一、数字人体的连续与离散动态系统和随机性（论文文献综述）
封乃丹[1]（2020）在《面向复杂时变信号分析的动态神经网络模型与算法研究》文中研究表明时变信号分析和处理一直以来都是模式识别领域的一个热点和难点。随着感知技术、物联网技术的快速发展,对时变信号变化特征的准确分析和时频信息的充分利用变得日益重要。动态神经网络具有很强的的辨识和学习能力,能够逼近任何非线性输入输出关系,在信号处理中有重要的价值和作用。本文针对若干领域中复杂时变信号的分析问题,根据时变信号所呈现的分布特征和结构性质,以及在不同实际环境下具有的复杂性、不确定性、非平稳性、含噪声等特点,融合深度学习理论和信号时频分析技术,开展面向复杂时变信号分析的深度动态神经网络模型与算法的研究。因此,本文研究具有重要的理论意义和应用价值。论文完成的主要工作和创新点如下:（1）针对可反映一个短时间片段内的信息变化、具有多变性、不稳定性并含噪声等特点的短时变信号的特征提取和分类问题,提出了一种深度小波循环卷积神经网络（DWRCNN）模型与算法。DWRCNN模型可融合小波变换和软阈值处理对信号时频特征的捕获能力、循环神经网络对时间序列变化特征的学习与记忆能力,以及卷积神经网络对大规模数据集的学习性质和分类机制,对短时复杂信号的模式识别具有良好的适用性。（2）针对具有连续性、非平稳性和无限性的单通道长时变信号分析问题,提出了一种多特征融合的长短期记忆网络（ILSTM）模型与算法。ILSTM模型增加了对信号多尺度特征的提取和融合分析机制,能够同时兼顾对长时变信号广域特征和局域特征的学习,具有对特征信息关联和长短时特征变化的记忆能力,可进行在线学习与预测。（3）针对具有不稳定、不精确、不完整、含噪声等各种不完备信息的非周期性多通道长时变信号分类问题,提出了一种T-S过程神经网络（TSPNN）智能分析模型与算法。TSPNN模型融合了过程神经网络对时变信号的处理能力与T-S模糊分类机制,可实现专家经验知识的嵌入,具有对样本集的自适应学习能力,适用于小样本集建模。（4）针对样本分布不均匀、多模态、具有随机性分布特征的周期性多通道长时变信号分析问题,提出了一种概率计算过程神经网络（PCPNN）智能分析模型与算法。PCPNN模型可融合过程神经网络时变信息的处理机制和贝叶斯决策规则,所建立的算法综合了动态时间规整、C均值聚类和BP算法,能够集成信号类别的特征知识,模型参数少,适用于小样本、不均衡数据集的建模分析。本文针对上述诸多问题提出了一系列动态神经网络模型和算法,能够提取复杂时变信号的本质特征和变换规律,在机制上具有良好的针对性和适用性。实验验证了本文各模型的可行性与有效性。
冯广宇[2]（2020）在《基于混沌模糊计算的动态手势交互研究》文中进行了进一步梳理随着“中国制造2025”对于工业智能化、网络化、信息化的不断要求,人机交互中的信息传达方式日益呈现出多维度、多模态、关联结构复杂且数量级巨大等特点,这些都对传统人机交互技术提出了新的挑战。自然动态手势作为人类现实生活中常用的交互方式之一,它具有潜在的自然性、高效性以及多维性,正满足了日益增长的复杂多维信息交互需求。自然手势交互平台不仅可以提高工业数据信息的交互效率,更能增加操作人员的交互舒适程度,降低平台构建的运营成本,符合自然交互的未来发展方向。动态手势交互研究的核心在于复杂时空轨迹信息的语义化处理,手势所传递的交互信息也具有隐喻性、模糊性和个性差异化等特点,所以动态手势交互研究的关键问题可以归纳为:人手姿态数据的获取;独立手势间稳定边界条件的建立;统一特征预估模型的构建;交互语义模型构建及语义连续性划分等方面。针对上述问题,本文从混沌理论角度整体构建手势的动力学模型,综合研究动态手势交互的相关问题。重点对单目摄像头手势运动轨迹提取、关键帧检测、动态手势轨迹的混沌动力学特征提取、以及模糊交互模型设计等几个关键问题展开研究。具体研究工作如下:1)针对手势姿态获取中的逐次状态估计问题,构建了基于手势运动图像序列的卷积姿态机用于动态跟踪人手运动状态,从普通摄像头中捕捉到手部重要关节点的三维坐标点信息,进而通过卡尔曼滤波模型优化人手节点坐标运动轨迹获取的准确性,实现了人手关键节点运动坐标轨迹的获取及去噪优化。2)针对曲率角、几何中心点等描述性变量难以构建准确的手势运动特征方程的问题,提出基于混沌动力学假设的手势特征建模方法,通过高维重构手势运动轨迹的混沌相空间来构建混沌特征因子矩阵。提出假设动态手势的运动模型可以模拟为一个特定类型的混沌动力学系统;基于手势运动系统的混沌吸引子结构建立由混沌特征因子组成的特征矩阵;最终通过多种统计学习分类器验证混沌特征矩阵的表征能力。实验结果表明,凌空书写手势在分类器中的最高准确率可达到96.6%,基本证明混沌动力学研究假设的可能性。3)针对连续手势中各动作间边界条件难以确定,目标手势序列与过渡手势序列难以分割的问题,提出了基于混沌确定性检验的符号频谱时序分割算法。建立了基于定量速度缓冲区的目标手势检测规则用于筛选用户的目标手势动作;针对凌空书写手势的符号频谱分析,提出了基于统一符号频谱波形的弹性窗口检测算法用于连续手势动作分割。实验结果表明,凌空连续书写手势的分割识别率平均达到93.7%。4)针对虚拟装配场景中手势交互信息结构复杂,用户认知负担重的问题,提出了凌空手势模糊交互模型。首先通过用户可猜测性实验建立了凌空手势交互语义集。基于手势交互动作片段的时空关联性,分别基于Levenshtein距离和Trie树结构建立了手势语义信息的模糊逻辑推理及模糊片段索引关系。最终虚拟场景中的凌空手势交互实验结果证明模糊交互方案能有效的帮助用户建立相关的交互动作联想,减轻用户的记忆负担,打破了交互场景间的信息孤岛效应。论文验证了针对动态手势的混沌动力学研究的可能性,拓展了连续手势识别的特征工程思路,丰富了凌空手势模糊交互的模型算法。综合量化方程和质性分析两种系统研究方法,为动态手势交互场景提供了理论创新和技术支持。
杨帆[3]（2020）在《面向随机多对象动态系统的深度生成式模型》文中指出现实世界中的动态系统通常由多个存在随机性交互影响关系的对象组成。建模和预测此类多对象动态系统的行为通常较为困难,因为其各个组成对象间的复杂相互作用和联合演化过程难以被有效形式化。本文提出了两种使用图神经网络对随机多对象动态系统进行深度生成式建模的方法。在第一种方法中,我们提出了关系式状态空间模型,其在状态空间模型的框架下使用图神经网络建模多个相关对象的交互影响关系和联合状态转移;在第二种方法中,我们提出了条件式图规整化流模型,其在规整化流的框架下使用在时间维度上并行化的图神经网络建模多对象多步轨迹的联合分布中对象间的依赖。通过图神经网络与深度生成式模型的紧密融合,关系式状态空间模型提供了一种在多对象动态系统建模中利用关系信息的灵活方式,而条件式图规整化流模型提供了一种联合预测多对象未来多步轨迹的高效方式。两种模型的有效性在合成和实时序列数据集上得到了实验验证。
