一、人工自然及其演化研究（论文文献综述）
沈律[1]（2022）在《生物演化的自然均衡选择理论——对生物演化的实质及其规律的生物计量学分析》文中研究说明在达尔文看来生物演化之所以发生是由于物种之间的相互竞争。优胜劣汰,适者生存,弱肉强食,物竞天择,是一种遵守丛林法则的自然选择过程。这种方式只是从生物个体相互竞争上描述了生物物种起源及其演化过程。随着生命科学的发展,现在人们已经认识到基因突变、基因重组、基因位移、基因复制、基因连锁等遗传和变异过程在物种起源及其演化上发挥的重要作用,也就是从分子生物学上讲生物演化的实质是生物基因组的形成及其演化过程。过去人们在研究生物演化问题时基本上都是着重于定性描述生物竞争。自从我们发现生物演化的自然均衡选择现象时起,就开始着重用生物计量学方法研究生物竞争规律问题。现在我们提出的自然均衡选择理论就是在系统科学与经济学理论的基础上,利用生物界基因供需均衡关系建立的生物演化数学动态分析模型。所以,它是对过去生物演化理论及其方法研究的一次创新,也可以看成是生物计量学在现代生物演化理论研究上的一次创新。
赵江元[2]（2021）在《微博舆情观点团簇形成机理与演化态势感知研究》文中进行了进一步梳理在当前互联网技术快速革新的今天,新媒体蓬勃发展融合网络用户数量的高速增长,形成了当前复杂多变的网络舆情生态环境。对比上世纪九十年代末、本世纪初以及现在网络环境来看,互联网的普及与入网用户数量激增导致各种阶层和素质参差不齐的人大量涌入网络世界,导致用户整体特征呈现低龄化、低素质化。而我国社会结构呈金字塔形,教育程度低、文明素质低的人口占比较大,所以当网络向社会全阶层普及后稀释了少数高素质人口的文明行为,导致了网络环境的恶劣化。微博作为国内最主要的社交平台,网络舆情在微博上的传播具有传播范围广、传播速度快、影响力巨大等特点,大量用户在微博平台发表其关于各类社会事件看法、观点的言论构成了微博网络舆情。因此针对微博平台中的网络舆情的形成与演化进行深度的分析有利于有关部门及时管控失范舆情发展并引导微博舆情的正确走向,对网络生态环境的稳定发展具有重要意义。舆情受众个体观点是基于个体的立场、观念、认知水平等思维模式所形成的,具有极强的主观性,在个体观点形成的过程中受其观点引导能力的影响,对社会事件抱有相似或相同看法的舆情受众会自发的协调自身观点从而形成能够体现群体智慧的群体观点,但不同的人对同一事物会有不同的感知与理解,大量持有相反看法的网络舆情受众会以其他群体观点为锚定点或判断的立足点,形成其他群体观点。在基于某个社会事件的网络舆情空间中,个体之间的交互和相互影响与演化促成了关于该事件几种主流观点的产生,这种主流群体观点的抽象概念化可以认为是一个团簇结构,即每个观点团簇是由大量内涵相似的个体观点通过引导效应形成较为稳定结构。由于观点在网络舆情空间中的聚集体可以抽象的视作为团簇结构,因此可以将具有相同或相似立场并反映出各种属性状态的大量观点聚集体视作为观点团簇。以观点团簇概念进行理论构建与实证研究对于快速感知网络舆情发展趋势以及节约网络舆情管控成本具有重要意义。观点团簇由于事件发生而形成,同样随着事态发展而演化,在时间维度上不断演化代表了网络舆情受众对事件的态度变化,大量负面观点的传播将对网络信息生态环境造成冲击,因此针对国内最大的社交平台微博舆情观点团簇的形成进行探究,对加强网络综合治理、打造清朗网络空间具有重要的理论意义。同时,对微博舆情观点团簇的演化态势进行感知有助于发现符合人民主流价值观的群体观点,对其正确有效引导符合当前党对于“建立以内容建设为根本、先进技术为支撑、创新管理为保障的全媒体传播体系”的要求,具有重要的实践意义。目前对于舆情观点团簇的形成机理与演化态势感知的研究内容较少,对于观点团簇的概念、内涵尚无明确的界定,对于观点演化的研究主要结合心理学与社会网络从微观角度与技术层面进行研究,尚无从宏观角度对观点团簇演化态势进行理论分析与感知实践。因此,本文结合传播学、信息学、情报学、统计学、计算机科学等学科为基础,依托观点动力学、演化博弈论共同探讨微博舆情观点团簇的形成机理与演化态势感知。本文将从特征、属性、内涵等方面对舆情观点团簇进行分析,剖析微博舆情观点团簇的形成过程与形成机理,并构建微博舆情观点团簇的测度模型,运用自然语言处理、情感分析、回归分析等方法对微博舆情观点团簇的极性、体量、结构、密度进行测度,作为微博舆情观点团簇演化态势感知的技术支撑,基于态势感知理论构建微博舆情观点团簇演化态势感知模型,并通过实证研究的方式验证模型的适用性与可操作性。本文希望从理论角度与实践角度展开微博舆情观点团簇形成机理与演化态势感知的深入研究,力图完善网络舆情演化监控与识别体系,并丰富网络舆情的基础理论与实践应用研究。本文的主要内容如下:第一章,绪论。本章首先论述微博舆情观点团簇形成机理与演化态势感知研究的背景与理论、现实意义,然后对网络舆情观点、观点挖掘、观点演化、态势感知进行文献梳理,总结当前国内外的研究热点与现状。最后,阐述本文研究内容、研究方法、技术路线,并总结创新点。第二章,相关理论基础。在本章节研究中,对信息传播、网络舆情、观点演化、机器学习、态势感知的基础理论进行阐述,分析其理论对本文的应用价值与实用性。第三章,微博舆情观点团簇的属性、特征与形成阶段分析。对微博舆情观点团簇进行概念、内涵与外延的界定,分析微博舆情观点团簇的特征,包括观点团簇的动态稳定、持续隐匿性、阶段演化性以及异类传播性,明确观点团簇极性、规模、信息量、引导力、热度五种固有属性,并将舆情观点团簇的形成过程分为形成期、发展期、稳定期、隐匿期,本章内容将作为微博舆情观点团簇形成机理分析的理论基础。第四章,微博舆情观点团簇形成机理分析。本章研究主要是对微博舆情观点团簇的形成机理进行剖析,基于观点动力学对观点团簇形成动因进行分析,从观点团簇五种属性的形成综合分析观点团簇的形成过程,根据形成过程的共性总结微博舆情观点团簇形成动力要素,作为微博舆情观点团簇形成机理分析的基础,最后对舆情观点团簇要素与机理关系、形成过程与机理关系及机理间关系进行阐述。第五章,微博舆情观点团簇测度模型组构建。首先明确舆情观点团簇测度的目标、原则与流程,说明团簇测度在本研究中的必要性,其次利用python语言通过情感分析、LDA模型、CNN神经网络等多种技术手段构建测度模型组对微博舆情观点团簇的极性、规模、信息量、引导力、热度属性进行测度,作为后续对观点团簇演化态势分析的数理基础。第六章,微博舆情观点团簇演化态势感知模型组构建。在本章开篇说明团簇测度与演化态势感知的关联关系,明确前文研究的必要性,基于态势感知理论分析微博舆情观点团簇演化态势感知的概念与目的,根据态势感知理论解析观点团簇演化态势感知模型组,阐述观点团簇演化态势感知的流程,随后构建观点团簇演化态势感知模型组,利用python语言通过文本相似度分析、LSTM神经网络等方法构建微博舆情观点团簇演化态势要素提取模型、观点团簇演化态势理解模型、观点团簇演化态势预测模型。演化态势感知模型是基于态势感知理论所构建的,演化态势感知的首要任务是确定观点团簇之间的演化关系,然后根据属性的类型划分演化态势分型要素并构建分型标准,将观点团簇演化态势等级分为红橙黄蓝四个等级。最后根据演化态势理解结果对微博舆情观点团簇的演化态势进行预测,将为后文实证研究提供技术手段。第七章,实证研究。本章节以“翟天临知网事件”为实证研究对象,对前文研究中的舆情观点团簇测度模型组与演化态势感知模型组进行实证测试,验证模型的有效性与适用性。第八章,基于观点团簇演化态势感知的微博舆情观点演化风险处置策略与建议。本章从观点团簇演化态势感知结果的基础上,针对红、橙、黄、蓝四个等级提出具有针对性与有效性的处置策略,针对处于高演化态势等级的观点团簇采取切断传播、源头控制等应急响应措施,而针对处于较低演化态势等级的观点团簇则采取积极引导、精准推送等长效处置手段。并根据本文研究内容结合实际情况针对微博舆情观点团簇演化风险处置过程中的存在的问题提出建议。第九章,总结与展望。本章总结本文研究内容与研究成果,分析研究不足之处以及后续研究计划。对微博舆情观点团簇的形成机理剖析与演化态势感知研究是网络舆情危机预警的前提条件,通过将多学科优势相结合,能够将微博舆情观点团簇演化态势感知应用到现实当中,为网络舆情观点演化预警与管控提供新的思路与方法。
王涛利[3]（2021）在《富有机质页岩储层孔隙结构及其演化特征》文中进行了进一步梳理页岩油气的商业开采突破了传统石油地质理论、助推了全球油气储量和产量增长。在常规油气系统中,页岩是烃源岩层和盖层,而在非常规页岩油气系统中,页岩同时是烃源岩层、储集层和盖层,具有自生自储自我封闭的特征。近年来,页岩做为有效的油气储层受到了持续的关注。通过借鉴北美页岩气成功勘探经验并结合中国南方富有机质页岩的实际地质条件和一系列关键技术攻关,我国已成功实现以四川盆地为主阵地的海相页岩气商业开采。同时,我国主要沉积盆地中发育多套中生界-新生界陆相富有机质页岩,具有巨大的页岩油勘探潜力,然而陆相成熟页岩储集空间认识不足,制约了页岩油勘探的进程。鉴于此,本论文首先通过有机地球化学、矿物学、岩石物理学等手段调查了四川盆地页岩气勘探成熟区（川南和川东地区）和外围远景区（中扬子宜昌地区）富有机质五峰组和龙马溪组页岩储集空间特征,探讨了高过成熟富有机质页岩物质组成对其储集空间的影响;随后通过矿物学、有机地球化学、热模拟和扫描电镜观察等手段刻画了生油窗早期鄂尔多斯盆地延长组长7段页岩和三塘湖盆地芦草沟组钙质页岩储集空间特征,并将中低等成熟样品人工熟化至生油窗末期/生气窗,关注了生油/气窗内页岩孔隙组成与演化特征及生油窗内钙质页岩的含油性变化。本论文主要取得了以下结论:（1）四川盆地南部和东部地区龙马溪组页岩中发育大量蜂窝状、气泡状和不规则状的有机孔。聚焦离子束-扫描电镜揭示有机质含量最高的W4-3页岩中有机孔是连通性最好的孔隙,但最大连通规模未超过5μm。四川盆地南部龙马溪组页岩的孔隙发育主要受TOC和黏土矿物控制;而方解石和石英对有机质具有稀释效应,对页岩孔隙发育为负向性。四川盆地南部龙马溪组页岩的渗透率受TOC的控制性不强;而黏土矿物含量对渗透率具有较强的控制性,但过高的黏土矿物（>30%）可能堵塞页岩中的孔隙。此外,较高的介孔百分含量也提高了四川盆地南部龙马溪组页岩的渗透率。（2）中扬子宜昌地区YH-1井页岩元素地球化学特征表明,高古生产力、贫氧至厌氧的水体条件和较低的陆源输入有利于富有机质页岩发育。YH-1井富有机质五峰组和龙马溪组下段（TOC>2%）的TOC与孔隙度呈正相关性,其孔隙（有机孔）不仅发育在有机质中,也广泛发育在有机-黏土复合体中,黏土矿物可发育层间孔且控制介孔和宏孔发育。因此,五峰组和龙马溪组下段页岩的孔隙发育受有机质和黏土矿物控制。TOC与孔隙度在龙马溪组上段（TOC<2%）呈负相关性,而黏土矿物含量与孔隙度在龙马溪组上段呈正相关性,因此,龙马溪组上段页岩的孔隙发育主要受黏土矿物控制。YH-1井页岩不同孔径孔体积和比表面积与TOC和黏土矿物相关性表明,有机质中发育的孔隙以微孔为主,而黏土矿物主要与介孔和宏孔发育有关。（3）鄂尔多斯盆地延长组长7段页岩的孔隙在生油窗阶段早期减少是由残留油对孔隙堵塞造成的,而此后孔隙增加是因为更高的排烃效率和形成了有机孔和溶蚀孔等新的孔隙类型和更多的黄铁矿粒间孔和粒内孔。新发育的有机孔与黄铁矿粒间孔和粒内孔相伴生,可能是有机质受黄铁矿催化生烃形成的。比生油窗阶段更强烈的有机质生气和流体活动成为影响长7页岩在湿气和干气阶段孔隙演化的主要因素。湿气和干气阶段比生油窗末期发育了更广泛的溶蚀孔、有机孔和黄铁矿粒间孔和粒内孔,而在最高成熟度时溶蚀孔规模更大,广泛发育在有机质与黄铁矿相伴生的区域。（4）三塘湖盆地芦草沟组热解钙质页岩的残留油含量和含油饱和度（OSI）在生油窗内整体上逐渐升高,在成熟度easy%Ro=1.2–1.29内（S1×100）/TOC由接近100升至超过100。残留油堵塞和更强的压实作用使得钙质页岩纳米孔隙在easy%Ro=0.79–1.2阶段减少;在最高成熟度（easy%Ro=1.29）由于有机质更强烈的生烃形成了大量有机孔使得纳米孔孔体积增加。另外,钙质页岩在成熟度easy%Ro=1.0–1.29还发育微米尺度的溶蚀孔和有机质收缩缝,显着提高了钙质页岩的孔隙度,改善了钙质页岩的储集空间。综合认为,钙质页岩的孔隙演化受成熟度、生排烃作用、有机-无机相互作用等因素影响。由于钙质页岩在成熟度easy%Ro=1.2–1.29具有最高的含油饱和度和更好的储集空间,因此该成熟度可做为钙质页岩油的有利开发成熟度区间。
