板也将成为主旋律。铝模板质量轻、强度高、组装灵活、通用性强、环保和利用率高等技术优势得到行业的认可,成为了模板工程的新起之秀。然而,非标率高、施工安全不确定、模板质量参差不齐等难题成为铝模板发展道路上的绊脚石。因此,用数字化技术创新赋能成为新方向。与BIM技术的结合应运而生,核心建模软件Revit的参数化理念和开放的功能扩展性为研究提供了重要保证。本文在国内铝模板应用范围不断扩大的背景下,研究BIM技术在铝模板设计建造中的应用点,主要内容如下:(1)从铝模板族的创建出发,阐述族参数化设计的必要性。通过介绍铝模板体系的组成,提出根据配模设计程序的实现方式,选择公制常规模型或基于线的公制常规模型族样板,创建适合配模设计的模板族;研究使用参数声明和Excel函数的方法,快速创建多种构件族类型并生成族库。(2)在参数化构件模型创建的基础上,探索Revit与Midas Gen模型的交互方式,进行模板构件优化。首先介绍在Revit中的建模原理,使用插件将模型数据提取,继而在分析软件中读取MGT文件,分析和优化模板单元,并将计算结果返回模型,实现数据流动。(3)归纳总结Revit二次开发平台搭建的流程和方法,使用外部应用接口设计“铝模板工具集”程序面板;使用外部命令接口开发模板及支撑构件计算,配模设计和工程量统计三个模块的各个功能。(4)通过对工程实例的应用,验证了“铝模板工具集”程序的可行性和实用性,实现在Revit界面完成标准层的配模设计,生成铝模板工程的专项方案计算书和提取Excel物料统计清单。
申屠军[10](2020)在《核电数字化设计的数据管理系统研究》文中研究说明信息化、数字化、智能化是当今世界内容最深刻、影响最深远的技术变革,将推动社会生产力和生活方式的根本性变化。核电数字化设计系统是一个基于统一数据源的、以模型/数据为载体的、覆盖全专业的、高度协同和自动化的在线设计环境。本论文结合核电设计数据的特点,提出了核电数字化设计体系下的数字化协同设计模式,形成了核电数据管理的理论与方法,制定了核电设计的数据规范,然后在核电工程的需求分析和逻辑设计的基础上,开发了服务于核电数字化设计的数据管理系统软件,并在工程项目上开展了应用和验证。本论文通过理论研究和工程实践提出了企业基于数据管理系统开展数字化设计的方法框架。首先是在“三个设计平台”的基础上,建设独立的数据管理系统,满足不同平台和专业间的数据交换需求。然后在数据管理系统上搭建自动化设计流程,并利用系统提供的精细化的数据服务,实现高效和深度的协同设计机制。最后通过在数据管理系统上采用数据辞典和设计基线解决数据的一致性问题,通过编校审的同步流程提供数据质保方案,通过规则检查确保数据的正确性。本论文通过理论研究提出了系统性的新型的数据管理方法,它由“名值分离”的数据存储方法、“对象分解”的物项组织方法、和“逐层配置”的属性定义方法三个方面组成,解决了传统的“实体-关系”建模方法对核电设计数据的不适用问题。“名值分离”的数据存储方法,通过参数的元数据和值数据分别建模和存储,从而适应核电设计数据的对象多、属性多、版本不定、格式自由等特点。“对象分解”的物项组织方法,通过类的分解和组合,形成清晰的电厂物项分解结构,解决了物项与其部件、物项与设计专业之间的关系问题。“逐层配置”的属性定义方法,通过可重用元素的逐层配置,使属性定义更方便、结构更清晰、过程更自动。然后基于上述方法,对核电设计对象及其属性开展了梳理,形成了以类分解结构和类属性清单为主体的电厂设计数据规范。完成方法理论和数据模型的建设之后,本论文对数据管理系统在核电数字化设计体系中的功能需求进行了分析。通过理论模型和功能需求的互动和迭代,形成了数据采集、数据存储、数据管控、数据配置、数据呈现、数据应用等六大核心功能。然后对每项功能的实现方法和表现方式进行了探索,形成了可进行软件开发和工程应用的算法逻辑。完成需求分析和算法研究之后,本论文基于软件工程的模式开展了数据管理系统的架构设计和软件编码。平台采用MVC(模型-视图-控制)的编程框架。逻辑上,由自下而上的资源层、连接层、组件层、应用层四个层级组成。