一、网络环境下样本库的定位（论文文献综述）
王昱人[1]（2021）在《CPS环境下异类信息融合技术应用研究》文中进行了进一步梳理信息物理融合系统（Cyber-physical system,CPS）是计算单元和物理对象在网络环境中高度集成交互而成的智能系统。安全性与安全监控问题是它正常运行的关键。随着技术发展,以震网攻击为代表的长期潜伏、擅长伪装、多种攻击混合进行的攻击事件使得在单一维度下进行安全监控的难度越来越大。需要通过多源信息融合,从时间和空间的不同的维度来扩展素材,从而更好的识别攻击事件。物理信息融合系统的现场环境由现场人员、物理设备以及信息系统组成。CPS具有异构异质、时空约束、领域相关等独特的特点,使得利用信息融合方法进行安全监控变得困难。尚未存在一套模型可以融合分析现场人员、物理设备以及信息系统所关联的所有安全信息。因此本文希望能构建这样一套能充分利用CPS环境下的各类安全相关信息的模型,从而可以更全面有效的监控系统的安全风险。由于系统出现的异常或安全问题不能一概而论,需要分层次、分类别地进行分析。所以本文首先对CPS环境下的多源异类安全监控设备或软件进行了分类和建模。并且将入侵检测消息交换格式（IDMEF）的应用场景进行扩展,从而统一了异类告警信息的格式。再提出了异常事件多级抽象模型（Multi-level abstract model of abnormal events,MLAMOAE）。该模型对异常事件进行了多级抽象划分,用于指导异类告警信息的融合分析,用于将安全监控问题划分为两类问题:“是否存在异常”与“存在什么样的异常”,从而可以更加清晰的认识并解决问题。基于这套模型,设计了一套异常风险评估流程,用于将“是否存在异常”与“存在什么样的异常”问题映射到D-S理论的识别框架,形成两种不同的评估方法和输出格式。并且规定了这两种评估方法之间如何进行转换。为了在CPS环境下实现该异常风险评估流程,提出了异类信息多级融合模型（Multi-level fusion model of heterogeneous information,MLFM）并通过仿真实验对模型的效果进行了验证。该模型通过多源异类信息融合的方法,综合分析来自不同时间、空间维度的信息,实现对系统安全风险的多维度、多层次地评估与检测。采用决策级融合的D-S证据理论实现对异类信息的融合判决,保障了模型的泛用性与可扩展性,可以方便的将新的信息来源加入或剔除融合模型。
周晓煜[2]（2019）在《基于遗传算法的ZigBee网络节点定位技术研究与应用》文中提出通信技术极速发展,互联网、移动互联网及物联网技术正广泛应用于人类生活中。如智慧城市、智能建筑、智慧物流、工业自动化、遥感勘测等众多领域充分运用了物联网技术。在应用场景中,通过网络节点获取传感器等设备数据信息,然后将数据信息发送到后台服务器进行存储、处理、分析是物联网系统的基本功能。同时掌握数据源位置信息,对节点定位及节点位置关系也成为物联网系统中的重要技术发展方向之一。在物联网系统本身具有的通信特征及没有额外投入硬件设施的基础上,获取节点精准的位置信息,进一步拓展了物联网应用范围,具有很重要的应用价值和市场价值。在物联网技术中,Zigbee（紫峰,一种低速短距离传输的无线网上协议）技术因具有价格低、功耗低、组网灵活等优点而被广泛应用,并且当前Zigbee技术系统普遍具备定位需要的基本硬件参数,可利用现有硬件设备实现精确定位功能。首先,本文针对物联网系统中定位需求,提出了基于Zigbee通信协议的物联网系统实现定位功能的方案。在综合考虑信号传输衰减、视距遮挡等多种因素的基础上,该定位方案利用节点间的接收信号强度（Receive Signal Strength Indication,RSSI）等参数进行数学建模计算距离值,以实现节点定位功能。而在定位网络系统中,散射引起的非视距传播（Non-line-Of-Sight propagating,NLOS）误差和测量误差等因素会导致定位精度不高等问题。其次,本文分析了利用节点间接收信号强度（Received Signal Strength Indication,RSSI）、到达时间（Time Of Arrival,TOA）、到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）、到达角度（Arrival of Angle,AOA）等参数对盲节点位置和散射体误差进行初步估计,并通过三边测距法、三角测距法、最大似然估计法等算法计算盲节点位置。接着,本文提出了运用最小二乘法及遗传算法优化结果集的思路,从初步定位结果集中找出最准确定位结果。遗传算法优化方案以常规定位系统获取的结果集为基础,建立初始种群,设计适应度函数,定义合适选优、交叉、变异等算子,经过多次迭代运算,找出逼近全局的最优解。文中结合实际应用场景运用MATLAB仿真系统定位过程,并对通过对最小二乘法与遗传算法运算前后的定位精度进行比对、分析给出初步验证结论。进一步,本文基于前述理论研究及仿真验证,在实际建筑施工现场人员定位项目中对提出的创新技术点进行了实际应用,并给出性能分析结果。最后,本文总结了研究应用的创新点,并提出了研究应用中的不足之处、优化方向和建议。
郭璇[3]（2019）在《测试床多粒度终端定制系统的研究与实现》文中研究指明互联网飞速发展,网络信息安全问题逐渐受到人们重视。近几年网络安全事件频发,使网络安全形势更加严峻。安全工具的开发测试、病毒木马的研究分析、攻击事件的还原复现等手段都可以有效地预防和解决网络安全事故,而这些技术从设计环节到测试环节,都必须被严格限制在一定范围内,来确保其不会对互联网造成巨大的危害或给人们带来难以估量的损失。网络测试床作为一种受控的试验平台,可以在模拟现实条件的环境中部署和测试这类技术。常见的网络测试床分为实体测试床、虚拟测试床和网络仿真测试床,实体测试床通过实体模拟技术实现,保证了网络测试床的真实性,却降低了网络测试床的复杂性,同时对成本有较高要求;虚拟测试床和网络仿真测试床通过虚拟化技术和网络仿真技术实现,在低成本的条件下,提升了复杂性,但真实性也大打折扣。本文设计的新型网络测试床构建方案,实现了虚实融合,将单粒度的实体测试床、虚拟测试床和网络仿真测试床结合使用,并能够自定义分配各类测试床所占的比例,可构建出同成本控制下更加真实的多粒度网络测试床,极大地缓解了同成本控制下网络测试床复杂性与仿真真实性之间的矛盾。新型网络测试床的构建对现有终端部署技术提出了新的要求和挑战。本文对各种部署技术进行优化,放大其优势并将其结合使用,针对不同种类的终端节点,采用更高效的部署实现方式,在自动化部署系统的同时,实现了定制化软件的部署和系统环境的配置,支撑了多粒度网络测试床的底层功能,并满足了测试床场景的多样化需求。本文的主要工作是组建新型网络测试床,设计多粒度终端系统方案,实现测试床多粒度终端系统中节点的自动化与定制化部署,包括自动向测试床终端节点安装定制操作系统、配置其系统环境及安装测试床场景所需应用软件、漏洞、安全工具等。本文设计了新型测试床的架构,提出了网络测试床多粒度终端定制系统的设计方案;优化已有的硬盘镜像复制还原技术、定制化远程网络部署技术,实现了终端节点的自动化与定制化部署;使用虚拟化技术、网络仿真技术支撑测试床虚拟节点和数模节点的功能;最后设计木马扫描测试床场景,并使用多粒度网络测试床终端部署技术实现该场景。