李望舒[4]（2019）在《离散混沌同步方法及在加密传输系统的应用研究》文中认为混沌系统有着对初始值极其敏感性,不可预测性,非周期性,确定性等天然特性,可达到加密或隐匿的效果,混沌同步理论研究也不断深入,如果能充分利用混沌性能,在加密的同时同步传输,是混沌保密通信领域需要解决的问题。本文开展离散混沌同步方法及在加密传输系统的应用研究,其研究目的是构造易实现、新结构的离散混沌同步方法及加密传输系统,为数字混沌同步技术及应用奠定基础,促进混沌保密通信的实用化进程。本文针对离散化混沌系统同步问题开展研究。根据连续混沌系统的Lyapunov稳定性理论和Euler法离散理论,证明了Euler法离散系统稳定性定理,依据该定理推导了基于驱动-响应方法、主动-被动方法、自适应方法的离散化混沌同步算法。提出了一种混沌离散化自适应同步方法的控制器,设计了一种基于自适应同步方法控制器的混沌语音遮掩加密传输系统。本文在离散化混沌同步基础上,进一步开展离散混沌同步系统的研究,分别提出了Grassi–Miller、广义Hénon超混沌非线性反馈同步控制器,结构简单,同步收敛速度快。提出了广义Hénon超混沌参数自适应控制器,在参数未知混沌系统同步应用中起着重要作用。并基于离散混沌同步方法,设计了基于锯齿混沌图像加密传输系统。本文针对加密传输的安全性,构造了一种新3D离散超混沌系统,该混沌系统的初值与待加密的语音信号的哈希值有关。加密不同语音信号时,混沌系统产生序列不同,基本达到“一次一密”的效果,使无法通过加密特殊的明文语音,达到利用密文破解混沌序列的目的。设计了基于多状态变量的新3D离散超混沌系统,分别参与同步、序列加密与遮掩保密的级联加密传输系统中,实现了更好的同步效果与安全加密性能。
曾岩[5]（2019）在《基于高斯过程自回归学习的人体运动意图理解及下肢外骨骼主动柔顺性研究》文中提出针对人体运动功能增强和重建的各类助力/助行外骨骼机器人已经应用于助老助残、康复医疗和国防军事等领域。该类人机系统通过生物、计算、控制、机械等技术的有机融合与深度协作、人机物理接触实现人体和可穿戴设备的有机协作,达到实时感知、动态控制、人机共融和信息服务等目的。然而其与人体运动的自然和谐仍不可能,并一直是该领域公认的热点和难点。因此,本文以高斯过程自回归模型为基础,探究人体连续运动在时间序列上的内在关联特性;集成演进系统理论,应对人体运动的不规则性,从而实现人体运动意图自然、快速和准确的理解,在此基础上提升人体-外骨骼系统主动柔顺性。具体地,本文从肌电信号（EMG信号）特征提取出发,通过应用Hill骨骼肌模型和半唯象模型,建立人体-外骨骼耦合动力学模型,进而构建了可以用于人体运动意图理解的状态空间模型;基于人机力交互接口,利用高斯过程自回归模型实现多源信息融合;通过应用演进系统理论,针对系统输入中生理信号的不稳定性和人体运动的不规则性,增强系统的适应性,实现了对人体运动意图的精确识别和理解;开发了用于EMG特征提取的卷积神经网络,提出了基于混合深度学习的外骨骼智能控制策略,并完成了初步的主动柔顺性控制实验。本文的主要研究工作和成果可以归纳为以下几个方面:一、EMG信号特征提取算法研究。针对人体-外骨骼系统对EMG信号特征提取实时性的需求,为提高特征提取算法的计算效率,从信号相图入手,分析椭圆特征中长轴与坐标轴夹角的变化规律,将相对复杂的椭圆面积的计算转化为较为简单的椭圆外接矩形面积的计算。在保证提取精度的前提下,大幅提升了算法的计算效率。并借助深度学习方法,以EMG信号经过短时傅里叶变换的结果为输入,利用卷积神经网络,实现了对信号特征提取算法效果的进一步提升,二、人机力交互接口与人体-外骨骼系统状态空间模型的建立。针对现有人体-外骨骼系统模型中忽略了交互力对系统影响的不足,基于包括Hill模型和半唯象模型在内的骨骼肌生物力学模型,构建了基于关节前向动力学模型及人机交互力产生模型的系统状态空间模型。进一步,针对生物力学模型本身参数数量过多、获取困难且对人体状态变化十分敏感的不足,分别对状态方程和测量方程应用高斯自回归过程和神经网络方法,增加系统的灵活性和自适应性;并在此基础上利用无迹卡尔曼滤波实现系统闭环预测,最终完成对人体关节运动角度和角速度的学习和预测。三、基于演进系统和高斯自回归过程的人体运动意图理解。针对以肌电信号为基础的人体运动意图理解系统中EMG信号的不稳定性和人体运动的不规则性,借助演进系统理论,利用高斯过程非线性自回归模型揭示人体连续运动的内在关联特性,并通过检测预测结果中误差和置信区间的大小,在系统动态特征发生变化时通过对信息数据集中元素的更新,实现模型对系统概念漂移的有效抑制,完成系统动态特征的实时自适应。在此基础上,针对人体运动意图研究中关节角度和关节力估计等重点难点环节,构建了从EMG信号到关节力/力矩,以及从EMG信号、交互力信号到关节角度的自回归模型,实现其在不规则运动模式下的学习和预测。四、基于混合深度学习的外骨骼柔顺性研究。针对人体-外骨骼系统难以实现自然交互的问题,首先基于建立的人体-外骨骼耦合动力学模型,确立人机交互阻尼为判断人机系统柔顺性水平的另一个评价标准;进而借助深度学习算法,利用卷积神经网络,从EMG信号的短时傅里叶变换结果中提取得到肌肉的激活水平,结合人机交互力,运用基于演进系统理论的高斯过程自回归模型,通过结合参数模型和非参数模型的优势,实现对人体运动意图的精确预测;并在此基础上,构建基于混合深度学习的外骨骼主动柔顺性控制策略。通过自制的信号采集系统与下肢外骨骼机器人,完成对提出方法有效性的初步验证。
朱萌萌[6]（2019）在《基于勒贝格采样的随机系统最优控制研究》文中进行了进一步梳理随机动态系统和勒贝格采样系统在通讯网络、柔性制造、人工智能、军事指挥管理、生产生活等各个领域有着广泛的应用,是学习和优化领域科学者的研究热点。虽然,每个领域的科学研究对系统结构都有着各自的问题描述。但是,大多数研究方法都是围绕系统的最优性能为出发点,即寻找“最优策略”对系统性能进行优化。在性能势理论的基础上,本文将采用勒贝格采样技术,针对随机系统的优化问题进行策略研究。结合前人的观点,本文主要做了以下三方面的工作:1.针对随机动态系统的最优控制问题,采用策略迭代的方法进行求解。首先,基于性能势理论和反馈控制系统的最优性方程,给出了模型问题的策略迭代算法。然后,结合MATLAB仿真环境,在不需要辨识系统所有参数的情况下,运用该算法中的策略评价,可以从构造的样本路径上估计性能势。最后,实施策略改进以寻到最优策略来优化系统性能。2.针对勒贝格采样系统的最优控制问题,利用马尔可夫决策过程中的时间集结方法进行求解。首先,基于上一个工作中的最优控制问题的一般模型,给出了勒贝格采样系统的数学模型。然后,结合勒贝格采样技术、时间集结法、策略迭代算法和解析法对该模型进行求解,可以得出系统的最优性能以及相应的最优策略。最后,将勒贝格采样系统与传统的周期采样系统作比较,通过MATLAB仿真对比,得出勒贝格采样方法不仅可以改善系统性能,也能减小系统资源消耗。从而,在某种程度上解决了该类系统的“维数灾”问题。3.针对上述两类系统的优化问题,结合强化学习技术,解决了离散事件动态系统的最优控制问题。首先,基于样本路径和Q学习技术,给出了一阶连续时间随机动态系统的优化算法。然后,在性能势的基础上,引入一种在线策略迭代方法,又称SARSA算法,来求解该类系统的最优控制问题。最后,通过数值算例,与周期采样作比较,基于勒贝格采样的策略明显优于周期采样的策略。因此,勒贝格采样的方法更适用于实际的控制系统。
