一、CPU市场走势分析（论文文献综述）
陈擎霄[1]（2021）在《基于深度学习的股票走势分析系统的研究与实现》文中研究指明随着我国经济的快速发展,A股市场已经成为全球最受瞩目的股市之一,股票分析预测亦是学者们关注的焦点,研究表明传统的统计学和机器学习无法挖掘出股票背后深层次逻辑从而导致预测失准,反观深度学习更被推崇,能够给予广大股票投资者更可靠的帮助。本文的主要工作如下:首先对国内股市的环境现状进行了考察调研,对比了股票基本面分析法和技术面分析法,分析了影响股价波动的潜在性特征,然后使用TuShare进行股票数据的获取及预处理;调研了主流的聚类算法和股票聚类任务的痛点,使用近邻传播算法对日涨跌幅走势进行聚类,提出了初步降噪的聚类前驱式股票走势分析方法;调研了主流股票预测模型存在的不足,讨论了股票预测任务的痛点,对其网络结构和训练方法进行改进,提出了一个更具优势的股票走势预测的神经网络模型,使用TensorFlow和Keras对该模型进行构建、训练及探究,最后通过对比实验分析并验证了本模型在股票走势预测任务上具有更好的泛化效果;设计并实现了一个基于深度学习的股票走势分析系统,包括定期自动预测股票未来走势等功能。本文的主要创新点如下:提出了多特征来源的股票数据选取方法以强化股票特征的表达;设计了数据增量存储算法以解决股票数据采集速度过慢的问题;提出了聚类前驱式的股票走势分析方法以解决现有股票预测模型容易产生过拟合的问题;提出了区间涨跌幅的树状聚类思想以降低噪声干扰;提出了 SA-LSTM-CNN股票走势预测模型以解决主流神经网络拟合效果失真并且在突涨或骤跌时段预测失准的问题;对于模型实验设计与分析部分,考虑到实验周期是以股票交易日每隔24小时有限循环的,因此提出了双重维度的实验选股策略为每轮实验调参会朝着积极的方向发展奠定基础;提出了层级式超参数配置策略以平衡股票的聚类量级与模型拟合之间的矛盾;在股票走势分析系统中,通过配置化微调模型以维持系统功能的健壮性。本文所取得的研究成果对基于深度学习的股票走势研究具有一定的参考价值。
魏榆静[2]（2021）在《基于node.js的股票行情浏览及分析系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理金融市场对国家经济社会的发展起到十分重要的作用,股票交易不仅是一种企业融资模式,也是越来越多的个体投资者的理财方式。国内市场现存的股票系统基本都是C/S架构,安装过程繁琐,数据同步困难,且产品过于专业化,大多界面以及功能复杂,无法满足不同层次投资者的需求。对于新股民来说,除了要求基本的股票行情浏览功能外,还有交流学习、智能选股以及利用计算机进行数据分析帮助其智能决策的需求。因此,目前股票软件正在逐渐转变为以行情浏览为主的“行情+社交平台+智能分析+资讯浏览”的综合一体化股票软件服务平台。本文针对股票市场初级投资者的需求,结合互联网的新技术,设计与实现了基于Node.js的B/S架构的股票行情浏览及分析系统。Node.js的核心是基于事件驱动的异步I/O模型,该机制使服务器的并发能力得到明显提高,因此成为近几年流行的服务端技术。系统前端使用目前流行的Vue.js框架,组件化开发以及前后端分离模式大大提高了开发效率。由于股票数据结构复杂,基于MongoDB设计行情存储模式,配合Node.js的Json格式避免了类型转换,实现数据的持久化存储。同时结合Echarts框架以及H5 Canvas技术,通过多图表的可视化界面向用户直观的展示各种股票详情数据以及市场行情追踪。股票数据包括实时数据、分钟K线数据、日、月、年K线数据、公司行业信息、指标数据MACD,RSI,KDJ等;市场行情包括排行榜、龙虎榜、领涨个股、领涨板块等。系统一方面采用Redis数据库进行股票数据缓存,另一方面采用Socket.io即时通讯技术使服务器可以主动推送消息或股票数据到客户端来保证实时性。此外,本文还主要介绍了社交平台模块、预警模块、智能选股、自选股管理等功能,方便用户浏览行情数据及学习股票知识。考虑到系统的智能性,着眼于数据分析,不仅支持投资者根据交易风格自由更改指标参数以及导出数据进行本地分析,本文还提出了一种基于机器学习的MACD指标优化模型,该模型一定程度上缓解了传统MACD指标滞后性与股价震荡时错误信号频繁的问题,可在预警模块及时向用户发出买卖点的提醒信息。同时实现了一种基于ARIMA与LSTM神经网络的组合股价预测模型,通过先进的计算机技术向投资者提供合理建议。本文还从性能和安全方面进行了优化设计,包括数据库连接池,负载均衡,浏览器缓存等;并对常见的XSS、CSRF、SQL注入等网站攻击进行了防御,例如采用Token认证登录和Md5+Salt方式对用户信息加密存储的安全措施。
刘晨辉[3]（2021）在《基于RSI指标的股票分析系统的设计与实现》文中研究指明近年来,我国市场经济发展迅速,股票市场也在此期间得到了快速的发展。为了能够更好的积累富裕的资金,越来越多的投资者开始关注金融市场,并将自身的富裕的资金投入金融市场。而股票作为金融市场上最活跃、最重要的金融资产和投资工具,其收益高、周期短、易操作的投资模式,更是受到了广大股民的喜爱。但是传统的股票交易模式受时间、地理因素限制过大,对人们投资造成了很大的不便利,而传统的股票分析方法也越来越不能适应当前的股票市场,这给股民炒股带来了极大的不便。近几年来,伴随着互联网的高速发展,其能够有效突破时间、空间限制的特点,使得各个行业不断与之结合。在新的形势下,证券交易市场开市推行电子化交易,因此,为了使得用户能及时、方便、快捷、有效的查询,分析股票信息,一个以Android平台为载体以及能提供有效的股票分析的信息的系统就变得尤为重要。本文针对现阶段股票软件存在操作过于繁琐,功能单一以及缺乏智能分析功能的问题设计并实现了基于RSI指标的股票分析系统。首先分析了本股票系统的总体需求,并在此基础上分析了该股票系统的功能需求和非功能性需求。之后,在充分考虑系统的性能的情况下,对各个功能制定了设计方案。本股票分析系统采用C/S的架构,以Android作为客户端,服务器端采用flask框架搭建,在保证安全性、实用性、实时性的性能要求的前提下,实现了一个基于RSI指标的股票分析系统,并且针对实现的系统从功能和性能两个方面进行了测试。本系统除了实现了对于股票行情数据的浏览以及自选股管理,自定义选股,用户信息管理等基本功能外,创新性地提出了一种基于机器学习的对于RSI指标的改进方法。改进后的RSI指标能够使得股票在动荡的行情中获得更大的收益,并为用户提供更加有效的分析结果。此外,本系统还针对股票走势的预测,结合相似性和矩阵奇异值分解设计了趋势雷达的功能,该功能在股票走势的预测上有较高的置信度能够给用户提供具有参考价值的股票分析信息与建议。该手机炒股软件能够在高效地运行在移动设备上,投资者能够通过该系统很方便的进行股票信息查询和股票分析,本系统为此类应用软件的设计与开发提供了参考。
周家鑫[4]（2021）在《基于机器学习的态势感知系统的设计和实现》文中认为近年来,我国信息通信技术得到了蓬勃的发展,互联网网络规模增大到前所未有的程度,随之而来的是网络资产和数据时刻面临的安全威胁问题。信息技术和互联网的发展让网络环境变得越来越复杂,开放的网络环境成了黑客滋生的温床,信息系统接入方式的多变性让网络攻击更难被检测,企业和机构网络安全事件层出不穷,网络安全防护的形势日趋严峻。现有的态势感知系统主要基于对态势要素指标的关联规则分析,每条关联规则只能匹配特定的网络攻击,需要手动增加规则以应对动态变化的网络攻击手段,可拓展性和灵活性较弱。基于机器学习的态势感知系统能够建立态势要素和感知结果端到端的映射模式,态势感知准确率高,拓展数据集即可扩充识别的网络攻击类型,而且数据驱动的监督学习方式不需要像传统关联规则分析一样高度依赖于网络安全领域知识,能够降低态势感知系统的开发和维护成本。本文设计一种基于机器学习的态势感知系统,在融合网络安全要素的基础上从宏观角度实时评估和预测网络安全态势,通过直观、全面的态势可视化界面为网络安全管理员的决策分析提供依据。本文提出一种新颖的态势评估方法,通过自注意力机制提取态势要素时序关联信息,然后使用条件随机场计算时序全局最优的态势值序列,有效提高了高危态势等级识别召回率和普通态势等级的识别精准度;态势预测方法针对LSTM模型数据串行处理高耗时的问题,通过消除LSTM门控单元对历史隐藏状态的依赖实现并行计算并使用自定义Cuda核函数减少程序数据移动开销和运行延迟,实验证明态势预测模型能够快速收敛,模型单次训练的耗时相对于LSTM降低25%,相同运行训练耗时情况下具备更好的预测准确率;本文实现的态势感知系统能够实时采集安全设备事件日志、网络传输设备流量连接和设备硬件状态数据,应用态势评估和预测方法对网络安全态势进行感知,系统用户界面以图表的方式直观地展示网络各类运行指标和安全态势评估与预测结果,并且提供了数据查询、筛选和排序等功能。