郭巳秋[4]（2019）在《基于TLD的粒子群目标跟踪理论与应用技术研究》文中认为一直以来目标跟踪技术都是计算机视觉、图像处理领域的研究热点,其在智能监控、视觉导航、智能交通、人机交互、国防侦察等领域具有重要应用价值。近三十年来,一直有大量的国内外研究学者在不断地研究改进目标跟踪算法。但是,由于跟踪过程中目标信息的复杂性、目标的随机性、背景干扰和目标遮挡等问题,目标跟踪技术仍然是一个很有挑战性的问题。目前虽然成熟的目标跟踪算法有很多种,但是大部分算法都需要特定的环境和应用的范围。尤其是应对广泛场景的跟踪问题一直没有强鲁棒性的算法被提出来,绝大多数方法都是局限在特定的环境里,还需要大量的研究。颜色特征和HOG特征是目标跟踪领域中应用极为广泛的两种目标特征,本文将加权颜色直方图和HOG特征相融合,并通过PCA降维作为目标特征,提高算法在光照条件变化,目标发生形变等情况下的跟踪鲁棒性;针对目标出现遮挡的情况,将粒子群算法应用到目标跟踪系统中,优化目标相似性函数,提出了基于特征融合的粒子群优化目标跟踪算法;并针对惯性权重调节机制存在的局限性,提出了改进的粒子群优化目标跟踪算法,在保证算法跟踪精确度的前提下,显着提高算法运算效率;本文系统地研究了TLD算法的各个环节,提出了基于TLD算法的粒子群优化目标跟踪算法,在跟踪模块,检测模块,学习模块分别进行改进,提高了算法在复杂情况下跟踪的鲁棒性。论文的主要研究内容和创新点有以下几部分:1.深入研究目标跟踪系统基础理论,研究分析了基于匹配跟踪算法的结构化组成,将其分解为目标特征提取以及相似性函数优化两部分结构。2.将加权颜色直方图和HOG特征相融合,并通过PCA降维作为目标特征,选用Bhattacharyya系数作为目标相似性度量,提出了颜色特征和HOG特征融合的目标跟踪算法。加权颜色直方图选用中心凸起单调递减的Epanechnikov核函数作为直方图权值,减弱目标边缘像素对目标特征的贡献,颜色特征对目标方向和形状的依赖较小,经实验验证对跟踪过程中目标出现形变等情况具有明显优势。HOG特征在光照变化的情况下,具有良好的稳定性,将两种算法相融合,发挥各自优势,提高算法在光照条件变化,目标发生形变等情况下的跟踪鲁棒性。3.将粒子群优化算法应用到目标跟踪系统中,提出基于特征融合的粒子群优化目标跟踪算法。粒子群算法具有很好的“多峰”搜索能力,当目标出现遮挡时,目标相似性函数也会出现“多峰”的情况,将两者结合起来,可以良好地解决目标出现遮挡的跟踪问题。通过实验证明,基于特征融合的粒子群优化目标跟踪算法可以有效完成“多峰”搜索,实现相似函数出现“多峰”时的目标精确定位。4.针对基于特征融合的粒子群优化目标跟踪算法中惯性权重调节机制的局限性,提出了改进的粒子群优化目标跟踪算法。首先,初始化算法参数,并确定目标区域;接着,本文提出粒子成熟度的概念,改进惯性权重的调节方法,可以根据种群中每个粒子的不同状态准确调整惯性权重;然后,更新粒子的位置和速度,更新种群的个体最优解和全局最优解;最后,粒子适应度值最大的位置被确定为目标。通过实验验证相较于自适应惯性权重调节机制的粒子群优化目标跟踪算法,改进的算法在保证跟踪精确度的情况下,减少了粒子的迭代次数,显着提高了算法运算效率。5.本文系统地分析TLD算法的各个环节,对跟踪模块,检测模块,学习模块分别进行改进,提出了基于TLD的粒子群优化目标跟踪算法。本文用基于特征融合的粒子群优化目标跟踪算法替代TLD算法中原来的跟踪模块,增强TLD算法在应对目标出现光照变化、非刚性形变、尺度变化、旋转、遮挡等情况下的跟踪鲁棒性;针对TLD算法中运算量较大的检测模块,提出一种自适应调节方差阈值的分类器,提高算法精度和运算效率;针对学习模块中在线学习样本更新的问题,引入样本删除机制,在跟踪过程中为样本库中正负样本分别设定一个数量阈值,当正负样本数都达到各自阈值时,便会启动样本删除机制。然后,对待分类进入样本库的图像块进行等级评价,删除对正负样本表征能力都较弱的图像块。最后,将样本库中的正负样本与当前目标进行相似度匹配,删除对当前目标表征能力低的样本。改进后的基于TLD算法的粒子群优化目标跟踪算法在跟踪准确性和运算效率上得到综合提高。实验结果证明,在应对目标发生光照变化、非刚性形变、尺度变化、旋转和遮挡等广泛场景下的跟踪问题时,基于TLD的粒子群优化目标跟踪算法与11种目前最先进的跟踪算法相比跟踪精度排名第一,比排名第二的DLSSVM算法跟踪精度提高了1.2%,改进的算法相较于原始TLD算法运算效率提高了25%。
刘蓓蕾[5]（2019）在《面向专业的高校图书馆教材信息组织与服务研究》文中研究说明随着信息化时代的到来,信息资源加速膨胀,势不可挡。面对迅猛增长、日新月异的信息环境,高校图书馆面临转型发展的机遇和挑战,文献资源需要整合,馆舍空间需要重构,信息服务需要创新。教材是教学的重要载体,是高校图书馆收藏的一类重要文献资源,开展面向专业分类的教材资源信息组织与服务研究具有现实意义和理论价值。教材文献是高校图书馆的一类特殊信息资源,在以往的实践中都是按照一般图书分类编目,缺乏所对应的课程信息和专业信息,一定程度上影响了学生和老师们对教材资源利用的充分性。本文应用文献调研法、系统论法、观察分析法、访谈法等研究方法,提出面向专业的教材信息组织策略,使高校图书馆教材资源功能得到更好的发挥;绘制教材服务蓝图,使高校专业的教学科研与教材循环利用得到更好的支持;设计教材服务模式,使高校教材信息用户能更好地贴近并利用资源。本文的主题是面向专业分类的高校图书馆教材资源信息组织与服务研究。立足于高校图书馆教材资源的现状,总结了目前存在的问题,并提出应用信息学与管理学的相关理论,设计适合高校信息用户需求的高校教材资源信息组织策略与服务范式。从学科专业视角入手,针对教材的应用范围和内容特征,设计组织体系、完善信息构建、优化管理方法、创新服务模式,为进一步拓展高校图书馆教材服务提供理论支撑。本文的研究内容主要包含以下四个方面:一、对现阶段高校图书馆教材资源现状进行梳理,分析其优势及需要改进的地方。二、开展基于信息构建理论的高校图书馆教材资源信息组织策略研究。三、开展基于全生命周期理论的高校图书馆教材服务研究并绘制服务蓝图。四、开展基于网络的教材服务模式研究。第一章为绪论,主要论述了论文的研究背景与意义、综述了国内外研究现状、提出了研究思路与内容、概括了研究方法与创新之处。第二章在信息构建理论的两个根本原则与四个核心内容的基础上,开展高校图书馆教材资源信息组织策略研究,包括对其三要素的分析以及在方法论的指导下构建高校图书馆教材资源信息组织体系,使其符合信息构建的基本原则,并体现高校图书馆教材建设以人为本的核心要求。第三章在全生命周期理论的基础上,开展高校图书馆教材资源服务研究,明确高校图书馆教材资源服务的内容、流程、和范式等环节,设计高校图书馆教材服务蓝图,揭示服务内部关系与外部联系,更直观的体现高校图书馆教材服务各阶段步骤与目标。第四章在对国内外高校网站调研的基础上,设计了教材服务网站的基础架构与组织方式,高校图书馆教材服务应当构建基于教材阅览室和网络平台的O2O模式,基于身份认证的B2C模式,基于共享理念的C2C模式。第五章为总结和展望,在对本文做出总结对基础上提出了目前研究的不足之处及有待进一步完善的地方。
司海宁[6]（2019）在《面向移动云安全的异构数据源样本采集系统》文中指出随着手机应用广泛地进入人们的生产和生活,各种移动端病毒也呈现出越来越复杂和多样化的趋势。在这样严峻的安全形势下,传统的反病毒方式已无法应对日益增长的安全威胁。受限于移动终端性能的限制,传统的在PC端依赖病毒库进行特征代码扫描等方式不适合用于保障移动应用的安全性,取而代之的是云安全技术,由云服务端实现移动应用的安全检测。由于上传文件消耗用户流量,且移动应用云安全系统面向所有用户,不适合每次都将终端的APK上传至云端扫描。现有的移动端云安全技术实现方式如下:通过海量爬取市场上的移动应用,建立一个APK样本库,在云服务端对样本库抽取特征并进行安全分析扫描,生成报告,当用户安装APK时客户端抽取其文件信息与样本库进行特征匹配,以保障用户所安装应用的安全性。这就使得移动云安全技术需要从市面上的应用市场获取海量APK样本。这面临着两个问题急待解决:首先是数据源的异构问题,目前的移动应用市场数量众多,且每个市场的规模不同,样本存储结构不同,获取样本的途径不同,还存在各种广告和无效文件使得样本质量参差不齐。这些数据源的异构性使得样本的获取非常的困难,而且样本的质量难以保证。然后是数据源的不稳定性问题,由于移动应用市场会不断地进行更新,其页面架构,页面逻辑,域名,样本获取方式等都会随着时间的推移不断地改变,这为设计并构建一个长期稳定的移动应用样本获取系统带来巨大的挑战。针对这样的状况,本文设计并实现了面向移动云安全的异构数据源样本采集系统,以解决由于数据源异构性带来的样本获取困难和质量难以保证的问题,以及由于数据源不稳定性带来的挑战。·针对数据源异构性问题:本文设计了一个分布式的异构数据获取器,该获取器通过针对不同市场,进行不同的爬虫设计以解决异构数据源样本获取方式的差异性问题,并通过一个定时调度模块对爬虫的生命周期进行管理。同时,本文还设计了一个可根据负载弹性扩容的有效性过滤器,该过滤器通过对获取器获取到的样本进行合法性验证和去重操作,实时过滤掉无效的样本,以解决因数据源异构造成的样本质量难以保证的问题。·针对数据源不稳定性的问题:本文设计了一个数据源稳定性验证器,该稳定性验证器通过对异构数据获取器及有效性过滤器的运行状态,以及对每个应用市场样本获取量,进行实时和历史数据的追踪,以解决数据源不稳定性的问题,当数据源改动或失效,无法提供稳定样本增长的时候,开发人员能够实时地获取反馈,即时地修正数据获取模块和过滤器模块。本系统现已上线,部署并运行在AWS的EC2环境下,每日自动地从三十多个移动应用市场获取数据,并稳定地为样本库提供8000至9000个有效的新增样本。
