一、一種將主動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)管理的方案（論文文獻(xiàn)綜述）
左超,陳錢[1]（2022）在《計(jì)算光學(xué)成像：何來，何處，何去，何從？》文中研究指明計(jì)算光學(xué)成像是一種通過聯(lián)合優(yōu)化光學(xué)系統(tǒng)和信號處理以實(shí)現(xiàn)特定成像功能與特性的新興研究領(lǐng)域。它并不是光學(xué)成像和數(shù)字圖像處理的簡單補(bǔ)充，而是前端（物理域）的光學(xué)調(diào)控與后端（數(shù)字域）信息處理的有機(jī)結(jié)合，通過對照明、成像系統(tǒng)進(jìn)行光學(xué)編碼與數(shù)學(xué)建模，以計(jì)算重構(gòu)的方式獲取圖像與信息。這種新型的成像方式將有望突破傳統(tǒng)光學(xué)成像技術(shù)對光學(xué)系統(tǒng)以及探測器制造工藝、工作條件、功耗成本等因素的限制，使其在功能（相位、光譜、偏振、光場、相干度、折射率、三維形貌、景深延拓，模糊復(fù)原，數(shù)字重聚焦，改變觀測視角）、性能（空間分辨、時間分辨、光譜分辨、信息維度與探測靈敏度）、可靠性、可維護(hù)性等方面獲得顯著提高?，F(xiàn)階段，計(jì)算光學(xué)成像已發(fā)展為一門集幾何光學(xué)、信息光學(xué)、計(jì)算光學(xué)、現(xiàn)代信號處理等理論于一體的新興交叉技術(shù)研究領(lǐng)域，成為光學(xué)成像領(lǐng)域的國際研究重點(diǎn)和熱點(diǎn)，代表了先進(jìn)光學(xué)成像技術(shù)的未來發(fā)展方向。國內(nèi)外眾多高校與科研院所投身其中，使該領(lǐng)域全面進(jìn)入了“百花齊放，百家爭鳴”的繁榮發(fā)展局面。作為本期《紅外與激光工程》——南京理工大學(xué)?？坝?jì)算光學(xué)成像技術(shù)”專欄的首篇論文，本文概括性地綜述了計(jì)算光學(xué)成像領(lǐng)域的歷史沿革、發(fā)展現(xiàn)狀、并展望其未來發(fā)展方向與所依賴的核心賦能技術(shù)，以求拋磚引玉。
韓璐[2]（2021）在《制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)理與決策模型》文中研究說明在數(shù)字化時代,零售商、分銷商以及最終消費(fèi)者對供應(yīng)鏈的期待越來越高。為了滿足客戶需求并幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化運(yùn)營,供應(yīng)鏈管理需要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。然而,對于生產(chǎn)環(huán)節(jié)眾多、管理內(nèi)容復(fù)雜的制造企業(yè)來講,供應(yīng)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)極為艱難的任務(wù)。轉(zhuǎn)型方案與業(yè)務(wù)需求脫節(jié)、轉(zhuǎn)型管理效率低下等原因致使很多實(shí)踐以失敗告終。關(guān)于制造企業(yè)供應(yīng)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題,目前行業(yè)和學(xué)術(shù)界的研究成果往往將管理、技術(shù)以及組織支持相混淆,對轉(zhuǎn)型驅(qū)動要素、轉(zhuǎn)型機(jī)理、轉(zhuǎn)型研究方法以及轉(zhuǎn)型管理方案尚無清晰的認(rèn)識和有效的建議。針對這一現(xiàn)狀,本文從管理層面對以上不足展開深入研究,幫助制造企業(yè)對供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型形成理論認(rèn)識與進(jìn)行科學(xué)管理。本文從制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難點(diǎn)出發(fā),以供應(yīng)鏈管理理論、信息管理理論和系統(tǒng)工程理論為理論基礎(chǔ),提出制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三個關(guān)鍵驅(qū)動要素,即數(shù)據(jù)管理（對數(shù)據(jù)資源的獲取與管理）、信息融合（對信息到相關(guān)決策點(diǎn)的可達(dá)性管理）以及智能優(yōu)化（對數(shù)字化供應(yīng)鏈管理點(diǎn)的系統(tǒng)性優(yōu)化）,構(gòu)建轉(zhuǎn)型驅(qū)動機(jī)理概念模型,并分析運(yùn)作管理中三個驅(qū)動要素的內(nèi)在聯(lián)系,對制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的管理思想進(jìn)行系統(tǒng)闡述,所提出的觀點(diǎn)得到了上市公司真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)證支持。另外,本文提出了制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動要素的研究方法,為驅(qū)動要素的深入研究提供思路指導(dǎo)?；谒岢龅闹圃炱髽I(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)理和轉(zhuǎn)型驅(qū)動要素研究方法,本文對每一個驅(qū)動要素展開了進(jìn)一步研究。首先為驅(qū)動要素構(gòu)建完整的管理內(nèi)容體系,幫助制造企業(yè)明確驅(qū)動要素的管理范圍。然后針對驅(qū)動要素關(guān)鍵問題的管理需求構(gòu)建決策模型,依據(jù)建模結(jié)果制定驅(qū)動要素的管理方案。最后結(jié)合驅(qū)動要素的數(shù)字化屬性,提出管理方案中不同對象的管理策略,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)驅(qū)動要素的高效管理。實(shí)例分析章節(jié)的模型計(jì)算結(jié)果表明,本文所提出的數(shù)據(jù)管理決策模型對數(shù)據(jù)的相對重要性具有良好的區(qū)分度,所提出的信息融合仿真模型對信息的關(guān)聯(lián)性具有良好的識別能力,所提出的智能優(yōu)化決策模型對決策效用的提升具有良好的規(guī)劃能力。本文的創(chuàng)新成果主要體現(xiàn)在3個方面:（1）闡明了制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動機(jī)理?，F(xiàn)有研究供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響因素尚不完整或者分散于人力資源等供應(yīng)鏈管理之外的領(lǐng)域,對供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的管理分析不夠聚焦與完善,缺乏綜合性研究視角。為了分析制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型管理問題,本文從供應(yīng)鏈管理的本質(zhì)出發(fā),結(jié)合數(shù)字化特點(diǎn)與信息管理學(xué)理論,對制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素進(jìn)行分析和歸納,系統(tǒng)性地提出了制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動要素——數(shù)據(jù)管理、信息融合以及智能優(yōu)化,構(gòu)建了轉(zhuǎn)型驅(qū)動機(jī)理概念模型,探討了驅(qū)動要素的運(yùn)作機(jī)理與遞進(jìn)關(guān)系,從理論角度闡明了制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基本原理,并且通過上市公司的真實(shí)數(shù)據(jù),使用Malmquist指數(shù)法和回歸分析法對所提出的驅(qū)動要素和驅(qū)動機(jī)理進(jìn)行驗(yàn)證,進(jìn)一步證明了本文所提出驅(qū)動要素和驅(qū)動機(jī)理的有效性。（2）構(gòu)建了制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)管理決策模型?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對于制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型中數(shù)據(jù)管理方面的討論多為定性分析,沒有考慮投入產(chǎn)出效率問題。為了提升數(shù)據(jù)管理效率、有效分配企業(yè)資源和精力,本文針對數(shù)據(jù)管理的方案制定問題,建立了數(shù)據(jù)管理體系,構(gòu)建了基于DEMATEL方法和HOQ方法的數(shù)據(jù)管理決策模型,從信息需求決定數(shù)據(jù)需求的角度,對數(shù)據(jù)的相對重要性進(jìn)行區(qū)分,依據(jù)結(jié)果提出數(shù)據(jù)的分級管理方案,并且結(jié)合數(shù)據(jù)管理的數(shù)字化屬性提出不同分級中數(shù)據(jù)的管理建議,從而實(shí)現(xiàn)對制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型中數(shù)據(jù)的高效管理。（3）構(gòu)建了制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能優(yōu)化決策模型。以往對于制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型中管理決策方面的研究多為單一管理點(diǎn)的決策效率提升,沒有考慮所有管理點(diǎn)的整體決策效率問題。為了系統(tǒng)性地提升智能優(yōu)化的決策效率,以及幫助企業(yè)在有限的計(jì)算能力與眾多優(yōu)化需求之間取得平衡,本文針對智能優(yōu)化的路徑規(guī)劃問題,建立了智能優(yōu)化體系,構(gòu)建了基于ISM方法和NK模型的智能優(yōu)化決策模型,從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化目標(biāo)、決策效用三個角度對所構(gòu)建的智能優(yōu)化分析系統(tǒng)進(jìn)行建模與仿真,求解出提升整體決策效用的最佳優(yōu)化路徑作為智能優(yōu)化的路徑方案,從而實(shí)現(xiàn)對制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能優(yōu)化的高效管理。本研究針對制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型缺乏理論指導(dǎo)的問題提出了轉(zhuǎn)型驅(qū)動機(jī)理;針對轉(zhuǎn)型驅(qū)動要素管理的深入研究問題形成了轉(zhuǎn)型驅(qū)動要素研究方法;針對轉(zhuǎn)型管理內(nèi)容零散不全問題構(gòu)建了驅(qū)動要素的內(nèi)容體系與架構(gòu);針對轉(zhuǎn)型管理效率問題分別構(gòu)建了轉(zhuǎn)型驅(qū)動要素決策模型與管理方案。綜上所述,本文從管理與決策的角度為制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型建立了一套完整的基本思想和管理方案,有利于構(gòu)建制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論;有利于建立制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型管理體系;并且有利于提升制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型管理效率。
