导读:本文包含了方法依赖论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:神经网络,声阻,模型,结构,标签,关系,毒理学。
方法依赖论文文献综述
张华洲,王理国,刘娴,潘文筱,薛峤[1]（2019）在《计算/预测毒理方法中的结构依赖》一文中研究指出从简单计数不同基团的Free Wilson分析到基于复杂机器学习的人工智能预测模型,特定生物学层面的机制一致性是构效关系研究的先决条件。只有在这一原则下,方能假设具有同样生物学评价终点的化学物质符合结构相似则生物学响应相近这一关系。这种科学假设的潜台词是当其他影响因素都相同时,若结构相似的化学物质在生物体内的吸收、转化、分布、排泄特征相近,甚至其靶点选择和作用模式亦相同,则它们结构的差异是毒性差异的决定性因素。显而易见,越是复杂的评价终点,该假设越不容易满足。譬如,对化学品的特定激素受体结合常数而言,这属于分子间相互作用的评价,除了细胞内或者实验条件微环境的酸碱性等影响化学品形态的因素以外,假设条件完全满足,所建模型的高度结构依赖性可想而知。进一步将由于与该激素受体结合而导致细胞转录活性的变化等细胞层次的效应作为评价终点,可能存在的脱靶效应几率显着攀升,已有研究就曾指出即便是受体报告基因方法亦不能排除由于作用于蛋白酶等其他靶点而产生的机制误判和异常生物测试结果,这些均会降低针对这类评价终点建立的计算毒理预测模型的质量。而将评价终点放大到个体层面,化学品可作用的靶点和影响通路更多,不符合假设的情况更常见。从系统毒理学观念出发,对于发育毒性、生殖毒性等评价终点而言,现有的结构解析度是否足以区分复杂生物学网络不同响应模式所决定的机制差异仍然存疑。以交叉对照为例,早在2014年Thomas Hartung等就指出单纯依赖结构信息不足以实现方法的突破,需要使用包含生物信息的方法,而2019年已有研究成功将这一理念用于急性毒性的模型化研究中。但是,结构依赖性仍是从化学信息学出发的计算/预测毒理学方法和机制挖掘算法的基石,而体外测试等生物信息的融入则是其突破这一困境的可能途径。(本文来源于《中国毒理学会第九次全国毒理学大会论文集》期刊2019-09-17）
余晓丽,白振国,廖彬彬[2]（2019）在《一种不依赖于背衬的声学覆盖层声阻抗测试方法研究》一文中研究指出本文提出了一种在低频阻抗管中,采用改变声学覆盖层试件输出端负载的方式测量试件声阻抗特性的方法,相比与末端堵塞法,该测量方法更加简便和快速。本文主要在充水阻抗管中,对均匀试件及典型声学覆盖层试件进行了阻抗测量与分析,通过与理论结果的比对,以及对试件隔声量的预报等手段,验证测试方法准确可靠。(本文来源于《第十七届船舶水下噪声学术讨论会论文集》期刊2019-08-21）
马晓焉,梁昕鑫,霍毅欣[3]（2019）在《DNA组装效率的无偏差快速检验——基于qPCR而不依赖于转化的方法》一文中研究指出合成生物学正朝着大规模、复杂化的方向发展,这在很大程度上依赖于基因模块的高效组装。传统评估DNA组装效率(AE)的方法需要进行转化,整个过程耗时长达10 h,而且容易受到各种因素的干扰。为快速、可靠地测定组装效率,本研究建立了一种基于q PCR的不依赖于转化的测定方法,用连接上的片段占初始加入片段的比例表征组装效率,3 h即可完成测定。利用该方法测定了酶切连接、Golden Gate组装以及Gibson组装法的双片段或多片段组装效率,所得结果与菌落计数法表征的组装效率呈显着正相关。该方法消除了转化过程的随机性,降低了测定偏差,优于传统的菌落计数法。随后,用此方法研究了DNA片段末端的二级结构对组装效率的影响。结果显示,所有依赖于末端序列互补的组装技术,其组装效率主要受重迭序列整体性质的影响,而发夹结构可显着降低组装效率。这种基于qPCR的测定方法将促进DNA组装技术的发展,并有助于对组装效率影响因素的评估。(本文来源于《Engineering》期刊2019年04期）
潘小平[4]（2019）在《综合方法治疗酒依赖患者降低复饮率及延长复饮时间的效果分析》一文中研究指出目的研究综合方法治疗酒依赖患者降低复饮率及延长复饮时间的效果。方法选取该院2015年12月—2017年1月期间内诊治的87例酒依赖患者纳入研究,按照接受治疗方法的不同,将其分为两组,将42例采取综合方法治疗的酒依赖患者设为观察组,将45例给予常规治疗的患者设为对照组。比较两组的症状自评量表(SCL-90)、临床疗效、随访1年的复饮情况。结果对照组SCL-90因子总分(18.46±5.46)分,显着大于观察组SCL-90因子总分(16.61±5.73)分,差异有统计学意义(P<0.01)。对照组总有效率82.22%,显着低于观察组总有效率95.24%,差异有统计学意义(χ~2=8.476,P=0.004)。对照组随访6个月出现第1例复饮,复饮率为20.00%;观察组随访9个月出现第1例复饮,复饮率为7.14%,显着低于对照组,差异有统计学意义(P<0.01)。结论综合方法治疗酒依赖,能够显着改善患者的精神与心理状态,降低其复饮率,并延长复饮时间,从而提高临床疗效。(本文来源于《世界复合医学》期刊2019年08期）