于海[4]（2021）在《基于社交网络热点事件库的流行度预测研究》文中认为社交网络信息流行度是热点事件受关注程度的量化指标。广大网络用户通过在线社交网络发布和转发信息,表达对社会热点事件的立场和态度,推动了信息的传播和流行。流行度能够反映网络舆情发生、发展状态。网络舆情能够影响广大网络用户的思想和行为,并可能引发公共安全事件。在社交网络分析需求快速发展的今天,研究流行度预测方法有助于提高网络舆情预测能力,对于实现良好的社会舆论氛围和保障社会公共安全具有重大的现实意义。然而,现有的流行度预测方法距离能够在舆情治理中得到应用还面临着一些挑战,其中既包括庞杂的社交网络大数据为上层流行度分析应用带来的数据表示与组织难题,又包括现有流行度演化预测研究对社交网络特有的演化规律和影响因素考虑不足带来的局限性。本文围绕“面向流行度演化预测的社交网络大数据表示与组织问题”、“流行度演化高峰期预测问题”和“多因素指标的流行度预测问题”三个关键问题,从面向流行度分析与预测的社交网络热点事件库模型、基于社交网络主题标签的流行度高峰期预测、基于社交网络事件库多因素耦合的流行度预测和流行度分析预测平台实现及应用四个方面开展了研究,主要工作和贡献如下:首先,针对利用海量、庞杂的在线社交网络大数据分析和预测信息的流行度演化态势中的数据表达与组织问题,构建了社交网络热点事件库模型。分析了社交网络大数据的多维性,建立了数据模型,包括定义的实体与属性、数据约束和约束检查及查询等组成部分。在此基础上,设计了基于社交网络热点事件库的时间序列提取方法。实验表明,社交网络热点事件库模型中的数据约束检查方法性能良好,所提出的基于热点事件库的时间序列提取方法与人工提取方法相比在准确率和召回率等方面有更好的表现,并且通过启用约束检查方法能够进一步提高表现。其次,针对基于历史流行度指标的信息流行度演化分析与预测问题,基于真实在线社交网络数据分析了流行度的演化规律,提出了一种流行度演化的高峰期预测方法。通过Twitter数据集的实证研究,发现自演化开始以来,流行度通常在其演化的早期达到顶峰。在此基础上,提出流行度高峰期预测方法,综合利用了三种类型的数据资源,通过采用LSTM和DeepWalk等嵌入算法进行多维矩阵转换,应用平均池层进行特征表示,学习内部注意力和相互注意力,最后输入到神经网络非线性层形成最终输出,预测了流行度演化的高峰时间。实验表明,本文所设计的方法中的绝对误差中值比NAM、SVR、SpikeM、BLR等基线方法要低。这不仅证明了通过多模态深度学习方法来学习高级特征的有效性,也证明了本文所设计的预测方法具有更优的预测效果。再次,针对基于多因素指标的流行度演化分析与预测的问题,利用事件库获取多因素指标,提出了一种基于事件库多因素耦合的流行度预测方法。通过利用事件库对于社交网络数据的统一存储,从多源异构数据中提取各因素指标。在此基础上,提出了一种分组嵌入的方法。基于深度学习的嵌入方法为时间序列数据的降维与融合提供了可能。根据因素的物理意义与特征将因素分组为累积性因素和固有性因素。然后分别采用不同的神经网络进行嵌入得到这些因素指标的地位表示,并在此基础上提出了预测方法。本研究所提出的方法在因素选取、因素抽象化定义、因素分组、因素指标数据获取和指标数据综合利用等方面实现了创新设计。实验表明,与已有的深层神经网络模型、支持向量回归机、SH流行度预测模型等相比,本研究所提出的预测方法相比现有模型在预测准确度上具有明显的优越性。最后,设计并实现了流行度分析预测平台。利用本文提出的模型和方法,实现了事件流行度分析预测功能。案例验证了本文的研究成果,取得了良好的应用效果。
颜姜慧[5]（2020）在《智慧交通系统自组织演化视角下智能汽车发展路径研究》文中研究说明“互联网+”对产业的重构需要系统化思维,信息化驱动的汽车智能化升级本质上是汽车工业“互联网+”,是中国迈向制造强国的突破口。中国已经在产业力量积蓄、社会价值驱动等方面做好了准备。本文以理论与实证研究相结合,并综合运用多种定性与定量分析的系统学分析方法,首先,以系统论和自组织城市理论为基础,形成智慧城市自组织系统理论;然后,对中国知网数据库中智慧交通系统主题的相关文献资料进行扎根分析,基于自组织系统中子系统与系统整体具有抽象一致性的特征,以智慧城市自组织系统理论探讨智慧交通系统自组织演化驱动力,分析以智能汽车为核心的智慧交通系统运行机制,据此构建从智慧交通系统演化视角探讨智能汽车发展路径问题的理论分析框架;接着,采用专利分析、情景分析、技术路线图规划等方法挖掘影响智能汽车发展的重要因素,预测智能汽车产业发展情景、探讨智能汽车发展路径;最后,提出促进智能汽车健康发展的系统化策略。主要研究内容和创新性工作如下:（1）搭建智慧城市自组织系统架构,分析智慧城市系统自组织演化机理,挖掘其演化驱动力及系统演化的序参量。有别于已有大部分研究主要采用自组织理论分析城市空间的复杂性,本文将城市系统与天然自组织系统人体系统进行类比,搭建智慧城市自组织架构。将各种智能设备定义为智慧细胞,以Cellular Atuomata（CA）模型的核心理念分析智慧细胞在信息通信技术和制度体系的作用下（智慧细胞是模型中的“cell”,信息通信技术和制度体系是模型中的“rule”）,在同一横向层面充分发展的基础上,自发实现从智慧细胞向智慧组织、智慧器官、智慧系统,并最终形成整个智慧城市系统的纵向演进机理。据此分析,得到以下结论:智慧细胞、信息通信技术、制度体系是智慧城市系统自组织演化的驱动力;核心智慧细胞是系统的序参量。据此,深入分析智慧交通系统以智能汽车为核心的运行机制。（2）基于智慧城市自组织系统理论分析智慧交通系统自组织演化与智能汽车发展路径之间的关系,搭建从智慧交通系统演化视角探讨智能汽车发展路径问题的理论分析框架。根据智能汽车在智慧交通系统自组织演化中的发展态势,构建智慧交通系统序参量方程（u=g（ik,jn）k,n=1,2,3……）,ik,jn是促进或阻尼序参量和整个系统演化的因素。以系统化研究方法,融合多种定性、定量分析方法全方位挖掘这些影响因素探讨其对序参量方程取值的影响。（3）依系统化研究的思路,搭建了定性与定量方法融合的实证研究框架,探讨智能汽车发展路径。首先,在充分研究和分析权威资料后将智能汽车技术体系分为感知技术、决策控制技术、信息交互技术和相关科技力量四个维度,细化各维度包含的核心技术,形成智能汽车产业发展情景分析问卷中技术维度驱动力的清单。进一步分析智能汽车的专利技术,发现其关键技术及其变化趋势。然后,以技术分析结论为参考,综合社会、经济、能源与环境、政策等方面的因素,形成影响智能汽车产业发展的全方位驱动力清单,驱动力清单是序参量方程可能的自变量。通过专家访谈挖掘关键驱动力,结论是:技术和政策因素影响力最大,由八个不确定性强且影响力重大的驱动力形成了三个不确定性轴（A:市场对智能化的需求与偏好、B:研发投入和智能路网建设状况、C:制度体系的建立健全）。接着,在三个轴面衍生出的情景中选择出最乐观情景、最悲观情景和最可能情景。从选择结果看,三种情景下,专家对市场均持有乐观态度;除最悲观情景,专家对投入也持乐观态度;除最乐观情景,专家对制度建设均持悲观态度。最后,基于技术分析和情景分析结论,探讨重要驱动力之间的关系,发现人工智能技术和智能路网设施的投入是制约智能汽车发展的壁垒,且制度体系的建设应符合自组织演化规律。基于上述结论,分析并描绘出智能汽车发展路径,包括:（1）智能汽车向智能化、网联化、新能源化和共享化演化的整体进程;（2）智能路网投资模式的演变路径;（3）制度体系的建设路径。（4）基于理论分析框架和实证研究结论,提出系统性的对策建议。首先,从促进智慧交通系统自组织演化的视角提出相应策略,具体是从智慧细胞、信息通信技术、制度体系三个驱动力入手,包括:改变治理理念,着眼智慧细胞数量、普及度和智能性的提升;加强信息通信技术的研发和应用;构建符合智慧交通系统自组织演化规律的制度体系。再从人工智能技术和智能路网建设投入两个壁垒入手提出引导智能汽车健康发展的策略,包括:培育新型创新主体,充分挖掘创新资源,加强产、学、研、官、用等领域的开放合作,协同研发,加强智能汽车和智能路网关键核心技术攻关,尤其要集中一切优势资源突破人工智能技术壁垒;以“互联网+”的系统化思维重构智能汽车企业获利模式,参考高铁模式创新智能路网商业模式,拓宽融资渠道,确保投入力度。该论文有图37幅,表27个,参考文献155篇。