赵钰[7]（2019）在《水下油气生产系统的动态可靠性研究》文中研究指明水下油气生产系统是海洋油气开采中的重要的生产系统。随着海洋油气资源油和天然气的开采向更深的海洋推进,对水下油气生产系统的要求也日益增高。处于海洋环境中的水下油气生产系统受着极其复杂的环境载荷,如果发生故障,将会给整个油气田企业带来巨大的经济损失,并可能导致极大的环境问题。因此水下油气生产系统的可靠性尤为重要。本文以水下油气生产系统的动态可靠性分析作为主要研究课题,分别从流动和设备的角度研究水下油气生产系统的动态可靠性问题。为了研究水下油气生产系统的动态可靠性问题,简单介绍了本文研究的水下油气生产系统及其主要设备,并且介绍了流动路径中容易发生失效的主要位置、主要的失效形式及其失效机理,给出了常见的失效形式的常用动力学模型。同时给出了本文的可靠性数据来源。采用恒定的气体流量、液体流量和油藏压力作为边界条件,假设理想气体的前提下,建立了水下油气生产系统的简化模型,即井筒-管道-立管模型。利用油管、管道和立管段中的气相和液相的质量守恒律得到本文的六态模型。计算了管道部分的气液两相的质量分数及密度,在只考虑液相的情况下计算了管道的摩擦压力损失,根据流入边界条件计算了管道部分的平均液体质量分数,从而得到了本文的管道流动模型;根据理想气体定律计算了立管顶端的压力,结合立管中平均液体体积分数、平均混合速度及混合物的平均密度等,使用与管道相关相同的摩擦系数计算了立管中的摩擦压力损失,从而得到了本文的立管流动模型;假定从储层到井的产量为线性关系,结合井内的平均液体体积分数、液体平均表面流速和与前面相同的摩擦系数等计算了井内摩擦造成的压力损失,从而得到了本文的井筒流动模型。至此建立出本文的水下生产系统的流动模型,最后用OLGA模拟对所建模型进行了验证。在水下生产系统流动模型的基础上,建立了有两井输入的水下生产系统流动网络模型。用表示网络中的压力节点的节点和代表井、节流阀和管道的路径建立了流网络模型,并用不同的指数来表示这些节点和路径。通过质量守恒、流量的流入和流出、压降等约束得到出水下生产系统的流动网络模型。用OLGA建立出水下生产系统网络模型对前面所建的模型进行验证,并根据模拟结果作出流动分析。在水下生产系统的流动模型和水下生产系统流动网络模型的基础上,加入了水下生产系统的主要生产设备的动力学模型,并且考虑了阀门的冲蚀和腐蚀的影响,建立了水下生产系统主要生产设备的混合模型。最后利用失效概率和故障维修能力等指标得到了管网失效概率随流速的增加而增加,管网失效概率随故障维修能力的增加而减小、管网失效概率随服役年限的增加而增加的动态规律。通过总结分析对失效概率的变化规律,为提高水下生产系统的可靠性提供了必要的建议和意见。
王艳辉[8]（2019）在《复杂非线性动态系统的滤波与平滑方法研究》文中研究说明动态系统以常微分方程或离散映射的形式描述状态变量在时间上的演化。由于大多数可以用经典运动方程描述的物理现象都是非线性的,因此对非线性动态系统的研究显然是非常有意义的。非线性动态系统的滤波和平滑在科学工程中有着广泛的应用,如导航和制导系统、雷达跟踪、声纳测距、卫星和飞机定轨等。根据复杂非线性动态系统所面临的不同问题,提出相应的非线性滤波与平滑方法,一直是该领域的研究热点与难点。为了进一步拓展复杂非线性动态系统研究的深度与广度,论文从解决复杂非线性动态系统状态估计中存在的五个问题展开研究,主要工作和创新如下:1.针对一具体的离散复杂非线性动态系统—雷达被动跟踪系统状态估计中存在的初始误差大和随机干扰问题,提出了切换迭代的平方根Gauss-Hermite滤波。切换控制的引入能让算法在标准工作模式和迭代更新模式之间进行切换,一方面可以处理随机干扰问题,另一方面使算法在计算开销和估计精度之间取得平衡。2.针对具有相关噪声的离散复杂非线性动态系统的状态估计问题,提出了两类新的迭代后验线性化方法。所提算法是以迭代方式在当前后验近似点对非线性动态系统函数进行统计线性回归而得到的。利用不同的数值方法计算非线性系统统计线性回归中涉及的高斯积分能得到不同的迭代后验线性化估计算法,有利于不同的复杂非线性动态系统根据自身需要选择相应估计方法。所提方法不仅具有高斯近似估计的精度和鲁棒性,而且具有可行的计算复杂度。3.针对连续-离散复杂非线性动态系统的贝叶斯最优平滑问题,提出了精确连续-离散扩展-容积卡尔曼平滑和连续-离散容积卡尔曼平滑这两种算法。后一种平滑方法不仅解决了先前连续-离散容积卡尔曼滤波不能处理的动态系统含有非定常乘法项的问题,而且与前一种平滑方法一起把二者相应的滤波算法扩展到了平滑邻域。在高斯噪声下,采用新的平滑算法能获得精确的状态估计,且算法的计算成本和鲁棒性能满足大多数实际应用需求。4.为了处理连续-离散复杂非线性动态系统遇到的非高斯噪声,从理论上提出了精确高斯和的滤波与平滑方法。高斯和滤波/平滑方法采用一组平行的精确连续-离散扩展-容积卡尔曼滤波/平滑,将预测密度和后验密度近似为有限个数高斯密度的加权和。数值仿真表明,所提算法具有准确、鲁棒的状态估计能力,同时其计算开销可满足于具有弱实时要求的各种实际应用。5.针对连续-离散复杂非线性动态系统的分布式状态估计问题,提出了一种新的测量与信息一致性容积卡尔曼滤波与平滑方法。新的一致性滤波与平滑算法不仅能提供准确、鲁棒的状态估计,而且能提供多传感器融合所需的信息滤波器的灵活性。
李友俊[9]（2009）在《油藏动态系统演化过程的描述与表征》文中指出油藏深埋地下,注水、注化学剂驱替开发的油藏系统是一个远离平衡态的、开放的复杂动态系统,其动态演化过程具有多层次规律性。随机理论中的马尔可夫过程具有较高的准确性和较强的适应性,适用于对具有随机性的复杂油藏动态系统状态进行描述。在油藏动态系统中,储层孔隙通道具有复杂性和随机性。注入流体驱替原油过程中,注入溶液与地层中流体存在浓度差,使溶质颗粒在孔隙中的运动是分子扩散和对流弥散共同作用的结果。实验表明,弥散性随颗粒平均直径的增加而增加。对流弥散现象具有随机统计特征。注剂经过弥散区域的某段时间内,粒子在孔隙中位移的状态跃迁是具有无后效性的马尔可夫过程,其转移概率用查普曼—柯尔莫哥洛夫方程来描述,经过推导,得到其微分形式,并简化为福克—普朗克扩散方程。在此基础上,建立砂粒充填圆管模型,通过随机建模,推导出考虑吸附颗粒效应的对流弥散方程,并用数值分析方法对无限大油藏、半无限大油藏、有限长岩芯悬浮液浓度进行研究,深入分析了无因次弥散率对弥散现象的影响。油藏系统与外界不断地进行物质交换,造成油藏动态系统更加复杂化。传统的建模方法不能准确描述复杂动态系统从微观到宏观的状态跃迁演化过程,需要以创新的思维构建反映其变动过程的模型。针对油藏开发过程中注入能力下降的客观事实,利用描述考虑悬浮颗粒吸附效应的对流弥散数学模型和描述外部泥饼结构形成的数学模型对注入能力下降进行了分析,颗粒越大,孔隙越小,地层损害越大。以原油产量增量变动为标准,应用马尔可夫链对原油产量进行了预测,为油田生产决策提供依据。动态系统与外界物质、能量交换传递中存在抉择规律。动态系统的复杂性及目标的多样性等使抉择主体在如何做出选择时常面临冲突的环境,认清所处的环境和冲突类型有助于决策者更好地做出决定。传统的经济抉择期望效用理论无法解释动态系统中的一些现象,而行为经济学预期理论中S形曲线可以解释决策者面临损失时比面临收益时对价值变化更为敏感的现象。油藏动态系统的决策同样是复杂系统的决择问题,遵循同样的抉择规律。
