一、一类主观数据的修正方法及计算机实现（论文文献综述）
李忠哲[1]（2021）在《城市公共开放空间声景的生理效应研究》文中研究指明健康的城市生活环境是个人与社会的共同追求,同时也是城市公共开放空间研究中的重点。城市声环境与城市居民的生产生活息息相关,在生理和心理等方面都给人们带来了极大的影响。随着声景领域研究的不断深入,单纯考虑声音的吵闹程度已不足以描述声音中的所有特征。正因如此,声景研究不仅关注负面声源的影响,更多的是研究人在声环境中的感知,进而考虑正面的声音对人体的积极作用。探求声景对人的生理影响是连接声景与健康之间的桥梁,也是实现健康声环境的根本途径。本文以生理指标作为观察手段,探究城市公共开放空间中典型声景对人体生理指标的影响,并结合主观问卷的调查,分析客观生理参数和主观评价因子之间的关系与差异,进而总结生理指标在声景中的变化规律,并对城市声景设计及声环境控制提供建议。通过对现有的声景理论和电生理学基础理论进行研究和分析,讨论声景的常见分类方法以及特征;确定以生物声、地质自然声、人为声和机械声作为类别的声景分类标准。通过访谈和对前人文献的分析,筛选出20种城市公共开放空间中的典型声景,同时筛选出实验中涉及到的心电、脑电、呼吸波、体温和皮肤电阻等生理信号。对实验室中进行声景生理反应实验的方法进行了研究和设计,讨论不同的声景录制和还原的方法;声景刺激片段的处理方式;以及实验需要的仪器和实验场地,为今后在实验室中进行声景的生理研究提供了方法上的范式。从人在声景中暴露时间的角度,分析声景中生理指标的敏感程度。对4个时间段内的生理指标数据进行重复测量方差分析,研究时间因素和声景类型对各项生理指标的影响。通过对主观恢复性量表的降维处理,得到6个主观恢复性因子。通过典型相关分析,研究了4个时间段内生理指标与主观恢复性之间的典型相关性,并得出了在声景中记录人体生理指标的最佳时间。对声景中的视听交互作用进行研究,通过控制视觉和听觉,设计了四种声景的视听呈现模式:声音+视频、声音+图片、纯视频和纯声音。通过比较声音+视频组和声音+图片组之间的差异,研究了动态视觉和静态视觉对生理指标和主观评价的影响。通过比较纯视频组和纯声音组与声音+视频组之间的差异,研究了声景中视觉因素对听觉因素的影响,以及听觉因素对视觉因素的影响。通过比较在不同呈现方式下生理指标的差异,对今后声景的视听还原方式以及恢复性空间的营造方法提出建议。对声景中声音频谱的变化进行研究,通过同时录制近距离和远距离的声音,得到了声源距离有差异的声景刺激样本。通过对近距离声音进行等效声压级压缩,得到了衰减方式有差异的声景样本。通过比较实际近距离的声景和实际远距离声景之间的差异,研究了声源距离对各项生理指标和主观因子的影响。通过比较人工远距离和实际远距离声景之间的差异,研究了衰减方式对各个生理指标和主观因子的影响。进而研究了声景中的频谱成分对生理指标的影响,并对噪声声源的控制提出建议。对城市公共开放空间中的典型声景片段的生理指标进行分析,研究声景类型对生理指标和主观因子的影响。通过分类变量主成分分析方法,将生理指标和主观因子降维,得到了二维的生理指标模型和主观因子模型,并分析不同种类的声景在两个模型中的分布,为声景的感知维度提供新的方向。对声景片段中声学参数进行计算,研究了声景的声学参数和生理指标之间的相关性。并通过构建线性回归模型,分析了生理指标受实际声学参数影响的具体趋势。为进一步通过声学参数预测人在声景中的生理反应提供可能。本文的创新性包括:探究了声景中时间因素对人体生理指标的影响;研究了视听交互作用的生理感知差异;研究了声源距离和衰减方式对生理指标的影响;并探求了生理指标与主观评价和客观声学参数之间的关系。本研究有助于进一步对声景质量与健康的关系进行探索,为城市公共开放空间中的声景评价提供新的方法和指标,并对城市公共开放空间中的恢复性声景设计提供基础的理论依据和实际建议。
孙冰[2]（2021）在《人体热舒适数据质量控制方法及数据特征分析》文中认为当今社会,我国大力倡导节能减排,建筑节能设计已成为建筑设计的重要组成部分。在进行建筑节能设计时,设计参数的确定离不开合理、可靠的基础参数的支持。在室内环境方面,国外发达国家已建立了热舒适基础数据库,并由此形成了标准体系,但我国仍缺乏行业内公认的数据库。热舒适基础数据的质量将直接影响数据挖掘分析的结果,对热舒适数据进行质量控制具有重要意义。目前对热舒适数据质量控制方法的研究有待完善,有关数据特征对数据集质量的影响分析还鲜少有人涉及。本文针对室内温度、相对湿度、平均辐射温度、空气流速、新陈代谢率和服装热阻六种人体热舒适影响因素和热感觉投票（Thermal Sensation Vote,TSV）、热舒适投票（Thermal Comfort Vote,TCV）、热可接受度投票（Thermal Acceptability Vote,TAV）三种主观评价指标,根据建筑环境特点和人员生活习惯,从缺失值识别、数据一致性检查、异常值检测三方面提出了办公和居住建筑热舒适现场调查数据的质量控制方法。在异常值检测方面,主观投票值存在着受试者误解、人员录入错误等质量问题。通过对比分析常用的异常值检测方法,并结合热舒适原理,研究提出了采用基于SET（Standard Effective Temperature,标准有效温度）距离的两步架构异常值检测方法对TSV进行异常值检测,该方法以标准有效温度SET为指标,采用基于距离d的K-近邻（K-Nearest Neighbor,KNN）分类方法确定相似工况点,并采用基于高斯分布的异常值处理方法确定异常值。同时,提出采用数据可视化方法对TCV和TAV进行异常值检测。基于该方法,本文采用MATLAB语言开发了热舒适现场调查数据处理系统。本文对寒冷地区的大连、郑州、洛阳、天津4个城市进行了办公和居住建筑现场调查,并收集有效问卷2447份。在本次调查数据基础上,研究还收集了来自其他高校的热舒适现场调查数据,并采用提出的数据质量控制方法,对收集到的所有数据进行了质量控制,从而建立了经过严格质量控制、覆盖全面的中国热舒适数据库,数据库涵盖自2001年至2021年近20年来的覆盖中国五个热工分区24个省50个城市的热舒适现场调查数据41977组,数据分布较广,在环境温度和调查地点上具有一定的代表性。基于建立的热舒适数据库,本文以热感觉模型作为评价数据集质量的依据,从样本数量、数据分布以及数据范围三个方面分析了数据特征对数据集质量的影响。研究采用基于区间估计的样本量计算方法,得到在办公和居住建筑热舒适现场调查中,最小样本量为350。对比发现,相比于正态分布和均匀分布数据,正偏态分布数据中性温度偏低,负偏态分布数据中性温度偏高,均匀分布数据建立的热感觉模型更稳健。随着温度范围的减小,冬季中性温度升高,夏季中性温度降低,建立的热感觉模型精度减小。
曹越[3]（2021）在《移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究》文中认为数字经济背景下,数据驱动的新技术与新模式不断涌现,信息已成为社会发展进程中不可或缺的基础性和战略性资源。随着移动互联网与手机等智能终端的全面普及,各类移动应用给人们的生活方式带来了颠覆性变革,人们获取信息的主要渠道开始由PC端向移动端迁移,因此移动情境下的用户信息行为成为当前的热点研究领域。与此同时,移动互联网与线下实体经济的联系日益紧密,线上线下融合趋势明显,本地生活O2O服务成为继电子商务之后新一个万亿级市场,移动O2O开始全面融入人们的日常生活,并拓展到教育、医疗、养老、城市管理、社区服务等诸多领域,大大加速了全社会的整体数字化进程。作为一种基于移动网络和线上线下交互的新型商业模式,移动O2O能够充分发挥手机的便携性、位置的可追踪性、高互动性等优势,渗透到居民生活的每个角落,随时随地为用户提供个性化、场景化的优质服务。技术进步带来了信息资源的爆炸性增长和信息异质性、复杂性的激增,然而个体的认知容量和信息处理能力却是有限的,二者之间的矛盾导致当代网络用户面临着严重的信息超载问题以及巨大的信息搜寻压力,因此如何提高信息搜寻效果、改善信息搜寻体验成为学术界和产业界共同关注的焦点问题。与传统的基于PC端的网络信息搜寻相比,移动O2O情境下的信息搜寻场景和内容更加复杂,且在用户的需求动机、搜寻渠道、方式与策略等方面均存在显着性差异,表现出独特的行为特征与内在逻辑,可见有必要对其展开针对性研究。然而,对于这种融入了线下场景的移动O2O情境下的用户信息搜寻行为,目前学者们尚未给予足够的的关注和重视,相关理论成果有待补充。故而,本研究以移动O2O情境为切入点,将用户线上与线下的信息搜寻行为有机融合,在综合运用多种研究方法与研究理论的基础上,针对移动O2O情境下的用户信息搜寻行为的整体理论模型及行为的“动机—过程—结果”展开系统性研究,以揭示移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征与规律,探寻其影响因素及相应的作用机制,从而针对性地提出移动O2O情境下用户信息搜寻行为的引导和优化策略,为移动O2O平台和商家改进信息服务及推荐系统、构建“以用户为中心”的信息服务体系提供参考与借鉴。本研究主要开展了以下几方面的工作:（1）在全面梳理信息搜寻经典理论、模型与现有研究成果的基础之上,基于扎根理论与深度访谈法对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的过程、内在机理与影响因素进行了探索性研究,从全局视角出发,构建了移动O2O情境下用户信息搜寻行为的理论模型。该模型描述了移动O2O情境下用户从产生信息需求到结束信息搜寻行为的全过程及行为机理,包括信息需求认知、信息搜寻渠道选择、信息搜寻策略选择、信息筛选与评价和信息搜寻结果五个阶段;并总结归纳了会对该过程产生影响的各方面因素,包括个体特征、信息素养、感知成本、感知风险和情感因素等主观影响因素,以及情境因素、技术因素、社群影响、任务特征和产品特征等客观影响因素。