一、角色指派的时间描述（论文文献综述）
李芳,李馨,张慢慢,白学军[1]（2021）在《句子结构与控制动词类型对题元角色指派的影响》文中研究说明扩展论元依存模型认为:语序固定语言的题元角色指派依赖论元的语序线索;论元线索与动词论元表征不一致时,题元角色再分析会产生额外的加工负荷。为检验该模型,本研究采用眼动记录方法,实验为2（句子结构:居中、前置）×2 （控制动词类型:主语控制、宾语控制）被试内设计。通过操纵句子结构,考察汉语读者对语序线索的依赖性;通过操纵控制动词类型,考察汉语论元线索与动词论元表征的一致性对题元角色指派的影响。结果发现:（1）前置结构的句子在名词1、名词2和动词区域的阅读时间和回视次数多于居中结构的句子;（2）宾语控制动词条件在动词和动词后区域的第二遍阅读时间和总回视次数多于主语控制动词条件;（3）在居中结构中,宾语控制动词条件在名词2和动词区域的阅读时间和回视次数多于主语控制动词条件;在前置结构中,宾语控制动词条件在动词后区域的阅读时间多于主语控制动词条件。结果支持扩展论元依存模型。
张巍,仝茹,吴诗珏,王子奇,滕少华[2]（2021）在《基于KD45闭包的群组角色指派研究》文中进行了进一步梳理通过KD45逻辑,完善了协作和冲突关系集,改进了群组角色指派模型;提出一种用以完善约束关系集的KD45逻辑闭包算法,解决了在信息不透明情况下获取协作与冲突约束的人机协同任务分配问题;并采用IBM ILOG CPLEX优化包（ILOG）进行了上万次不同规模下的仿真实验。实验结果表明,本文方法产生的群组角色指派约束关系集完善,提出的群组角色指派方法可行、有效,能高效解决协作和冲突约束下的人机协同任务分配优化问题。
徐丽丽[3]（2021）在《科技项目管理的RBAC-BLP模型设计与应用》文中进行了进一步梳理科技项目管理涵盖项目申报、评审、审批、执行、验收等过程,需要实现长周期、多流程的复杂权限控制和数据管理工作。科技项目管理过程具有数据访问安全性高、参与者角色权限划分复杂、用户数量大、管理流程周期长、访问权限随时间动态变化等特点,这使得传统的访问控制方法表现出权限不清晰、管理实现复杂、判决效率低、安全性较低等众多问题,针对科技项目全周期管理机制开展智能访问控制模型设计和应用的研究迫切且必要。基于角色的访问控制RBAC模型利用角色将用户和访问许可建立联系,能够实现多级静态权限角色的用户组织管理和数据安全访问,但对于多流程科技项目管理过程中特定阶段,需要实现对数据读取权限的灵活变化的需求则无能为力,因而急需建立适用于科技项目管理过程不同阶段灵活的操作权限和数据读写能力的访问控制模型,实现科技项目全流程的安全高效管理。本研究针对科技项目管理系统的实际需求,研究了基于角色与强制访问控制特点,最终提出了一种适用于科技项目管理系统的基于角色控制-强制访问融合模型RBAC-BLP,并进行应用推广。主要完成的工作如下:首先,根据科技项目管理中的众多参与用户的权限划分和数据访问需求,构建了申报用户、部门管理员、初级管理员、高级管理员和超级管理员等多层次角色体系,实现了科技项目管理中用户管理的角色权限灵活划分;其次,针对科技项目管理周期不同管理阶段的特点,以及特定角色对数据访问权限的具体需求,引入安全级别和可信主体,实现细粒度的数据读写控制,达到特定阶段特定角色对数据的强制访问管理的目的;接下来,充分考虑基于角色的访问控制和强制访问的机理,以时间约束为纽带,考虑科技项目全流程管理的特点,构建了基于阶段时间约束的角色控制-强制访问融合模型RBAC-BLP,并给出了形式化描述;最后,基于所提出的RBAC-BLP模型,实现了浙江省舟山市科技项目申报管理过程中多用户角色划分、流程控制、权限调整、安全读写等全流程的管理功能设计。基于RBAC-BLP模型的访问控制机制,开发并部署了舟山市科技项目申报管理系统。该系统近年来稳定可靠地完成了舟山市科技项目管理中的申报、审批、执行、验收等环节的各项工作,有效地提升了舟山群岛新区政府科技管理的信息化水平和行政办事效率,是浙江省“最多跑一次”信息化建设的重要组成部分。