薛梅婷[5]（2020）在《基于FPGA异构平台的关系型数据库加速技术研究》文中指出数据库是管理信息社会的重要工具。在“大数据”时代,临床医疗、公共卫生、医药研发、健康网络与媒体等行业均会产生大量在线数据。因而数据库系统面临着数据量庞大、数据结构多样以及数据处理实时化的要求,上述要求对依托于冯·诺依曼体系架构的同构计算模式提出了挑战。为了打破同构计算模式处理能力和数据增长速度之间的壁垒,以新一代高性能计算芯片为核心的异构并行计算体系架构开始得到人们的重视,以实现更高的性能。现场可编程逻辑门阵列（field programmable gate array,FPGA）作为一种可编程芯片,在流水线并行计算、响应延时等方面优于通用处理器。于是FPGA与CPU协同的异构加速架构开始在数据库领域中得到应用,基于FPGA的关系型数据库加速成为一个很有价值的研究方向。对关系型数据库的操作是通过结构化查询语言（structured query language,SQL）进行的。排序和连接操作是数据库领域中被频繁使用且非常耗时的两个操作,二者作为典型的计算与数据密集型操作,一直是数据库加速领域的重点研究对象。因此,本文以排序和连接操作为切入点,提出了基于FPGA的加速实现方法,并进一步提出了面向不同关系型数据库的异构加速系统架构。本文的研究内容如下:（1）以排序操作为核心的硬件加速器:在数据库中,诸如聚合、排序合并连接算法的实现都与排序密切相关,同时数据库多位宽数据类型的特点对排序算法的硬件实现提出了新的要求。因此,本文提出了一种排序操作硬件实现方法,以解决当前数据库多数据类型流水线执行的问题,并基于该方法给出了三种适用于不同情况的执行模型。该硬件排序方法支持连续、不同数据宽度的数据序列,符合数据库多数据类型的特征。除此之外,本文还实现了一种等值连接结构和选择过滤结构,在所提排序结构的配合下,该加速器可实现如排序、排序合并连接、选择过滤等数据库操作。（2）面向哈希连接算法的硬件加速:哈希连接算法是数据库中应用最广泛的连接算法之一。哈希连接算法硬件实现的性能深受哈希冲突解决方式和哈希表流水线访问方式的影响。基于这两个优化方向,本文给出了两种哈希连接硬件实现方法。对于连接属性不唯一的应用场景,提出了使用布谷鸟哈希算法加链表法的策略以解决哈希冲突,同时减少内存访问次数和提升哈希连接效率;对于连接属性唯一的应用场景,则提出了哈希表加内容寻址寄存器的方法以解决哈希冲突,同时完成了一种适用于该方法的串并行流水线策略,进一步提升连接效率。（3）数据库异构加速系统架构:在不同的应用场景中,多种异构技术各具优势。基于异构平台设计数据库加速方案时,在保证可扩展性与灵活性之余,需尽可能降低数据分析与用户间的通讯延时,同时提高数据处理速度。因此,本文提出了一种基于FPGA的数据库通用加速系统架构。该架构在硬件层面对不同的数据操作提出了针对性的优化方法,同时为不同的数据库软件提供了统一的调用接口,保证了与数据库软件的松耦合,适用范围更广。最后,在标准测试数据集上的多项实验证明了架构的有效性,与传统数据库软件相比达到了最高16倍的性能提升。
雷泽坤[6]（2020）在《特征价格指数编制法的改进与应用研究 ——基于电商平台大数据的实证分析》文中进行了进一步梳理价格指数反映价格的相对变化趋势,要想得到准确的价格指数,关键在于确保样本的“同质可比性”,而由于质量变化所引起的价格变化不应在价格指数中反映,需要在价格指数构建的过程中剔除属于核算中物量变化的范畴。特征价格法可以避免传统匹配法由主观因素造成的偏差,是一种较为有效的质量调整法。然而,随着新一代信息技术的快速成长,促使产品更替速度加快、功能增强、质量大幅提升,也使得产品市场竞争愈加激烈,从而流通中产品的价格和销量波动日益频繁。因此,经典特征价格理论方法与实践应用仍需要不断地完善和创新,以应对这些新情况、新问题。与此同时,近年来我国电子商务和网上支付发展速度空前,电商平台积累的海量交易数据,为完善特征价格理论方法与应用提供新契机。鉴于此,本文力图在经典特征价格指数理论和方法进行系统分析的基础上,基于电商平台大数据,对经典特征价格指数的编制方法予以全面、系统地优化。首先,详细梳理由Lancaster消费偏好理论、Rosen特征供需均衡理论和Diewert特征价格理论构成的特征价格法理论基础,对经典特征价格法（包括:特征虚拟时间变量法、直接特征法、特征价格估计法和质量调整系数法）的实现原理、优缺点以及适用情况进行详实而细致地梳理和评析,并指出在新经济背景下经典特征价格法面临的诸多困难与不足（包括:数据来源不足、权重缺失、模型设定不足和链式漂移等问题）,为进一步优化经典特征价格法奠定基础。其次,针对经典特征价格法面临的不足,提出一个系统的优化方案。就经典特征价格模型的权重缺失和模型设定不足,提出加权—ADL特征价格估计模型,并采用完全匹配数据下的RYGEKS价格指数化解链式漂移。将直接特征法与特征价格估计法相结合,有效地应对规格品出现的新特征。从应用层面,基于电商平台大数据,分别编制智能手机、笔记本电脑、台式机、平板电脑、优盘和移动硬盘等典型ICT产品基于经典特征价格估计模型、加权—特征价格估计模型和加权—ADL特征价格估计模型的特征价格指数,定量分析改进前后特征价格指数出现的偏差幅度。通过编制相邻时期匹配数据价格指数,测度并分离传统价格指数由样本更替的时滞性和质量调整不足所导致的偏差。最后,产品质量调整不足仍是造成官方价格指数产生向上偏差的主要因素,进而导致实际GDP的低估,影响了对实际经济增速和生产率的准确判断。本文根据现有数据样本编制ICT设备居民消费特征价格指数,分别根据现有数据样本和跨国转移法估计ICT设备投资特征价格指数,进而监测传统ICT设备价格指数由于质量调整不足而产生的系统性偏差,并基于增长模拟的敏感性分析模型,定量分析我国ICT设备的投入产出构成与传统价格指数的偏离对实际GDP增长速度的影响。研究表明:（1）加权—ADL特征价格估计模型的平均拟合优度明显高于经典特征价格模型,改进后模型的精确度和解释力显着增强。（2）测算ICT产品特征价格指数发现:加权—ADL特征价格估计模型有效地纠正了由于经典特征价格模型权重缺失和模型设定不足而产生的偏差;月度Laspeyres和Paasche指数容易发生链式漂移,Fisher指数在一定程度上缓解了链式漂移,而RYGEKS指数可有效地化解链式漂移;传统价格指数样本更替的时滞性和质量调整不足,均可导致各类ICT产品价格指数产生向上偏离。（3）由于质量调整不足而导致我国ICT设备价格指数年均降幅被低估约10至12个百分点,导致我国实际GDP增速被低估约0.34至0.41个百分点。
王滢波[7]（2020）在《数字经济：收益递增与非均衡》文中研究说明经济学家应该放弃对于市场的完美幻想。市场是有效率的资源配置方式,但并不完美。市场失灵不仅仅体现在科斯所谓的外部性上,它具有内在的不稳定性,总会造成严重的垄断和贫富差距,原因正在于市场是收益递增,而非收益递减的。政府的职能边界也不应仅仅限定在明晰产权上。收益递增才是经济增长的根源。垄断和增长是同时出现的,没有垄断就没有超额利润,就没有资本积累,也就没有创新和发展。收益递减从来只是技术中性前提下的一种假设,而非现实。自由竞争从来就不存在,均衡更是水中镜花。传统的均衡经济学研究的是约束条件下的最优化问题,即在技术水平不变和自然资源不可再生的条件下如何最大化产出,本质上是一种存量和静态经济范式。这两个约束条件才是导致收益递减的前提。但事实上,这两个约束条件都只是假设,并非事实。一方面技术进步在持续加速,另一方面随着技术成为经济增长的主要动力,稀缺资源对于经济增长的限制越来越低。均衡经济学隐含的一个结论是经济的增长是有天花板的,一定会受到自然资源禀赋的限制。但事实上,如果我们将经济理解为信息处理系统,那么其增长可能是没有尽头的。随着技术的发展,甚至我们未来可以再造原子,我们将面临一个没有增长极限的经济体系。这也就意味着均衡经济学的两个约束条件都不再成立。约束条件的变化也意味着收益递减并不成立,收益递增才是真实世界的规律。斯密其实已经观察到了收益递增和增长之间的关系,只是他没有理顺其中的逻辑关系。斯密指出,技术进步和分工会导致收益递增和垄断,他同时也指出,分工是效率的来源,是经济增长的基础。显然,收益递增、垄断和增长是同时出现的,三者之间存在着紧密的内在逻辑关系。我们可以帮助斯密厘清其中的逻辑链条:即分工和技术进步导致垄断,垄断产生利润,利润促进创新,创新促进增长。这才是斯密分工理论背后的核心逻辑所在,其背后隐含的逻辑是市场并不完美。然而,对于市场的信仰使得斯密陷入了两难。他自己显然也没有意识到他这两个观点之间的矛盾所在。马歇尔的聪明之处在于他有意识地摒弃了斯密理论中和市场有效性相矛盾的分工和收益递增理论,但同时他也放弃了对于经济增长的研究。他完全忽视了技术进步与分工,建立了一套静止的没有增长的均衡理论。在马歇尔收益递减的均衡世界里,没有利润,没有分工,没有技术进步,没有垄断,也就没有创新和增长。自从马歇尔均衡理论建立以来,经济学家唯一的任务就是证明市场的有效性,因为市场能够自行解决一切问题,是最完美的资源配置手段。科斯提出了外部性导致的市场失灵,但却指出错不在市场,而在于产权的不明晰。只要产权明晰,市场仍然可以实现最优的资源配置。凯恩斯事实上创造了一种新的经济学理论,他认为市场并不会自发实现均衡,但是他仍然关注的是在技术不变的情况下避免因为预期变动导致生产的大起大落,而非核心的增长问题。