一、实验室的计算机辅助信息管理与评估（论文文献综述）
王拥军,王飞跃,王戈,王晓,王伊龙,李瑞[1]（2021）在《平行医院:从医院信息管理系统到智慧医院操作系统》文中指出本文旨在提出一个智慧化时代的集智能化管理、智能化运营与智能化诊疗为一体的智慧医院解决方案,即基于平行医学的平行医院.平行医院以虚实互动的平行思想为核心理念,以突出人以及其社会因素的信息物理社会系统（CPSS）作为基础设施,以人工场景（Artificial scene）,计算实验（Computational experiments）和平行执行（Parallel execution）为一体的ACP平行智能理论为指导构建虚实交互的新一代智慧化医院管理系统.本文对比指出了当前信息系统存在的缺陷,提出了智慧医院操作系统的概念对医院的资源进行逻辑化统一管理,重点介绍了对医院不同设备以及建筑等硬件设施的数字化、虚拟化及其交互联动,参与人员数字化与虚拟化及其虚实交互的智能化系统构建.在医院操作系统的应用层,基于ACP理论的智慧医院操作系统通过虚实交互的智能化运行模式,最终落实闭环、反馈、精准的收敛.我们通过对天坛医院的平行医院实践案例—天坛智慧大脑进行案例分析,印证了本文所提出的智慧医院操作系统的可行性与科学性.
刘佳祥,王昕,王文彦,刘刚,刘嘉琦,邢泽宇,孔祥溢,冯轲昕,郭嫦媛,秦岭[2]（2021）在《大数据驱动下乳腺癌精准诊疗的临床指导》文中认为乳腺癌作为女性疾病中的常见疾病,据统计2020年其新增患病数达到226万,首次超越肺癌成为"全球第一大癌"[1]。随着医疗水平的进步,乳腺癌的诊疗技术已经得到很大程度发展,不仅在药物治疗上开发了抗HER2靶点的曲妥珠单抗[2],在手术方面也由乳癌扩大根治术发展为创伤更小的保乳手术[3]。
姜惠文[3]（2021）在《基于数字孪生的车间调度管理系统构建》文中研究表明近年来制造技术正在向智能化的方向不断发展,而车间生产过程中的调度问题是智能制造的重要研究对象,针对于日益增长的智能化生产需求和车间生产效率要求,更加高效稳定且寻优性能更好的生产调度算法应当被提出。在目前的车间生产管理过程中,物理空间和信息空间缺乏互通,这无法满足智能化生产需求。数字孪生作为一种新的思想,它的出现为实现生产车间有效调度管理提供了新思路。基于上述观点,本文的主要研究内容如下:（1）本文针对蜜蜂进化型遗传算法进行改进,通过设置汉明距离来优化初始化种群,在选择操作中采用分阶段选择策略,在算法中加入种群舍弃算子,并将简化后的模拟退火操作融入到蜜蜂进化型遗传算法,最终提出一种名为融合模拟退火的改进蜜蜂进化型遗传算法。该算法很大程度上提高了传统蜜蜂进化型算法的全局搜索能力,增加了搜索的精度,同时避免了模拟退火算法的低效性,并通过经典的FT06问题和FT10问题进行仿真分析,验证了改进算法在作业车间调度问题中具有更好寻优性能及稳定性。（2）针对当前智能制造背景下车间调度过程的新要求和传统车间管理系统的不足,本文提出了一种基于WEB开发的数字孪生车间调度管理系统架构,并以此架构为基础,融合数字孪生思想和本文提出的新算法设计了车间调度管理系统并对于系统的核心功能模块进行开发测试。系统开发以JavaWeb技术为基础,它的主要功能包括对于车间人员信息的管理维护、调度信息参数的存储及调度方案生成、设备及传感器数据的管理、基于数字孪生的工厂可视化管理以及融入数字孪生思想的在线调度仿真。最终对于系统核心功能模块的测试证明了该管理系统的有效性。
穆晓敏[4]（2021）在《老年慢性病共病模式挖掘与防控策略研究》文中研究表明目的:随着经济快速发展,医疗卫生服务水平提高,人们的预期寿命逐渐延长,老年慢性病人群普遍存在共病现象,共病已成为威胁人类生存与健康的重要隐患。与单一慢性病相比,共病导致患者生活质量下降、药物不良事件风险增加、死亡风险增加、医疗资源消耗增加等,给慢性病防控和管理带来了诸多挑战。但目前慢性病管理侧重于单病种管理,与老年慢性病人群普遍存在共病的现象不一致,开展共病模式挖掘研究对了解共病现状,完善慢性病综合防控体系具有重要意义。如今,在医疗大数据背景下,如何在现有的大量且异构化的医疗数据中挖掘共病模式,提取出能够辅助共病管理的有价值的信息已成为当前亟待解决的问题。因此,本研究基于数据挖掘的方法和技术,对共病模式挖掘与利用的理论与方法展开了深入的探讨,为共病的管理及防控策略提供数据与理论支持。方法:（1）通过对国内外相关文献调研,明晰本文研究的相关理论基础,对共病相关概念进行梳理与界定;探讨共病的影响因素类型及其作用机理;厘清数据驱动共病管理决策的过程;基于信息管理的DIKW体系构建共病模式挖掘与利用模型。（2）基于复杂网络理论的基本思想,提出了整合影响因素的共病模式挖掘方法。利用c2检验和Logistic回归模型分析共病影响因素,抽取疾病-疾病关联关系和疾病-影响因素关联关系建立整合影响因素的共病网络,在此基础上引入重叠社区发现算法识别社区结构,挖掘共病模式。（3）结合共病模式挖掘结果,基于慢性病管理理论和协同管理理论的基本思想,构建老年共病防控机制,并提出具体建议,为政府部门制定公共卫生政策提供理论依据。结果:（1）共病的发生发展受生物因素、心理因素、社会环境因素和生活行为因素的影响,构建了由生物因素、心理因素、社会环境因素和生活行为因素所组成的共病影响因素的花瓣模型,并对生物因素、心理因素、社会环境因素和生活行为因素间的相互作用进行系统阐述。（2）构建了基于DIKW体系的共病模式挖掘与利用模型,共病模式挖掘与利用模型是由共病数据（数据层）、共病中的关联信息（信息层）、共病模式（知识层）和共病管理（智慧层）组成,基本要素之间的转化通过数据驱动实现。（3）选取中国健康与养老追踪调查CHARLS项目2015年调查数据作为数据来源,利用本研究提出的共病模式挖掘方法识别中国老年慢性病人群的共病模式。影响因素分析结果显示,年龄、疼痛、睡眠时间、基本生活活动能力障碍、肥胖、抑郁、生活满意度是老年慢性病人群共病的影响因素;识别出的共病模式包括5个社区,包括{高血压、血脂异常、糖尿病、心脏病、24≤BMI<28、BMI≥28}、{慢性肺部疾病、哮喘、70-79岁、BMI<18.5、对生活满意度一般、睡眠时间<4小时}等。（4）通过共病管理现状分析发现存在制度不完善、信息不对称等问题,结合共病模式挖掘结果,提出以全人管理、分类指导、预防为主和全面协调的基本原则,构建慢性病共病防控模式,分析共病管理中政府、医疗机构、社区和患者参与主体的职责,提出共病防控的主要措施。结论:（1）共病模式挖掘与利用包含了数据收集与预处理、共病关联关系抽取、共病模式挖掘和共病管理决策,其核心任务是利用共病模式挖掘结果,驱动共病管理决策。（2）提出的整合影响因素的共病模式挖掘方法,既可以发现疾病之间的关联关系,又可以发现共病模式与影响因素之间的潜在关联。（3）利用提出的整合影响因素的共病模式挖掘方法,识别出中国老年慢性病人群的共病模式。（4）基于共病模式挖掘结果,可以为共病管理决策提供服务,优化共病防控策略。