谢玄晖[6]（2020）在《基于谱系分析的城市轨道交通车辆造型设计演化研究》文中指出造型设计是城市轨道交通车辆工业设计的重要组成部分,是技术、文化、审美等多因素耦合的适应性系统,造型设计的演化直接反映了城市轨道交通车辆工业设计的改变与发展机制。为探讨城市轨道交通车辆造型设计的演化规律,本文运用谱系分析的方法,以具有典型特征的车辆为研究样本,开展基于谱系分析的城市轨道交通车辆造型设计演化研究。通过将城市轨道交通车辆造设计演化分解为阶段式演化模式和家族式演化模式,运用谱系分析的方法研究其设计演化脉络,并挖掘了阶段式演化和家族式演化的内在规律,在此基础上对其设计演化的动力机制和运作机制进行求解,阐述其设计演化的改变原因和改变方式,并提出了基于演化的城市轨道交通车辆造型设计创新策略。首先,提出了城市轨道交通车辆造型设计的适应性系统。借助生物演化理论,提出城市轨道交通车辆造型设计是内部环境因素与外部环境因素共同作用的适应性系统。明确了城市轨道交通车辆造型设计的演化内涵与演化模式,形成了谱系分析的关键要素与方法。其次,运用谱系分析的方法研究了典型车辆的阶段式演化脉络,并挖掘了阶段式演化的内在规律。从环境因素、设计原型、设计特征层面形成了典型车辆造型设计的阶段式演化谱系,理清了城市轨道交通车辆造型从传统走向现代的演化脉络,并通过语义感知实验和意象匹配实验获取了其隐性特征的阶段式演化线索,在此基础上弄清了阶段式演化的内在规律,分析了城市轨道交通车辆造型设计的阶段发展方向。然后,运用谱系分析的方法研究了典型车辆的家族式演化脉络,并把握了家族式演化的内在规律。从品牌形象、设计DNA层面理清了典型车辆样本的家族式演化脉络,并通过DFA实验和表情认知实验对其设计DNA的演化特性进行了分析,在此基础上分析了家族式演化的内在规律,研究了单一型设计DNA和混合型设计DNA的演化内涵,为城市轨道交通车辆造型设计的品牌化发展提供了参考。接着,在上述研究的基础上,阐明了城市轨道交通车辆造型设计的演化机制。结合设计演化的谱系分析,理清了城市轨道交通车辆造型设计演化系统的层次结构、特性,并对设计演化的动力机制和运作机制进行求解。从内部动力层面和外部动力层面探讨了设计演化的动力机制与原理,阐明了设计演化的改变原因。从宏观层面和微观层面探讨了设计演化的运作机制与原理,阐明了设计演化的三种变化途径和设计特征的修改机理。最后,提出了基于演化的城市轨道交通车辆造型设计创新策略与建议。明确了设计演化与设计创新之间的关系,从阶段式演化维度和家族式演化维度构建了城市轨道交通车辆造型设计的创新策略,探讨了两种设计策略的创新思路。以下一代地铁车辆为例,阐述了未来阶段的城市轨道交通车辆造型设计创新方向,以典型品牌车辆为案例,阐述了城市轨道交通车辆造型品牌化设计的创新点获取途径。为我国城市轨道交通装备创新设计提供了参考。
余韦[7]（2020）在《面向节点转移行为的动态社区演化建模研究》文中指出基于复杂网络理论实现态势感知、理解和预测是情报分析的核心内涵,其中事件检测、异常发现、关系预测等是当前情报分析的主要研究内容。依托于动态复杂网络中社区演化建模方法,能够挖掘动态社区及其演化模式,进一步发现社区演化异常,可应用于真实社会网络中的事件检测。动态社区演化通常是由节点在社区间的转移行为驱动,其建模的关键在于定量刻画节点转移行为,而难点在于准确地刻画节点转移行为的不一致性。本课题围绕节点转移行为的不一致性,重点研究动态社区演化建模方法,主要研究内容和创新性如下:第一,针对节点转移行为的量化问题,基于经典演化聚类引入了可量化节点转移行为的社区演化矩阵,同时以图正则的形式融入了节点历史局部信息约束,在图正则非负矩阵分解的基础上构建了易扩展的动态社区演化模型框架,并提出了相应优化算法,有效地提升了动态社区发现精度。第二,针对节点转移倾向不一致问题,利用易扩展的相似性指标量化跨快照节点间的一阶变化信息,修正了节点转移行为不一致对社区演化的影响,提出了融合节点一阶变化信息的动态社区演化模型框架及其优化算法,该框架具有稳定而优异的动态社区发现性能。第三,针对节点转移社区数目不确定问题,在经典贝叶斯矩阵分解模型的基础上对社区演化矩阵添加了先验信息,从模型选择的角度提出了动态社区演化模型及其优化算法,实现了各网络快照社区数目的自动确定。第四,针对节点转移模式不稳定问题,从局部与全局视角分别建模动态社区结构演化,基于正交非负矩阵分解提出了动态社区演化模式挖掘模型及其优化算法,利用获取的局部与全局社区演化模式计算了社区演化强度,可有效用于社区演化异常检测。本文关注于节点转移行为的不一致性,主要研究了动态社区演化建模方法,挖掘了动态社区结构及其演化模式,并应用于真实社会网络中的事件检测。
李欣[8]（2020）在《经济发达区土地利用功能时空演化机理及转型路径研究 ——以江苏省为例》文中研究说明作为世界上最大的发展中国家,我国已进入社会发展转型与空间重构急剧变化的阶段,其城乡人口流动、生产方式变革、生态功能扰动,诱致人地关系紧张和空间异质性日趋增强,加之资源环境约束加剧,严重影响国土空间的可持续发展。为缓和人地矛盾、破解城乡差异、区域不均衡发展的弊端,必须走多功能的土地利用发展道路,通过对有限的土地资源科学管控,提升国土空间利用质量。目前土地利用功能研究主要聚焦行政单元内的功能识别评价、空间分布特征、分区优化等方面,其视角和分析手段难以精细刻画空间要素的时空联动性,无法判明功能之间的交错关系,而功能演化驱动机理的研究更较为薄弱,致使空间管控政策落地效果不佳。基于此,本文选择我国经济发达地区的江苏省作为研究案例地,以1995-2015年快速城镇化期为时间节点,以土地利用功能为研究对象,沿着“格局-过程-关联-机理-优化”的逻辑主线,对江苏省土地利用功能的时空演化过程、相互作用关系及其驱动机理进行了研究,以期为区域可持续发展与乡村振兴战略的布局提供理论指导和科学依据。本研究:（1）通过对已有研究和相关理论方法的梳理总结,构建了多尺度融合的土地利用功能评价指标体系;（2）以100m的栅格单元为数据载体,分别对江苏省土地利用农业生产功能、非农生产功能、生活功能、生态功能的空间分布格局、空间集聚及分异特征、功能演进特征进行了分析,并依据社会经济发展阶段尝试寻找农业主导型、工业主导型、商旅服务型、均衡发展型等不同地域的功能演化规律;（3）从整体和局部探讨了功能间的相互作用关系,继以“人本主义”视角辨析了功能协同/权衡关系的空间效应;（4）主要通过定量分析的方式寻找土地利用功能的内生影响和外源影响机理,揭示其对土地利用功能演变的驱动作用;（5）耦合功能评价与适宜性评价结果,对典型地域的“三生”空间分区调控,提出优化路径和调控对策。本研究的主要结论如下:（1）研究将土地利用功能分为农业生产、非农生产、生活、生态等4大功能体系,将图斑单元与行政单元的功能评价结果集成,揭示土地利用功能的时空演化特征。1995-2015年,江苏省农业生产功能总体减弱,以多中心团块状北高南低分布;非农生产功能总体增强,南高北低,高低区域以面状+点状式混杂;生活功能逐渐增强,以城市为中心呈零星点状服从“中心-外围”分布模式;生态功能微弱提升,依山傍水,呈苏南-苏中-苏北“三分”格局。从空间集聚与分异特征来看:非农生产功能集聚性更突出,总体变化稳定;农业生产、生活功能聚集性增强,生态功能的空间关联性衰减。农业生产、非农生产、生活、生态功能空间差异均不断增大,农业生产功能水平微弱波动,非农生产功能具转移惰性,生活功能稳定性较强,生态功能较活跃,四者均较少发生跨越式发展,存在“俱乐部趋同”现象,且转移现象具阶段性。从功能演变来看,农业生产、非农生产、生活、生态功能均逐渐增强,功能类型占比排序为农业生产功能>生态功能>生活功能>非农生产功能,非农生产和生活功能强化态势明显,农业生产、生态功能衰弱。从不同地域类型来看,农业主导型地域农业生产功能直线上升,非农生产功能基本持平,生活、生态功能总体下降;工业主导型地域农业生产功能持续下降,非农生产功能作为主导功能稳定发展,生活功能微弱下降,生态功能在“持平-增长-下降-增长”的过程中波动增长;商旅服务型地域农业生产功能历经“上升-下降-上升”后总体持平,非农生产、生活功能均在大幅波动中上升,生态功能在小幅的“下降-上升”后微弱增强;均衡发展型地区以生活与生态功能为主导功能,农业生产功能微弱下降,非农生产功能大幅上升。（2）土地利用功能的相互作用关系。江苏省农业生产与非农生产功能、农业生产与生态功能、非农生产与生活功能之间存在较强的上尾相关性,农业生产与非农生产功能、农业生产与生活功能权衡关系不断增强,农业生产与生态功能、非农生产与生活功能协同关系微弱增长,非农生产与生态功能、生活与生态功能权衡关系愈发明显;空间上,苏锡常地区的农业生产与非农生产功能、农业生产与生态功能、非农生产与生活功能表现为协同关系,但在苏北大范围的农业生产与非农生产功能、农业生产与生活功能、非农生产与生态功能、生活与生态功能则存在明显的权衡效应;研究基于土地利用多功能性、行为地理学、人居环境学等理论进行空间关联理论框架构建,在此基础上选取扬中市进行实证分析,结果表明扬中市土地利用功能与居民生活质量感知的空间关联密切。（3）土地利用功能演变的驱动机理。运用文献回顾与定量分析相结合的方法,揭示出资源环境、地理区位、人口因素、经济发展等重要因素对土地利用功能演变的影响机理。江苏省农业生产功能时空分异受到社会经济发展,尤其是工业基础的深刻作用,而自然环境对农业生产功能的限制式微;非农生产功能、生活功能时空分异与社会经济发展格局紧密关联,但生活功能空间格局发生较大转折时自然环境的约束力会更加突显;生态功能主要受自然本底环境驱动但作用趋缓,社会经济发展、人民生产生活活动对于生态功能时空分异影响加大;区域的社会经济发展状态和发展趋势对土地利用多功能时空分异的影响始终较强,而人口因素对土地利用多功能时空分异的影响力减弱。经济发展、人口因素、自然资源环境交互作用,对区域功能的作用力具有明显的时空分异特征:社会消费品零售总额、财政收入与其他因子耦合时会强化农业生产功能空间分异;非农生产、生活功能空间分异易受产业结构、土壤有机质含量与其他要素交互耦合驱动;生态功能空间分异主要受土壤有机质含量、区位条件及与其余要素结合作用。与此同时,影响因子对不同功能的作用时空动态性明显,产业结构对农业生产功能的影响减弱并向苏锡常地区转移,对非农生产、生活功能影响范围集中分布在苏北地区,对生态功能影响较强地区转移至苏锡常地区;地区生产总值对农业生产功能作用力较强地区由苏北迁移至南京都市圈,对非农生产功能作用力较强地区由南京都市圈转移至丰县、启东市等,苏南地区生活功能受其驱动作用更强,对生态功能影响范围由全域向西部萎缩;财政收入对农业生产功能影响由苏北沿海扩散至丰县-连云港一线,对非农生产功能影响较强烈的地区由苏北沿海向苏南转移,对生活功能影响力较强地区由苏北沿海向苏南、苏中转移,对生态功能影响力较强地区主要由丰县、连云港市等向苏北沿海集中;人口密度对农业生产功能影响由苏南扩散至全域,对非农生产功能影响力较强地区始终集中在苏南,生活功能受其影响较强地区由东部向西部转移,对生态功能影响由西部大范围区域缩小至启东市、海门市等;土壤有机质含量深刻影响太湖周边地区农业生产功能,对非农生产功能影响由苏南向东部沿海延伸,对生活功能驱动作用范围稳定在启东市、如东县等,对生态功能影响由苏北向启东市、溧阳市一线收缩。综合来看,经济发展总体状态是核心推动力、产业结构调整是重要的助推力、人口因素起主要的引力作用、自然资源禀赋承载力是关键的摩擦阻力、政府宏观调控是不容忽视的重要因素。多种驱动作用共同构成了土地利用功能时空演变的驱动体系,具有密切关联并相互影响、共同作用于整体系统,多重因子在相互间的交互耦合中形成多维效应,最终导致自然生态结构、经济生产结构、社会生活结构的变化。（4）“三生”空间的优化路径与对策建议。在耦合了土地利用功能与适宜性评价结果后,研究按照核心区、容纳区、阻隔区的差异,对南京市、扬州市、扬中市、新沂市农业生产、非农生产、生活、生态空间进行分区调控,提出了四种对策建议:以空间主导功能为指引,适当协同次要功能,完善土地利用管制手段;落实国土空间用途管制制度,从法律层面立法保障;推动产业集群在国土空间开发的引领作用;强化城乡人居环境整治,不断提升人民幸福指数。
