一、Constraint-Preserving Architecture Transformations: A Graph Rewriting Approach（论文文献综述）
郭欣彤[1]（2021）在《大规模知识图谱的查询处理技术研究》文中研究表明知识图谱以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系,将互联网信息表达成更接近人类认知的形式。知识图谱以其丰富的语义信息和强大的推理能力,为互联网时代的各种智能应用提供了高效的解决方案。知识图谱是人工智能的重要基石,高效地查询处理是其能够广泛应用的基础。知识图谱上的查询处理面临以下挑战:首先,知识图谱具有数据量巨大的特点,如何在分布式环境下高效地存储和索引上述大规模数据是亟待解决的问题;第二,知识图谱的查询负载多样,需要良好的划分算法在多样的负载中始终提供稳定的查询性能;第三,知识图谱既可以用关系数据模型表示,又可以用图数据模型表示,因此它天然地支持两种数据模型上的查询操作,这就需要针对不同查询的特点设计相应的查询处理算法。现有知识图谱上的查询处理技术存在种种缺陷,无法很好地解决上述问题。基于以上挑战,本文综合运用数据管理、算法学和计算复杂性的相关理论和技术,对大规模知识图谱的查询处理中的一系列重要问题进行了深入研究,主要研究成果总结如下:1.本文研究了知识图谱上的多查询优化问题。多查询优化问题是从一组查询中找出公共子查询,每个查询可以利用公共子查询的结果构建自己的结果。本文提出了一个新的多查询优化算法框架Leon。针对现有算法时间复杂度高的问题,本文提出了一个剪枝性能优越的公共子查询检测算法。它利用特征集合和triplet快速聚类相似的查询,再在每个聚簇中精确、高效地查找公共子查询。现有查询重写方法只考虑了公共子查询的结果个数,而在分布式内存环境下,计算代价和空间占用才更加重要。本文根据这两个因素定义了查询重写问题,并提出了一个近似比为ln|Q|+1的算法,|Q|代表查询个数,它总是选择代价最小的公共子查询进行重写。本文也提出了一个精巧的查询计划生成算法,它基于特征集合的基数估计方法比一般的基于谓词的方法更加准确,因此生成的计划更优。在真实数据集和生成数据集上的实验结果表明:Leon在单个查询上的效率与现有最快的基于内存的RDF查询引擎查询时间相当;引入多查询优化情形下,时间是基准方法的1/10。2.本文研究了知识图谱上的基于负载的动态划分问题。根据不断到来的查询更新底层数据划分,可以保证系统在面对复杂查询负载时总是能提供稳定的表现。本文证明了基于查询负载的动态划分问题是NP难的。现有基于负载划分的系统大多需要预先知道查询历史。本文提出了一个不需要查询历史,通过不断监测查询负载能动态更新底层数据划分的算法框架WISE。本文提出了一个新的频繁模式挖掘算法,它利用一个紧凑的数据结构query span来存储查询负载信息。为了加快query span的构建,本文提出了一个基于哈希的图同构检测算法。本文提出一个根据频繁模式生成迁移计划的算法。该算法决定移动哪些数据,以及向何处移动可以最大化迁移收益,同时每台机器上的数据量保持平衡。在多样查询负载上的实验结果表明:与其他基于负载划分的方法相比,WISE查询效率最高,能适应各种动态负载。3.本文研究了知识图谱上的正则路径查询问题。正则路径查询求解相连路径满足某个正则表达式的顶点对集合,是图上的基本查询,在金融、生物信息和社交网络中有着广泛应用。本文提出了一个能够处理正则路径查询的算法框架Leon+。现有正则路径查询处理算法大多依赖索引,索引的计算代价和空间占用巨大。因此,本文使用特征摘要图作为索引,它只需要线性的构建时间,空间占用小,主要用于查询处理时的剪枝和生成查询计划时的基数估计。为了减少查询处理时的通信代价,本文提出了一个基于特征路径的图划分算法。本文提出了一个高效、准确的两阶段查询处理算法,该算法的剪枝性能优越,可以大大减少查询响应时间。实验结果表明:Leon+在处理正则路径查询时性能优越,扩展性良好。4.本文研究了知识图谱上的多样化Top-k查询问题。在查询结果集中既考虑重要性,又考虑多样性,可以呈现给用户更有意义的结果。本文形式化定义了多样化Top-k查询问题,并证明它是NP完全的。现有算法时间复杂度为O（1/2kn2）,近似比为2,其中n代表结果个数。本文提出了一个近似比为2,时间复杂度为O（kn）的算法DTopk-Base。为了进一步降低时间开销,本文提出了一种高效的启发式算法DTopk-Index,选择性地生成高质量结果。DTopk-Index的近似比上界为2/λ,其中λ ∈[0,1]是平衡重要性和多样性的系数。在真实和生成数据集上的实验结果显示:两个算法都能够高效地生成高质量结果集合。案例分析也说明了在查询结果中引入重要性和多样性可以提高用户满意度。
崔佳旭[2]（2021）在《贝叶斯图优化：关注成本的网络优化理论与方法》文中认为以网络为主要研究对象的网络科学是发现复杂系统运行规律和释放大数据价值的关键,其正在形成的理论和算法框架将成为众多领域新的驱动力。网络的结构和属性共同决定了网络系统的功能和动力学特性,因此网络科学面临的一个基本研究问题是:如何设计具有最优功能或动力学特性的网络结构和属性,即网络优化问题。目前,随机搜索、演化算法和强化学习方法已被用于解决不同领域的网络优化任务。但这些方法大都忽略了评估成本的问题,为了避免寻优过程陷入局部最优,通常需要评估大量个体来维护种群或训练集的多样性,在求解评估成本高昂和搜索空间巨大的优化问题时需要消耗过多的资源和时间开销。如何突破现有方法的局限性,在提升求解质量的同时显着降低求解成本,是大幅节省设计成本、缩短设计周期的关键,但该问题极具挑战性,迄今仍未取得突破性进展。贝叶斯优化是一种基于模型的全局优化算法,其适合优化评估成本高昂的黑盒函数。这恰好契合了网络优化的特点,有望为关注成本的网络优化提供更加理想的通用求解框架。基于以上认识,本文研究:如何把贝叶斯优化的优势迁移到网络优化问题,以尽可能少的评估成本获得最优目标性质的网络。针对此问题,本文提出了三种新型的贝叶斯图优化方法,主要贡献如下:1)提出基于核学习的贝叶斯图优化方法。该方法通过向量核函数处理明确的显式特征,而把网络直接输入到图核函数自动地提取未知的隐式特征,融合了拓扑结构与图的全局属性信息,同时能够自动地学习特征重要性以及对目标优化问题的认知程度。应用提出的方法求解若干具有实际意义的网络优化任务,具体包括基础设施系统的可靠网络设计、社会网络中最活跃节点识别以及城市交通网络设计问题。在这些现实任务中我们的方法均在最少的评估成本下获得最优解。同时,为路网优化任务提出了全新的基准:开放小区问题。据我们所知,这是首个应用贝叶斯优化处理该问题的工作。此外,根据对实验结果的详细分析,我们建议在求解过程中与其他机器学习技术协作,增加优化过程的可解释性。在开放小区问题中我们发现了若干具有指导意义的、可迁移的知识规则,进而辅助专家决策。2)提出基于深度学习的贝叶斯图优化方法。该方法是国际上首次融合了图神经网络和贝叶斯优化的工作,充分利用图上拓扑结构与所有属性信息,减少评估成本,加速优化过程。由于以图神经网络为基础构建的新型深度概率代理模型能够以数据驱动的方式自动提取图特征,因此可避免文中提出的第一个工作中手工设计图核函数的繁琐工作,且能够直接扩展到其他领域应用。同时,对该方法进行了时间复杂性和收敛性理论分析,这也是首个在理论上保证深度贝叶斯优化收敛性的工作。应用提出的方法处理化学领域分子发现、交通领域路网优化和神经架构搜索等多领域问题,实验结果表明:结构相关属性确实可为网络优化任务提供帮助;该方法可在多个领域问题上得到最优或近似最优解,同时相比于各领域最新技术能够显着降低评估成本。3)提出基于生成模型的贝叶斯图优化方法。目标驱动的图生成模型为网络优化任务提供了一个具有潜力的解决方案。我们从节约评估成本的图生成角度出发,提出一种通用的基于生成模型的贝叶斯图优化方法,解决当前生成方法需较高评估成本的难题,同时突破本文前两项工作需预先给定候选图集合的限制,以尽可能低的成本产生新的、具有最优目标性质的网络。该方法是一个迭代过程,其主要思想是在每次迭代中利用生成模型产生接近最优目标的理想网络集合,然后使用深度贝叶斯优化从候选集中选取最有潜力的网络进行评估。我们应用提出的方法求解分子发现和神经架构搜索两个具有挑战性的现实任务,实验结果表明:该方法在产生最优目标网络的同时,可较最新技术节约30%到95%的评估成本。相信本文提出的三种贝叶斯图优化方法为药物设计、晶体结构优化、电路设计、交通路网优化、材料设计等评估成本高昂的领域提供了有效的解决方案。