视图结构按照“采、存、管、配、呈、用”的功能模块进行划分。每个功能模块从底往上,按照持久层的定义、数据库操作层的重写、中间业务逻辑组件层的开发、控制器层的编码、以及最后视图层的展现,构筑软件编码的结构体系。本论文通过工程实践,即在数字化设计体系中开展供热堆项目的设备研发、工艺设计、电控设计、以及事故分析,证明了基于数据管理系统的流程和数据驱动的协同设计模式的高效性和实用性。通过在数据管理系统中对CAP1400示范工程的设计数据的导入和应用,证明了系统服务于数据结构化和持久化存储的单独应用的功能和价值,解决了企事业单位在数字化转型过程中的业务信息的数字化保存问题。
二、影响Word启动的模板(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、影响Word启动的模板(论文提纲范文)
(1)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 |
(2)基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义与价值 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 专家系统及知识库研究现状 |
1.2.2 知识图谱技术研究现状 |
1.2.3 Web文本挖掘技术研究现状 |
1.2.4 无人机技术发展及应用现状 |
1.3 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 论文研究技术路线 |
1.5 论文组织结构安排 |
第二章 理论基础及关键技术 |
2.1 相关理论基础 |
2.2.1 知识库 |
2.2.2 知识发现 |
2.2.3 知识图谱 |
2.2 知识获取技术 |
2.2.1 数据获取技术 |
2.2.2 数据去重技术 |
2.2.3 数据提取技术 |
2.2.4 数据存储技术 |
2.3 知识抽取技术 |
2.3.1 实体抽取技术 |
2.3.2 关系抽取技术 |
2.3.3 事件抽取技术 |
2.3.4 实体链接与消岐 |
2.4 知识表示技术 |
2.5 自动文摘技术 |
2.5.1 自动文摘生成原理 |
2.5.2 TextRank算法 |
2.6 本章小结 |
第三章 知识库系统的设计与构建 |
3.1 系统非功能需求 |
3.2 系统性能设计 |
3.2.1 系统可靠性设计 |
3.2.2 系统安全性设计 |
3.3 系统架构设计 |
3.3.1 整体架构设计 |
3.3.2 技术架构设计 |
3.3.3 分布式微服务架构 |
3.3.4 Scrapy爬虫框架 |
3.3.5 基于Swagger框架管理API |
3.4 技术路线与实施方案 |
3.4.1 知识库的构建方式 |
3.4.2 系统的技术路线 |
3.4.3 系统的实施方案 |
3.4.4 开发环境与开发语言 |
3.5 本章小结 |
第四章 知识图谱的实现与应用 |
4.1 知识获取 |
4.1.1 定制化设置关键字 |
4.1.2 定制化爬取专业网站 |
4.2 数据提取 |
4.2.1 半自动化提取数据 |
4.2.2 自动文摘的提取 |
4.3 知识抽取 |
4.3.1 实体抽取(命名实体识别) |
4.3.2 实体关系抽取 |
4.3.3 元事件抽取 |
4.3.4 实体发现与链接 |
4.4 知识表示 |
4.5 文本数据可视化 |
4.5.1 数据可视化 |
4.5.2 关键字云图 |
4.6 本章小结 |
第五章 系统的功能与实现 |
5.1 系统整体功能结构 |
5.2 系统前端功能实现 |
5.2.1 查询信息模块 |
5.2.2 台风实况模块 |
5.2.3 数据可视化模块 |
5.2.4 热门推送模块 |
5.2.5 关键期刊模块 |
5.3 系统后台功能实现 |
5.3.1 用户管理模块 |
5.3.2 菜单管理模块 |
5.3.3 采集设置模块 |
5.3.4 任务管理模块 |
5.3.5 专家知识模块 |