毕思文,吴广林[10]（2006）在《数字人体与中医药现代化》文中提出首先概述了数字人体与中医药现代化的意义和作用;然后结合中医药工程和医学领域阐述了数字人体的基本概念、研究对象和研究内容;在此基础上,概述了数字人体与虚拟人的区别;详细论述了数字人体理论,包括人体系统的连续动态系统、人体系统的离散动态系统、人体系统的随机性、人体系统的自组织、人体系统的简单巨系统和人体系统的复杂巨系统;数字人体原型与模型,包括数字人体原型、数字人体物质模型、数字人体力学模型、数字人体数学模型和数字人体信息模型;数字人体技术,包括数字人体信息采集技术、数字人体信息处理技术和数字人体信息表达技术;以及数字人体标准化;最后以经络为例,简述了数字人体研究示范。为数字人体与中医药现代化研究提供了理论基础。
二、数字人体的连续与离散动态系统和随机性（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、数字人体的连续与离散动态系统和随机性（论文提纲范文）
（1）面向复杂时变信号分析的动态神经网络模型与算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与思路 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 相关知识及基本理论 |
| 2.1 监督学习 |
| 2.2 人工神经网络相关理论 |
| 2.3 数据标准化方法 |
| 2.4 基于梯度下降的优化算法 |
| 2.5 分类与回归问题的评价指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于深度小波循环卷积神经网络的短时变信号分析模型与算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 面向短时变信号的DWRCNN智能分析模型与算法 |
| 3.3 实验验证与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于多特征融合的长短期记忆网络单通道长时变信号分析模型与算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 面向单通道长时变信号的ILSTM智能分析模型与算法 |
| 4.3 实验验证与结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于T-S过程神经网络的非周期性多通道长时变信号分析模型与算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模糊计算与过程神经网络 |
| 5.3 面向非周期性多通道长时变信号的TSPNN智能分析模型与算法 |
| 5.4 实验验证与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于概率计算过程神经网络的周期性多通道长时变信号分析模型与算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 概率神经网络模型 |
| 6.3 面向周期性多通道长时变信号的PCPNN智能分析模型与算法 |
| 6.4 实验验证与结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 主要研究工作总结 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（2）基于混沌模糊计算的动态手势交互研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 连续手势分割相关研究 |
| 1.2.2 独立手势识别相关研究 |
| 1.2.3 混沌理论研究 |
| 1.2.4 手势交互认知模型 |
| 1.3 本文主要研究内容及意义 |
| 1.4 论文的组织结构与安排 |
| 第二章 动态手势时空序列分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 手势运动的系统状态空间 |
| 2.3 手势运动的混沌特征刻画 |
| 2.3.1 混沌吸引子的性质 |
| 2.3.2 混沌特征因子 |
| 2.3.3 Lyapunov指数 |
| 2.3.4 分数维 |
| 2.3.5 关联积分 |
| 2.3.6 Kolmogorov 熵 |
| 2.4 手势相空间重构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于卷积姿态机的手势姿态数据获取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 人手姿态数据获取的相关方法 |
| 3.3 手势卷积姿态机构建 |
| 3.3.1 网络结构 |
| 3.3.2 改进卡尔曼滤波优化 |
| 3.3.3 手势数据获取结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于混沌理论的动态手势分割及识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 手势非线性运动分析 |
| 4.3 系统框架设计 |
| 4.4 基于速度缓冲区的动作关键帧检测 |
| 4.5 基于符号频谱的手势分割算法 |
| 4.6 基于混沌因子特征矩阵的独立手势识别 |
| 4.6.1 特征矩阵向量设计 |
| 4.6.2 手势运动相空间重构 |
| 4.6.3 相关因子 |
| 4.7 实验验证 |
| 4.7.1 独立手势识别 |
| 4.7.2 连续手势识别 |
| 4.7.3 实验结果分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 虚拟装配场景中的模糊手势交互语义 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 虚拟场景下的自然手势交互研究 |
| 5.2.1 启发方法论 |
| 5.2.2 手势分类研究 |
| 5.3 直觉化手势交互实验 |
| 5.3.1 实验设备及用户 |
| 5.3.2 实验任务设计 |
| 5.3.3 实验数据分析 |
| 5.4 模糊语义交互模型 |
| 5.4.1 模糊查询算法 |
| 5.4.2 基于Levenshtein距离的模糊语义匹配 |
| 5.4.3 实验验证与评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间取得的研究成果 |