刘凡[4]（2021）在《基于角色的物联网任务分配算法研究》文中研究说明物联网作为一种新兴且快速发展的技术,通过信息和通信等技术将数字和物理实体连接在一起,以实现智能化的服务。在动态、复杂的物联网中,由于复杂场景下会产生大量复杂任务,复杂任务与众多终端设备间协调难度增加,需要将物联网系统中的任务高效、合理地分配到物联网设备。高效的任务分配算法可确保物联网系统稳定运行,充分协调设备负载,提高物联网系统协同性。因此,任务分配成为物联网系统中亟需解决的关键问题。本文以物联网为研究背景,分别研究智能制造的车间搬运系统和物联网众包系统中的任务分配问题,着重分析物联网系统中的任务协作关系,并以任务分配建模和算法设计为主轴,探究如何设计高效的分配算法,重点研究了物联网系统中任务分配的两个问题,即物联网系统中确定性环境下的任务分配和不确定性环境下的任务动态分配。本文主要研究内容如下:（1）针对物联网系统中确定性环境下的任务分配问题,提出一种基于组角色的任务分配算法（Group Role-Based Task Assignment Algorithm,GR-BTAA）。首先,以物联网车间搬运系统作为应用场景,使用RBC（Role-Based Collaboration,RBC）理论,运用角色和虚拟对象（Virtual Object,VO）概念,抽象物联网系统中的任务和设备,进一步描述其中的任务分配交互关系;其次,结合物联网任务和设备特性,构建基于E-CARGO（an abstract model Environments—Classes,Agents,Roles,Groups and Objects）的任务分配模型,设计具有多约束的目标函数;然后借用匈牙利算法,设计一种组角色分配算法,求解任务分配问题;最后,通过仿真实验说明GR-BTAA的时间性能,对比结果表明GR-BTAA具有较高的时间效率和分配率,可以保证解的质量,并以应用示例进一步说明该算法的有效性。（2）针对物联网系统中不确定性环境下的动态任务分配问题,提出一种基于双向拍卖的动态角色分配算法（Double Auction-Based Dynamic Role Assignment Algorithm,DA-DRAA）。首先,以物联网众包系统作为应用场景,结合双向拍卖机制和RBC理论,运用角色和虚拟对象概念,抽象物联网系统中动态任务分配关系;其次,运用E-CARGO模型对动态任务分配问题建模,并建立任务动态评估函数和设备随机行为模型,形式化具有复杂约束的动态任务分配问题;然后,使用贪婪策略设计一种基于双向拍卖的动态角色分配算法,求解动态任务分配问题;最后,实验对比结果表明DRAA-DA算法在提高系统效益和平台效用方面具有较好的性能,对求解大规模问题具有一定优势。
于航舶[5]（2021）在《基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的设计与实现》文中研究指明近年来,乳腺疾病发病率逐年升高,而乳腺钼靶X线检测是其有效的检测手段。随着医学影像在病灶检测与图像处理技术方面的发展。基于图像处理算法构建辅助诊疗系统对于医疗影像中病灶的识别具有重要的意义,同时系统提供的远程访问能力可以使具备优秀医疗资源的医院为患者提供远程问诊服务,从而缓解医疗资源区域发展不平衡的问题。本文的主要研究目标为构建基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统,主要研究内容包括图像处理服务和网站服务的建立。图像处理服务主要目的是将乳腺X线影像原图通过训练好的模型得到相应的标注后图像与网站服务进行数据交互。