5.3.6 外部系统模块 |
5.3.7 期刊大全模块 |
5.4 本章小结 |
第六章 结论与展望 |
6.1 总结 |
6.2 创新点 |
6.3 不足与展望 |
参考文献 |
致谢 |
在学期间主要研究成果 |
附录 |
附录1 Swagger在微服务架构上的部署与集成 |
附录2 Echarts组件实现折线图/柱状图形式的数据可视化 |
附录3 BiLSTM+CRF模型构建过程 |
附录4 利用TF-IDF进行实体链接关键代码 |
(3)基于日志分析的异常检测系统的设计与实现(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.2 相关研究 |
1.3 研究内容 |
1.4 论文结构 |
第二章 相关技术 |
2.1 日志采集技术 |
2.2 离线存储技术 |
2.3 在线存储技术 |
2.4 日志异常检测技术 |
2.5 本章小结 |
第三章 基于日志分析的异常检测系统需求分析 |
3.1 基于日志分析的异常检测系统调研 |
3.1.1 日志易 |
3.1.2 Splunk |
3.1.3 对比分析 |
3.2 基于日志分析的异常检测系统总体需求 |
3.3 日志采集需求 |
3.3.1 日志采集 |
3.3.2 日志聚合 |
3.3.3 日志储存 |
3.4 异常检测需求 |
3.4.1 离线日志分析 |
3.4.2 在线日志分析 |
3.4.3 日志异常检测算法 |
3.5 告警需求 |
3.5.1 告警管理 |
3.5.2 可视化界面 |
3.6 本章小结 |
第四章 面向分布式系统的日志异常检测技术研究 |
4.1 问题分析 |
4.2 相关研究 |
4.3 基于语义的模板解析方法 |
4.3.1 整体结构 |
4.3.2 日志切分 |
4.3.3 日志聚类 |
4.3.4 模板去冗 |
4.4 基于语境的特征提取方法 |
4.4.1 整体结构 |
4.4.2 词粒度编码器 |
4.4.3 句粒度编码器 |
4.4.4 特征向量 |
4.5 基于时空结合的异常检测方法 |
4.5.1 整体结构 |
4.5.2 模板调用矩阵图 |
4.5.3 CNN网络结构 |
4.5.4 MLP-ATT-CNN网络 |
4.5.5 LSTM-ATT-CNN网络 |
4.5.6 窗口优化 |
4.6 实验结果与分析 |
4.6.1 数据集 |
4.6.2 评价指标 |
4.6.3 方法有效性对比实验 |
4.6.4 模型合理性消融实验 |
4.7 本章小结 |
第五章 基于日志分析的异常检测系统设计 |
5.1 系统总体架构 |
5.2 采集子系统 |
5.2.1 日志采集模块 |
5.2.2 日志聚合模块 |
5.2.3 离线存储模块 |
5.2.4 在线存储模块 |
5.3 异常检测子系统 |
5.3.1 离线日志分析模块 |
5.3.2 在线日志分析模块 |
5.4 告警子系统 |
5.4.1 告警管理模块 |
5.4.2 可视化界面 |
5.5 本章小结 |
第六章 基于日志分析的异常检测系统实现 |
6.1 采集子系统 |
6.1.1 日志采集模块 |
6.1.2 日志聚合模块 |
6.1.3 离线存储模块 |
6.1.4 在线存储模块 |
6.2 异常检测子系统 |
6.2.1 离线日志分析模块 |
6.2.2 在线日志分析模块 |
6.3 告警子系统 |
6.3.1 告警管理模块 |
6.3.2 可视化界面 |
6.4 本章小结 |
第七章 基于日志分析的异常检测系统测试 |
7.1 测试目标 |
7.2 测试环境 |
7.3 测试用例 |
7.3.1 测试用例集 |
7.3.2 典型用例 |
7.4 测试结果分析 |
7.5 本章小结 |
第八章 结束语 |
8.1 论文工作总结 |
8.2 下一步研究工作 |
参考文献 |
致谢 |
作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
(4)面向C语言软件的单元与集成测试工具的设计与实现(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 单元测试与集成测试工具的研究进展 |