李娜[3]（2021）在《詹姆逊文化历史主义意识形态理论研究》文中研究说明犹如人们在使用“服装”这一概念之前已经穿着某种东西一样,哲学家们在创制出“意识形态”这一概念之前,也已经生活在意识形态之中。可以看出,意识形态与个体之间有着密切联系。而意识形态概念和狭义的文化概念在内涵上存在着相互重叠的部分,因而当代西方马克思主义者们常常把这两个概念混合在一起使用。这意味着,文化作为一种时代精神的表征,作为一种生活方式,贯穿于意识形态问题的始终。尤其二战后,西方资本主义社会进入了新发展阶段,科技的发展和生产力水平的提升,西欧国家人们的物质生活需要得到空前满足的同时,物欲化风气渐为流行。与之相应,文化呈现出商品化、形象化、空间化的姿态和特征。在这种文化氛围下,以福山为代表的“历史终结论”论调尘嚣日上,马克思主义有效性遭受质疑和挑战。正是基于透视、揭露这种文化的病症,詹姆逊主张对这样一个浸透着各种信息和“审美”体验的社会采取一种“历史主义”的和“辩证”的文化分析,从而达到对晚期资本主义文化规律的“理解”。作为一名马克思主义学者,以维护马克思主义意识形态理论为己任,詹姆逊一方面主动迎接“历史终结论”提出的思想挑战,他澄清了福山对马克思历史终结的误读,驳斥了福山历史终结论的唯心主义倾向。另一方面,詹姆逊继承了马克思的意识形态理论,吸收了西方马克思主义卢卡奇的物化理论,存在主义萨特的总体化理论,法兰克福学派的“文化工业”批判美学理论以及结构主义阿尔图塞的意识形态理论等,旨在为构建自己的意识形态分析模式奠定思想基础。为了真正构建基于晚期资本主义社会的马克思主义意识形态分析模式,詹姆逊重新对整个马克思主义意识形态理论发展史——从传统到现代——系统的梳理和评判,提出了马克思主义意识形态理论发展史的两阶段说。这两阶段包括传统马克思主义意识形态论三种分析模式还原论的理论分析和现代马克思主义意识形态论四种类型历史性分裂的批判。实际上,詹姆逊对马克思主义意识形态论发展史的两个主要阶段及其七种具体分析模式的理论分析和批判,旨在强调马克思主义传统中的诸意识形态分析模式各有不足和缺陷,并无本质性的优劣之分,每种不同分析模式的优势是可以根据分析对象与主题的转换进行综合运用。由此,他主张对现代社会特别是晚期资本主义社会采取一种“历史主义”的和“辩证”的文化分析,在这里,理论分析及其结论性观点得到了具体运用。当然,这同时也构成了他本人对马克思主义意识形态论的阐释和再阐释,并因此试图超越和克服传统理论的局限和当代理论的极端。围绕着文化历史主义意识形态分析模式构建所面临的一个问题是对传统解决历史解释的意识形态性困境反思。无论是文物研究直接否定历史主义困境,存在历史主义解决历史主义困境过程中又陷入到新的困境之中,还是尼采式以“历史主义”之名反历史主义,结构类型学的主客体结构单一性,在本质上都没有彻底解决历史主义意识形态性困境。在廓清历史解释的意识形态性困境之“迷雾”的基础上,詹姆逊指认马克思主义生产方式理论中可以找到解脱历史主义困境的办法。通过对生产方式概念的历时性和共时性考察,使生产方式概念升华为一种总体性结构系统。当生产方式本身转变为整个社会关系的共时系统之时,存在于系统之内各个层面的半自主性表征着经济的这种最终决定作用实质为一种“不作用”。文化、意识形态、司法、政治、经济等各个层面之间既相互连接,又相互转化,在这个系统内文化与经济之间超乎一般的密切,这也是晚期资本主义社会显而易见的事实。詹姆逊对马克思主义意识形态论发展史的两个主要阶段及其七种具体分析模式的理论分析和批判,以及对传统解决历史解释的意识形态性困境反思的基础上确立了文化历史主义意识形态分析模式的解释原则,在总体性、辩证性和历史性框架之内构建了“三重视域”的马克思主义意识形态解释学分析视角。其理论的最终诉求,旨在晚期资本主义境域下重新恢复马克思主义意识形态批判功能,这与马克思主义与时俱进的理论品格是一致的。詹姆逊从理论与实践、历史与现实相结合的视角,从“理论建构”进一步走向理论的“自我运用”。首先把其构建的意识形态解释学用于资本主义文化分期理论中,透视出资本主义每一历史阶段与之相应的文化逻辑。而晚期资本主义文化在这一历史化的过程中变得面目全非,不仅“揭秘”了这种新的文化形式实质为文化逻辑,还“解码”其隐蔽的资本的扩张逻辑、镜像化的统治逻辑以及文化殖民的霸权逻辑之意识形态帷幕。“在哪里跌倒,要在哪里爬起”,詹姆逊深知晚期资本主义社会中,个体深受扭曲的、压抑的生存上的文化困境,然而他把超越“超空间”的文化政治使命寄托于认知绘图这一策略,旨在“期待着一个全球范围内的无产阶级化的过程”。可见,文化层面遭遇的困境也要从文化政治层面来寻找到突破文化藩篱之力量。詹姆逊的认知绘图策略本质上是“阶级意识”的符码,希望通过认知绘图来唤醒晚期资本主义社会中受压迫群体的觉醒,建立起反抗体制的联盟政治,从而朝着社会主义自由人联合体的方向发展。总之,詹姆逊致力于马克思主义有效性的当代阐释,认为马克思早已为我们确立了对待后现代主义的“恰当立场”,所以,詹姆逊可以直面晚期资本主义社会中“中心的消解”、“基础的塌陷”以及“历史的终结”等惊世之叹。扞卫晚期资本主义阶段之马克思主义的有效性,作为一种兴趣、作为一种吁求,贯穿于詹姆逊思想体系的始终。可以说,詹姆逊重新阐释、重新构建的马克思主义意识形态解释学分析模式,为恢复马克思主义的历史地位、激活马克思主义的方法论的生命力和拓宽马克思主义意识形态理论的研究视野等方面做出了重要的理论贡献。但毫无疑问,詹姆逊也存在重构马克思主义意识形态分析模式的缺陷、“修正”马克思主义唯物史观上存在的偏颇以及他提出认知绘图策略中构想政治联盟的乌托邦色彩等理论局限。无论如何,詹姆逊的文化历史主义意识形态理论也可以从不同的方面和不同的层次上为我国社会主义意识形态建设提供一些可贵的理论参考和理论资源。
蔡一凡[4]（2021）在《分布式知识图谱的查询重写研究》文中提出近年来,随着信息时代的科技发展,使得互联网在长期以来积累了大量数据,这些大规模的数据普遍具有价值密度较低、数据种类丰富、数据来源广泛等特点。因而,在用户搜索信息时,相比于获取带有用户检索条件的标题信息的网页,更希望能够获取页面中所含有的知识。知识图谱中的RDF是当前的研究重点,针对RDF数据的知识图谱查询语言SPARQL也得到了许多研究和应用。然而传统的SPARQL查询语句由于缺乏推理能力,无法发现RDF数据中隐含的语义,从而导致查询得到的结果不够完备,无法全面地获取用户所想要的信息。同时,随着大数据分布式技术的发展,数据的规模也逐渐扩大,为了满足对大规模数据的存储以及高效实时的查询要求,如何合理地存储和查询RDF数据也成为了当前的研究重点。以往的基于关系型数据库由于可扩展性较弱,对于大规模数据的存储和查询越发难以适应,而现有的一些基于分布式的数据存储查询方法虽然在查询效率上有了一定提升,却没有利用RDF数据之间的语义。因此,为了让用户的查询结果更加完备并且提高查询效率,本文决定从SPARQL查询语句出发,利用更加适合本体语义推理的datalog逻辑程序对传统的SPARQL语句进行重写,充分挖掘RDF数据之间的隐含关联模式,让SPARQL语言具备推理能力,实现查询结果与查询语句的语义级匹配,从而让查询结果更加完备;同时,本文采用分布式的存储和查询方法,在保证查询结果完备性的前提下,通过优化SPARQL查询语句,进而提升查询效率。本文的具体工作如下:（1）根据SPARQL和datalog语句之间的相关性,给出了一种SPARQL和datalog语言的转换方法,然后针对datalog查询语言在不完备数据库下进行重写,间接地实现了对SPARQL查询语句的重写,从而实现了SPARQL语句查询结果的完备性;（2）给出了不完备数据库到分布式数据库的迁移方案,首先根据SPARQL查询语句的模式特点,设计专门适合SPARQL查询的HBase表,然后给出了一种关于RDF数据的转换方法,将RDF数据转换为适合存储到HBase中的结构化格式,最后通过Map Reduce计算框架将RDF数据批量存储到HBase;（3）针对提出的RDF数据存储方法,根据SPARQL查询语句的特点,通过分析SPARQL语句中变量和对应的查询语句之间的关系,提出了SPARQL查询语句的优化算法。本文在最后实验阶段采用了LUBM数据集作为对比测试,首先对重写语句和原语句的查询结果进行测试对比,验证了查询语句的重写效果确实在原有查询语句的基础上具备了相应的扩展;然后通过分布式环境和单机环境下的实验,以及分布式环境下优化前后的查询策略进行对比,验证了本文分布式下查询优化方法具备一定的高效性。
蒋维维[5]（2021）在《基于FPGA的双光融合系统的设计与实现》文中研究表明可见光和红外双光图像融合,充分利用了可见光和红外两种不同成像技术的优势,有效地提高了成像质量以及人眼对场景的认知和理解能力,在军事和民用领域均有着巨大的应用价值。本文提出用FPGA为核心来实现双光融合实时显示系统。可见光摄像头采集图像经SDI接口输入,通过IP核将串行数据转换成并行数据,红外摄像头采集14位并行数据通过压缩处理成8位,然后通过像素融合处理缓存至DDR3,最后经专用视频编码芯片输出给VGA和HDMI实现实时高清显示。本文的主要工作如下:（1）对红外压缩理论、色度空间转化理论和融合算法理论进行研究,并实现系统整体方案设计;（2）根据系统方案进行器件选型,再根据芯片手册进行系统硬件原理图设计,根据原理图绘制PCB,最后搭建好硬件平台;（3）根据功能划分不同模块,用verilog进行逻辑代码设计,包括可见光图像输入模块、红外图像输入模块、双光图像融合模块、DDR3缓存模块和视频显示驱动模块;（4）用Model Sim将代码进行仿真,上板调试,验证显示效果。