目前国内外对乳腺X线影像处理的研究中对小样本数据集的扩大样本部分的预处理工作相对较少,本文在现有研究的基础上,首先使用翻转图像、调整图像对比度、调整图像亮度等方式扩大MIAS乳腺X线影像公开数据集的数据样本,并将数据集随机以9比1的比例分为训练集与测试集从而实现图像预处理,然后使用基于卷积神经网络的Faster R-CNN算法构建乳腺病灶的目标检测模型,使用测试集进行验证后得到平均准确率为0.9098,能够与网站服务进行集成并使用。网站服务基于SpringBoot框架体系相关技术构建,同时按照软件工程的规范,本文对系统的需求分析过程、设计过程、实现过程与测试过程最终构建了一种具备较齐全的功能且易于使用的辅助诊疗系统,能够使患者进行预约诊疗,辅助影像科医生进行影像诊断,帮助临床医生给出诊疗方案,具备一定的实践意义和应用前景。
郑楚楚[6]（2021）在《连续时空约束多对多群组角色指派研究》文中认为连续时空约束为任务分配中常见的约束,是工业生产、交通调度、系统设计等领域重要的约束求解问题之一。连续时空约束主要体现在限制执行者连续工作时间和强制性连续空闲时间。在指派过程中,由于任务与执行者之间存在着复杂的时序耦合关系,导致任务分配难度上升,协同效应急剧下降。尤其是在任务的多对多分配过程中,一项任务可由多名执行者协作完成,一名执行者可以执行多项任务,任务集合交织成为高阶二分图,指派拓扑与计算复杂性大幅增加。因此,针对多对多指派,在连续时空约束下拆分、解耦任务,合理分配有限资源,并使得团队收益最大化是一项重要的课题。为了有效的解决连续时空约束下多对多指派中任务集合的高阶形式以及优化求解效率,本文以广州交通法规“四开四停”为典型背景,对问题进行了详细地分析和研究,主要内容包括:1)连续时空约束多对多指派问题的建模,本文采用群组角色多对多指派（Group Multirole Assignment,简称GMRA）和E-CARGO模型对问题进行了形式化建模,使用角色和代理抽象化表示任务与执行者之间的关系,并建立了相应的量化指标。2)本文用线性约束组表达了连续时空约束,提出了可行的连续时空约束多对多指派算法,并结合线性约束组的特点采用线性规划工具IBM ILOG CPLEX对模型进行计算。并对充分必要条件和必要条件作形式化证明,依此筛选出无解的案例;3)算法优化与实验验证。为了整体任务的顺利执行,本文采用了传统的迭代法和必要条件法,通过增加代理数量解决连续时空约束多对多指派无解的案例,或提前对连续时空约束多对多指派进行规划,保证指派的顺利进行,并作实验验证。大规模仿真实验结果表明:上述的模型和算法能有效的解决连续时空约束多对多指派问题,并求解连续时空约束下多对多指派问题的效率是秒分级。本文设计的连续时空约束多对多指派的必要条件,能准确无误的筛选出无解案例,并使得改进后的求解方法与原来的方法比较,增加必要条件的实验平均加速比达6826.9%。与此同时,在解决无指派结果的案例时,本文提出的Necessary condition（简称NEC）算法和迭代算法的比较发现,NEC算法增加最少代理的准确率为99.99%,NEC算法的时间复杂度远远小于迭代算法,并且能准确的指出缺少代理数量的角色。决策者使用本文提出的模型和NEC算法可以有效的解决连续时空约束多对多指派问题,必要条件通过筛选出无解案例使得实验的效率提高,并提供了一套合理解决连续时空约束的调度方案,使得交通运输调度总体收益最大化。