直到杨小凯才重新延续了斯密有关分工的理论脉络,经济增长的问题才重新回到经济学家的视野。然而,遗憾的是,他虽然承认收益递增,但却不敢质疑均衡理论及其背后的自由主义思潮,他只看到了收益递增会导致垄断,却没有意识到分工导致的收益递增才是经济增长的基本动力,而是建立各种莫须有的约束因素,试图在马歇尔的均衡框架中来解释收益递增问题。市场从来不完美,自由主义也非解决一切问题的良药,然而要承认这一点却需要极大的勇气。经济是一个信息处理系统,经济增长表现为信息处理能力的上升。数字经济和传统经济最大的差别在于信息处理方式的不同,也就是人脑和电脑的差别,或者说是原子和比特的差别,具体而言,可总结为以下三点:发展速度从线性到指数,技术打破了自然资源对于增长的限制;资源从稀缺到冗余,边际成本趋近于零;从分隔走向连接,外部性越来越高,边际收益越来越高。全球经济正在向数字经济迁移,数字经济的占比越来越高。传统经济的数字化已经成为不可阻挡的趋势。传统的GDP统计方式大大低估了数字经济对于经济增长的贡献。数字技术不仅已经成为最重要的竞争力和经济增长驱动力,而且正在成为比肩于劳动力和资本的新生产资料和生产要素。数字经济已经成为全球经济的新动力,使得经济持续加速增长。收益递减成立的前提是技术外生以及实物资源不可再生所导致的不可再生性。最初的收益递减来自于对于农业的观察,土地的肥力是有限的,随着人力投资的增加,土地的产出一定是边际收益下降的。但是,技术的进步,特别是数字经济的出现打破了实物资源对于增长的限制,使得收益递减不再成立,具体而言可归为以下三个原因:1.技术打破了自然资源对于产能的限制;2.技术的边际成本趋近零;3.技术具有更强的外部性,边际收益为正。显然,经济中存在着两个相反的趋势,一个是不可再生的原子经济所导致的边际收益递减的趋势,一个是比特经济所导致的边际收益递增的趋势。当技术进步缓慢,收益严重依赖于土地等天然资源时,经济就会呈现出边际收益递减的趋势,例如传统的农业、建筑业、矿业,这正是马歇尔观察到的现象;相反,当技术进步突破了自然资源的局限,当土地等实物资源在整体收益中占比越来越低时,经济就会呈现出收益递增的趋势,例如数字经济产业和高新技术产业,这是当下正在发生的现象。未来,如果技术进步发展到能够再造原子的程度,那么不可再生性也将不复存在,边际收益递减的因素就会完全消失,那也意味着经济发展不再受到自然资源的约束,增长的空间将被完全打开,收益递增将越来越普遍。收益递增意味着不存在所谓最优的均衡状态,马歇尔均衡不再成立。由于技术不存在不可再生性,边际成本会持续下降,边际收益则会持续上升。供给和需求的均衡点不复存在,最优产量和最优市场份额以及企业之间的竞争均衡也不再存在。收益递增意味着赢者通吃,规模越大,价格越低。通过创新和技术的快速迭代建立不可逾越的竞争优势,并快速占领市场已经成为厂商唯一的竞争策略。打破这种循环的唯一途径是更高维度的创新。经济更多地呈现出创新-垄断-更高维度的创新-破坏性颠覆的动态迭代过程,而非静态的均衡过程。技术进步加速也大大降低了经济长期停滞的风险。收益递增意味着增长带来更多增长,技术进步和创新速度不断加快,经济增长呈现持续加速的态势。随着诸如人工智能等技术成为新的生产要素,经济的周期性正在下降,经济长期停滞的风险大大下降。只有在经济停滞,技术进步缓慢的背景下,经济才会呈现明显的周期性。凯恩斯所谓的投资和储蓄的均衡,预期导致消费倾向的下降只适用于没有技术进步的“短期”。凯恩斯对此从不否认,正如其所说,“长期来看我们都会死的”,但是技术的加速进步已经将其认为的所谓“长期”变为了“短期”,技术进步已经成为了对抗经济衰退的最重要工具,传统的货币和财政工具更像是在技术停滞状态下为了避免因预期波动导致经济衰退而打的强心针,虽然短期看似有效,但从来都不是经济增长的根本动力。从来都是供给创造需求,而非相反。技术进步才是经济增长的根本。收益递增意味着收入差距呈现“马太效应”,而非均衡经济学所谓的“涓流效应”。库兹涅兹所谓的人均收入倒U型曲线只是人类贫富差距扩大浪潮中一个美丽的意外。技术一方面推动了经济高速发展,另一方面也加剧了不平等,而且日甚一日。收益递增也意味着纯粹的自由竞争并不存在,先发优势至关重要。最初微弱的优势很快就会变成严重的路径依赖,后发国家要想完成对先发国家的超越,只能依靠更高维度的创新和产业政策。鉴于创新的不确定性,强力产业政策和幼稚产业保护可能是后发国家迫不得已的选择。日本、韩国和中国的高速发展证明了产业政策的有效性。随着科技进步的加速,国家之间争夺科技制高点的竞争会越来越激烈,贸易冲突和摩擦会持续加剧。技术进步导致收益递增已经成为普遍共识,但是对于收益递增的研究仍处于萌芽期,面临着不少困难,具体可归结为以下三点:1.思维惯性。技术的加速发展只是最近几十年的现象,人们在心理上还处于传统思维的惯性作用下,没有充分认识到技术进步正在持续加速,收益递增已经成为普遍现象,而是仍然将技术视为经济增长的外部性因素,很多人对于技术增长和经济发展的可持续性依然充满怀疑;2.机械物理学范式的束缚和数学方法上的困难。均衡经济学诞生的时期,牛顿物理学大行其道,将经济学发展成为像物理学一样的硬科学成为经济学发展的唯一目标,而只有均衡系统才能实现精确性和可预测性,因此收益递减成为均衡经济学大厦最坚实的基础,而收益递增则面临数学方法上的困难。虽然很多经济学家都观察到了收益递增现象,但是收益递增会导致一个不可预测的复杂系统,无法用简单的数学公式来表达,构造一个类似于收益递减理论的完美体系。收益递增使得经济系统更加类似于自然界的进化选择,具有不可预测性,也使得诸多经济学家望而生畏;3.自由主义信仰的约束。虽然有些经济学家承认收益递增,但却不敢推翻马歇尔的均衡范式,原因在于市场的有效性和被奉为圭臬的自由主义信仰息息相关。收益递增意味着不存在理论上的最优状态,哲学观上要突破自由主义的僵硬框架,追求建立更具弹性的社会和经济机制。绝对的市场经济和计划经济都将导致灾难。绝对的平等就是最大的不平等。绝对的自由主义会导致绝对的贫富差距,从而孕育出对于极度平均主义的渴望,这正是马克思主义诞生的前提。绝对的平均主义会导致绝对的贫困,触发绝对的自由主义,这正是计划经济崩溃的根源。对于完美状态的追求往往会走向反面。接受不完美才能长治久安。可行的目标是追求建立更具弹性的经济体制,使得资源能够根据需要在市场和政府中间更加灵活地进行调配。研究范式上应该突破机械物理论的束缚,打破单一的数学逻辑,寻求生物演化逻辑的支持,以复杂系统的视角来看待和研究经济。
胡岱青[8]（2019）在《服务器制造企业生产过程执行系统的设计与实现》文中研究说明在服务器企业生产制造的过程中多采用相对传统的下线入库采集数据模式,难以覆盖服务器企业生产车间现场的各个方面,企业难以对订单的投产情况做到实时监控,无法实现对生产环节各个节点的全面管控,所生产服务器产品隐患难以被及时发现;另外在企业在生产过程中缺乏运营监控的有效方式,难以对生产过程进行全面追溯。因此该类企业在优化生产过程方面需求迫切,因此进行服务器制造企业生产过程执行系统的设计与实现工作。本系统基于C/S架构开发,并应用到C#.NET以及SQL Server数据库技术;在应用C/S架构的基础上确立了客户端访问服务器的基本形式,有利于合理分配访问压力;C#.NET的应用确定了系统的集成开发环境,并发挥.NET平台多线程形式,提高数据传输共享的效率;SQL Server数据库可以提供完善的事务处理以及数据挖掘机制,适应于本系统的实际需求。服务器制造企业生产过程执行系统实现了订单管理、数据采集、报表管理、质量分析、基础数据维护、系统管理等模块;通过订单管理模块实现生产排配、异常锁单、生产订单排产等功能;通过数据采集模块实现检验点采集、配件采集、调试维修、附件配料等功能;报表管理模块实现了上线未下线查询、订单过程跟踪、装配良率走势、批次质量统计等功能;质量分析模块实现直通率报表、缺陷图分析等功能;通过基础数据维护模块实现缺陷维护、班组维护等功能;最后实现系统管理模块。系统的应用为服务器制造企业提供优质的管控、追溯服务器产品生产全过程的手段,在获取直接、准确、详细数据的基础上为企业制定合理的生产计划提供重要依据,同时加强企业对生产设备、质量控制的管理力度,充分适应市场订单需求逐步扩张的现状。