侯璇[6]（2021）在《基于图神经网络的指令选择研究》文中指出目前,国内外大多数的芯片在编译后端处理指令选择的过程中出于对稳定性、可靠性、可用性等因素的考虑,仍然沿用传统的基于宏扩展或图覆盖的算法。由于芯片计算性能的不断提升和指令集的不断扩充等因素,这些指令选择策略存在不可自动地迭代更新、不能充分利用平台指令集中高效指令的优势等不足,并不能很好地适应这种变化。实质上,指令选择拆可分为两个过程,分别是模式匹配和模式选择两个问题。对于模式匹配问题本文使用近些年比较热门的图神经网络模型来解决,借助于图神经网络模型能够运行在图这种的非欧式数据,实现图间的匹配功能,给出一个候选指令集,作为匹配集。接着对于模式选择问题,本文使用元启发式算法来处理。由于可行的指令组合不止一种,因此可以利用元启发式算法对于相同的匹配集作为输入,其得到的输出有可能是不同的特点,输出不同的指令组合。本文以BWDSP平台的程序和其指令集为平台依托,通过实验验证了这两种方法在编译后端领域的实际应用性能,并通过与传统的指令选择策略的对比实验,证明了这种指令选择策略的高效性,不仅能够从降低程序执行的代价上,充分利用BWDSP指令集中特殊和复杂指令的高效性,而且以将此种策略应用到其它的机器平台的指令选择上,或编译后端的其它子流程中为目标,提高了这种指令选择策略的可拓展和可移植性。本文的主要工作如下:（1）对BWDSP芯片的指令集进行指令建模。每一条BWDSP指令都可以在添加语义规则后表示为图结构。这种结构必须与BWDSP程序的图结构有着相同属性的构造,因而对于BWDSP程序和指令集的图结构建模都必须沿用一套语义规则标准。本文据此提出的语义规则标准设计了自动化生成图结构的工具。（2）对BWDSP程序进行CDFG建模。将BWDSP源程序中的控制流（Con-trol Flow）和数据流（Data Flow）按照依赖关系联系为一个整体,即数据控制流,可以得到CDFG（Control Data Flow Graph）。并对源程序进行分类、扩充,得到不同指令类别对应的CDFG指令图集,作为图神经网络的数据集。（3）设计和改进图神经网络模型结构,以获取候选指令集合。本文将经典的归纳学习图神经网络GraphSAGE和图同构网络模型GIN加以改进,提出一种新的图神经网络模型-GINSA,应用到指令选择过程的模式匹配中,该模型是针对BWDSP建模后的程序CDFG和指令图集而提出的模型,将模型给出的指令作为候选指令,并与实际程序的所采用的指令之间对比,通过执行效率来验证模型所选指令的高效性。（4）使用元启发式算法,从候选指令集中选择最佳的指令组合作为最终的指令组合。元启发式算法能够解决本质上是组合优化问题的模式选择问题,将图神经网络所选择出的候选指令集作为匹配集,元启发式算法作为选择器,最终的结果是从匹配集中选择可行的指令组合作为最终的指令组合。本文通过以上的工作,使用基于LINUX系统上的BWDSP1042模拟器,LLVM8.0 Release版本作为数据集构建的环境架构以及Nvidia GeForce RTX 2060显卡用于图神经网络模型的训练和元启发式算法的搜索加速,实验以最终的指令组合与源程序所使用的指令之间性能的对比作为评判标准,验证了本文的指令选择策略的优势。
葛萌萌[7]（2021）在《认知雷达多维联合抗主瓣干扰研究》文中进行了进一步梳理在未来军事电磁频谱战中,雷达通常工作于复杂电磁环境中,外部干扰信号从雷达天线波束主瓣进入接收机,形成欺骗或压制干扰,严重降低了雷达系统性能。因此,如何对抗主瓣干扰,提升复杂电磁环境下的雷达探测能力,是电磁频谱战中获取制电磁权的核心关键之一。近年来,认知雷达通过发射波形和接收处理的连续协同反馈,掌握了空间、时间、频率、极化等维度“捷变”的主动性,具有抗主瓣干扰的巨大潜力和优势。因此,本文围绕认知雷达的波形设计与处理两方面,开展多维联合抗主瓣干扰研究,主要工作与贡献如下:1、提出了一种基于非精确交替方向惩罚法（IADPM）的认知脉间波形幅度-相位联合设计方法,通过多延时匹配处理获取干扰和目标的多普勒信息,最小化特定多普勒范围内的干扰能量与目标旁瓣能量的加权和,提高了主瓣速度欺骗干扰下的目标检测性能。2、提出了一种基于解耦交替方向惩罚法（DCADPM）的认知发射-接收联合设计方法,通过时频解卷积处理获取干扰信号相关参数,最小化发射信号-接收滤波器的积分旁瓣电平（ISL）与干扰信号-接收滤波器的ISL的加权和,有效抑制了多种主瓣灵巧干扰。3、提出了一种基于子阵级盲信号处理的认知空时信号分离方法,利用目标与干扰信号在空间和时间维度上的差异性,通过子阵多域信号分离,重构目标与干扰信号,有效抑制主瓣支援式压制和灵巧干扰,同时精确估计目标角度信息。4、提出了一种基于极化特征矩阵近似联合对角化（P-JADE）的认知极化-时间-多通道联合处理方法,利用目标与干扰信号的极化分集和时域波形不相关的特性,有效分离出目标与干扰信号,提升了主瓣自卫式压制和灵巧干扰的抑制能力。以上理论方法的有效性、适用条件和性能已通过仿真试验验证。结果表明,本文提出的方法能够有效对抗主瓣压制、欺骗和灵巧干扰,提高主瓣干扰下雷达探测性能,可应用于机载、舰载等预警/火控雷达系统。
韩鹏昊[8]（2021）在《基于图数据库的科技咨询数据资源管理平台研究与实现》文中进行了进一步梳理图数据作为当前各个行业数据的一种重要的数据组织形式,可以支持丰富的关系表示,但另一方面其复杂的结构和变化多端的数据形式使得对其的存储、计算变得越来越困难。在科技咨询场景中,这些图数据分布在不同的领域和数据源中,亟需一个完整可靠的平台支撑其复杂的管理。但当前已有的图数据资源管理平台,还存在较多的不足和问题如:大多图数据管理平台孤立强调图数据管理的某几个方面,如可视化与存储,且无法支持异构多源数据的便捷导入与管理。为解决上述问题及挑战,本文对图数据存储与图数据计算技术进行了深入的研究,主要研究内容包括:（1）基于层次化元数据管理,设计并实现一种图数据建模方案,并使用敏语言开发实现了简单易用的图数据建模工具;（2）提出并实现了基于标签的RDF转属性图LRPG方法,支持多种类型的数据如XML,N-Triples等数据格式的转换,并通过设置额外字段的方式在图数据库Hugegraph中实现了RDF的label的特性;（3）提出并实现了可配置的关系型数据库转属性图CRDPG方法,通过对属性进行配置,实现了对原始关系型数据库内容的转存,解决了关系型数据库导入过程中的人工成本造成的压力;（4）设计并实现了基于图数据库的科技咨询数据资源管理平台,以现有的技术域、机构域、人才域数据为基石,开发集图数据存储管理、转换导入以及分析计算的资源管理平台,最终通过可视化界面的方式将平台服务对外展现。基于上述研究内容,本文设计并实现了基于图数据库的数据资源管理平台,提供图数据建模、存储、计算能力,同时构建灵活可靠的关系图可视化功能,辅助专家基于图数据做出更优的决策。并将其应用于重点研发课题“科技咨询数据资源体系研究与资源建设”中。
黄磊[9]（2021）在《基于微服务的运维平台设计与异常检测研究》文中进行了进一步梳理传统电信系统中的运维平台由于历史架构原因,与业务模块耦合较大,使得新模块的接入和兼容工作繁琐,开发效率低下,增加额外运维工作难度。同时运维平台需要关注服务的日志信息,通过过滤获取异常数据进行报警,传统运维平台中采用静态阈值过滤数据导致高负载机器出现大量无效报警影响运维效率。本文通过新的架构模式并运用不同的异常检测算法来解决上述两个问题。首先,本文按照软件工程开发流程,基于微服务架构中核心的服务治理的概念重新开发简易运维平台系统。使用Go语言自主实现了无侵入管理服务模块的网关组件开发,通过洋葱结构的中间件实现了微服务架构中服务发现,负载均衡,心跳探测,权限控制和流量控制等服务治理功能,成功实现了一个微服务体系下完整的系统搭建。该运维平台具有了对常见协议服务节点的管控能力,同时设计租户对象来对服务的流量以及权限进行更细粒度的统计,控制和管理。在此运维平台上接入一个新服务可以做到几乎无侵入的同时对服务的监测,权限,流量和负载等多方面管理,很大程度的提高了运维系统架构层面的扩展性和易用性。其次,本文根据真实电信系统服务器日志的分析结果,通过特征值定义,周期挖掘,动态阈值三个步骤实现了日志异常检测的优化。使用统计学特征值解决了日志规律衡量的标准,配合蚁群算法思想中信息素的思想,解决周期挖掘递归所遇到的复杂度过高和边界条件模糊的问题。通过得到服务器日志周期长度数据与统计学的分布规律最后确定每一个目标区间的动态阈值,该阈值过滤日志能留下更有效报警数据。运维平台落地使用该异常检测算法,能在服务器高负载情况下过滤无用报警,在低负载的情况下提供更敏感的报警监测,提高了运维效率。