仝茹[7]（2021）在《认知逻辑代理闭包群组角色指派研究》文中研究指明多人协同计算问题是指人员之间相互交互和协作完成的任务。在协同计算前,需要根据任务需求和特点将任务分割为多个子任务。继而将不同的子任务指派给对应的参与人员完成任务分配。在任务分配过程中,由于参与人员自身的性格、政治倾向、信仰、喜好、习惯等原因形成了主观因素。主观因素会直接影响协作,导致参与人员会对其他人产生合作意向或冲突意向。若两人之间存在合作意向,则两人一起工作会增加项目的收益;两人之间存在冲突意向,则会影响任务分配的进程,导致任务分配失败。通常这些信息,会被收集整合处理形成影响群组角色指派效果的合作约束集合和冲突约束集合,由于两个集合是互斥关系,所以不同的特性的集合具有局部性、独立性和分布性,从而会出现信息的不透明情况在不透明的情况下,合作约束集合和冲突约束集合并不完备。因此,有效的解决不完备的人机协同计算问题,合理的划分合作约束集合和冲突约束集合,并提高参与人员完成的质量和提升整体效益是具有科学价值意义的为了解决信息不透明下的合作约束集合和冲突约束集合中的局部性、独立性和分布性形成更加完备的合作约束集合和冲突约束集合,本文提出了一种基于KD45认知逻辑的闭包运算算法,建立了一种群组角色指派模型。该模型有效的解决了在信息不透明情况下合作约束与冲突约束不完备的多人参与协同工作任务指派问题。其主要内容是:（1）利用RBC和GRA模型对多人协作问题进行建模;（2）提出一种用以完善约束关系集的KD45认知逻辑闭包运算算法,完善了由于信息不透明情况导致的不完备合作关系集合和冲突关系集合;（3）采用IBM ILOG CPLEX优化包（ILOG）进行了上万次不同规模下的仿真实验。大规模的仿真实验结果表明,本论文所提出的创新性方法,随着团队规模的扩大,团队执行效益最高可提升5倍以上。本论文所提出的模型和算法有效地使客观物质资源创造的价值的最大化,优化任务执行工作。本论文提出的KD45认知逻辑闭包运算算法挖掘扩展的群组角色指派约束关系集合完善,提出的认知逻辑代理闭包群组角色指派方法可行、有效,能高效解决合作约束和冲突约束下的多人参与协同工作任务指派优化问题。
齐瑾浩[8]（2020）在《偏好修正的投资组合高阶群组角色指派研究》文中研究表明为解决以投资客户满意度为标准的投资组合问题,优化传统的收益优先的模式,本文对客户偏好修正的投资组合高阶群组角色指派问题进行了研究:在规避风险的同时,使客户的满意度尽可能的最大化,从而促进投资公司与客户之间的长期合作。基于风险控制的考虑,投资经理根据自己的经验和技术对一批客户同时进行操作。在实际的投资规划中,一个理财产品可以分配给多个不同的投资客户,而一个客户也可以选择多个理财产品,具体数量因投资客户的持有资金量而异。另一方面,由于影响客户满意度的不仅只有收益这类客观的因素,还有客户自身的性格和理财产品的风险、流动性、类型等其他原因,可以把这些原因归为客户对理财产品的主观偏好。为了完善满意度的量化指标,本文在传统的收益优先的投资组合模式下用客户偏好对目标进行修正,把理财产品影响投资客户满意度的多个因素抽象成主观偏好和客观收益两个维度进行处理,从计算机科学理论的模型与算法角度,合理有效地进行投资组合的优化,使客户群体整体满意度最大化,促使投资公司与客户之间达成可持续的合作。每个理财产品的预期收益率不同,每个客户的持有的可投资资金和其对理财产品的偏好评分也不同,投资经理需要负责一批客户的投资规划,将投资客户的资金合理投资地到各个理财产品中。全过程构成了客户、资金与理财产品构成的一种无意识协同,本文对这个过程进行了详细的分析和研究。主要内容分为以下三个部分:（1）使用角色协同理论（Role Base Collaboration,简称RBC）及其通用模型E-CARGO对投资组合规划进行知识表达,使用群组角色指派（Group Role Assignment,简称GRA,系E-CARGO的子模型）确定问题的主体要素,做具体形式化,并抽象出角色和代理,建立相关可量化的参数,在建模层次形式化该场景组合投资的一阶及高阶约束;（2）根据理财产品的预期收益率、客户-总投资额、客户-最小的购买产品种类数、客户-产品偏好评分等参数,形成主观与客观两个维度的评分指标,同时设置评估两个目标的最低阈值参数,形成预求目标的评估标准。对客户总投资额进行等比例缩小,使得整体计算可控。依据模型和各个指标,结合具体场景中的一阶和高阶约束,提出了高阶群组角色指派算法（简称HO-GMRA算法）。