窦帆,杨翠蓉,周小舟,王明哲[5]（2019）在《基于功能依赖网络分析方法的舰艇战时抢修决策》一文中研究指出对于舰艇的战时抢修,文章借助功能依赖网络分析方法 (FDNA)对受损舰艇各节点之间的功能依赖关系进行建模,同时基于抢修后舰艇上受损装备的性能随时间变化的趋势和特点,给出依据分得的抢修时间对抢修后受损装备的性能恢复进行定量化计算的函数,提出抢修决策的规则并进行验证,最终求得使受损舰艇效能增量最大的最优抢修方案。(本文来源于《中国修船》期刊2019年04期）
樊红日,刘玉生,钱波,杨雷,杨帼华[6]（2019）在《基于有限状态机的产品设计依赖动态建模及更新方法》一文中研究指出针对产品设计依赖模型仅表达静态依赖关系,模型结构难以实现自动更新这一问题,首先提出基于有限状态机的设计依赖建模方法,通过对依赖关系适用性和依赖模式进行显式表征,可实现依赖关系的动态表征,支持多层级依赖关系建模;通过对设计参数及依赖关系的特性进行类别划分,定义相应的拓扑层次,实现基于拓扑层次的依赖模型参数更新;并在固有依赖关系基础上定义依赖模式,实现基于依赖模式的依赖模型结构更新.最后以二连杆机器人为实例进行实验的结果表明,该方法能有效地支持多层次动态依赖关系建模,所构建的建模平台成熟,便于工程应用.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年05期）
郑剑,刘俊先,陈涛,李清韦[7]（2019）在《基于活动网络的体系能力依赖关系分析方法》一文中研究指出针对体系能力间的依赖关系,提出了一种基于活动体系能力建模方法,建立能力概念模型。建立活动网络,提出了基于活动环路的能力依赖关系分析方法。对能力依赖关系进行级别划分,来确定各能力之间的层次关系,对同一级别的能力关键度进行比较。(本文来源于《指挥控制与仿真》期刊2019年04期）
张春燕[8]（2019）在《基于概率依赖关系的命名实体识别方法研究》一文中研究指出在信息爆炸的大数据时代,如何从庞杂的数据中获取简单有效的信息显得日益重要。命名实体识别是在文本中定位和分类专有名词(例如人名、地名等)的手段。在中文领域,这类命名实体发挥着巨大的作用,因而将其更好的发现与提取是一项有意义的工作。文本数据具有上下文依赖关系,本文将数据作为随机变量的集合,挖掘随机变量中实体与其他信息的概率依赖关系。考虑到命名实体识别任务的特殊性,我们从依存句法分析和子序列分割入手,提出了对其算法的改进,本文主要工作如下:(1)提出了融合依存句法信息的神经网络结构以识别命名实体,通过单向信息的传递,得到与双向信息传递可以匹敌的效果。该方法考虑到将依存句法分析获得的句子中与物理位置无关的信息之间的语义关系作为特征以提高命名实体识别性能。提出将基于词语级别的依存句法分析转化为基于字符的依存句法信息,以获得更多的额外信息并减少错误的依存句法分析结果带来的影响。并引入树状长短期记忆神经网络,挖掘以依存句法分析表示的树状序列信息。(2)提出了神经网络与半马尔科夫条件随机场结合的命名实体识别方法,该方法将序列看成是一个个子序列的集合,并将子序列作为一个整体进行标记,解决了条件随机场中存在局部依赖的问题,从而使得最终的识别性能有所提高。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-05-01）
宋攀[9]（2019）在《基于标签依赖关系的多标签分类方法》一文中研究指出多标签学习广泛应用于文本分类、图像标注、视频语义注释、基因功能分析等问题。近年来,多标签学习日益受到学术界和工业界的关注,成为机器学习领域中的研究热点,并且取得了显着的进步。然而,多标签学习经常受到标签数量、标签之间依赖关系、标签缺失等影响,多标签学习仍然是一项极具挑战的研究。标签之间依赖关系是复杂且重要的因素,它的有效学习会丰富数据表示的内涵,对提升多标签分类性能产生重要作用。因此,多标签分类主要面临以下挑战:不同标签之间存在关联性,并且关联性存在较大差异;随着标签数量的增长,标签之间依赖关系变得复杂,并且面临时间和空间复杂度的挑战;以及标签依赖关系在标签缺失问题中的应用。本文针对上述问题提出了两种多标签分类模型,主要工作和贡献如下:提出了基于神经网络探究标签依赖全局关系的模型NN_AD_Omega。