一、历史关系数据库(HRDB)更新（论文文献综述）
陈开宇[1]（2021）在《基于MOAS事件特征的BGP前缀劫持检测算法的研究》文中研究指明全球互联网是由数万个内部结构各异的自治系统（Autonomous System,AS）构成,边界网关协议（Border Gateway Protocol,BGP）负责为这些自治系统传递并交换路由消息。BGP协议已经成为互联网重要的基础设施,保证BGP协议的安全对于维护网络空间安全具有重大的意义。但是,由于BGP协议在设计之初未考虑安全问题,导致BGP安全问题不断涌现。BGP前缀劫持是国内外研究人员持续关注的一种BGP安全问题。多源 AS（Multiple Origin Autonomous System,MOAS）冲突检测技术用来在控制平面检测前缀劫持,其的核心在于区分出正常的MOAS冲突和异常的MOAS冲突,目前普遍的方法是通过检测报文中源AS宣告的某前缀是否是被授权,要保证前缀地址与源AS映射关系的合法性,这就需要RPKI认证机制的支持,但是目前RPKI认证机制部署程度还不高,保护的前缀数目只占全部前缀数目的五分之一,因此检测的范围就受到了限制。为了解决MOAS检测技术对认证机制的依赖,本课题提出了基于多源AS事件特征的前缀劫持检测算法,研究MOAS冲突发生的过程中源AS随着时间变化呈现的特征,根据这些特征来判定该冲突是否异常。为此,本算法通过采集并处理最新的UPDATE报文,发现路由中出现的MOAS冲突现象,根据从不同观测点的观察情况从中抽取出多个独立的MOAS事件,再根据从不同观测点观测到的源AS状况随时间的变化情况,为单个事件创建事件矩阵并计算它的特征值,最后依据这些特征值来判定该MOAS事件是否为异常事件,若MOAS事件为异常事件,则判定劫持事件发生。根据上述基于多源AS事件特征的前缀劫持检测算法的研究,本课题设计并实现了 BGP前缀劫持检测系统。系统主要分为数据采集模块、数据分析模块和异常检测模块这三大模块,实现对BGP前缀劫持的检测。实验表明,该系统可以发现并提取出MOAS事件,可以根据特征值判定事件是否异常进而发现前缀劫持。
谢波[2]（2021）在《基于神经网络的图像超分辨率重建和修复研究》文中研究说明随着互联网和大数据的发展,图像日益丰富并成为人们社交生活的一部分。在通讯、监控、遥感、医疗等领域,图像都是重中之重。可由于硬件领域摩尔定律限制、拍摄条件和环境的变动,得到和保存的图像往往存在问题。一是图像有噪声、模糊,二是纸质图像老旧后会出现褪色、划横,三是图像尺寸可能太小。为解决上述问题,近年来基于神经网络的图像超分辨率重建和修复技术层出不穷。图像超分是指从一幅或多幅较低质量的图像中产生高质量图像的技术。常见超分算法都预先设定一个整数放大倍数,通过双立方降采样得到低分辨率图像,然后据此训练模型来实现超分。然而,双立方降采样的图像不符合真实情况,基于这些退化图像得到的网络不太实用。若要将图像放大小数倍（如2.5倍）,则常见网络均不能胜任。本文第一个目的是在引入真实图像退化模型的基础上只训练一个模型来实现多倍率超分。图像修复则是指修复老旧图像中存在的噪声、模糊、划横等退化。常见的修复模型也多采用双立方降采样退化来获取低质量训练数据。所以本文第二个目是基于具有真实退化的图像来训练修复网络以修复图像。综上,本文研究了神经网络在单幅图像超分及图像修复两个方面的内容:1.引入了新的图像退化模型。传统的降采样退化图像不符合实际,新的退化模型完全从真实图像中收集,所以最终得到的网络能更好地处理真实图像。2.使用分组卷积和通道注意力机制。传统的残差网络存在冗余,新的分组卷积方法将数据分成多组,通过组卷积方式可以学习到更丰富的细节,对图像处理性能提升很有帮助。通道注意力机制则在分组卷积的基础上更加细致地决定了特征图像的使用,将重要的数据通道选择出来用于图像处理。3.借助元学习策略,通过大规模的同类超分任务训练具有良好泛化性的元学习器。通过该元学习器可以帮助超分网络得到多种放大因子对应的网络权重参数。这些参数基于元学习器的先验知识,用于解决一般超分网络只能对图像进行单倍率超分的情况。4.借助域翻译策略来修复老旧图像。在不知道真实老旧图像及其退化的情况下,通过对抗性生成神经网络来约束合成低质量图像和真实老旧图像到接近的隐域,合成图像也使用从真实老旧图像中收集的退化模型来生成。之后利用自动变分编码器将图像的隐域表示翻译为高质量图像,实现图像修复。
施璇[3]（2021）在《城市排水泵站水泵群的调度优化与智能控制系统的设计与实现》文中研究指明近年来暴雨等极端天气频发引发城市内涝,对城市排水系统造成很大压力。如何通过智能化控制方式调度城市排水泵站中的水泵是目前城市排水智能化调度研究的热点问题之一。针对目前城市排水系统中仍以人工控制水泵为主要工作方式的现象,为实现根据降雨量进行水泵的自动调度,本文设计并实现了一种面向城市排水泵站的三层控制模型,并面向该模型的工程实现设计了控制模型中的数据交换方法。为了提高排水系统控制智能化水平,本文设计并实现了基于分布式仿真平台（Distributed Simulation Platform,DSP）的粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）,从而实现了对泵群的调度。本文主要开展的工作如下:首先,本文面向积水量预测设计并实现了DSP-PSO算法。积水量数据采用雨洪管理模型（Storm Water Management Model,SWMM）软件根据天气预报的实测降雨量进行计算,并采用基于DSP-PSO算法和前向神经网络来构建预测方法。DSP-PSO算法能快速准确地实现对优化问题的求解,因此基于CPN网络使用分布式仿真平台实现了该算法。该算法设计了相邻CPN节点之间的通信机制和数据交换策略,并设计了本地CPN节点更新策略。使用仿真数据对比了BP神经网络、基于PSO算法改进前向神经网络以及DSP-PSO算法改进前向神经网络的预测性能。实验表明PSO算法比BP算法的神经网络预测准确率更高;而DSP-PSO算法相较于PSO算法在性能类似的同时,可以更稳定地获取目标函数的解。其次,本文还采用DSP-PSO算法对泵群进行了调度。以水泵间运行时间均衡为目标寻找泵群各水泵的最佳启泵水位,通过计算泵群运行时间的方差设计了泵群调度适应度函数,并将DSP-PSO算法与PSO算法进行寻优性能的对比。实验表明DSP-PSO算法相较于PSO算法能更好更快地对水泵群进行调度。最后,本文针对城市排水系统三层控制模型的工程实现设计了各层之间的数据交换方法,对三层控制模型中数据交换的网络延迟问题进行了讨论;并基于无线局域网实现了一个城市排水泵站三层控制模型的实物仿真,提出了改进网络稳定性的方法。最后本文设计并实现了一个排水泵站智能控制系统,系统运行表明设计的控制模型架构具有适用性。图[43]表[27]参[53]