黄福[9]（2020）在《基于遗传继承视角的研究前沿演化研究》文中研究指明科技研究前沿具有先导性、前瞻性和战略性,是创新驱动发展的核心力量,已成为国际竞争的焦点。以纳米、生物、信息、认知技术为代表的高科技领域发展迅猛,一场新的科技革命正席卷全球。习近平总书记强调要敏锐把握世界科技创新发展趋势,紧紧抓住新一轮科技革命和产业变革的机遇,把创新驱动发展作为面向未来的重大战略实施好。面对科技研究前沿不断拓展、新兴领域不断涌现的新形势,我国需要在准确把握世界科技研究前沿发展态势的基础上,进行科学决策,占领科技创新的前沿高地。面向国家的战略需求,本文的主要研究内容包括4个方面:（1）研究前沿界定与识别方法研究,研究前沿遗传继承理论模型构建;（2）研究前沿演化路径以及演化模式研究;（3）研究前沿特征指标构建及其演化趋势分析;（4）系统设计与实证分析。首先,对研究前沿概念以及识别方法与指标进行分析与确定,并利用改进的共被引分析方法通过期刊文献进行研究前沿的识别。其次,利用遗传继承指标对连续时间窗中研究前沿的遗传继承关系进行判定,构建研究前沿的遗传继承理论模型。基于此理论模型,对研究前沿的演化路径以及演化模式进行判定。接下来,通过研究前沿的新颖性、关注度、活跃度、成长性、潜力值等基本属性指标构建研究前沿的前沿性综合指标和成熟度综合指标,并辅以网络拓扑结构特征指标和主题相似性指标,对研究前沿演化的特征分布及其演化趋势进行分析,进而对尚处于发展中的研究前沿的生命周期进行预测。最后,对人工智能与纳米技术两个热门高科技领域中的研究前沿演化进行了比较分析。我们发现两个领域研究前沿的演化生命周期普遍较短,前沿的更新换代都非常迅速,其中人工智能领域前沿的更迭比纳米技术更迅速。另外,我们还发现两个领域非线性演化模式的占比都明显高于线性演化模式,这一点与作为会聚技术代表的人工智能与纳米技术的交叉学科属性是相契合的。在演化特征上,我们发现人工智能与纳米技术存在各自的特点,但也具有一定的相似性:前沿性、成熟度与相邻主题相似性特征的在不同长度路径之间分布均相对平稳,但首尾主题差异性在长度越长的路径中差异性越大。在网络拓扑结构特征分布上,两个领域也具有相似性,主要表现为度中心势与接近中心势在不同长度路径之间分布都较为平稳。通过演化趋势的比较,我们发现在演化过程中两个领域多数路径随着研究前沿的演化其前沿性均逐渐减弱、成熟度均逐渐增强。在演化强度上,两个领域短期演化模式与线性演化模式下的研究前沿特征的变化更为剧烈。通过对两个领域发展中的研究前沿进行预测,我们发现非线性演化模式下的研究前沿未来可能的演化时间更长,应给予更多的关注及政策倾斜。
魏惠兰[10]（2020）在《集群视域下艺术产业价值链的演化路径研究》文中认为艺术产业集聚是国际化的发展趋势,推动艺术产业价值链的整合与升级是提升文化艺术产业集群发展水平的关键环节。近年来,我国国民人均支出保持稳定增长的趋势,艺术需求的迸发为艺术产业的持续繁荣提供了强大的动力;同时,国家于2017年明确提出了助推文化产业成为国民经济支柱性产业的战略目标,艺术产业作为文化产业的核心部分,其集群化发展与价值链的升级是未来各级政府部门、各类文化艺术产业主体共同面对的重大挑战。基于上述背景,本文提出并完成了集群视域下艺术产业价值链的演化路径研究,以期为艺术产业价值链的扩展与升级、艺术产业集群的规划与发展提供科学的理论和方法。集群视域下的艺术产业价值链是一个复杂系统,其演化路径是一个复杂系统的动态转换过程。该研究范畴属于艺术学与管理学的交叉学科领域,需要综合运用艺术学、管理学、艺术市场学、产业经济学等领域的理论知识,采用理论研究与实证研究相结合、定性研究与定量研究相结合的方法开展研究工作。本论文在对国内外集群视域下艺术产业价值链演化路径的相关研究成果进行全面梳理与分析的基础上,明确了研究的思路、目的、内容和方法,界定了集群视域下艺术产业价值链演化路径的概念和特征,构建了集群视域下艺术产业价值链的结构模型、演化路径分析模型和内容,并运用专家意见法验证了理论成果的科学性,以昙华林艺术区为对象开展案例研究、检验了理论研究成果的实用性。本论文的主体研究内容包括以下三个部分:第一部分是本论文的第1章、第2章,为文献综述及基础理论研究部分。该部分总结了国内外专家学者在艺术产业价值链及其演化路径、艺术产业集群及其演化路径、艺术产业集群价值链及其演化路径等领域的研究成果;借鉴艺术产业集群、艺术产业价值链的概念和特点,界定了集群视域下艺术产业价值链演化路径的内涵、范畴和特征,并提出了集群视域下艺术产业价值链演化路径理论的研究原理。第二部分由本论文的第3章、第4章构成,为理论模型构建部分。该部分首先借鉴产业集群结构理论、产业价值链结构理论,系统地分析了企业价值链模型的理论原理,结合“动因-行为-结果”分析范式,构建了集群视域下艺术产业价值链的结构模型;其次,在借鉴生物学、经济学、管理学中演化路径理论的基础上,结合一般产业和文化艺术产业的产业价值链、产业集群、产业集群价值链演化路径的基本规律,基于“起点-轨迹-终点”研究范式构建了集群视域下艺术产业价值链演化路径的分析模型和内容。然后,运用专家意见法对理论成果进行了验证与优化。第三部分是本论文的第5章,为案例研究部分。该部分选取昙华林艺术区为案例研究对象,在系统的调查设计、采集数据的基础上,识别了昙华林艺术区中的艺术产业价值链、并系统地分析了这些艺术产业价值链演化路径的特征。接下来,针对昙华林艺术区中艺术产业价值链发展的基础条件、主要问题与未来发展动因,提出了昙华林艺术区艺术产业价值链演化路径的优化对策。本论文的创新点主要有三个:一是厘清了集群视域下艺术产业价值链演化路径的概念和特征;二是构建了集群视域下艺术产业价值链的结构模型;三是设计了集群视域下艺术产业价值链演化路径的分析模型。
二、人工自然及其演化研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、人工自然及其演化研究（论文提纲范文）
（1）生物演化的自然均衡选择理论——对生物演化的实质及其规律的生物计量学分析（论文提纲范文）
| 生物演化包括进化与退化两个双向选择过程 |
| 生物演化的目标和方向是由系统目的性所决定 |
| 生物演化的实质就是生物基因组的演化 |
| 生物基因组的形成 |
| 生物基因组基因序列的纵横双向性 |
| 生物演化的自然均衡选择规律 |
| 评价生物竞争力的两大重要指标体系 |
| 生物竞争的生物遗传基因供给曲线定理 |
| 生物竞争的生物遗传基因需求曲线定理 |
| 生物竞争力均衡定律 |
| 生物竞争力均衡的定义 |
| 生物竞争力均衡的形成 |
| 生物竞争力均衡对生物遗传基因资源配置的调节 |
| 生物竞争力指数 |
| 结语 |
（2）微博舆情观点团簇形成机理与演化态势感知研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究综述 |
| 1.3.1 网络舆情观点团簇形成研究综述 |
| 1.3.2 网络舆情观点团簇挖掘研究 |
| 1.3.3 网络舆情观点团簇演化研究 |
| 1.3.4 网络舆情演化态势感知研究综述 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 本文创新点 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 信息传播相关理论 |
| 2.1.1 信息传播的概念 |
| 2.1.2 信息传播的模式 |
| 2.2 网络舆情相关理论 |
| 2.2.1 网络舆情概念 |
| 2.2.2 网络舆情演化 |
| 2.3 观点演化相关理论 |
| 2.3.1 观点挖掘 |
| 2.3.2 观点动力学 |
| 2.3.3 离散观点模型与连续观点模型 |
| 2.4 机器学习相关理论 |
| 2.4.1 自然语言处理 |
| 2.4.2 人工神经网络 |
| 2.5 态势感知相关理论 |
| 2.5.1 态势感知理论 |
| 2.5.2 网络安全态势感知 |
| 第三章 微博舆情观点团簇的属性、特征与形成阶段 |
| 3.1 微博舆情观点团簇解析 |
| 3.1.1 微博舆情观点团簇的概念 |
| 3.1.2 微博舆情观点团簇的内涵 |
| 3.1.3 微博舆情观点团簇的外延 |
| 3.2 微博舆情观点团簇特征分析 |
| 3.2.1 微博舆情观点团簇的动态稳定性 |
| 3.2.2 微博舆情观点团簇的持续隐匿性 |
| 3.2.3 微博舆情观点团簇的阶段演化性 |
| 3.2.4 微博舆情观点团簇的传播异类性 |
| 3.3 微博舆情观点团簇属性分析 |
| 3.3.1 观点团簇极性 |
| 3.3.2 观点团簇规模 |
| 3.3.3 观点团簇引导力 |
| 3.3.4 观点团簇信息量 |
| 3.3.5 观点团簇热度 |
| 3.4 微博舆情观点团簇形成阶段分析 |
| 3.4.1 微博舆情观点团簇形成期 |
| 3.4.2 微博舆情观点团簇发展期 |
| 3.4.3 微博舆情观点团簇稳定期 |
| 3.4.4 微博舆情观点团簇隐匿期 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 微博舆情观点团簇形成动力要素与形成机理 |
| 4.1 微博舆情观点团簇形成动力要素分析 |
| 4.1.1 观点团簇极性形成要素 |
| 4.1.2 观点团簇规模形成要素 |
| 4.1.3 观点团簇引导力形成要素 |
| 4.1.4 观点团簇信息量形成要素 |
| 4.1.5 观点团簇热度形成动力要素 |
| 4.2 微博舆情观点团簇形成机理分析 |
| 4.2.1 群体极性形成机理 |
| 4.2.2 同源观点聚合机理 |
| 4.2.3 观点立场引导机理 |
| 4.2.4 团簇信息累积机理 |
| 4.2.5 观点团簇隐匿机理 |
| 4.3 微博舆情观点团簇形成机理的关系分析 |
| 4.3.1 微博舆情观点团簇形成动力要素与形成机理的关系 |
| 4.3.2 微博舆情观点团簇形成过程与机理的关系 |
| 4.3.3 微博舆情观点团簇形成机理间的关系 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 微博舆情观点团簇测度模型组构建 |
| 5.1 微博舆情观点团簇测度模型组解析 |
| 5.1.1 微博舆情观点团簇测度模型组构建的目的 |
| 5.1.2 微博舆情观点团簇测度模型组构建原则 |
| 5.1.3 微博舆情观点团簇测度模型组整体框架 |
| 5.2 微博舆情观点团簇测度指标体系构建 |
| 5.2.1 微博舆情观点团簇测度指标体系结构设计 |
| 5.2.2 微博舆情观点团簇测度指标释义 |