邢战雷[9]（2019）在《中国轻工业转型升级的知识产权驱动力研究》文中认为轻工业是国民经济的传统优势产业、重要的民生产业和具有较高国际竞争力的产业,是覆盖最广的消费品行业和满足人民美好生活需要的主力军,其价值更多体现在满足市场消费需求、稳定出口规模、扩大就业规模、提高就业质量,更好地服务“三农”等方面。自中国改革开发以来,轻工业实现了历史性的跨越,经过了高速发展、告别短缺、数量为本的发展阶段后,正进入以质量和效益的双提升为目标的中高速发展新阶段。不论在轻工产品的生产、出口或消费,中国已成为世界轻工业大国。然而,轻工业面临的国际国内发展形势依然复杂严峻。目前轻工业经济运行整体处于“消费平稳、投资放缓、出口乏力、调整加速、分化明显”的“缓中趋稳”发展态势。中国轻工业由“大国”变为“强国”之任务仍然艰巨,发展中的矛盾、“痛点”和“栓塞”依然存在且日趋明显,转型升级变得愈发迫切。要实现轻工业转型升级就必须重视创新。而创新过程中遭遇的知识产权问题更加普遍,更是社会普遍关注的重要问题。故此,基于知识产权创造、保护与运用的创新驱动成为助推中国轻工业转型升级的重要力量。知识产权也成为轻工业转型升级、参与市场竞争的核心要素之一和“新引擎”,是轻工业从中低端迈向中高端“绕不过的坎”,更是打开轻工业转型升级之门的“金钥匙”和“核心驱动”。论文以中国轻工业转型升级的知识产权创新驱动为主题,以“科技创新——产业发展——转型升级——知识产权创新驱动”为研究主线,综合管理学、产业经济学、系统工程、知识产权管理等学科理论知识,依据产业集聚理论、产业结构理论等既有成果,运用文献研究、系统分析、定量与定向相结合、数据挖掘等科学方法,针对中国轻工业转型升级的知识产权驱动力体系构建及路径选择开展专门研究。论文的研究内容和结论具有较强的现实意义和理论意义,为轻工业转型升级提供了一个新视野和一套“策略组合”,有助于进一步明确中国轻工业宏观发展态势、显化轻工业知识产权发展水平、提高轻工业转型升级中的知识产权资源配置效率、提升知识产权驱动支撑轻工业转型升级的科学性、可操作性和实效性。论文的主要研究内容及创新如下所述:（1）首次把知识产权引入中国轻工业发展与转型升级问题的研究。虽然目前不少轻工企业已经建立了知识产权战略和管理体系,并积极开展知识产权创新活动,但轻工类企业的创新意识、创新能力和创新产品仍然较少、较弱。加之目前从学者到政府到社会服务机构,并没有专门开展轻工业领域的专利技术盘点、诊断与布局,这也成为轻工业转型升级过程中被忽略的关键之一。为此,文章率先通过利用专业的IncoPat数据库的数据来源,设计规范的检索公式,运用定量和定性的方法,引入“专利地图”技术处理方法,从专利申请与授权趋势、运营情况、申请人类别、地区、排名情况、专利法律状态、子行业专利分布等维度,从轻工产业角度具体对中国轻工业领域的专利资产进行检索、数据挖掘和比较等计量分析,以期揭示轻工业领域的专利竞争格局、结构与发展动态。研究认为,知识产权仍然是轻工业转型升级的“痛点”和“栓塞”。（2）构建了轻工业转型升级的知识产权“5Fs”体系和“G-CPU”驱动范式。结合系统管理理论的核心思想,探讨和构建了中国轻工业转型升级的知识产权“五驱力”（5Fs）体系,分别对战略管理能力、创造开发能力、协同运营能力、金融服务能力和法律保护能力五个方面,详细分了其各自内涵、运作机制和注意事项;在“三螺旋”（Three-Helix）理论的基础上,将科技平台因素（例如:产业集群、特色区域、行业协会、专利联盟等）引入到传统的“产学研”创新体系,设计了轻工业转型升级的知识产权“四螺旋”（Four-Helix）驱动范式;从宏观、中观、微观三个层面,以及政府、科技平台、企业、高校四个主体视角出发,围绕知识产权战略能力、知识产权创造能力、知识产权运营能力、知识产权金融服务能力和知识产权保护能力等五个维度,引入“专利地图”“专利导航”“高价值专利培育”等先进理念,提出了中国轻工产业转型升级的知识产权驱动路径“策略组合”研究认为,G-CPU驱动范式是轻工业转型升级的有效途径和关键环节所在。。（3）探索创建了轻工业知识产权贡献度及创新能力评价指标体系。为了进一步阐释知识产权与轻工业转型升级的作用机制、贡献度,以及基于知识产权的轻工业创新能力评价,文章探索构建了轻工业知识产权创新能力评价指标体系,并以轻工类高校为对象进行了实证分析。其中,运用柯布一道格拉斯生产函数对中国轻工产业发展建立模型并进行分析,测算出中国轻工业固定资本投入、劳动力投入和知识产权投入的产出系数,并进一步采用索洛余值法计算知识产权投入对中国轻工业经济增长的贡献率;以经济理论为基础,将定性描述与定量分析相结合,通过对专利数据的规范化处理,构建了轻工业知识产权创新能力评价体系,并以江南大学、陕西科技大学等八所轻工类高校为样本,从知识产权的数量、质量、强度、潜力4个一级指标、20个二级指标,选取了 2006-2018年间的专利信息数据,开展了轻工业知识产权创新能力评价,进而掌握了轻工类高校知识产权创新能力及其影响。研究表明,知识产权投入对轻工业经济发展有着重要影响作用,必须通过进一步加强知识产权投入,促进我国轻工产业转型升级。综上所述,论文通过对知识产权创新驱动背景下中国轻工业转型升级的驱动力这一问题的系统研究,不仅对中国轻工业转型升级的政策发展、工作成效等进行了系统分析,更是首次引入“专利地图”理论与方法,对中国轻工业知识产权发展状态及其结构进行了专业的检索分析,通过采用索洛余值法计算知识产权投入对中国轻工业经济增长的贡献率,构建了轻工业知识产权创新能力评价指标体系,提出了促进中国轻工业转型升级的知识产权“五驱力”,构建了“四螺旋”模型,为中国轻工业的转型升级提供了更具操作性的对策建议和决策参考。
曹思敏[10]（2019）在《模糊自适应磷化液温控系统的应用研究》文中研究表明磷化处理是通过在金属表面沉淀磷酸盐薄膜,来提高漆膜层的附着力和防腐蚀能力,这一技术在很多领域都应用广泛,如在汽车制造领域中,汽车要获得耐腐蚀的涂层,就必须在涂漆前进行磷化处理。而如何控制磷化液的温度,则是这一技术得以运用的关键,如果温度过高,会导致磷化层过厚,磷化产品表面结晶粗大。而温度过低,会导致磷化反应难以进行,表面难以形成可以保护产品表面的磷化膜。因此,能否合理控制磷化液的温度则成为磷化反应成败的关键。现阶段,温控系统大多数采用的是传统PID控制原理,当被控对象的结构和参数具有一定的不确定性且无法对其精确的建立模型时,应用PID控制尤为方便,易于实现。而对于磷化液的温度控制而言,其温度是一种非线性的变化,需要在不同的时刻选用不同的PID参数,而传统的PID控制在参数整定方面异常麻烦,很难使整个温度控制过程具有较好的效果。通过研究,模糊算法对于数学模型难以确定的系统而言有很大的优势,而且模糊算法抗干扰能力强,适应能力强。因此,本论文引入模糊算法,结合传统PID算法,形成一套新的控制算法,即模糊自适应PID算法。采用模糊算法中的模糊规则可实时在线优化PID参数,克服传统PID参数无法实时调整的缺点。同时基于MATLAB建立仿真平台,经过实验对比测试,相较传统的PID控制,模糊自适应PID控制在灵活性、适应性、鲁棒性等性能方面均较为理想,温控效果也更好。该论文有图51幅,表13张,参考文献52篇。
二、CPU市场走势分析（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、CPU市场走势分析（论文提纲范文）
（1）基于深度学习的股票走势分析系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.3.1 多特征来源的股票数据选取方法 |
| 1.3.2 聚类前驱式的股票走势分析方法 |
| 1.3.3 基于自注意力的股票走势预测模型 |
| 1.3.4 深度学习的股票走势分析系统 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论与技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 股票分析法 |
| 2.2.1 基本面分析法 |
| 2.2.2 技术面分析法 |
| 2.3 深度学习 |
| 2.3.1 多层感知器 |
| 2.3.2 卷积神经网络 |
| 2.3.3 循环神经网络 |
| 2.3.4 长短期记忆网络 |
| 2.3.5 注意力机制 |
| 2.4 相关框架 |
| 2.4.1 TensorFlow |
| 2.4.2 Keras |
| 2.4.3 Django |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 股票走势预测模型的研究与实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 股票数据获取 |
| 3.2.1 基本面数据 |
| 3.2.2 行情面数据 |
| 3.2.3 技术指标面数据 |
| 3.2.4 资金面数据 |
| 3.2.5 权重系数 |
| 3.2.6 增量存储算法 |
| 3.3 股票数据预处理 |
| 3.3.1 股票数据清洗 |
| 3.3.2 股票数据变换 |
| 3.3.3 多特征来源的股票数据选取方法 |
| 3.3.4 滑动窗口算法 |
| 3.4 聚类前驱式的股票走势分析方法 |
| 3.4.1 主流聚类算法描述 |
| 3.4.2 股票聚类任务的痛点分析 |
| 3.4.3 近邻传播算法的实现原理 |
| 3.4.4 区间涨跌幅的树状聚类思想 |
| 3.4.5 股票走势分析方法的设计与实现 |
| 3.5 基于自注意力的股票走势预测模型 |
| 3.5.1 主流神经网络的不足 |
| 3.5.2 股票预测任务的痛点分析 |
| 3.5.3 自注意力机制的实现原理 |
| 3.5.4 股票走势预测模型的设计与实现 |
| 3.5.5 股票走势预测模型的训练方法 |
| 3.6 实验设计与结果分析 |
| 3.6.1 实验环境 |
| 3.6.2 评价指标 |
| 3.6.3 实验选股策略及数据 |
| 3.6.4 关于模型结构的探究实验 |
| 3.6.5 关于模型参数的探究实验 |