王少奇[4]（2020）在《Hyperledger Fabric系统中高效时态数据查询研究》文中提出在传统的交易场景中,交易各方都需要借用中心化的第三方担保来保证交易的正常进行。比特币作为一种去中心化的点对点数字货币系统诞生,一定程度上解决了信任问题。比特币的底层技术是区块链,也被认为是一种分布式账本,由于其具有天然的可追溯和不可篡改的特性,被以金融行业、供应链行业为代表的各个行业所青睐。作为以溯源为主要应用场景的区块链,对历史数据在时间维度上的查询分析显得尤为重要。然而,目前的区块链方案并不支持时态数据处理,区块链中基于区块文件的顺序访问阻碍了高效的查询处理。针对Hyperledger Fabric区块链中存在的时态数据查询效率低的问题,本文提出两种索引构建方案。第一种方法提出对历史数据在时间维度上使用时间间隔分割,以不同的方法确定时间间隔,为处在同一时间间隔的事件建立索引,并根据交易数据的倾斜情况建立索引,减少对区块文件以及数据库的访问量,提高时态查询效率。第二种方法针对数据量较大的交易,为减少对区块文件本身大小的影响,使用文件为主要存储对象,以一定的时间间隔保存按时间顺序排列的区块交易数据,对文件建立索引,并使用内存为数据缓冲,加快文件读取速度,提高对时态数据查询的效率。在实验部分,论文在两个数据集上进行查询时间对比,分析了查询的性能。实验结果表明,本文提出的两种方法在不同数据集上的表现不同,在总体时间性能上要优于其他方法。
房辉[5]（2020）在《一种综合搜索系统的设计与实现》文中认为信息化建设的蓬勃发展,为人们的生活带来了诸多便利,也对海量数据的搜索技术提出了新的要求。本文旨在解决大数据量下的信息检索服务搜索效率低和匹配度单一的问题,设计和实现了一种面向中文数据库的综合搜索系统。该系统以Android作为客户端平台,后台使用SSM开发框架整合了数据导入、用户管理、数据查询和系统设置四个功能模块。本文从数据导入出发,逐步介绍了系统的设计与实现过程。针对线上敏感数据不能直接获取的问题,在本地生成符合规则的模拟数据,提供测试数据源。将数据同步迁移到全文搜索引擎Elasticsearch中,并实现数据的实时增量更新。根据待检索信息的特点,引入了中文分词器,扩充分词词典。之后,建立全文索引,为全文搜索服务提供基础支持。本文结合全文索引与数据库查询技术,在客户端提供全文搜索和精确搜索入口,为用户提供高效的检索服务。同时,加入热词统计和历史管理功能,方便了用户操作。为了保障敏感数据的安全,本文设计了有效的用户认证与管理机制,实现接口级权限认证,对用户进行严格的搜索权限控制。此外,提供了话术和字典的配置功能,并支持用户应用的版本更新。最后,对系统的功能和性能进行详细测试,并对系统不足之处进行优化和改进。本文给出了一种特定信息领域下综合搜索系统的设计与实现方案,为用户提供了方便、快速、高效和安全的一站式搜索服务。
俞文谦[6]（2020）在《基于多版本并发控制的分布式事务优化与实现》文中研究表明随着移动互联网的繁荣发展,愈来愈多的线下业务向线上业务进行转移。传统的集中式数据库系统已经无法通过扩展来应对用户量和数据量的快速增长。在此背景之下,分布式关系数据库系统应运而生。它将数据切分到多个节点上进行处理,从而能够获得良好的可扩展性。但是受限于目前的网络速度,节点之间的网络通信时延成为这类系统的主要瓶颈。当出现分布式事务时,为了确保其正确性和高效性,分布式事务型关系数据库系统通常采用多版本并发控制协议（Multi-Version Concurrency Control,MVCC）、先更新者赢规则（First Updater Wins,FUW）及两阶段提交协议（Two-Phase Commit,2PC）相结合的方法。然而,以上协议的运行需要多次耗时的网络通信,并且在此期间写锁会被分布式事务一直持有。在高冲突的负载下,这会增加事务之间冲突的可能性,进而影响系统的事务处理性能。因此,为了解决分布式事务持锁时间过长的问题,本文设计了基于提交依赖的分布式事务处理方法,该方法通过提前释放写锁对分布式事务的性能进行优化。本文的主要贡献如下:1.针对分布式事务持锁时间过长的问题,提出了一种具有可恢复性和有序终止性的多版本有序终止协议（MV-OT）。它能在保证正确性的前提下,通过引入少量级联中止来有效地提升分布式事务处理性能。2.为了支持事务读写未提交的数据,设计了一组基于行版本的可见性、可更新性判断和读写策略,并能在事务发生冲突时记录提交依赖信息;同时,设计了一种事务提交策略,它通过提交依赖信息确定事务之间正确的提交顺序,从而避免了并发事务引起的异常,保证了数据的一致性。3.验证了在无共享分布式数据库系统中MV-OT的有效性。在开源的分布式数据库系统Postgres-XL中实现了MV-OT,并进行一系列的实验进一步证明了其对分布式事务的性能提升。
王行行[7]（2020）在《区块链数据存储与管理的研究与实现》文中研究指明区块链作为比特币的底层技术在后者出现不久后,作为关键字出现在美国的一家报纸上,自此便开始走进大众的视野。在区块链中每一个区块包含了前一个区块的加密散列、相应时间戳记以及交易数据,这样的设计使得区块内容具有难以篡改的特性。区块链的诸多优秀的特性引起了国内外的研究热潮,同时也推动着区块链技术的不断发展。从比特币、以太坊到超级账本Hyperledger象征着区块链技术的不断更新和升级,区块链数据存储与管理作为关键支撑部分也在不断的进步以适应更多应用场景。本文基于对现有区块链技术的研究,在综合考虑存储方式、数据模型以及易用性和通用性上设计和实现了区块链数据存储与管理。论文中首先描述了一个自主设计的区块链平台,在平台的架构下将区块链数据存储与管理的数据类型分为了三部分:链式结构的区块、世界状态以及回溯数据。链式结构的区块作为最重要的数据是一串相互链接的区块的序列化日志,保存业务对象的所有历史值。世界状态存储业务对象在区块中的最新值的集合,以支撑应用的智能合约逻辑的高效执行。回溯数据存储业务对象在区块链中的历史位置索引信息,以实现在特定应用场景下的智能合约可以快速访问某个业务对象在链式区块中的所有或者一部分历史值。其次结合了主流区块链技术数据存储的优缺点以及区块数据的特殊性,将链式结构的区块存储在文件中。对于世界状态,论文中分析和对比了比特币的UTXO模型和以太坊的账户余额模型,并且对以上两种模型进行总结和抽象出了（key,value）的数据模型,在该数据模型之上不仅可以实现比特币和以太坊两种应用,理论上可以支持比如版权、存证等更加复杂的应用场景。另外,为了提升应用的智能合约使用世界状态数据的能力以及区块链数据存储与管理的通用性,本文将（key,value）格式的数据进行解析和格式转换最终实现将状态数据存储在KV数据库、关系数据库以及文档数据库中,根据不同数据库支持的数据查询能力设计了一套统一的合约状态访问接口。为了解决双重支付的问题,论文中详细分析了比特币和以太坊针对此问题的解决方法,最后选择以记录业务对象的版本的方法并以UTXO模型为例分析了该方法是如何解决双重支付的。最后论文基于以上设计描述了区块链数据存储与管理的实现,并且基于该实现设计了一个简化版比特币并对其进行功能和性能测试,证明了设计的可靠性。
