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面向电缆工程设计的社会属性网络评价体系研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第17-37页
    1.1 选题背景与研究意义第17-20页
        1.1.1 论文选题背景第17-19页
        1.1.2 论文研究意义第19-20页
    1.2 国内外研究现状第20-32页
        1.2.1 系统评价体系研究现状第20-28页
        1.2.2 工程设计评价体系研究现状第28-32页
    1.3 主要研究内容第32-35页
    1.4 论文组织结构第35-37页
第2章 电缆工程设计评价指标与综合评价基本理论第37-60页
    2.1 概述第37-38页
    2.2 现有电缆工程设计评价指标第38-42页
    2.3 设备选型价值指标的提出与计算第42-54页
        2.3.1 设备选型价值指标的提出第42-43页
        2.3.2 基于低秩矩阵填充的设备选型价值指标计算第43-54页
    2.4 综合评价基本理论第54-59页
        2.4.1 属性测度理论第54-56页
        2.4.2 随机权网络理论第56-57页
        2.4.3 深度学习理论第57页
        2.4.4 随机森林理论第57-59页
    2.5 本章小结第59-60页
第3章 基于社会属性网络的电缆工程设计评价指标体系研究第60-79页
    3.1 概述第60-61页
    3.2 社会属性网络理论第61-67页
        3.2.1 社会网络与属性空间投影第61-64页
        3.2.2 基于社会属性网络的评价指标优化算法第64-67页
    3.3 基于社会属性网络的电缆工程设计评价指标体系分析第67-78页
        3.3.1 考虑设备选型价值指标的评价指标体系初建第67-69页
        3.3.2 评价指标与评价指标体系结构优化第69-77页
        3.3.3 信度分析与效度分析第77-78页
    3.4 本章小结第78-79页
第4章 基于属性偏好学习的电缆工程设计定性指标综合评价技术研究第79-100页
    4.1 概述第79-80页
    4.2 基于属性偏好学习的电缆工程设计定性指标综合评价方法第80-84页
        4.2.1 基于偏好学习的属性识别原理第80-82页
        4.2.2 电缆工程设计定性指标综合评价的属性偏好学习实现第82-84页
    4.3 考虑置信离散度参数的综合评价算法自适应优化第84-90页
        4.3.1 置信度参数敏感性研究及仿真分析第84-89页
        4.3.2 电缆工程设计定性指标综合评价的自适应属性偏好学习实现第89-90页
    4.4 数值仿真与结果分析第90-98页
        4.4.1 数据预处理第91-92页
        4.4.2 对比实验分析第92-98页
    4.5 本章小结第98-100页
第5章 基于稀疏随机森林的电缆工程设计定量指标综合评价技术研究第100-119页
    5.1 概述第100-101页
    5.2 基于随机权深度神经学习的特征提取技术研究第101-104页
    5.3 基于稀疏随机森林的电缆工程设计定量指标综合评价方法第104-107页
        5.3.1 稀疏随机森林原理第104-106页
        5.3.2 电缆工程设计定量指标综合评价的稀疏随机森林实现第106-107页
    5.4 数值仿真与结果分析第107-118页
        5.4.1 随机权深度神经学习的对比实验分析第108-113页
        5.4.2 稀疏随机森林的对比实验分析第113-118页
    5.5 本章小结第118-119页
第6章 电缆工程设计评价体系应用实例及分析第119-133页
    6.1 概述第119-120页
    6.2 电缆工程设计综合评价实例数据来源第120-121页
    6.3 电缆工程设计评价指标体系信度与效度分析第121-123页
    6.4 电缆工程设计综合评价实例第123-129页
        6.4.1 基于自适应属性偏好学习的电缆工程设计综合评价实例第123-127页
        6.4.2 基于稀疏随机森林的电缆工程设计综合评价实例第127-129页
    6.5 综合评价效果对比分析第129-132页
    6.6 本章小结第132-133页
第7章 总结与展望第133-136页
    7.1 主要工作总结第133-135页
    7.2 未来工作展望第135-136页
参考文献第136-146页
附表第146-152页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第152-154页
攻读博士学位期间参加的科研工作第154-155页
致谢第155-156页
作者简介第156页

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