夏心江[10]（2021）在《大规模分布式MIMO系统的波束成形技术研究》文中提出时至今日,随着第五代（5G,5th Generation）移动通信商用套餐的发布,移动通信已经历了将近一个世纪的发展与演进。新一代移动通信系统更加关注低延时、高可靠、广覆盖以及巨连接等技术指标。大规模分布式多输入多输出（MIMO,Multiple—Input and Multiple-Output）与无蜂窝大规模MIMO系统由于可以提供更好的覆盖、更强的抗干扰能力以及更灵活的组网等特性,已经成为新一代移动通信系统研究的两个重要网络架构。随着用户终端设备的迅速增加,大规模分布式MIMO与无蜂窝大规模MIMO系统的回程消耗急剧增加、每个用户终端的服务质量（Qo S,Quality of Service）以及提高系统频谱效率（SE,Spectral Efficiency）等问题面临更大的挑战。针对上述问题,本文开展相关技术研究。首先,针对传统蜂窝网络中小区边缘用户干扰较大的问题,提出了基于交错分簇的大规模分布式MIMO架构。在该网络中,通过不断划分不同频率正交的分簇模式（CP,Cluster Pattern）,使位于小区边缘的用户在很大概率上位于其中一个CP的中心位置,有助于小区内边缘用户在分簇过程中寻找相对有利的信道条件。以优化回程和功率约束下的加权和速率（WSR,Weighted Sum Rate）为目标,提出了一种稀疏波束成形优化方案,考虑到超密集部署RAU和大量用户终端巨连接所带来的高计算资源消耗问题,将原优化问题分解为两阶段子问题,第一个子问题以最大化选择用户数为目标,寻找满足最低Qo S的用户数;然后,第二个子问题利用第一个子问题的数据集进行原问题求解。其中,在第二个子问题提出五个性能不同的优化算法,分别为基于CP的加权和最小均方误差（CP-WMMSE,CP-Weighted Minimum Mean Square Error）算法、基于原始分解/对偶分解的稀疏波束成形功率分配算法、基于原始分解对偶分解的稀疏波束成形快速迭代算法。实验结果表明,所提的算法有效提升小区边缘用户性能。其次,为了提升大规模分布式MIMO的SE,提出了一种基于网络辅助全双工（NAFD,Network-Assisted Full Duplex）的大规模分布式MIMO联合稀疏波束成形与功率控制。以Qo S约束和回程约束下的最大化上下行链路总频谱效率为目标建立优化模型,利用整数规划线性化方法,将混合整数规划的原问题分解为两个子问题:原问题的线性化近似子问题和基于用户和RAU关联解的子问题。其中,第一阶段,优化线性化近似子问题,得出用户和远程天线单元（RAU,Remote Antenna Unit）关联解集,第二阶段,将该解集带入原问题,求解上行功率控制、下行发送稀疏波束成形向量和上行接收机。此外,针对每个子问题,提出了两种复杂度不同的优化算法,即基于迭代的半正定松弛块坐标下降法（SDR-BCD,Semi-Definite Relaxation Block Coordinate Descent）和基于迭代序贯参数凸逼近（SPCA,Sequential Parametric Convex Approximation）算法。仿真结果表明,所提的NAFD比传统的时分双工（TDD,Time Division Duplex）和云无线接入网（C-RAN,Cloud Radio Access Network）同时同频全双工（CCFD,Co-frequency Co-time Full Duplex）有更高的SE增益,同时,当交叉链路干扰（CLI,Cross Link Interference）被抑制到低水平时,与TDD方案相比,NAFD与C-RAN CCFD方案可以得到优越的性能表现。再次,为了提高无蜂窝大规模MIMO的SE,提出一种基于网络辅助全双工的无蜂窝大规模MIMO的双工模式选择与收发机设计。以最大化下行链路和上行链路的总SE为目标,联合优化了双工模式选择、下行波束成形向量、上行发射功率和上行接收机。由于优化问题中双工模式选择、上行链路与下行链路优化参数高度耦合,求解问题是一项具有挑战性任务。本文提出一种两阶段启发式交替优化算法。其中,第一阶段,固定模式选择参数,优化收发机参数;第二阶段,固定收发机参数,优化模式选择参数。另外,利用等价公式变换、迭代连续凸近似和二元变量松弛等优化方法分别将两阶段中的非凸函数转换为凸形式。通过仿真验证,所提的双工模式选择算法可以获得接近穷举搜索算法的性能,且优于传统固定模式以及简单分配模式的双工方案。最后,为了保证被网络接纳用户的Qo S以及确保优化问题可解,提出一种基于NAFD的无蜂窝大规模MIMO联合用户选择与连续无线信息与功率传输（SWIPT,Simultaneous Wireless Information and Power Transmission）收发机设计。以联合最大化上下行链路总SE和网络应接纳的用户数为目标,同时,考虑了上下行Qo S、采集的能量、SWIPT比、前向链路容量和上下行发射功率等约束条件。为了高效解决原优化问题,提出一个双层循环优化方法,即内循环解决联合用户选择与SWIPT收发机设计优化子问题,寻找最不可能被网络接纳的用户;外循环解决候选用户集更新子问题,根据内循环结果不断更新网络用户集。其中,内循环的优化采用一种可以达到稳定收敛且满足KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件的连续凸逼近（SCA,Successive Convex Approximation）算法。进一步地,研究结果表明,相比于C-RAN CCFD和TDD方案,所提的NAFD方案可在大部分条件下获得更高的性能增益与选择用户数。另外,相对于C-RAN CCFD方案,TDD方案在低速场景中有更好的选择用户数性能表现。
二、Constraint-Preserving Architecture Transformations: A Graph Rewriting Approach（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、Constraint-Preserving Architecture Transformations: A Graph Rewriting Approach（论文提纲范文）
（1）大规模知识图谱的查询处理技术研究（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 |
| 1.2.1 知识图谱的表示模型和查询语言 |
| 1.2.2 关键术语 |
| 1.2.3 知识图谱的数据管理 |
| 1.2.4 分布式环境下知识图谱的数据管理 |
| 1.2.5 知识图谱的多查询优化工作 |
| 1.2.6 知识图谱的划分算法工作 |
| 1.2.7 知识图谱的正则路径查询工作 |
| 1.2.8 知识图谱的多样化Top-k查询工作 |
| 1.2.9 现有工作不足 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.3.1 大规模知识图谱的多查询优化技术 |
| 1.3.2 大规模知识图谱的基于负载的动态划分问题 |
| 1.3.3 大规模知识图谱的正则路径查询问题 |
| 1.3.4 大规模知识图谱的多样化Top-k查询问题 |
| 1.3.5 研究内容之间的关系 |
| 1.4 RDF查询系统的通用结构 |
| 1.5 本文的章节安排 |
| 第2章 知识图谱的多查询优化技术 |
| 2.1 研究动机 |
| 2.2 预备知识 |
| 2.3 编码和划分算法 |
| 2.3.1 特征集合和特征集合块 |
| 2.3.2 RDF编码和特征集合提取 |
| 2.3.3 基于特征集合的平衡划分算法 |
| 2.3.4 Leon中的基本操作 |
| 2.3.5 特征集合块的优点 |
| 2.4 公共子结构检测 |
| 2.4.1 SPARQL查询分解和粗粒度聚类 |
| 2.4.2 查找公共子结构 |
| 2.4.3 公共子查询检测算法实现 |
| 2.4.4 算法分析 |
| 2.5 查询重写算法 |
| 2.5.1 基本思路 |
| 2.5.2 算法分析 |
| 2.5.3 代价估计模型 |
| 2.6 实验结果 |
| 2.6.1 实验设置 |
| 2.6.2 启动时间 |
| 2.6.3 单查询性能表现 |
| 2.6.4 多查询优化的性能表现 |
| 2.6.5 可扩展性 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 知识图谱的基于负载的动态划分问题 |
| 3.1 研究动机 |
| 3.2 WISE工作流程 |
| 3.3 SPARQL查询负载编码 |
| 3.3.1 查询预处理 |
| 3.3.2 频繁查询模式 |
| 3.3.3 Query Span |
| 3.3.4 Query Span的构建 |
| 3.3.5 算法分析 |
| 3.4 WISE的迁移管理 |
| 3.4.1 频繁模式挖掘 |
| 3.4.2 迁移计划生成 |
| 3.4.3 三元组迁移 |