孫肖坤[3]（2021）在《復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制方法及信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)》文中提出隨著全球范圍內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢的動態(tài)穩(wěn)定發(fā)展,復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目在國內(nèi)外均呈持續(xù)增長的態(tài)勢,國際工程項(xiàng)目市場的競爭愈發(fā)激烈。復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目事關(guān)民生和經(jīng)濟(jì)效益,其開發(fā)建設(shè)會對國家和社會產(chǎn)生廣泛而深遠(yuǎn)的影響。在工程建設(shè)領(lǐng)域,許多投資主體擁有雄厚的資金實(shí)力和豐富的開發(fā)建設(shè)經(jīng)驗(yàn),并開始涉足復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目的開發(fā)建設(shè),項(xiàng)目投資規(guī)模越來越大,建設(shè)周期越來越長,參與建設(shè)的單位越來越多,不確定性帶來的項(xiàng)目風(fēng)險也愈發(fā)復(fù)雜。隨著時代的發(fā)展,復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目逐漸成為項(xiàng)目管理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。然而,在項(xiàng)目建設(shè)過程中,投資效率低下、費(fèi)用超支等現(xiàn)象屢見不鮮,項(xiàng)目執(zhí)行情況在各層面上不盡如人意,傳統(tǒng)的項(xiàng)目管理理論已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)階段管理實(shí)踐的需求。因此,從復(fù)雜性視角出發(fā)對項(xiàng)目管理領(lǐng)域進(jìn)行研究就成為一種新的解決思路。如何對項(xiàng)目復(fù)雜性進(jìn)行科學(xué)、系統(tǒng)以及深入的分析,如何在項(xiàng)目建設(shè)過程中動態(tài)、全面地掌握項(xiàng)目費(fèi)用狀態(tài),如何判斷工程費(fèi)用實(shí)際狀態(tài)與計(jì)劃的偏差嚴(yán)重程度,如何對項(xiàng)目費(fèi)用偏差做出科學(xué)的警報(bào)和預(yù)測,如何有依據(jù)地對工程項(xiàng)目的費(fèi)用偏差進(jìn)行有效糾偏控制,就成為擺在管理者面前的一個理論和實(shí)踐問題。為了更加科學(xué)有效地針對復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用實(shí)施監(jiān)控管理,本文運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)相關(guān)理論和方法,建立了基于復(fù)雜性視角的建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差影響因素的系統(tǒng)動力學(xué)模型,構(gòu)建了項(xiàng)目費(fèi)用偏差的警報(bào)及預(yù)測模型,梳理了項(xiàng)目全生命周期不同費(fèi)用偏差程度下的糾偏流程,進(jìn)而分析并設(shè)計(jì)了以理論模型為基礎(chǔ)的復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制信息系統(tǒng)。具體研究內(nèi)容包括以下四個部分:（1）基于系統(tǒng)動力學(xué)的費(fèi)用偏差關(guān)鍵影響因素識別研究。首先,對復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目的費(fèi)用監(jiān)控模式進(jìn)行概述;在此基礎(chǔ)上,對系統(tǒng)動力學(xué)相關(guān)基礎(chǔ)理論及其應(yīng)用在建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制領(lǐng)域的可行性進(jìn)行分析;然后,將復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目作為一個整體系統(tǒng),對項(xiàng)目建設(shè)各階段內(nèi)費(fèi)用偏差影響因素之間的關(guān)系進(jìn)行分析識別,構(gòu)建系統(tǒng)動力學(xué)反饋圖模型,確定主要變量,內(nèi)生變量、外生變量,建立各變量之間方程關(guān)系;最后,通過Vensim軟件模擬仿真,建立動態(tài)控制模型并驗(yàn)證其可行性和有效性,識別出費(fèi)用偏差關(guān)鍵影響因素及其影響程度,并對模擬結(jié)果進(jìn)行分析。（2）復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差警報(bào)及預(yù)測模型研究。首先對復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目不同階段費(fèi)用偏差計(jì)算的需求及特點(diǎn)進(jìn)行分析,據(jù)此選取適用于復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差警報(bào)的方法模型;然后對K-Means聚類算法進(jìn)行缺陷分析,引入貼近度概念,并將邊界均值算子作為主要方法對經(jīng)典K-means聚類進(jìn)行改進(jìn),有效克服了主觀隨意性和警情區(qū)間不連續(xù)的問題;最后通過算例分析證實(shí)了本模型的有效性。復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差預(yù)測模型是偏差警報(bào)模型的后續(xù)研究。首先,全面論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)原理,對其在復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差預(yù)測研究中的可行性和適用性進(jìn)行了分析;然后,利用仿生算法對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn),優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的初始網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值,并將歷史數(shù)據(jù)輸入模型中進(jìn)行訓(xùn)練獲得成熟模型;同時,將現(xiàn)階段的費(fèi)用偏差進(jìn)行子目費(fèi)用分析,將總偏差最終分?jǐn)傊撩恳粋€子目費(fèi)用的擾動因素,深度分析復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目中不同活動對費(fèi)用偏差的影響,在當(dāng)前費(fèi)用偏差情況已知的情況下,研究其對未來費(fèi)用偏差的影響程度并予以量化,判定即將發(fā)生的項(xiàng)目警情及其位置,有效輔助項(xiàng)目費(fèi)用管理方采取措施進(jìn)行處理,實(shí)現(xiàn)真正意義上的項(xiàng)目費(fèi)用事前控制。（3）復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制策略及效果評價研究。首先,針對復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制策略,挖掘了流程再造和協(xié)同理論與之相適應(yīng)的契合點(diǎn),梳理了費(fèi)用偏差控制中流程再造和協(xié)同的目標(biāo)和原則;其次,針對復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目在前期決策階段、中期實(shí)施階段、后期運(yùn)維階段所面臨的不同費(fèi)用偏差警情,明確各階段責(zé)任方,梳理并總結(jié)出具體的糾偏操作流程和控制策略;為了增強(qiáng)該糾偏流程的適用性,本節(jié)首次提出了糾偏效果評價,從控制能力、控制效果、經(jīng)濟(jì)和社會效果等角度構(gòu)建指標(biāo)體系,構(gòu)建了基于支撐度理論的模糊群決策模型,對糾偏效果進(jìn)行評價,給出反饋結(jié)果,推動糾偏策略的持續(xù)改進(jìn)。（4）復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究。把研究的理論和構(gòu)建的模型拓展到實(shí)際的項(xiàng)目費(fèi)用管理中,提出了復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)。首先,對復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制系統(tǒng)進(jìn)行了定義,對系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)、系統(tǒng)用戶和系統(tǒng)需求進(jìn)行分析,確定了系統(tǒng)的非功能需求和功能需求;然后構(gòu)建費(fèi)用偏差控制系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)框架結(jié)構(gòu),從系統(tǒng)開發(fā)方法、系統(tǒng)開發(fā)平臺、系統(tǒng)功能模塊、系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫四個角度對系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)深入的設(shè)計(jì);在涉及到系統(tǒng)關(guān)鍵的實(shí)施技術(shù)方面,對開發(fā)技術(shù)選型進(jìn)行了結(jié)構(gòu)性論述,并對數(shù)據(jù)倉庫的核心設(shè)計(jì)理念進(jìn)行了詳細(xì)介紹,設(shè)計(jì)了系統(tǒng)模型管理模塊的結(jié)構(gòu)和重點(diǎn)功能。該系統(tǒng)包括費(fèi)用偏差警報(bào)、費(fèi)用偏差預(yù)測、費(fèi)用偏差控制、糾偏效果評價等功能。
石蘭[4]（2021）在《入侵報(bào)警數(shù)據(jù)融合與關(guān)聯(lián)分析方法研究》文中進(jìn)行了進(jìn)一步梳理黑客或惡意攻擊者通過各種方法入侵網(wǎng)絡(luò),導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)環(huán)境面臨著大量具有針對性、隱蔽性和滲透性的潛在威脅,網(wǎng)絡(luò)安全面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。入侵檢測系統(tǒng)（Intrusion Detection System,IDS）作為安全防御系統(tǒng)被用來檢測網(wǎng)絡(luò)環(huán)境是否存在入侵行為,并針對各種入侵行為產(chǎn)生相應(yīng)的報(bào)警數(shù)據(jù),便于安全管理人員采取相應(yīng)的防御措施,然而IDS在實(shí)際應(yīng)用中會產(chǎn)生大量冗余、錯誤的報(bào)警,使得管理人員難以從中找到關(guān)鍵的報(bào)警信息,并且這些低級報(bào)警數(shù)據(jù)不能展示出攻擊全貌,從而導(dǎo)致管理人員無法根據(jù)完整的攻擊過程來識別入侵者的攻擊策略。針對上述問題,論文針對入侵報(bào)警數(shù)據(jù)融合與關(guān)聯(lián)分析方法進(jìn)行研究,旨在減少冗余報(bào)警數(shù)據(jù),并通過關(guān)聯(lián)分析構(gòu)建較為全面的攻擊場景以識別攻擊意圖,主要研究工作如下:（1）由于IDS存在的一些缺陷,如冗余報(bào)警多、誤報(bào)率高,以及產(chǎn)生的報(bào)警數(shù)據(jù)只能反應(yīng)攻擊過程中的單步攻擊但無法展示攻擊全貌的問題,提出一種入侵報(bào)警數(shù)據(jù)融合和關(guān)聯(lián)分析的層次模型。該模型適用于當(dāng)前復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,并能夠應(yīng)對當(dāng)前IDS產(chǎn)生的報(bào)警冗余率高、誤報(bào)率高的問題,而且可以全面展示攻擊者的攻擊過程。此外,還根據(jù)構(gòu)建的模型進(jìn)行了相應(yīng)的原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)。（2）針對報(bào)警數(shù)據(jù)中普遍存在大量冗余或者誤報(bào)的報(bào)警,難以從中找出關(guān)鍵的安全事件的問題,且考慮到報(bào)警屬性間存在著一定的關(guān)聯(lián),提出一種基于改進(jìn)譜聚類的報(bào)警數(shù)據(jù)融合方法。為了減少矩陣計(jì)算時間,該方法首先將報(bào)警數(shù)據(jù)按照攻擊類型進(jìn)行分組;其次以譜聚類算法為基礎(chǔ),通過利用屬性相似度度量方法來計(jì)算各組報(bào)警數(shù)據(jù)的相似度,進(jìn)而將相似度較高的報(bào)警數(shù)據(jù)聚到一個簇中;最后對同一個簇中的報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以有效減少冗余報(bào)警數(shù)據(jù),降低IDS的誤報(bào)率。（3）針對現(xiàn)有報(bào)警關(guān)聯(lián)方法作用比較單一,大多依賴先驗(yàn)知識庫難以發(fā)現(xiàn)新的攻擊模式的問題,提出一種基于攻擊場景構(gòu)建的報(bào)警關(guān)聯(lián)分析方法。該方法首先利用動態(tài)時間窗口來劃分場景;然后考慮到報(bào)警之間存在的因果關(guān)系,采用基于因果關(guān)聯(lián)和格蘭杰因果檢驗(yàn)兩種互補(bǔ)的關(guān)聯(lián)方法對同一場景中的報(bào)警數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián);最后根據(jù)關(guān)聯(lián)結(jié)果重建攻擊場景。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠提高關(guān)聯(lián)效率,還原出較為完整的攻擊過程,并能有效去除孤立的報(bào)警數(shù)據(jù)。