夏雷[8]（2020）在《东北严寒地区村落风貌数据库系统设计与应用研究》文中研究表明村落风貌由自然环境、气候条件、历史文化、经济发展等多方面共同作用而形成,是村落特色的综合表达。在快速城镇化进程中,农村居住环境不断改善,村落风貌也逐步地发生着变化,“城乡一貌、千村一面”的问题日益凸显,村落的地域与文化特色在逐渐丧失,村落发展与自然环境之间的矛盾也愈演愈烈。随着美丽乡村建设、乡村振兴战略的提出与实施,国家高度重视农村人居环境建设,也非常关注乡村历史文化的保护与传承,村落风貌成为未来乡村建设发展的重要课题。东北严寒地区作为国家粮食主产区,农业地区广大,乡村众多,农村环境建设相对缓慢和滞后,但盲目建设、风貌破坏、特色缺失等问题同样突出,具有特殊的开展村落风貌研究的典型意义。研究以“十二五”绿色村镇课题为契机,从东北严寒地区村落风貌特色逐渐消弱等问题入手,针对风貌信息的模糊性与不确定性,提出定性分析与量化分析相结合的风貌研究方法,通过“信息收集——数据构成——系统搭建——功能应用”的思路建立风貌数据库系统,为村落风貌信息管理、特色识别、规划设计等提供技术支持。“信息收集”——东北严寒地区村落风貌实态调研与风貌现状特征解析。通过对典型村落自然、人文、人工风貌要素的收集,获取全面、完整与多样的风貌信息,分析村落风貌的成因。“数据构成”——建立村落风貌信息体系与基础数据库。基于村落风貌调研结果,立足于东北严寒地区村落基础条件特征,提出村落风貌信息集成与整合、识别与编码方案,并据此构建村落风貌基础数据库,形成其内部数据组织结构。“系统搭建”——建立村落风貌数据库系统与标准数据库。通过梳理村落风貌体系与数据库系统应用之间的关系,以村落风貌特色塑造理念下的风貌规划思路为突破点,提出针对东北严寒地区村落风貌信息特色的数据提取与运算方法。构建村落风貌量化引导指标体系,确定指标的标准引导值,对基础风貌信息进行提取与运算处理,构建村落风貌标准数据库。“功能应用”——东北严寒地区村落风貌特征解读、风貌发展类型识别、规划提升策略等应用分析。基于TOPSIS综合评价方法,实现东北严寒地区28个村落风貌的综合评价,对村落自然、人文、人工风貌特色进行解读,提出风貌提升策略。通过村镇景观规划、村落公共空间设计、建筑设计与管理等方面的应用研究,对系统的应用模式与功能拓展进行阐述与延伸讨论。研究以东北严寒地区村落风貌建设需求为基础,通过对风貌数据库系统的设计与开发,实现了对风貌信息的量化处理,探讨了在不同规划与研究需求下数据库系统内数据体系拓展与功能应用。为即将开展的省域和县市域国土空间规划工作奠定了科学基础,为东北严寒地区村落风貌的规划建设提供了专业与技术支持。
冯斌[9]（2019）在《面向多模态场景数据的多层次混合时空索引方法》文中认为随着互联网、传感网、物联网和社交网络的快速发展与应用,智慧城市每时每刻将会产生海量的多模态时空数据,给智慧城市展示、分析和探索等多层次可视化任务提供了重要的数据支撑。任务所需多模态时空数据称为多模态场景数据,具备多元异构、动态变化和复杂关联的特点,需要及时的以高性能、低延迟的方式处理,对数据的存储、索引、查询提出了更高要求。如何高效率的组织管理多模态场景数据,满足智慧城市中数据密集型、计算密集型和交互密集型应用对多模态场景数据的差异性需求,是场景数据组织管理研究所面临的严峻挑战。现有的场景数据组织管理主要面向单一的低层次展示性可视化任务。数据存储以磁盘为主,I/O延迟高且模式单一,索引方法以树结构为主,难以高效组织多模态场景数据的时间、空间、语义和关联关系,满足多样化查询需求。为了实现面向多层次可视化任务的场景数据自适应汇聚,满足场景的实时构建与交互需求,本文提出适用于多模态场景数据的多层次混合时空索引方法,系统研究多模态场景数据特点以及多层次可视化任务的内涵,分析多层次可视化任务对场景数据的差异性需求,建立全局-局部协同的时空索引机制;提出一种基于时空关系图的多层次混合时空索引方法,并在此基础上研究内外存索引更新与优化方法;进一步研究基于微服务架构的场景数据组织管理引擎,设计以内存为中心的场景数据多模型存储微服务,实现多层次可视化任务所需的多模态场景数据高效存储、索引和查询。主要研究内容包括:（1）多模态场景数据时空索引机制。通过研究人机物三元空间中场景数据的多元,多维,多尺度等多模态特性,以及展示、分析和探索三类可视化任务的内涵和驱动力,总结出了多层次可视化任务对多模态场景数据调度的差异性需求。针对面向多层次可视化任务的场景数据组织过程中存在的数据密集、计算密集和交互密集的难题,针对性的设计了全局-局部协同的时空索引机制,为后续研究提供了理论基础。（2）基于时空关系图的多层次混合时空索引方法。在上述时空索引机制基础上研究了基于稀疏矩阵的时空关系图索引的内存实现,并以此为全局索引设计了场景数据多层次混合时空索引结构,建立了全局索引到局部索引的关联映射,突破了内外存高效协同的复杂场景数据管理与调度技术,以适应多样化的场景数据调度需求。（3）基于微服务架构的场景数据组织管理引擎。为了实现展示、分析和探索就绪的场景数据高效组织管理,基于微服务架构设计了场景数据组织管理引擎结构及其运行机制,实现了场景数据存储、索引和查询的高效集成,进一步提出了以内存为主的场景数据多模型存储微服务,研究了面向展示、面向分析和面向探索的多模式数据查询视图,提升了场景数据的可见性,实现了场景数据的高效组织管理。（4）基于上述研究成果,研发场景数据组织管理原型系统,并以主流的关系数据库Postgre SQL和No SQL数据库Mongo DB作为对比方法,分别针对典型的基础框架数据,智能感知数据和关联关系数据开展场景数据的组织管理效率实验。实验结果表明:本文提出的方法优于对比方法,更能够高效的组织管理多模态场景数据,满足多层次可视化任务对场景数据调度的差异性需求,为场景的实时构建与交互提供数据支撑。
杨欢[10]（2019）在《计量器具信息化平台构建技术及智能推荐算法研究》文中研究表明计量是门研究测量的科学,随着社会的不断发展计量工作深入到工业、农业、商品贸易流通以及非常精细化的航天航空、现如今快速发展的人工智能等领域,随之而来的就是计量业务的不断增长,计量领域的不断扩张。陕西省计量研究院虽然有自己的信息化平台但是处于半信息化半手工化阶段,软件平台的使用不够集成化,并且在业务开展中需要新模块的加入,因此需要一个信息化程度更高,功能更加完善的计量管理平台。除此之外,针对信息化平台的不断深入发展,推荐算法的研究也是必不可少。本文主要针对计量信息化平台构建及推荐算法进行研究。针对计量器具信息化平台的构建结合现有软硬件资源及用户需求分析,采用B/S结构体系进行设计,在.Net平台下利用ASP.Net技术进行开发,整体开发采用MVC设计模式实现前后端分离开发,使得业务逻辑更加清晰。前端采用了MiniUI、bootstrap等技术,后台API通过和数据库交互进行数据存储与提取。系统的主要构成有仪器收发模块、证书制作模块、质量管理模块、打印收费模块、强检器具监管模块、仓架管理模块,包含了计量信息化平台所需的所有业务。目前该信息化平台已经经过测试正式上线使用,实际证明本平台能够在平稳运行的同时满足客户现下所需的功能,实现了完全信息化的办公模式,提高了办公效率。针对推荐算法主要进行了协同过滤算法、加权slope one算法以及改进预测评分矩阵的协同过滤算法研究。传统的协同过滤算法存在评分数据不全扩展使用性差等问题。基于线性回归分析的加权slope one算法在传统slope one算法中增加了一个评分基数,提高了算法的精度,并且算法的可扩展性强。而改进预测评分矩阵的协同过滤算法,首先使用加权slope one算法填充用户未进行评分的项目,然后结合协同过滤算法进行推荐。实验结果表明,在几种算法中使用改进预测评分矩阵的协同过滤算法精度最高,降低了推荐误差。