1.2.1 单元测试研究进展及工程应用现状 |
1.2.2 集成测试研究进展及工程应用现状 |
1.2.3 单元与集成测试工具研究进展 |
1.3 本文主要研究内容 |
第2章 工具架构设计 |
2.1 工具需求分析 |
2.1.1 功能需求分析 |
2.1.2 非功能需求分析 |
2.2 工具整体架构设计 |
2.3 基础分析模块功能分析 |
2.4 用户交互模块功能分析 |
2.5 用例执行模块功能分析 |
2.6 小结 |
第3章 基础分析模块详细设计与实现 |
3.1 语法分析功能设计实现 |
3.1.1 语法分析功能介绍 |
3.1.2 语法分析功能实现 |
3.2 控制流程图构造实现 |
3.3 函数调用图构造实现 |
3.4 小结 |
第4章 用户交互模块详细设计与实现 |
4.1 基于Eclipse RCP的工具客户端实现 |
4.2 基于Eclipse插件扩展的用户交互实现 |
4.3 测试工程管理功能设计实现 |
4.3.1 单元测试工程设计实现 |
4.3.2 集成测试工程设计实现 |
4.4 测试用例编辑器设计实现 |
4.4.1 单元测试用例编辑器设计实现 |
4.4.2 集成测试方案设计 |
4.5 小结 |
第5章 用例执行模块设计实现与工具应用验证 |
5.1 自动生成用例脚本功能设计实现 |
5.2 用例执行业务流程设计 |
5.3 覆盖率统计分析功能的设计实现 |
5.3.1 代码覆盖率介绍 |
5.3.2 源代码插装功能设计 |
5.3.3 覆盖率分析计算功能设计 |
5.4 可定制化测试报告生成功能设计实现 |
5.5 工具应用实践 |
5.5.1 创建被测工程 |
5.5.2 应用工具进行单元测试 |
5.5.3 应用工具进行集成测试 |
5.5.4 非功能性需求验证 |
5.6 小结 |
第6章 结论与展望 |
6.1 工作总结 |
6.2 下一步研究方向 |
参考文献 |
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 |
(5)基于知识图谱的英语语法智能题库系统研建(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
1 绪论 |
1.1 研究背景和意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 知识图谱的国内外研究现状 |
1.2.2 智能学习平台的国内外研究现状 |
1.2.3 国内英语语法题库系统研究现状 |
1.3 研究内容 |
1.4 创新点 |
1.5 本文的组织结构 |
2 相关理论和技术 |
2.1 知识图谱概述 |
2.2 文本特征提取算法 |
2.3 文本分类算法 |
2.4 NLTK和 Jieba分词工具 |
2.5 Neo4j图数据库 |
2.6 Flask框架 |
2.7 Vue.js前端框架 |
2.8 本章小结 |
3 构建英语语法知识图谱 |
3.1 构建整体流程 |
3.2 必要性分析 |
3.3 英语语法数据获取 |
3.3.1 语法书籍数据 |
3.3.2 百度百科数据 |
3.4 知识图谱设计 |
3.4.1 实体设计 |
3.4.2 关系设计 |
3.5 知识存储 |
3.5.1 统一数据格式 |
3.5.2 数据导入Neo4j |
3.6 知识可视化 |
3.7 本章小结 |
4 系统总体设计 |
4.1 系统需求分析 |
4.2 系统架构设计 |
4.3 系统核心功能模块设计 |
4.3.1 基于知识图谱的题目分类功能模块设计 |
4.3.2 基于知识图谱的题目推荐功能模块设计 |
4.3.3 基于知识图谱的智能问答功能模块设计 |
4.4 系统数据库设计 |
4.4.1 MySQL数据库设计 |
4.4.2 Neo4j图数据库设计 |
4.5 本章小结 |
5 系统核心功能模块实现 |
5.1 基于知识图谱的题目分类功能模块实现 |