新模型能够较好地体现移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征与规律,拓展了信息搜寻研究情境,是对用户信息行为研究的有益补充,也为后续定量研究的开展提供了理论支撑。（2）从搜寻动机角度出发,采用结构方程模型方法对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的驱动因素进行了实证研究,从而挖掘用户行为的内在心理动机、外生影响因素以及相应的影响机制。在对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的特征进行总结分析的基础之上,以“动机、机会、能力”（MOA）模型和技术接受与使用统一理论（UTAUT）作为参考,引入信息需求、感知成本、感知风险、情感因素等新变量,构建移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素模型,然后通过问卷调查采集数据,借助SPSS 21.0,Smart PLS 3.0等软件进行数据分析与模型检验。实证研究结果表明:绩效期望、信息需求、努力期望、情感因素和社会影响对移动O2O情境下用户信息搜寻意向的正向影响显着,而感知风险则对其有显着负向影响;搜寻意向、便利条件和搜寻能力三个变量之间存在交互关系,只有在三者兼备的条件下,信息搜寻行为才会发生。（3）从搜寻过程角度出发,通过用户实验方法探索了个体特征与任务特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为过程的影响。采用半受控形式的用户实验方法,在尽量还原真实移动O2O情境的前提下,邀请了48位被试者完成4个模拟情境下的信息搜寻任务,并通过屏幕录制软件（录屏大师APP）辅以出声思考法采集信息搜寻行为数据。然后以个体特征和任务特征作为自变量、信息搜寻行为指标作为因变量采集相应数据进行量化分析,考察在不同任务情境下、具有不同个体特征的用户如何选择信息搜寻的渠道、方式和策略,探索相应的行为规律。其中个体特征通过大五人格特征量表（NEO-FFI）进行测度,包括神经质、外向性、开放性、宜人性与尽责性五个维度,任务特征则通过复杂性和紧迫性两个维度进行分类。研究结果有助于移动O2O平台与服务提供商针对不同任务情境和用户群体改进搜索系统和交互界面、优化信息资源提供方式,实现更加精准高效的信息推荐以及更具个性化的信息服务。（4）从搜寻结果角度出发,基于信息增益理论和支持向量机（SVM）算法对移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的关键影响因素进行了识别。在文献回顾与用户访谈的基础上,对移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的影响因素进行整理和归纳,最终提取出涵盖用户、信息、技术、环境与渠道五个维度的一共57个影响因素,以此为依据设计调查问卷并收集数据,得到313个有效样本。然后运用信息增益理论对各个影响因素与用户信息搜寻满意度之间的关联程度进行量化分析,借助SQL软件计算各因素的信息增益值并进行排序,由此识别出移动O2O情境下用户信息搜寻满意度的16个关键影响因素（包括便捷性、信息有用性、个性化需求满足、位置相关性、经济性、需求认知能力、产品/服务差异性、信息筛选能力、信息时效性、信息技术能力、周边环境、商家服务态度、渠道信任度、界面友好性、可操作性和信息形式）。在此基础上利用SVM算法构建移动O2O情境下用户信息搜寻满意度预测模型,数据检验结果显示,该模型在测试集中的分类精确度达到了86.79%,说明模型具有较高的预测能力,由此也验证了通过信息增益理论识别出的关键影响因素的合理性和有效性。（5）在前述研究的基础上,重点从移动O2O平台和实体商家角度出发,兼顾用户、政府和行业监管方等多个视角,分别提出了移动O2O情境下用户信息搜寻行为的引导策略和优化策略,以期为促进移动O2O情境下用户信息搜寻行为、提升移动O2O情境下用户信息搜寻效果提供一些切实可行的建议和参考。
陈宇[4]（2021）在《居住建筑室内环境与健康关联影响表征模型研究》文中进行了进一步梳理居住建筑室内环境作为承载生活的主要空间,占据了人们近2/3的时间,势必对健康产生重要影响。大量研究表明居住建筑室内环境与健康的关系具有典型的大数据特征,即1)许多暴露-效应关系还不能定量表示;2)室内环境风险因子（参数）之间复杂的交互作用关系仍不太清楚,健康效应并不是都明确;3)室内环境以外的因素（如社会经济因素和个人因素等）会对健康产生影响;4)暴露和效应与时间有关（如每日、每周、季节性等）等,其导致室内环境与健康的因果关系往往不清楚,难以用精确的数学模型进行描述,涉及到众多统计学方法,如何定量地表征室内环境与健康的关联影响一直是亟待解决的重要问题。因此,本研究针对居住建筑室内环境的四个主要功能区域（客厅、卧室、厨房、浴室/卫生间）开展大规模的问卷调查与入户实测,采用统计学模型研究探索适合中国人生活方式的居住室内环境关联健康影响综合表征方法,系统地揭示室内环境关联健康影响的机制。主要研究工作如下:首先,基于“十二五”科技支撑计划课题所获得的中国不同气候区12个省市近8000份室内环境关联健康影响的大样本问卷调查数据,采用适合于多维度、多参数关联影响表征的统计学模型——结构方程模型,构建了居住室内环境关联健康影响表征模型,得到了不同层面各要素影响的权重系数,使得重要影响因素得以更科学、清晰地呈现。在宏观层面,揭示了社会经济因素（0.560）、生活习惯（0.191）、室内环境（0.144）对健康所产生的直接影响程度差异性,同时发现社会经济因素、生活习惯可通过室内环境的中介作用对健康产生间接影响;在居住室内环境层面,明确了不同功能房间（起居室、卧室、厨房及浴室/卫生间）的环境要素对健康影响的相对权重大小,即1)起居室:地板光滑0.403、异味0.296与照明0.210;2)卧室:热感觉/冬0.288、噪音与振动0.255、照明0.253;3)厨房:烫伤0.307、勉强姿态0.296与水汽0.281;4)浴室/卫生间:勉强姿态0.294、跌倒0.219与异味0.208。此外,基于流行病学因果关系判断准则对表征模型的可靠性进行了验证,结果表明模型具有较好的可靠性。其次,基于结构方程模型方法,利用东北地区供暖期81户室内环境入户实测调查数据,建立居住室内环境关联健康影响表征模型。在宏观层面上再次确认了室内环境（0.228）、社会经济因素（0.434）、生活习惯（0.302）的直接健康效应,以及社会经济因素、生活习惯通过室内环境的中介作用对健康产生间接影响,与上述的大样本问卷调查表征模型形成了相互印证。在室内环境层面上获得了环境参数关联健康影响权重系数,即室内空气品质（0.653）、噪声（0.469）、照明（0.392）及舒适性（0.205）。深入分析了社会经济因素、生活习惯对空气品质因素（CO2、PM2.5、TVOC及甲醛浓度）的影响。研究发现,随着社会经济地位的升高,室内空气污染水平呈现下降趋势。第三,基于东北地区供暖期室内环境入户实测调查数据,利用结构方程模型方法构建了室内环境主观数据（问卷调查）和客观数据（入户实测）融合模型,刻画了主客观数据对综合表征模型各要素权重系数的影响程度,进一步提高了表征模型对复杂关系相互作用的诠释能力。研究发现,相对于主观数据（拟合度R2=0.363）和客观数据（拟合度R2=0.239）,融合数据（拟合度R2=0.553）提高了对室内环境总体满意度的解释力。并且,相比于客观数据,主观数据对融合数据影响较大。最后,对比了数据融合前后室内环境关联健康影响表征模型的差异性。结果表明,融合前后室内环境、社会经济因素、生活习惯对健康的影响值变化较小。但是,热环境、空气品质、声环境与光环境的相对权重大小变化较大,且融合后模型中相对权重大小关系与由主观数据获取的相对权重大小较为接近,而与客观数据具有较大差异性。最后,根据表征模型形成的影响因素权重系数,采用重要度—性能分析方法提出了体现主要影响因素的健康室内环境评价方法,明确了居住建筑各功能房间提升健康性能应优先解决的问题,并结合居住建筑室内环境的不同关系主体（居住者、政府管理者与建筑从业者）的特点,发展了面向不同对象需求的评价结果应用方法。综上所述,本研究揭示了居住建筑室内环境对健康影响的复杂机制,获得了室内环境要素关联健康影响权重系数,发展了面向不同对象的健康室内环境评价方法,为促进居住建筑室内环境健康性能提升、防范健康风险提供了科学依据和理论支撑。