| 5.3 微博舆情观点团簇极性测度模型构建 |
| 5.3.1 观点团簇极性测度流程 |
| 5.3.2 观点团簇情感极性确定方法 |
| 5.3.3 观点团簇极性强度测度方法 |
| 5.4 微博舆情观点团簇规模测度模型构建 |
| 5.4.1 观点团簇规模测度流程 |
| 5.4.2 观点团簇数量确定方法 |
| 5.4.3 观点团簇划分方法 |
| 5.4.4 观点团簇规模表示方法 |
| 5.5 微博舆情观点团簇引导力测度模型构建 |
| 5.5.1 观点团簇引导力测度流程 |
| 5.5.2 引导力测度指标权重确定方法 |
| 5.5.3 观点团簇引导力测度方法 |
| 5.6 微博舆情观点团簇信息量测度模型构建 |
| 5.6.1 观点团簇信息量测度流程 |
| 5.6.2 观点团簇信息量测度方法 |
| 5.7 微博舆情观点团簇热度测度模型构建 |
| 5.7.1 观点团簇热度测度原理 |
| 5.7.2 观点团簇热度测度方法 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 微博舆情观点团簇演化态势感模型组构建 |
| 6.1 微博舆情观点团簇演化态势感知解析 |
| 6.1.1 微博舆情观点团簇演化态势感知的概念 |
| 6.1.2 微博舆情观点团簇测度与演化态势感知的关联关系 |
| 6.1.3 微博舆情观点团簇演化态势感知的目的 |
| 6.2 微博舆情观点团簇演化态势感知模型组解析 |
| 6.2.1 微博舆情观点团簇的演化态势感知的流程 |
| 6.2.2 微博舆情观点团簇演化的态势要素提取 |
| 6.2.3 微博舆情观点团簇演化的态势理解 |
| 6.2.4 微博舆情观点团簇演化的态势预测 |
| 6.3 微博舆情观点团簇的演化态势要素提取模型构建 |
| 6.3.1 观点团簇的演化链识别方法 |
| 6.3.2 观点团簇的演化态势要素提取方法 |
| 6.4 微博舆情观点团簇的演化态势理解模型构建 |
| 6.4.1 观点团簇的演化态势分型方法 |
| 6.4.2 观点团簇的演化态势分型标准 |
| 6.5 微博舆情观点团簇的演化态势预测模型构建 |
| 6.5.1 观点团簇的演化态势预测流程 |
| 6.5.2 观点团簇的演化态势预测模型训练 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 实证研究 |
| 7.1 实验环境 |
| 7.2 “翟天临知网事件”案例分析 |
| 7.3 “翟天临知网事件”中微博舆情观点团簇测度解析 |
| 7.4 “翟天临知网事件”中微博舆情观点团簇演化态势感知 |
| 7.5 实验结果分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 基于观点团簇演化态势感知的微博舆情观点演化风险处置策略 |
| 8.1 针对演化态势红色等级的微博舆情演化风险处置策略 |
| 8.2 针对演化态势橙色等级的微博舆情演化风险处置策略 |
| 8.3 针对演化态势黄色等级的微博舆情演化风险处置策略 |
| 8.4 针对演化态势蓝色等级的微博舆情演化风险处置策略 |
| 8.5 微博舆情观点演化风险处置过程中的建议 |
| 8.6 本章小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 研究总结 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间取得的主要研究成果 |
（3）富有机质页岩储层孔隙结构及其演化特征（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题背景和研究目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3页岩储层表征技术 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.5 论文工作量 |
| 第2章 四川盆地南部和东部龙马溪组页岩储层孔隙结构与渗透率特征 |
| 2.1 四川盆地南部和东部地区区域地质背景和地层 |
| 2.2 样品与实验方法 |
| 2.2.1 样品信息 |
| 2.2.2 总有机碳含量(TOC)测定 |
| 2.2.3页岩矿物X射线衍射分析(XRD) |
| 2.2.4 低压等温CO_2和N_2吸附 |
| 2.2.5 场发射扫描电镜(FE-SEM)观察和X射线能谱分析(DES) |
| 2.2.6 聚焦离子束-扫描电镜(FIB-SEM)分析 |
| 2.2.7页岩孔隙度测试 |
| 2.2.8页岩渗透率测试 |
| 2.3 四川盆地南部和东部地区龙马溪组页岩地球化学和矿物学特征 |
| 2.4 四川盆地南部和东部地区龙马溪组页岩孔隙结构特征 |
| 2.4.1 四川盆地南部和东部地区龙马溪组页岩低压气体吸附特征 |
| 2.4.2 四川盆地南部和东部地区龙马溪组页岩纳米孔孔径分布特征 |
| 2.4.3 四川盆地南部和东部地区龙马溪组页岩SEM图像与孔隙类型 |
| 2.4.4 四川盆地南部威远地区龙马溪组页岩FIB-SEM图像与孔隙连通性 |
| 2.5 四川盆地南部龙马溪组页岩孔隙度和渗透率特征及其主控因素 |
| 2.5.1 四川盆地南部龙马溪组页岩孔隙度和渗透率特征 |
| 2.5.2 四川盆地南部龙马溪组页岩物质组成对孔隙度的影响 |
| 2.5.3 四川盆地南部龙马溪组页岩物质组成对孔隙结构的影响 |
| 2.5.4 四川盆地南部龙马溪组页岩物质组成对渗透率的影响 |
| 2.5.5 四川盆地南部龙马溪组页岩孔隙结构对渗透率的影响 |
| 2.5.6 四川盆地南部龙马溪组页岩物质组成与孔隙度和渗透率之间的耦合关系 |
| 2.6 威远区块与焦石坝区块页岩气储层性质对比 |
| 第3章 中扬子宜昌地区五峰组和龙马溪组页岩储层孔隙结构特征 |
| 3.1 中扬子宜昌地区区域地质背景和地层 |
| 3.2 样品与实验方法 |
| 3.2.1 样品信息 |
| 3.2.2 主量元素含量测定 |
| 3.2.3 微量元素含量测定 |
| 3.3 宜黄浅钻页岩总有机碳含量和元素地球化学特征 |
| 3.4 宜黄浅钻页岩矿物组成 |
| 3.5 宜黄浅钻页岩孔隙结构特征 |
| 3.5.1 宜黄浅钻页岩SEM图像与孔隙类型 |
| 3.5.2 宜黄浅钻页岩孔隙度特征 |
| 3.5.3 宜黄浅钻页岩低压气体吸附特征 |
| 3.5.4 宜黄浅钻页岩纳米孔孔径分布特征 |
| 3.6 宜黄浅钻页岩物质组成对其孔隙结构的影响 |
| 3.7 中扬子宜昌地区页岩气保存条件与勘探潜力简析 |
| 第4章 半封闭热模拟系统下鄂尔多斯盆地延长组长7页岩孔隙演化 |
| 4.1 鄂尔多斯盆地区域地质背景和地层 |
| 4.2 样品与实验方法 |
| 4.2.1 样品信息 |
| 4.2.2 实验流程与方法 |
| 4.3 长7页岩有机地球化学参数和热解产物随成熟度变化特征 |
| 4.4 长7页岩原岩和热解页岩孔隙结构特征 |
| 4.4.1 长7页岩原岩和热解页岩低压气体吸附特征 |
| 4.4.2 长7页岩原岩和热解页岩纳米孔孔体积和比表面积变化特征 |
| 4.4.3 长7页岩原岩和热解页岩纳米孔孔径分布特征 |
| 4.4.4 长7页岩原岩和热解页岩的孔隙类型特征 |
| 4.5 生油窗阶段长7页岩孔隙演化与主控因素 |
| 4.6 湿气和干气阶段长7页岩孔隙演化与主控因素 |
| 第5章 半封闭热模拟系统下三塘湖盆地芦草沟组钙质页岩在生油窗阶段的孔隙演化 |
| 5.1 三塘湖盆地区域地质背景和地层 |
| 5.2 样品与实验方法 |
| 5.2.1 样品信息 |
| 5.2.2 实验流程与方法 |
| 5.3 钙质页岩有机地球化学参数随成熟度变化特征 |
| 5.4 钙质页岩原岩和热解钙质页岩孔隙结构特征 |
| 5.4.1 钙质页岩原岩和热解钙质页岩低压气体吸附特征 |
| 5.4.2 钙质页岩原岩和热解钙质页岩纳米孔孔体积和比表面积变化特征 |
| 5.4.3 钙质页岩原岩和热解钙质页岩纳米孔孔径分布特征 |
| 5.4.4 钙质页岩原岩和热解钙质页岩的孔隙类型特征 |
| 5.5 钙质页岩在生油窗内的含油性变化 |
| 5.6 钙质页岩孔隙演化与主控因素 |
| 5.6.1 钙质页岩纳米孔隙演化特征 |
| 5.6.2 钙质页岩溶蚀孔等孔隙发育特征 |
| 第6章 结论认识与不足 |
| 6.1 主要结论认识 |
| 6.2 论文主要创新性成果 |
| 6.3 论文不足之处 |
| 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 |
（4）基于社交网络热点事件库的流行度预测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究挑战 |
| 1.3 本文的工作 |
| 1.3.1 研究目标与内容 |
| 1.3.2 研究成果 |
| 1.3.3 论文的组织结构 |
| 2 相关研究综述 |
| 2.1 大数据处理与应用 |
| 2.1.1 大数据的特征 |
| 2.1.2 大数据生命周期 |
| 2.2 社交网络数据分析应用 |
| 2.2.1 数据模型 |
| 2.2.2 数据应用系统 |
| 2.3 社交网络信息传播 |
| 2.3.1 网络信息传播影响因素 |
| 2.3.2 网络用户行为 |
| 2.4 流行度分析 |
| 2.4.1 流行度演化 |
| 2.4.2 流行度预测 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 面向流行度分析与预测的社交网络热点事件库模型 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 数学符号 |
| 3.3 社交网络大数据的多维特征分析 |
| 3.3.1 数据类型特征 |
| 3.3.2 内容特征 |
| 3.3.3 事件要素特征 |
| 3.4 社交网络数据模型 |
| 3.4.1 主要实体与属性 |
| 3.4.2 热点事件库数据约束 |
| 3.4.3 约束检查与数据查询基础操作 |
| 3.5 基于社交网络热点事件库的时间序列提取方法 |
| 3.6 实验与讨论 |
| 3.6.1 数据集与实验设置 |
| 3.6.2 约束检查实验 |
| 3.6.3 基于热点事件库的时间序列提取实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于社交网络主题标签的流行度高峰期预测 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 相关定义 |
| 4.2.1 流行度相关定义 |
| 4.2.2 数学符号 |