HO-GMRA算法核心是x-ILP（扩展整数线性规划）规划方法,可同时表示客观收益和主观客户偏好两个维度上的线性加权多目标规划。（3）在HO-GMRA算法基础上,本文使用IBM ILOG CPLEX线性规划工具进行求解与仿真实验,通过分析算法效用与效能,为实际场景的投资组合问题提供科学的建议。针对特殊需要处理的无解情况,利用计算得出的“伪交点”,即两个目标归一化之后值的近似交点,重新进行二次规划,保障问题求解。大规模仿真实验结果表明,论文所述方法运行快速且有效。可以在最大化总体投资客户满意度的基础上,灵活地适应每个主客观目标的需求,在不同的市场环境中可以获得不同的选择与求解,证明了方法的实用性。同时有效地挖掘了投资组合内部主体要素的协同关系,并清晰简练地进行建模与求解,为相关问题的模式化求解提供了思路。
李文达[9]（2020）在《基于E-CARGO的小世界网络仿真及其自适应指派》文中认为社会计算理论的出现,为有效应对复杂和动态变化的社会问题提供了现代化的方法和手段。小世界网络作为复杂社会关系的普遍特征,对于现实中随机、动态、弱关联、高聚合的社会关系而言,小世界网络刻画和预测能力较强。为使小世界网络中复杂的内部的协作更加稳定、健壮,能够在突发情况下平稳过渡,不至于出现停滞、抖动和单点故障状态,优化小世界网络的协作以提高网络整体性能是必要的。医院体检中心是一个典型的小世界网络场景,顾客到达体检中心组建的社会关系是随时间变化和状态变化动态改变的、不同时间出现在体检中心构成的社会关系是随机的、顾客间是弱关联的。这一小世界网络典场景型中的顾客与体检项目具有复杂协作关系,体检资源对顾客的匹配程度具有差异,为有效地优化整体性能带来困难。本文以医疗体检为场景,将小世界网络优化转化为内部协作系统的优化。以此来解决类似的小世界网络中内部协作与整体性能的优化问题。在变动的外部环境和内部匹配关系下,制定自适应的调控策略帮助医疗体检中心的决策者合理安排有限的资源、提高顾客体验、优化系统性能。对于这一具有复杂协作关系的小世界网络场景而言,有如下需要解决的问题:（1）对场景中的小世界网络内部协同过程进行建模分析;（2）对场景中顾客路径选择过程进行形式化表达;（3）构建自适应模型适应资源和环境的变化为顾客引导分流;（4）医院如何对顾客体检过程制定调控策略;（5）调控策略对小世界网络的影响。基于此,本论文的主要研究内容包括:1)数学建模:使用新兴的促进协作的方法,即基于角色协同（Role-based Collaboration,RBC）,将角色作为底层机制,发挥角色的优势来支持体检系统中协作的形式化建模、量化评估;2)指派与自适应指派:使用自适应协同（Adaptive Collaboration,AC）方法,综合考虑医院顾客的到达情况、顾客就诊情况,在指派的同时,为医院在指派策略层面找出一个动态的自适应调整算法使得顾客和医院部分利益尽可能的最大化;3)离散事件仿真:根据医院的历史顾客到达时间的数据,模拟多种顾客到达分布,通过对体检场景进行离散事件仿真模拟,实时、动态地模拟体检中的各种情况。仿真实验结果表明,本论文提出的自适应指派算法具有有效性。使用本文的自适应指派方法,可以在一定程度上提高顾客的满意度、降低顾客的等待时间。本文的自适应策略调整,可以使得医院在宏观上有效的针对不同的顾客分布情况、不同的顾客满意度变化情况来采取不同的指派策略,从而进一步缩短医院的营业时间。