李贺[5]（2021）在《海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法》文中认为新能源的开发与规模化应用是“碳平衡”目标实现的根本保证。在陆地资源的有限性、能源开发的经济性与可持续性的共同限制下,新能源开发者将目光逐步投向开发潜力更大的海洋。在此背景下,海上风能应运而生。特别地,海上浮式风能因其巨大的开发潜力和丰富的资源储量被认为是风电的发展方向之一。然而,作为海上浮式风能开发主力装备的海上浮式风机,其开发与运营受到多方面的制约,如海上浮式风能项目总体成本高和可靠性、可用性等指标差等。因此,开展海上浮式风机可靠性分析研究以提高其经济性势在必行。海上浮式风机的可靠性分析研究在风能市场爆发式扩张的强劲推动下已逐步开展,但该类研究仍存在诸如认识不足、数据积累少、模型精细化程度低等难点问题亟待攻克。鉴于此,本文以数据收集与建模、精细化可靠性分析模型的构建为着眼点,开展海上浮式风机可靠性分析的故障模式、影响及危害度分析（Failure Mode,Effects and Criticality Analysis,FMECA）和贝叶斯网络（Bayesian network,BN）新方法研究,取得的主要成果如下:（1）提出了基于主客观信息混合的海上浮式风机可靠性分析的FMECA方法针对海上浮式风机稀少但来源广泛的可靠性信息,建立了基于主客观可靠性信息混合的可靠性分析的FMECA方法。针对专家经验等主观信息,提出相对重要度算法并基于此建立了基于主观数据相对重要度的可靠性分析的FMECA方法;针对故障成本等海上浮式风机客观数据,提出了基于客观数据的可靠性分析的FMECA方法;进一步地提出基于主客观可靠性信息混合的可靠性分析的FMECA方法。以上方法的提出在保证可靠性分析结果的可信性与可靠性分析方法的适用性等方面具有积极意义。同时,提出了FMECA结果不确定性评价模型,该模型的提出为可靠性分析模型的评价与优选提供了有效工具。（2）提出了海上浮式风机可靠性分析的权值FMECA方法基于海上浮式风机故障的本质特征,提出了海上浮式风机可靠性分析的权值FMECA方法。针对当前可靠性分析模型精细化程度不高使可靠性分析结果可信性不强等现实问题,构建了可靠性分析的固定权值FMECA方法;进一步地基于层次分析法开发了浮动权值FMECA方法。以上方法在深化了FMECA方法的基本内涵的同时,为更精细、合理的可靠性分析模型的搭建提供蓝本,为可信的可靠性分析结果的求取提供支撑。（3）提出了基于故障数据近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法针对海上浮式风机故障数据稀少以致基于数据收集的可靠性分析无法开展的现实,提出了海上浮式风机基本单元故障率的近似算法,并基于此提出了海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络模型;针对海上浮式风机的早期故障和安装前期检查等现实需求,在复杂系统假设下,提出了海上浮式风机早期故障率推理算法并建立了考虑前期故障的可靠性分析的贝叶斯网络方法。以上方法在克服海上浮式风机可靠性数据稀缺性的同时为其早期故障评估、安装初期检查等提供了思路。（4）提出了海上浮式风机可靠性分析的FMECA-BN方法针对传统可靠性分析方法无法同时兼顾关键故障单元识别和可靠度计算以及FMECA方法不具有信息更新能力等问题,提出了兼顾两者的FMECA-BN模型;提出了故障单元规避潜在收益的期望模型;在FMECA-BN模型的基础上构建了关键故障单元识别方法。以上方法的提出赋予了海上浮式风机的关键故障单元识别以条件更新能力,为海上浮式风机等复杂系统的故障本质特征分析提供新的思路。
孙煜超[6]（2020）在《虚拟场景中图形化交互组件的深度冲突缓解研究》文中认为虚拟场景发展要求有更自然的交互范式以满足用户需要,图形化范式可以作为自然范式的有效补充,但目前对图形化范式在虚拟空间的使用研究较少。本文提出了一种SOMRM交互范式,将虚拟场景中交互范式划分为情景（Situation）、三维物体（Object）、菜单（Menu）、提示内容（Reminder,以图形化交互范式呈现）和多通道交互空间（Multimodel Interaction）。通过梳理交互范式各部分内容的构成定义和使用场景,帮助设计者更好梳理虚拟隐喻表达主旨内容,也帮助研究者确认虚拟场景中深度冲突问题发生的位置。图形化范式在虚拟场景应用时仍与场景主体物存在深度冲突的问题,具体包括非立体冲突、远近冲突和贴图冲突三类。非立体冲突是指虚拟场景中UI视差指示图形化组件的深度线索比场景更远,学者已经通过立体重定向方式予以了基本解决。远近冲突是指用户视角在组件和场景之间进行切换注意力不集中且产生疲劳感觉的问题,贴图冲突是指图形化组件边缘与主体场景重叠的问题。这两类冲突主要发生在图形化组件上,本文研究了场景中用户感知深度的方式,基于图形化交互范式假设可以通过调节组件与用户距离和对图形化交互组件添加光圈模糊两种方法缓解深度冲突。通过梳理虚拟场景中用户的交互行为,确立了不同交互意图与操作间的联系,帮助完善实验中的交互任务设计。实验通过搭建虚拟现实找不同和增强现实俄罗斯方块两类虚拟交互场景,对光圈模糊和改变组件距离两种缓解虚拟场景中深度冲突方法进行研究,通过准确性、易用性等维度进行度量。被试者在虚拟场景中执行查看、抓取、滑动等交互,工作人员和系统记录完成时间、偏差信息等数据,并且通过访谈和量表数据化主观体验。研究结果表明:添加光圈模糊是用户体验较好的缓解虚拟场景交互中深度冲突的方法。
诸雨佳[7]（2020）在《背负步态训练中疲劳和步态的影响因素研究》文中进行了进一步梳理人们的日常行走作业多半是使用背包作为背负系统的,当人们使用背负系统进行步态训练时常常因为当前的背负系统对于疲劳的“减负”效果不够显着以及背负压力无法得到相对合理的缓冲,从而影响到人们行走的步态特征,造成陋习乃至职业病,因此需要通过步态训练的手段来对人们可能出现的职业病进行预防。近年来虚拟现实的发展,给传统的人机工程学实验以及一些医学康复训练提供的新的思路。本文研究的主要目的是基于客观的步态、肌电数据和主观疲劳评价,对不同变量搭配情况下的背负系统进行研究,获得对正常行走时步态影响最小、肌肉疲劳度最低的背负系统搭配方式,优化日常背负体验。在实验中对比评估虚拟现实技术的介入是否会步态训练的主观数据造成影响,该影响是正面的亦或是负面的。本文所采用的研究方法是安排10名实验对象分别在常规的实验室环境中和佩戴了虚拟现实头盔的模拟环境中,测量在不同背负系统搭配方式下负重行走的胫骨前肌和腓肠肌内侧的肌电信号数据以及足底压力数据,同时进行疲劳度的主观评价测试;其次,对肌电数据和足底压力数据进行处理和分析,对行为和疲劳进行对照评估。通过本文的实验研究得出不同背负系统搭配均对人体腿部肌肉的疲劳程度和足底压力所显示的步态有显着影响（P<0.05）。主、客观评估分析均发现不同的重心高度、单肩或双肩的背负方式对人体疲劳和行走步态影响较大,而腰垫的软硬对其影响较小。通过被测者填写的RPE主观疲劳量表和PAD情绪量表,分析得出虚拟现实技术的介入对于被测者生理信号的客观数据产生的影响较小,不具有显着性影响（P<0.05）;对于被测者的情绪和主观疲劳感受产生了较大的影响,有统计学意义（P>0.05）。因此在背负作业中,较合理的背负重心、充分使用双肩进行背负和较软材质的腰垫能够很好的缓解肌肉疲劳,最小程度影响步态特征。虚拟现实技术的介入能大大提高了步态训练的主观体验。本文的研究可为减少人体背负步态训练的肌肉疲劳以及行走步态的紊乱提供理论依据,为提高步态训练主观反馈方面的可靠性提供了新的思路和方法。
贺佳[8]（2020）在《高中信息技术课程混合式教学的教学评价指标体系研究》文中研究说明现代教育理论与互联网信息技术的发展,使得高中信息技术课程教学逐渐趋于数字化、网络化与智能化。自MOOC兴起以来,虽然能够为学生学习提供全新的体验与丰富的教学资源,但也不可避免地存在忽略学生个性化学习、教学模式单一化等问题。整合现有研究成果发现,科学有效的课程教学评价体系对提升学习者学习效果具有重要意义。通过整合前人对高中信息技术课程混合式教学教学评价的研究,发现部分学者从传统教学评价角度出发,设置了部分课堂教学评价指标。还有部分教师设计了线下教学评价方案,但缺乏细化且科学的评价指标体系,且评价指标权重过于混乱以及过于主观。因此,本研究在分析混合式教学评价的相关概念,解析基于Moodle平台的混合式教学模式的基础之上,编制了一套高中信息技术课程混合教学的教学评价指标体系,以解决当前缺乏有效评价指标体系或者指标体系操作性不强等问题。本文研究成果包括以下:1.概述了基于Moodle平台的高中信息技术课程混合式教学的特征。分别从课前准备、教学过程、教学活动设计、教学评价共4个环节阐述了基于Moodle平台的混合式教学模式。2.针对以往混合式教学的教学评价体系可操作性不强、合理性较差、可行性不高的问题,开发了高中信息技术课程混合教学教学评价指标体系。首先编制了调查问卷以确定影响高中信息技术课程混合式教学效果的主要因子。调查结果运用SPSS21.0软件对29个题项进行因子分析,得出9个主要影响因子,进一步汇总为过程性评价、终结性评价、教师教学评价三个一级指标。在一级指标的基础上又确定了9个二级指标和29个三级指标。并通过德尔菲法和层次分析法确定了所有指标的权重。最后形成一套完整的高中信息技术学科混合式教学的教学评价指标体系。3.为进一步验证该评价指标体系的有效性,以白城一中学生为研究样本,将该评价指标体系进行实际应用。通过设置教学实验班,对比使用混合式教学教学评价与传统教学评价的教学效果。对比结果显示,使用混合式教学教学评价的班级教学效果远超过使用传统教学评价的班级。从而进一步证实了本文构建的评价指标体系具有较高水平的可操作性和有效性,且具有一定的可借鉴性优势。
张冉[9]（2020）在《严寒地区办公空间使用者开窗行为机理及预测模型研究》文中指出随着数字化建筑设计的发展,建筑性能模拟技术广泛应用于建筑性能的优化与评价。然而,建筑性能模拟平台中的既有使用者行为程序过于简化,不能够反映真实行为的复杂性,影响了模拟预测的精准度,从而使建筑设计难以达到预期效果。其中,既有开窗行为程序的不完善,导致了建筑物理环境和能耗性能模拟预测值与实际值之间的差异。由于调研与实测的难度较大,既有行为机理和预测模型研究仅包含部分气候区和建筑空间类型的研究结果。预测模型缺乏集成应用性,导致其无法链接建筑性能模拟平台进行模拟预测。本研究旨在完善办公空间使用者开窗行为理论研究、提升办公空间性能模拟精度和提升严寒地区办公空间环境性能品质,对严寒地区办公空间使用者开窗行为机理和预测模型进行了研究。基于心理学理论,研究得出了严寒地区办公空间使用者开窗行为的地域化特征。依据地域化特征,提出了使用者开窗行为研究框架,制定了数据采集方案、行为机理解析方案,提出了预测模型架构的方法,完善了使用者开窗行为理论研究框架。依循理论研究框架与方案,进行了理论分析与实证分析,明晰了严寒地区多种空间类型与规模的办公空间使用者开窗行为机理。研究建构了具有集成应用能力的行为预测模型,并应用模拟分析法验证了研究结果的有效性。通过理论分析得出了办公空间使用者在严寒地区物理环境特征和办公空间特征的影响下,易产生内在需要、感觉和知觉控制等心理过程,产生不同的开窗行为模式。进一步采集了详实的办公空间使用者开窗行为相关数据,进行实证分析,解析了建筑空间因素、物理环境因素、时间因素和使用者心理、生理因素对开窗行为发生机理的影响。