二、历史关系数据库(HRDB)更新（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、历史关系数据库(HRDB)更新（论文提纲范文）
（1）基于MOAS事件特征的BGP前缀劫持检测算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题研究内容 |
| 1.2.1 课题研究内容 |
| 1.2.2 课题创新点 |
| 1.3 论文组织与结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 BGP协议介绍 |
| 2.1.1 BGP基本概念及路由传播原理 |
| 2.1.2 BGP安全威胁与前缀劫持 |
| 2.2 多源AS冲突(MOAS)介绍 |
| 2.2.1 多源AS冲突的基本概念 |
| 2.2.2 多源AS冲突的产生原因 |
| 2.3 相关数据源介绍 |
| 2.3.1 RIPE RIS |
| 2.3.3 RPKI |
| 2.3.4 RouteViews |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于多源AS事件特征的前缀劫持检测算法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 算法描述 |
| 3.3 算法细节 |
| 3.3.1 MOAS事件提取方法 |
| 3.3.2 MOAS事件矩阵构造方法 |
| 3.3.3 MOAS事件样本抽取方法 |
| 3.3.4 MOAS事件特征提取方法 |
| 3.3.5 异常MOAS事件判定条件的确定方法 |
| 3.4 算法结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 BGP前缀劫持检测系统概要设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 数据采集模块需求分析 |
| 4.1.2 数据分析模块需求分析 |
| 4.1.3 异常检测模块需求分析 |
| 4.2 系统整体架构 |
| 4.3 模块间接口设计 |
| 4.3.1 数据采集模块接口设计 |
| 4.3.2 数据分析模块接口设计 |
| 4.3.3 异常检测模块接口设计 |
| 4.4 数据库总体设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 BGP前缀劫持检测系统详细设计与实现 |
| 5.1 原始数据采集 |
| 5.1.1 BGP路由数据采集子模块 |
| 5.1.2 RPKI信息数据采集模块 |
| 5.1.3 BGP历史异常劫持事件采集子模块 |
| 5.2 历史数据处理模块 |
| 5.2.1 历史冲突事件还原子模块 |
| 5.2.2 样本事件抽取子模块 |
| 5.2.3 历史事件特征分析子模块 |
| 5.4 异常检测模块设计 |
| 5.5 数据库表结构设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 测试及结果分析 |
| 6.1 软硬件环境 |
| 6.2 测试场景 |
| 6.3 测试用例设计 |
| 6.3.1 原始数据采集模块测试用例设计 |
| 6.3.2 数据分析模块测试用例设计 |
| 6.3.3 异常检测模块测试用例设计 |
| 6.4 测试结果及分析 |
| 6.4.1 原始数据采集测试结果及分析 |
| 6.4.2 数据分析模块测试结果及分析 |
| 6.4.3 异常检测模块测试结果及分析 |
| 6.4.4 事件分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（2）基于神经网络的图像超分辨率重建和修复研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究难点与挑战 |
| 1.4 论文主要工作 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第二章 超分重建和图像修复基础理论 |
| 2.1 神经网络 |
| 2.1.1 神经元 |
| 2.1.2 感知器 |
| 2.1.3 特征提取 |
| 2.1.4 辅助函数 |
| 2.1.5 反向传播 |
| 2.2 图像评估 |
| 2.3 算法原理及流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 超分重建及图像修复经典网络 |
| 3.1 卷积神经网络CNN |
| 3.2 残差神经网络Res Net |
| 3.3 生成式对抗神经网络GAN |
| 3.4 变分自动编码器网络VAE |
| 3.5 元学习Meta-Learning |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于元学习的超分辨率重建 |
| 4.1 MFSR网络 |
| 4.2 KD退化模块 |
| 4.3 RDSN模块 |
| 4.4 MF-Upscaler模块 |
| 4.5 模型训练 |
| 4.6 结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于多重域翻译的图像修复 |
| 5.1 MTIR网络 |
| 5.2 域翻译 |
| 5.3 自动变分编码器 |
| 5.4 映射学习 |
| 5.5 模型训练 |
| 5.6 结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 附录A 神经网络相关概念 |
| A.1 输入层,隐藏层,输出层 |
| A.2 感受野 |
| A.3 步长与填充 |
| A.4 前向与后向传播 |
| A.5 学习率 |
| A.6 准确率、精确率、召回率 |
| A.7 正则化 |
| A.8 归一化 |
| A.9 模型优化器 |
| A.10 Batch、Iteration、Epoch |
| A.11 过拟合、欠拟合 |
（3）城市排水泵站水泵群的调度优化与智能控制系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 基础知识和相关技术 |