| 4.3 流行度演化研究 |
| 4.3.1 主题标签流行度特征 |
| 4.3.2 流行度演化规律 |
| 4.4 流行度高峰期预测 |
| 4.4.1 嵌入表示 |
| 4.4.2 内部注意力和相互注意力机制 |
| 4.4.3 高峰期预测 |
| 4.5 实验与讨论 |
| 4.5.1 预测评估 |
| 4.5.2 典型预测方法 |
| 4.5.3 比较说明 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于社交网络事件库多因素耦合的流行度预测 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 相关定义 |
| 5.2.1 事件 |
| 5.2.2 事件库实例的构建 |
| 5.2.3 数学符号 |
| 5.3 事件流行度预测 |
| 5.3.1 事件流行度因素分析 |
| 5.3.2 基于事件库的多因素指标获取 |
| 5.3.3 多因素分组嵌入 |
| 5.3.4 多因素耦合的流行度预测 |
| 5.4 实验与讨论 |
| 5.4.1 实验数据集选取 |
| 5.4.2 实验方案设计 |
| 5.4.3 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 流行度分析预测平台实现及应用 |
| 6.1 平台架构 |
| 6.2 平台实现 |
| 6.2.1 采集层 |
| 6.2.2 存储层 |
| 6.2.3 应用层 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）智慧交通系统自组织演化视角下智能汽车发展路径研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和问题提出 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 研究思路 |
| 2 相关概念与理论基础 |
| 2.1 核心概念的内涵界定 |
| 2.2 自组织和自组织城市理论 |
| 2.3 系统论和关于城市系统的认识 |
| 2.4 智慧城市自组织系统理论 |
| 2.5 预测理论与方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 智慧交通系统自组织演化与智能汽车发展关系的理论研究 |
| 3.1 智慧交通系统的元素 |
| 3.2 以智能汽车为核心的智慧交通系统架构 |
| 3.3 智能汽车演化状态及智慧交通系统序参量方程 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 智能汽车发展的技术驱动力分析 |
| 4.1 智能汽车技术体系 |
| 4.2 智能汽车关键技术 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 智能汽车产业发展情景分析 |
| 5.1 确定决策焦点 |
| 5.2 智能汽车产业发展的影响因素 |
| 5.3 智能汽车产业发展的驱动力 |
| 5.4 智能汽车产业发展的三种情景 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 智能汽车发展路径分析 |
| 6.1 路线规划的组织执行 |
| 6.2 影响路径演化的关键因素 |
| 6.3 影响路径演化的壁垒 |
| 6.4 智能汽车演化路径 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 对策建议 |
| 7.1 基于智慧交通系统自组织演化视角的建议 |
| 7.2 破除智能汽车发展壁垒的建议 |
| 8 研究结论、创新点及展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 附录4 |
| 附录5 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于谱系分析的城市轨道交通车辆造型设计演化研究（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 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 产品谱系分析研究现状 |
| 1.2.2 设计演化研究现状 |
| 1.2.3 轨道交通车辆造型设计演化研究现状 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究的技术路线及论文结构 |
| 第2章 谱系分析与城市轨道交通车辆造型设计演化的理论阐释 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 城市轨道交通车辆造型设计的适应性系统 |
| 2.3 城市轨道交通车辆造型设计的特征组成 |
| 2.3.1 显性特征组成 |
| 2.3.2 隐性特征组成 |
| 2.3.3 显性特征与隐性特征的关系 |
| 2.4 城市轨道交通车辆造型设计演化的概念阐释 |
| 2.4.1 设计演化内涵描述 |
| 2.4.2 设计演化的系统性与复杂性 |
| 2.5 城市轨道交通车辆造型设计的演化模式 |
| 2.5.1 阶段式演化模式 |
| 2.5.2 家族式演化模式 |
| 2.6 产品谱系分析 |
| 2.6.1 产品谱系的内涵描述 |
| 2.6.2 设计原型与谱系分析 |
| 2.6.3 产品谱系分析方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于谱系分析的城市轨道交通车辆造型设计阶段式演化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究样本的选择及分析 |
| 3.3 工业美术阶段的设计演化与谱系分析 |
| 3.3.1 工业美术阶段的内部环境因素与外部环境因素描述 |
| 3.3.2 工业美术阶段的造型原型及设计演化 |
| 3.4 流线型阶段的设计演化与谱系分析 |
| 3.4.1 流线型阶段的内部环境因素与外部环境因素描述 |
| 3.4.2 流线型阶段的造型原型及设计演化 |
| 3.5 多元化阶段的设计演化与谱系分析 |
| 3.5.1 多元化阶段内部环境因素与外部环境因素描述 |
| 3.5.2 多元化阶段的造型原型及设计演化 |
| 3.6 阶段式演化的隐性特征分析 |
| 3.6.1 阶段式演化的语义特征分析 |
| 3.6.1.1 阶段式演化的语义感知实验概述 |
| 3.6.1.2 实验目的 |
| 3.6.1.3 实验程序 |
| 3.6.1.4 实验结果讨论 |
| 3.6.2 阶段式演化的意象来源分析 |
| 3.6.2.1 阶段式演化的意象匹配实验概述 |
| 3.6.2.2 实验目的 |
| 3.6.2.3 实验程序 |
| 3.6.2.4 实验结果讨论 |
| 3.7 阶段式演化的规律分析 |
| 3.7.1 环境因素的影响规律 |
| 3.7.2 显性特征的演化规律 |
| 3.7.3 隐性特征的演化规律 |
| 3.7.4 阶段式演化的发展方向 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于谱系分析的城市轨道交通车辆造型设计家族式演化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 家族式演化的内部环境因素与外部环境因素 |
| 4.2.1 家族式演化的内涵描述 |
| 4.2.2 家族式演化的内部环境因素 |
| 4.2.3 家族式演化的外部环境因素 |
| 4.3 家族式演化的构成要素 |
| 4.3.1 品牌形象要素 |
| 4.3.2 设计DNA要素 |
| 4.3.3 设计DNA与品牌形象 |
| 4.4 家族式演化谱系分析实例 |
| 4.4.1 伦敦地铁车辆造型设计的实例分析 |
| 4.4.2 庞巴迪车辆造型设计的实例分析 |
| 4.5 家族式演化的设计DNA演化实例分析 |
| 4.5.1 研究样本的选择与分析方法概述 |
| 4.5.2 显性DNA演化特性分析 |
| 4.5.2.1 显性DNA的形态元分解及特征提取 |
| 4.5.2.2 显性DNA演化特性实验概述 |
| 4.5.2.3 实验目的 |
| 4.5.2.4 实验程序 |
| 4.5.2.5 实验结果讨论 |
| 4.5.3 隐性DNA演化特性分析 |
| 4.5.3.1 隐性DNA中表情特征分析 |
| 4.5.3.2 家族式演化中的表情认知特性及实验概述 |
| 4.5.3.3 实验目的 |
| 4.5.3.4 实验程序 |
| 4.5.3.5 实验结果讨论 |
| 4.6 家族式演化的规律分析 |
| 4.6.1 家族式演化方向的控制因素分析 |
| 4.6.2 设计DNA的演化表征 |
| 4.6.3 混合型设计DNA演化模式分析 |
| 4.6.4 单一型设计DNA演化模式分析 |
| 4.6.5 设计DNA的演化规律分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 城市轨道交通车辆造型设计的演化机制分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 城市轨道交通车辆造型设计演化机制的系统组成 |
| 5.2.1 设计演化系统的层次结构 |
| 5.2.2 设计演化系统的特性 |
| 5.2.3 设计演化机制的求解内容 |
| 5.3 城市轨道交通车辆造型设计演化动力机制分析 |
| 5.3.1 设计演化动力机制的组成 |
| 5.3.2 设计演化的外部动力机制 |
| 5.3.3 设计演化的内部动力机制 |
| 5.3.4 设计演化动力机制的综合分析 |
| 5.4 城市轨道交通车辆造型设计演化运作机制分析 |
| 5.4.1 设计演化运作机制的组成 |
| 5.4.2 设计演化的宏观运作机制 |
| 5.4.3 设计演化的微观运作机制 |
| 5.4.4 设计演化运作机制的综合分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于演化的城市轨道交通车辆造型设计创新策略 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 设计演化与设计创新 |
| 6.2.1 造型设计演化是造型设计创新的基础 |
| 6.2.2 非平衡状态是设计创新的激发点 |
| 6.2.3 造型设计理念的创新是在引领中寻求适应 |
| 6.3 基于阶段式演化的城市轨道交通车辆造型设计创新策略 |
| 6.3.1 未来演化阶段分析 |
| 6.3.2 基于阶段式演化的未来设计创新思路 |