（3）面向随机多对象动态系统的深度生成式模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究目标和内容 |
| 1.3 本文结构组织 |
| 第2章 相关工作 |
| 2.1 图神经网络 |
| 2.1.1 神经网络 |
| 2.1.2 图神经网络 |
| 2.1.3 卷积GNN |
| 2.1.4 消息传递GNN |
| 2.2 深度生成式模型 |
| 2.2.1 判别式和生成式建模 |
| 2.2.2 深度生成式模型 |
| 2.2.3 自回归模型 |
| 2.2.4 隐变量模型 |
| 2.2.5 规整化流模型 |
| 2.2.6 能量模型 |
| 2.2.7 隐式模型 |
| 2.3 和本文强相关的工作 |
| 2.3.1 基于图神经网络的自回归式动态系统建模 |
| 2.3.2 使用图神经网络的概率性序列生成模型 |
| 2.3.3 面向序列数据的深度隐变量模型 |
| 2.3.4 面向图和序列数据的规整化流模型 |
| 第3章 预备知识 |
| 3.1 符号说明 |
| 3.2 图神经网络 |
| 3.3 状态空间模型 |
| 3.4 规整化流 |
| 第4章 关系式状态空间模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 R-SSM |
| 4.2.1 生成过程 |
| 4.2.2 模型学习 |
| 4.2.3 图规整化流 |
| 4.2.4 辅助预测任务 |
| 4.3 实验 |
| 4.3.1 模型实现和实验设置 |
| 4.3.2 在仿真数据集上的实验 |
| 4.3.3 在篮球比赛轨迹数据集上的实验 |
| 4.3.4 在路网流量数据集上的实验 |
| 4.4 结论 |
| 第5章 条件式规整化流模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 GNF-IT |
| 5.2.1 图耦合层 |
| 5.2.2 时间耦合层 |
| 5.3 CGNF-IT |
| 5.3.1 编码器 |
| 5.3.2 解码器 |
| 5.3.3 条件式生成 |
| 5.4 实验 |
| 5.4.1 模型实现和实验设置 |
| 5.4.2 在篮球比赛轨迹数据集上的实验 |
| 5.4.3 在人体动作捕捉数据集上的实验 |
| 5.5 结论 |
| 第6章 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 |
| 附录 |
| 1 R-SSM模型实现细节 |
| 2 CGNF-IT模型实现细节 |
| 致谢 |
（4）离散混沌同步方法及在加密传输系统的应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 混沌的发展 |
| 1.2.2 连续混沌系统同步研究发展 |
| 1.2.3 离散混沌系统同步研究发展 |
| 1.2.4 混沌同步应用研究发展 |
| 1.3 本文的主要内容及结构安排 |
| 1.3.1 本文的主要内容 |
| 1.3.2 本文的结构安排 |
| 第2章 连续混沌系统的同步方法 |
| 2.1 混沌基本理论 |
| 2.1.1 混沌的定义 |
| 2.1.2 Lorenz与 Chen连续混沌系统 |
| 2.1.3 Logistic与 Hénon离散混沌系统 |
| 2.1.4 混沌的Lyapunov指数分析方法 |
| 2.2 混沌同步的理论依据 |
| 2.2.1 混沌同步的基本原理 |
| 2.2.2 混沌同步的主要特性指标 |
| 2.2.3 混沌同步的判别定理 |
| 2.3 混沌同步的方法 |
| 2.3.1 基于驱动-响应方法的混沌同步基本原理 |
| 2.3.2 基于主动-被动方法的混沌同步基本原理 |
| 2.3.3 基于变量反馈方法的混沌同步基本原理 |
| 2.4 驱动-响应同步的混沌遮掩保密通信 |
| 2.4.1 混沌遮掩保密通信方案 |
| 2.4.2 驱动系统与响应系统同步设计 |
| 2.4.3 模拟信号遮掩效果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 连续混沌系统离散化的同步方法 |
| 3.1 连续混沌系统的离散化方法 |
| 3.1.1 Runge-Kutta算法 |
| 3.1.2 Euler算法 |
| 3.1.3 Euler法离散系统稳定性原理 |
| 3.2 连续混沌系统离散化的同步方法 |
| 3.2.1 基于驱动-响应方法的离散化混沌同步方法 |
| 3.2.2 基于主动被动方法的离散化混沌同步方法 |
| 3.2.3 基于自适应方法的离散化混沌同步方法及控制器设计 |
| 3.2.4 几类离散化混沌系统同步时间比较 |
| 3.3 自适应同步的离散化混沌语音加密传输系统 |
| 3.3.1 离散化混沌双通道语音加密传输方案 |
| 3.3.2 离散化混沌系统的自适应同步性检验 |
| 3.3.3 离散化混沌语音加密传输系统安全性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 离散混沌系统的同步方法 |
| 4.1 离散系统的稳定性理论 |
| 4.2 离散混沌系统的同步方法 |
| 4.2.1 基于驱动-响应方法的离散混沌同步方法 |
| 4.2.2 基于主动-被动方法的离散混沌同步方法 |
| 4.2.3 基于非线性反馈方法的离散混沌同步方法及控制器设计 |
| 4.2.4 基于参数自适应方法的离散混沌同步方法及控制器设计 |
| 4.2.5 几类离散混沌系统同步时间比较 |
| 4.3 驱动响应同步的离散混沌图像加密传输系统 |
| 4.3.1 基于锯齿混沌的3D离散混沌系统 |
| 4.3.2 锯齿离散混沌系统的同步方法 |
| 4.3.3 离散混沌图像加密传输系统 |
| 4.3.4 离散混沌图像加密传输系统安全性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 哈希值相关的离散混沌同步加密传输系统 |
| 5.1 新3D离散超混沌系统 |
| 5.1.1 新3D离散超混沌系统设计 |
| 5.1.2 新3D离散超混沌系统特性 |
| 5.1.3 新3D离散超混沌系统复杂度分析 |
| 5.2 新3D离散超混沌系统同步 |
| 5.2.1 驱动-响应方法的新3D离散超混沌系统同步方法 |
| 5.2.2 主动-被动方法的新3D离散超混沌系统同步方法 |
| 5.2.3 新3D离散超混沌系统同步时间比较 |
| 5.3 哈希值相关的离散混沌语音加密传输系统 |
| 5.3.1 哈希值相关的语音加密传输系统设计 |
| 5.3.2 密钥参数H的哈希计算原理 |
| 5.3.3 离散混沌序列的量化与扰动 |
| 5.3.4 离散混沌语音加密传输系统检验 |
| 5.4 离散混沌语音加密传输系统安全性分析 |
| 5.4.1 加密性能时频分析 |
| 5.4.2 密钥空间与密钥敏感性分析 |