刘雅姝[5]（2021）在《多维视角的重大突发事件演变机理及应对策略研究》文中认为我国正处于社会转型阶段,各种利益诉求增多、热点问题和突发事件易发多发,对于自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等各类突发事件的研究已经成为总体国家安全观的重要组成部分。党的十九大报告强调“统筹发展和安全,增强忧患意识,做到居安思危,是我们党治国理政的一个重大原则”,2014年中共中央总书记、国家主席、中央军委主席、中央国家安全委员会主席习近平在主持召开中央国家安全委员会第一次会议时提出,坚持总体国家安全观,以人民安全为宗旨,走出一条中国特色国家安全道路。习近平指出,对于突发事件的应急管理“是国家治理体系和治理能力的重要组成部分,承担防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾害事故的重要职责,担负保护人民群众生命财产安全和维护社会稳定的重要使命”。可见,近年来国家安全思想已上升到重要的指导地位。当前我国已成为世界上各种事故灾害最严重的国家之一,面临巨灾风险的防范问题、公共卫生事件的挑战、社会安全类风险,灾害种类多,分布地域广,发生频率高,造成损失重。重大突发事件产生的诸多影响严重威胁我国社会稳定和人民生命财产安全。此背景下,重大突发事件的演变机理成为亟待解决的重大现实问题。立足于系统理论及5W1H方法,融合演化博弈理论、知识图谱理论、事理图谱理论,对重大突发事件的演变机理展开研究,构建重大突发事件演变机理模型,在对重大突发事件演变机理进行实证剖析的基础上,提出了重大突发事件的应对策略。（1）构建重大突发事件演变机理模型,基于系统理论及5W1H分析方法定义重大突发事件演变机理的内涵,突破传统从单一维度研究重大突发事件演变机理的局限,从系统观角度出发解读重大突发事件演变要素、要素之间的逻辑关系,提出重大突发事件的构成要素主要包括主体行为要素（Who）、事件舆情信息要素（What）、事件事理要素（Why）、事件时间要素（When）、事件环境要素（Where）。系统性地从Who（谁推动、促进了事件演变）、What（事件演变的内容是什么）、Why（事件演变的原因是什么）等多维度视角研究重大突发事件演变机理,最终基于事件的演变机理提出重大突发事件的应对策略（How）。（2）从重大突发事件主体行为的维度（Who）解读重大突发事件演变机理,解释了事件主体行为演变的问题。基于演化博弈理论分析了重大突发事件主体行为的演变过程,明确博弈主体是由政府为代表的决策方、以网民为代表的参与方、以媒体为代表的推动方三部分组成,对其博弈动因及影响因素进行分析并构建演化博弈模型。最后对所构建的主体之间的博弈模型进行仿真分析,模拟了事件发展热度、事件负面影响持续恶化、政府奖惩机制介入情景下三方主体行为的演变,得出的结论为重大突发事件应对中主体的管理策略提供现实参考依据。（3）从重大突发事件舆情信息演变维度（What）解读重大突发事件演变机理,解释了事件演变的内容问题。基于知识图谱理论,提出事件舆情知识图谱的构建框架模型及技术架构,进而构建事件舆情知识图谱,利用舆情知识图谱挖掘舆情知识三元组、网络传播的路径结构等内容。基于数据驱动思想,通过舆情知识的进一步提取分析得到事件舆情的话题演变、舆情知识网络结构演变等过程。所得事件舆情信息演变的分析结论有益于重大突发事件应对中的舆情治理。（4）从重大突发事件演变的事理逻辑维度（Why）解读重大突发事件演变机理,解释了事件演变的原因问题。基于事理图谱理论,采用事理图谱构建的相关方法,通过本体构建、事件抽取、事件关系抽取等步骤构建了面向重大突发公共卫生事件的事理图谱及其抽象事理图谱。基于重大突发事件事理图谱挖掘重大突发事件演变过程中的事理逻辑知识,深入分析事件之间的演变规律和模式,弥补以往未能详尽阐述重大突发事件在微观层面的演变机理和运行过程的短板。基于知识驱动视角,通过事件逻辑知识演变分析、事件演变的传导路径挖掘、事件演变的动因剖析等角度揭示重大突发事件的演变逻辑与规律,进而把握重大突发事件的发展脉络,为重大突发事件的应对与治理提供科学准确的依据。（5）提出重大突发事件的应对策略（How）。依据事件的演变机理得出重大突发事件的应对策略,阐述了在突发事件情景下应如何应对的问题。基于事件演变机理的研究内容,从三个层面提出了应对策略,（1）基于事件主体行为演变的主体管理策略;（2）基于重大突发事件舆情信息演变的舆情信息治理对策;（3）基于事件主体行为演变、事件舆情信息演变、事件演变的事理逻辑三个维度的重大突发事件管控问题。理论层面上,立足于系统理论、演化博弈理论、知识图谱理论、事理图谱理论、5W1H等多种理论方法,从事件的主体演变、事件舆情信息演变以及事件演变的事理逻辑挖掘等多维视角入手,构建重大突发事件演变机理模型。通过博弈论、知识图谱、事理图谱等方法剖析重大突发事件演变机理,阐述事件演变的本质,发现事件演变中存在的问题,最后提出重大突发事件演变的应对策略。基于数据驱动思想,多维度揭示重大突发事件的演变过程,基于知识驱动思想,挖掘重大突发事件演变逻辑,促进了传统研究范式转型,科学地认识重大突发事件的演变过程,可以完善重大突发事件分析研判和预警,提高事件的总体态势感知能力,具有重要的理论意义。在实践层面上,通过爬取微博、中国新闻网、世界卫生组织网站等平台上重大突发事件的相关数据,构建重大突发事件舆情知识图谱和事理图谱,基于真实数据对理论推演部分进行实证分析,最终服务于重大突发事件的应对。本文采用总-分-总的研究逻辑,将理论与实践相结合,以期为相关部门进行科学研判、精准施策提供依据,极大地提升了社会治理的智能化和专业化水平,促进和推动我国治理体系和治理能力现代化。
孙肖坤[6]（2021）在《复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计》文中研究表明随着全球范围内经济形势的动态稳定发展,复杂大型建设项目在国内外均呈持续增长的态势,国际工程项目市场的竞争愈发激烈。复杂大型建设项目事关民生和经济效益,其开发建设会对国家和社会产生广泛而深远的影响。在工程建设领域,许多投资主体拥有雄厚的资金实力和丰富的开发建设经验,并开始涉足复杂大型建设项目的开发建设,项目投资规模越来越大,建设周期越来越长,参与建设的单位越来越多,不确定性带来的项目风险也愈发复杂。随着时代的发展,复杂大型建设项目逐渐成为项目管理领域的研究热点。然而,在项目建设过程中,投资效率低下、费用超支等现象屡见不鲜,项目执行情况在各层面上不尽如人意,传统的项目管理理论已经不能适应现阶段管理实践的需求。因此,从复杂性视角出发对项目管理领域进行研究就成为一种新的解决思路。如何对项目复杂性进行科学、系统以及深入的分析,如何在项目建设过程中动态、全面地掌握项目费用状态,如何判断工程费用实际状态与计划的偏差严重程度,如何对项目费用偏差做出科学的警报和预测,如何有依据地对工程项目的费用偏差进行有效纠偏控制,就成为摆在管理者面前的一个理论和实践问题。为了更加科学有效地针对复杂大型建设项目费用实施监控管理,本文运用系统动力学相关理论和方法,建立了基于复杂性视角的建设项目费用偏差影响因素的系统动力学模型,构建了项目费用偏差的警报及预测模型,梳理了项目全生命周期不同费用偏差程度下的纠偏流程,进而分析并设计了以理论模型为基础的复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统。具体研究内容包括以下四个部分:（1）基于系统动力学的费用偏差关键影响因素识别研究。