| 3.6.6 模型效果的对比实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 股票走势分析系统的设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 股票走势分析系统的需求分析 |
| 4.3 股票走势分析系统的技术选型 |
| 4.4 股票走势分析系统的架构设计 |
| 4.5 股票走势分析系统的数据库设计 |
| 4.5.1 数据库概念设计 |
| 4.5.2 数据库逻辑设计 |
| 4.6 股票走势分析系统的设计与实现 |
| 4.6.1 账号管理模块的设计与实现 |
| 4.6.2 系统配置模块的设计与实现 |
| 4.6.3 股票分析模块的设计与实现 |
| 4.6.4 自选股模块的设计与实现 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 股票走势分析系统的测试与验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 测试目标与环境 |
| 5.2.1 测试目标 |
| 5.2.2 测试环境 |
| 5.3 账号管理模块的测试与验证 |
| 5.4 系统配置模块的测试与验证 |
| 5.5 股票分析模块的测试与验证 |
| 5.6 自选股模块的测试与验证 |
| 5.7 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 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（2）基于node.js的股票行情浏览及分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 系统开发背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文解决的主要问题 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第2章 系统需求分析 |
| 2.1 功能需求分析 |
| 2.1.1 个人中心模块 |
| 2.1.2 股票行情中心模块 |
| 2.1.3 自选股管理模块 |
| 2.1.4 社交平台模块 |
| 2.1.5 预警模块 |
| 2.2 非功能性需求分析 |
| 2.2.1 易用性 |
| 2.2.2 可扩展性和可维护性 |
| 2.2.3 安全性 |
| 2.2.4 可靠性 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 系统概要设计 |
| 3.1 系统设计目标和原则 |
| 3.2 系统技术架构设计 |
| 3.2.1 前端工程概要设计 |
| 3.2.2 后端工程概要设计 |
| 3.3 系统数据库设计 |
| 3.4 功能模块设计 |
| 3.4.1 个人中心模块设计 |
| 3.4.2 股票行情中心模块设计 |
| 3.4.3 自选股管理模块设计 |
| 3.4.4 社交平台模块设计 |
| 3.4.5 预警模块设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统详细设计 |
| 4.1 系统总体架构的详细设计 |
| 4.1.1 前端架构的详细设计 |
| 4.1.2 后端架构的详细设计 |
| 4.2 系统关键技术的设计 |
| 4.2.1 Cors跨域 |
| 4.2.2 Canvas可视化技术 |
| 4.2.3 Socket.io即时通讯技术 |
| 4.3 系统性能优化设计 |
| 4.3.1 数据库连接池 |
| 4.3.2 Redis缓存数据库 |
| 4.3.3 Nginx负载均衡 |
| 4.3.4 SPA首屏优化 |
| 4.3.5 浏览器缓存 |
| 4.4 系统安全设计 |
| 4.4.1 前端路由守卫 |
| 4.4.2 MD5+Salt信息加密 |
| 4.4.3 XSS、CSRF、SQL注入攻击与防御 |
| 4.5 系统功能模块详细设计 |
| 4.5.1 个人中心模块详细设计 |
| 4.5.2 股票行情中心模块详细设计 |
| 4.5.3 自选股管理模块详细设计 |
| 4.5.4 社交平台模块详细设计 |
| 4.5.5 预警模块详细设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 系统实现与测试 |
| 5.1 开发环境 |
| 5.2 功能模块的实现 |
| 5.2.1 个人中心模块实现 |
| 5.2.2 股票行情中心模块实现 |
| 5.2.3 自选股管理模块实现 |
| 5.2.4 社交平台模块实现 |
| 5.2.5 预警模块实现 |
| 5.3 优化MACD指标模型的实现 |
| 5.3.1 MACD指标介绍 |
| 5.3.2 MACD优化模型 |
| 5.3.3 量化实验及结果分析 |
| 5.4 股价趋势预测模型的实现 |
| 5.4.1 预测模型描述 |
| 5.4.2 实验及结果分析 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.5.1 系统测试环境 |
| 5.5.2 系统功能测试 |
| 5.5.3 系统性能测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）基于RSI指标的股票分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文解决的主要问题 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第2章 股票分析系统的需求分析 |
| 2.1 股票分析系统的需求概述 |
| 2.2 股票分析系统的总体需求 |
| 2.3 股票分析系统的功能性需求 |
| 2.3.1 基本模块需求分析 |
| 2.3.2 行情模块需求分析 |
| 2.3.3 特色功能模块需求分析 |
| 2.4 股票分析系统的非功能性需求 |
| 2.5 相关技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 股票分析系统的系统设计 |
| 3.1 股票分析系统的设计目标和原则 |
| 3.2 股票分析系统的总体设计 |
| 3.2.1 系统架构设计 |
| 3.2.2 系统结构设计 |
| 3.2.3 系统功能设计 |
| 3.3 股票分析系统的功能详细设计 |
| 3.3.1 基本功能模块设计 |
| 3.3.2 行情功能模块设计 |
| 3.3.3 特色功能模块设计 |
| 3.4 股票分析系统的数据库设计 |
| 3.4.1 数据库概念设计 |
| 3.4.2 数据表设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 股票分析系统的实现 |
| 4.1 开发环境 |
| 4.2 系统功能实现 |
| 4.2.1 基本功能模块的实现 |
| 4.2.2 行情功能模块的实现 |
| 4.2.3 趋势雷达功能的实现 |
| 4.2.4 RSI指示功能的实现 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 股票分析系统的测试 |
| 5.1 测试目标 |
| 5.2 股票分析系统功能测试 |
| 5.2.1 基本功能模块测试 |
| 5.2.2 行情功能模块测试 |
| 5.2.3 特色功能模块测试 |
| 5.3 股票分析系统性能测试 |
| 5.4 测试结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）基于机器学习的态势感知系统的设计和实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 态势要素提取技术 |
| 1.2.2 态势评估技术 |
| 1.2.3 态势预测技术 |
| 1.2.4 态势感知解决方案 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 章节结构安排 |
| 第二章 相关概念和技术 |
| 2.1 态势感知相关概念 |
| 2.2 神经网络模型与技术 |
| 2.2.1 RNN及其梯度消失问题 |
| 2.2.2 LSTM和GRU |
| 2.2.3 注意力机制 |
| 2.3 条件随机场 |
| 2.3.1 CRF的数学定义 |
| 2.3.2 CRF的参数化表示 |
| 2.3.3 CRF的向量化表示 |
| 2.4 Web开发技术 |
| 2.5 本章总结 |
| 第三章 基于Self-attention+CRF的态势评估方法 |
| 3.1 态势评估流程 |
| 3.2 态势评估指标体系 |
| 3.2.1 态势要素指标选取 |
| 3.2.2 态势要素指标量化 |
| 3.2.3 态势等级划分与量化 |
| 3.3 基于self-attention+CRF的态势评估模型 |