李倩[5]（2021）在《基于機(jī)器學(xué)習(xí)的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化》文中研究指明衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)因其廣覆蓋、低延時、寬帶化的特點(diǎn)成為現(xiàn)在通信網(wǎng)絡(luò)的主力軍,而路由問題是衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的重要一環(huán)。因衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)自身存在的拓?fù)鋭討B(tài)變化、星上載荷資源受限的特點(diǎn),現(xiàn)有分布式路由解決方案存在不能實(shí)時感知網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)變化,繼而造成網(wǎng)絡(luò)負(fù)載不均衡、易擁塞等問題。軟件定義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展為路由優(yōu)化問題提供了新的解決思路。數(shù)控分離的架構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)具備更高的靈活性。在路由優(yōu)化問題中,網(wǎng)絡(luò)測量和路由優(yōu)化策略是兩個關(guān)鍵組成部分。有效的實(shí)時網(wǎng)絡(luò)測量為路由優(yōu)化策略的生成提供了基礎(chǔ),這使網(wǎng)絡(luò)可以感知擁塞。現(xiàn)有的帶外網(wǎng)絡(luò)遙測技術(shù)會傳輸額外的探針以測量網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),這種測量方式不可避免的會引發(fā)“觀察者”效應(yīng),從而帶來測量信息不準(zhǔn)確的問題。此外,復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和路由優(yōu)化策略之間的關(guān)系很難用精確的數(shù)學(xué)模型來描述。因此,本文結(jié)合軟件定義網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)思想,提出了一種新型的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化方法。該方法中數(shù)據(jù)平面由低軌衛(wèi)星群組成,通過數(shù)據(jù)平面編程語言自定義每個衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)包處理過程的方式實(shí)現(xiàn)報(bào)文快速轉(zhuǎn)發(fā)和低成本、高精度的網(wǎng)絡(luò)測量?？刂破矫婕胁渴鹪谟?jì)算和存儲資源充足的地面控制中心,利用具備自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)解決復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)測量信息與路由優(yōu)化策略之間難以建模的問題,實(shí)現(xiàn)智能化路由決策,從而達(dá)到最大程度地減少網(wǎng)絡(luò)最大鏈路利用率的優(yōu)化目標(biāo)。論文的主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新工作總結(jié)如下:·設(shè)計(jì)了一種基于數(shù)據(jù)平面變成語言P4的數(shù)據(jù)包處理邏輯,并將帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)測量與數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制相融合,實(shí)現(xiàn)低開銷、高精度的網(wǎng)絡(luò)實(shí)時測量?！ぬ岢鲆环N將機(jī)器學(xué)習(xí)算法整合進(jìn)控制平面的路由策略生成方案,利用機(jī)器學(xué)習(xí)的自學(xué)習(xí)、自收斂特性實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的自優(yōu)化。·設(shè)計(jì)并搭建了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化系統(tǒng)原型,并從網(wǎng)絡(luò)最大鏈路利用率、流完成時間、數(shù)據(jù)包延時三個方面將本文方案與現(xiàn)有幾種常見的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由方案作了性能對比分析。
葉麗（蓋婭麗麗）（Lily Gaia Ye）[6]（2021）在《論用藝術(shù)提升醫(yī)學(xué)博物館的公共性》文中指出博物館不僅作為一個具有歷史性、文化性和公共性的展示、教育和休閑的空間,同時也是一個公共文化服務(wù)的機(jī)構(gòu),它是現(xiàn)代語境下文化再生產(chǎn)必不可少的場域。隨著社會進(jìn)入信息數(shù)字化的生物醫(yī)學(xué)的21世紀(jì),博物館正走向多元化的發(fā)展方向,尤其是在構(gòu)建和提升博物館公共性和民主性方面。博物館的公共性是現(xiàn)代博物館進(jìn)行各項(xiàng)工作的基礎(chǔ),如何創(chuàng)生和提高醫(yī)學(xué)博物館的公共性就成為了本論文研究討論的重點(diǎn)。全文主要以藝術(shù)的親和性與數(shù)字科技的傳播性為視角,以醫(yī)學(xué)博物館的歷史演進(jìn)、展覽藏品、公眾教育和公共空間的多重維度為切入點(diǎn),論文分為六個部分展開研討。首先,從回顧西方醫(yī)學(xué)博物館的產(chǎn)生、發(fā)展和演變開始,以醫(yī)學(xué)知識的傳承記載、人體標(biāo)本的收藏保存和醫(yī)學(xué)教育為主軸,總結(jié)醫(yī)學(xué)博物館在歷史各個階段的里程碑事件和重要醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)。接著從回顧藝術(shù)與醫(yī)學(xué)的交融演繹的關(guān)系入手,分析了藝術(shù)對醫(yī)學(xué)的發(fā)展進(jìn)步和傳承的歷史貢獻(xiàn),藝術(shù)品本身和博物館治療對人類身心健康和疾病的療愈功效。其次,結(jié)合麥克盧漢提出的“媒介即訊息”理論,拓展了醫(yī)學(xué)博物館改革的思維模式,討論了如何在展品和展覽空間的設(shè)計(jì)中注入藝術(shù)審美概念,探索運(yùn)用多媒體、數(shù)字技術(shù)和人工智能等高新科技來提升醫(yī)學(xué)博物館對公眾的吸引力,從而改善公眾教育的可能性。然后,借鑒最前沿的重組教育的理念,分析了在醫(yī)學(xué)博物館的公眾普及教育中如何形成新的學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng),以自主導(dǎo)向的體驗(yàn)式、社會性和分散式學(xué)習(xí)為特征,創(chuàng)造出特殊的文化景觀和開放的公共場域的新型醫(yī)學(xué)博物館空間,有效地達(dá)成普及健康衛(wèi)生教育的重要職能。探究了在信息網(wǎng)絡(luò)全球化的后真相時代,醫(yī)學(xué)博物館在公眾健康教育方面不可替代的優(yōu)勢,提出了博物館公共教育的策略。接著結(jié)合布爾迪厄“文化再生產(chǎn)”理論以公眾化的視角,闡述了用藝術(shù)提升醫(yī)學(xué)博物館公共性,從而打破現(xiàn)有文化區(qū)隔的可能性,推演了藝術(shù)與醫(yī)學(xué)的跨界融合將極大程度地推動醫(yī)學(xué)博物館的健康知識民主化的進(jìn)程。最后,以列斐伏爾“空間的生產(chǎn)”作為理論原點(diǎn),首次提出了未來大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館的概念,結(jié)合文化資本再生產(chǎn)理論探究在未來大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館的再生產(chǎn)模式、路徑及其在公眾教育方面的策略,展望了未來大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館對社會福祉和健康文化的貢獻(xiàn)。希望該研究結(jié)果能為傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)博物館的改革和發(fā)展提供一些理論參考,對醫(yī)學(xué)博物館的公共性和公眾健康教育的發(fā)展和未來布局有一定的借鑒作用。
Editorial Department of China Journal of Highway and Transport;[7]（2021）在《中國橋梁工程學(xué)術(shù)研究綜述·2021》文中研究說明為了促進(jìn)中國橋梁工程學(xué)科的發(fā)展,系統(tǒng)梳理了近年來國內(nèi)外橋梁工程領(lǐng)域（包括結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、建造技術(shù)、運(yùn)維保障、防災(zāi)減災(zāi)等）的學(xué)術(shù)研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)前沿、存在問題、具體對策及發(fā)展前景。首先總結(jié)了橋梁工程學(xué)科在新材料與結(jié)構(gòu)體系、工業(yè)化與智能建造、抗災(zāi)變能力、智能化與信息化等方面取得的最新進(jìn)展;然后分別對上述橋梁工程領(lǐng)域各方面的內(nèi)容進(jìn)行了系統(tǒng)梳理:橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方面重點(diǎn)探討了鋼橋及組合結(jié)構(gòu)橋梁、高性能材料與結(jié)構(gòu)、深水橋梁基礎(chǔ)的研究現(xiàn)狀;橋梁建造新技術(shù)方面綜述了鋼結(jié)構(gòu)橋梁施工新技術(shù)、預(yù)制裝配技術(shù)以及橋梁快速建造技術(shù);橋梁運(yùn)維方面總結(jié)了橋梁檢測、監(jiān)測與評估加固的最新研究;橋梁防災(zāi)減災(zāi)方面突出了抗震減震、抗風(fēng)、抗火、抗撞和抗水的研究新進(jìn)展;同時對橋梁工程領(lǐng)域各方向面臨的關(guān)鍵問題、主要挑戰(zhàn)及未來發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望,以期對橋梁工程學(xué)科的學(xué)術(shù)研究和工程實(shí)踐提供新的視角和基礎(chǔ)資料。（北京工業(yè)大學(xué)韓強(qiáng)老師提供初稿）
申自浩[8]（2020）在《基于機(jī)器學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測關(guān)鍵技術(shù)研究》文中研究說明物聯(lián)網(wǎng)在可穿戴設(shè)備、智能傳感器和家用電器等領(lǐng)域的快速發(fā)展,將影響我們生活的方方面面。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量正在迅速增加,預(yù)計(jì)到2020年底,將有500億臺設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備尤其是感知層節(jié)點(diǎn)本身的漏洞很容易受到攻擊者的攻擊,此外,幾乎每個新應(yīng)用程序附帶的代碼漏洞都是一個安全威脅,傳統(tǒng)的防病毒軟件不太可能預(yù)防和阻止這種威脅。針對各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)攻擊以各種形式出現(xiàn),正在成為物聯(lián)網(wǎng)安全最嚴(yán)重的威脅之一。研究物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測技術(shù),對于提高物聯(lián)網(wǎng)安全具有重要意義。機(jī)器學(xué)習(xí)可以從以往的經(jīng)驗(yàn)中教機(jī)器像人類一樣學(xué)習(xí),將機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測中,為物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測技術(shù)的發(fā)展帶來了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)在物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測和網(wǎng)絡(luò)防御中的作用至關(guān)重要,機(jī)器學(xué)習(xí)在物聯(lián)網(wǎng)安全方面的應(yīng)用尚未充分發(fā)揮其潛力。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測技術(shù),本文對物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入的研究,以解決物聯(lián)網(wǎng)在攻擊節(jié)點(diǎn)分類,攻擊檢測方法和攻擊檢測模型方面的安全技術(shù)問題。本文的研究內(nèi)容包括建立物聯(lián)網(wǎng)安全威脅模型、基于暗網(wǎng)流量和SVM-RS-Ada Boost算法的物聯(lián)網(wǎng)攻擊節(jié)點(diǎn)分類方法、支持零日攻擊檢測的基于IGAN和PSOKmeans的物聯(lián)網(wǎng)安全威脅檢測方法。最后,本文提出了一個基于DT-DNN的物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測模型,并基于該模型實(shí)現(xiàn)了一個適用于對等通信的輕量級攻擊檢測系統(tǒng)。具體說來,本文的主要研究工作和創(chuàng)新之處包括以下幾個方面:1、針對物聯(lián)網(wǎng)面臨的安全攻擊威脅問題,本文建立了一種多維度的物聯(lián)網(wǎng)安全威脅模型。物聯(lián)網(wǎng)面臨著多種威脅,本文分析了物聯(lián)網(wǎng)安全需求以及物聯(lián)網(wǎng)面臨的攻擊方法,為做好物聯(lián)網(wǎng)安全防范指明了方向。