林子瑶[7]（2019）在《孟晚舟事件中的网络爱国主义情绪影响因素及表达分析》文中提出网络舆论是网民情感和态度的即时表达,网络情绪是网络舆论分析和监测的重要指标。近年来,在层出不穷的爱国事件中,网民们通过线上表达爱国情感,发表爱国言论,甚至参与网络爱国集群行为,借以维护国家利益和民族尊严。网络爱国主义是新时期爱国主义的重要体现,网民在网络上发表爱国主义舆论,抒发爱国情感时需要科学的引导,尤其是面对涉及国家利益、民族利益和公民权利的突发事件时。然而,爱国主义在社会主流价值观的追捧下,加之互联网表达的隐匿性、多元性、自由性和去中心化,很容易使得网民在网络中进行爱国主义的网络表达时为自己的行为附上合理的标签,走入情绪的误区,甚至出现极端化的爱国情绪表达。本文结合网络事件发展阶段对网络爱国主义情绪进行研究,探究网络爱国主义情绪的分布状况、影响因素以及文本表达特征。在研究方法上,本文采用了案例分析法和内容分析法,以“孟晚舟事件”为案例进行数据收集和分析,对网络爱国主义情绪的影响因素和情绪特征进行聚焦,将事件发展阶段划分为高峰期-发酵期-第二高峰期-消退期,在此基础上探究微博性质、主题、情绪倾向和发博时间四个因素对网络爱国主义情绪的影响。研究结果表明,网民爱国情绪的表达方式呈现出多样化的特点,消极情绪成为了此次事件中的主导情绪。另外,微博性质、主题、情绪倾向和发博时间四个因素均对网民的爱国主义情绪产生影响,且四个因素在影响强度上具有差异。本研究旨在补充相关研究成果,为用科学的方式进行网络舆论检测和网络情绪管理,塑造和谐安全的网络环境,建设网络强国提供一个新的视角,继而抛砖引玉。
罗文兴[8]（2018）在《面向教育机器人的室内定位研究》文中认为随着人工智能、通信技术、网络技术和电子元器件等领域快速发展,基于相关领域的技术成果研发并具有提供丰富智能教育服务的教育机器人成为了教育信息技术领域热点研究课题。教育机器人在许多应用情景中,需要进行自身的位置发现或对目标物体位置的定位才能为服务对象提供智能教育服务。当教育机器人在室外时,可以利用全球卫星导航定位系统（GNSS）为其提供相关的定位服务。但是,关于教育机器人的室内定位目前还没有成熟的解决方案。由于无线信号受到建筑物、室内物体,人为活动和信号干扰等不利因素影响,基于教育机器人的室内定位研究已经成为了一个难题。许多的科研院所、高校、企业等都投入了资源研究室内定位,以及在教育机器人上的应用。面向教育机器人的室内定位需要在复杂的室内环境中实现,以便教育机器人能够提供各种智能服务。单一的室内定位技术已经不能很好地满足这样的服务需求,选用多种定位技术进行融合定位教育机器人就很有必要。随着WiFi的应用普及,使用教育机器人的室内环境中大多有WiFi信号。另一方面,由于物联网的广泛应用,RFID技术也得到了推广。在兼顾成本、适应性及应用推广的前提下,本研究结合WiFi和RFID技术,提出了一种有效的面向教育机器人室内无线指纹融合定位的解决方案;为了能够对室内活动的教育机器人进行更好的定位,本文提出了一种有效的异构无线网络空间布局方案,通过粗细指纹结合,融合WiFi和RFID无线指纹定位技术;本文提出了基于RSS能势场导航路由决策定位算法,实现了教育机器人在室内多场景中基于定位服务的应用。本文主要创新点及贡献如下:（1）在无线网络空间布局设计中,本文提出了异构无线网络布局思路,在WiFi网络覆盖的大区域,利用三角形结构布局无线接入点（AP）;在RFID网络覆盖的小区域,提出了利用多种多边形组合而成的结构布局电子标签（Tag）方案。地面标签布局采取了多粒度指纹结合的布局方式,根据不同定位精度需要可调整指纹粒度间隔。（2）在不同区域获取的数据可能会受到各种干扰因素影响,导致信号特征发生变化,因而采集RSS的数据不能直接用于教育机器人的定位,本文提出了一种有效的数据均值叠加平滑处理方法,首先对每一个采样点的独立AP进行RSS均值叠加并进行平滑处理,在每一个采样点上获取相对优化的RSS均值;其次在其他AP覆盖区域的每个采样点上对RSS信号进行均值平滑处理,在不同定位区域对不同AP的RSS信号进行叠加再均值平滑处理,获取在不同区域的RSS数据分布特征;最后根据不同AP的RSS均值数据进行联合定位。（3）基于电子标签布局的导航定位研究,本文提出了基于RSS能势场导航路由决策定位算法,通过算法实现了教育机器人自主导航到指定的服务位置。（4）本论文研究的室内定位方法成功应用于本团队研发的三款教育机器人,是构成它们自主避障、测距和路径规划的能力的关键技术。
胡书杰[9]（2018）在《基于人机交互的用户行为模拟系统设计与实现》文中指出随着计算机技术的普及和网络空间安全重要性的提高,国家、企业、机构对技术演练和测试等的需求越来越大,网络测试床是满足这些需求的关键技术。在网络测试床中,仿真的用户行为是构成虚拟网络环境真实性的重要条件。近年来,新型网络测试床对用户行为模拟的需求越来越丰富,传统的基于消息回放和人工脚本的方法在可扩展性、真实度、自动化程度等方面已越来越不能满足需求。此外,业内也缺乏对模拟行为逼真度的评估方法。本文设计实现的用户行为模拟系统将有助于解决这两大问题。首先,为明确用户行为模拟系统的需求,本文从系统的功能性需求、非功能性需求以及整体业务流程展开了分析,明确了系统的角色及各功能运行的过程和关系。然后,本文研究了对真实用户行为的表述建模方法。为弥补传统基于消息录制与回放方法在可读性、可配置性、鲁棒性等方面的缺陷,本文对人机交互过程进行了分析,设计了基于状态-操作行为链的行为轨迹表述方法及相应的数据采集程序。为解决传统脚本编程方法中人工设计操作规则或有限状态机模型过程繁琐、自动化程度低、可扩展性差的问题,本文基于行为状态图模型,设计了状态、操作匹配方法,实现了基于用户行为轨迹的行为状态图自动生成,该行为状态图描述了桌面应用的操作和状态转移规则。其次,针对模拟行为真实度评估的问题,本文研究了基于鼠标键盘操作的身份认证与识别模型,通过操作行为的身份同源性来评估行为模拟的真实度。在对身份认证与识别模型的研究中,本文设计了基于残差网络和微会话决策融合框架的模型,并与传统机器学习模型进行了对比。实验结果显示,本文设计的模型的性能在多数任务下超过了传统模型。再次,针对不同场景的行为模拟问题,本文设计了多种会话行为生成方法和两类键鼠操作模拟方法,采取会话驱动操作的框架来有效利用行为数据和模型。为满足网络测试床对行为复现、定制、控制、仿真的需求,本文设计了多种会话行为生成方法。为实现键鼠操作行为的逼真模拟,本文提出了基于采样的击键类操作模拟方法和基于模板变换的移动类操作模拟方法,并对鼠标移动操作模拟方法进行了真实度评估试验,结果显示其达到了较高的真实度。最后,本文设计实现了基于上述技术的用户行为模拟原型系统,并对系统的关键数据处理流程进行了性能测试。系统各模块功能正常,数据采集程序的后台采集性能良好,用户行为建模模块的数据处理速度较快。总的来说,系统能够满足实际应用时的功能需求和处理性能需求。