| 3.3.1 态势评估模型网络结构 |
| 3.3.2 态势要素自注意力特征编码 |
| 3.3.3 态势等级概率分布计算 |
| 3.3.4 态势等级评估与量化 |
| 3.4 实验仿真与结果分析 |
| 3.4.1 开发环境 |
| 3.4.2 DARPA2000数据集 |
| 3.4.3 数据集预处理 |
| 3.4.4 模型超参数设置 |
| 3.4.5 仿真结果与分析 |
| 3.5 本章总结 |
| 第四章 基于LimAdam-PRU的态势预测方法 |
| 4.1 态势预测方法流程 |
| 4.2 基于PRU的态势预测模型 |
| 4.2.1 模型网络结构 |
| 4.2.2 PRU并行循环单元 |
| 4.2.3 CUDA核函数加速算法 |
| 4.3 LimAdam优化器算法 |
| 4.3.1 SGD和Adam优化器的问题 |
| 4.3.2 改进的LimAdam优化器算法 |
| 4.4 仿真结果与分析 |
| 4.4.1 样本构造方法 |
| 4.4.2 模型超参数设置 |
| 4.4.3 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 态势感知系统的需求分析与总体设计 |
| 5.1 系统设计原则 |
| 5.2 功能性需求分析 |
| 5.2.1 系统功能需求分析 |
| 5.2.2 态势可视化功能点 |
| 5.3 系统总体设计 |
| 5.3.1 系统总体结构 |
| 5.3.2 系统模块功能架构 |
| 5.4 本章总结 |
| 第六章 态势感知系统的实现 |
| 6.1 数据采集模块 |
| 6.1.1 Syslog告警日志采集器 |
| 6.1.2 NetFlow网络流量采集器 |
| 6.1.3 设备硬件状态采集器 |
| 6.2 态势评估模块 |
| 6.3 态势预测模块 |
| 6.4 态势可视化模块 |
| 6.4.1 Web开发环境 |
| 6.4.2 态势可视化模块实现 |
| 6.4.3 态势可视化界面 |
| 6.5 本章总结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 改进方向展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于FPGA异构平台的关系型数据库加速技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.2.1 数据库系统 |
| 1.2.2 异构加速平台 |
| 1.2.3 异构平台加速架构 |
| 1.3 研究目标与研究思路 |
| 1.4 论文主要工作和创新点 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第2章 研究现状与相关技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数据库查询执行技术研究现状 |
| 2.2.1 关系型数据库的发展 |
| 2.2.2 SQL语句执行流程 |
| 2.2.3 SQL语句的查询优化 |
| 2.2.4 SQL语句的查询执行 |
| 2.3 不同类型异构加速平台对比 |
| 2.3.1 异构加速平台 |
| 2.3.2 数据库异构加速系统性能指标 |
| 2.3.3 不同异构加速平台对比 |
| 2.4 异构平台加速数据库的研究现状 |
| 2.4.1 第三方数据库加速技术研究现状 |
| 2.4.2 异构平台排序操作加速研究 |
| 2.4.3 异构平台连接操作加速研究 |
| 2.4.4 异构平台过滤操作加速研究 |
| 2.5 异构平台并行计算相关技术 |
| 2.5.1 并行编程模型 |
| 2.5.2 Open CL编程模型体系结构 |
| 2.5.3 Open CL在 FPGA上的实现 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 以排序操作为核心的加速器 |
| 3.1 排序操作的硬件实现方式 |
| 3.1.1 排序网络结构 |
| 3.1.2 线性比较器结构 |
| 3.2 排序矩阵整体结构 |
| 3.2.1 基本排序单元 |
| 3.2.2 比较规则 |
| 3.2.3 排序矩阵 |
| 3.3 模块化排序矩阵工作模型 |
| 3.3.1 单路串行高位宽单层级模型 |
| 3.3.2 多路并行低位宽单层级模型 |
| 3.3.3 单路串行高位宽多层级模型 |
| 3.4 等值连接 |
| 3.5 选择过滤 |
| 3.6 加速器整体结构 |
| 3.7 实验分析 |
| 3.7.1 实验配置 |
| 3.7.2 实验结果与对比 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 面向哈希连接算法的硬件加速 |
| 4.1 硬件加速哈希连接的研究现状 |
| 4.2 哈希连接不同阶段性能瓶颈 |
| 4.2.1 哈希连接算法的构建阶段 |
| 4.2.2 哈希连接的探测阶段 |
| 4.3 面向连接结果不唯一应用场景的哈希连接结构 |
| 4.3.1 布谷鸟哈希算法 |
| 4.3.2 改进的布谷鸟哈希表 |
| 4.3.3 LCHJ结构系统组成 |
| 4.3.4 LCHJ结构不同阶段状态变化 |
| 4.4 面向连接结果唯一应用场景的哈希连接结构 |
| 4.4.1 改进的哈希冲突解决策略 |
| 4.4.2 改进的流水线访问方式 |
| 4.4.3 NLPHJ结构系统组成 |
| 4.4.4 NLPHJ结构构建阶段 |
| 4.4.5 NLPHJ结构探测阶段 |
| 4.5 性能分析 |
| 4.5.1 时间复杂度 |
| 4.5.2 内存占用 |
| 4.5.3 哈希冲突概率 |
| 4.5.4 内容寻址寄存器容量 |
| 4.6 实验分析 |
| 4.6.1 实验配置 |
| 4.6.2 实验结果与对比 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 数据库异构加速系统 |
| 5.1 数据库异构加速系统分类 |
| 5.1.1 基于用户自定义函数的异构系统 |
| 5.1.2 基于存储引擎的异构系统 |
| 5.1.3 基于可卸载插件的异构系统 |
| 5.2 查询语句异构平台执行流程 |
| 5.2.1 基于异构平台的查询语句执行 |
| 5.2.2 执行优化及需要解决的问题 |
| 5.3 数据库异构加速系统执行代价 |
| 5.3.1 数据传输代价 |
| 5.3.2 数据执行代价 |
| 5.3.3 可重构代价 |
| 5.3.4 加速效果 |
| 5.4 数据库异构系统加速架构组成 |
| 5.4.1 数据库交互层 |
| 5.4.2 通用加速库层 |
| 5.4.3 设备管理层 |
| 5.4.4 设备抽象层 |
| 5.4.5 设备驱动层 |
| 5.5 实验分析 |
| 5.5.1 实验配置 |
| 5.5.2 实验结果与对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（6）特征价格指数编制法的改进与应用研究 ——基于电商平台大数据的实证分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.3 研究内容及框架 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 规范分析 |
| 1.4.2 实证研究 |
| 1.4.3 比较分析 |
| 1.5 创新与不足 |
| 1.5.1 本文的主要创新点 |
| 1.5.2 本文的研究不足 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 Lancaster消费偏好理论 |
| 2.1.1 基本思想 |
| 2.1.2 模型构建 |
| 2.1.3 最优决策 |
| 2.1.4 替代效应 |
| 2.1.5 新产品的引入 |
| 2.2 Rosen特征供需均衡理论 |
| 2.2.1 假定条件 |
| 2.2.2 消费者决策 |
| 2.2.3 生产者决策 |
| 2.2.4 市场均衡 |
| 2.3 Diewert特征价格理论 |
| 2.3.1 假定条件 |
| 2.3.2 理论构架 |
| 2.3.3 特征价格模型选择的理论基础 |
| 2.3.4 特征价格理论评述 |
| 第3章 经典特征价格法梳理与评价 |
| 3.1 特征函数的构建 |
| 3.1.1 特征函数的识别 |
| 3.1.2 函数形式的选择 |
| 3.1.3 变量的选择 |
| 3.1.4 残差的解释 |
| 3.2 经典特征价格法介绍与评述 |
| 3.2.1 特征虚拟时间变量法 |
| 3.2.2 直接特征法 |
| 3.2.3 特征价格估计法 |
| 3.2.4 质量调整系数法 |
| 3.3 经典特征价格法面临的问题 |
| 3.3.1 数据来源不足 |
| 3.3.2 权重缺失 |
| 3.3.3 模型设定不足 |
| 3.3.4 链式漂移 |