与既有研究相比,本研究增加了使用者主观心理因素对开窗行为的影响分析,包括使用者热舒适感受、声舒适感受和空气质量评价等。研究结果表明,在严寒地区,办公空间使用者开窗行为的促动因素,主要为季节和使用者工作作息。严寒地区办公空间使用者开窗行为在内在和内外复合作用机理的影响下,其行为变化自上而下地归纳为两种类型,即行为习惯促动和行为习惯、热舒适共同促动。前者经过内在需要和知觉控制过程,形成习惯性开窗行为;后者经过内在需要、感觉控制和知觉控制过程,形成习惯性和适应性开窗行为。从时间、空间和机理多维度建构了严寒地区办公空间使用者开窗行为预测模型。与既有模型相比,此预测模型拓展了架构的维度,具有地域针对性、季节适用性与集成应用性的技术特征。通过聚类分析和关联规则分析,获得了子预测模型,其特征分别具有“非积极”和“积极”特性。研究获得的子模型能够普遍适用于严寒地区各种类型与规模的办公空间使用者开窗行为的预测。本研究还研发了能够链接建筑性能模拟平台的行为预测模型配置文件和程序,适用于严寒地区多种类型办公空间,具有应用性强、易操作的特点,能够显着修正办公空间室内空气温度模拟结果,对日均空气温度模拟结果的修正比例可达16.32%。本研究增强了办公空间开窗行为研究的地域针对性,丰富了行为预测模型的维度,提升了行为预测模型的集成应用能力,优化了模拟平台既有行为程序的准确度。研究成果提高了建筑性能模拟技术的辅助设计能力,能够辅助建筑师更好地开展数字化建筑设计,从而提升办公空间的室内环境品质。
王岑岚[10]（2020）在《在线交互平台用户价值与粘性的可持续研究》文中研究表明在互联网、大数据和人工智能飞速发展的今天,平台经济及其相应的商业模式也如雨后春笋般地茁壮成长,并改变了市场生态。Web 2.0（即用户可以生成内容）环境下,在线交互平台迅速体验了用户价值共创的巨大利益,然而理论研究滞后于实践发展。为此,本文基于Web 2.0对平台用户现实需求、潜在需求和未来需求的持续挖掘,探讨并界定平台“价值共振”概念的基础上,揭示平台价值维度,解析和探索交互匹配机理以及相关研究方法,进而为保持和提升平台用户粘性、实现平台的健康可持续发展提供积极的决策支持。为了有助于深入探讨,本文研究聚焦于单边平台（即平台提供服务产品）。本文首先通过知识图谱软件Cite Space的分析,解析了实现平台价值共振的五大维度,通过融合点要素集合分析对“价值共振”作了进一步概念界定。“价值共振”的关键是价值认同,平台应基于用户的价值视角进行服务设计,本文通过构建PLS-SEM（Partial Least Squares-Structural Equation Modeling）模型,揭示了个性化价值是平台价值不可或缺的关键维度。针对平台价值的四个维度,基于模糊QFD（Quality Function Deployment,质量功能展开）构建了动态匹配质量屋,以支持不同服务生命周期下的用户价值需求与平台服务设计之间的动态匹配,有助于提升用户粘性,实现平台的商业可持续发展。为了有助于挖掘用户潜在需求,采用双聚类算法（Biclustering）区别用户的不同主题偏好的聚类分组,结合用户粘性的相关指标实现信息可视化,借助交互式可视化聚类方法为挖掘用户潜在需求提供更直观的决策支持。最后,从平台用户共生理念出发,基于人工智能（AI）和PDCA循环的思想,构建了基于AI支持的动态智能闭环QFD,预测重点用户的未来需求,以支持交互平台不断增强和用户需求的契合度,持续提升用户粘性。本文从理论上丰富了价值共创及Web 2.0环境下在线交互平台的研究,推动了服务主导逻辑向在线学习领域的深化,将抽象的价值共创理论进行具体解析。主要的研究贡献和创新点如下:（1）基于知识图谱法Cite Space揭示了价值共创理论的关键词和不同维度的研究视角,进行了“价值共振”概念界定。（2）基于用户体验和感知价值提出了平台的用户感知价值维度,在通识价值维度的基础上提出包含功能价值,社交价值,情感价值和个性化价值的平台价值这一高阶价值,进而结合人机交互思想从用户参与→用户体验→平台价值→用户粘性的逻辑路径,通过动态模糊QFD解析用户现实需求与平台设计的动态匹配机理,以支持平台提增用户粘性和可持续性。（3）基于在线用户的客观购买数据和点击数据,利用双聚类方法区别用户的不同主题偏好的聚类分组,结合用户粘性的相关指标实现信息可视化,这种交互式可视化聚类给出了对不同聚类的用户潜在需求的挖掘方法,并提供了用户粘性的数据可视化决策支持,交互式可视化聚类的方法有助于平台健康可持续发展。（4）基于PDCA循环,结合在线用户客观行为数据,构建大数据背景下动态智能闭环QFD,为提高平台服务与用户需求的契合度、预测重点用户未来需求提供了研究方法,单边平台独特的共生商业模式的可持续有利于平台无限趋近“价值共振”。本文聚焦于单边平台的研究,未能对双边平台的“价值共创”和“价值共振”等问题进行展开。虽然本文研究有助于对双边平台研究的拓展,但仍然具有一定的局限性,仅供相关研究人员参考。
二、一类主观数据的修正方法及计算机实现（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、一类主观数据的修正方法及计算机实现（论文提纲范文）
（1）城市公共开放空间声景的生理效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及来源 |
| 1.1.1 城市的高密度化趋势 |
| 1.1.2 健康人居环境的需求 |
| 1.1.3 声环境对健康的影响 |
| 1.1.4 课题来源 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外相关研究综述 |
| 1.3.1 声景评价研究 |
| 1.3.2 噪声对生理的影响研究 |
| 1.3.3 声景对生理及健康的影响研究 |
| 1.3.4 声景与神经科学相关的研究 |
| 1.3.5 声景恢复效应研究 |
| 1.3.6 国内外文献综述简析 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 概念界定 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.4.4 研究框架 |
| 第2章 声景生理效应的理论研究 |
| 2.1 声景理论及典型声景的选取 |
| 2.1.1 声景基础理论及研究范围界定 |
| 2.1.2 声景的分类方法 |
| 2.1.3 城市公共开放空间声景样本的选择 |
| 2.2 生理效应及其研究方法 |
| 2.2.1 电生理学基础理论 |
| 2.2.2 人的生理反应调节机制 |
| 2.2.3 生理信号的选择 |
| 2.3 声景生理效应实验研究方法 |
| 2.3.1 声景录制方法 |
| 2.3.2 生理测量及计算方法 |
| 2.3.3 声景设计和呈现方法 |
| 2.3.4 实验被试的选择和招募方法 |
| 2.3.5 实验控制方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 声景中的时间因素对生理效应的影响 |
| 3.1 研究背景及实验细节 |
| 3.1.1 研究背景 |
| 3.1.2 实验刺激 |
| 3.1.3 实验细节 |
| 3.2 时间与声景类型对生理指标的影响 |
| 3.2.1 生理指标受时间和声景类型的影响 |
| 3.2.2 时间对生理指标的影响 |
| 3.2.3 声景类型对生理指标的影响 |
| 3.3 生理指标与主观恢复性之间的关系 |
| 3.3.1 主观恢复性因子的提取 |
| 3.3.2 生理指标与恢复性因子之间的相关性 |
| 3.4 基于时间对生理指标影响的声景设计建议 |
| 3.4.1 生理反应随时间变化的实际意义 |
| 3.4.2 主观与生理之间的关系的实际意义 |
| 3.4.3 对城市声景设计及声环境规划的建议 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 声景中的视听交互对生理效应的影响 |
| 4.1 实验的背景及细节 |
| 4.1.1 实验背景 |
| 4.1.2 实验刺激 |
| 4.1.3 实验细节 |
| 4.2 动态视频与静态图片在声景呈现上的差异 |
| 4.2.1 视频呈现下的主观恢复性均值 |
| 4.2.2 动态视频与静态图片对生理数据的影响 |
| 4.2.3 动态视频与静态图片对主观评价的影响 |
| 4.3 视听交互下生理指标的差异 |
| 4.3.1 生理指标受视觉和听觉因素影响的模型构建 |
| 4.3.2 声景中视觉因素对声音感知的影响 |
| 4.3.3 声景中听觉因素对视觉感知的影响 |
| 4.4 视听交互对生理指标影响的实际意义及声景设计建议 |
| 4.4.1 主观评价和生理反应在视听交互上的差异 |
| 4.4.2 视觉和听觉在景观设计中的生理效应 |
| 4.4.3 对城市声景设计及声环境规划的建议 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 声景中的声音频谱对生理效应的影响 |
| 5.1 实验的背景及细节 |
| 5.1.1 实验背景 |
| 5.1.2 实验刺激 |
| 5.1.3 实验细节 |
| 5.2 声音频谱对生理指标的影响 |
| 5.2.1 生理指标受声源距离和衰减方式影响的模型构建 |
| 5.2.2 声源距离对生理指标的影响 |
| 5.2.3 声音衰减对生理指标的影响 |
| 5.3 声音频谱对主观评价的影响 |
| 5.3.1 主观评价受声源距离和衰减方式影响的模型构建 |
| 5.3.2 声源距离对主观评价的影响 |
| 5.3.3 声音衰减对主观评价的影响 |
| 5.4 生理指标与主观评价在声音衰减上的差异 |
| 5.4.1 海浪声与交通声之间的差异 |