| 2.1 SWMM雨洪管理模型软件 |
| 2.1.1 SWMM简介和暴雨模型 |
| 2.1.2 基于SWMM软件的流量演算方式 |
| 2.2 基于组态技术的SCADA系统 |
| 2.2.1 组态技术 |
| 2.2.2 SCADA系统 |
| 2.3 多层前向神经网络 |
| 2.3.1 多层前向神经网络拓扑结构 |
| 2.3.2 BP算法 |
| 2.4 粒子群优化算法 |
| 2.4.1 粒子群优化算法原理 |
| 2.4.2 粒子群优化算法流程 |
| 2.5 分布式仿真平台 |
| 2.5.1 分布式仿真平台简介 |
| 2.5.2 分布式仿真平台程序设计 |
| 第三章 基于积水量预测的城市排水系统泵群调度优化方法 |
| 3.1 基于SWMM的积水量计算研究 |
| 3.1.1 天气预报数据的在线获取 |
| 3.1.2 基于SWMM的积水量计算参数的设置 |
| 3.1.3 基于SWMM的积水量计算 |
| 3.2 基于神经网络的积水量预测方法研究 |
| 3.2.1 基于BP神经网络的积水量预测方法 |
| 3.2.2 基于PSO算法和前向神经网络的积水量预测方法 |
| 3.2.3 基于DSP-PSO算法和前向神经网络的积水量预测方法 |
| 3.3 城市排水泵站水泵群调度方法研究 |
| 3.3.1 基于PSO算法的水泵群调度方法 |
| 3.3.2 基于DSP-PSO算法的水泵群调度方法 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验设置 |
| 3.4.2 结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 城市排水系统的三层控制模型设计 |
| 4.1 城市排水系统三层控制模型架构 |
| 4.2 三层控制模型中数据交换方法的设计与实现 |
| 4.2.1 基于组态技术的本地SCADA层与控制层PLC通信 |
| 4.2.2 基于数据库技术的应用层与本地SCADA层通信 |
| 4.2.3 城市排水系统中网络延迟现象对数据交换的影响与对策 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 城市排水泵站智能控制系统的设计与实现 |
| 5.1 系统概述 |
| 5.1.1 系统需求 |
| 5.1.2 系统架构 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 数据库设计 |
| 5.2.2 控制网络设计 |
| 5.2.3 本地SCADA系统设计 |
| 5.2.4 数据展示与智能决策程序设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 PLC自动化程序实现 |
| 5.3.2 本地SCADA系统实现 |
| 5.3.3 数据展示与智能决策应用实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（4）Hyperledger Fabric系统中高效时态数据查询研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 区块链技术起源及国内外研究现状 |
| 1.2.1 区块链技术起源 |
| 1.2.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 课题研究内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关技术介绍 |
| 2.1 区块链技术 |
| 2.1.1 P2P协议 |
| 2.1.2 共识机制 |
| 2.1.3 数据层 |
| 2.1.4 智能合约 |
| 2.2 Hyperledger Fabric架构 |
| 2.2.1 关键组件 |
| 2.2.2 共识算法 |
| 2.2.3 节点架构 |
| 2.2.4 数据存储 |
| 2.2.5 交易流程 |
| 2.3 Level DB |
| 2.4 时态连接 |
| 2.4.1 时态笛卡尔积 |
| 2.4.2 时态自然连接 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 Hyperledger Fabric中时态索引研究 |
| 3.1 Hyperledger Fabric中的时态查询 |
| 3.1.1 问题分析与定义 |
| 3.1.2 关键函数 |
| 3.1.3 Fabric中的时态查询 |
| 3.2 基于状态数据库的时态索引 |
| 3.2.1 索引构建 |
| 3.2.2 时态查询过程分析 |
| 3.2.3 损耗分析 |
| 3.3 基于文件的时态索引 |
| 3.3.1 索引构建 |
| 3.3.2 时态查询过程 |
| 3.3.3 损耗分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 实验与分析 |
| 4.1 实验环境 |
| 4.1.1 实验平台 |
| 4.1.2 实验数据 |
| 4.1.3 实验方案与参数设置 |
| 4.1.4 评估度量 |
| 4.2 实验结果与分析 |
| 4.2.1 SDTI时态查询 |
| 4.2.2 FTI时态查询 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（5）一种综合搜索系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 搜索引擎概述 |
| 2.2 全文检索技术分析 |
| 2.2.1 全文检索概述 |
| 2.2.2 倒排索引 |
| 2.2.3 Elasticsearch |
| 2.2.4 中文分词 |
| 2.3 Logstash |
| 2.4 Android开发技术 |
| 2.4.1 Android技术概述 |
| 2.4.2 SQLite简介 |
| 2.4.3 其他开发框架介绍 |
| 2.5 后台开发技术 |
| 2.5.1 Java技术概述 |
| 2.5.2 后台SSM框架概述 |
| 2.5.3 缓存与Redis |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统介绍 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 数据导入 |
| 3.2.2 用户管理 |
| 3.2.3 数据查询 |
| 3.2.4 系统设置 |
| 3.3 非功能需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统概要设计 |
| 4.1 软件架构 |
| 4.2 功能模块 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库ER图 |