| 6.3.3 基于阶段式演化的设计创新建议 |
| 6.4 基于家族式演化的城市轨道交通车辆造型设计创新策略 |
| 6.4.1 品牌创新方向分析 |
| 6.4.2 基于家族式演化的品牌设计创新思路 |
| 6.4.3 基于家族式演化的设计创新建议 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 论文工作总结 |
| 后续研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
（7）面向节点转移行为的动态社区演化建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 课题来源与定位 |
| 1.3 研究现状与挑战 |
| 1.4 研究内容及创新 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 相关研究 |
| 2.1 基于复杂网络的情报分析相关研究 |
| 2.2 动态社区挖掘相关研究 |
| 2.2.1 基于快照独立匹配的方法 |
| 2.2.2 基于历史结构依赖的方法 |
| 2.2.3 基于社区演化建模的方法 |
| 2.3 课题基础理论 |
| 2.3.1 演化聚类框架 |
| 2.3.2 非负矩阵分解 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于图正则非负矩阵分解的动态社区演化模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方法描述 |
| 3.2.1 问题定义 |
| 3.2.2 模型框架描述 |
| 3.2.3 模型优化算法 |
| 3.3 实验与评析 |
| 3.3.1 实验设置 |
| 3.3.2 参数敏感性与算法收敛性分析 |
| 3.3.3 动态社区发现结果 |
| 3.3.4 社区演化分析与结构预测实验结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 融合节点一阶变化信息的动态社区演化模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方法描述 |
| 4.2.1 问题定义 |
| 4.2.2 模型框架描述 |
| 4.2.3 模型优化算法 |
| 4.3 实验与评析 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 参数敏感性与算法收敛性 |
| 4.3.3 动态社区发现结果 |
| 4.3.4 社区演化分析结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于演化贝叶斯非负矩阵分解的动态社区演化模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方法描述 |
| 5.2.1 问题定义 |
| 5.2.2 模型描述 |
| 5.2.3 模型优化算法 |
| 5.3 实验与评析 |
| 5.3.1 实验设置 |
| 5.3.2 参数敏感性与算法收敛性分析 |
| 5.3.3 社区演化分析结果 |
| 5.3.4 动态社区发现结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 动态社区结构局部与全局模式发现的演化模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 方法描述 |
| 6.2.1 问题定义 |
| 6.2.2 模型框架描述 |
| 6.2.3 模型优化算法 |
| 6.3 实验与评析 |
| 6.3.1 实验设置 |
| 6.3.2 动态社区发现结果 |
| 6.3.3 社区演化分析结果 |
| 6.3.4 网络结构预测结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 面向事件检测的实证研究 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 实验方法 |
| 7.3 实验与评析 |
| 7.3.1 场景一: 美国Enron公司破产案 |
| 7.3.2 场景二:“司马3忌”举报韩红慈善基金会 |
| 7.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）经济发达区土地利用功能时空演化机理及转型路径研究 ——以江苏省为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 快速城镇化、工业化背景下资源环境约束趋紧的客观现实 |
| 1.1.2 “生产-生活-生态”空间与生态文明建设的要求 |
| 1.1.3 土地利用多功能性进一步创新的理论需求 |
| 1.1.4 解决江苏省国土空间利用瓶颈问题的需要 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 土地利用功能分类 |
| 1.3.2 土地利用功能识别与评价 |
| 1.3.3 土地利用功能相互作用关系与演进 |
| 1.3.4 空间治理 |
| 1.3.5 研究述评与展望 |
| 1.4 研究目标与研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 拟解决的关键科学问题 |
| 1.5 技术路线 |
| 第2章 相关概念与理论基础 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.1.1 土地利用分类 |
| 2.1.2 土地与国土空间的基本概念 |
| 2.1.3 土地利用功能 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 人地关系 |
| 2.2.2 地域功能 |
| 2.2.3 土地利用多样性 |
| 2.2.4 系统科学 |
| 2.2.5 区位布局理论 |
| 第3章 研究区域与研究方法 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 基本情况 |
| 3.1.2 快速城镇化进程及其阶段性特征 |
| 3.1.3 产业结构特征 |
| 3.1.4 土地利用变化分析 |
| 3.2 数据来源 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 行政单元尺度的土地利用功能评价 |
| 3.3.2 图斑尺度土地利用功能评价指标体系构建 |
| 3.3.3 多尺度融合 |
| 3.3.4 土地利用功能空间分布特征 |
| 3.3.5 土地利用功能演变驱动机理 |
| 3.3.6 “三生”空间生态位适宜度评价模型 |
| 第4章 江苏省土地利用功能时空格局及其演进特征 |
| 4.1 土地利用功能空间格局特征 |
| 4.1.1 农业生产功能空间分布 |
| 4.1.2 非农生产功能空间分布 |
| 4.1.3 生活功能空间分布 |
| 4.1.4 生态功能空间分布 |
| 4.2 土地利用功能空间集聚及分异特征 |
| 4.2.1 土地利用功能空间聚集性 |
| 4.2.2 土地利用功能空间分异格局、分布形态及演变过程 |
| 4.3 土地利用功能演进特征 |
| 4.3.1 时间特征 |
| 4.3.2 空间特征 |
| 4.4 土地利用功能演进路径分析 |
| 4.4.1 农业主导型 |
| 4.4.2 工业主导型 |
| 4.4.3 商旅服务型 |
| 4.4.4 均衡发展型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 江苏省土地利用功能相互作用关系时空表达 |
| 5.1 土地利用功能相互作用关系时序变化特征 |
| 5.1.1 农业生产与非农生产功能时序变化特征 |
| 5.1.2 农业生产与生活功能时序变化特征 |
| 5.1.3 农业生产与生态功能时序变化特征 |
| 5.1.4 非农生产与生活功能时序变化特征 |
| 5.1.5 非农生产与生态功能时序变化特征 |
| 5.1.6 生活与生态功能时序变化特征 |
| 5.2 土地利用功能相互作用关系空间分异特征 |
| 5.2.1 农业生产与非农生产功能相互作用关系空间格局 |
| 5.2.2 农业生产与生活功能相互作用关系空间格局 |
| 5.2.3 农业生产与生态功能相互作用关系空间格局 |
| 5.2.4 非农生产与生活功能相互作用关系空间格局 |
| 5.2.5 非农生产与生态功能相互作用关系空间格局 |
| 5.2.6 生活与生态功能相互作用关系空间格局 |
| 5.3 土地利用功能相互作用关系的空间效应 |
| 5.3.1 土地利用功能相互作用关系的空间效应分析理论框架 |
| 5.3.2 土地利用功能协同/权衡关系的空间效应实证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 江苏省土地利用功能时空变化驱动机理 |
| 6.1 土地利用功能时空演化的序参量 |
| 6.2 土地利用功能时空分异的驱动机理 |
| 6.2.1 主要影响因子 |
| 6.2.2 影响因子的交互作用 |
| 6.2.3 重要影响因子的时空变异规律 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 江苏省典型地域“三生”空间优化路径与调控对策 |
| 7.1 “三生”空间限制分区 |
| 7.1.1 典型地域土地利用功能 |
| 7.1.2 “三生”空间生态位适宜性 |
| 7.1.3 “三生”空间限制分区结果 |
| 7.2 “三生”空间优化路径 |
| 7.2.1 农业主导型区域“三生”空间优化路径 |
| 7.2.2 工业主导型区域“三生”空间优化路径 |
| 7.2.3 商旅服务型型区域“三生”空间优化路径 |
| 7.2.4 均衡发展型区域“三生”空间优化路径 |
| 7.3 “三生”空间调控对策 |
| 7.3.1 以空间主导功能为指引,适当协同次要功能,完善土地利用管制手段 |
| 7.3.2 落实国土空间用途管制制度,从法律层面立法保障 |
| 7.3.3 推动产业集群在国土空间开发的引领作用 |
| 7.3.4 强化城乡人居环境整治,不断提升人民幸福指数 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 可能的创新点 |
| 8.2.1 研究尺度的复合性和多元性 |
| 8.2.2 研究视角的探索性 |
| 8.3 不足与展望 |