刘宇[10]（2017）在《面向创新思维培养的高校数字化课程设计研究》文中提出创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑。创新思维是当今社会大学生生存、发展所应具备的重要思维特质。随着国家教育信息化发展及高校数字化课程建设的不断推进,如何基于高校数字化课程的设计与实施,发展当代大学生的创新思维,逐渐成为教育领域广大研究者及实践者所共同关注的焦点。扎根高校数字化课程建设的真实境脉,着眼大学生创新思维培养与发展的现实需求,本研究在大量文献梳理与分析的基础上,采用定性与定量相结合的研究策略,综合文献研究法、内容分析法、问卷调查法、访谈法等研究方法,力求探索可以切实促进高校大学生创新思维发展的高校数字化课程设计的具体方法与策略。首先,对高校数字化课程学习现状及需求进行了调查;然后,基于数字化课程设计开发理论及创新思维发展理论,构建了面向创新思维培养的高校数字化课程设计模型;以模型为根据,确定了高校数字化课程设计的具体内容与方法;在此基础上,设计并实施了面向创新思维培养的《机械设计》数字化课程案例;最后,通过问卷调查法及访谈法,验证了高校数字化课程实施的效果及高校数字化课程设计对大学生创新思维发展的积极作用。整个研究过程大致可分为四个部分:一、构建了面向创新思维培养的高校数字化课程设计模型基于对创新思维、数字化课程等核心概念的界定及相关文献的梳理与分析,以创新思维发展、数字化课程开发相关理论及模型构建原则等为指导,把握当今高校数字化课程学习现状及课程开发的价值定位和现实需求,构建了包含“定义学习产出、反向课程设计、支持与激励设计”三个层次及九个具体环节的高校数字化课程设计模型,以求明晰数字化课程设计支撑学生创新思维发展的逻辑理路。二、阐述了面向创新思维培养的高校数字化课程设计的内容与方法基于高校数字化课程设计模型,从内容选取与分类、教学方法的选择、学习任务设计、学习活动设计、学习资源设计、学习评价设计、学习支持与激励设计七个方面系统阐述了高校数字化课程设计的具体内容与方法,为数字化课程设计案例的具体开发提供框架支撑。三、设计了面向创新思维培养的《机械设计》数字化课程以《机械设计》课程为例,以数字化课程设计内容与方法框架为指导,通过对其进行课程现状分析、需求分析、学习产出定义、反向课程设计、支持与激励设计等过程,设计了面向创新思维培养的《机械设计》数字化课程。四、分析了面向创新思维培养的高校数字化课程的实施效果基于面向创新思维培养的《机械设计》数字化课程的实施,通过问卷调查法、访谈法收集课程实施效果数据,使用SPSS等数据处理软件及质性分析方法,对收集的课程实施效果数据及材料进行处理与分析。最终,依据结构变量之间的相关分析、创造性思维的回归方程分析等方法发现,数字化课程设计内容与方法对大学生创新思维发展呈正相关关系;任务、活动、教学方法三个课程设计要素对创新思维发展影响显着;数字化课程的结构与内容选择也对学生创新思维发展表现出明显的影响。不仅验证了面向创新思维发展的高校数字化课程实施的有效性,而且说明了高校数字化课程设计对大学生创新思维发展的积极作用。一定意义上,可以为面向创新思维培养的数字化课程设计方面的研究与探索,提供一定的理论借鉴和实践参照。
二、网络环境下样本库的定位（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、网络环境下样本库的定位（论文提纲范文）
（1）CPS环境下异类信息融合技术应用研究（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 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 CPS模型与面临的安全风险 |
| 1.2.2 多源异类信息融合 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关技术理论 |
| 2.1 CPS环境下安全监测技术简述 |
| 2.1.1 物理信息异常监测技术 |
| 2.1.2 入侵检测技术 |
| 2.1.3 人脸识别技术 |
| 2.2 多源异类信息融合算法 |
| 2.2.1 信息融合算法分类 |
| 2.2.2 多源异类信息融合算法的选择 |
| 2.2.2.1 特征级融合算法对比分析 |
| 2.2.2.2 决策级融合算法对比分析 |
| 2.2.3 D-S证据理论基本概念 |
| 2.2.4 D-S理论融合规则的选择 |
| 2.3 其他相关算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 异类信息多级融合模型 |
| 3.1 目标分析 |
| 3.2 场景建模 |
| 3.2.1 信息源 |
| 3.2.1.1 信息源的分类 |
| 3.2.2 告警信息格式规范化 |
| 3.2.2.1 入侵检测消息交换格式(IDMEF) |
| 3.2.2.2 统一告警信息类 |
| 3.2.3 异常事件多级抽象模型 |
| 3.2.3.1 异常事件多级抽象模型 |
| 3.2.3.2 异常事件的类别/证据的类别 |
| 3.2.4 异常风险评估流程 |
| 3.2.4.1 MLFM模型中异常风险评估流程 |
| 3.2.4.2 “证据”格式 |
| 3.2.4.3 “异常事件风险评估信息”格式 |
| 3.3 异类信息多级融合模型 |
| 3.3.1 算法模型结构 |
| 3.3.2 预处理并缓存 |
| 3.3.3 告警-证据映射阶段 |
| 3.3.4 同类证据融合阶段 |
| 3.3.5 异类信息融合阶段 |
| 3.3.6 时域融合阶段 |
| 3.3.7 事件响应和评估反馈 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 仿真实验设计与结果分析 |
| 4.1 多源异类信息融合系统结构 |
| 4.2 仿真实验设计 |
| 4.2.1 仿真实验方案 |
| 4.2.2 数据来源 |
| 4.2.3 网络信息源选择与处理 |
| 4.2.4 物理信息源选择与处理 |
| 4.2.5 人员信息类信息源选择与处理 |
| 4.3 仿真分析和结果展示 |
| 4.3.1 单个信息源检测效果 |
| 4.3.1.1 网络信息源检测效果 |
| 4.3.1.2 基于异常检测的物理信息源检测效果 |
| 4.3.1.3 基于参数状态估计的物理信息源检测效果 |
| 4.3.1.4 人员信息类信息源源检测效果 |
| 4.3.2 同类证据融合阶段效果验证 |
| 4.3.2.1 多种融合判决方式效果对比 |
| 4.3.3 异类信息融合阶段效果验证 |
| 4.3.4 单判决周期内复合攻击场景检测效果验证 |
| 4.3.5 时域融合阶段检测效果验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（2）基于遗传算法的ZigBee网络节点定位技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景与意义 |
| 1.2 Zigbee定位研究现状 |
| 1.2.1 Zigbee技术发展 |
| 1.2.2 Zigbee定位技术研究现状 |
| 1.2.3 Zigbee定位技术存在的不足 |
| 1.3 本文研究内容及贡献 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第二章 Zigbee定位原理及优化分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Zigbee网络介绍 |
| 2.2.1 Zigbee技术发展 |
| 2.2.2 Zigbee技术简介 |
| 2.2.3 Zigbee网络技术的特点 |
| 2.3 Zigbee网络定位技术分析 |
| 2.3.1 Zigbee定位网络体系 |
| 2.3.2 节点信号强度 |
| 2.3.3 参数估计 |
| 2.3.4 定位基本算法 |
| 2.3.5 Zigbee网络测距模型 |