| 3.4.4 查询负载改变时的应对策略 |
| 3.4.5 动态RDF数据集的应对策略 |
| 3.5 Query Span的扩展 |
| 3.5.1 谓词为变量的查询 |
| 3.5.2 顶点常量编码 |
| 3.6 实验结果 |
| 3.6.1 实验设置 |
| 3.6.2 Query Span的构建 |
| 3.6.3 与其他方法的比较 |
| 3.6.4 查询负载的影响 |
| 3.6.5 迁移代价 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 知识图谱的正则路径查询问题 |
| 4.1 研究动机 |
| 4.2 预备知识 |
| 4.3 索引和摘要策略 |
| 4.3.1 特征集合和特征集合块 |
| 4.3.2 特征摘要图 |
| 4.3.3 特征摘要图的实现 |
| 4.3.4 特征摘要图的更新 |
| 4.4 基于特征路径的平衡划分算法 |
| 4.4.1 特征路径 |
| 4.4.2 特征路径划分模型 |
| 4.4.3 算法分析 |
| 4.4.4 从节点索引结构 |
| 4.5 正则路径查询处理算法 |
| 4.5.1 特征摘要图遍历 |
| 4.5.2 算法分析 |
| 4.5.3 在生成子图上进行查询处理 |
| 4.6 代价估计模型 |
| 4.6.1 基数估计 |
| 4.6.2 查询计划生成 |
| 4.7 实验结果 |
| 4.7.1 实验设置 |
| 4.7.2 特征路径的参数选择 |
| 4.7.3 预处理代价 |
| 4.7.4 正则路径查询的性能表现 |
| 4.7.5 特征摘要图对查询计划的影响 |
| 4.7.6 基于特征路径的划分算法对查询性能的影响 |
| 4.7.7 可扩展性测试 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 知识图谱的多样化Top-k查询问题 |
| 5.1 研究动机 |
| 5.2 问题定义 |
| 5.2.1 RDF和 SPARQL |
| 5.2.2 多样化Top-k查询问题 |
| 5.3 DTopk-Base算法 |
| 5.3.1 算法描述 |
| 5.3.2 算法分析 |
| 5.4 DTopk-Index算法 |
| 5.4.1 第一阶段 |
| 5.4.2 第一阶段算法分析 |
| 5.4.3 第二阶段 |
| 5.5 多样性匹配生成算法 |
| 5.5.1 骨干索引 |
| 5.5.2 运行时的骨干索引 |
| 5.5.3 Find Match函数实现 |
| 5.6 实验结果 |
| 5.6.1 实验设置 |
| 5.6.2 骨干索引 |
| 5.6.3 有效性实验 |
| 5.6.4 效率实验 |
| 5.6.5 案例分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 第4章用到的查询 |
| A.1 LUBM的正则路径查询 |
| A.2 YAGO2的正则路径查询 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）贝叶斯图优化：关注成本的网络优化理论与方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 本文的主要内容与创新性 |
| 1.3 本文主要工作之间的关系 |
| 1.4 本文的组织与内容安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 研究现状 |
| 2.1 黑盒网络优化的相关工作 |
| 2.1.1 基于随机搜索方法 |
| 2.1.2 基于演化计算方法 |
| 2.1.3 基于强化学习方法 |
| 2.1.4 基于贝叶斯优化方法 |
| 2.1.5 面向具体问题的方法 |
| 2.2 贝叶斯优化原理及应用介绍 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于核学习的贝叶斯图优化方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.3 相关知识 |
| 3.3.1 贝叶斯优化 |
| 3.3.2 图核 |
| 3.4 图贝叶斯优化 |
| 3.5 实验评估与结果分析 |
| 3.5.1 对比算法和参数设置 |
| 3.5.2 人工非线性函数 |
| 3.5.3 不同图核对框架的影响 |
| 3.6 现实网络分析任务中的应用 |
| 3.6.1 基础设施系统的可靠网络设计 |
| 3.6.2 社会网络中最活跃节点识别 |
| 3.6.3 城市交通网络设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于深度学习的贝叶斯图优化方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题形式化定义 |
| 4.3 相关工作 |
| 4.3.1 贝叶斯优化 |
| 4.3.2 图神经网络 |
| 4.3.3 结构优化方法 |
| 4.3.4 图相关的贝叶斯优化方法 |
| 4.4 深度图贝叶斯优化 |
| 4.4.1 DGBO框架描述 |
| 4.4.2 DPM_(GC):基于图卷积的深度概率代理模型 |
| 4.4.3 DPM_(GN):基于图网络的深度概率代理模型 |
| 4.4.4 深度概率代理模型的训练 |
| 4.4.5 深度图贝叶斯优化的并行化扩展 |
| 4.4.6 深度概率代理模型的架构优化 |
| 4.5 理论分析 |
| 4.5.1 收敛性分析 |
| 4.5.2 时间复杂度分析 |
| 4.5.3 小样本情况下的回归分析 |
| 4.6 实验与结果分析 |
| 4.6.1 数据集介绍 |
| 4.6.2 对比算法与实验设置 |
| 4.6.3 人工非线性函数 |
| 4.6.4 分子发现任务 |
| 4.6.5 城市路网结构优化任务 |
| 4.6.6 神经架构搜索任务 |
| 4.7 框架的局限性 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 基于生成模型的贝叶斯图优化方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.3 CAGG:关注成本的目标导向图生成方法 |
| 5.3.1 CAGG框架概述 |
| 5.3.2 代理模型:鲁棒的贝叶斯图神经网络 |
| 5.3.3 生成模型:目标导向的候选集生成 |
| 5.3.4 采集函数 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.4.1 挑战性任务 |
| 5.4.2 数据集 |
| 5.4.3 对比算法 |
| 5.4.4 实验设置 |
| 5.4.5 分子发现任务上的实验结果与分析 |
| 5.4.6 神经架构搜索任务上的实验结果与分析 |
| 5.4.7 验证代理模型和生成模型在CAGG中的作用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（3）詹姆逊文化历史主义意识形态理论研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题依据与研究意义 |
| 1.1.1 选题依据 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国内研究综述 |
| 1.2.2 国外研究综述 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点与不足之处 |
| 1.4.1 创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 詹姆逊文化历史主义意识形态理论的生成背景和思想渊源 |
| 2.1 文化历史主义意识形态理论的生成背景 |
| 2.1.1 苏联东欧社会主义巨变 |
| 2.1.2 中国经济的“市场化”取向改革和所有制结构变化 |
| 2.1.3 马克思主义有效性受到质疑 |
| 2.1.4 历史终结论提出的思想挑战 |
| 2.1.5 晚期资本主义扩张困境的折射 |
| 2.2 文化历史主义意识形态理论的思想渊源 |
| 2.2.1 马克思的意识形态理论 |
| 2.2.2 西方马克思主义卢卡奇的物化理论 |
| 2.2.3 存在主义萨特的总体化理论 |
| 2.2.4 法兰克福学派“文化工业”批判美学理论 |
| 2.2.5 结构主义阿尔图塞的意识形态理论 |
| 第3章 詹姆逊对马克思主义意识形态理论发展史两阶段说的评判 |
| 3.1 传统马克思主义意识形态论三种分析模式还原论的理论分析 |
| 3.1.1 “科学—意识形态”分析模式还原为“理性—谬误”对立论 |
| 3.1.2 “领导权和阶级合法化”分析模式还原为“实践功能” |