| 4.3.2 数据库表说明 |
| 4.4 接口设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统详细设计与实现 |
| 5.1 数据导入模块 |
| 5.1.1 模拟数据 |
| 5.1.2 数据迁移 |
| 5.1.3 中文分词 |
| 5.1.4 建立索引 |
| 5.2 用户管理模块 |
| 5.2.1 用户登录 |
| 5.2.2 密码管理 |
| 5.2.3 指纹设置 |
| 5.2.4 账号冻结 |
| 5.3 数据查询模块 |
| 5.3.1 全文搜索 |
| 5.3.2 精确搜索 |
| 5.3.3 信息详情查看 |
| 5.3.4 热词统计 |
| 5.3.5 日志存储 |
| 5.3.6 历史记录管理 |
| 5.4 系统设置模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.2.1 数据导入模块测试 |
| 6.2.2 用户管理模块测试 |
| 6.2.3 数据查询模块测试 |
| 6.2.4 系统设置模块测试 |
| 6.3 非功能测试 |
| 6.3.1 服务端 |
| 6.3.2 客户端 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（6）基于多版本并发控制的分布式事务优化与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 本文工作 |
| 1.3 本文结构 |
| 第二章 相关工作 |
| 2.1 无共享型分布式数据库 |
| 2.2 多版本并发控制协议 |
| 2.3 两阶段提交协议 |
| 2.4 提前锁释放技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 多版本有序终止协议的设计 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.2 系统架构 |
| 3.3 基本协议 |
| 3.3.1 基本定义 |
| 3.3.2 协议设计 |
| 3.3.3 协议分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 MV-OT执行阶段的实现 |
| 4.1 数据结构设计 |
| 4.1.1 行版本的存储格式 |
| 4.1.2 行版本的组织方式 |
| 4.1.3 事务管理 |
| 4.1.4 快照管理 |
| 4.2 行版本的读取 |
| 4.2.1 行版本的可见性判断 |
| 4.2.2 行版本的读取流程 |
| 4.3 行版本的更新 |
| 4.3.1 行版本的可更新性判断 |
| 4.3.2 行版本的更新流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 MV-OT提交阶段的实现 |
| 5.1 事务提交策略 |
| 5.1.1 局部事务提交方法 |
| 5.1.2 分布式事务提交方法 |
| 5.2 事务回滚策略 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 实验与分析 |
| 6.1 实验设置 |
| 6.1.1 实验环境 |
| 6.1.2 基准测试工具和负载 |
| 6.2 冲突程度对事务性能的影响 |
| 6.3 分布式事务占比对事务性能的影响 |
| 6.4 局部事务的性能 |
| 6.5 复制延迟的影响 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和科研情况 |
（7）区块链数据存储与管理的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容和创新点 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第二章 区块链相关技术研究 |
| 2.1 共识机制 |
| 2.2 P2P网络 |
| 2.3 智能合约 |
| 2.4 Hash算法 |
| 2.5 Merkel Tree |
| 2.6 数据库 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 区块链数据存储与管理总体设计 |
| 3.1 区块链平台架构 |
| 3.1.1 网络管理层 |
| 3.1.2 数据管理层 |
| 3.1.3 应用支撑层 |
| 3.1.4 应用层 |
| 3.1.5 接口层 |
| 3.1.6 合约调用基本流程 |
| 3.2 区块链数据存储与管理的总体结构 |
| 3.2.1 链式结构的区块 |
| 3.2.2 世界状态 |
| 3.2.3 回溯数据 |
| 3.2.4 数据的提交过程 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 区块链数据存储与管理详细设计 |
| 4.1 区块文件管理 |
| 4.1.1 区块的序列化 |
| 4.1.2 索引管理 |
| 4.1.3 写抽象层 |
| 4.1.4 读抽象层 |
| 4.2 世界状态管理 |
| 4.2.1 状态的读写支持 |
| 4.2.2 世界状态的更新 |
| 4.2.3 状态数据库 |
| 4.3 回溯数据管理 |
| 4.3.1 回溯索引 |
| 4.3.2 回溯数据的提交与恢复 |
| 4.3.3 接口设计 |
| 4.4 交易执行管理 |
| 4.4.1 合约端的交易执行 |
| 4.4.2 交易的执行管理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 区块链数据存储与管理的实现 |
| 5.1 区块链数据存储与管理的初始化 |
| 5.2 区块文件管理的实现 |
| 5.2.1 区块的提交流程实现 |
| 5.2.2 文件写抽象层的实现 |
| 5.2.3 索引管理的实现 |
| 5.2.4 区块数据的查询的实现 |
| 5.3 世界状态管理的实现 |
| 5.3.1 世界状态更新流程的实现 |
| 5.3.2 状态读写上下文的实现 |
| 5.3.3 状态数据库的实现 |
| 5.4 回溯数据管理的实现 |
| 5.4.1 回溯数据的提交 |
| 5.4.2 回溯迭代器 |
| 5.5 交易执行管理的实现 |
| 5.5.1 合约端的交易执行 |
| 5.5.2 交易执行管理的实现 |
| 5.6 本章小节 |
| 第六章 示例应用与测试分析 |
| 6.1 测试网络搭建 |
| 6.2 示例应用 |
| 6.3 功能测试 |
| 6.4 性能测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）东北严寒地区村落风貌数据库系统设计与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 相关概念界定 |