| 2.3.6 定位应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 最小二乘法和遗传算法概述 |
| 3.1 最小二乘法概述 |
| 3.1.1 LSM原理介绍 |
| 3.1.2 LSM定位模型描述 |
| 3.2 遗传算法概述 |
| 3.2.1 遗传算法简介 |
| 3.2.2 GA形式化定义 |
| 3.2.3 GA的特点 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于遗传算法的Zigbee定位研究 |
| 4.1 定位模型设计 |
| 4.2 算法算子设计 |
| 4.3 算法流程优化 |
| 4.4 语言描述 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于GA的 Zigbee定位仿真与分析 |
| 5.1 环境及参数设置 |
| 5.2 定位仿真 |
| 5.2.1 LSM优化定位仿真 |
| 5.2.2 GA优化定位仿真 |
| 5.3 GA优化定位分析 |
| 5.3.1 定位误差对比分析 |
| 5.3.2 参考节点数量对误差的影响 |
| 5.3.3 收敛速度 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 面向建筑施工现场人员定位的实际应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 人员定位系统概要 |
| 6.3 定位系统设计 |
| 6.3.1 定位标签设计 |
| 6.3.2 定位网络布局 |
| 6.3.3 信标协议设计 |
| 6.3.4 定位计算 |
| 6.3.5 LSM与 GA优化定位对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附件 |
（3）测试床多粒度终端定制系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和目的 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与目标 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 测试床需求分析及相关技术 |
| 2.1 测试床设计需求 |
| 2.2 测试床架构设计 |
| 2.3 基础设施层设备需求分析 |
| 2.4 平台层功能需求分析 |
| 2.5 场景层需求分析 |
| 2.6 测试床部署相关技术 |
| 2.6.1 节点自动化部署 |
| 2.6.2 虚拟化技术 |
| 2.6.3 网络仿真技术 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 多粒度终端定制系统的方案设计 |
| 3.1 存储集群搭建 |
| 3.1.1 实体节点镜像文件池构建 |
| 3.1.2 虚拟节点镜像文件池构建 |
| 3.1.3 数模节点镜像文件池构建 |
| 3.2 实体节点分簇部署技术 |
| 3.3 虚拟节点免密部署技术 |
| 3.4 数模节点网络互通技术 |
| 3.5 调度保障技术 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多粒度终端定制系统的详细设计 |
| 4.1 资源池 |
| 4.1.1 计算资源池 |
| 4.1.2 数据资源池 |
| 4.2 实体节点部署设计 |
| 4.3 虚拟节点部署设计 |
| 4.4 数模节点部署设计 |
| 4.5 测试场景 |
| 4.5.1 场景设计 |
| 4.5.2 扫描工具设计 |
| 4.5.3 扫描工具运行过程 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 测试床终端节点部署 |
| 5.1 资源池 |
| 5.2 终端系统环境配置 |
| 5.3 木马扫描场景创建 |
| 5.4 木马扫描场景生成 |
| 5.5 实体节点部署细节 |
| 5.6 虚拟节点部署细节 |
| 5.6.1 自动应答配置文件修改 |
| 5.6.2 虚拟节点自动化部署 |
| 5.7 数模节点部署细节 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 测试结果 |
| 6.1 结果展示 |
| 6.2 对比评测 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于TLD的粒子群目标跟踪理论与应用技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 相关领域的研究现状 |
| 1.2.1 目标跟踪的研究现状 |
| 1.2.2 粒子群算法的研究现状 |
| 1.2.3 TLD算法的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 目标跟踪系统基础理论 |
| 2.1 目标跟踪系统组成 |
| 2.2 常用目标跟踪算法 |
| 2.2.1 边缘跟踪 |
| 2.2.2 峰值跟踪 |
| 2.2.3 Mean-shift跟踪 |
| 2.2.4 粒子滤波跟踪 |
| 2.2.5 匹配跟踪 |
| 2.3 基于匹配跟踪算法的结构化组成 |
| 2.3.1 目标特征提取与相似性度量 |
| 2.3.2 相似性函数优化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 颜色特征与HOG特征融合的目标跟踪算法 |
| 3.1 颜色特征与HOG特征融合 |
| 3.1.1 目标的颜色特征 |
| 3.1.2 目标的HOG特征 |
| 3.1.3 颜色特征与HOG特征融合 |
| 3.2 目标相似性度量 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于特征融合的粒子群优化目标跟踪算法 |
| 4.1 粒子群算法 |
| 4.1.1 粒子群算法的数学模型 |
| 4.1.2 粒子群算法的流程与实现 |
| 4.1.3 粒子群算法的收敛性与参数选择 |
| 4.1.4 粒子群算法与其他智能算法的比较 |
| 4.2 基于多特征融合的粒子群优化目标跟踪算法 |
| 4.2.1 粒子群算法参数选择 |
| 4.2.2 基于多特征融合的粒子群优化目标跟踪算法流程 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 改进的粒子群优化目标跟踪算法 |
| 5.1 粒子群算法中惯性权重调节机制存在的局限性 |
| 5.2 改进的粒子群优化目标跟踪 |
| 5.2.1 改进的粒子群优化方法 |
| 5.2.2 改进的粒子群优化目标跟踪流程 |
| 5.3 改进的粒子群优化目标跟踪算法实验结果与分析 |
| 5.3.1 改进跟踪算法定性分析 |
| 5.3.2 改进跟踪算法定量分析 |
| 5.3.3 改进前后跟踪算法运算效率比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于TLD模型的粒子群优化目标跟踪算法 |
| 6.1 Tracking-Learning-Detection跟踪模型 |
| 6.1.1 TLD模型的跟踪模块 |
| 6.1.2 TLD模型的检测模块 |
| 6.1.3 TLD模型的学习模块 |
| 6.2 基于TLD模型的粒子群目标跟踪算法的检测模块 |
| 6.3 基于TLD模型的粒子群目标跟踪算法的检测模块 |
| 6.3.1 TLD 算法分类器的局限性 |
| 6.3.2 自适应调节方差阈值的分类器 |
| 6.3.3 实验结果与分析 |
| 6.4 基于TLD模型的粒子群目标跟踪算法的学习模块 |
| 6.4.1 TLD算法在线样本更新问题 |
| 6.4.2 引入样本删除机制的学习模块 |
| 6.4.3 实验结果与分析 |
