基于模型的方法论文-杜琳,林花,王连明

基于模型的方法论文-杜琳,林花,王连明

导读:本文包含了基于模型的方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:生物神经元,脉冲发放模式,Izhikevich神经元模型,FPGA

基于模型的方法论文文献综述

杜琳,林花,王连明[1](2019)在《Izhikevich神经脉冲发放模型的FPGA硬件实现方法》一文中研究指出首先将该神经元模型模块化,然后利用VHDL语言对各个模块进行硬件描述,最后在FPGA中硬件实现了20种神经元的脉冲发放模式,为多种脉冲神经网络的硬件实现提供了参考.(本文来源于《东北师大学报(自然科学版)》期刊2019年04期)

潘永昊,于洪涛,吴翼腾[2](2019)在《基于复杂网络动力学模型的链路预测方法》一文中研究指出链路预测是复杂网络中研究缺失连边和未来形成连边的重要组成部分,当前基于网络结构的链路预测方法成果丰富,而基于复杂网络动力学模型的链路预测研究较少。针对无权无向网络,首先构建了复杂网络动力学模型,然后给出了基于复杂网络动力学模型的链路预测节点中心性的量化评价指标,最后通过给出的节点中心性量化指标,提出了由复杂网络动力学模型定义的链路预测方法。通过在真实网络数据集上进行的实验表明,提出的链路预测方法较基准方法有明显的预测精度的提升。(本文来源于《网络与信息安全学报》期刊2019年06期)

毛江鸿,陆飞,张奕,曾甲华,言建标[3](2019)在《基于试验的徐变模型修正及桥梁线型分析方法》一文中研究指出针对有限元软件中考虑徐变作用时直接选用规范值导致模拟结果精度不足的问题,提出先进行混凝土受压徐变试验,后将试验数据应用于有限元软件进行模拟分析的方法。基于鲍罗克斯和内维尔建立的徐变预测经验式,在短期试验数据的基础上进行修正,得到适用于笔者C55混凝土的长期徐变预测模型。研究结果表明:现有徐变预测模型与试验实测徐变发展规律之间存在一定的差异性,该差异会对桥梁线型模拟结果造成显着影响,且影响会随着时间增长而增大;建立长期徐变预测模型时,适当增加短期试验时间,可有效提高预测精度。(本文来源于《重庆交通大学学报(自然科学版)》期刊2019年12期)

周灵玲,邱良军[4](2019)在《一种新型发动机功率试飞数据处理和代理模型建模方法》一文中研究指出正确计算发动机功率是获得直升机准确的基本飞行性能的前提,传统换算方法无法考虑现代涡轮轴发动机性能曲线的非线性变化。提出了一种新的发动机功率试飞数据处理方法,并建立了发动机可用功率代理模型。通过分析现代涡轮轴发动机性能曲线的特点,对发动机数据分段使用最小二乘法处理分析,进而获得更加准确的发动机性能曲线,并建立发动机功率代理模型。根据涡轮轴发动机安装损失试飞实测数据的特点,建立新的发动机安装损失计算方法。实际试飞验证表明,该方法相比传统分析方法,可以考虑发动机性能曲线的非线性变化,提高了发动机可用功率数据处理和计算的精度,更简便地考虑发动机安装损失和实际试飞中所需留取的余量,并且可以使用海平面的发动机试验数据推算发动机安装损失和高原发动机可用功率,有效提高高原试飞数据处理精度和高原基本飞行性能的计算精度。(本文来源于《直升机技术》期刊2019年04期)

刘海英[5](2019)在《新方法构建体外3D神经组织模型》一文中研究指出科技日报华盛顿12月11日电(刘海英)在最新一期《美国国家科学院院刊》中,美国伊利诺伊大学厄巴纳—香槟分校研究人员报告称,他们开发出一种构建功能性体外神经组织模拟物的新方法,利用该方法构建的叁维(3D)神经组织模型,不仅能保持神经组织的电生理活性,还(本文来源于《科技日报》期刊2019-12-13)

张鹭[6](2019)在《高校教务管理工作中需求层次模型的应用方法》一文中研究指出随着时代的发展,各大高校的教育管理工作在各个方面都提出了最新的要求。本文通过教务管理系统和马斯洛需求层次模型两者之间的关联进行研究分析,并且讨论需求层次模型对于高校教务管理工作的价值,对需求层次模型在教务管理工作展开分析,并且提出一定的实施建议。(本文来源于《课程教育研究》期刊2019年50期)