| 3.1.3 “物化”分析模式还原为“科学与知识”维度 |
| 3.2 现代马克思主义意识形态论四种类型历史性分裂的批判 |
| 3.2.1 精英与公众的历史性分裂 |
| 3.2.2 精神状态与社会历史性制度的功能之间脱节 |
| 3.2.3 个人主观意识形态与外部支配性意识形态的对抗 |
| 3.2.4 主体真实表达与语言异化产生的压抑性对立 |
| 第4章 詹姆逊文化历史主义意识形态分析模式的构建 |
| 4.1 反思传统解决历史解释的意识形态性困境 |
| 4.1.1 文物研究的经验主义 |
| 4.1.2 存在历史主义主客体的无限相对化 |
| 4.1.3 结构类型学的主客体内在矛盾 |
| 4.1.4 尼采式反历史主义的“历史之名” |
| 4.2 论证马克思主义生产方式理论解决困境的可行性 |
| 4.2.1 生产方式概念的重构 |
| 4.2.2 经济基础和上层建筑相互关系的重新释义 |
| 4.2.3 文化与经济的联结 |
| 4.3 文化历史主义意识形态分析模式的构建原则 |
| 4.3.1 总体性原则 |
| 4.3.2 辩证性原则 |
| 4.3.3 历史性原则 |
| 4.4 文化历史主义意识形态构建的“三重视域” |
| 4.4.1 政治历史观的分析模式 |
| 4.4.2 社会观的分析模式 |
| 4.4.3 历史观的分析模式 |
| 第5章 詹姆逊文化历史主义意识形态理论的自我运用 |
| 5.1 文化历史分期:资本主义社会的意识形态解释学 |
| 5.1.1 资本主义文化历史分期的符码转换 |
| 5.1.2 资本主义历史发展三阶段论 |
| 5.1.3 资本主义文化分期内容 |
| 5.2 晚期资本主义的文化逻辑批判 |
| 5.2.1 资本的扩张逻辑 |
| 5.2.2 镜像化的统治逻辑 |
| 5.2.3 文化殖民的霸权逻辑 |
| 5.3 认知绘图策略:超越“超空间”的文化政治使命 |
| 5.3.1 认知绘图的范围界定 |
| 5.3.2 认知绘图的功能 |
| 5.3.3 认知绘图与文化政治的关系 |
| 第6章 詹姆逊文化历史主义意识形态理论的当代价值与启示 |
| 6.1 詹姆逊文化历史主义意识形态的理论意义 |
| 6.1.1 扞卫了马克思主义的历史地位 |
| 6.1.2 激活了马克思主义的方法论的生命力 |
| 6.1.3 拓宽了马克思主义意识形态理论的研究视野 |
| 6.2 詹姆逊文化历史主义意识形态的理论局限 |
| 6.2.1 重构马克思主义意识形态分析模式的缺陷 |
| 6.2.2 “修正”马克思主义唯物史观有失偏颇 |
| 6.2.3 认知绘图策略构想政治联盟的乌托邦性 |
| 6.3 詹姆逊文化历史主义意识形态理论的现实启示 |
| 6.3.1 有助于推动马克思主义意识形态理论的创新发展 |
| 6.3.2 有助于严防西方资本主义意识形态的侵蚀和渗透 |
| 6.3.3 有助于加强新时代中国特色社会主义文化建设 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）分布式知识图谱的查询重写研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文工作与结构 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 不完备数据库的查询重写 |
| 2.2 不完备数据库与知识图谱 |
| 2.2.1 描述逻辑和本体语言 |
| 2.2.2 datalog逻辑程序 |
| 2.2.3 SPARQL |
| 2.3 不完备数据库与分布式数据库 |
| 2.3.1 不完备数据库与三元组映射 |
| 2.3.2 分布式相关技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 知识图谱的查询重写 |
| 3.1 语句预处理 |
| 3.2 查询重写方法 |
| 3.3 查询重写应用实例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 分布式知识图谱的查询重写 |
| 4.1 本体文件预处理 |
| 4.2 RDF数据分布式存储方案 |
| 4.2.1 RDF存储表设计 |
| 4.2.2 数据存储 |
| 4.3 SPARQL查询算法实现 |
| 4.3.1 SPARQL查询算法 |
| 4.3.2 查询算法应用实例 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验测试 |
| 5.1 SPARQL重写实验 |
| 5.1.1 实验测试 |
| 5.1.2 对比实验 |
| 5.2 分布式环境查询测试 |
| 5.2.1 实验环境 |
| 5.2.2 实验方法 |
| 5.2.3 实验分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 改进工作 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（5）基于FPGA的双光融合系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 双光图像融合系统相关理论 |
| 2.1 红外灰度压缩理论 |
| 2.2 色度空间转化理论 |
| 2.3 可见光和红外双光图像融合算法理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 双光图像融合系统及硬件设计 |
| 3.1 可见光摄像头选型及电路设计 |
| 3.2 红外摄像头选型及电路设计 |
| 3.3 FPGA核心处理模块选型及相关电路设计 |
| 3.4 DDR3 选型和电路设计 |
| 3.5 VGA接口设计 |
| 3.6 HDMI接口设计 |
| 3.7 PCB设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 双光图像融合系统软件设计与仿真 |
| 4.1 可见光图像输入模块的逻辑设计与时序仿真 |
| 4.1.1 SDI接收端IP调用 |
| 4.1.2 可见光图像采集逻辑设计与时序仿真 |
| 4.1.3 可见光图像预处理逻辑设计与时序仿真 |
| 4.2 红外图像输入模块的逻辑设计与时序仿真 |
| 4.2.1 红外图像采集逻辑设计与时序仿真 |
| 4.2.2 红外图像预处理逻辑设计与时序仿真 |
| 4.3 双光图像融合的逻辑实现 |
| 4.4 DDR3 缓存的逻辑实现与时序仿真 |
| 4.4.1 DDR3 的IP核调用与初始化仿真 |
| 4.4.2 视频行缓存的逻辑设计与时序仿真 |
| 4.4.3 DDR3 用户接口的逻辑设计与时序仿真 |
| 4.5 视频显示驱动逻辑设计与时序仿真 |
| 4.5.1 VGA和 HDMI驱动逻辑设计与时序仿真 |
| 4.5.2 视频实时显示逻辑设计与时序仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 板测及系统实现 |
| 5.1 JTAG下载配置 |
| 5.2 视频VGA及 HDMI接口实现 |
| 5.3 系统实时显示实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻硕期间取得的研究成果 |
（6）基于图神经网络的指令选择研究（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 编译过程 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究概况与发展趋势 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 BWDSP平台与指令选择的相关技术介绍 |
| 2.1 BWDSP平台简介 |
| 2.2 传统指令选择过程 |
| 2.2.1 指令选择的简要过程 |
| 2.2.2 指令选择策略 |
| 2.3 本文指令选择的整体框架设计 |
| 2.3.1 基于图神经网络的模式匹配解决策略 |
| 2.3.2 基于元启发式算法的模式选择解决策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 数据集的准备 |
| 3.1 CDFG构造流程 |
| 3.2 建模源程序IR的CDFG |
| 3.2.1 捕获数据流 |
| 3.2.2 捕获控制流 |
| 3.2.3 组合数据控制流图 |
| 3.3 构建BWDSP指令集为指令图集 |
| 3.3.1 BWDSP指令集介绍 |
| 3.3.2 建模BWDSP指令集 |
| 3.4 数据控制流图的补充说明 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于图神经网络解决模式匹配问题 |