| 6.5 基于TLD模型的粒子群目标跟踪算法流程 |
| 6.6 基于TLD模型的粒子群目标跟踪算法实验结果与分析 |
| 6.6.1 改进跟踪算法定性分析 |
| 6.6.2 改进跟踪算法定量分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 论文主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（5）面向专业的高校图书馆教材信息组织与服务研究（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 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究述评 |
| 1.2.1 国内相关研究 |
| 1.2.2 国外相关研究 |
| 1.2.3 相关研究述评 |
| 1.3 研究思路与内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法与创新 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究创新 |
| 第二章 高校图书馆教材信息组织 |
| 2.1 信息构建理论概述 |
| 2.1.1 信息构建背景 |
| 2.1.2 信息构建定义 |
| 2.1.3 信息构建根本原则 |
| 2.1.4 信息构建核心内容 |
| 2.2 高校图书馆教材信息组织概况 |
| 2.2.1 现状分析 |
| 2.2.2 必要性与可行性 |
| 2.2.3 优势及不足 |
| 2.3 高校图书馆教材信息组织策略 |
| 2.3.1 高校图书馆教材信息组织原则 |
| 2.3.2 基于信息构建理论的教材信息组织三要素 |
| 2.3.3 基于信息构建理论的教材信息组织方法 |
| 2.4 高校图书馆教材阅览室信息组织 |
| 2.4.1 组织系统：收集与分类 |
| 2.4.2 标识系统：编目 |
| 2.4.3 导航系统：排架 |
| 2.4.4 检索系统：索引 |
| 2.5 高校图书馆教材服务网站的信息组织 |
| 4.4.1 教材网站组织系统 |
| 4.4.2 教材网站导航系统 |
| 4.4.3 教材网站标识系统 |
| 4.4.4 教材网站检索系统 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 高校图书馆教材服务设计 |
| 3.1 教材服务概况 |
| 3.1.1 教材服务理论基础 |
| 3.1.2 教材服务现状 |
| 3.1.3 教材服务创新 |
| 3.2 教材阅览室服务 |
| 3.2.1 专业教育 |
| 3.2.2 参考比较 |
| 3.2.3 宣传展示 |
| 3.2.4 样本收藏 |
| 3.3 教材循环利用服务 |
| 3.3.1 晒书会与图书漂流 |
| 3.3.2 组织机构 |
| 3.3.3 服务内容 |
| 3.3.4 服务评估 |
| 3.4 教材服务蓝图 |
| 3.4.1 服务蓝图理论 |
| 3.4.2 教材阅览室服务蓝图 |
| 3.4.3 教材循环利用服务蓝图 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 高校图书馆教材服务模式 |
| 4.1 服务模式概述 |
| 4.2 教材服务网站调查 |
| 4.3 教材服务网站的基础架构 |
| 4.4 基于网络的教材服务模式 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）面向移动云安全的异构数据源样本采集系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 移动端安全研究状况 |
| 1.3 相关工作 |
| 1.3.1 样本获取技术 |
| 1.3.2 病毒检测技术 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.4.1 分布式异构数据获取器 |
| 1.4.2 有效性过滤器 |
| 1.4.3 数据源稳定性验证器 |
| 1.5 本文的组织结构 |
| 第二章 技术综述 |
| 2.1 Scrapy |
| 2.2 xpath |
| 2.3 sqlalchemy |
| 2.4 RabbitMq |
| 2.5 Celery |
| 2.6 Boto3 |
| 2.7 Prometheus |
| 2.8 Grafana |
| 2.9 Anslble |
| 2.10 本章小结 |
| 第三章 面向移动云安全的异构数据源样本采集系统的需求分析 |
| 3.1 项目整体概述 |
| 3.2 系统的功能性需求分析 |
| 3.2.1 异构数据获取 |
| 3.2.2 样本质量保障 |
| 3.2.3 数据源稳定性验证 |
| 3.3 系统的非功能性需求分析 |
| 3.3.1 易用性 |
| 3.3.2 可靠性 |
| 3.3.3 安全性 |
| 3.3.4 维护性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 面向移动云安全的异构数据源样本采集系统的设计 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.1.1 系统的设计目标 |
| 4.1.2 系统整体架构设计 |
| 4.2 系统的详细设计 |
| 4.2.1 异构数据获取器的设计 |
| 4.2.2 有效性过滤器设计 |
| 4.2.3 数据源稳定性验证器的设计 |
| 4.2.4 数据库设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 面向移动云安全的异构数据源样本采集系统的实现 |
| 5.1 异构数据获取器的实现 |
| 5.1.1 分布式爬取的实现 |
| 5.1.2 去重功能的实现 |
| 5.1.3 自动化调度功能的实现 |
| 5.1.4 代理池功能的实现 |
| 5.2 有效性过滤器的实现 |
| 5.3 数据源稳定性验证器的实现 |
| 5.3.1 指标的选取和实现 |
| 5.3.2 指标存储 |
| 5.3.3 数据可视化 |
| 5.3.4 slack和webhook实现告警 |
| 5.4 自动化运维的实现 |
| 5.4.1 ansible自动化运维工具 |
| 5.4.2 supervisor进程管理工具 |
| 5.4.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 简历与科研成果 |
| 致谢 |
（7）孟晚舟事件中的网络爱国主义情绪影响因素及表达分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 第2章 相关概念辨析 |
| 2.1 爱国主义与网络爱国主义 |
| 2.2 网络爱国主义与网络民族主义 |
| 2.3 情绪与网络情绪 |
| 第3章 研究问题与研究方法 |
| 3.1 研究问题 |
| 3.2 研究方法 |
| 第4章 网络爱国主义事件中的情绪发展阶段 |
| 4.1 孟晚舟事件梳理 |
| 4.2 网络舆论状况 |
| 4.3 事件网络影响力阶段划分 |
| 4.4 网络情绪发展阶段划分 |
| 4.5 孟晚舟事件影响下的情绪特征 |
| 第5章 网络爱国主义事件中的情绪表达 |
| 5.1 影响因素独立性检验 |
| 5.2 影响因素的描述性分析 |
| 第6章 研究结论、局限与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 建议与对策 |
| 6.3 研究局限与展望 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）面向教育机器人的室内定位研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究的目的和意义 |