首先,对复杂大型建设项目的费用监控模式进行概述;在此基础上,对系统动力学相关基础理论及其应用在建设项目费用偏差控制领域的可行性进行分析;然后,将复杂大型建设项目作为一个整体系统,对项目建设各阶段内费用偏差影响因素之间的关系进行分析识别,构建系统动力学反馈图模型,确定主要变量,内生变量、外生变量,建立各变量之间方程关系;最后,通过Vensim软件模拟仿真,建立动态控制模型并验证其可行性和有效性,识别出费用偏差关键影响因素及其影响程度,并对模拟结果进行分析。（2）复杂大型建设项目费用偏差警报及预测模型研究。首先对复杂大型建设项目不同阶段费用偏差计算的需求及特点进行分析,据此选取适用于复杂大型建设项目费用偏差警报的方法模型;然后对K-Means聚类算法进行缺陷分析,引入贴近度概念,并将边界均值算子作为主要方法对经典K-means聚类进行改进,有效克服了主观随意性和警情区间不连续的问题;最后通过算例分析证实了本模型的有效性。复杂大型建设项目费用偏差预测模型是偏差警报模型的后续研究。首先,全面论述了神经网络模型的相关原理,对其在复杂大型建设项目费用偏差预测研究中的可行性和适用性进行了分析;然后,利用仿生算法对传统BP神经网络进行改进,优化神经网络模型中的初始网络权值和阈值,并将历史数据输入模型中进行训练获得成熟模型;同时,将现阶段的费用偏差进行子目费用分析,将总偏差最终分摊至每一个子目费用的扰动因素,深度分析复杂大型建设项目中不同活动对费用偏差的影响,在当前费用偏差情况已知的情况下,研究其对未来费用偏差的影响程度并予以量化,判定即将发生的项目警情及其位置,有效辅助项目费用管理方采取措施进行处理,实现真正意义上的项目费用事前控制。（3）复杂大型建设项目费用偏差控制策略及效果评价研究。首先,针对复杂大型建设项目费用偏差控制策略,挖掘了流程再造和协同理论与之相适应的契合点,梳理了费用偏差控制中流程再造和协同的目标和原则;其次,针对复杂大型建设项目在前期决策阶段、中期实施阶段、后期运维阶段所面临的不同费用偏差警情,明确各阶段责任方,梳理并总结出具体的纠偏操作流程和控制策略;为了增强该纠偏流程的适用性,本节首次提出了纠偏效果评价,从控制能力、控制效果、经济和社会效果等角度构建指标体系,构建了基于支撑度理论的模糊群决策模型,对纠偏效果进行评价,给出反馈结果,推动纠偏策略的持续改进。（4）复杂大型建设项目费用偏差控制系统设计研究。把研究的理论和构建的模型拓展到实际的项目费用管理中,提出了复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统设计。首先,对复杂大型建设项目费用偏差控制系统进行了定义,对系统建设目标、系统用户和系统需求进行分析,确定了系统的非功能需求和功能需求;然后构建费用偏差控制系统的总体设计框架结构,从系统开发方法、系统开发平台、系统功能模块、系统数据库四个角度对系统进行详细深入的设计;在涉及到系统关键的实施技术方面,对开发技术选型进行了结构性论述,并对数据仓库的核心设计理念进行了详细介绍,设计了系统模型管理模块的结构和重点功能。该系统包括费用偏差警报、费用偏差预测、费用偏差控制、纠偏效果评价等功能。
洪苗[7]（2021）在《设施黄瓜生产过程数字化系统研究》文中认为产业数字化为推动农业生产管理现代化提供了契机和手段,对我国农业产业健康、高效及可持续发展起着十分重要的作用。生产过程数字化可将传统的以“经验”为核心转化为以“数据”为核心的生产管理模式,以便为作物创造更适宜的生长条件,从而提高作物生产能力。当前作物种植管理缺乏规范性指导,环境因素难以精准调控,导致种植管理的标准化程度较低,种植管理水平参差不齐,产量和品质差异较大,经济效益得不到保证。为提高设施黄瓜精细化管理能力,开展设施黄瓜生产过程数字化研究,拟通过黄瓜生产过程的数字化实现黄瓜生产过程的标准化,提升设施黄瓜生产管理能力和水平。具体研究内容如下:（1）基于主要环境因子的设施黄瓜生长模型研究设施黄瓜长势特征提取及环境因子影响程度分析是建立生长模型的基础。通过主成分分析-岭回归组合模型分析方法,研究基于温度、光照强度及湿度等主要环境因子的设施黄瓜生长模型。黄瓜的生长特征参数包括叶面积、株高及茎粗等,通过主成分分析以及权重分析发现,叶面积是描述黄瓜长势的重要特征参数,能显着反映黄瓜不同生长时期的长势特征。进一步通过岭回归构建的生长模型分析,发现不同环境因子对设施黄瓜不同生长期长势的影响差异较大:苗期影响黄瓜生长变化的主要环境因子依次为光照、温度和湿度,初花期依次为温度和光照,果期依次为光照、湿度和温度。黄瓜长势特征提取和各生长期主要环境影响因子排序为后续黄瓜生产过程数字化研究奠定了基础。（2）设施黄瓜生产过程数字化研究将黄瓜生产过程划分为苗期、初花期及果期,借助矩阵构建不同生长期的生产管理数字化模型,实现设施黄瓜生产过程数字化。首先构建设施黄瓜生产过程管理数字化方案,以知识类别形式将各时期生产管理划分为环境数字化调控、病害数字化预防及日常农事数字化管理。在此基础上建立不同时期的知识库,同时采用产生式规则法与专家知识相结合的方式推断出不同生长时期具体的生产管理细则,并形成生产管理决策知识规则库。最后依据知识库和规则库相关知识,以矩阵形式建立不同生长期不同生产管理指标的判断矩阵。在判断矩阵构建基础上建立生产管理种植模型和操作模型,并以矩阵乘法为对应元素相乘为规则建立生产管理数字化模型,实现设施黄瓜生产过程的数字化,为设施黄瓜标准化种植管理提供支持。（3）设施黄瓜生产过程数字化系统开发为打破生产信息管理落后问题,助力设施黄瓜生产过程数字化管理,通过集成数据采集、数据存储、数据分析及数据可视化技术,并结合长势特征分析和生产管理数字化模型实现系统的总体构架及功能设计,实现了设施黄瓜产前、产中、产后等生产全过程的信息采集、存储和处理。为提高系统的简便易用性,将生长模型和生产管理数字化模型以友好可视化形式进行展示,可为设施黄瓜产业从业者提供便利、周到和及时的服务。
徐鹏飞[8]（2021）在《基于本体推理与相似性融合计算的运动处方推荐方法研究与应用》文中研究说明随着社会的进步,体育健身越来越受到人们的关注。目前,运动者获得健身方案主要是通过健身教练与在线网络平台这两种方式。其中,前者存在花费高、实时性差等问题;后者虽然可以随时随地支持运动者获取健身方案,但其提供的无差别方案不能支持运动者的个性化运动需求。有鉴于此,本文采用本体推理与相似性融合计算方法,结合体育学总结出的运动处方知识集,研究并设计出一种面向运动者在实时状态、适用强度、阶段目标等个性化因素下的运动处方推荐系统。具体研究内容如下:首先,针对运动者个性化特征的描述,本文通过对运动处方制定过程及运动者需求进行分析,将运动者特征分为基本信息、体质状况、运动能力、运动目标、运动条件与运动偏好六种类型,并对每种类型进行细化,从而构建运动者模型。在此基础上,基于复合信息采集方式获取系统计算所需的数据,以满足运动处方推荐过程中对运动者数据的要求。其次,本文设计了一种基于本体推理与相似性融合计算的运动处方推荐方法。该方法,一方面利用本体规则推理的方式确定运动处方参数约束空间,其中采用的推理规则由体育领域制定运动处方的一般经验所转化,从而保证运动处方推荐的科学性与合理性;另一方面,通过对运动处方优质案例参数的相似性融合计算,获得约束空间内其效果更好、贴合性更高的个性化运动处方参数。同时,本文设计了一种校验策略来对处方参数进行检验。最后,本文通过实验对上述设计的方法进行了分析,实验结果表明,采用相似性融合计算的推荐方法相比传统基于合作的推荐方法,在运动处方推荐方面具有更好的整体性效果与稳定性。在此基础上设计并实现了个性化运动处方推荐系统,通过系统中运动者信息采集、运动处方推荐等功能模块的实现,验证了运动处方推荐方法的可用性与有效性。