5.1.1 获取题目训练数据 |
5.1.2 文本预处理 |
5.1.3 特征向量设计 |
5.1.4 构建SVM分类器 |
5.2 基于知识图谱的题目推荐功能模块实现 |
5.2.1 获取错题知识点 |
5.2.2 查询易混淆知识点 |
5.2.3 推荐题目 |
5.3 基于知识图谱的智能问答功能模块实现 |
5.3.1 问句分类 |
5.3.2 模板匹配 |
5.3.3 答案生成 |
5.4 本章小结 |
6 系统测试与结果 |
6.1 系统测试 |
6.2 测试环境 |
6.3 系统测试工具 |
6.3.1 Postman |
6.3.2 JMeter |
6.4 测试与结果 |
6.4.1 功能测试 |
6.4.2 非功能测试 |
6.4.3 系统运行结果 |
6.5 本章小结 |
7 总结与展望 |
7.1 总结 |
7.2 展望 |
参考文献 |
个人简介 |
导师简介 |
获得成果目录 |
致谢 |
(6)面向口碑监测的细粒度意见挖掘系统的研究与实现(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 引言 |
1.1 研究背景与意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.3 主要研究内容 |
1.3.1 课题内容 |
1.3.2 本人承担任务 |
1.4 论文结构 |
第二章 相关技术综述 |
2.1 文本预处理 |
2.1.1 中文分词 |
2.1.2 去停用词 |
2.1.3 文本表示 |
2.2 主客观文本分类 |
2.2.1 主观性文本 |
2.2.2 客观性文本 |
2.2.3 文本分类方法 |
2.3 评价要素抽取 |
2.3.1 评价要素 |
2.3.2 信息抽取 |
2.3.3 抽取方法 |
2.4 情感极性分析 |
2.4.1 情感分类 |
2.4.2 情感分类方法 |
2.5 主要开发技术 |
2.5.1 Scrapy |
2.5.2 Flask |
2.5.3 MongoDB |
2.6 本章小结 |
第三章 细粒度意见挖掘模型的研究 |
3.1 细粒度意见挖掘背景 |
3.2 细粒度意见挖掘模型概述 |
3.3 细粒度意见挖掘模型研究 |
3.3.1 主观文本抽取模型 |
3.3.2 三层组合抽取模型 |
3.3.3 情感多级分类模型 |
3.3.4 细粒度意见挖掘模型 |
3.4 模型实验分析及结果 |
3.4.1 实验准备 |
3.4.2 实验设计 |
3.4.3 实验结果展示 |
3.4.4 实验结果分析 |
3.5 本章小结 |
第四章 口碑监测系统的需求分析与概要设计 |
4.1 系统需求分析 |
4.1.1 业务分析 |
4.1.2 角色分析 |
4.1.3 功能性需求分析 |
4.1.4 非功能性需求分析 |
4.2 系统概要设计 |
4.2.1 物理部署结构设计 |
4.2.2 软件层次架构设计 |
4.2.3 功能模块设计 |
4.3 数据库设计 |
4.3.1 数据库实体关系 |
4.3.2 数据库文档集合设计 |
4.4 本章小结 |
第五章 口碑监测系统的详细设计与实现 |
5.1 数据采集模块的设计与实现 |
5.1.1 数据采集模块的设计 |
5.1.2 数据采集模块的实现 |
5.2 意见挖掘模块的设计与实现 |
5.2.1 意见挖掘模块的设计 |
5.2.2 意见挖掘模块的实现 |
5.3 数据展示模块的设计与实现 |
5.3.1 数据展示模块的设计 |
5.3.2 数据展示模块的实现 |
5.4 用户管理模块的设计与实现 |
5.4.1 用户管理模块的设计 |
5.4.2 用户管理模块的实现 |
5.5 本章小结 |
第六章 系统测试 |
6.1 功能测试 |
6.2 非功能测试 |
6.3 本章小结 |
第七章 结束语 |
7.1 论文工作总结 |
7.2 问题和展望 |
参考文献 |
致谢 |
(7)检测报告和企业报表自动生成系统的设计与实现(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 研究现状 |