| 5.4.2 生理指标与主观评价的敏感性差异 |
| 5.4.3 生理指标与主观因子间的相关性 |
| 5.5 声音频谱对生理指标影响的实际意义及声景设计建议 |
| 5.5.1 声音中低频与高频的生理反应差异 |
| 5.5.2 主观评价与生理反应在频谱上差异的实际意义 |
| 5.5.3 对城市声景设计及声环境规划的建议 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 城市公共开放空间声景的生理效应趋势研究 |
| 6.1 实验的背景及细节 |
| 6.1.1 实验背景 |
| 6.1.2 实验刺激 |
| 6.1.3 实验细节 |
| 6.2 不同声景种类对生理指标的影响 |
| 6.2.1 不同声景中生理指标的变化 |
| 6.2.2 经验分类下声景对生理指标的影响 |
| 6.2.3 生理指标的主成分分类 |
| 6.3 声景的主观评价与生理指标的关系 |
| 6.3.1 不同声音环境中主观评价的变化 |
| 6.3.2 经验分类下声景对主观评价的影响 |
| 6.3.3 主观数据的主成分分类 |
| 6.3.4 主观因子与生理指标之间关系 |
| 6.4 声景的声学参数对生理指标的影响 |
| 6.4.1 不同声音种类的声学参数 |
| 6.4.2 声学参数与生理指标之间的相关性 |
| 6.4.3 声学参数和生理指标之间的线性关系 |
| 6.5 城市公共开放空间中声景的生理变化趋势及声景设计建议 |
| 6.5.1 典型声景对生理指标的影响趋势 |
| 6.5.2 声学参数对生理指标的影响趋势 |
| 6.5.3 声景的生理效应影响趋势总结以及在声景设计上的建议 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录1 城市典型声景的现场图 |
| 附录2 声景的感知恢复性量表 |
| 攻读博士学位期间取得创新性成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）人体热舒适数据质量控制方法及数据特征分析（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 热舒适现场调查方法的研究现状 |
| 1.2.2 热舒适数据库的研究现状 |
| 1.2.3 异常值检测方法的研究现状 |
| 1.2.4 数据特征影响分析的研究现状 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 热舒适现场调查内容及方法 |
| 2.1 热舒适现场调查方法 |
| 2.1.1 建筑节能数据分级 |
| 2.1.2 客观测试 |
| 2.1.3 问卷调查 |
| 2.2 热舒适现场调查数据预处理 |
| 2.2.1 新陈代谢率 |
| 2.2.2 服装热阻 |
| 2.3 寒冷地区热舒适现场调查 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 热舒适现场调查数据质量控制方法研究 |
| 3.1 热舒适现场调查数据缺失值识别方法 |
| 3.2 热舒适现场调查数据一致性检查方法 |
| 3.3 热舒适现场调查TSV异常值检测方法 |
| 3.3.1 常用异常值检测方法 |
| 3.3.2 标准有效温度SET |
| 3.3.3 基于SET距离的两步架构异常值检测方法 |
| 3.4 热舒适现场调查TCV与 TAV异常值检测方法 |
| 3.5 热舒适现场调查数据处理系统开发 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 热舒适数据库建立 |
| 4.1 热舒适现场调查数据缺失值检测 |
| 4.2 热舒适现场调查客观数据一致性检查 |
| 4.3 热舒适现场调查主观数据异常值检测 |
| 4.3.1 TSV异常值检测 |
| 4.3.2 热舒适数据库概况 |
| 4.3.3 TCV与 TAV异常值检测 |
| 4.4 热舒适数据库介绍 |
| 4.4.2 热舒适数据库代表性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 数据特征对数据集质量的影响分析 |
| 5.1 常用热感觉模型建立方法 |
| 5.1.1 回归分析法建立热感觉模型 |
| 5.1.2 机器学习法建立热感觉模型 |
| 5.2 样本量对数据集质量的影响分析 |
| 5.3 数据分布对数据集质量的影响分析 |
| 5.4 数据范围对数据集质量的影响分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A室内环境参数记录表格 |
| 附录 B-1 调查问卷(除服装热阻部分) |
| 附录 B-2 调查问卷(冬季居住建筑服装部分) |
| 附录 B-3 调查问卷(夏季居住建筑服装部分) |
| 附录 B-4 调查问卷(冬季办公建筑服装部分) |
| 附录 B-5 调查问卷(夏季办公建筑服装部分) |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及问题 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 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 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 概念界定 |
| 1.4.1 移动O2O |
| 1.4.2 信息搜寻 |
| 1.4.3 信息搜索与信息搜寻的区分 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 理论基础及文献综述 |
| 2.1 信息搜寻行为相关理论基础 |
| 2.1.1 信息经济学理论 |
| 2.1.2 认知理论 |
| 2.1.3 人机交互理论 |
| 2.2 信息搜寻行为经典理论与模型 |
| 2.2.1 问题解决理论 |
| 2.2.2 意义建构理论 |
| 2.2.3 ASK理论 |
| 2.2.4 信息搜寻行为模型 |
| 2.3 国内外信息搜寻行为研究综述 |
| 2.3.1 国内信息搜寻行为研究热点分析 |
| 2.3.2 国外信息搜寻行为研究热点分析 |
| 2.3.3 信息搜寻研究述评 |
| 2.4 移动O2O研究综述 |
| 2.4.1 移动O2O概述 |
| 2.4.2 国内外移动O2O研究现状 |
| 2.4.3 移动O2O研究述评 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为模型构建 |
| 3.1 研究设计 |
| 3.1.1 研究问题分析 |
| 3.1.2 研究方法介绍 |
| 3.2 数据收集 |
| 3.2.1 样本选择 |
| 3.2.2 资料收集与整理 |
| 3.2.3 数据分析工具 |
| 3.3 编码过程 |
| 3.3.1 开放性编码 |
| 3.3.2 主轴性编码 |
| 3.3.3 选择性编码 |
| 3.4 理论饱和度检验 |
| 3.5 模型构建与阐释 |
| 3.5.1 信息搜寻行为过程 |
| 3.5.2 信息搜寻行为影响因素 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素的实证研究 |
| 4.1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为特征分析 |
| 4.2 研究模型与假设 |
| 4.2.1 “动机、机会、能力”(MOA)模型 |
| 4.2.2 技术接受与使用统一理论(UTAUT) |
| 4.2.3 研究模型构建 |
| 4.2.4 研究假设提出 |
| 4.3 研究方法设计 |
| 4.3.1 问卷设计 |
| 4.3.2 数据收集 |
| 4.4 数据分析与模型验证 |
| 4.4.1 描述性统计分析 |
| 4.4.2 信度与效度分析 |
| 4.4.3 多重共线性与共同方法偏差分析 |
| 4.4.4 模型验证 |
| 4.5 结果讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 移动O2O情境下用户信息搜寻过程的实验研究 |
| 5.1 研究问题 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 研究方法 |
| 5.2.2 样本选择 |
| 5.2.3 实验任务设置 |
| 5.2.4 研究变量测度 |
| 5.2.5 实验流程设计 |
| 5.3 研究结果分析 |
| 5.3.1 个体特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的影响 |
| 5.3.2 任务特征对移动O2O情境下用户信息搜寻行为的影响 |
| 5.4 结果讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度关键影响因素研究 |
| 6.1 研究设计 |
| 6.2 数据采集 |
| 6.2.1 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度影响因素集 |
| 6.2.2 问卷发放与回收 |
| 6.3 基于信息增益理论的关键影响因素识别和模型构建 |
| 6.3.1 信息增益值计算 |
| 6.3.2 关键影响因素识别 |
| 6.3.3 关键影响因素模型构建 |
| 6.4 基于支持向量机(SVM)的预测模型构建与精度分析 |
| 6.4.1 支持向量机(SVM)建模 |
| 6.4.2 预测模型构建与精度分析 |