| 1.4 研究内容与创新 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 第2章 定位技术理论基础及误差分析方法 |
| 2.1 定位技术概述 |
| 2.1.1 室外定位技术 |
| 2.1.2 室内定位技术 |
| 2.2 室内定位技术的理论基础 |
| 2.2.1 参数化室内定位方法 |
| 2.2.2 非参数化室内定位方法 |
| 2.3 定位误差分析方法 |
| 2.3.1 参数化室内定位精度影响因素 |
| 2.3.2 制约现有非参数化室内定位精度的因素 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 教育机器人室内WiFi指纹定位研究 |
| 3.1 WiFi定位基本理论基础 |
| 3.1.1 WiFi技术概述 |
| 3.1.2 WiFi网络结构 |
| 3.1.3 WiFi网络定位 |
| 3.2 WiFi指纹算法研究 |
| 3.3 WiFi网络布局研究 |
| 3.4 WiFi指纹地图的构建探讨 |
| 3.5 室内多场景下WiFi指纹数据库的构建 |
| 3.5.1 WiFi指纹数据库构建场景选择 |
| 3.5.2 WiFi指纹定位场景布局 |
| 3.5.3 离线阶段RSS指纹栅格建立 |
| 3.5.4 离线阶段RSS数据采集 |
| 3.5.5 离线阶段RSS数据建库数据处理探讨 |
| 3.6 WiFi指纹室内多场景定位研究 |
| 3.6.1 无障碍细长场景 |
| 3.6.2 宽敞又极少障碍物的场景 |
| 3.6.3 宽敞但有极多障碍物的场景 |
| 3.7 实验效果分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 教育机器人室内RFID指纹定位研究 |
| 4.1 RFID定位基本原理 |
| 4.1.1 阅读器定位 |
| 4.1.2 标签定位 |
| 4.2 RFID指纹定位投影位置定位研究 |
| 4.2.1 投影区域Tags的布局 |
| 4.2.2 教育机器人信号采集方法 |
| 4.2.3 信号处理方法的研究 |
| 4.2.4 基于投影位置的定位实验及效果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 WiFi+RFID定位技术融合定位教育机器人研究 |
| 5.1 融合定位的优势分析 |
| 5.2 WiFi+RFID融合定位在投影区域定位研究 |
| 5.2.1 WiFi定位技术特性 |
| 5.2.2 RFID定位技术特性 |
| 5.2.3 WiFi+RFID融合定位 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 定位技术在教育机器人室内服务中的应用 |
| 6.1 教育机器人室内应用服务需要面对的问题 |
| 6.2 教育机器人平台建设 |
| 6.2.1 教育机器人基础平台框架 |
| 6.2.2 研发的教育机器人平台 |
| 6.3 定位技术在多种教学场景下的应用 |
| 6.3.1 定位技术在展厅的应用 |
| 6.3.2 定位技术在教育机器人自主充电中的应用 |
| 6.3.3 定位技术在教育机器人投影推送服务中的应用 |
| 6.3.4 定位技术在教育机器人语音交互中的应用 |
| 6.3.5 定位技术在教育机器人扫码链接云平台中的应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 论文研究总结 |
| 7.2 下一步研究和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）基于人机交互的用户行为模拟系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 选题背景及研究意义 |
| 1.2.1 选题背景 |
| 1.2.2 课题研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状与分析 |
| 1.3.1 用户行为模拟技术的研究现状 |
| 1.3.2 行为身份鉴别技术的研究现状 |
| 1.3.3 研究现状总结 |
| 1.4 本文主要研究内容和组织结构 |
| 第2章 用户行为模拟系统需求分析 |
| 2.1 用户行为模拟技术简介 |
| 2.2 用户行为模拟系统功能性需求 |
| 2.2.1 角色分析 |
| 2.2.2 系统使用者需求 |
| 2.2.3 系统管理和运维人员需求 |
| 2.2.4 行为数据源用户需求 |
| 2.3 用户行为模拟系统非功能性需求 |
| 2.4 用户行为模拟系统业务流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于人机交互的用户行为表述模型 |
| 3.1 人机交互行为分析与表述模型设计 |
| 3.1.1 人机交互行为轨迹及其链式表达 |
| 3.1.2 状态转移知识与行为状态图模型 |
| 3.2 数据处理与行为轨迹提取 |
| 3.2.1 数据采集项 |
| 3.2.2 行为轨迹提取 |
| 3.3 基于行为轨迹的行为状态图生成 |
| 3.3.1 状态的定义与相似性计算 |
| 3.3.2 操作的定义与相似性计算 |
| 3.3.3 异常行为规则的过滤与预防 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于操作同源性的行为真实度评估模型 |
| 4.1 行为真实度评估方法与相关背景 |
| 4.1.1 行为真实度的评估方法与思路 |
| 4.1.2 模型性能指标介绍 |
| 4.1.3 实验数据集介绍 |
| 4.2 基于鼠标行为的身份鉴别模型研究 |
| 4.2.1 现有鼠标行为模型介绍 |
| 4.2.2 基于移动单击操作的鼠标行为模型实现 |
| 4.2.3 基于残差网络的端到端鼠标行为模型设计 |
| 4.2.4 鼠标行为模型的实验与分析 |
| 4.3 基于键盘行为的身份鉴别模型研究 |
| 4.3.1 现有键盘行为模型介绍 |
| 4.3.2 基于残差网络的端到端键盘行为模型设计 |
| 4.3.3 键盘行为模型的实验与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 会话驱动操作的行为模拟方法设计 |
| 5.1 行为模拟的需求与方案设计 |
| 5.1.1 行为模拟的应用场景需求 |
| 5.1.2 行为模拟框架与方案设计 |
| 5.2 面向多种场景的会话行为生成 |
| 5.2.1 基于行为模板的可定制行为播放 |
| 5.2.2 基于图路径搜索的会话行为轨迹调控 |
| 5.2.3 基于序列生成模型的逼真会话生成 |
| 5.3 细粒度逼真鼠标键盘操作模拟 |
| 5.3.1 操作目标的定位方法 |
| 5.3.2 基于采样的击键类操作合成方法 |
| 5.3.3 基于模板变换的移动类操作合成方法 |
| 5.3.4 基于消息插入的鼠标键盘操作执行 |
| 5.3.5 鼠标移动操作模拟的实验与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 用户行为模拟系统设计与实现 |
| 6.1 用户行为模拟系统架构设计 |
| 6.1.1 系统总体结构 |
| 6.1.2 系统软件架构 |
| 6.2 用户行为模拟系统功能模块设计 |
| 6.2.1 系统整体功能结构设计 |
| 6.2.2 用户行为数据采集器设计 |
| 6.2.3 用户行为建模模块设计 |
| 6.2.4 用户行为模拟模块设计 |
| 6.3 用户行为模拟系统实现 |
| 6.3.1 用户行为数据采集器实现 |
| 6.3.2 用户行为建模模块实现 |
| 6.3.3 用户行为模拟模块实现 |
| 6.4 用户行为模拟系统测试 |
| 6.4.1 系统测试环境 |
