导读:本文包含了类别模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:技术创新模式,创新能力,创新选择模型
类别模型论文文献综述
娄娅娅,覃巍[1]（2019）在《企业技术创新模式的类别、影响因素及选择模型研究》一文中研究指出企业技术创新是以市场为导向,通过吸收整合多种内外部创新资源,开发新技术、新产品、新系统的过程。首先对企业技术创新模式进行分类和总结;然后从技术特性、企业外部资源有效获取能力、外部创新环境等维度分析企业技术创新模式选择的主要影响因素;最后提出企业技术创新模式选择模型。(本文来源于《现代商贸工业》期刊2019年33期）
周月月,郑昊,梁一鸣,韩茹,王佳舟[2]（2019）在《从儿童期到青少年期欺负与受欺负的联合发展轨迹:平行的潜类别增长模型》一文中研究指出校园欺负在中小学发生普遍,是影响儿童和青少年身心健康发展的重要风险因素。以往研究表明,欺负与受欺负在个体身上同时发生并随时间推移不断变化。理解二者的联合纵向发展轨迹对校园欺负和受欺负的预防和干预有重要意义。本研究首次通过为期四年的追踪研究,考察从儿童期过渡到青少年期,欺负与受欺负的联合发展轨迹、轨迹类别的性别和年级差异,以及各个轨迹类别欺负/受欺负具体形式(言语欺负/受欺负、关系欺负/受欺负、身体欺负/受欺负)的变化。来自合肥市的775名青少年参加了四次重复测量。第一次测量时的平均年龄为10.90岁,SD=1.12,男生占69.5%。结果表明,儿童欺负与受欺负存在四种不同的联合发展轨迹:卷入组(欺负与受欺负都随时间推移由低升到高,占总体7.6%)、抽离组(欺负与受欺负都随时间推移由高降到低,6.1%)、受欺负组(受欺负水平一直较高,而欺负水平则一直较低,13.2%)和非卷入组(欺负与受欺负一直保持着稳定低水平,73.1%)。男生更可能属于卷入组、抽离组和受欺负组;女生更可能属于非卷入组。轨迹类别不存在显着的年级差异。此外,对卷入组的受欺负而言,关系受欺负和身体受欺负在四年时间内不断上升,而言语受欺负一直保持着中等-稳定水平。对卷入组的欺负而言,叁种欺负亚类型均在四年时间内不断上升。其他轨迹类别的欺负和受欺负亚类型与总体趋势基本保持一致。这些结果表明,欺负与受欺负水平随时间推移不断变化且在不同的个体间存在较大的异质性;男生更多卷入欺负和受欺负;欺负与受欺负的亚类型基本保持着一致的发展趋势。研究结果对于校园欺负的预防和干预工作具有重要启示。(本文来源于《第二十二届全国心理学学术会议摘要集》期刊2019-10-19）
谭鑫,林碧霞,国礼亦[3]（2019）在《重复学习方式对知觉类别学习的影响——基于COVIS模型理论假设的探究》一文中研究指出该研究探索了重复学习方式和非重复学习方式对基于规则的类别学习和基于信息整合的类别学习的影响。根据经典的COIVS模型,基于规则的类别学习和基于信息整合的类别学习需要使用不同的认知系统:基于规则的类别学习需使用逻辑推理,依赖于工作记忆和执行注意。而基于信息整合的类别学习则依赖于知觉的程序性系统。目前对于两种类别学习方式的研究焦点主要集中在工作记忆的使用上,还缺乏新的研究视角。该研究使用两维度类别结构光栅,设计了重复的深度学习方式,即对每一轮的学习材料进行重复学习10遍后再学习新的学习材料。每轮学习后使用全新学习材料,设置迁移测试以考察学习效果。该研究设计了重复学习方式和非重复学习方式,实现了两种不同学习方式条件下对样例信息丰富度的控制,即重复学习方式的信息丰富度明显低于非重复学习方式的信息丰富度,并以此探索两种学习方式下的信息表征。实验用两因素的完全被试间设计,120名大学生被试参加了实验。结果表明,两种学习方式(重复/非重复)在基于信息整合的类别学习上有显着差异,信息整合的类别学习效果在重复学习方式下不如非重复学习。而在基于规则的类别学习上没有显着差异。这一结果说明,相对于基于规则的类别学习,信息整合的类别学习更依赖于丰富样例信息的迭加。(本文来源于《第二十二届全国心理学学术会议摘要集》期刊2019-10-19）