1.3 本文研究内容 |
1.3.1 设计基于在线创建模板和在线配置报告数据的报告生成方法 |
1.3.2 设计和实现报告生成原型系统 |
1.3.3 报告生成系统的可用性验证 |
1.4 论文组织结构 |
第二章 相关技术介绍 |
2.1 Office读写技术:POI |
2.2 EasyPoi |
2.3 Spring Boot |
2.4 Mybatis和通用Mapper |
2.5 React |
2.6 本章小结 |
第三章 报告生成系统需求分析 |
3.1 需求调研 |
3.2 功能性需求分析 |
3.2.1 在线配置模板需求 |
3.2.2 在线配置报告数据需求 |
3.2.3 报告生成需求 |
3.2.4 用户相关需求 |
3.3 非功能性需求分析 |
3.4 本章小结 |
第四章 报告生成系统的系统设计 |
4.1 系统整体架构设计 |
4.2 系统总体流程设计 |
4.3 系统模块概要设计 |
4.3.1 用户管理模块 |
4.3.2 模板管理模块 |
4.3.3 报告数据管理模块 |
4.3.4 报告管理模块 |
4.3.5 数据库解析模块 |
4.4 系统模块详细设计 |
4.4.1 基于在线创建模板和在线配置报告数据的报告生成方法的设计 |
4.4.2 模板管理模块详细设计 |
4.4.3 报告数据管理模块详细设计 |
4.4.4 报告管理模块详细设计 |
4.4.5 用户管理模块详细设计 |
4.4.6 数据库解析模块详细设计 |
4.5 前后端交互接口设计 |
4.5.1 用户管理模块接口设计 |
4.5.2 模板管理模块接口设计 |
4.5.3 报告数据管理模块接口设计 |
4.5.4 报告管理模块接口设计 |
4.5.5 数据库解析模块接口设计 |
4.6 主界面设计 |
4.6.1 侧边栏 |
4.6.2 配置报告数据界面 |
4.6.3 配置模板内容界面 |
4.6.4 模板和报告操作按钮 |
4.6.5 主界面的重用设计 |
4.7 数据库设计 |
4.7.1 数据库总体ER图 |
4.7.2 数据库关系模型 |
4.8 本章小结 |
第五章 编码实现和测试 |
5.1 模板管理模块 |
5.1.1 在线配置模板功能 |
5.1.2 生成模板文件功能 |
5.1.3 查看模板功能 |
5.2 报告数据管理模块 |
5.2.1 数据库结构解析功能 |
5.2.2 增加报告数据功能 |
5.3 报告管理模块 |
5.3.1 生成报告功能 |
5.4 前端实现 |
5.5 功能测试 |
5.5.1 用户管理模块 |
5.5.2 模板管理模块 |
5.5.3 报告数据管理模块 |
5.5.4 报告管理模块 |
5.5.5 数据库解析模块 |
5.5.6 集成测试 |
5.6 非功能性测试 |
5.7 原型系统展示 |
5.8 本章小结 |
第六章 报告生成系统的可用性验证 |
6.1 应用场景分析 |
6.2 需求分析 |
6.3 集成到质检云系统 |
6.4 成果展示 |
6.5 本章小结 |
第七章 总结和展望 |
7.1 主要工作总结 |
7.2 问题及展望 |
参考文献 |
致谢 |
攻读学位期间取得的研究成果 |
(8)基于多种策略的语音质检系统的设计与实现(论文提纲范文)
致谢 |
摘要 |
ABSTRACT |
1 绪论 |
1.1 项目背景 |
1.1.1 语音质检介绍 |
1.1.2 语音质检系统的意义 |
1.2 课题相关国内外发展现状研究 |
1.2.1 国内语音质检的研究现状 |
1.2.2 国外语音质检的研究现状 |
1.3 课题的主要内容和论文的组织结构 |
2 系统相关理论及技术综述 |
2.1 Spring Boot框架 |
2.2 MySQL数据库 |
2.3 RabbitMQ消息队列 |
2.4 本章小结 |
3 基于多种策略的语音质检客户端系统需求分析 |
3.1 需求分析综述 |
3.1.1 产品特点分析 |
3.1.2 用户特征分析 |
3.2 功能性需求分析 |