| 第4章 经典特征价格法的改进 |
| 4.1 引入电商平台大数据 |
| 4.1.1 电商平台大数据的相对优势 |
| 4.1.2 电商平台大数据对经典特征价格法的优化 |
| 4.2 加权特征价格模型 |
| 4.2.1 权重的经济意义 |
| 4.2.2 权重的选择 |
| 4.2.3 权重对特征价格模型的优化 |
| 4.3 特征价格模型的设定改进 |
| 4.3.1 非参数和半参数特征价格估计模型 |
| 4.3.2 基于截面数据排序的ADL模型 |
| 4.3.3 非参数与半参数模型同ADL模型的比较 |
| 4.3.4 基于ADL模型的特征价格模型优化 |
| 4.4 多边特征价格指数 |
| 4.4.1 GEKS价格指数 |
| 4.4.2 GEKS价格指数在应用中存在的问题 |
| 4.4.3 RYGEKS价格指数 |
| 4.4.4 基于RYGEKS指数的特征价格指数优化 |
| 第5章 基于电商平台大数据的ICT产品特征价格指数实证分析 |
| 5.1 改进的特征价格指数构建 |
| 5.1.1 经典特征价格估计模型 |
| 5.1.2 加权—特征价格估计模型 |
| 5.1.3 加权—ADL特征价格估计模型 |
| 5.1.4 RYGEKS指数构建 |
| 5.2 数据来源及基本描述 |
| 5.2.1 数据来源 |
| 5.2.2 数据预处理 |
| 5.2.3 数据描述 |
| 5.3 特征变量的量化 |
| 5.3.1 智能手机特征的量化 |
| 5.3.2 计算机类设备特征的量化 |
| 5.3.3 计算机存储设备特征的量化 |
| 5.4 特征变量的选取 |
| 5.4.1 文献总结法 |
| 5.4.2 相关性分析 |
| 5.4.3 逐步回归分析 |
| 5.4.4 新特征的处理方法 |
| 5.5 测算结果分析 |
| 5.5.1 基本模型检验 |
| 5.5.2 权重影响的差异分析 |
| 5.5.3 模型误设定影响的差异分析 |
| 5.5.4 链式漂移处理效果分析 |
| 5.6 传统价格指数的偏差分析 |
| 5.6.1 传统价格指数的偏差来源 |
| 5.6.2 传统价格指数偏差的量化分析 |
| 第6章 ICT设备特征价格指数与实际经济增速的调整 |
| 6.1 ICT产业的界定 |
| 6.1.1 ICT产业的概念界定 |
| 6.1.2 ICT产业的范围界定 |
| 6.1.3 ICT设备的分类 |
| 6.2 ICT设备增长模拟的敏感性分析 |
| 6.2.1 ICT增长模拟的敏感性分析模型 |
| 6.2.2 数量调整乘数 |
| 6.2.3 中间使用、最终使用、进口与实际GDP增速的调整 |
| 6.3 ICT设备居民消费价格指数 |
| 6.3.1 规格品的选取 |
| 6.3.2 权重的确定 |
| 6.3.3 ICT设备居民消费价格指数编制与调整 |
| 6.4 ICT设备投资价格指数 |
| 6.4.1 构建ICT设备投资价格指数面临的困难 |
| 6.4.2 ICT设备投资特征价格指数的编制 |
| 6.4.3 跨国转移法 |
| 6.5 实际GDP增长速度的调整 |
| 6.5.1 ICT设备投入产出构成分析 |
| 6.5.2 实际GDP增速调整幅度的估算 |
| 6.5.3 实际GDP增速调整的国际比较 |
| 6.6 关于调整实际GDP增速的几点说明 |
| 6.7 ICT与生产率 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表论文以及参加科研情况 |
（7）数字经济：收益递增与非均衡（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 第一节 问题的提出、目的和意义 |
| 一、问题的提出 |
| 二、研究目的 |
| 三、研究意义 |
| 第二节 研究思路、基本框架和主要观点 |
| 一、研究思路 |
| 二、基本框架 |
| 三、主要观点 |
| 第三节 研究方法、创新之处与拓展研究方向 |
| 一、研究方法 |
| 二、本文创新之处 |
| 三、今后拓展研究方向 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 收益递减理论综述 |
| 第二节 收益递增理论综述 |
| 第三节 数字经济研究综述 |
| 第四节 文献述评 |
| 第三章 从原子到比特–传统经济和数字经济的差别 |
| 第一节 数字经济的定义和范围 |
| 一、经济是一个信息处理系统 |
| 二、数字经济是基于比特的信息处理系统 |
| 第二节 数字经济与传统经济的差别 |
| 一、从线性到指数–技术进步持续加速 |
| 二、从不可复制走向无限复制-边际成本趋向零 |
| 三、从分隔走向连接-外部性导致的边际收益越来越高 |
| 第三节 数字经济正在成为主流的经济形态 |
| 一、全球经济正在向数字经济迁移 |
| 二、传统的GDP统计方法大大低估了数字经济的贡献度 |
| 三、企业大力投资于数字经济 |
| 四、人工智能正在成为比肩于劳动力和资本的新生产资料 |
| 第四章 收益递减还是收益递增 |
| 第一节 基本概念 |
| 第二节 数字经济中收益递增成为普遍现象 |
| 第三节 技术进步是收益递增的原因 |
| 一、技术打破了自然资源对于产能的限制 |
| 二、边际成本趋近零,边际收益递增 |
| 第四节 收益递增始于何时 |
| 第五节 收益递增是增长的源泉 |
| 第五章 均衡还是非均衡? |
| 第一节 收益递增意味着以马歇尔范式为代表的微观均衡不再成立 |
| 一、技术进步加速使得马歇尔均衡不再成立 |
| 二、收益递增导致数字经济呈现显着的非均衡性 -- “赢者通吃” |
| 三、更高维度的创新成为打破原有收益递增循环的唯一手段 |
| 第二节 收益递增意味着长期停滞理论可能不再成立 |
| 一、收益递增意味着增长持续加速 |
| 二、技术进步大大降低了经济长期停滞的风险 |
| 第三节 收益递增意味着强烈的马太效应而非涓流效应 |
| 第四节 收益递增意味着完全的自由竞争从来不存在 |
| 一、路径依赖意味着必须不遗余力创新,占领科技制高点,取得先发优势 |
| 二、对于后发国家而言,只有依靠高维创新和改变规则才能打破既定的路径依赖 |
| 第六章 建立新的经济学范式已经刻不容缓 |
| 第一节 当前收益递增理论研究面对的难题 |
| 一、思维惯性 |
| 二、机械物理学范式的束缚和数学上的困难 |
| 三、自由主义哲学传统的束缚 |
| 第二节 哲学观上要突破自由主义的僵硬框架,建立更具弹性的机制 |
| 第三节 研究范式上要突破机械物理论的范式 |
| 第四节 研究目标要从静态最优化转向动态非均衡增长 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 作者简历及相关科研成果 |
| 后记 |
（8）服务器制造企业生产过程执行系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 系统研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第2章 系统需求分析 |
| 2.1 系统整体分析 |
| 2.1.1 系统需求概述 |
| 2.1.2 业务流程分析 |
| 2.1.3 系统角色分析 |
| 2.2 功能性需求分析 |
| 2.2.1 订单管理 |
| 2.2.2 数据采集 |
| 2.2.3 报表管理 |
| 2.2.4 质量分析 |
| 2.2.5 基础数据维护 |
| 2.2.6 系统管理 |
| 2.3 系统非功能性需求 |
| 第3章 系统设计 |
| 3.1 系统概要设计 |
| 3.1.1 总体架构设计 |
| 3.1.2 功能架构设计 |
| 3.1.3 网络架构设计 |
| 3.2 系统详细设计 |
| 3.2.1 订单管理设计 |
| 3.2.2 数据采集设计 |
| 3.2.3 报表管理设计 |
| 3.2.4 质量分析设计 |
| 3.2.5 基础数据维护设计 |
| 3.2.6 系统管理设计 |
| 3.3 数据库设计 |
| 第4章 系统实现与测试 |
| 4.1 系统功能实现 |
| 4.1.1 订单管理实现 |
| 4.1.2 数据采集实现 |
| 4.1.3 报表管理实现 |
| 4.1.4 质量分析实现 |
| 4.1.5 基础数据维护实现 |
| 4.1.6 系统管理实现 |
| 4.2 系统测试 |
| 第5章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（9）中国轻工业转型升级的知识产权驱动力研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容、方法与技术路线 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 技术路线 |
| 1.3 创新点 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 产业转型升级 |