| 1.3.1 东北严寒地区 |
| 1.3.2 村落风貌特色 |
| 1.3.3 风貌数据库 |
| 1.4 国内外相关研究 |
| 1.4.1 国外相关研究 |
| 1.4.2 国内相关研究 |
| 1.4.3 国内外文献综述简析 |
| 1.5 研究内容与论文框架 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 1.5.4 论文框架 |
| 第2章 基础研究 |
| 2.1 风貌研究相关理论基础 |
| 2.1.1 系统科学理论 |
| 2.1.2 空间形态理论 |
| 2.1.3 场所文脉理论 |
| 2.1.4 环境认知与意向理论 |
| 2.2 村落风貌的基础研究 |
| 2.2.1 村落风貌的构成要素 |
| 2.2.2 村落风貌的特征 |
| 2.2.3 村落风貌的塑造与信息表达 |
| 2.2.4 村落风貌规划 |
| 2.3 东北严寒地区村落风貌的认知 |
| 2.3.1 东北严寒地区总体概况 |
| 2.3.2 东北严寒地区村落类型与风貌特点 |
| 2.4 数据库及数据库系统的设计与应用 |
| 2.4.1 数据库的类型与特征 |
| 2.4.2 数据库系统的应用特征研究 |
| 2.4.3 数据库系统在城乡规划中的应用 |
| 2.5 村落风貌数据库系统的基础研究 |
| 2.5.1 数据库的内容与层次 |
| 2.5.2 数据库的系统建构 |
| 2.5.3 综合评价方法的基础研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 东北严寒地区村落风貌现状特征分析 |
| 3.1 调研方法与研究区域概况 |
| 3.1.1 调研方法与数据收集 |
| 3.1.2 研究区域基本概况 |
| 3.2 村落空间布局风貌特征 |
| 3.2.1 村落空间布局与形态 |
| 3.2.2 村落用地规模与构成 |
| 3.3 村落街道与开敞空间风貌特征 |
| 3.3.1 路网形态 |
| 3.3.2 街道空间尺度与界面 |
| 3.3.3 开敞空间 |
| 3.3.4 绿化与设施 |
| 3.4 村落庭院风貌特征 |
| 3.4.1 庭院功能与组合模式 |
| 3.4.2 庭院绿化与地面铺装 |
| 3.5 村落建筑风貌特征 |
| 3.5.1 建筑平面布局 |
| 3.5.2 建筑立面要素特征 |
| 3.6 村落风貌的形成机制与影响因素解析 |
| 3.6.1 自然环境与农业生产活动 |
| 3.6.2 民族与传统文化内涵 |
| 3.6.3 村落建设主导模式 |
| 3.6.4 城镇化与经济水平 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 东北严寒地区村落风貌信息提取与基础数据库构建 |
| 4.1 基础风貌信息的集成整理方法 |
| 4.1.1 基础风貌信息的核对 |
| 4.1.2 基础风貌信息的整合要点 |
| 4.1.3 基础风貌信息的集成与整理 |
| 4.2 风貌信息的识别与筛选 |
| 4.2.1 风貌的可识别性 |
| 4.2.2 风貌信息的识别方法 |
| 4.2.3 风貌信息的识别模式 |
| 4.2.4 风貌信息的识别流程 |
| 4.2.5 风貌信息的筛选 |
| 4.3 风貌信息体系构建与内容解析 |
| 4.3.1 村落风貌基础信息体系构建的目标与原则 |
| 4.3.2 村落风貌基础信息体系框架与内容解析 |
| 4.4 基于信息集成管理的风貌基础数据库构建 |
| 4.4.1 数据库的结构逻辑 |
| 4.4.2 数据库的内部数据组织 |
| 4.4.3 数据库的维护与更新 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 东北严寒地区村落风貌信息运算处理与数据库系统设计 |
| 5.1 数据库系统的需求与目标分析 |
| 5.1.1 数据库系统的需求分析 |
| 5.1.2 数据库系统的设计目标 |
| 5.2 数据库系统的总体架构 |
| 5.2.1 数据库系统的架构条件与要求 |
| 5.2.2 数据库系统的总体结构框架 |
| 5.2.3 数据库系统的界面层设计与技术架构 |
| 5.2.4 数据库系统运行与基本功能的实现 |
| 5.3 基于风貌信息特征的数据提取与运算机制 |
| 5.3.1 运算标准数据的确定依据 |
| 5.3.2 运算标准数据的分类解析 |
| 5.3.3 基础数据的提取与运算处理流程 |
| 5.4 面向现实需求的风貌量化引导框架与标准数据库建立 |
| 5.4.1 风貌量化引导指标框架 |
| 5.4.2 引导指标的权重确定 |
| 5.4.3 基于量化引导框架的标准数据库内容 |
| 5.4.4 村落风貌标准数据库的数据组织方式 |
| 5.5 数据库系统的管理框架 |
| 5.5.1 系统用户管理 |
| 5.5.2 系统管理员运行维护制度 |
| 5.5.3 数据更新维护机制 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 东北严寒地区村落风貌数据库系统应用研究 |
| 6.1 基于综合评价的村落风貌解读 |
| 6.1.1 村落风貌信息引导与综合评价过程 |
| 6.1.2 村落风貌总体特征解读 |
| 6.1.3 村落风貌子系统特征分析 |
| 6.2 依托数据基础应用层面的村落风貌特色塑造 |
| 6.2.1 村落风貌发展类型分析 |
| 6.2.2 村落风貌塑造整体引导 |
| 6.2.3 村落风貌子系统与各类要素特色塑造 |
| 6.3 数据库辅助的村落风貌相关专题应用研究 |
| 6.3.1 严寒地区村镇景观风貌要素识别与规划 |
| 6.3.2 严寒地区村落公共空间优化设计 |
| 6.3.3 严寒地区农村建筑设计与管理 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）面向多模态场景数据的多层次混合时空索引方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 索引机制 |
| 1.2.2 场景数据的索引方法 |
| 1.2.3 场景数据的存储管理方法 |
| 1.3 论文研究思路 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 多模态场景数据时空索引机制 |
| 2.1 多模态场景数据 |
| 2.1.1 场景数据的多模态特点 |
| 2.1.2 多模态场景数据的组织划分 |
| 2.2 多层次可视化任务需求 |
| 2.2.1 多层次可视化任务特点 |
| 2.2.2 可视化任务对场景数据组织的差异性需求 |
| 2.3 全局-局部协同的时空索引机制 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于时空关系图的多层次混合时空索引方法 |