| 6.5 结果讨论 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 移动O2O情境下用户信息搜寻行为引导与优化策略 |
| 7.1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为引导策略 |
| 7.1.1 触发用户信息需求 |
| 7.1.2 提高用户信息素养 |
| 7.1.3 改善信息搜寻环境 |
| 7.2 移动O2O情境下用户信息搜寻行为优化策略 |
| 7.2.1 提高信息质量 |
| 7.2.2 提升服务质量 |
| 7.2.3 隐私保护与信息安全 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 研究结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限与展望 |
| 8.3.1 研究局限性 |
| 8.3.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究过滤式问卷 |
| 附录2 移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究访谈提纲 |
| 附录3 移动O2O情境下用户信息搜寻行为驱动因素调查问卷 |
| 附录4 移动O2O情境下用户信息搜寻满意度关键影响因素调查问卷 |
| 在读期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）居住建筑室内环境与健康关联影响表征模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 室内环境与健康关联影响的国内外研究进展 |
| 1.2.1 大数据特征 |
| 1.2.2 表征参数 |
| 1.2.3 表征模型 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容与思路 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 研究框架 |
| 2 室内环境与健康关联影响表征模型构建与分析的理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多变量关系描述方法 |
| 2.2.1 精简数据结构 |
| 2.2.2 建立变量间关系 |
| 2.3 数据关系描述方法论证 |
| 2.3.1 数据关系特征 |
| 2.3.2 结构方程模型方法的引入 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于大样本问卷调查中国典型城市室内环境与健康关联影响表征模型构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 大样本问卷调查概要 |
| 3.2.1 问卷设计 |
| 3.2.2 问卷调查实施方法 |
| 3.2.3 调查数据的信度和效度 |
| 3.2.4 调查结果 |
| 3.3 表征模型构建 |
| 3.3.1 调查问卷数据赋值 |
| 3.3.2 表征模型要素描述方法——测量模型 |
| 3.3.3 表征模型要素之间关系的描述方法——结构模型 |
| 3.3.4 表征模型拟合度评价 |
| 3.3.5 大样本问卷调查表征模型结果 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 室内环境、社会经济因素、生活习惯与健康影响的关联分析 |
| 3.4.2 室内环境因素的健康影响权重 |
| 3.4.3 室内环境关联健康影响因果关系 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于入户实测调查东北地区供暖期室内环境与健康关联影响表征模型构建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 入户实测调查概要 |
| 4.2.1 实测调查对象 |
| 4.2.2 测试方法 |
| 4.2.3 实施方法 |
| 4.2.4 实测调查结果 |
| 4.3 表征模型构建 |
| 4.3.1 适用于结构方程模型的实测调查数据处理 |
| 4.3.2 表征模型要素描述方法——测量模型 |
| 4.3.3 表征模型要素之间关系的描述方法——结构模型 |
| 4.3.4 表征模型拟合度评价 |
| 4.3.5 入户实测调查表征模型结果 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 入户实测调查表征模型特征 |
| 4.4.2 室内空气污染物的健康影响权重 |
| 4.4.3 教育和收入水平、职业声望对室内空气品质的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于数据融合室内环境与健康关联影响模型研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 室内环境不同调查方法的数据融合 |
| 5.2.1 问卷调查数据与入户实测数据融合必要性论证 |
| 5.2.2 问卷调查数据与入户实测数据融合方法研究 |
| 5.2.3 案例研究 |
| 5.3 东北地区供暖期室内环境与健康关联影响改进型表征模型 |
| 5.3.1 数据融合表征模型的特征 |
| 5.3.2 融合前后表征模型诠释能力对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 面向不同对象的室内环境与健康关联影响表征模型应用研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于表征模型的健康室内环境评价 |
| 6.2.1 重要度-性能四方图评价方法 |
| 6.2.2 基于大样本问卷调查表征模型评价结果 |
| 6.2.3 基于入户实测调查表征模型评价结果 |
| 6.3 面向不同对象需求的评价结果应用 |
| 6.3.1 居住者 |
| 6.3.2 政府管理者 |
| 6.3.3 建筑从业者 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 室内环境调查问卷 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 附件 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号及缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 海上风机可靠性分析研究现状 |
| 1.2.1 可靠性分析方法概述 |
| 1.2.2 海上风机可靠性分析研究进展及现状 |
| 1.3 研究的不足 |
| 1.4 论文内容及架构 |
| 第二章 基于主客观信息混合的海上浮式风机FMECA方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 FMECA |
| 2.3 基于主观数据相对重要度的FMECA方法 |
| 2.3.1 基于主观数据相对重要度的FMECA方法建模 |
| 2.3.2 风险优先数不确定性量化模型 |
| 2.3.3 案例分析 |
| 2.4 基于客观数据的FMECA方法 |
| 2.4.1 海上浮式风机的客观故障风险评价指标体系 |
| 2.4.2 基于客观数据的FMECA方法建模 |
| 2.4.3 案例分析 |
| 2.5 基于主客观可靠性信息混合的FMECA方法 |
| 2.5.1 基于主客观可靠性信息混合的FMECA方法建模 |
| 2.5.2 面向FMECA全过程的CRPN不确定性建模 |
| 2.5.3 案例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 海上浮式风机的权值FMECA方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 权值FMECA方法基础输入数据的基本框架 |
| 3.2.1 领域专家的遴选方法 |
| 3.2.2 主观专家经验数据的收集 |
| 3.3 固定权值FMECA方法 |
| 3.3.1 固定权值FMECA方法建模 |
| 3.3.2 案例分析 |
| 3.4 浮动权值FMECA方法 |
| 3.4.1 浮动权值FMECA建模 |
| 3.4.2 案例分析 |
| 3.5 海上浮式风机的关键故障行为及故障规避措施 |
| 3.5.1 关键故障行为 |
| 3.5.2 故障规避措施建议 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于故障数据近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 贝叶斯网络 |
| 4.3 海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.3.1 基于故障树的贝叶斯网络模型的构建框架 |
| 4.3.2 海上浮式风机系统构型 |
| 4.3.3 海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络模型 |
| 4.4 基于故障率近似的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.4.1 海上浮式风机基本单元故障率的近似计算方法 |
| 4.4.2 案例分析 |
| 4.5 考虑前期故障的海上浮式风机可靠性分析的贝叶斯网络方法 |
| 4.5.1 考虑前期故障的海上浮式风机可靠性分析贝叶斯网络建模 |