李英杰[9]（2021）在《基于3D动作识别的篮球辅助训练系统设计与实现》文中指出
于茜[10]（2021）在《建材质量管理信息化追溯体系的研究》文中进行了进一步梳理随着我国城市化发展,城市中高楼大厦巍然耸立,各种宏伟建筑纷纷呈现在大众面前,由此也带动了建材业的快速发展。而建材质量决定了建筑安全问题,目前工程质量问题屡见报端,引发建材行业质量安全受到了广泛的关注,因此,建立有效的建材质量追溯管理系统,构建完整的建材生产到使用全链条监管体系,是解决建材质量安全问题的重要途径。本文从原材料生产加工到使用全流程的质量追溯管理机制为研究对象,以供应链管理理论、产业组织理论为基础,建立了信息化、智慧化的建材质量安全管控系统构架及追溯体系;并根据我国建材行业现状与存在问题,提出促进建材可追溯系统有效运行的方案。主要研究内容如下:（1）基于相关企业信息化技术运用现状调研设计了建材安全生产运营与智慧管控整体构架,建立了建材综合管理与追溯系统;在追溯系统设计中考虑了前期数据获取、过程中数据信息的收集存储与查询及后期追溯服务等功能,解决了6个不同层面建材的综合追溯管理问题,完善了北京市建筑节能与建材管理服务平台的升级改造与系统功能的扩充。（2）依据现有编码规则的规定,结合所选建材产品的特点及应用需求,创建建材质量追踪编码与追溯流通编码的规则,实现了企业与政府监管部门之间的有效衔接。（3）基于区块链技术的特点及建材行业产品质量等存在的问题,构建区块链追溯体系;各企业生产、加工及流通等环节作为独立的节点,各类数据信息通过二维码技术存入北京市建材管理服务平台及区块链数据库中,用户可实时查询所需信息,监管部门也可高效追溯监管。（4）基于CREAM法及层次分析法,创建建材追溯管理全流程影响质量安全的因素评估分析模型,并应用灰色系统理论建立建材生产与运营管理风险预测;找出全流程中最薄弱的环节与易引起失误风险的因素,为减少和规避风险的发生提供依据。
二、实验室的计算机辅助信息管理与评估（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、实验室的计算机辅助信息管理与评估（论文提纲范文）
（2）大数据驱动下乳腺癌精准诊疗的临床指导（论文提纲范文）
| 1 精准诊疗路径设计 |
| 1.1 构建大数据驱动下乳腺癌精准诊疗知识体系 |
| 1.1.1 梳理乳腺癌大数据体系 |
| 1.1.2 建立基于大数据的乳腺癌数据库的管理模式 |
| 1.2 构建乳腺癌精准诊疗的临床决策支持体系 |
| 1.2.1 各医疗中心乳腺癌数据的融合 |
| 1.2.2 乳腺癌临床辅助决策智能支持系统 |
| 1.2.3 人机交互诊疗模式在乳腺癌诊疗中的应用 |
| 1.2.4 远程医疗背景下的乳腺癌数据共享体系 |
| 2 大数据驱动下乳腺癌的精准诊疗模式 |
| 2.1 明确乳腺癌精准诊疗临床应用对象 |
| 2.1.1 临床门诊和住院患者 |
| 2.1.2 随访患者 |
| 2.1.3线上远程诊疗人群 |
| 2.1.4 普通筛查人群 |
| 2.2 综合临床和基因学数据，制定乳腺癌的精准诊疗知识体系 |
| 2.2.1 肿瘤基因组大数据：利用生物信息学手段，揭示有效变异基因 |
| 2.2.2 基于NGS的CTC和ct DNA等检测技术获得基因组信息 |
| 2.2.3 基于乳腺癌诊疗指南，制定基于大数据技术的精确诊疗指南 |
| 2.3 基于数据挖掘构建乳腺癌诊疗的集成分析技术 |
| 2.3.1将临床数据和基因数据结合，构建不同的诊疗知识模块，完善乳腺癌诊疗流程 |
| 2.3.2 利用数据挖掘技术，利用基因检测数据筛选乳腺癌诊疗方式 |
| 2.3.3 利用临床智能决策支持系统，辅助医生进行乳腺癌诊疗 |
| 2.3.4 通过大数据技术进行乳腺癌患者的风险评估（健康评估和健康干预） |
（3）基于数字孪生的车间调度管理系统构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 车间生产调度问题的研究现状 |
| 1.2.2 数字孪生及车间管理系统的发展现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 第二章 车间调度问题描述及相关算法 |
| 2.1 车间调度问题描述 |
| 2.1.1 车间调度问题分类 |
| 2.1.2 车间调度问题特点 |
| 2.2 蜜蜂进化型遗传算法 |
| 2.2.1 算法背景及生物学基础 |
| 2.2.2 蜜蜂进化型遗传算法模型及流程 |
| 2.2.3 蜜蜂进化型遗传算法应用及改进现状 |
| 2.3 模拟退火算法 |
| 2.3.1 模拟退火算法概述 |
| 2.3.2 Metropolis准则 |
| 2.3.3 模拟退火算法结构及流程 |
| 第三章 融合模拟退火的改进蜜蜂进化型遗传算法在车间调度中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 JSP问题模型构建 |
| 3.2.1 调度约束条件 |
| 3.2.2 调度数学模型 |
| 3.3 融合模拟退火改进蜜蜂型遗传算法 |
| 3.3.1 算法提出背景 |
| 3.3.2 算法改进设计 |
| 3.3.3 SABIBEGA算法流程 |
| 3.4 改进算法求解JSP问题 |
| 3.4.1 染色体编码与解码 |
| 3.4.2 目标函数选择及参数设置 |
| 3.5 仿真验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于数字孪生的车间调度管理系统设计与核心功能实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于数字孪生思想的车间调度管理系统的整体设计 |
| 4.2.1 架构模型 |
| 4.2.2 架构在车间管理过程中的实施 |
| 4.2.3 系统框架选择 |
| 4.2.4 系统核心功能模块 |
| 4.2.5 系统数据保障层设计 |
| 4.3 系统核心功能实现 |
| 4.3.1 车间信息管控模块 |
| 4.3.2 基于数字孪生的可视化监控模块 |
| 4.3.3 在线调度模块 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（4）老年慢性病共病模式挖掘与防控策略研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数据来源及共病患病率 |
| 1.2.2 共病的影响因素研究 |
| 1.2.3 共病模式识别方法研究 |
| 1.2.4 共病管理相关研究 |
| 1.2.5 相关研究成果述评 |