黄强[10]（2019）在《基于设备指纹和行为可信的物联网访问控制系统》文中研究表明随着物联网终端设备大规模接入网络,终端攻击成为了物联网安全的重要问题。物联网终端设备由于种类的多样性,难以统一访问控制管理机制;同时传统的基于复杂加密协议和认证客户端的认证技术不再适用于计算和存储资源受限制的物联网设备;此外部分历史遗留设备难以通过更新升级以支持安全的认证管理。基于此,本文提出了一种基于设备指纹和行为可信的物联网访问控制方案。该方案首先提取设备在启动阶段的网络流量特征,并利用机器学习算法识别设备的类型。设备的类型信息将作为权限初始分配的依据。此过程适用于多样的设备类型,降低了对设备计算和存储资源的要求,同时避免了对历史遗留设备的更新升级。然后基于设备当前网络行为和历史网络行为的偏离程度计算其行为可信度。行为可信度将作为设备与权限分配关系动态调整的依据,以实现对同类型设备的访问控制策略的细粒度管理。本文的主要工作和创新点如下:1.针对传统的基于复杂加密协议和认证客户端的访问控制技术不再适用于计算和存储资源受限制的物联网设备的问题,本文提出了一种基于设备指纹和行为可信的物联网访问控制方案。该方案首先基于设备启动阶段的网络流量特征识别设备的类型,实现权限的初始分配。然后基于设备的当前行为和历史行为的偏离程度计算其行为可信度,实现设备与权限分配关系的动态调整。2.针对现有设备指纹识别算法对同厂商相似型号设备类型的识别准确率低的问题,提出了一种二阶段指纹识别算法——TSMC-SVM。该算法将修正余弦相似度引入多分类机器学习模型中,提升了相似型号设备类型的识别准确率。实验表明,TSMC-SVM的平均识别准确率达到了93.2%。同时为降低相似度匹配的时间复杂度,提出了一种样本预处理方法。该方法通过计算样本预处理因子,将相似度匹配的时间复杂度从O（nm）降低到了O（n）。3.为实现对设备个体访问控制策略的细粒度管理,本文提出了一种基于设备行为可信度的访问控制模型。该模型将设备网络行为可信度和权限可信度阈值引入基于角色访问控制模型中。对于设备行为可信度,模型从多个维度观察设备当前网络行为和历史网络行为的偏离程度生成评价因子,然后通过模糊综合评价方法计算最终的可信度。权限可信度阈值可以根据资源的环境上下文动态设置。4.为了在物联网场景下实现上述基于网络流量的设备指纹识别以及基于行为可信的访问控制机制,本文提出了一种基于VLAN的旁路式访问控制实现方案。该方案首先将资源划分到不同VLAN中,然后依据设备指纹和设备行为可信度知识调整设备与VLAN的隶属关系,以实现设备对资源访问的动态管理。5.在此基础上,本文开发实现了基于设备指纹和行为可信的物联网访问控制原型系统。从逻辑视图、过程视图、实现视图、物理视图和场景视图完整介绍了系统的设计与实现过程。
二、角色指派的时间描述（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、角色指派的时间描述（论文提纲范文）
（1）句子结构与控制动词类型对题元角色指派的影响（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 方法 |
| 2.1 被试 |
| 2.2 实验设计 |
| 2.3 实验材料 |
| 2.4 实验仪器 |
| 2.5 实验程序 |
| 3 结果 |
| 3.1 数据处理及眼动指标 |
| 3.2 各兴趣区的分析结果 |
| 3.2.1 兴趣区1 |
| 3.2.2 兴趣区2 |
| 3.2.3 兴趣区3 |
| 3.2.4 兴趣区4 |
| 4 讨论 |
| 4.1 论元线索的权重 |
| 4.2 论元线索与控制动词论元表征的线索整合 |
| 5 结论 |
（2）基于KD45闭包的群组角色指派研究（论文提纲范文）
| 1 真实案例 |
| 2 建模与问题解决 |
| 3 基于KD45闭包的GRA |
| 3.1 KD45逻辑 |
| 3.2 KD45闭包算法 |
| 4 实验 |
| 4.1 实验过程 |
| 4.2 规模性实验 |
| 5 总结 |
（3）科技项目管理的RBAC-BLP模型设计与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 访问控制的国内外研究现状 |
| 1.2.1 身份认证技术 |