| 附录 扬中市居民生活现状调查问卷 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于遗传继承视角的研究前沿演化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究的现实背景 |
| 1.2 论文研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状综述 |
| 1.3.1 研究前沿识别方法与指标综述 |
| 1.3.2 研究前沿演化研究综述 |
| 1.3.3 国内外研究现状述评 |
| 1.4 本文主要研究思路与内容 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 研究前沿的识别及其遗传继承模型构建 |
| 2.1 研究前沿界定 |
| 2.2 研究前沿的识别方法的比较与改进 |
| 2.3 研究前沿遗传继承指标及模型构建 |
| 2.3.1 研究前沿遗传继承关系构建 |
| 2.3.2 研究前沿遗传继承指标构建 |
| 2.3.3 研究前沿遗传继承模型构建 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 研究前沿演化路径判定及演化模式划分 |
| 3.1 研究前沿有效聚类获取与遗传继承类型划分 |
| 3.2 研究前沿演化路径判定 |
| 3.2.1 演化关系确定 |
| 3.2.2 研究前沿演化路径提取 |
| 3.2.3 研究前沿演化路径类型判定 |
| 3.3 研究前沿演化模式划分 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 研究前沿特征指标构建及其演化趋势分析 |
| 4.1 研究前沿基本属性特征指标遴选与综合指标构建 |
| 4.1.1 研究前沿基本属性特征指标的遴选 |
| 4.1.2 综合指标构建流程 |
| 4.1.3 前沿性综合指标构建 |
| 4.1.4 成熟度综合指标构建 |
| 4.2 研究前沿网络拓扑结构特征指标构建 |
| 4.2.1 网络拓扑结构特征指标构建 |
| 4.2.2 网络拓扑结构特征分布 |
| 4.3 研究前沿主题相似性特征指标构建 |
| 4.3.1 研究前沿主题提取方法 |
| 4.3.2 主题相似性特征指标构建 |
| 4.4 研究前沿演化趋势分析及演化周期预测 |
| 4.4.1 研究前沿演化趋势分析 |
| 4.4.2 研究前沿演化周期预测及精度验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 研究前沿演化实证研究——人工智能与纳米技术的比较 |
| 5.1 研究前沿演化分析系统设计 |
| 5.2 领域的遴选与数据预处理 |
| 5.3 研究前沿演化路径与演化模式的比较 |
| 5.4 研究前沿遗传继承类型的比较 |
| 5.5 研究前沿特征分布与演化趋势的比较 |
| 5.5.1 研究前沿特征分布比较 |
| 5.5.2 研究前沿演化趋势比较 |
| 5.5.3 研究前沿演化周期预测 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 验证数据集研究前沿聚类的遗传继承类型 |
| 附录B 验证数据集的演化关系图 |
| 附录C 验证数据集研究前沿聚类的原始指标 |
| 附录D 验证数据集研究前沿聚类的标准化指标 |
| 附录E 验证数据集研究前沿聚类的网络拓扑结构特征 |
| 附录F 验证数据集研究前沿聚类的标签主题 |
| 附录G 人工智能与纳米技术研究前沿聚类的遗传继承类型 |
| 附录H 人工智能与纳米技术的演化关系图 |
| 附录I 人工智能与纳米技术研究前沿演化路径 |
| 附录J 人工智能与纳米技术研究前沿特征指标 |
| 附录K 人工智能与纳米技术研究前沿聚类的标签主题 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）集群视域下艺术产业价值链的演化路径研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 关于选题 |
| 1.1.1 研究缘起 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 产业价值链与文化艺术产业价值链的相关研究 |
| 1.2.2 产业集群与文化艺术产业集群演化路径的相关研究 |
| 1.2.3 产业价值链与产业集群价值链演化路径的相关研究 |
| 1.2.4 国内外相关研究述评 |
| 1.3 研究的体系和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 第2章 集群视域下艺术产业价值链演化路径研究的理论基础 |
| 2.1 艺术产业价值及其分析的内容 |
| 2.1.1 艺术产业的概念和分类 |
| 2.1.2 产业价值的内涵和分析维度 |
| 2.1.3 艺术产业价值矩阵的构建与分析 |
| 2.2 艺术产业价值创造实践与理论的历时演变与共时探析 |
| 2.2.1 历时演变 |
| 2.2.2 共时探析 |
| 2.3 集群视域下艺术产业价值链演化路径的概念和特征 |
| 2.3.1 艺术产业集群与艺术产业价值链 |
| 2.3.2 集群视域下艺术产业价值链及其演化路径的概念 |
| 2.3.3 集群视域下艺术产业价值链演化路径的特征 |
| 2.4 集群视域下艺术产业价值链演化路径的研究原理 |
| 2.4.1 理论研究对象定义:系统研究原理 |
| 2.4.2 静态分析模型研究:协同优化原理 |
| 2.4.3 动态分析模型研究:分析综合原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 集群视域下艺术产业价值链的构建与识别 |
| 3.1 集群视域下艺术产业价值链结构的相关理论及特征 |
| 3.1.1 文化艺术产业集群领域 |
| 3.1.2 文化艺术产业价值链领域 |
| 3.1.3 文化艺术产业集群价值链领域 |
| 3.2 集群视域下艺术产业价值链的结构模型构建 |
| 3.2.1 艺术企业价值链的结构原理与启示 |
| 3.2.2 集群视域下艺术产业价值链的结构模型设计 |
| 3.3 集群视域下艺术产业价值链的因素解释与测度 |
| 3.3.1 价值主体维度 |
| 3.3.2 价值活动维度 |
| 3.3.3 价值产出维度 |
| 3.4 集群视域下艺术产业价值链的分析机制 |
| 3.4.1 要素及其关系分析 |
| 3.4.2 结构与重要度表达 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 集群视域下艺术产业价值链演化路径分析理论构建与验证 |
| 4.1 相关学科领域的演化路径理论总结与借鉴 |
| 4.1.1 生物学领域 |
| 4.1.2 经济学领域 |
| 4.1.3 管理学领域 |
| 4.2 集群视域下艺术产业价值链演化路径的分析模型构建 |
| 4.2.1 演化路径分析因素识别 |
| 4.2.2 演化路径分析模型构建 |
| 4.2.3 演化路径分析模型的构成因素解释 |
| 4.3 集群视域下艺术产业价值链演化路径的分析内容 |
| 4.3.1 系统状态演化路径的阶段模式识别 |
| 4.3.2 “群体”演化路径:系统状态演化机制 |
| 4.3.3 “个体”演化路径:主体状态演化机制 |
| 4.3.4 系统状态演化路径模型的整合设计 |
| 4.4 集群视域下艺术产业价值链演化路径的理论假设与验证 |
| 4.4.1 理论假设的提出 |
| 4.4.2 理论假设验证的设计 |
| 4.4.3 理论假设的实证调研、验证与优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 案例研究:昙华林艺术产业价值链演化路径及优化策略 |
| 5. 1 案例研究对象选择、调研设计与数据采集 |
| 5.1.1 研究对象选择 |
| 5.1.2 研究过程设计 |
| 5.1.3 研究数据采集与质量分析 |
| 5.2 静态分析:昙华林艺术区艺术产业价值链的识别与分析 |
| 5.2.1 艺术产业价值活动分析与价值链识别 |
| 5.2.2 核心艺术产业价值链的结构分析 |
| 5.2.3 核心艺术产业价值链的基础性价值活动分析 |
| 5.3 动态分析:昙华林艺术区艺术产业价值链演化路径分析 |
| 5.3.1 汉绣传承产业价值链 |
| 5.3.2 绘画艺术产业价值链 |
| 5.3.3 艺术体验产业价值链 |
| 5.4 昙华林艺术区艺术产业价值链演化路径优化策略研究 |
| 5.4.1 打破路径依赖,推进艺术产业价值链高端化发展 |
| 5.4.2 营造知识网络,提升艺术产业价值链产品创造力 |
| 5.4.3 提升核心能力,塑造艺术产业价值链的品牌内核 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 全文总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表论文和科研情况 |
| 附录A 图表索引及来源 |
| 附录B 理论验证的专家访谈问卷 |
| 附录C 昙华林艺术区艺术产业价值链演化路径的调查问卷 |
| 附录D 昙华林艺术区艺术产业价值链演化路径的调研报告 |
| 附录E 昙华林艺术区顾客需求特征调研与分析报告 |
| 附录F 政府支持昙华林艺术区艺术产业价值链发展的政策 |
四、人工自然及其演化研究（论文参考文献）
- [1]生物演化的自然均衡选择理论——对生物演化的实质及其规律的生物计量学分析[J]. 沈律. 中国科技信息, 2022(01)
- [2]微博舆情观点团簇形成机理与演化态势感知研究[D]. 赵江元. 吉林大学, 2021(01)
- [3]富有机质页岩储层孔隙结构及其演化特征[D]. 王涛利. 中国科学院大学(中国科学院广州地球化学研究所), 2021(01)
- [4]基于社交网络热点事件库的流行度预测研究[D]. 于海. 北京科技大学, 2021
- [5]智慧交通系统自组织演化视角下智能汽车发展路径研究[D]. 颜姜慧. 中国矿业大学, 2020(01)
- [6]基于谱系分析的城市轨道交通车辆造型设计演化研究[D]. 谢玄晖. 西南交通大学, 2020(06)
- [7]面向节点转移行为的动态社区演化建模研究[D]. 余韦. 天津大学, 2020(01)
- [8]经济发达区土地利用功能时空演化机理及转型路径研究 ——以江苏省为例[D]. 李欣. 南京师范大学, 2020(03)
- [9]基于遗传继承视角的研究前沿演化研究[D]. 黄福. 大连理工大学, 2020(01)
- [10]集群视域下艺术产业价值链的演化路径研究[D]. 魏惠兰. 武汉理工大学, 2020(01)