| 1.3 研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2章节安排 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 共病的概念 |
| 2.2 生物-心理-社会医学模式 |
| 2.2.1 医学模式的转变 |
| 2.2.2 医学模式的内容 |
| 2.2.3 医学模式对共病的指导意义 |
| 2.3 复杂网络理论 |
| 2.3.1 复杂网络相关概念 |
| 2.3.2 复杂网络的统计特性 |
| 2.3.3 复杂网络社区发现 |
| 2.3.4 复杂网络在共病模式识别中的适用性 |
| 2.4 协同管理理论 |
| 2.4.1 协同理论 |
| 2.4.2 协同管理理论 |
| 2.4.3 协同管理在共病管理的适用性 |
| 2.5 慢性病管理理论 |
| 2.5.1 慢性病管理概况 |
| 2.5.2 慢性病管理模式 |
| 2.5.3 慢性病管理的过程 |
| 第3章 共病模式挖掘与利用的理论研究 |
| 3.1 共病的影响因素分析 |
| 3.1.1 生物因素 |
| 3.1.2 心理因素 |
| 3.1.3 社会环境因素 |
| 3.1.4 生活行为因素 |
| 3.1.5 共病影响因素的花瓣模型 |
| 3.2 整合影响因素的共病模式问题研究 |
| 3.2.1 整合影响因素的共病模式问题分析 |
| 3.2.2 整合影响因素的共病模式研究框架 |
| 3.3 数据驱动的共病管理决策流程 |
| 3.3.1 数据驱动决策过程 |
| 3.3.2 数据驱动的共病管理决策过程分析 |
| 3.4 基于DIKW体系的共病模式挖掘与利用模型 |
| 3.4.1 DIKW体系 |
| 3.4.2 基于DIKW的共病模式挖掘与利用模型构建 |
| 第4章 整合影响因素的共病模式挖掘方法 |
| 4.1 整合影响因素的共病模式挖掘流程 |
| 4.2 整合影响因素的共病网络构建 |
| 4.2.1 疾病-疾病关联的一模网络 |
| 4.2.2 疾病-影响因素关联的二模网络 |
| 4.2.3 整合影响因素的共病网络 |
| 4.3 基于重叠社区发现的共病模式识别 |
| 4.3.1 重叠社区发现的适用性 |
| 4.3.2 LFM算法的原理和步骤 |
| 4.3.3 节点重要性分析 |
| 4.4 共病模式挖掘方法评价研究 |
| 4.4.1 评价原理 |
| 4.4.2 对比方法的选择 |
| 第5章 基于CHARLS的我国老年共病模式挖掘与分析 |
| 5.1 数据来源与预处理 |
| 5.1.1 数据来源 |
| 5.1.2 数据预处理 |
| 5.2 老年共病影响因素分析结果 |
| 5.2.1 老年共病的患病情况 |
| 5.2.2 共病影响因素的单因素分析 |
| 5.2.3 共病影响因素的多因素分析 |
| 5.3 老年共病模式挖掘结果 |
| 5.3.1 共病关系抽取 |
| 5.3.2 共病网络 |
| 5.3.3 共病模式 |
| 5.4 共病模式挖掘结果评价 |
| 5.4.1 结果评价 |
| 5.4.2 方法对比评价 |
| 第6章 老年共病防控策略研究 |
| 6.1 共病管理现状研究 |
| 6.1.1 现状分析 |
| 6.1.2 存在问题 |
| 6.2 共病防控机制 |
| 6.2.1 基本原则 |
| 6.2.2 模式构建 |
| 6.3 参与主体的主要职责 |
| 6.3.1 政府层面 |
| 6.3.2 医疗机构层面 |
| 6.3.3 社区层面 |
| 6.3.4 个人层面 |
| 6.4 共病防控主要措施 |
| 6.4.1 加强危险因素的综合干预 |
| 6.4.2 完善慢性病信息系统建设 |
| 6.4.3 借助新媒体进行健康指导 |
| 第7章 研究结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 研究局限与展望 |
| 7.3.1 局限性 |
| 7.3.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）多维视角的重大突发事件演变机理及应对策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 国内重大突发事件演变机理研究进展 |
| 1.2.2 国外重大突发事件演变机理研究进展 |
| 1.2.3 国内外基于事理图谱的事件演变研究进展 |
| 1.2.4 研究现状综述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究对象 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 论文研究思路与技术路线 |
| 1.5 论文创新点 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 知识图谱理论 |
| 2.2 事理图谱理论 |
| 2.3 5W理论 |
| 2.4 演化博弈理论 |
| 2.5 自然语言处理 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多维视角的重大突发事件演变机理基本内容 |
| 3.1 重大突发事件内涵与分类 |
| 3.1.1 重大突发事件内涵 |
| 3.1.2 重大突发事件分类 |
| 3.1.3 重大突发事件特征 |
| 3.2 重大突发事件演变的构成要素及关系 |
| 3.2.1 事件演变的构成要素 |
| 3.2.2 事件构成要素的关联关系 |
| 3.3 多维视角的重大突发事件演变机理 |
| 3.3.1 演变机理内涵 |
| 3.3.2 演变机理模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 重大突发事件的主体行为演变 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 事件主体的演化博弈分析 |
| 4.2.1 博弈主体分析 |
| 4.2.2 博弈动因及影响因素分析 |
| 4.3 假设与模型构建 |
| 4.3.1 模型假设 |
| 4.3.2 模型构建 |
| 4.3.3 均衡点与稳定性分析 |
| 4.4 模拟仿真分析 |
| 4.4.1 重大突发事件热度影响下的主体行为演化路径 |
| 4.4.2 负面影响持续恶化情景下主体行为演化路径 |
| 4.4.3 政府介入采取奖惩机制情景下主体行为演化路径 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 重大突发事件的舆情信息演变 |
| 5.1 舆情信息演变概述 |
| 5.1.1 重大突发事件舆情信息 |
| 5.1.2 重大突发事件舆情知识图谱 |
| 5.2 重大突发事件舆情知识图谱理论模型构建 |
| 5.2.1 重大突发事件舆情知识图谱构建框架模型 |
| 5.2.2 重大突发事件舆情知识图谱技术架构 |
| 5.3 重大突发事件舆情知识图谱模式层构建 |
| 5.3.1 重大突发事件舆情本体构建 |
| 5.3.2 重大突发事件舆情知识图谱模式层构建 |