| 6.4.2 行为数据采集器性能测试 |
| 6.4.3 用户行为建模模块性能测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（10）面向创新思维培养的高校数字化课程设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一、研究的缘起 |
| (一)研究背景 |
| (二)问题提出 |
| 二、研究目标与内容 |
| (一)研究目标 |
| (二)研究内容 |
| 三、研究方法与思路 |
| (一)研究方法 |
| (二)研究思路 |
| 四、研究意义 |
| (一)理论意义 |
| (二)现实意义 |
| 五、论文框架 |
| 第一章 研究基础 |
| 一、核心概念 |
| (一)课程 |
| (二)课程设计 |
| (三)在线开放课程 |
| (四)数字化课程 |
| (五)创新思维 |
| 二、创新思维发展的基础理论研究 |
| (一)创新思维本体结构及特征研究 |
| (二)创新思维发展的影响因素研究 |
| (三)高校创新思维培养的相关研究 |
| 三、数字化课程设计的常用理论支撑 |
| (一)社会建构学习理论 |
| (二)活动理论 |
| (三)教学交互理论 |
| 四、高校数字化课程发展与研究现状 |
| (一)国外高校数字化课程发展与研究现状 |
| (二)我国高校数字化课程建设与发展现状 |
| (三)我国高校数字化课程设计的研究现状 |
| (四)对我国数字化课程设计现状相关思考 |
| (五)研究反思 |
| 第二章 我国高校数字化课程学习现状调查 |
| 一、调研设计 |
| (一)调研目的 |
| (二)调研工具 |
| 二、调研实施 |
| (一)调查对象 |
| (二)调查过程 |
| 三、数据分析 |
| (一)数据统计 |
| (二)相关分析 |
| 四、调研结论 |
| (一)课程目标设计还需强化价值引领 |
| (二)课程内容设计还需加强实用导向 |
| 第三章 面向创新思维培养的高校数字化课程设计模型构建 |
| 一、模型构建的价值定位 |
| (一)创新思维的特征及其表现 |
| (二)创新思维培养的价值内涵 |
| 二、模型构建的理论依据 |
| (一)后现代课程理论 |
| (二)情境学习理论 |
| (三)成果导向教育理论 |
| (四)原型启发理论 |
| (五)问题解决模型理论 |
| 三、模型构建的基本原则 |
| (一)以遵循课程设计原理为起点 |
| (二)以培养学科创造能力为核心 |
| (三)以创设复杂问题情境为抓手 |
| (四)以支持复杂概念建构为基础 |
| (五)以促进多维深度交互为关键 |
| (六)以促进长远迁移应用为重点 |
| 四、面向创新思维培养的“三层次—九环节”数字化课程设计模型 |
| (一)层次一:定义学习产出 |
| (二)层次二:反向课程设计 |
| (三)层次三:支持与激励设计 |
| 第四章 面向创新思维培养的高校数字化课程设计的内容与方法 |
| 一、内容选取与分类 |
| (一)内容选取 |
| (二)内容分类 |
| 二、教学方法的选择 |
| (一)“提问-关联-应用”式讲授法 |
| (二)示范样例及案例教学法 |
| (三)发展问题教学法 |
| 三、学习任务的设计 |
| (一)任务与问题的关系解析 |
| (二)学习任务设计的理论依据 |
| (三)学习任务分类设计 |
| 四、学习活动的设计 |
| (一)促进知识获取 |
| (二)支持问题发现 |
| (三)问题解决训练 |
| (四)创新思维训练 |
| 五、学习资源设计 |
| (一)资源设计的经验之塔 |
| (二)资源设计的原则 |
| 六、学习评价的设计 |
| (一)过程性评价设计 |
| (二)结果性评价设计 |
| 七、学习支持与激励设计 |
| (一)处理可预见的误解和错误 |
| (二)提供适当的反馈 |
| (三)采用JiTT教学法 |
| (四)脚手架设计 |
| (五)分段激励设计 |
| 第五章 面向创新思维培养的《机械设计》数字化课程设计 |
| 一、《机械设计》数字化课程设计现状分析 |
| (一)研究对象的选取 |
| (二)课程分析框架的设计 |
| (三)课程前端分析 |
| (四)课程设计分析 |
| (五)结果分析 |
| 二、《机械设计》数字化课程设计的需求分析 |
| (一)企业与高校课程教学的需求 |
| (二)学生课程学习的现实需求 |
| (三)工程科技人才培养的需要 |
| (四)“双创”对数字化课程建设的需求 |
| 三、定义学习产出 |
| 四、反向课程设计 |
| (一)课程前端分析 |
| (二)内容选取与分类 |
| (三)教学方法选择 |
| (四)学习任务设计 |
| (五)学习活动设计 |
| (六)学习资源设计 |
| (七)学习评价设计 |
| 五、学习支持与激励设计 |
| (一)常见错误处理 |
| (二)学习支持设计 |
| 第六章 面向创新思维培养的《机械设计》数字化课程体验效果 |
| 一、调研设计 |
| (一)调研目的 |
| (二)调研假设 |
| 二、调研实施 |
| (一)调研对象 |
| (二)问卷设计 |
| (三)访谈提纲设计 |
| 三、调研分析 |
| (一)调研问卷分析 |
| (二)访谈分析 |
| 四、调研结论 |
| (一)问卷结论分析 |
| (二)访谈结论分析 |
| (三)研究结论 |
| 第七章 研究结论与展望 |
| 一、研究成果与结论 |
| (一)构建了面向创新思维发展的高校数字化课程设计模型 |
| (二)阐述了面向创新思维培养的高校数字化课程具体内容与方法 |
| (三)验证了高校数字化课程设计模型及方法有助于创新思维的发展 |
| 二、研究创新 |
| (一)从创新思维培养的视角对高校数字化课程进行整体设计 |
| (二)提出面向创新思维培养的高校数字化课程设计原则和理论模型 |
| (三)将怀海特的智力发展阶段理论与数字化课程的混合学习活动相结合 |
| 三、研究不足 |
| (一)“三层次九环节”数字课程设计模型还有待更多的实践检验 |
| (二)对数字化课程中创新思维培养的评价指标体系构建还需加强 |
| 四、研究展望 |
| (一)完善高校数字化课程设计模型 |
| (二)完善高校数字化课程设计框架 |
| 参考文献 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
| 附录 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
| 致谢 |
四、网络环境下样本库的定位（论文参考文献）
- [1]CPS环境下异类信息融合技术应用研究[D]. 王昱人. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]基于遗传算法的ZigBee网络节点定位技术研究与应用[D]. 周晓煜. 华南理工大学, 2019(06)
- [3]测试床多粒度终端定制系统的研究与实现[D]. 郭璇. 湘潭大学, 2019(02)
- [4]基于TLD的粒子群目标跟踪理论与应用技术研究[D]. 郭巳秋. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2019(08)
- [5]面向专业的高校图书馆教材信息组织与服务研究[D]. 刘蓓蕾. 江苏大学, 2019(02)
- [6]面向移动云安全的异构数据源样本采集系统[D]. 司海宁. 南京大学, 2019(06)
- [7]孟晚舟事件中的网络爱国主义情绪影响因素及表达分析[D]. 林子瑶. 厦门大学, 2019(08)
- [8]面向教育机器人的室内定位研究[D]. 罗文兴. 华中师范大学, 2018(01)
- [9]基于人机交互的用户行为模拟系统设计与实现[D]. 胡书杰. 哈尔滨工业大学, 2018(02)
- [10]面向创新思维培养的高校数字化课程设计研究[D]. 刘宇. 东北师范大学, 2017(05)