3.2.1 质检结果统计功能需求分析 |
3.2.2 质检策略集配置功能需求分析 |
3.2.3 录音质量检测功能需求分析 |
3.2.4 人工复核录音功能需求分析 |
3.3 非功能性需求分析 |
3.4 本章小结 |
4 基于多种策略的语音质检客户端系统概要设计 |
4.1 设计目标 |
4.2 系统总体功能架构 |
4.3 系统技术架构 |
4.4 数据库设计 |
4.4.1 质检结果统计数据库逻辑设计 |
4.4.2 质检策略集配置数据库逻辑设计 |
4.4.3 录音质量检测数据库逻辑设计 |
4.4.4 人工复核录音数据库逻辑设计 |
4.5 本章小结 |
5 基于多种策略的语音质检客户端系统详细设计与实现 |
5.1 质检结果统计模块 |
5.2 质检策略集配置模块 |
5.2.1 配置质检策略集 |
5.2.2 配置关键词模板 |
5.2.3 配置正则模板 |
5.3 录音质量检测模块 |
5.4 人工复核录音模块 |
5.5 本章小结 |
6 系统测试 |
6.1 系统功能测试 |
6.2 系统性能测试 |
6.3 本章小结 |
7 结论 |
7.1 全文总结 |
7.2 展望 |
参考文献 |
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
学位论文数据集 |
(9)基于BIM的铝模板设计建造一体化技术研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 铝模板在国内外的发展 |
1.2.2 BIM理论及标准的研究现状 |
1.2.3 BIM技术在铝模板中的应用 |
1.3 本文研究内容 |
第2章 BIM参数化构件族与库 |
2.1 Revit族及其参数化介绍 |
2.1.1 族的层级关系 |
2.1.2 参数化概述 |
2.2 铝模板参数化构件 |
2.2.1 建模流程 |
2.2.2 铝模板构件建模 |
2.3 构件族载入方法研究 |
2.3.1 构件族载入流程 |
2.3.2 创建与提取参数信息 |
2.3.3 参数族的载入与使用 |
2.4 构件库生成方法研究 |
2.5 本章小结 |
第3章 构件性能分析与优化设计 |
3.1 材料本构关系 |
3.2 模型传输方法研究 |
3.2.1 互导流程 |
3.2.2 模型前处理 |
3.2.3 边界条件和荷载施加 |
3.3 楼面模板优化设计 |
3.3.1 约束条件对铝模板力学性能的影响 |
3.3.2 横肋布置对模板力学性能分析 |
3.4 结果输出和后处理 |
3.5 本章小结 |
第4章 铝模板工具集程序 |
4.1 前期准备 |
4.1.1 开发平台搭建 |
4.1.2 插件开发流程 |
4.1.3 铝模板工具集面板 |
4.2 配模设计 |
4.2.1 阴角模板布置 |
4.2.2 平面模板布置 |
4.2.3 支撑布置 |
4.3 模板及支撑构件计算 |
4.3.1 梁模板计算 |
4.3.2 工具式钢支柱及插销计算 |
4.3.3 自动计算插件 |
4.4 工程量统计 |
4.5 插件测试及实现 |
4.6 本章小结 |
第5章 工程应用案例 |
5.1 工程概况 |
5.2 配模设计 |
5.2.1 楼板配模 |
5.2.2 梁配模 |
5.2.3 墙柱配模 |
5.3 专项方案计算 |
5.4 模板统计表 |
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 |
致谢 |
攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
(10)核电数字化设计的数据管理系统研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 通用行业的数字化应用现状 |
1.2 核电行业的数字化应用现状 |
1.3 工业领域的数据管理现状 |
1.4 现有软件的局限和方法的欠缺 |
1.5 需求来源和工程背景 |
1.6 本文的研究目标和研究内容 |
第二章 数字化设计模式和数据管理方法 |