| 5.4 重大突发事件舆情知识图谱数据层构建 |
| 5.4.1 数据源选取及采集 |
| 5.4.2 数据预处理 |
| 5.5 基于重大突发事件舆情知识图谱的舆情演变分析 |
| 5.5.1 重大突发事件舆情的时序演变分析 |
| 5.5.2 重大突发事件舆情知识图谱传播路径结构解析 |
| 5.5.3 重大突发事件舆情知识图谱内容分析 |
| 5.5.4 重大突发事件的舆情评论话题分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 重大突发事件演变的事理逻辑 |
| 6.1 重大突发事件的事理图谱研究范式 |
| 6.1.1 重大突发事件事理图谱内涵 |
| 6.1.2 重大突发事件事理图谱构建的逻辑模型 |
| 6.1.3 重大突发事件事理图谱的事理挖掘流程 |
| 6.2 重大突发事件事理图谱构建 |
| 6.2.1 数据采集与预处理 |
| 6.2.2 事理图谱构建流程 |
| 6.3 重大突发事件抽象事理图谱构建 |
| 6.3.1 事件泛化 |
| 6.3.2 公共卫生事件抽象事理图谱 |
| 6.3.3 事件知识存储 |
| 6.4 重大突发事件演变的事理逻辑分析 |
| 6.4.1 因果事件提取 |
| 6.4.2 事件的因果逻辑知识分析 |
| 6.4.3 事件演变的传导路径挖掘 |
| 6.4.4 事件演变的动因剖析 |
| 6.5 重大突发事件的动态演变 |
| 6.5.1 事件演变的动力学流图构建 |
| 6.5.2 仿真结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 基于事件演变机理的重大突发事件应对策略 |
| 7.1 基于事件演变机理的重大突发事件应对概述 |
| 7.1.1 重大突发事件应对的时代背景 |
| 7.1.2 重大突发事件应对的目标 |
| 7.1.3 重大突发事件应对的特征 |
| 7.2 基于事件演变机理的重大突发事件应对思路及过程 |
| 7.2.1 重大突发事件应对思路 |
| 7.2.2 重大突发事件应对过程 |
| 7.3 重大突发事件主体管理策略 |
| 7.3.1 重大突发事件的参与用户管理 |
| 7.3.2 重大突发事件的传播平台管理 |
| 7.3.3 重大突发事件的政府管理 |
| 7.4 重大突发事件的舆情信息治理研究 |
| 7.4.1 事件舆情信息治理问题的提出 |
| 7.4.2 重大突发事件舆情信息治理对策 |
| 7.5 重大突发事件管控模型构建 |
| 7.5.1 重大突发事件管控的重大意义 |
| 7.5.2 重大突发事件管控面临的挑战 |
| 7.5.3 重大突发事件的管控模型 |
| 7.5.4 重大突发事件管控模型功能 |
| 7.6 本章小节 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究局限 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（6）复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 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 复杂大型建设项目研究现状 |
| 1.2.2 项目费用控制研究现状 |
| 1.2.3 预警方法研究现状 |
| 1.2.4 纠偏策略研究现状 |
| 1.2.5 信息系统应用研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 复杂大型建设项目特点及费用控制分析 |
| 2.1.1 复杂大型建设项目特点分析 |
| 2.1.2 复杂大型建设项目费用偏差控制参与主体 |
| 2.1.3 复杂大型建设项目费用控制复杂性分析 |
| 2.2 费用偏差控制相关理论研究 |
| 2.2.1 费用偏差控制内涵 |
| 2.2.2 费用偏差影响因素分析 |
| 2.2.3 费用偏差控制基本原则 |
| 2.3 费用偏差控制模型及方法研究 |
| 2.3.1 偏差特征系统动力学理论 |
| 2.3.2 神经网络模型 |
| 2.3.3 费用偏差预警聚类方法 |
| 2.3.4 费用偏差控制策略及评价理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于系统动力学的费用偏差影响因素识别研究 |
| 3.1 复杂大型建设项目费用监控模式 |
| 3.1.1 费用监控模式特征分析 |
| 3.1.2 费用监控模式构建 |
| 3.1.3 费用监控模式运行流程 |
| 3.2 费用偏差影响因素的系统动力学模型构建 |
| 3.2.1 系统动力学的基本理论 |
| 3.2.2 基于系统动力学的费用偏差控制的可行性分析 |
| 3.2.3 系统动力学模型构建 |
| 3.3 费用偏差影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.3.1 系统动力学建模中涉及到的数学方法 |
| 3.3.2 影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.4 系统动力学模型仿真和分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进神经网络模型的费用偏差控制方法研究 |
| 4.1 工程建设项目费用偏差计算需求及特点分析 |
| 4.2 基于K-means算法的费用偏差警情计算模型研究 |
| 4.2.1 K-means聚类理论及缺陷分析 |
| 4.2.2 K-means聚类方法改进及适用性研究 |
| 4.2.3 基于改进K-means算法的费用偏差计算模型构建 |
| 4.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型研究 |
| 4.3.1 神经网络模型原理分析 |
| 4.3.2 神经网络模型的改进及适用性研究 |
| 4.3.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型构建 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于流程再造的费用偏差控制策略及效果评价 |
| 5.1 复杂大型建设项目费用偏差控制中的流程再造与协同 |
| 5.1.1 费用偏差控制中流程再造与协同的目标 |
| 5.1.2 费用偏差控制中流程再造与协同的原则 |
| 5.2 复杂大型建设项目各阶段费用偏差控制策略 |
| 5.2.1 前期决策阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.2 中期实施阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.3 后期运维阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.3 复杂大型建设项目费用偏差控制效果评价 |