隋永强,高磊,王晓凡,王园园,刘前进[7](2019)在《橡胶材料本构模型辨识方法改进》一文中研究指出根据橡胶材料辨识的数学公式推导,利用MATLAB软件通过最小二乘法拟合建立一种橡胶材料本构模型辨识编程计算方法,并与Abaqus有限元分析软件辨识工具进行对比分析。结果表明,相对Abaqus软件辨识工具,该计算方法使用条件较简单,拟合精度较高,可以满足大多数单轴拉伸试验数据的辨识与仿真需求,证实了利用MATLAB程序进行橡胶材料辨识方法的优越性。(本文来源于《轮胎工业》期刊2019年12期)

周晨静,荣建,郭琳科[8](2019)在《微观交通仿真模型参数标定结果取值方法研究》一文中研究指出微观交通仿真模型参数标定是微观交通仿真技术应用的前提,研究聚焦微观仿真模型参数取值方法以期进一步完善微观仿真模型参数标定流程。微观仿真模型参数标定实验表明模型参数标定结果存在多组最优解且各参数分布函数存在明显差异。研究以收敛性优先的原则,提出以分散度作为各参数标定结果集中程度的量化分析指标,并按照分散度由小到大逐步确定模型参数取值。进一步仿真实验证实所提出模型参数取值方法得到的仿真效果优于传统取值得到的模型参数值,更优于默认参数值。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2019年12期)

伍洋,张永生,于英,李凯,赖广陵[9](2019)在《一种鲁棒的RFM模型定位精度优化方法》一文中研究指出针对传统有理函数模型(RFM)系统误差补偿方法局限于姿态角误差小、相机视场角小的情况,提出了一种鲁棒性更好的卫星影像定位精度优化方法。该方法首先通过影像附带的有理多项式系数(RPC)计算出像元视线向量,再根据视线向量恢复出成像时刻虚拟外方位元素;然后对恢复的虚拟外方位元素构建误差补偿模型;最后根据控制点信息求解出模型参数后更新RPC文件。该方法从系统误差产生的原因构建补偿模型,可以规避传统方法的近似假设和条件限制。采用仿真数据和真实数据进行试验的结果表明:当姿态角误差较小时,该方法可达到与传统方法相当的精度;当姿态角误差较大时,可达到比传统方法更高的精度。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2019年03期)

路宽[10](2019)在《《海洋观测仪器设备室内动力环境模型试验方法 总则》通过审查》一文中研究指出本报讯 近日,全国海洋标准化技术委员会海洋观测及海洋能源开发利用分技术委员会在天津主持召开了《海洋观测仪器设备室内动力环境模型试验方法 总则》(送审稿)行业标准审查会。会议由国家海洋技术中心、山东省科学院海洋仪器仪表研究所、海军研究院海洋环境研究(本文来源于《中国自然资源报》期刊2019-12-07)

基于模型的方法论文开题报告

(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:

链路预测是复杂网络中研究缺失连边和未来形成连边的重要组成部分,当前基于网络结构的链路预测方法成果丰富,而基于复杂网络动力学模型的链路预测研究较少。针对无权无向网络,首先构建了复杂网络动力学模型,然后给出了基于复杂网络动力学模型的链路预测节点中心性的量化评价指标,最后通过给出的节点中心性量化指标,提出了由复杂网络动力学模型定义的链路预测方法。通过在真实网络数据集上进行的实验表明,提出的链路预测方法较基准方法有明显的预测精度的提升。

(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。

基于模型的方法论文参考文献

[1].杜琳,林花,王连明.Izhikevich神经脉冲发放模型的FPGA硬件实现方法[J].东北师大学报(自然科学版).2019

[2].潘永昊,于洪涛,吴翼腾.基于复杂网络动力学模型的链路预测方法[J].网络与信息安全学报.2019

[3].毛江鸿,陆飞,张奕,曾甲华,言建标.基于试验的徐变模型修正及桥梁线型分析方法[J].重庆交通大学学报(自然科学版).2019

[4].周灵玲,邱良军.一种新型发动机功率试飞数据处理和代理模型建模方法[J].直升机技术.2019

[5].刘海英.新方法构建体外3D神经组织模型[N].科技日报.2019

[6].张鹭.高校教务管理工作中需求层次模型的应用方法[J].课程教育研究.2019

[7].隋永强,高磊,王晓凡,王园园,刘前进.橡胶材料本构模型辨识方法改进[J].轮胎工业.2019

[8].周晨静,荣建,郭琳科.微观交通仿真模型参数标定结果取值方法研究[J].系统仿真学报.2019

[9].伍洋,张永生,于英,李凯,赖广陵.一种鲁棒的RFM模型定位精度优化方法[J].测绘科学技术学报.2019

[10].路宽.《海洋观测仪器设备室内动力环境模型试验方法总则》通过审查[N].中国自然资源报.2019

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