物聯(lián)網(wǎng)面臨的攻擊方法較多,對其按照不同的視角劃分會得到不同的分類結(jié)果,本文從多個維度的視角考慮,建立了一個適用于物聯(lián)網(wǎng)的安全威脅模型,為進(jìn)一步進(jìn)行攻擊檢測奠定了基礎(chǔ)。2、針對暗網(wǎng)流量數(shù)據(jù)在攻擊檢測中的重要價值,本文結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),提出了一種基于暗網(wǎng)流量與SVM-RS-Ada Boost的物聯(lián)網(wǎng)攻擊節(jié)點(diǎn)分類方法。為了對物聯(lián)網(wǎng)通信中的流量數(shù)據(jù)所包含的攻擊行為進(jìn)行有效檢測,本文采用概率模型對暗網(wǎng)流量數(shù)據(jù)中配置錯誤流量進(jìn)行判定,利用改進(jìn)的Relieff-S算法進(jìn)行特征優(yōu)化提取,利用SVM模型作為弱分類器,進(jìn)而將其與Ada Boost集成學(xué)習(xí)模型進(jìn)行結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了一種新的物聯(lián)網(wǎng)攻擊節(jié)點(diǎn)分類方法,最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了SVM-RS-Ada Boost算法的有效性,為識別物聯(lián)網(wǎng)中攻擊節(jié)點(diǎn)及其分類提供了依據(jù)。3、針對物聯(lián)網(wǎng)中攻擊檢測問題尤其是零日攻擊檢測,本文提出了一種基于IGAN和PSOKmeans的物聯(lián)網(wǎng)安全威脅檢測方法。本文通過分析本地物聯(lián)網(wǎng)特點(diǎn),針對數(shù)據(jù)集中攻擊類型不均衡情況,對數(shù)據(jù)集中少數(shù)攻擊類型數(shù)據(jù)利用改進(jìn)的IGAN訓(xùn)練擴(kuò)充,選擇無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法K-Means,并利用粒子群優(yōu)化算法PSO對其進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)高效的檢測。本文設(shè)計(jì)的基于IGAN和PSOKmeans的攻擊檢測方法,通過對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取,對攻擊類型不均衡的數(shù)據(jù)集擴(kuò)充,分類器參數(shù)優(yōu)化改進(jìn),最后基于PSOKmeans實(shí)現(xiàn)分類檢測。本文通過采用不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。4、針對采用對等通信靈活接入物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行攻擊檢測的問題,本文提出了一種基于DT-DNN的物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測模型,基于此實(shí)現(xiàn)了工作在傳輸層的輕量級攻擊檢測系統(tǒng)。結(jié)合決策樹與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),本文提出了一個基于DT-DNN的異常攻擊檢測模型。基于此模型,實(shí)現(xiàn)了一個輕量級物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)部署在一個智能的便攜式設(shè)備上,可以保護(hù)物聯(lián)網(wǎng)的安全,同時又不影響其連接性。無線連接有助于設(shè)備移動和提高該攻擊檢測系統(tǒng)的適應(yīng)性。本文提出的基于決策樹與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的異常檢測方法,與傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測方法不同,克服了基于規(guī)則的安全檢測方法的缺點(diǎn),使其能夠適應(yīng)既定和未知的敵對環(huán)境。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于DT-DNN模型的攻擊檢測系統(tǒng)在多種攻擊的檢測中取得了良好的檢測效果。
二、一種將主動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)管理的方案（論文開題報(bào)告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準(zhǔn)備的觀點(diǎn)或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲管理單元結(jié)構(gòu)并詳細(xì)分析其設(shè)計(jì)過程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲器并行查找,支持粗粒度為64KB和細(xì)粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級分層頁表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細(xì)論述了四級頁表轉(zhuǎn)換過程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的一個重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象從而得到有關(guān)信息。
實(shí)驗(yàn)法：通過主支變革、控制研究對象來發(fā)現(xiàn)與確認(rèn)事物間的因果關(guān)系。
文獻(xiàn)研究法：通過調(diào)查文獻(xiàn)來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實(shí)證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實(shí)踐的需要提出設(shè)計(jì)。
定性分析法：對研究對象進(jìn)行“質(zhì)”的方面的研究，這個方法需要計(jì)算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過具體的數(shù)字，使人們對研究對象的認(rèn)識進(jìn)一步精確化。
跨學(xué)科研究法：運(yùn)用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進(jìn)行研究。
功能分析法：這是社會科學(xué)用來分析社會現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設(shè)一個與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、一種將主動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)管理的方案（論文提綱范文）
（1）計(jì)算光學(xué)成像：何來，何處，何去，何從？（論文提綱范文）
| 0 引言 |
| 1 計(jì)算光學(xué)成像：何來？ |
| 1.1 成像系統(tǒng)的雛形 |
| 1.2 光學(xué)成像系統(tǒng)的誕生——金屬光化學(xué)攝影 |
| 1.3 第一次成像革命——感光版光化學(xué)攝影 |
| 1.4 第二次成像革命——膠卷光化學(xué)攝影 |
| 1.5 第三次成像革命——數(shù)碼相機(jī) |
| 1.6 第四次成像革命——計(jì)算成像?! |
| 2 計(jì)算光學(xué)成像：何處？ |
| 2.1 功能提升 |
| 2.1.1 相位成像 |
| 2.1.2 光譜成像 |
| 2.1.3 偏振成像 |
| 2.1.4 三維成像 |
| 2.1.5 光場成像 |
| 2.1.6 斷層(體)成像 |
| 2.1.7 相干測量 |
| 2.2 性能提升 |
| 2.2.1 空間分辨 |
| 2.2.2 時間分辨 |
| 2.2.3 靈敏度 |
| 2.2.4 信息通量 |
| 2.3 成像系統(tǒng)簡化與智能化 |
| 2.3.1 單像素成像 |
| 2.3.2 無透鏡成像 |
| 2.3.3 自適應(yīng)光學(xué) |
| 2.3.4 散射介質(zhì)成像 |
| 2.3.5 非視域成像 |
| 2.3.6 基于場景校正 |
| 3 計(jì)算光學(xué)成像：何去？ |
| 3.1 優(yōu)勢 |
| 3.1.1“物理域”和“計(jì)算域”的協(xié)同 |
| 3.1.2 潛在的“通用理論框架” |
| 3.2 弱點(diǎn) |
| 3.2.1 成本與代價 |
| 3.2.2 數(shù)學(xué)模型≈甚至于≠物理過程 |
| 3.2.3 定制化vs標(biāo)準(zhǔn)化 |
| 3.2.4 技術(shù)優(yōu)勢vs市場需求 |
| 3.3 機(jī)會 |
| 3.3.1 科學(xué)儀器 |
| 3.3.2 商業(yè)工業(yè) |
| 3.3.3 國防安全 |
| 3.4 威脅 |
| 4 計(jì)算光學(xué)成像：何從？ |
| 4.1 新型光學(xué)器件與光場調(diào)控機(jī)制 |
| 4.2 高性能圖像傳感器的發(fā)展 |
| 4.3 新興的數(shù)學(xué)與算法工具 |
| 4.4 計(jì)算性能的提升 |
| 4.4.1 專用芯片 |
| 4.4.2 新材料和新器件 |
| 4.4.3 云計(jì)算 |
| 4.4.4 光計(jì)算 |
| 4.4.5 量子計(jì)算 |
| 4.5 人工智能 |
| 5 結(jié)論與展望 |
（2）制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)理與決策模型（論文提綱范文）
| 致謝 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景與研究問題 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究問題 |
| 1.2 文獻(xiàn)綜述 |
| 1.2.1 企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)概念 |
| 1.2.2 企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的因素分析 |
| 1.2.3 企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型思路 |
| 1.3 研究意義 |
| 1.4 范圍界定 |
| 1.4.1 研究層面界定 |
| 1.4.2 企業(yè)類型界定 |
| 1.4.3 供應(yīng)鏈管理范圍與成員地位界定 |
| 1.4.4 詞匯用語簡寫 |
| 1.5 研究內(nèi)容、方法與技術(shù)路線 |
| 1.5.1 研究內(nèi)容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技術(shù)路線 |
| 1.6 本章小結(jié) |
| 2 相關(guān)基礎(chǔ)理論與方法 |
| 2.1 基礎(chǔ)理論 |
| 2.1.1 供應(yīng)鏈管理理論 |
| 2.1.2 信息管理學(xué)理論 |
| 2.1.3 系統(tǒng)工程理論 |
| 2.2 模型方法 |
| 2.2.1 統(tǒng)計(jì)分析方法 |
| 2.2.2 復(fù)雜系統(tǒng)分析方法 |
| 2.2.3 仿真分析法 |
| 2.3 本章小結(jié) |
| 3 制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)理分析 |
| 3.1 制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題分析 |
| 3.1.1 供應(yīng)鏈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)需求 |
| 3.1.2 供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)涵與目標(biāo) |
| 3.1.3 供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型基本原則 |
| 3.2 制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動要素及概念模型 |
| 3.2.1 供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型難點(diǎn) |
| 3.2.2 供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動要素提出 |
| 3.2.3 供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動機(jī)理概念模型 |
| 3.2.4 供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動要素運(yùn)作管理 |
| 3.3 制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動機(jī)理實(shí)證檢驗(yàn) |
| 3.3.1 實(shí)證方法與數(shù)據(jù)的選擇 |
| 3.3.2 供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測量與分析 |
| 3.3.3 供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動作用驗(yàn)證與分析 |
| 3.4 供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動要素研究方法 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 4 制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)管理決策 |