| 5.3.1 费用偏差控制效果评价指标体系 |
| 5.3.2 基于支撑度理论的纠偏控制效果评价群决策模型 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 复杂大型项目费用偏差控制信息系统分析与设计 |
| 6.1 复杂大型建设项目CDMIS分析 |
| 6.1.1 复杂大型建设项目CDMIS的定义 |
| 6.1.2 复杂大型建设项目CDMIS的建设目标 |
| 6.1.3 复杂大型建设项目CDMIS的用户分析 |
| 6.1.4 复杂大型建设项目CDMIS的需求分析 |
| 6.2 复杂大型建设项目CDMIS设计 |
| 6.2.1 系统的总体设计原则及开发方法 |
| 6.2.2 系统的平台整体设计 |
| 6.2.3 复杂大型建设项目CDMIS的功能及模块设计 |
| 6.2.4 复杂大型建设项目CDMIS的数据库设计 |
| 6.3 复杂大型建设项目CDMIS关键技术 |
| 6.3.1 复杂大型建设项目CDMIS的开发技术选型 |
| 6.3.2 复杂大型建设项目CDMIS的数据仓库设计 |
| 6.3.3 复杂大型建设项目CDMIS的模型管理模块设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）设施黄瓜生产过程数字化系统研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 作物生长模型 |
| 1.2.2 生产数字化研究 |
| 1.2.3 国内外研究现状小结 |
| 1.3 课题来源、研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 创新之处 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关理论和技术 |
| 2.1 作物生长模型分析相关理论 |
| 2.1.1 主成分分析原理及方法 |
| 2.1.2 多重共线性分析 |
| 2.1.3 岭回归分析原理及方法 |
| 2.1.4 模型评价 |
| 2.2 生产过程数字化研究相关理论 |
| 2.2.1 知识库构建方法 |
| 2.2.2 规则库构建方法 |
| 2.3 系统开发相关技术 |
| 2.3.1 数据采集信息化 |
| 2.3.2 数据存储 |
| 2.3.3 系统开发 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于主要环境因子的设施黄瓜生长模型研究 |
| 3.1 试验概况 |
| 3.1.1 试验材料 |
| 3.1.2 数据采集类型与方法 |
| 3.2 设施黄瓜生长指标主成分分析 |
| 3.3 基于主要环境因子的设施黄瓜苗期生长模型 |
| 3.4 基于主要环境因子的设施黄瓜初花期生长模型 |
| 3.5 基于主要环境因子的设施黄瓜果期生长模型 |
| 3.6 模型验证分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 设施黄瓜生产过程数字化研究 |
| 4.1 设施黄瓜生产过程管理方案 |
| 4.1.1 设施黄瓜定植前管理方案 |
| 4.1.2 设施黄瓜苗期管理方案 |
| 4.1.3 设施黄瓜初花期管理方案 |
| 4.1.4 设施黄瓜果期管理方案 |
| 4.2 设施黄瓜生产过程数字化知识库建立及规则库设计 |
| 4.2.1 设施黄瓜生产过程数字化知识库建立 |
| 4.2.2 设施黄瓜生产过程数字化规则库建立 |
| 4.3 设施黄瓜生产管理数字化模型构建 |
| 4.3.1 设施黄瓜苗期生产管理判断矩阵 |
| 4.3.2 设施黄瓜初花期生产管理判断矩阵 |
| 4.3.3 设施黄瓜果期生产管理判断矩阵 |
| 4.3.4 设施黄瓜全周期生产管理数字化模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 设施黄瓜生产过程数字化系统的设计与实现 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.1.1 系统用户需求 |
| 5.1.2 系统功能需求分析 |
| 5.1.3 系统性能需求分析 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.2.1 系统总体架构 |
| 5.2.2 系统功能设计 |
| 5.2.3 系统数据库设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 数据采集 |
| 5.3.2 数据可视化 |
| 5.3.3 挖掘分析 |
| 5.3.4 生产信息管理 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间获得的研究成果 |
（8）基于本体推理与相似性融合计算的运动处方推荐方法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 运动处方国内外研究现状 |
| 1.2.2 推荐系统国内外研究现状 |
| 1.2.3 本体推理国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 相关理论与技术分析 |
| 2.1 个性化推荐算法 |
| 2.1.1 基于内容的推荐 |
| 2.1.2 协同过滤推荐 |
| 2.1.3 混合推荐 |
| 2.2 Jena规则推理 |
| 2.3 聚类算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 个性化运动处方推荐模型与关键算法研究 |
| 3.1 运动者模型构建方法 |
| 3.1.1 运动者建模 |
| 3.1.2 运动者信息采集方式 |
| 3.1.3 运动者信息处理 |
| 3.2 基于本体推理的运动处方核心参数约束空间确定 |
| 3.2.1 本体的基本概念及领域本体介绍 |
| 3.2.2 领域本体及规则库的构建方法 |
| 3.2.3 确定运动处方核心参数约束空间 |
| 3.3 基于相似性融合计算的运动处方核心参数选择 |
| 3.3.1 运动者相似度计算 |
| 3.3.2 相似案例过滤及优质案例筛选 |
| 3.3.3 运动处方核心参数融合计算 |
| 3.4 运动处方核心参数校验 |
| 3.5 运动处方非核心参数确定 |
| 3.6 运动处方监测指导 |
| 3.7 实验与分析 |
| 3.7.1 数据集获取与介绍 |
| 3.7.2 相似性度量实验 |
| 3.7.3 运动处方参数推荐实验 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 个性化运动处方推荐系统设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.2 系统整体架构设计 |
| 4.3 系统主要功能模块设计 |
| 4.3.1 系统功能模块结构 |
| 4.3.2 运动者信息采集模块设计 |
| 4.3.3 运动处方推荐模块设计 |
| 4.3.4 运动处方指导模块设计 |