| 5.4.3 直方图与相关性分析 |
| 5.4.4 抵抗选择明文攻击分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 |
（5）基于高斯过程自回归学习的人体运动意图理解及下肢外骨骼主动柔顺性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 下肢柔顺性外骨骼及其控制策略的国内外研究现状 |
| 1.3.1 基于模型的外骨骼控制策略 |
| 1.3.2 基于人体测量信息的控制策略 |
| 1.4 人体运动意图理解国内外研究现状 |
| 1.4.1 人体运动意图的定义 |
| 1.4.2 新型人机交互接口 |
| 1.4.3 人机互感互知的意图理解 |
| 1.5 基于骨骼肌生物力学模型的人体运动意图理解技术 |
| 1.6 基于高斯过程的人体运动意图理解 |
| 1.7 系统自适应算法与演进系统理论 |
| 1.8 研究内容与论文章节安排 |
| 第二章 基于高斯过程的动态系统建模与演进系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 高斯过程的基本原理与模型优化 |
| 2.2.1 高斯过程的基本原理 |
| 2.2.2 高斯过程中超参数的学习优化 |
| 2.3 高斯过程中核函数的选取 |
| 2.3.1 静态协方差核函数 |
| 2.3.2 非静态协方差核函数 |
| 2.4 基于高斯过程的时间序列建模 |
| 2.4.1 高斯非线性自回归模型 |
| 2.4.2 基于状态方程高斯过程的状态空间模型 |
| 2.5 演进系统方法 |
| 2.5.1 HPS模型 |
| 2.5.2 PLP模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 人机耦合动力学与状态空间模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于Hill骨骼肌模型的膝关节前向动力学 |
| 3.2.1 肌肉收缩动力学 |
| 3.2.2 肌肉-肌腱模型几何学 |
| 3.2.3 关节角度运动模型 |
| 3.3 基于半唯象模型的人体-外骨骼交互机理 |
| 3.3.1 主动元AE与肌肉主动力 |
| 3.3.2 被动元PE与肌肉被动力 |
| 3.3.3 人体-外骨骼耦合系统中的关节运动模型 |
| 3.4 基于状态空间模型的关节角度预测 |
| 3.5 实验与结果讨论 |
| 3.5.1 实验设备与数据处理 |
| 3.5.2 模型的训练与学习 |
| 3.5.3 实验结果 |
| 3.5.4 结果讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于演进系统高斯回归模型的人体运动意图理解 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 EMG信号处理方法与改进的能量核算法 |
| 4.2.1 传统EMG信号的处理方法 |
| 4.2.2 EMG能量核算法的基本概念 |
| 4.2.3 EMG能量核算法计算效率的改进 |
| 4.3 基于高斯演进算法的人体时变特征学习 |
| 4.4 实验验证 |
| 4.4.1 能量核外接矩形法有效性与计算效率验证 |
| 4.4.2 基于EMG信号的关节力/力矩学习与预测 |
| 4.4.3 基于EMG和交互力信号的关节角度学习与预测 |
| 4.5 实验结果讨论 |
| 4.5.1 三种基于能量核思想的EMG提取算法比较 |
| 4.5.2 GP算法的计算效率问题 |
| 4.5.3 核函数的选取 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于混合深度学习的外骨骼柔顺性研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于卷积神经网络的EMG信号特征提取 |
| 5.2.1 EMG信号特征提取网络的构建 |
| 5.2.2 网络信号提取效果评估 |
| 5.3 基于混合深度学习的外骨骼主动柔顺控制策略 |
| 5.3.1 人体-外骨骼交互模型 |
| 5.3.2 基于混合深度学习的控制策略 |
| 5.4 实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 论文的主要贡献与创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的学术成果 |
| 致谢 |
（6）基于勒贝格采样的随机系统最优控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 随机系统最优控制 |
| 1.1.2 马尔可夫系统与性能势理论 |
| 1.1.3 基于学习和优化的方法 |
| 1.2 研究的意义与课题来源 |
| 1.3 课题研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容和结构 |
| 2 预备知识 |
| 2.1 马尔可夫决策过程 |
| 2.1.1 马尔可夫性与系统状态 |
| 2.1.2 马尔可夫过程 |
| 2.1.3 半马尔可夫过程 |
| 2.1.4 标准马尔可夫决策过程与策略 |
| 2.2 性能势 |
| 2.2.1 构造样本路径 |
| 2.2.2 性能势 |
| 2.3 策略迭代 |
| 2.4 勒贝格采样技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于策略迭代的最优控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 控制系统的模型建立 |
| 3.3 在线学习和优化方法 |
| 3.3.1 状态空间的离散化 |
| 3.3.2 策略迭代方法 |
| 3.3.3 性能势和相关参数的估计 |
| 3.4 数值算例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于勒贝格采样的最优控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 基于勒贝格采样系统的最优控制 |
| 4.3.1 勒贝格采样系统 |
| 4.3.2 时间集结法 |
| 4.3.3 策略迭代算法 |
| 4.3.4 解析法 |
| 4.4 周期采样系统的优化控制 |
| 4.5 仿真结果与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于样本路径的学习与优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 Q学习因子 |
| 5.4 SARSA算法 |
| 5.5 仿真结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）水下油气生产系统的动态可靠性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 水下生产系统动态可靠性研究现状 |