| 4.1 模式匹配转换为子图同构问题 |
| 4.2 子图同构的解决方法 |
| 4.3 图神经网络——GINSA的设计与实现 |
| 4.3.1 图神经网络——GINSA的设计 |
| 4.3.2 获取图的拉普拉斯矩阵 |
| 4.3.3 图神经网络——GINSA的算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于元启发式算法解决模式选择问题 |
| 5.1 定义模式选择问题 |
| 5.2 将模式选择问题转换为极大团问题 |
| 5.3 元启发式算法解决极大团问题 |
| 5.3.1 遗传算法 |
| 5.3.2 模拟退火算法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 实验步骤及过程 |
| 6.1 实验前提与准备 |
| 6.2 实验结果与分析 |
| 6.2.1 GINSA的基本测试实验与分析 |
| 6.2.2 GINSA在指令子数据集上的实验与分析 |
| 6.2.3 元启发式算法实验与分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 本文的贡献及创新点 |
| 7.3 未来的工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（7）认知雷达多维联合抗主瓣干扰研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究动态与发展现状 |
| 1.2.1 认知波形设计抗主瓣干扰 |
| 1.2.2 认知信号处理抗主瓣干扰 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本文的结构安排 |
| 第二章 认知雷达抗干扰系统架构与建模 |
| 2.1 典型有源干扰特性分析 |
| 2.1.1 压制干扰 |
| 2.1.2 欺骗干扰 |
| 2.1.3 灵巧干扰 |
| 2.2 认知雷达抗干扰系统架构 |
| 2.3 认知雷达抗干扰数学模型 |
| 2.3.1 信号模型 |
| 2.3.2 抗干扰问题建模 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 认知脉间波形幅相联合设计抗速度欺骗干扰方法 |
| 3.1 信号模型 |
| 3.2 基于IADPM的脉间波形幅相联合设计算法 |
| 3.2.1 感知侦察 |
| 3.2.2 脉间波形幅相联合设计 |
| 3.3 仿真实验 |
| 3.3.1 算法性能分析 |
| 3.3.2 抗干扰效果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 认知发射与接收联合设计抗灵巧干扰方法 |
| 4.1 信号模型 |
| 4.2 基于DCADPM的发射与接收联合设计算法 |
| 4.2.1 感知侦察 |
| 4.2.2 发射波形与接收滤波器联合设计 |
| 4.3 仿真实验 |
| 4.3.1 干扰参数估计 |
| 4.3.2 算法性能分析 |
| 4.3.3 抗干扰效果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 认知空时信号分离抗支援干扰方法 |
| 5.1 基于盲信号分离的抗主瓣支援干扰方法 |
| 5.1.1 信号模型 |
| 5.1.2 基于JADE盲信号分离的抗主瓣支援干扰算法 |
| 5.1.3 仿真实验 |
| 5.2 主瓣干扰下目标DOA估计方法 |
| 5.2.1 信号模型 |
| 5.2.2 基于BSS-SSR的主瓣干扰下目标DOA估计算法 |
| 5.2.3 仿真实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 认知极时多通道联合处理抗自卫干扰方法 |
| 6.1 信号模型 |
| 6.2 基于P-JADE的抗主瓣自卫干扰算法 |
| 6.2.1 白化处理 |
| 6.2.2 估计四阶累积量矩阵 |
| 6.2.3 联合对角化 |
| 6.2.4 信号分离 |
| 6.3 仿真实验 |
| 6.3.1 干扰抑制结果分析 |
| 6.3.2 算法性能分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文内容总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A IADPM算法收敛性证明 |
| 附录B DCADPM算法收敛性证明 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（8）基于图数据库的科技咨询数据资源管理平台研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 图数据库存储技术研究现状 |
| 1.2.2 图数据管理平台研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状小结 |
| 1.3 研究内容与论文工作 |
| 1.4 硕士在读期间主要工作 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论与技术研究 |
| 2.1 图数据库存储与计算 |
| 2.1.1 图数据库及其数据模型 |
| 2.1.2 多类数据源向属性图的转换 |
| 2.1.3 图数据库检索与计算 |
| 2.2 关系图可视化技术 |
| 2.3 图数据库Hugegraph |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 科技咨询图数据模型研究与设计 |
| 3.1 研究挑战 |
| 3.2 主要难点与解决方案 |
| 3.2.1 层次化图数据模型 |
| 3.2.2 图模型结构设计 |
| 3.2.3 图模型存储方案 |
| 3.3 建模工具开发及结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于标签的RDF转属性图方法的研究 |
| 4.1 研究挑战 |
| 4.2 主要难点及解决方案 |
| 4.2.1 RDF图的数据模型映射 |
| 4.2.2 RDF图的标签特性 |
| 4.2.3 在Hugegraph中实现RDF转存 |
| 4.3 实验设置及结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 可配置的关系型数据库转属性图方法的研究 |
| 5.1 研究挑战 |
| 5.2 主要难点及解决方案 |
| 5.2.1 MySQL数据模型映射 |
| 5.2.2 基于配置和中间表的边定义 |
| 5.2.3 在Hugegraph中实现数据转换 |
| 5.3 实验设置及结果分析 |
| 5.3.1 基于字段配置的边定义方案的验证 |
| 5.3.2 基于中间表的边定义方案的验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于图数据库的科技咨询数据资源管理平台的设计与实现 |
| 6.1 科技咨询数据资源管理平台需求 |
| 6.1.1 平台概述 |
| 6.1.2 平台业务需求 |
| 6.1.3 平台功能需求 |
| 6.2 平台总体架构设计 |
| 6.3 数据库设计 |
| 6.3.1 关系型数据库设计 |
| 6.3.2 科技咨询图数据库设计 |
| 6.4 平台子系统设计与实现 |
| 6.4.1 科技咨询图数据存储管理子系统 |
| 6.4.2 科技咨询图数据转换导入子系统 |
| 6.4.3 科技咨询图分析计算子系统 |
| 6.5 平台部署与测试 |
| 6.5.1 平台环境部署 |
| 6.5.2 平台核心功能测试 |
| 6.5.3 平台测试结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（9）基于微服务的运维平台设计与异常检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 软件架构和异常检测的国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 软件架构国内外研究历史与现状 |
| 1.2.2 异常检测国内外研究历史与现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关技术与基础 |
| 2.1 开发语言 |
| 2.1.1 语言定义 |
| 2.1.2 面向对象设计 |
| 2.1.3 协程 |
| 2.2 不同协议的微服务 |
| 2.2.1 HTTP服务 |
| 2.2.2 TCP服务 |
| 2.2.3 基于IDL的服务 |
| 2.3 统计学数据分析 |
| 2.3.1 统计指标 |