| 4.3.5 健康管理模块设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 个性化运动处方推荐系统实现及测试 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.3 系统功能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（10）建材质量管理信息化追溯体系的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 城市化发展与工程建设的需要 |
| 1.1.2 管理机制的不足 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 建设工程质量管理现状 |
| 1.2.2 相关行业追溯管理发展特点现状分析 |
| 1.2.3 产品追溯体系现状 |
| 1.2.4 区块链技术在质量管理追溯中的应用现状 |
| 1.2.5 建筑材料追溯管理技术研究现状 |
| 1.3 相关企业利用信息识别技术的特点与应用现状 |
| 1.3.1 河钢集团产品质量追溯体系建设特点 |
| 1.3.2 北京榆构集团产品质量追溯体系建设特点 |
| 1.3.3 燕通建筑构件产品质量追溯体系建设特点 |
| 1.3.4 北京建工新型建材产品质量追溯体系建设特点 |
| 1.3.5 东方雨虹防水产品质量追溯体系建设特点 |
| 1.3.6 联强远大及路德工程企业产品质量追溯体系建设特点 |
| 1.4 研究意义与研究内容 |
| 1.4.1 研究目的及意义 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 第二章 建材管理可追溯性研究 |
| 2.1 可追溯系统概述 |
| 2.1.1 可追溯性的含义 |
| 2.1.2 可追溯系统的目标 |
| 2.1.3 可追溯系统的特点 |
| 2.2 建材管理体系现状 |
| 2.2.1 建材生产管理体系 |
| 2.2.2 建材供应管理体系 |
| 2.2.3 建材检测管理体系 |
| 2.2.4 建材采购管理体系 |
| 2.2.5 建材使用管理体系 |
| 2.3 北京建材管理平台及监管现状 |
| 2.3.1 北京市建材管理服务平台介绍 |
| 2.3.2 政府及企业监管系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于信息化技术建材管理追溯机制研究 |
| 3.1 质量追溯体系研究 |
| 3.1.1 追溯对象研究 |
| 3.1.2 追溯过程研究 |
| 3.2 质量追溯系统信息识别关键技术 |
| 3.2.1 条码技术 |
| 3.2.2 RFID射频识别 |
| 3.2.3 无线传感网络 |
| 3.2.4 机器视觉 |
| 3.3 信息化技术对建材管理的促进作用 |
| 3.3.1 物联网在建材管理中的应用 |
| 3.3.2 区块链在建材管理中的应用 |
| 3.4 建材质量追踪体系编码规则设计 |
| 3.4.1 编码概述 |
| 3.4.2 建材质量追踪编码规则 |
| 3.4.3 追溯流程编码规则 |
| 3.4.4 建材全流程追溯核心编码串接 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 北京建材质量追溯管理系统设计 |
| 4.1 追溯系统信息化技术 |
| 4.1.1 建材安全生产运营与智慧管控整体构架设计 |
| 4.1.2 信息化技术应用特点 |
| 4.1.3 系统功能设计 |
| 4.1.4 系统构成 |
| 4.2 基于区块链技术的建材追溯方案设计 |
| 4.2.1 基于区块链的追溯流程 |
| 4.2.2 基于区块链的追溯体系架构 |
| 4.2.3 追溯系统实施方案 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 建材生产与运营管理对质量影响评估方法的研究 |
| 5.1 CREAM理论 |
| 5.1.1 HRA理论方法简介 |
| 5.1.2 CREAM法的认知行为理论基础 |
| 5.1.3 人的认知控制模式及失误概率 |
| 5.2 人因失效概率预测模型的建立 |
| 5.2.1 假设条件 |
| 5.2.2 CPC权重的确定 |
| 5.2.3 人因失效概率预测模型建立 |
| 5.3 案例分析 |
| 5.3.1 河钢集团事故案例列举 |
| 5.3.2 人为差错失误模式与前因分类 |
| 5.3.3 层次分析法 |
| 5.3.4 案例应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于灰色理论的建材生产与运营管理风险预测 |
| 6.1 灰色预测理论相关知识 |
| 6.1.1 灰色系统理论的提出 |
| 6.1.2 灰生成技术 |
| 6.1.3 GM(1,1)定义及建模步骤 |
| 6.2 建材生产与运营管理风险预测影响指标选取 |
| 6.2.1 指标选取原则 |
| 6.2.2 指标对象的确定 |
| 6.2.3 风险预测影响指标的初选 |
| 6.2.4 基于层次分析法的预测指标体系建立 |
| 6.3 基于GM(1,1)模型建立建材生产与运营管理风险预测 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 建议及展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
四、实验室的计算机辅助信息管理与评估（论文参考文献）
- [1]平行医院:从医院信息管理系统到智慧医院操作系统[J]. 王拥军,王飞跃,王戈,王晓,王伊龙,李瑞. 自动化学报, 2021(11)
- [2]大数据驱动下乳腺癌精准诊疗的临床指导[J]. 刘佳祥,王昕,王文彦,刘刚,刘嘉琦,邢泽宇,孔祥溢,冯轲昕,郭嫦媛,秦岭. 中国临床医生杂志, 2021(11)
- [3]基于数字孪生的车间调度管理系统构建[D]. 姜惠文. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]老年慢性病共病模式挖掘与防控策略研究[D]. 穆晓敏. 吉林大学, 2021(01)
- [5]多维视角的重大突发事件演变机理及应对策略研究[D]. 刘雅姝. 吉林大学, 2021(01)
- [6]复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计[D]. 孙肖坤. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [7]设施黄瓜生产过程数字化系统研究[D]. 洪苗. 山东农业大学, 2021
- [8]基于本体推理与相似性融合计算的运动处方推荐方法研究与应用[D]. 徐鹏飞. 西安理工大学, 2021
- [9]基于3D动作识别的篮球辅助训练系统设计与实现[D]. 李英杰. 宁夏大学, 2021
- [10]建材质量管理信息化追溯体系的研究[D]. 于茜. 北方工业大学, 2021(01)