| 4.1 轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)管理問題提出 |
| 4.1.1 數(shù)據(jù)管理業(yè)務(wù)需求與管理原則 |
| 4.1.2 數(shù)據(jù)管理的目標(biāo)與問題描述 |
| 4.1.3 數(shù)據(jù)管理的研究思路 |
| 4.2 轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)分析 |
| 4.2.1 數(shù)據(jù)管理的數(shù)字化屬性 |
| 4.2.2 數(shù)據(jù)來源分類 |
| 4.2.3 數(shù)據(jù)內(nèi)容與作用 |
| 4.2.4 數(shù)據(jù)管理與信息需求的關(guān)系 |
| 4.3 基于信息需求的轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)管理決策建模 |
| 4.3.1 決策模型的選擇與適用性 |
| 4.3.2 基于DEMATEL方法的信息需求重要度建模 |
| 4.3.3 基于HOQ方法的數(shù)據(jù)管理要素重要度建模 |
| 4.4 基于信息需求的數(shù)據(jù)管理方案制定 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 5 制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息融合建模 |
| 5.1 轉(zhuǎn)型信息融合問題提出 |
| 5.1.1 信息融合的業(yè)務(wù)需求與管理原則 |
| 5.1.2 信息融合的目標(biāo)與問題描述 |
| 5.1.3 信息融合的研究思路 |
| 5.2 轉(zhuǎn)型信息融合系統(tǒng)分析 |
| 5.2.1 信息融合的數(shù)字化屬性 |
| 5.2.2 信息的內(nèi)容與作用 |
| 5.2.3 信息融合的主要環(huán)節(jié) |
| 5.2.4 信息融合與業(yè)務(wù)流程的關(guān)系 |
| 5.3 基于業(yè)務(wù)流程的轉(zhuǎn)型信息融合仿真建模 |
| 5.3.1 仿真模型的選擇與適用性 |
| 5.3.2 基于供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)流程的Petri網(wǎng)建模 |
| 5.3.3 網(wǎng)系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)信息要素識別 |
| 5.4 基于業(yè)務(wù)流程的信息融合方案制定 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 6 制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型智能優(yōu)化決策 |
| 6.1 轉(zhuǎn)型智能優(yōu)化問題提出 |
| 6.1.1 智能優(yōu)化業(yè)務(wù)需求與管理原則 |
| 6.1.2 智能優(yōu)化目標(biāo)與問題描述 |
| 6.1.3 智能優(yōu)化的研究思路 |
| 6.2 轉(zhuǎn)型智能優(yōu)化系統(tǒng)分析 |
| 6.2.1 智能優(yōu)化的數(shù)字化屬性 |
| 6.2.2 智能優(yōu)化的內(nèi)容與作用 |
| 6.2.3 智能優(yōu)化系統(tǒng)架構(gòu) |
| 6.2.4 智能優(yōu)化與決策效用的關(guān)系 |
| 6.3 基于決策效用的轉(zhuǎn)型智能優(yōu)化決策建模 |
| 6.3.1 決策模型的選擇與適用性 |
| 6.3.2 基于ISM方法的智能優(yōu)化結(jié)構(gòu)建模 |
| 6.3.3 基于NK模型的智能優(yōu)化路徑建模 |
| 6.4 基于決策效用的智能優(yōu)化方案制定 |
| 6.5 本章小結(jié) |
| 7 實(shí)例分析 |
| 7.1 實(shí)例介紹 |
| 7.2 數(shù)據(jù)管理決策分析 |
| 7.3 信息融合建模分析 |
| 7.4 智能優(yōu)化路徑分析 |
| 7.5 本章小結(jié) |
| 8 結(jié)論與展望 |
| 8.1 結(jié)論 |
| 8.2 創(chuàng)新點(diǎn) |
| 8.3 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 作者簡歷及攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果 |
| 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集 |
（3）復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制方法及信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景和意義 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 項(xiàng)目費(fèi)用控制研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 預(yù)警方法研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.4 糾偏策略研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.5 信息系統(tǒng)應(yīng)用研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 主要研究內(nèi)容和技術(shù)路線 |
| 1.4 主要創(chuàng)新點(diǎn) |
| 第2章 相關(guān)基礎(chǔ)理論研究 |
| 2.1 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目特點(diǎn)及費(fèi)用控制分析 |
| 2.1.1 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目特點(diǎn)分析 |
| 2.1.2 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制參與主體 |
| 2.1.3 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用控制復(fù)雜性分析 |
| 2.2 費(fèi)用偏差控制相關(guān)理論研究 |
| 2.2.1 費(fèi)用偏差控制內(nèi)涵 |
| 2.2.2 費(fèi)用偏差影響因素分析 |
| 2.2.3 費(fèi)用偏差控制基本原則 |
| 2.3 費(fèi)用偏差控制模型及方法研究 |
| 2.3.1 偏差特征系統(tǒng)動力學(xué)理論 |
| 2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 |
| 2.3.3 費(fèi)用偏差預(yù)警聚類方法 |
| 2.3.4 費(fèi)用偏差控制策略及評價理論 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 基于系統(tǒng)動力學(xué)的費(fèi)用偏差影響因素識別研究 |
| 3.1 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用監(jiān)控模式 |
| 3.1.1 費(fèi)用監(jiān)控模式特征分析 |
| 3.1.2 費(fèi)用監(jiān)控模式構(gòu)建 |
| 3.1.3 費(fèi)用監(jiān)控模式運(yùn)行流程 |
| 3.2 費(fèi)用偏差影響因素的系統(tǒng)動力學(xué)模型構(gòu)建 |
| 3.2.1 系統(tǒng)動力學(xué)的基本理論 |
| 3.2.2 基于系統(tǒng)動力學(xué)的費(fèi)用偏差控制的可行性分析 |
| 3.2.3 系統(tǒng)動力學(xué)模型構(gòu)建 |
| 3.3 費(fèi)用偏差影響因素的子系統(tǒng)方程式建立 |
| 3.3.1 系統(tǒng)動力學(xué)建模中涉及到的數(shù)學(xué)方法 |
| 3.3.2 影響因素的子系統(tǒng)方程式建立 |
| 3.4 系統(tǒng)動力學(xué)模型仿真和分析 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的費(fèi)用偏差控制方法研究 |
| 4.1 工程建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差計(jì)算需求及特點(diǎn)分析 |
| 4.2 基于K-means算法的費(fèi)用偏差警情計(jì)算模型研究 |
| 4.2.1 K-means聚類理論及缺陷分析 |
| 4.2.2 K-means聚類方法改進(jìn)及適用性研究 |
| 4.2.3 基于改進(jìn)K-means算法的費(fèi)用偏差計(jì)算模型構(gòu)建 |
| 4.3 基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的費(fèi)用偏差計(jì)算模型研究 |
| 4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理分析 |
| 4.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的改進(jìn)及適用性研究 |
| 4.3.3 基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的費(fèi)用偏差計(jì)算模型構(gòu)建 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 基于流程再造的費(fèi)用偏差控制策略及效果評價 |
| 5.1 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制中的流程再造與協(xié)同 |
| 5.1.1 費(fèi)用偏差控制中流程再造與協(xié)同的目標(biāo) |
| 5.1.2 費(fèi)用偏差控制中流程再造與協(xié)同的原則 |
| 5.2 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目各階段費(fèi)用偏差控制策略 |
| 5.2.1 前期決策階段的費(fèi)用偏差控制策略 |
| 5.2.2 中期實(shí)施階段的費(fèi)用偏差控制策略 |
| 5.2.3 后期運(yùn)維階段的費(fèi)用偏差控制策略 |
| 5.3 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制效果評價 |
| 5.3.1 費(fèi)用偏差控制效果評價指標(biāo)體系 |
| 5.3.2 基于支撐度理論的糾偏控制效果評價群決策模型 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第6章 復(fù)雜大型項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制信息系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì) |
| 6.1 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目CDMIS分析 |
| 6.1.1 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目CDMIS的定義 |
| 6.1.2 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目CDMIS的建設(shè)目標(biāo) |
| 6.1.3 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目CDMIS的用戶分析 |
| 6.1.4 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目CDMIS的需求分析 |
| 6.2 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目CDMIS設(shè)計(jì) |
| 6.2.1 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)原則及開發(fā)方法 |
| 6.2.2 系統(tǒng)的平臺整體設(shè)計(jì) |
| 6.2.3 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目CDMIS的功能及模塊設(shè)計(jì) |
| 6.2.4 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目CDMIS的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì) |
| 6.3 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目CDMIS關(guān)鍵技術(shù) |
| 6.3.1 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目CDMIS的開發(fā)技術(shù)選型 |
| 6.3.2 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目CDMIS的數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì) |