| 2.3.2 分布规律 |
| 2.3.3 周期挖掘 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 运维平台架构设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 产品描述 |
| 3.1.2 功能性需求 |
| 3.1.3 非功能性需求 |
| 3.1.4 设计约束 |
| 3.2 平台概要设计 |
| 3.2.1 总体设计 |
| 3.2.2 代理设计 |
| 3.2.3 数据库设计 |
| 3.2.4 接口设计 |
| 3.2.5 前端设计 |
| 3.3 平台流程设计 |
| 3.3.1 服务设计 |
| 3.3.2 代理服务设计 |
| 3.3.3 服务接入设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 运维平台详细设计 |
| 4.1 编码基础 |
| 4.1.1 路由实现 |
| 4.1.2 中间件实现 |
| 4.1.3 代理实现原理 |
| 4.2 公共工具开发 |
| 4.2.1 校验器 |
| 4.2.2 日志检测 |
| 4.3 后台管理开发 |
| 4.3.1 管理员 |
| 4.3.2 服务管理 |
| 4.3.3 租户管理 |
| 4.3.4 大盘管理 |
| 4.4 中间件开发 |
| 4.4.1 流量统计中间件 |
| 4.4.2 流量限制中间件 |
| 4.4.3 协议转换中间件 |
| 4.4.4 黑白名单中间件 |
| 4.4.5 权限控制中间件 |
| 4.5 反向代理开发 |
| 4.5.1 四种负载均衡策略 |
| 4.5.2 服务端发现 |
| 4.5.3 客户端发现 |
| 4.5.4 代码实现 |
| 4.6 前端界面开发 |
| 4.6.1 列表页面 |
| 4.6.2 编辑页面 |
| 4.6.3 信息展示页面 |
| 4.7 平台测试 |
| 4.7.1 测试环境 |
| 4.7.2 功能测试 |
| 4.7.3 性能测试 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 异常检测算法设计 |
| 5.1 数据处理 |
| 5.1.1 日志分析 |
| 5.1.2 统计学特征定义 |
| 5.2 周期模式挖掘 |
| 5.2.1 需求确定 |
| 5.2.2 算法设计 |
| 5.2.3 验证实验 |
| 5.3 动态阈值 |
| 5.3.1 问题定义 |
| 5.3.2 算法设计 |
| 5.3.3 验证实验 |
| 5.3.4 平台接入 |
| 5.4 平台测试 |
| 5.4.1 测试条件 |
| 5.4.2 实验结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）大规模分布式MIMO系统的波束成形技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 本论文符号说明 |
| 本论文专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 大规模分布式MIMO及无蜂窝系统关键技术 |
| 1.2.1 稀疏波束成形技术 |
| 1.2.2 回程传输技术 |
| 1.2.3 双工及模式选择技术 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 |
| 第二章 基于交错分簇的大规模分布式MIMO稀疏波束成形 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统模型 |
| 2.2.1 基于交错分簇结构的大规模分布式MIMO |
| 2.2.2 系统模型 |
| 2.2.3 问题建模 |
| 2.3 第一阶段:基于回程约束的用户选择算法 |
| 2.3.1 基于CP方案的USC算法 |
| 2.3.2 USC算法的复杂度分析 |
| 2.4 第二阶段:基于稀疏波束成形的迭代算法 |
| 2.4.1 基于稀疏波束成形的CP-WMMSE算法 |
| 2.4.2 基于原始分解的稀疏波束成形功率分配算法 |
| 2.4.3 基于对偶分解的稀疏波束成形功率分配算法 |
| 2.4.4 稀疏波束成形快速迭代算法 |
| 2.4.5 第二阶段提出的算法复杂度分析 |
| 2.4.6 第二阶段提出的算法性能比较 |
| 2.5 仿真结果 |
| 2.5.1 交错分簇模式下的用户选择算法性能 |
| 2.5.2 稀疏波束成形算法的性能分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 2.7 附录 |
| 2.7.1 引理 2.1 证明 |
| 2.7.2 命题 2.1 证明 |
| 第三章 基于网络辅助全双工的大规模分布式MIMO稀疏波束成形与功率控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统和信号模型 |
| 3.2.1 NAFD大规模分布式MIMO |
| 3.3 问题建模 |
| 3.4 基于迭代SDR-BCD算法 |
| 3.4.1 阶段Ⅰ: 用基于SDR-BCD的迭代算法解决问题(3.10) |
| 3.4.2 阶段Ⅱ: 用基于SDR-BCD的迭代算法解决问题(3.12) |
| 3.5 基于SPCA的算法 |
| 3.5.1 阶段Ⅰ: 使用基于迭代SPCA的算法解决问题(3.10) |
| 3.5.2 阶段Ⅱ: 使用基于迭代SPCA的算法解决问题(3.12)。 |
| 3.6 数值仿真 |
| 3.7 本章小结 |
| 3.8 附录 |
| 3.8.1 命题 3.1 证明 |
| 3.8.2 命题 3.2 证明 |
| 第四章 基于网络辅助全双工的无蜂窝大规模MIMO双工模式选择与收发机设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 动机和贡献 |
| 4.2 系统建模与问题表述 |
| 4.2.1 信号建模 |
| 4.2.2 具有双工模式选择的NAFD信号模型 |
| 4.2.3 问题建模 |
| 4.3 双工模式选择与收发机设计 |
| 4.4 双工模式选择与收发机设计的两阶段优化策略 |
| 4.4.1 阶段Ⅰ: 固定双工模式,解决问题(4.12) |
| 4.4.2 阶段Ⅱ:固定收发机,解决问题(4.12) |
| 4.4.3 解决问题式 (4.12) 的总体复杂度 |
| 4.5 数值仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于网络辅助全双工的无蜂窝大规模MIMO联合用户选择与SWIPT收发机设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.2.1 信道模型 |
| 5.2.2 问题建模 |
| 5.3 联合用户选择和SWIPT收发机设计 |
| 5.4 通过SCA算法解决问题(5.11) |
| 5.5 数值结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 5.7 附录 |
| 5.7.1 命题 5.1 证明 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间研究成果 |
| 致谢 |
四、Constraint-Preserving Architecture Transformations: A Graph Rewriting Approach（论文参考文献）
- [1]大规模知识图谱的查询处理技术研究[D]. 郭欣彤. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [2]贝叶斯图优化：关注成本的网络优化理论与方法[D]. 崔佳旭. 吉林大学, 2021(01)
- [3]詹姆逊文化历史主义意识形态理论研究[D]. 李娜. 吉林大学, 2021(01)
- [4]分布式知识图谱的查询重写研究[D]. 蔡一凡. 吉林大学, 2021(01)
- [5]基于FPGA的双光融合系统的设计与实现[D]. 蒋维维. 电子科技大学, 2021(01)
- [6]基于图神经网络的指令选择研究[D]. 侯璇. 中国科学技术大学, 2021(08)
- [7]认知雷达多维联合抗主瓣干扰研究[D]. 葛萌萌. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]基于图数据库的科技咨询数据资源管理平台研究与实现[D]. 韩鹏昊. 北京邮电大学, 2021(01)
- [9]基于微服务的运维平台设计与异常检测研究[D]. 黄磊. 电子科技大学, 2021(01)
- [10]大规模分布式MIMO系统的波束成形技术研究[D]. 夏心江. 东南大学, 2021(02)