戢晓峰,李德林[4]（2019）在《基于潜在类别的公路旅客群体细分模型》一文中研究指出针对弥补当前公路旅客类别划分主观随意性强、缺乏科学依据的不足,采用聚类分析的方法,从社会经济属性和心理因素两个层面甄选旅客年龄、性别、收入、学历、出行目的及选择公路客运主要理由等6个指标作为外显变量,在对连续变量进行类别化处理的基础上,将各外显变量概率参数化,构建公路旅客群体细分的潜在类别模型。基于昆明市833份公路的有效调查问卷,使用Latent GOLD软件构建潜在类别模型,将旅客市场细分为具有不同特征的4种类别,并通过聚类分析方法对细分结果进行校核。研究结果表明:昆明市公路客运市场旅客可细分为4类,分别以在校学生、初入职场的毕业生、务工人员及商务人士为主体,分别占总体的40.06%,22.56%,21.59%及15.79%;4类旅客在收入、受教育水平及选择公路客运首要理由方面均有明显差异,该差异与各类别主体人群特征相匹配,且各类旅客均具有重视便捷性的特征;聚类分析的分类误差均小于5%,表明基于潜在类别的公路旅客市场细分结果可靠。(本文来源于《公路交通科技》期刊2019年10期）
张庆龙,何斯佳[5]（2019）在《多类别审计意见预测研究——基于SMOTE算法—BP神经网络模型》一文中研究指出通过审计意见预测模型的研究,可以帮助利益相关者根据上市公司、事务所、审计环境等相关数据推定注册会计师应当出具的审计意见类型,这对于优化证券市场资源配置和维护市场经济秩序具有重要意义。本文以我国2015～2017年间信息传输、软件和信息技术服务业A股上市公司为研究样本,从审计叁方关系人的视角分析了审计意见的影响因素,并提出研究假设;随后建立了审计意见预测变量体系,运用因子分析法进行预测变量降维,并进行了Z-score数据标准化处理、SMOTE数据非平衡处理、审计意见数据的独热码转换;最后基于BP神经网络方法构建了多类别审计意见预测模型并进行检验。结果显示模型总体的平均预测准确率达到了90.7%,显示出了较为满意的预测效果。(本文来源于《审计研究》期刊2019年04期）
栾海军,牛阳,何原荣,刘光生,章欣欣[6]（2019）在《融合地物类别信息的NDVI尺度转换模型构建及MOD13 Q1产品真实性检验》一文中研究指出提出融入中高空间分辨率遥感影像精确地类识别信息,以改进传统的Chen NDVI尺度转换模型的方法,并基于两个模型共同进行MODIS 250 m 16 D合成植被指数产品MOD13 Q1(MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid)真实性检验。研究以地类丰富的厦门市作为研究区主体,并以30 m Landsat8陆地成像仪OLI(Operational Land Imager)影像作为验证数据,实践了上述方法。实验结果表明:MOD13 Q1产品总体质量较好,但是存在偏高估计的问题,尤其是对人工地物更为明显,在实际应用中应予以关注;融入精细地类信息的改进Chen NDVI模型相比较融入粗略地类信息的传统Chen NDVI模型,升尺度转换结果无显着差异,但是前者在精细、定量刻画"不同地类对NDVI尺度效应影响"方面更有优势,这对遥感地表参数尺度效应研究具有重要的启示意义。(本文来源于《测绘科学技术学报》期刊2019年01期）
郑剑[7]（2019）在《《山海经》图像类别与当代动画角色模型构建美学理论体系研究》一文中研究指出无山、无海、无怪、无异便没有山海之经,《山海经》中的各类图像虽然是在古人原始想象力下完成的,却为当代动画角色及其模型的构建提供了思维借鉴和元素基础。《山海经》为人们打开想象之门,动画给人们构建一个充满奇幻的视觉空间。在美学理论的指导下,该文作者试图将《山海经》图像与当代动画角色形象的内在美联系起来,构建兼具传统和现代色彩的动画角色模型。(本文来源于《美术教育研究》期刊2019年13期）