考虑到不同标签之间存在不同的相关性,本文构建了标签依赖全局关系矩阵来刻画标签之间的依赖关系。该矩阵关于主对角线对称,主对角线表示每个标签与自身的依赖关系,并且该依赖关系最强。NN_AD_Omega模型的优势在于在神经网络的顶层加入标签依赖全局关系矩阵,在输出层增强标签之间的知识共享。同时,标签之间依赖关系的学习通过充分挖掘数据内在本质特点得到,能够在出现样本部分标签缺失的情况时,弥补标签缺失所带来的误差,从而有效地提高预测标签信息的能力。在四个标准多标签数据集上的实验表明提出的算法能够探究标签之间的依赖关系和处理标签缺失问题,并且有效提升了多标签分类的性能。提出了基于监督主题模型探究标签依赖局部关系的模型BooMF_LLDA。随着标签数量的不断增长,构建标签依赖全局关系矩阵越来越庞大,矩阵更新的时间和空间复杂度越来越高。为了降低标签依赖关系矩阵的时间和空间复杂度,本文构建了标签依赖局部关系矩阵来刻画标签之间的依赖关系。该矩阵通过对数据-标签表示矩阵进行布尔矩阵分解得到,数据在隐标签空间的表示也可同时获得。该方法将数据-隐标签表示矩阵应用到监督主题模型中作为训练阶段隐主题分配的监督信息。监督主题模型为每个特征所分配的主题与该数据所拥有的隐标签一一对应。在两个标准多标签数据集上的实验表明提出的算法能够探究标签之间的依赖关系,并且有效提升了多标签分类的性能。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-05-01）
罗鑫,陈学华,张杰,蒋伟,孙雷鸣[10]（2019）在《基于依赖频率AVO反演的高含气饱和度储层预测方法》一文中研究指出常规的迭前或迭后反演得到的弹性参数对储层含气饱和度的敏感性很弱,较难识别高含气饱和度有效储层。为此,利用依赖频率的AVO反演得到的频散参数预测高含气饱和度的有效储层。首先引入Refutas公式,分析了饱和度对混合流体黏度的影响,结合动态等效介质理论和Wood公式,分析了含气饱和度对速度频散和衰减的影响;再基于f-μ-ρ反射系数公式,实现了依赖频率的AVO反演,并优选了敏感频散因子。结果表明:①不同流体的频散和衰减程度不同,并且依赖含水(含气)饱和度的变化;②优选的频散属性对流体储层具有很强的敏感性,且受背景干扰小,可以精确地刻画高含气饱和度储层的空间分布位置。(本文来源于《石油地球物理勘探》期刊2019年02期）
方法依赖论文开题报告
（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：
本文提出了一种在低频阻抗管中,采用改变声学覆盖层试件输出端负载的方式测量试件声阻抗特性的方法,相比与末端堵塞法,该测量方法更加简便和快速。本文主要在充水阻抗管中,对均匀试件及典型声学覆盖层试件进行了阻抗测量与分析,通过与理论结果的比对,以及对试件隔声量的预报等手段,验证测试方法准确可靠。
（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。
方法依赖论文参考文献
[1].张华洲,王理国,刘娴,潘文筱,薛峤.计算/预测毒理方法中的结构依赖[C].中国毒理学会第九次全国毒理学大会论文集.2019
[2].余晓丽,白振国,廖彬彬.一种不依赖于背衬的声学覆盖层声阻抗测试方法研究[C].第十七届船舶水下噪声学术讨论会论文集.2019
[3].马晓焉,梁昕鑫,霍毅欣.DNA组装效率的无偏差快速检验——基于qPCR而不依赖于转化的方法[J].Engineering.2019
[4].潘小平.综合方法治疗酒依赖患者降低复饮率及延长复饮时间的效果分析[J].世界复合医学.2019
[5].窦帆,杨翠蓉,周小舟,王明哲.基于功能依赖网络分析方法的舰艇战时抢修决策[J].中国修船.2019
[6].樊红日,刘玉生,钱波,杨雷,杨帼华.基于有限状态机的产品设计依赖动态建模及更新方法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[7].郑剑,刘俊先,陈涛,李清韦.基于活动网络的体系能力依赖关系分析方法[J].指挥控制与仿真.2019
[8].张春燕.基于概率依赖关系的命名实体识别方法研究[D].北京交通大学.2019
[9].宋攀.基于标签依赖关系的多标签分类方法[D].北京交通大学.2019
[10].罗鑫,陈学华,张杰,蒋伟,孙雷鸣.基于依赖频率AVO反演的高含气饱和度储层预测方法[J].石油地球物理勘探.2019
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