| 6.3.3 復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目CDMIS的模型管理模塊設(shè)計(jì) |
| 6.4 本章小結(jié) |
| 第7章 研究成果和結(jié)論 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 |
| 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果 |
| 攻讀博士學(xué)位期間參加的科研工作 |
| 致謝 |
| 作者簡介 |
（4）入侵報(bào)警數(shù)據(jù)融合與關(guān)聯(lián)分析方法研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 緒論 |
| §1.1 研究背景與意義 |
| §1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| §1.2.1 入侵檢測系統(tǒng)研究現(xiàn)狀 |
| §1.2.2 報(bào)警數(shù)據(jù)融合研究現(xiàn)狀 |
| §1.2.3 報(bào)警關(guān)聯(lián)分析研究現(xiàn)狀 |
| §1.3 主要研究內(nèi)容 |
| §1.4 論文組織結(jié)構(gòu) |
| 第二章 相關(guān)理論與關(guān)鍵技術(shù) |
| §2.1 入侵檢測系統(tǒng) |
| §2.1.1 入侵檢測系統(tǒng)概述 |
| §2.1.2 入侵檢測系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu) |
| §2.1.3 入侵檢測技術(shù)概述 |
| §2.2 報(bào)警融合技術(shù) |
| §2.2.1 報(bào)警數(shù)據(jù) |
| §2.2.2 報(bào)警融合概述 |
| §2.3 報(bào)警關(guān)聯(lián)技術(shù) |
| §2.3.1 報(bào)警關(guān)聯(lián)概述 |
| §2.3.2 攻擊場景 |
| §2.3.3 常用的報(bào)警關(guān)聯(lián)方法 |
| §2.4 本章小結(jié) |
| 第三章 入侵報(bào)警數(shù)據(jù)融合與關(guān)聯(lián)分析模型設(shè)計(jì) |
| §3.1 模型設(shè)計(jì) |
| §3.2 分層描述 |
| §3.2.1 數(shù)據(jù)采集層 |
| §3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理層 |
| §3.2.3 報(bào)警融合層 |
| §3.2.4 報(bào)警關(guān)聯(lián)層 |
| §3.3 原型系統(tǒng)設(shè)計(jì) |
| §3.4 本章小結(jié) |
| 第四章 基于改進(jìn)譜聚類的報(bào)警數(shù)據(jù)融合方法 |
| §4.1 引言 |
| §4.2 基于改進(jìn)譜聚類的報(bào)警數(shù)據(jù)融合方法設(shè)計(jì) |
| §4.2.1 譜聚類算法 |
| §4.2.2 改進(jìn)的譜聚類算法 |
| §4.2.3 融合方法設(shè)計(jì)思想 |
| §4.2.4 融合方法實(shí)現(xiàn) |
| §4.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 |
| §4.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 |
| §4.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) |
| §4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 |
| §4.4 本章小結(jié) |
| 第五章 基于攻擊場景構(gòu)建的報(bào)警關(guān)聯(lián)分析方法 |
| §5.1 引言 |
| §5.2 基于攻擊場景構(gòu)建的報(bào)警關(guān)聯(lián)分析方法設(shè)計(jì) |
| §5.3 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn) |
| §5.4 基于動態(tài)時間窗口的場景劃分方法 |
| §5.5 基于因果關(guān)系和GCT的報(bào)警關(guān)聯(lián)分析方法 |
| §5.5.1 基于因果關(guān)系的報(bào)警關(guān)聯(lián)方法 |
| §5.5.2 基于GCT的報(bào)警關(guān)聯(lián)方法 |
| §5.6 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析 |
| §5.6.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境 |
| §5.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 |
| §5.7 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| §6.1 論文研究工作總結(jié) |
| §6.2 下一步研究工作展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 致謝 |
| 作者在攻讀碩士期間的主要研究成果 |
（5）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 SDN研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用 |
| 1.3 研究內(nèi)容 |
| 1.4 文章組織結(jié)構(gòu) |
| 第二章 軟件定義網(wǎng)絡(luò)及路由優(yōu)化 |
| 2.1 軟件定義網(wǎng)絡(luò)概述 |
| 2.2 P4語言簡介 |
| 2.2.1 P4的特性 |
| 2.2.2 P4程序工作流程 |
| 2.3 網(wǎng)絡(luò)測量概述 |
| 2.3.1 網(wǎng)絡(luò)測量的特點(diǎn) |
| 2.3.2 網(wǎng)絡(luò)測量的分類 |
| 2.3.3 基于P4的帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)測量 |
| 2.4 基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)的路由優(yōu)化問題研究現(xiàn)狀 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第三章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化架構(gòu)設(shè)計(jì) |
| 3.1 軟件定義智能衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) |
| 3.1.1 集中式架構(gòu)設(shè)計(jì) |
| 3.1.2 數(shù)據(jù)平面編程語言選擇 |
| 3.1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) |
| 3.2 基于帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)測量的轉(zhuǎn)發(fā)面設(shè)計(jì) |
| 3.2.1 自定義數(shù)據(jù)包封裝格式 |
| 3.2.2 自定義帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)遙測封裝頭格式 |
| 3.2.3 狀態(tài)采集流程 |
| 3.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的控制面設(shè)計(jì) |
| 3.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì) |
| 3.3.2 路由方式介紹 |
| 3.3.3 更新決策生成方式 |
| 3.3.4 流表一致性更新設(shè)計(jì) |
| 3.4 突發(fā)故障恢復(fù)策略 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第四章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化機(jī)制實(shí)現(xiàn) |
| 4.1 系統(tǒng)整體技術(shù)架構(gòu) |
| 4.2 數(shù)據(jù)面數(shù)據(jù)包處理邏輯實(shí)現(xiàn) |
| 4.2.1 自定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和元數(shù)據(jù) |
| 4.2.2 解析模塊(Parser) |
| 4.2.3 控制模塊(Control) |
| 4.3 控制面路由更新策略實(shí)現(xiàn) |
| 4.3.1 控制面整體架構(gòu) |
| 4.3.2 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)管理 |
| 4.3.3 數(shù)據(jù)采集管理 |
| 4.3.4 路徑轉(zhuǎn)發(fā)管理 |
| 4.3.5 路由策略更新 |
| 4.3.6 多線程流表更新機(jī)制設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) |
| 4.4 可視化用戶交互界面實(shí)現(xiàn) |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第五章 路由優(yōu)化機(jī)制的性能評估 |
| 5.1 仿真環(huán)境介紹 |
| 5.1.1 拓?fù)湓O(shè)計(jì) |
| 5.1.2 仿真平臺搭建 |
| 5.1.3 性能指標(biāo)及對比方案介紹 |
| 5.2 路由優(yōu)化機(jī)制的功能驗(yàn)證與性能分析 |
| 5.2.1 功能測試與分析 |
| 5.2.2 帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)遙測對性能影響分析 |
| 5.2.3 性能測試與分析 |
| 5.3 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 論文總結(jié) |
| 6.2 下一步工作 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 縮略語表 |
| 致謝 |
| 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄 |
（6）論用藝術(shù)提升醫(yī)學(xué)博物館的公共性（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 緒論 |
| 一、問題緣起和研究意義 |
| 二、研究現(xiàn)狀和文獻(xiàn)綜述 |
| (一)世界博物館學(xué)的研究趨勢 |
| (二)早期的醫(yī)學(xué)博物館館藏研究推動了人文自然科學(xué)發(fā)展 |
| (三)醫(yī)學(xué)博物館學(xué)術(shù)研究概況 |
| (四)醫(yī)學(xué)博物館學(xué)術(shù)研究文獻(xiàn)綜述 |
| (五)藝術(shù)和醫(yī)學(xué)的交融促進(jìn)醫(yī)學(xué)的發(fā)展和醫(yī)學(xué)知識的傳播 |
| 三、研究方法和論文構(gòu)架 |
| 第一章 西方醫(yī)學(xué)博物館的歷史演變 |
| 第一節(jié) 西方醫(yī)學(xué)和醫(yī)學(xué)史的記錄和傳承 |
| (一)史前醫(yī)學(xué)時期 |
| (二)遠(yuǎn)古文明中的醫(yī)學(xué)時期 |
| (三)古希臘醫(yī)學(xué)時期 |
| (四、五、六)古羅馬醫(yī)學(xué)、中世紀(jì)醫(yī)學(xué)、文藝復(fù)興時期的醫(yī)學(xué)時期 |
| (七)近現(xiàn)代醫(yī)學(xué)時期 |
| (八)后現(xiàn)代醫(yī)學(xué)時代 |
| 第二節(jié) 西方醫(yī)學(xué)博物館的產(chǎn)生、發(fā)展和演變 |
| 一、早期西方醫(yī)學(xué)博物館 |
| 二、大眾人體解剖博物館 |
| 三、衛(wèi)生博物館與健康博物館 |
| 四、醫(yī)學(xué)相關(guān)?？撇┪镳^ |
| 五、西方醫(yī)學(xué)史和醫(yī)學(xué)博物館沿革的歷史時間軸 |
| 第三節(jié) 歐美醫(yī)學(xué)博物館的現(xiàn)狀和困境 |
| 一、博物館在當(dāng)代被賦予了新的發(fā)展內(nèi)涵 |
| 二、歐美醫(yī)學(xué)博物館現(xiàn)狀 |
| 三、歐美醫(yī)學(xué)博物館困境成因分析 |
| 四、歐美醫(yī)學(xué)博物館發(fā)展?fàn)顩r對中國醫(yī)學(xué)博物館發(fā)展的啟示 |
| 第四節(jié) 歐美博物館與其瘟疫主題展 |
| 一、20 世紀(jì)流行傳染性疾病的主題教育展與其博物館 |
| 二、古老的黑死病與亞姆村瘟疫博物館的建立 |
| 三、其它博物館的瘟疫教育展 |
| 第二章 藝術(shù)和醫(yī)學(xué)的共同演繹 |
| 第一節(jié) 對人體的研究是藝術(shù)與醫(yī)學(xué)的永恒話題 |
| 一、藝術(shù)與醫(yī)學(xué)的交融與萌芽:人體 |
| 二、藝術(shù)與醫(yī)學(xué)的交匯與探究:人體解剖學(xué) |
| 三、人體藝術(shù)的西方具象寫實(shí)與東方抽象寫意 |
| 第二節(jié) 世界名畫里的人體和醫(yī)學(xué) |
| 一、名畫中人物的疾病和健康狀況 |
| 二、名畫里反映出畫家本人的身體疾病 |