2.1 核电数字化设计体系的平台架构 |
2.2 流程和数据驱动的数字化协同设计 |
2.3 物项分解和属性配置构建设计信息模型 |
2.4 “名值分离”的物理模型解决数据存储问题 |
2.5 数据一致性、数据质保、数据正确性的解决方案 |
2.5.1 数据辞典和设计基线保证数据一致性 |
2.5.2 编校审流程提供数据质保方案 |
2.5.3 规则检查确保数据的正确性 |
2.6 本章小结 |
第三章 数据管理系统的需求分析和逻辑设计 |
3.1 数据管理系统的功能需求分析 |
3.2 数据采集的功能逻辑设计 |
3.3 数据存储的功能逻辑设计 |
3.4 数据管控的功能逻辑设计 |
3.5 数据配置的功能逻辑设计 |
3.6 数据呈现的功能逻辑设计 |
3.7 数据应用的功能逻辑设计 |
3.7.1 文档自动化的实现模式 |
3.7.2 全文检索的实现方式 |
3.7.3 变更影响分析的实现方式 |
3.8 本章小结 |
第四章 数据管理系统的架构设计和程序编码 |
4.1 数据管理系统的架构设计 |
4.1.1 数据管理系统的总体架构 |
4.1.2 数据管理系统的逻辑架构 |
4.1.3 数据管理系统的视图结构 |
4.1.4 数据管理系统的模块划分 |
4.2 数据管理系统的程序编码 |
4.2.1 配置功能的开发 |
4.2.2 流程功能的开发 |
4.3 本章小结 |
第五章 工程应用 |
5.1 数据管理系统服务供热堆协同设计 |
5.1.1 核安全设备的快速研发 |
5.1.2 工艺系统的设计分析迭代 |
5.1.3 电气、堆控、剂量、信息的协同设计 |
5.1.4 事故分析的批量化开展 |
5.1.5 小结 |
5.2 数据管理系统服务示范工程数据应用 |
5.2.1 应用背景 |
5.2.2 项目准备 |
5.2.3 数据导入 |
5.2.4 数据应用 |
5.2.5 小结 |
5.3 本章小结 |
第六章 总结及展望 |
6.1 本文主要结论 |
6.2 论文创新点 |
6.3 未来工作展望 |
附件 |
附件1 梳理形成的18类堆芯设计分析对象及其分解结构 |
附件2 梳理形成的25类核电非标设备及其分解结构 |
附件3 梳理形成的27类工艺设计对象及其分解结构 |
附件4 梳理形成的21类电仪控设计对象及其分解结构 |
附件5 梳理形成的51类建筑结构暖通给排水设计对象及其分解结构 |
附件6 蒸汽发生器的部分设计属性元数据 |
参考文献 |
致谢 |
攻读博士学位期间已发表的论文 |
攻读博士学位期间已申请的专利 |
四、影响Word启动的模板(论文参考文献)
- [1]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)
- [2]基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统[D]. 陈秋瑾. 厦门理工学院, 2021(08)
- [3]基于日志分析的异常检测系统的设计与实现[D]. 李浩铭. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]面向C语言软件的单元与集成测试工具的设计与实现[D]. 潘华稳. 中国科学院大学(中国科学院大学人工智能学院), 2020(04)
- [5]基于知识图谱的英语语法智能题库系统研建[D]. 廖子慧. 北京林业大学, 2020(02)
- [6]面向口碑监测的细粒度意见挖掘系统的研究与实现[D]. 魏安琪. 北京邮电大学, 2020(05)
- [7]检测报告和企业报表自动生成系统的设计与实现[D]. 齐敬佩. 北京邮电大学, 2020(04)
- [8]基于多种策略的语音质检系统的设计与实现[D]. 左琦. 北京交通大学, 2020(03)
- [9]基于BIM的铝模板设计建造一体化技术研究[D]. 申月军. 山东建筑大学, 2020(10)
- [10]核电数字化设计的数据管理系统研究[D]. 申屠军. 上海交通大学, 2020(01)