张占林,龚政,叶勒丹·马汉,妥小青,张燕[8]（2019）在《基于潜类别模型的男男性行为人群HPV感染风险分类研究》一文中研究指出目的探讨潜类别模型对确定男男性行为人群(MSM)人乳头瘤病毒(HPV)感染高危人群的意义。方法 2016年3月至2017年4月在乌鲁木齐市采用滚雪球法招募MSM,通过调查问卷收集包括人口学特征、性行为特征及性传播感染史和包皮环切术的信息,采集肛管内脱落细胞并使用37型HPV检测试剂盒进行分型鉴定,用潜类别模型对其进行HPV感染风险分类,根据潜类别模型Akaike信息准则(AIC)选定潜类别数3为最优模型;基于3组潜类别人群的性行为特征、性传播感染史和包皮环切术,将其命名为:HPV感染高风险组、中风险组和低风险组。结果共招募704例MSM,HPV感染高风险组(49.3%)、中风险组(26.1%)和低风险组(24.6%),其HPV感染结局在3组间的差异有统计学意义(χ~2=8.816,P=0.012)。HPV感染高风险组中自我认知性取向为同性恋的条件概率为0.803,近6个月同性性伴数2个和3个及以上的条件概率分别为0.307和0.462,有性传播感染史者和未行包皮环切术的条件概率为0.100和0.663,都高于其他两组。结论潜类别模型确定MSM HPV感染高危人群具有可行性,该人群在MSM中占一定比例且HPV感染风险最高。(本文来源于《重庆医学》期刊2019年18期）
陈思为,唐立,罗霞,张年[9]（2019）在《基于潜在类别模型的网约车用户市场细分》一文中研究指出为深入理解网约车用户出行需求,使用潜在类别模型对网约车用户进行市场细分。选取网约车使用频率、出行特征相关属性以及个人社会经济属性等影响因素对网约车选择行为建模,使用效率实验设计法生成意向偏好问卷,在成都市开展了实地调查。模型标定结果表明:在通勤和非通勤场景下,将网约车用户细分为四类最合适,两个场景下的市场结构比例均约为5:2:2:1。性别、月收入、时间、费用、网约车使用频率、私家车使用权等是对网约车用户进行市场细分的重要依据。(本文来源于《综合运输》期刊2019年06期）
曾宪镔[10]（2019）在《道路路网的结构模型与车辆类别挖掘研究》一文中研究指出城市交通是人类活动和社会经济发展的前提和基础,随着汽车保有量的增加和城市化进程速度加快,在提升人们出行便利的同时,也产生了一些新的问题。例如,道路路网的扩张、道路交通事故以及交通拥挤等。基于此,要缓解上述问题,对智能交通系统产生的大量车辆轨迹数据进行理论性分析和应用性研究是有必要的,这些研究成果将为交通管理部门、公安侦查等提供有价值的信息。本文具体工作如下:1、提出一类时空广义L系统。由车辆轨迹数据生成的、超大规模的道路路网具有自相似性、异步并发性、时空性和随机性,而当前对道路路网进行刻画所采用的数学模型基本上是有向图同时用复杂网络理论作分析,该类模型不足以形式化描述具有时空性的车辆轨迹。为此,借鉴植物根系生长模式和其形态结构建模方法,对传统的L系统作了推广,提出时空广义L系统的概念,增加了时空符号、方向符号、行驶时间以及概率符号,使得系统能够很好刻画具有时空性、异步并发性、随机性和自相似性的车辆轨迹以及生成的道路路网。利用时空广义L系统对道路路网的形态结构进行建模,用其生成语言对车辆轨迹进行形式化描述,并结合动态灵活的数据结构设计道路路网的生成算法。相关案例分析表明该模型能够克服道路路网结构建模的同步、静态等缺点。2、车辆行驶轨迹的概率计算。通过对海量车辆轨迹序列数据进行挖掘分析,实现对车辆行驶路径的预测。具体研究方法如下:在时空广义L系统的基础上,结合离散马尔科夫链对车辆所处的状态建立数学模型,构建一个联合系统,将车辆轨迹序列变换为离散马尔科夫链的状态序列,从而运用离散马尔科夫链的转移概率给出计算车辆轨迹序列的概率公式。该工作将对道路交通事故起到很好的预警作用,也可以结合公安大数据在刑事侦查中起到从人到车再到案的研究判别分析作用。3、车辆类别挖掘算法。