| 三、名畫里反映的醫(yī)護(hù)病患關(guān)系 |
| 四、名畫里記錄著醫(yī)學(xué)史中的重要事件 |
| 五、名畫里記錄的瘟疫 |
| 第三節(jié) 人體疾病和心理健康對藝術(shù)創(chuàng)作的影響 |
| 一、身疾心病對藝術(shù)家創(chuàng)作的影響 |
| 二、疾病對藝術(shù)創(chuàng)作影響的作用機(jī)制 |
| 第四節(jié) 藝術(shù)對人類身心健康的影響:博物館處方與藝術(shù)治療 |
| 一、博物館處方和博物館治療 |
| 二、藝術(shù)是一種新型的古老治療工具 |
| 三、藝術(shù)治療的形式與主要方法 |
| 四、繪畫治療的理論基礎(chǔ)與作用機(jī)制 |
| 五、藝術(shù)博物館藝術(shù)治療的有效性評估 |
| 第五節(jié) 藝術(shù)在醫(yī)院和臨床醫(yī)學(xué)的應(yīng)用 |
| 一、藝術(shù)有助于提升醫(yī)務(wù)人員的人文修養(yǎng) |
| 二、藝術(shù)在現(xiàn)代臨床醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用 |
| 三、醫(yī)院空間環(huán)境的藝術(shù)化:繪畫、雕塑、色彩和綠化等的治療效果 |
| 第六節(jié) 生物醫(yī)學(xué)藝術(shù):藝術(shù)與醫(yī)學(xué)融合的新趨勢 |
| 一、歐美生物藝術(shù)的萌芽時期 |
| 二、歐美生物藝術(shù)的發(fā)展階段 |
| 第三章 醫(yī)學(xué)博物館藝術(shù)化的路徑 |
| 第一節(jié) 麥克盧漢的“媒介觀” |
| 第二節(jié) 醫(yī)學(xué)博物館藝術(shù)化的重要手段:高新科技的應(yīng)用 |
| 一、醫(yī)學(xué)博物館藝術(shù)化的內(nèi)涵 |
| 二、醫(yī)學(xué)博物館的藝術(shù)化離不開科技化 |
| 第三節(jié) 人體和醫(yī)學(xué)展品的標(biāo)本固定和保存的藝術(shù)化 |
| 一、制成木乃伊(Mummification) |
| 二、蜜漬法(Mellification) |
| 三、古代防腐劑和福爾馬林固定保存法(Formalin fixation) |
| 四、現(xiàn)代防腐劑:化學(xué)和物理方法綜合使用(Embalming) |
| 五、人體冷凍(Cryogenics) |
| 六、塑化技術(shù)保存人體標(biāo)本(Plastination) |
| 第四節(jié) 電子科技發(fā)展衍生人體藝術(shù)品:數(shù)字人體和數(shù)字解剖標(biāo)本 |
| 一、人體生物醫(yī)學(xué)標(biāo)本的數(shù)字化 |
| 二、數(shù)碼人體:電腦合成的三維人體 |
| 三、人體虛擬尸體解剖 |
| 四、3D-打印的人體器官標(biāo)本 |
| 五、醫(yī)學(xué)數(shù)字產(chǎn)品和數(shù)字藝術(shù)品 |
| 六、生物醫(yī)學(xué)藝術(shù)作品 |
| 第五節(jié) 醫(yī)學(xué)博物館展陳設(shè)計(jì)的藝術(shù)科技化 |
| 一、圍繞展品醫(yī)學(xué)內(nèi)涵和展覽主題,強(qiáng)調(diào)知識性并突出審美感 |
| 二、展陳空間中的科技、醫(yī)學(xué)和藝術(shù)的融合 |
| 三、應(yīng)用數(shù)字醫(yī)學(xué)標(biāo)本和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)及虛擬空間:創(chuàng)造藝術(shù)化的虛擬場景 |
| 四、虛擬藝術(shù)的傳播作用與意義 |
| 第六節(jié) 未來科技化的醫(yī)學(xué)博物館的表征 |
| 一、博物館的線上數(shù)字展覽 |
| 二、虛擬醫(yī)學(xué)博物館 |
| 三、博物館的人工智能和醫(yī)學(xué)智能博物館 |
| 第七節(jié) 人體藝術(shù)標(biāo)本和生物藝術(shù)品之倫理問題 |
| 一、東西方的生死觀的討論 |
| 二、海根斯塑化人體藝術(shù)的倫理道德問題 |
| 三、生物醫(yī)學(xué)藝術(shù)的倫理問題與特點(diǎn) |
| 第四章 醫(yī)學(xué)博物館的專業(yè)教育及公眾教育 |
| 第一節(jié) 西方前沿的重組教育理念與博物館教育改革 |
| 一、當(dāng)代教育體制的問題和挑戰(zhàn) |
| 二、西方前沿的重組教育理念和學(xué)習(xí)網(wǎng)格模式 |
| 三、后真相時代博物館教育的公信力 |
| 第二節(jié) 西方醫(yī)學(xué)博物館的專業(yè)教育 |
| 一、傳授醫(yī)學(xué)知識是醫(yī)生的重要職責(zé) |
| 二、醫(yī)學(xué)博物館是醫(yī)學(xué)教學(xué)的重要課堂 |
| 三、人體解剖也是早期藝術(shù)家的專業(yè)課 |
| 四、醫(yī)學(xué)博物館專業(yè)教育的現(xiàn)狀 |
| 第三節(jié) 西方醫(yī)學(xué)解剖博物館的公眾教育 |
| 一、早期解剖博物館的公眾教育 |
| 二、公共衛(wèi)生運(yùn)動的興起和公眾衛(wèi)生健康教育普及 |
| 三、現(xiàn)代醫(yī)學(xué)博物館的公眾教育內(nèi)容 |
| 四、醫(yī)學(xué)博物館的公眾教育的現(xiàn)狀與策略 |
| 第四節(jié) 醫(yī)學(xué)博物館不可替代的的公眾教育特色 |
| 第五節(jié) 醫(yī)學(xué)博物館公眾教育上面臨的挑戰(zhàn) |
| 一、傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)博物館和現(xiàn)代醫(yī)學(xué)博物館的差別 |
| 二、醫(yī)學(xué)博物館公眾教育上面臨的問題 |
| 三、醫(yī)學(xué)博物館公眾教育的意義 |
| 第六節(jié) 現(xiàn)代醫(yī)學(xué)健康公眾教育有關(guān)主題展的實(shí)例解析 |
| 一、心臟主題展 |
| 二、大腦主題展 |
| 三、人體解剖生理的公眾教育:玻璃人和透明人人體模型 |
| 四、靈活機(jī)動的博物館公眾教育:微型主題展 |
| 五、人體生物科學(xué)技術(shù)內(nèi)容主題展 |
| 第五章 拓展醫(yī)學(xué)博物館的公共性 |
| 第一節(jié) 消失的邊界:藝術(shù)與醫(yī)學(xué)的跨界融合與邊界拓容 |
| 一、布爾迪厄的文化區(qū)隔理論與博物館公共性的創(chuàng)生 |
| 二、當(dāng)代藝術(shù)和博物館的公共性 |
| 三、提升醫(yī)學(xué)博物館公共性的價值與實(shí)踐意義 |
| 第二節(jié) 當(dāng)代醫(yī)學(xué)博物館公共性應(yīng)有的審美表征 |
| 一、生物藝術(shù)品和新標(biāo)本藝術(shù)賦予新的審美特征 |
| 二、藝術(shù)再造醫(yī)學(xué)博物館現(xiàn)代展陳語境 |
| 三、藝術(shù)融入醫(yī)學(xué)博物館的公共空間與公共藝術(shù) |
| 四、醫(yī)學(xué)和藝術(shù)并行:醫(yī)學(xué)藝術(shù)混合展 |
| 五、醫(yī)學(xué)和藝術(shù)的融合:醫(yī)學(xué)專家和藝術(shù)家合作 |
| 第三節(jié) 醫(yī)學(xué)美術(shù)在傳播醫(yī)學(xué)知識和拓展公共性上的作用 |
| 一、醫(yī)學(xué)美術(shù)的傳播力:一圖勝過千百字 |
| 二、醫(yī)學(xué)插圖展現(xiàn)藝術(shù)家和醫(yī)學(xué)的完美融匯 |
| 三、超級寫實(shí)主義雕塑表現(xiàn)人體醫(yī)學(xué)的科學(xué)細(xì)節(jié) |
| 四、醫(yī)學(xué)三維動畫展示生命和疾病的機(jī)制 |
| 第四節(jié) 提升醫(yī)學(xué)博物館公共性是一個系統(tǒng)工程 |
| 一、用普惠美學(xué)思想指導(dǎo)醫(yī)學(xué)博物館公共性的建設(shè) |
| 二、醫(yī)學(xué)博物館工作人員需要多學(xué)科專業(yè)的培訓(xùn) |
| 三、數(shù)字時代展陳設(shè)計(jì)中文化再生產(chǎn)的新模式 |
| 四、建構(gòu)新型博物館教育模式與加強(qiáng)公眾健康知識的傳播 |
| 五、醫(yī)學(xué)博物館需融合市場經(jīng)濟(jì)建立可持續(xù)發(fā)展的博物館運(yùn)營模式 |
| 第五節(jié) 解析公共性的典型案例:惠康醫(yī)學(xué)博物館 |
| 一、惠康信托基金會和惠康典藏博物館 |
| 二、惠康典藏博物館的公共性的表征之一:公眾參與共建文化民主 |
| 三、惠康典藏博物館的公共性的表征之二:當(dāng)代藝術(shù)融合醫(yī)學(xué)藝術(shù) |
| 四、惠康典藏博物館公共性的表征之三:分享主義與資源共享 |
| 五、惠康典藏博物館公共性的表征之四:公共性和精英性共存 |
| 第六章 走向未來的大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館 |
| 第一節(jié) 大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館概念的界定與意義 |
| 一、列斐伏爾的“空間理論”溯源 |
| 二、大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館概念形成的背景 |
| 三、大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館的概念的界定及其內(nèi)涵 |
| 四、大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館的多元化的特點(diǎn) |
| 第二節(jié) 大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館作為公共性的文化空間生產(chǎn) |
| 一、增強(qiáng)大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館的公眾影響力 |
| 二、大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館公眾影響力的作用機(jī)制 |
| 三、加強(qiáng)醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館公共性的審美表征 |
| 第三節(jié) 大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館的線上線下的運(yùn)作機(jī)制 |
| 一、線上大醫(yī)學(xué)博物館的運(yùn)作機(jī)制 |
| 二、大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館智能化的管理系統(tǒng) |
| 三、醫(yī)學(xué)健康普及的不僅是醫(yī)學(xué)科學(xué)也是社會文化 |
| 四、大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館為中心的社區(qū)文化健康與福祉聯(lián)盟 |
| 第四節(jié) 大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館建設(shè)的(SWOT)可行性分析 |
| 一、機(jī)會與威脅分析(OT)主要是對環(huán)境和時勢的分析 |
| 二、優(yōu)勢與劣勢分析(SW)主要是對自身優(yōu)勢和劣勢的評估 |
| 三、博物館企業(yè)家在大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館的作用與職能 |
| 第五節(jié) 構(gòu)建大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館的策略 |
| 一、打造大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館的特色品牌 |
| 二、尋求藝術(shù)家和醫(yī)學(xué)博物館的跨界合作 |
| 三、尋求醫(yī)學(xué)專家和醫(yī)學(xué)博物館的跨界合作 |
| 四、大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館與醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)及博物館的合作 |
| 五、大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館的主題展要圍繞公眾關(guān)心的健康話題 |
| 六、大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館社教部門的規(guī)劃要反映新時代的述求 |
| 七、大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館要應(yīng)用在多元文化空間生產(chǎn)的管理思維 |
| 八、大醫(yī)學(xué)藝術(shù)博物館需要尋求為人類命運(yùn)共同體服務(wù)的國際合作 |
| 結(jié)束語 |
| 附錄一 、歐美十大醫(yī)學(xué)博物館 |
| 附錄二、圖版索引(按前后順序) |
| 參考文獻(xiàn) |
| 在讀期間公開發(fā)表的學(xué)術(shù)文章 |
| 后記與致謝 |
| 附件 |
（7）中國橋梁工程學(xué)術(shù)研究綜述·2021（論文提綱范文）
| 0引言（東南大學(xué)王景全老師提供初稿） |
| 1 橋梁工程研究新進(jìn)展（東南大學(xué)王景全老師提供初稿） |
| 1.1新材料促進(jìn)橋梁工程技術(shù)革新 |
| 1.2橋梁工業(yè)化進(jìn)程與智能建造技術(shù)取得長足發(fā)展 |
| 1.3橋梁抗災(zāi)變能力顯著提高 |