| 2.1.2 知识产权 |
| 2.1.3 知识产权能力 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 新竞争优势理论 |
| 2.2.2 产业结构理论 |
| 2.2.3 三螺旋理论 |
| 2.2.4 专利地图理论 |
| 2.3 文献综述 |
| 2.3.1 国内研究动态 |
| 2.3.2 国外研究动态 |
| 2.3.3 研究综评 |
| 3 知识产权与产业转型升级的逻辑辨析 |
| 3.1 机理分析 |
| 3.2 知识产权与创新驱动 |
| 3.3 知识产权对产业转型升级 |
| 3.3.1 知识产权对产业转型升级的影响 |
| 3.3.2 知识产权对轻工业转型升级的作用机理 |
| 3.4 基于四螺旋的轻工业转型升级知识产权“G-CPU”驱动范式 |
| 3.4.1 范式构建 |
| 3.4.2 特征描述 |
| 3.4.3 机理分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 轻工业转型升级的创新实践与成效 |
| 4.1 中国轻工行业发展轨迹与政策梳理 |
| 4.1.1 国家层面的顶层设计 |
| 4.1.2 轻工业联合会的政策与实践 |
| 4.1.3 部委间的协同与支撑 |
| 4.2 基于中轻景气指数的轻工行业经济运行态势 |
| 4.2.1 总体景气指数 |
| 4.2.2 工业增加值增速 |
| 4.2.3 主营业务收入 |
| 4.2.4 商品出口 |
| 4.2.5 效益水平 |
| 4.3 轻工行业转型升级实践成效 |
| 4.3.1 轻工业在全国工业中的地位不断巩固 |
| 4.3.2 行业技术创新体系不断优化和提升 |
| 4.3.3 轻工产品的自主创新能力明显增强 |
| 4.3.4 轻工业特色区域和产业集群支撑功能日益明显 |
| 4.3.5 轻工业知识产权呈现明显阶梯式进步 |
| 4.3.6 结构调整初见成效,重点子行业转型效果明显 |
| 4.4 轻工业转型升级中存在的问题及原因 |
| 4.4.1 轻工业增长缓慢,下行压力较大 |
| 4.4.2 国际贸易摩擦严重,出口形势严峻 |
| 4.4.3 原料价格不断上涨,利润空间被双向挤压 |
| 4.4.4 行业运行分化较大,企业效益不佳 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 知识产权驱动轻工业转型升级效应的度量与困境剖析 |
| 5.1 基于“Patent-Map”的中国轻工业专利状态分析 |
| 5.1.1 轻工业专利的申请与授权态势分析 |
| 5.1.2 轻工业专利运营情况 |
| 5.1.3 轻工业专利申请人结构分析 |
| 5.1.4 轻工业专利技术领域分布 |
| 5.1.5 轻工业专利除本土外技术原创国家/地区分布 |
| 5.1.6 轻工业专利法律状态分析 |
| 5.1.7 轻工业子行业专利分布比例 |
| 5.2 知识产权对轻工业经济增长的贡献度分析 |
| 5.2.1 模型与方法 |
| 5.2.2 指标与数据 |
| 5.2.3 贡献度测算结果分析 |
| 5.3 专利视角下的轻工业科技创新能力评价 |
| 5.3.1 指标选取与模型构建 |
| 5.3.2 数据分析 |
| 5.3.3 科技创新能力评价 |
| 5.3.4 结论及特征分析 |
| 5.4 轻工业转型升级的知识产权驱动困境 |
| 5.4.1 战略意识普遍缺乏,自主创新内生动力不足 |
| 5.4.2 处于产业价值链低端,自主创新能力不足 |
| 5.4.3 知识产权保护体系不健全,权利失效流失严重 |
| 5.4.4 产品创新能力不足,无法满足转型升级 |
| 5.4.5 子行业与地区知识产权创造不平衡 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 轻工业转型升级的知识产权“5Fs”驱动力构建 |
| 6.1 轻工业转型升级的知识产权“5Fs” |
| 6.2 知识产权战略管理能力 |
| 6.2.1 基于价值链的知识产权战略管理工作机制 |
| 6.2.2 轻工业知识产权战略管理与提升过程机理分析 |
| 6.2.3 轻工业知识产权战略管理能力提升的支撑体系 |
| 6.3 知识产权创造能力 |
| 6.3.1 “五环”模型构建 |
| 6.3.2 “动力火车”模型及工作机制 |
| 6.3.3 支撑要素 |
| 6.4 知识产权运营能力 |
| 6.4.1 基本模式 |
| 6.4.2 影响因素 |
| 6.4.3 系统模型及工作机制 |
| 6.5 知识产权金融服务能力 |
| 6.5.1 服务体系 |
| 6.5.2 工作机制 |
| 6.6 知识产权保护能力 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 基于“G-CPU”的轻工业转型升级的知识产权驱动路径 |
| 7.1 政府驱动路径 |
| 7.1.1 充分发挥创新政策的引领作用 |
| 7.1.2 鼓励企业知识产权贯标认证 |
| 7.1.3 构建轻工业知识产权质押融资服务体系 |
| 7.1.4 加强知识产权运营公共服务体系建设 |
| 7.1.5 建立全方位知识产权协同保护体系 |
| 7.2 企业驱动路径 |
| 7.2.1 实施轻工业专利导航和战略布局 |
| 7.2.2 实施高价值专利培育 |
| 7.2.3 创新轻工企业知识产权运营模式 |
| 7.2.4 提升轻工企业质押融资信用水平 |
| 7.3 科技平台驱动路径 |
| 7.3.1 组建轻工业知识产权联盟 |
| 7.3.2 创新知识产权质押融资服务模式 |
| 7.3.3 充分发挥科技平台的综合效应 |
| 7.3.4 抓好重点服务平台建设 |
| 7.3.5 提升产业集群协同能力 |
| 7.4 高校驱动路径 |
| 7.4.1 强化政策激励与导引功效 |
| 7.4.2 制订专利战略规划和布局 |
| 7.4.3 打造高价值专利培育体系 |
| 7.4.4 探索多元化的运营新模式 |
| 7.4.5 创新综合服务体系和机制 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 中国消费者信心指数、满意指数、预期指数 |
| 附录2 中国轻工业经济指数统计 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 攻读学位期间参与导师课题、主持课题与获奖 |
（10）模糊自适应磷化液温控系统的应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.4 本文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论及技术介绍 |
| 2.1 PLC控制器 |
| 2.2 模糊算法 |
| 2.3 PID控制算法 |
| 2.4 组态王技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 模糊自适应磷化液温控系统研究 |
| 3.1 系统总体框架 |
| 3.2 硬件组成 |
| 3.3 参数设置 |
| 3.4 模糊自适应温度控制算法研究 |
| 3.5 辅助功能设计 |
| 3.6 系统总体实现 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 系统测试及分析 |
| 4.1 测试准备 |
| 4.2 软件测试 |
| 4.3 基于MATLAB仿真测试结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、CPU市场走势分析（论文参考文献）
- [1]基于深度学习的股票走势分析系统的研究与实现[D]. 陈擎霄. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]基于node.js的股票行情浏览及分析系统的设计与实现[D]. 魏榆静. 山东大学, 2021(12)
- [3]基于RSI指标的股票分析系统的设计与实现[D]. 刘晨辉. 山东大学, 2021(12)
- [4]基于机器学习的态势感知系统的设计和实现[D]. 周家鑫. 北京邮电大学, 2021(01)
- [5]基于FPGA异构平台的关系型数据库加速技术研究[D]. 薛梅婷. 浙江大学, 2020(01)
- [6]特征价格指数编制法的改进与应用研究 ——基于电商平台大数据的实证分析[D]. 雷泽坤. 辽宁大学, 2020(07)
- [7]数字经济：收益递增与非均衡[D]. 王滢波. 上海社会科学院, 2020(11)
- [8]服务器制造企业生产过程执行系统的设计与实现[D]. 胡岱青. 山东大学, 2019(02)
- [9]中国轻工业转型升级的知识产权驱动力研究[D]. 邢战雷. 陕西科技大学, 2019(01)
- [10]模糊自适应磷化液温控系统的应用研究[D]. 曹思敏. 辽宁工程技术大学, 2019(07)