| 3.1 基于稀疏矩阵的时空关系图索引 |
| 3.1.1 时空关系图的定义 |
| 3.1.2 时空关系图的生成 |
| 3.1.3 基于稀疏矩阵的内存存储与操作 |
| 3.2 多层次混合时空索引方法结构及原理 |
| 3.2.1 总体结构 |
| 3.2.2 多层次混合时空索引工作原理 |
| 3.2.3 典型多模态场景数据局部索引组织方法 |
| 3.3 内外存索引更新与优化 |
| 3.3.1 内外存索引更新机制 |
| 3.3.2 时空关系图索引优化 |
| 3.4 时空关系图索引效率实验 |
| 3.4.1 实验数据与环境 |
| 3.4.2 索引的构建效率测试与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于微服务架构的场景数据组织管理引擎 |
| 4.1 场景数据引擎设计 |
| 4.1.1 场景数据引擎结构概述 |
| 4.1.2 场景数据引擎机制 |
| 4.2 场景数据多模型存储微服务 |
| 4.2.1 场景数据存储微服务设计 |
| 4.2.2 多模型数据存储与多模式数据视图 |
| 4.3 多样化场景数据查询 |
| 4.3.1 时空查询 |
| 4.3.2 模糊时空关系查询 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 场景数据组织管理原型系统及实验分析 |
| 5.1 概述 |
| 5.1.1 系统需求 |
| 5.1.2 实验环境 |
| 5.1.3 测试数据集 |
| 5.2 原型系统设计与实现 |
| 5.2.1 原型系统设计 |
| 5.2.2 原型系统实现 |
| 5.3 实验测试与分析 |
| 5.3.1 基础框架数据组织管理实验 |
| 5.3.2 智能感知数据组织管理实验 |
| 5.3.3 关联关系数据组织管理实验 |
| 5.3.4 综合分析与讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 |
| 学术论文 |
| 发明专利 |
| 学术活动 |
| 科研项目 |
（10）计量器具信息化平台构建技术及智能推荐算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 计量信息化平台构建技术研究现 |
| 1.2.2 推荐算法研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 2 平台开发关键技术 |
| 2.1 .Net框架及平台 |
| 2.1.1 .NET 框架 |
| 2.1.2 ASP.NET技术 |
| 2.2 MVC开发模式 |
| 2.3 MiniUI |
| 2.4 Bootstrap |
| 2.5 数据库技术 |
| 2.5.1 ADO.Net |
| 2.5.2 Entity Framework |
| 2.6 本章小结 |
| 3 计量器具信息化平台系统力案设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 用户业务流程分析 |
| 3.1.2 计量器信息化平台需求概述 |
| 3.2 计量器具信息化平台概要设计 |
| 3.2.1 系统设计原则 |
| 3.2.2 系统总体框架设计 |
| 3.2.3 系统功能设计 |
| 3.3 系统详细设计 |
| 3.3.1 仪器收发模块设计 |
| 3.3.2 证书制作模块设计 |
| 3.3.3 质量管理模块设计 |
| 3.3.4 打印收费模块设计 |
| 3.3.5 强检器具监管设计 |
| 3.3.6 仓架管理模块设计 |
| 3.4 数据库设计 |
| 3.4.1 数据库设计概述 |
| 3.4.2 部分数据库结构设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 计量器具信息化平台的实现 |
| 4.1 平台开发环境配置及使用环境配置 |
| 4.2 主要模块的实现 |
| 4.2.1 登录页面 |
| 4.2.2 页面整体布局 |
| 4.2.3 仪器接收与派送系统实现 |
| 4.2.4 证书录入审批系统实现 |
| 4.2.5 样品退样系统实现 |
| 4.2.6 证书打印系统实现 |
| 4.2.7 收费系统实现 |
| 4.2.8 强检器具监管系统 |
| 4.3 系统测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 推荐算法相关研究 |
| 5.1 推荐系统概述 |
| 5.2 协同过滤推荐技术 |
| 5.2.1 相似度计算方法 |
| 5.2.2 基于用户的协同过滤算法 |
| 5.2.3 基于项目的协同过滤算法 |
| 5.3 加权slope one算法 |
| 5.3.1 slope one算法概述 |
| 5.3.2 加权slope one算法 |
| 5.4 改进预测评分矩阵的协同过滤算法 |
| 5.4.1 概述 |
| 5.4.2 融合加权slope one算法填充评分矩阵的协同过滤算法 |
| 5.5 实验数据与结果分析 |
| 5.5.1 实验数据集 |
| 5.5.2 实验评价指标与方案 |
| 5.5.3 实验结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间主要成果 |
四、历史关系数据库(HRDB)更新（论文参考文献）
- [1]基于MOAS事件特征的BGP前缀劫持检测算法的研究[D]. 陈开宇. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]基于神经网络的图像超分辨率重建和修复研究[D]. 谢波. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]城市排水泵站水泵群的调度优化与智能控制系统的设计与实现[D]. 施璇. 安徽建筑大学, 2021(08)
- [4]Hyperledger Fabric系统中高效时态数据查询研究[D]. 王少奇. 大连海事大学, 2020(01)
- [5]一种综合搜索系统的设计与实现[D]. 房辉. 北京邮电大学, 2020(05)
- [6]基于多版本并发控制的分布式事务优化与实现[D]. 俞文谦. 华东师范大学, 2020(12)
- [7]区块链数据存储与管理的研究与实现[D]. 王行行. 电子科技大学, 2020(08)
- [8]东北严寒地区村落风貌数据库系统设计与应用研究[D]. 夏雷. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [9]面向多模态场景数据的多层次混合时空索引方法[D]. 冯斌. 西南交通大学, 2019(06)
- [10]计量器具信息化平台构建技术及智能推荐算法研究[D]. 杨欢. 西安理工大学, 2019(08)