| 4.5.2 案例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 海上浮式风机可靠性分析的FMECA-BN方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可靠性分析的FMECA-BN方法建模 |
| 5.3 故障行为识别方法 |
| 5.3.1 基于RPN的关键故障单元与故障行为识别 |
| 5.3.2 基于FMECA-BN的关键故障单元与故障行为识别方法 |
| 5.4 案例分析 |
| 5.4.1 基于FMECA-BN模型的海上浮式风机关键故障单元识别 |
| 5.4.2 基于FMECA-BN模型的海上浮式风机可靠度计算 |
| 5.4.3 基于收益期望模型的海上浮式风机的关键故障单元识别 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 附录1.故障模式风险评价指标相对重要度矩阵的一致性检验 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（6）虚拟场景中图形化交互组件的深度冲突缓解研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 |
| 1.1.1 课题的来源 |
| 1.1.2 课题的研究背景 |
| 1.1.3 课题的理论意义和实际意义 |
| 1.2 国内外研究文献综述 |
| 1.2.1 交互范式的发展现状 |
| 1.2.2 影响虚拟场景真实感因素分析 |
| 1.2.3 虚拟场景眩晕感缓解研究现状 |
| 1.2.4 国内外文献综述的简析 |
| 1.3 主要研究内容和研究方法 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 主要研究方法 |
| 第2章 虚拟场景中深度信息感知及冲突缓解分析 |
| 2.1 虚拟场景深度冲突分类 |
| 2.1.1 非立体冲突 |
| 2.1.2 远近冲突 |
| 2.1.3 贴图冲突 |
| 2.2 虚拟场景中环境深度传递及图形化组件应用 |
| 2.2.1 虚拟场景中环境深度传递 |
| 2.2.2 图形化组件在虚拟场景中应用 |
| 2.3 深度冲突缓解方法分析 |
| 2.3.1 深度冲突缓解研究现状 |
| 2.3.2 基于虚拟场景的SOMRM范式框架 |
| 2.3.3 光圈模糊和调节组件距离方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 实验设计与实验场景实现 |
| 3.1 实验交互任务设计 |
| 3.1.1 显式交互与隐式交互 |
| 3.1.2 交互行为功能分类 |
| 3.1.3 实验交互任务设计 |
| 3.2 实验及实验场景设计 |
| 3.2.1 深度冲突缓解效果对比实验设计 |
| 3.2.2 实验场景的创意及设计原则 |
| 3.3 实验场景实现 |
| 3.3.1 AR俄罗斯方块实验虚拟场景实现 |
| 3.3.2 VR找不同实验虚拟场景实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 光圈模糊和调节组件距离方法缓解效果对比 |
| 4.1 实验准备及执行步骤 |
| 4.1.1 实验准备及实验人员说明 |
| 4.1.2 实验关键数据指标设计 |
| 4.1.3 实验任务及执行步骤 |
| 4.2 实验假设及实验数据收集 |
| 4.2.1 实验结果假设 |
| 4.2.2 数据收集与处理 |
| 4.3 深度冲突缓解效果对比 |
| 4.3.1 光圈模糊和调节组件距离方法效果验证 |
| 4.3.2 光圈模糊和调节组件距离方法效果对比 |
| 4.3.3 实验结论 |
| 4.4 研究的局限及可拓展性 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录1 用户基础信息收集问卷 |
| 附录2 主观数据收集问卷 |
| 附录3 结构化用户访谈问题 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（7）背负步态训练中疲劳和步态的影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究的内容方法和创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究主要创新点 |
| 1.4 论文研究框架与内容 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 背负步态训练的研究发展综述 |
| 2.1.1 步态训练的基础研究 |
| 2.1.2 步态训练背负重心位置研究 |
| 2.1.3 背负系统中的重力传递 |
| 2.1.4 腰垫在背负步态训练中的影响 |
| 2.2 人体肌肉表现电信号的研究发展综述 |
| 2.2.1 表面肌电研究发展趋势 |
| 2.2.2 肌电与步态结合 |
| 2.2.3 肌肉差异性研究 |
| 2.3 人体行走步态的研究发展综述 |
| 2.3.1 步态的研究 |
| 2.3.2 足底压力的研究 |
| 2.4 虚拟现实技术的研究发展综述 |
| 2.4.1 虚拟现实技术的研究 |
| 2.4.2 虚拟现实技术在康复领域的研究 |
| 2.4.3 虚拟现实技术与表面肌电结合 |
| 2.4.4 虚拟现实技术辅助步态训练的主观评价研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 表面肌电理论及其分析方法 |
| 3.1 表面肌电理论 |
| 3.1.1 肌肉疲劳的机制 |
| 3.1.2 肌肉疲劳的分类 |
| 3.1.3 肌电信号测试方法 |
| 3.2 表面肌电分析方法 |
| 3.2.1 表面肌电分析方法举例 |
| 3.2.2 平均功率频率与中值频率 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 行走步态理论及其分析方法 |
| 4.1 步态分析理论 |
| 4.1.1 步态分析的基本概念 |
| 4.1.2 步态分析的常用方法 |
| 4.1.3 步态分析的数据降噪方法 |
| 4.2 足底压力分析理论 |
| 4.2.1 足底压力的基本概念 |
| 4.2.2 足底压力的测量方法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 虚拟现实环境下的主观评价 |
| 5.1 虚拟现实环境的基本理论 |
| 5.1.1 虚拟现实的基本概念 |
| 5.1.2 虚拟现实技术在行走实验中的运用 |
| 5.2 主观评价量表 |
| 5.2.1 虚拟现实系统可用性的评价方式 |
| 5.2.2 腿部肌肉疲劳主观强度的评价方式 |
| 5.2.3 虚拟现实场景对主观情绪影响的评价方式 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 步态训练情况下的疲劳与足底压力采集实验 |
| 6.1 实验对象与方法 |
| 6.1.1 实验对象 |
| 6.1.2 肌电数据采集部分 |
| 6.1.3 足底压力数据采集部分 |
| 6.1.4 虚拟现实环境下的主观评价部分 |
| 6.1.5 整体实验安排 |
| 6.2 实验数据处理 |
| 6.2.1 T检验方法 |
| 6.2.2 统计学分析 |
| 6.2.3 肌电数据线性回归分析 |
| 6.2.4 足底压力数据曲线绘制分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 数据的分析与验证 |
| 7.1 肌电数据 |
| 7.2 足底压力数据 |
| 7.3 主观评价 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读博士/硕士学位期间发表的学术论文 |
| 学位论文数据集 |
（8）高中信息技术课程混合式教学的教学评价指标体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 相关概念界定 |
| 1.3 理论基础 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.5 研究内容与方法 |
| 1.6 研究意义 |
| 2 高中信息技术课程混合式教学的特征及构成 |
| 2.1 基于Moodle平台的高中信息技术课程混合式教学的特征 |
| 2.2 基于Moodle平台的混合式教学模式的构成 |
| 3 混合式教学教学评价指标体系构建 |
| 3.1 混合式教学教学效果的影响因素分析 |
| 3.2 混合式教学教学评价指标体系设计 |
| 3.3 混合式教学教学评价指标权重计算 |
| 4 混合式教学教学评价指标体系应用效果研究 |
| 4.1 混合式教学教学评价指标体系的应用方法与过程设计 |
| 4.2 混合式教学教学评价指标体系和传统教学评价应用对比实验 |
| 4.3 学生学习效果评价分析 |
| 4.4 教师教学效果评价分析 |
| 4.5 混合式教学教学评价指标体系使用效果分析 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 |
| 附录二 |
| 附录三 |
| 附录四 评价指标体系(附权重) |
| 致谢 |
（9）严寒地区办公空间使用者开窗行为机理及预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 使用者开窗行为数据采集研究现状 |
| 1.2.2 使用者开窗行为机理研究现状 |
| 1.2.3 使用者开窗行为预测模型研究现状 |