| 1.4橋梁智能化水平大幅提升 |
| 1.5跨海橋梁深水基礎(chǔ)不斷創(chuàng)新 |
| 2橋梁結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) |
| 2.1橋梁作用及分析（同濟(jì)大學(xué)陳艾榮老師、長安大學(xué)韓萬水老師、河北工程大學(xué)劉煥舉老師提供初稿） |
| 2.1.1汽車作用 |
| 2.1.2溫度作用 |
| 2.1.3浪流作用 |
| 2.1.4分析方法 |
| 2.1.5展望 |
| 2.2鋼橋及組合結(jié)構(gòu)橋梁（西南交通大學(xué)衛(wèi)星老師提供初稿） |
| 2.2.1新型橋梁用鋼的研發(fā) |
| 2.2.2焊接節(jié)點(diǎn)疲勞性能 |
| 2.2.3鋼結(jié)構(gòu)橋梁動力行為 |
| 2.2.4復(fù)雜環(huán)境鋼橋服役性能 |
| 2.2.5組合結(jié)構(gòu)橋梁空間力學(xué)行為 |
| 2.2.6組合結(jié)構(gòu)橋梁關(guān)鍵構(gòu)造力學(xué)行為 |
| 2.2.7展望 |
| 2.3高性能材料 |
| 2.3.1超高性能混凝土（湖南大學(xué)邵旭東老師提供初稿） |
| 2.3.2工程水泥基復(fù)合材料（西南交通大學(xué)張銳老師提供初稿） |
| 2.3.3纖維增強(qiáng)復(fù)合材料（北京工業(yè)大學(xué)劉越老師提供初稿） |
| 2.3.4智能材料（西南交通大學(xué)勾紅葉老師提供初稿） |
| 2.3.5展望 |
| 2.4橋梁基礎(chǔ)工程（同濟(jì)大學(xué)梁發(fā)云老師提供初稿） |
| 2.4.1深水橋梁基礎(chǔ)形式 |
| 2.4.2橋梁基礎(chǔ)承載性能分析 |
| 2.4.3橋梁基礎(chǔ)動力特性分析 |
| 2.4.4深水橋梁基礎(chǔ)工程面臨的挑戰(zhàn) |
| 3橋梁建造新技術(shù) |
| 3.1鋼結(jié)構(gòu)橋梁施工新技術(shù)（西南交通大學(xué)衛(wèi)星老師提供初稿） |
| 3.1.1鋼結(jié)構(gòu)橋梁工程建設(shè)成就 |
| 3.1.2焊接制造新技術(shù) |
| 3.1.3施工新技術(shù) |
| 3.2橋梁快速建造技術(shù)（北京工業(yè)大學(xué)賈俊峰老師提供初稿） |
| 3.2.1預(yù)制裝配橋梁上部結(jié)構(gòu)關(guān)鍵技術(shù) |
| 3.2.2預(yù)制裝配橋墩及其抗震性能研究進(jìn)展 |
| 3.2.2.1灌漿/灌縫固定連接預(yù)制橋墩及其抗震性能 |
| 3.2.2.2無黏結(jié)預(yù)應(yīng)力連接預(yù)制橋墩及其抗震性能 |
| 3.3橋梁建造技術(shù)發(fā)展態(tài)勢分析 |
| 4橋梁運(yùn)維 |
| 4.1監(jiān)測與評估（浙江大學(xué)葉肖偉老師、湖南大學(xué)孔烜老師、西南交通大學(xué)崔闖老師提供初稿） |
| 4.1.1監(jiān)測技術(shù) |
| 4.1.2模態(tài)識別 |
| 4.1.3模型修正 |
| 4.1.4損傷識別 |
| 4.1.5狀態(tài)評估 |
| 4.1.6展望 |
| 4.2智能檢測（西南交通大學(xué)勾紅葉老師提供初稿） |
| 4.2.1智能檢測技術(shù) |
| 4.2.2智能識別與算法 |
| 4.2.3展望 |
| 4.3橋上行車安全性（中南大學(xué)國巍老師提供初稿） |
| 4.3.1風(fēng)荷載作用下橋上行車安全性 |
| 4.3.1.1車-橋氣動參數(shù)識別 |
| 4.3.1.2風(fēng)載作用下橋上行車安全性評估 |
| 4.3.1.3風(fēng)浪作用下橋上行車安全性 |
| 4.3.1.4風(fēng)屏障對行車安全性的影響 |
| 4.3.2地震作用下行車安全性 |
| 4.3.2.1地震-車-橋耦合振動模型 |
| 4.3.2.2地震動激勵特性的影響 |
| 4.3.2.3地震下橋上行車安全性評估 |
| 4.3.2.4車-橋耦合系統(tǒng)地震預(yù)警閾值研究 |
| 4.3.3長期服役條件下橋上行車安全性 |
| 4.3.4沖擊系數(shù)與振動控制研究 |
| 4.3.4.1車輛沖擊系數(shù) |
| 4.3.4.2車-橋耦合振動控制方法 |
| 4.3.5研究展望 |
| 4.4加固與性能提升（西南交通大學(xué)勾紅葉老師提供初稿） |
| 4.4.1增大截面加固法 |
| 4.4.2粘貼鋼板加固法 |
| 4.4.3體外預(yù)應(yīng)力筋加固法 |
| 4.4.4纖維增強(qiáng)復(fù)合材料加固法 |
| 4.4.5組合加固法 |
| 4.4.6新型混凝土材料的應(yīng)用 |
| 4.4.7其他加固方法 |
| 4.4.8發(fā)展展望 |
| 5橋梁防災(zāi)減災(zāi) |
| 5.1抗震減震（北京工業(yè)大學(xué)賈俊峰老師、中南大學(xué)國巍老師提供初稿） |
| 5.1.1公路橋梁抗震研究新進(jìn)展 |
| 5.1.2鐵路橋梁抗震性能研究新進(jìn)展 |
| 5.1.3橋梁抗震發(fā)展態(tài)勢分析 |
| 5.2抗風(fēng)（東南大學(xué)張文明老師、哈爾濱工業(yè)大學(xué)陳文禮老師提供初稿） |
| 5.2.1橋梁風(fēng)環(huán)境 |
| 5.2.2靜風(fēng)穩(wěn)定性 |
| 5.2.3橋梁顫振 |
| 5.2.4橋梁馳振 |
| 5.2.5橋梁抖振 |
| 5.2.6主梁渦振 |
| 5.2.7拉索風(fēng)致振動 |
| 5.2.8展望 |
| 5.3抗火（長安大學(xué)張崗老師、賀拴海老師、宋超杰等提供初稿） |
| 5.3.1材料高溫性能 |
| 5.3.2仿真與測試 |
| 5.3.3截面升溫 |
| 5.3.4結(jié)構(gòu)響應(yīng) |
| 5.3.5工程應(yīng)用 |
| 5.3.6展望 |
| 5.4抗撞擊及防護(hù)（湖南大學(xué)樊偉老師、謝瑞洪、王泓翔提供初稿） |
| 5.4.1車撞橋梁結(jié)構(gòu)研究現(xiàn)狀 |
| 5.4.2船撞橋梁結(jié)構(gòu)研究進(jìn)展 |
| 5.4.3落石沖擊橋梁結(jié)構(gòu)研究現(xiàn)狀 |
| 5.4.4研究展望 |
| 5.5抗水（東南大學(xué)熊文老師提供初稿） |
| 5.5.1橋梁沖刷 |
| 5.5.2橋梁水毀 |
| 5.5.2.1失效模式 |
| 5.5.2.2分析方法 |
| 5.5.3監(jiān)測與識別 |
| 5.5.4結(jié)論與展望 |
| 5.6智能防災(zāi)減災(zāi)（西南交通大學(xué)勾紅葉老師、哈爾濱工業(yè)大學(xué)鮑躍全老師提供初稿） |
| 6結(jié)語（西南交通大學(xué)張清華老師提供初稿） |
| 策劃與實(shí)施 |
（8）基于機(jī)器學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測關(guān)鍵技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題研究背景及意義 |
| 1.2 物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 本文主要研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu) |
| 第2章 面向物聯(lián)網(wǎng)的安全威脅 |
| 2.1 物聯(lián)網(wǎng)的安全需求 |
| 2.1.1 物聯(lián)網(wǎng)安全維度 |
| 2.1.2 物聯(lián)網(wǎng)安全層次模型 |
| 2.2 物聯(lián)網(wǎng)安全威脅 |
| 2.2.1 物聯(lián)網(wǎng)攻擊方法 |
| 2.2.2 物聯(lián)網(wǎng)安全威脅模型 |
| 2.3 面向物聯(lián)網(wǎng)安全威脅的機(jī)器學(xué)習(xí) |
| 2.3.1 面向物聯(lián)網(wǎng)安全威脅的機(jī)器學(xué)習(xí)分類 |
| 2.3.2 面向物聯(lián)網(wǎng)安全威脅的機(jī)器學(xué)習(xí)算法 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 基于暗網(wǎng)流量與機(jī)器學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)攻擊節(jié)點(diǎn)分類方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 暗網(wǎng)流量數(shù)據(jù)分類 |
| 3.2.1 掃描 |
| 3.2.2 后向散射 |
| 3.2.3 配置錯誤 |
| 3.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)攻擊節(jié)點(diǎn)分類方法 |
| 3.3.1 符號定義 |
| 3.3.2 基于概率模型的配置錯誤數(shù)據(jù)流量判定 |
| 3.3.3 相關(guān)系數(shù)改進(jìn)的Relieff-S暗網(wǎng)流量特征提取 |
| 3.3.4 改進(jìn)的Ada Boost物聯(lián)網(wǎng)攻擊節(jié)點(diǎn)分類算法 |
| 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 基于IGAN和 PSO_Kmeans的物聯(lián)網(wǎng)威脅檢測方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 生成式對抗網(wǎng)絡(luò) |
| 4.3 基于IGAN和 PSO_Kmeans的攻擊檢測模型 |
| 4.3.1 改進(jìn)的生成性對抗網(wǎng)絡(luò)IGAN |
| 4.3.2 粒子群優(yōu)化算法 |
| 4.3.3 K-Means算法 |
| 4.3.4 PSO_Kmeans分類優(yōu)化算法 |
| 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 |
| 4.4.1 物聯(lián)網(wǎng)攻擊實(shí)驗(yàn)平臺設(shè)置 |
| 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 基于DT-DNN的物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測模型 |
| 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)連接階段 |
| 5.2.2 異常攻擊檢測階段 |
| 5.2.3 響應(yīng)階段 |
| 5.3 基于DT-DNN的異常攻擊檢測 |
| 5.3.1 特征提取 |
| 5.3.2 構(gòu)建DT-DNN模型 |
| 5.3.3 訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) |
| 5.3.4 攻擊預(yù)測 |
| 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 |
| 5.4.1 實(shí)驗(yàn)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼軜?gòu) |
| 5.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集 |
| 5.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)及展望 |
| 6.1 論文總結(jié) |
| 6.2 研究展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果 |
| 致謝 |
四、一種將主動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)管理的方案（論文參考文獻(xiàn)）
- [1]計(jì)算光學(xué)成像：何來，何處，何去，何從？[J]. 左超,陳錢. 紅外與激光工程, 2022
- [2]制造企業(yè)供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型機(jī)理與決策模型[D]. 韓璐. 北京交通大學(xué), 2021(02)
- [3]復(fù)雜大型建設(shè)項(xiàng)目費(fèi)用偏差控制方法及信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 孫肖坤. 華北電力大學(xué)(北京), 2021(01)
- [4]入侵報(bào)警數(shù)據(jù)融合與關(guān)聯(lián)分析方法研究[D]. 石蘭. 桂林電子科技大學(xué), 2021(02)
- [5]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化[D]. 李倩. 北京郵電大學(xué), 2021(01)
- [6]論用藝術(shù)提升醫(yī)學(xué)博物館的公共性[D]. 葉麗（蓋婭麗麗）（Lily Gaia Ye）. 南京藝術(shù)學(xué)院, 2021(12)
- [7]中國橋梁工程學(xué)術(shù)研究綜述·2021[J]. Editorial Department of China Journal of Highway and Transport;. 中國公路學(xué)報(bào), 2021(02)
- [8]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的物聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 申自浩. 吉林大學(xué), 2020
標(biāo)簽：網(wǎng)絡(luò)模型論文; 費(fèi)用偏差論文; 供應(yīng)鏈系統(tǒng)論文; 費(fèi)用管理論文; 聯(lián)網(wǎng)報(bào)警論文;