| 1.2.1 水下生产系统及可靠性研究现状 |
| 1.2.2 动态可靠性研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 水下生产系统设备主要失效形式及机理 |
| 2.1 水下生产系统及常见设备 |
| 2.1.1 水下采油树 |
| 2.1.2 水下管汇及多相分离器 |
| 2.1.3 海底管道 |
| 2.1.4 生产立管 |
| 2.2 水下油气生产设备流动失效机制 |
| 2.2.1 机械磨损 |
| 2.2.2 冲蚀 |
| 2.2.3 腐蚀 |
| 2.3 管道失效概率 |
| 2.3.1 管道的腐蚀模型 |
| 2.3.2 管道的失效模型与极限方程 |
| 2.4 可靠性数据来源 |
| 2.4.1 OREDA |
| 2.4.2 WOAD |
| 2.4.3 HCR |
| 2.4.4 Hendelsesdatabasen |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 水下生产系统流动模型 |
| 3.1 水下生产系统流动模型概述 |
| 3.2 水下生产系统流动模型的建立 |
| 3.2.1 井筒流动模型 |
| 3.2.2 管道和立管流动模型 |
| 3.3 模型验证与流动特性 |
| 3.3.1 模型验证 |
| 3.3.2 流动特性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 水下生产系统流动网络模型 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 水下生产系统流动网络建模 |
| 4.2.1 变量概述 |
| 4.2.2 微分约束 |
| 4.2.3 节点约束 |
| 4.2.4 质量平衡方程 |
| 4.3 模型验证及流动分析 |
| 4.3.1 OLGA生产网络模型 |
| 4.3.2 井筒调整 |
| 4.3.3 立管段塞 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 动态可靠性分析 |
| 5.1 概述 |
| 5.1.1 混合系统 |
| 5.1.2 随机混合系统 |
| 5.1.3 动态可靠性概念 |
| 5.1.4 建模方法 |
| 5.2 水下生产系统动态可靠性模型 |
| 5.2.1 水下采油树及管汇的流动控制 |
| 5.2.2 重力分离器 |
| 5.2.3 冲蚀模型 |
| 5.2.4 腐蚀模型 |
| 5.2.5 耦合模型 |
| 5.2.6 模拟结果 |
| 5.3 水下生产系统的动态可靠性分析 |
| 5.3.1 Markov可修系统模型 |
| 5.3.2 水下生产系统可靠性指标 |
| 5.3.3 失效概率分析 |
| 5.3.4 平均故障时间及平均事故时间分析 |
| 5.3.5 故障维修能力对管网失效概率的影响 |
| 5.3.6 服役年限对管网失效概率的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（8）复杂非线性动态系统的滤波与平滑方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 主要符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作以及章节安排 |
| 第二章 贝叶斯滤波与平滑 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 贝叶斯规则 |
| 2.3 贝叶斯估计 |
| 2.3.1 概率的贝叶斯估计递推公式 |
| 2.3.2 状态均值和方差的贝叶斯估计递推公式 |
| 2.4 常规非线性滤波算法 |
| 2.4.1 扩展卡尔曼滤波 |
| 2.4.2 无迹卡尔曼滤波 |
| 2.4.3 Gauss-Hermite滤波 |
| 2.4.4 容积卡尔曼滤波 |
| 2.5 常规非线性平滑算法 |
| 2.5.1 扩展卡尔曼平滑 |
| 2.5.2 容积卡尔曼平滑 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 切换迭代的平方根Gauss-Hermite滤波 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 矩阵三角化 |
| 3.3 平方根Gauss-Hermite滤波 |
| 3.4 切换迭代的平方根Gauss-Hermite滤波 |
| 3.5 数值仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 噪声相关非线性动态系统的迭代后验线性化估计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 噪声相关非线性动态系统滤波的一般递推公式 |
| 4.3 同一时期噪声相关的去相关迭代滤波与平滑 |
| 4.4 相隔一时期噪声相关的新迭代滤波与平滑 |
| 4.5 计算复杂度分析与比较 |
| 4.6 数值仿真 |
| 4.6.1 同一时期噪声相关的三角函数和指数函数模型 |
| 4.6.2 噪声相隔一时期相关的单变量非平稳增长模型 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 连续-离散非线性动态系统的精确状态估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述和一些背景工作 |
| 5.3 随机微分方程的数值近似方法 |
| 5.3.1 矩微分方程的数值积分 |
| 5.3.2 随机微分方程的离散化近似 |
| 5.4 连续-离散容积卡尔曼滤波 |
| 5.4.1 连续-离散容积卡尔曼滤波的时间更新 |
| 5.4.2 连续-离散容积卡尔曼滤波的测量更新 |
| 5.5 平滑估计的精确求解方法 |
| 5.6 非高斯噪声下平滑估计的精确求解方法 |
| 5.7 数值仿真 |
| 5.7.1 高斯噪声下连续-离散算法比较 |
| 5.7.2 非高斯噪声下连续-离散算法比较 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 分布式连续-离散非线性动态系统的一致性状态估计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 分布式扩展卡尔曼滤波 |
| 6.4 基于一致性的连续-离散非线性状态估计方法 |