| 1.2.4 研究趋向与不足 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究范围 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.3.4 研究框架 |
| 第2章 严寒地区办公空间使用者开窗行为特征 |
| 2.1 严寒地区物理环境特征 |
| 2.1.1 季节性差异特征 |
| 2.1.2 供暖与制冷期特征 |
| 2.2 严寒地区办公空间特征 |
| 2.2.1 办公建筑空间构成与组织特征 |
| 2.2.2 单元式与开放式办公空间类型及特征 |
| 2.3 使用者开窗行为心理相关理论 |
| 2.3.1 感觉控制理论 |
| 2.3.2 知觉控制理论 |
| 2.3.3 需要理论 |
| 2.4 物理环境特征对开窗行为的影响 |
| 2.4.1 物理环境特征对感觉控制的影响 |
| 2.4.2 物理环境特征对知觉控制的影响 |
| 2.4.3 物理环境特征对行为研究方案的影响 |
| 2.5 办公空间特征对开窗行为的影响 |
| 2.5.1 办公空间特征对需要的影响 |
| 2.5.2 办公空间特征对知觉控制的影响 |
| 2.5.3 办公空间特征对行为研究方案的影响 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 严寒地区办公空间使用者开窗行为数据采集与分析 |
| 3.1 办公空间使用者开窗行为数据采集方案 |
| 3.1.1 数据采集流程 |
| 3.1.2 数据采集对象 |
| 3.1.3 数据采集有效性检验 |
| 3.2 办公空间及使用者基本特征调查分析结果 |
| 3.2.1 办公空间基本特征分析结果 |
| 3.2.2 办公空间使用者基本特征分析结果 |
| 3.2.3 办公空间使用者行为基本特征分析结果 |
| 3.3 办公空间使用者舒适度及开窗行为调查分析结果 |
| 3.3.1 办公空间使用者舒适度分析结果 |
| 3.3.2 办公空间使用者开窗行为分析结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 严寒地区办公空间使用者开窗行为机理 |
| 4.1 办公空间使用者开窗行为机理解析方案 |
| 4.1.1 解析因素 |
| 4.1.2 解析方法 |
| 4.2 建筑空间与物理环境因素对开窗行为的作用解析 |
| 4.2.1 建筑空间因素的作用解析 |
| 4.2.2 物理环境因素的作用解析 |
| 4.3 时间因素对开窗行为的作用解析 |
| 4.3.1 工作作息因素的作用解析 |
| 4.3.2 自然节律因素的作用解析 |
| 4.4 使用者心理与生理因素对开窗行为的作用解析 |
| 4.4.1 使用者心理因素的作用解析 |
| 4.4.2 使用者生理因素的作用解析 |
| 4.5 办公空间使用者开窗行为机理综合解析 |
| 4.5.1 各类因素对开窗行为的作用机理 |
| 4.5.2 行为机理对预测模型的作用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 严寒地区办公空间使用者开窗行为预测模型建构 |
| 5.1 办公空间使用者开窗行为预测模型架构 |
| 5.1.1 预测模型架构方法的提出 |
| 5.1.2 预测模型架构维度的建立 |
| 5.1.3 预测模型架构结果的解析 |
| 5.2 办公空间使用者开窗行为预测模型程序 |
| 5.2.1 单元式办公空间预测模型程序 |
| 5.2.2 开放式办公空间预测模型程序 |
| 5.3 办公空间使用者开窗行为预测模型应用策略 |
| 5.3.1 单元式办公空间预测模型应用策略 |
| 5.3.2 开放式办公空间预测模型应用策略 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 严寒地区办公空间使用者开窗行为预测模型验证 |
| 6.1 办公空间使用者开窗行为预测模型的模拟验证方案 |
| 6.1.1 模拟验证方法 |
| 6.1.2 模拟验证流程 |
| 6.2 办公空间模拟模型建构与验证结果 |
| 6.2.1 办公空间模拟模型建构 |
| 6.2.2 单元式办公空间模拟模型验证结果 |
| 6.2.3 开放式办公空间模拟模型验证结果 |
| 6.3 办公空间使用者开窗行为预测模型的模拟验证结果 |
| 6.3.1 单元式办公空间行为预测模型验证结果 |
| 6.3.2 开放式办公空间行为预测模型验证结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）在线交互平台用户价值与粘性的可持续研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究目的与意义 |
| 1.2 研究思路与技术路线图 |
| 1.3 主要创新与贡献 |
| 第二章 相关理论与文献综述 |
| 2.1 价值共创相关理论和概念界定 |
| 2.1.1 价值共创 |
| 2.1.2 在线交互平台的界定 |
| 2.1.3 用户参与下的用户体验 |
| 2.1.4 用户粘性的研究 |
| 2.1.5 价值共振概念的初步界定 |
| 2.2 国内外相关研究综述 |
| 2.3 研究方法整理 |
| 2.3.1 Cite Space |
| 2.3.2 QFD理论与方法 |
| 2.3.3 PLS-SEM |
| 2.3.4 双聚类算法 |
| 2.3.5 研究方法的应用与拓展 |
| 2.4 本章小节 |
| 第三章 价值共振的要素揭示:基于Cite Space的可视化研究 |
| 3.1 价值共振的要素初步界定 |
| 3.1.1 价值共创理论的不同视角 |
| 3.1.2 “共振”的关键要素构建 |
| 3.1.3 价值共振的要素初步界定 |
| 3.2 数据挖掘的工具选择与准备 |
| 3.2.1 研究工具 |
| 3.2.2 研究工具原理 |
| 3.3 基于Cite Space揭示融合点要素 |
| 3.3.1 数据来源与方法 |
| 3.3.2 基于知网的中文文献共词分析 |
| 3.3.3 基于Wos英文文献Cite Space分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 面向用户需求的平台价值:基于PLS—SEM的研究 |
| 4.1 研究问题提出 |
| 4.2 平台的价值维度 |
| 4.2.1 用户感知视角的价值维度解析 |
| 4.2.2 基于价值共创的基础模型构念 |
| 4.3 构建PLS—SEM |
| 4.3.1 构建模型 |
| 4.3.2 提出假设 |
| 4.4 模型验证 |
| 4.4.1 模型有效性和可靠性测试 |
| 4.4.2 平台价值:二阶结构 |
| 4.4.3 检验研究模型和研究假设 |
| 4.4.4 研究总结 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 用户现实需求实现:基于动态模糊QFD的研究 |
| 5.1 研究问题提出 |
| 5.2 用户动态需求研究现状 |
| 5.3 构建动态模糊QFD及模型应用 |
| 5.3.1 价值共创理论下的用户个性化体验 |
| 5.3.2 服务生命周期 |
| 5.3.3 用户参与以及平台交互 |
| 5.3.4 口碑传播 |
| 5.3.5 研究方法与模型 |
| 5.4 模型应用 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 用户潜在需求挖掘:基于双聚类的研究 |
| 6.1 问题提出 |
| 6.2 影响用户粘性的因素梳理 |
| 6.3 引入BCBimax算法 |
| 6.4 模型应用 |
| 6.5 本章小节 |
| 第七章 用户未来需求预测:基于动态智能闭环QFD的研究 |
| 7.1 研究问题提出 |
| 7.2 服务生态系统中的共生模式 |
| 7.3 模型构建 |
| 7.4 模型应用 |
| 7.5 本章小节 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 论文主要工作 |
| 8.2 研究结论 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录:第四章结构方程模型采用的问卷内容 |
| 作者在攻读博士学位期间公开发表的论文 |
| 致谢 |
四、一类主观数据的修正方法及计算机实现（论文参考文献）
- [1]城市公共开放空间声景的生理效应研究[D]. 李忠哲. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [2]人体热舒适数据质量控制方法及数据特征分析[D]. 孙冰. 大连理工大学, 2021(01)
- [3]移动O2O情境下用户信息搜寻行为研究[D]. 曹越. 吉林大学, 2021(01)
- [4]居住建筑室内环境与健康关联影响表征模型研究[D]. 陈宇. 大连理工大学, 2021
- [5]海上浮式风机可靠性分析的FMECA和贝叶斯网络新方法[D]. 李贺. 电子科技大学, 2021(01)
- [6]虚拟场景中图形化交互组件的深度冲突缓解研究[D]. 孙煜超. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [7]背负步态训练中疲劳和步态的影响因素研究[D]. 诸雨佳. 浙江工业大学, 2020(03)
- [8]高中信息技术课程混合式教学的教学评价指标体系研究[D]. 贺佳. 西南大学, 2020(01)
- [9]严寒地区办公空间使用者开窗行为机理及预测模型研究[D]. 张冉. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [10]在线交互平台用户价值与粘性的可持续研究[D]. 王岑岚. 上海大学, 2020(03)