基于车辆历史轨迹数据,根据车辆的类型、车牌颜色以及它们的轨迹是否存在周期模式等特征,分别定义私家车、的士类以及公交车叁种对城市交通有着重要影响的出行方式车辆,并基于这些定义提出相应的挖掘算法。基于卡口视频监测点得到的大量车辆轨迹数据,以某个市某一周的车辆行驶数据来验证所提出来的车辆定义以及挖掘方法的有效性,该方法可以应用于对人们出行交通方式的相关研究。将车辆类别挖掘算法与兴趣点(Point of Interest,POI)相结合,以居民小区为例综合分析人们选择交通出行方式的潜在原因。(本文来源于《福建农林大学》期刊2019-04-01）
类别模型论文开题报告
（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：
校园欺负在中小学发生普遍,是影响儿童和青少年身心健康发展的重要风险因素。以往研究表明,欺负与受欺负在个体身上同时发生并随时间推移不断变化。理解二者的联合纵向发展轨迹对校园欺负和受欺负的预防和干预有重要意义。本研究首次通过为期四年的追踪研究,考察从儿童期过渡到青少年期,欺负与受欺负的联合发展轨迹、轨迹类别的性别和年级差异,以及各个轨迹类别欺负/受欺负具体形式(言语欺负/受欺负、关系欺负/受欺负、身体欺负/受欺负)的变化。来自合肥市的775名青少年参加了四次重复测量。第一次测量时的平均年龄为10.90岁,SD=1.12,男生占69.5%。结果表明,儿童欺负与受欺负存在四种不同的联合发展轨迹:卷入组(欺负与受欺负都随时间推移由低升到高,占总体7.6%)、抽离组(欺负与受欺负都随时间推移由高降到低,6.1%)、受欺负组(受欺负水平一直较高,而欺负水平则一直较低,13.2%)和非卷入组(欺负与受欺负一直保持着稳定低水平,73.1%)。男生更可能属于卷入组、抽离组和受欺负组;女生更可能属于非卷入组。轨迹类别不存在显着的年级差异。此外,对卷入组的受欺负而言,关系受欺负和身体受欺负在四年时间内不断上升,而言语受欺负一直保持着中等-稳定水平。对卷入组的欺负而言,叁种欺负亚类型均在四年时间内不断上升。其他轨迹类别的欺负和受欺负亚类型与总体趋势基本保持一致。这些结果表明,欺负与受欺负水平随时间推移不断变化且在不同的个体间存在较大的异质性;男生更多卷入欺负和受欺负;欺负与受欺负的亚类型基本保持着一致的发展趋势。研究结果对于校园欺负的预防和干预工作具有重要启示。
（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。
类别模型论文参考文献
[1].娄娅娅,覃巍.企业技术创新模式的类别、影响因素及选择模型研究[J].现代商贸工业.2019
[2].周月月,郑昊,梁一鸣,韩茹,王佳舟.从儿童期到青少年期欺负与受欺负的联合发展轨迹:平行的潜类别增长模型[C].第二十二届全国心理学学术会议摘要集.2019
[3].谭鑫,林碧霞,国礼亦.重复学习方式对知觉类别学习的影响——基于COVIS模型理论假设的探究[C].第二十二届全国心理学学术会议摘要集.2019
[4].戢晓峰,李德林.基于潜在类别的公路旅客群体细分模型[J].公路交通科技.2019
[5].张庆龙,何斯佳.多类别审计意见预测研究——基于SMOTE算法—BP神经网络模型[J].审计研究.2019
[6].栾海军,牛阳,何原荣,刘光生,章欣欣.融合地物类别信息的NDVI尺度转换模型构建及MOD13Q1产品真实性检验[J].测绘科学技术学报.2019
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[8].张占林,龚政,叶勒丹·马汉,妥小青,张燕.基于潜类别模型的男男性行为人群HPV感染风险分类研究[J].重庆医学.2019
[9].陈思为,唐立,罗霞,张年.基于潜在类别模型的网约车用户市场细分[J].综合运输.2019
[10].曾宪镔.道路路网的结构模型与车辆类别挖掘研究[D].福建农林大学.2019