| 6.5 数值仿真 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| A.1 混合高斯噪声Matlab生成程序 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（9）油藏动态系统演化过程的描述与表征（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 前言 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 系统与系统科学 |
| 1.1.1 古代先哲的系统图象 |
| 1.1.2 近代系统观的形成 |
| 1.1.3 系统科学 |
| 1.2 系统演化 |
| 1.2.1 初期的思索 |
| 1.2.2 近代演化思潮的兴起 |
| 1.2.3 近代科学演化理论 |
| 1.3 复杂科学与管理 |
| 1.3.1 复杂科学的相关概念 |
| 1.3.2 管理科学面临复杂性的挑战 |
| 1.3.3 复杂性管理的研究进展 |
| 1.4 随机统计理论 |
| 1.4.1 随机现象的特征 |
| 1.4.2 随机现象认识的过程 |
| 1.4.3 随机现象认识的手段 |
| 1.5 本文主要工作及结果 |
| 第2章 油藏动态系统的描述及预测 |
| 2.1 油藏动态系统的概念及特征 |
| 2.1.1 基础概念 |
| 2.1.2 油藏动态系统的特征 |
| 2.2 油藏动态系统演化行为描述新理论 |
| 2.2.1 提高原油采收率的新理论 |
| 2.2.2 生物表活剂二元体系驱替水驱滞留油过程描述 |
| 2.2.3 界面非平衡态热力学 |
| 2.3 概率分析预测方法 |
| 2.3.1 预测的概念及原理 |
| 2.3.2 概率统计理论基础 |
| 2.3.3 主观概率法 |
| 2.3.4 马尔可夫随机过程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 含微粒流体在储层孔隙中弥散流动的统计特征 |
| 3.1 储层多孔介质的微观孔隙结构 |
| 3.1.1 孔隙喉道的形态 |
| 3.1.2 孔喉大小及分布图 |
| 3.1.3 微观孔隙结构特征 |
| 3.2 岩石物性 |
| 3.2.1 孔隙度 |
| 3.2.2 渗透率 |
| 3.3 油藏开发过程的弥扩散现象 |
| 3.3.1 弥散现象的定义 |
| 3.3.2 弥散与储层岩石物性的关系 |
| 3.4 对流弥散现象的随机统计特征分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 储层流体弥散随机数学建模及求解 |
| 4.1 随机过程 |
| 4.1.1 随机过程的概念 |
| 4.1.2 随机过程的统计描述 |
| 4.1.3 几种重要的随机过程 |
| 4.2 油藏开发复杂过程与随机建模 |
| 4.2.1 油藏动态过程的复杂多变性 |
| 4.2.2 随机建模的意义 |
| 4.3 马尔可夫随机微分方程 |
| 4.3.1 马尔可夫链的概念及转移概率 |
| 4.3.2 随机过程连续性条件 |
| 4.3.3 微分查普曼—柯尔莫哥洛夫方程 |
| 4.4 对流—弥散过程的随机建模 |
| 4.4.1 数学模型的建立 |
| 4.4.2 一维对流—弥散方程求解 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 油藏动态系统演化过程特征量的变化规律分析 |
| 5.1 动态系统演化过程状态跃迁的阐述 |
| 5.2 弥散对注入能力下降作用分析 |
| 5.2.1 泥饼形成过程 |
| 5.2.2 渗滤系数和地层损害系数 |
| 5.2.3 临界孔隙分数和泥饼渗透率 |
| 5.2.4 孔隙和颗粒尺寸对渗透率下降的影响 |
| 5.2.5 室内实验结果分析 |
| 5.3 原油产量预测 |
| 5.3.1 原油产量预测研究现状 |
| 5.3.2 原油产量状态的划分 |
| 5.3.3 预测模型的应用 |
| 5.4 动态系统抉择理论分析 |
| 5.4.1 动态系统的冲突及冲突环境类型 |
| 5.4.2 动态系统经济抉择的理论分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 详细摘要 |
（10）数字人体与中医药现代化（论文提纲范文）
| 1 数字人体概念 |
| 1.1 基本概念 |
| 1.2 研究对象 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 中医药工程领域 |
| 1.3.2 医学领域 |
| 2 数字人体与虚拟人区别 |
| 3 数字人体理论 |
| 3.1 人体系统的连续动态系统 |
| 3.2 人体系统的离散动态系统 |
| 3.3 人体系统的随机性 |
| 3.4 人体系统的自组织 |
| 3.5 人体系统的简单巨系统 |
| 3.6 人体系统的复杂巨系统 |
| 4 数字人体原型与模型 |
| 4.1 数字人体原型 |
| 4.2 数字人体物质模型 |
| 4.3 数字人体力学模型 |
| 4.4 数字人体数学模型 |
| 4.5 数字人体信息模型 |
| 5 数字人体技术 |
| 5.1 数字人体信息采集技术 |
| 5.1.1 高光谱探测技术 |
| 5.1.2 热红外探测技术 |
| 5.1.3 微波探测技术 |
| 5.1.4 量子探测技术 |
| 5.2 数字人体信息处理技术 |
| 5.2.1 地理信息系统 |
| 5.2.2 网格计算 |
| 5.2.3 数值模拟计算 |
| 5.3 数字人体信息表达技术 |
| 5.3.1 虚拟现实和仿真技术 |
| 5.3.2 数字人体空间信息基础设施 |
| 6 数字人体标准化 |
| 6.1 数字人体标准化的基础理论 |
| 6.2 数字人体数据标准化 |
| 6.3 数字人体信息处理标准化 |
| 6.4 数字人体系统构建标准化 |
| 7 数字人体研究示范 |
四、数字人体的连续与离散动态系统和随机性（论文参考文献）
- [1]面向复杂时变信号分析的动态神经网络模型与算法研究[D]. 封乃丹. 山东科技大学, 2020(06)
- [2]基于混沌模糊计算的动态手势交互研究[D]. 冯广宇. 北京邮电大学, 2020(01)
- [3]面向随机多对象动态系统的深度生成式模型[D]. 杨帆. 浙江大学, 2020(08)
- [4]离散混沌同步方法及在加密传输系统的应用研究[D]. 李望舒. 黑龙江大学, 2019(05)
- [5]基于高斯过程自回归学习的人体运动意图理解及下肢外骨骼主动柔顺性研究[D]. 曾岩. 上海交通大学, 2019(06)
- [6]基于勒贝格采样的随机系统最优控制研究[D]. 朱萌萌. 河南理工大学, 2019(08)
- [7]水下油气生产系统的动态可靠性研究[D]. 赵钰. 西南石油大学, 2019(06)
- [8]复杂非线性动态系统的滤波与平滑方法研究[D]. 王艳辉. 电子科技大学, 2019(01)
- [9]油藏动态系统演化过程的描述与表征[D]. 李友俊. 大庆石油学院, 2009(03)
- [10]数字人体与中医药现代化[J]. 毕思文,吴广林. 中医药学刊, 2006(04)