| 1.2.2 访问控制技术 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 访问控制技术与科技项目管理特点 |
| 2.1 访问控制概述 |
| 2.1.1 访问控制原理 |
| 2.1.2 访问控制策略 |
| 2.2 访问控制实现机制 |
| 2.2.1 访问控制列表 |
| 2.2.2 访问控制能力列表 |
| 2.2.3 访问控制矩阵 |
| 2.2.4 访问控制安全标签列表 |
| 2.3 访问控制策略 |
| 2.3.1 自主访问控制DAC |
| 2.3.2 强制访问控制MAC |
| 2.3.3 基于角色的访问控制RBAC |
| 2.4 访问控制策略对比 |
| 2.5 科技项目管理系统的访问控制特点 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 访问控制模型 |
| 3.1 自主访问控制 |
| 3.2 基于角色的访问控制 |
| 3.2.1 RBAC模型 |
| 3.2.2 核心RBAC模型 |
| 3.2.3 层次RBAC模型 |
| 3.2.4 约束RBAC模型 |
| 3.2.5 科技项目管理中的角色管理需求 |
| 3.3 模型改进 |
| 3.3.1 改进模型的定义 |
| 3.3.2 改进模型优点 |
| 3.4 强制访问控制 |
| 3.4.1 BLP模型 |
| 3.4.2 BLP模型的增强模型 |
| 3.4.3 科技项目管理中的强制访问需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 RBAC-BLP模型 |
| 4.1 RBAC和BLP融合的需求 |
| 4.2 RBAC-BLP模型形式化表示 |
| 4.3 RBAC-BLP模型的实施 |
| 4.4 RBAC-BLP模型的相关实现 |
| 4.4.1 角色与数据访问 |
| 4.4.2 数据建模 |
| 4.5 基于RBAC-BLP的抽象模型框架 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 舟山市科技项目管理中RBAC-BLP的应用 |
| 5.1 项目背景 |
| 5.2 系统多维访问控制的需求 |
| 5.3 模型元素数据库设计 |
| 5.4 RBAC-BLP融合模型访问控制实现 |
| 5.4.1 用户登录 |
| 5.4.2 角色管理 |
| 5.4.3 权限管理 |
| 5.4.4 强制访问 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术成果 |
（4）基于角色的物联网任务分配算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关知识及理论 |
| 2.1 物联网 |
| 2.1.1 物联网概念及其架构 |
| 2.1.2 物联网任务分配问题 |
| 2.1.3 虚拟对象概念 |
| 2.2 基于角色的协同 |
| 2.2.1 RBC理论 |
| 2.2.2 E-CARGO模型 |
| 2.2.3 物联网系统引入角色的合理性与优势 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于组角色的任务分配算法 |
| 3.1 问题背景 |
| 3.2 任务分配问题描述 |
| 3.3 任务分配问题建模 |
| 3.4 算法设计 |
| 3.5 实验设置与结果分析 |
| 3.5.1 实验环境和参数设置 |
| 3.5.2 运行时间分析 |
| 3.5.3 对比分析 |
| 3.6 分配示例分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于双向拍卖的动态角色任务分配算法 |
| 4.1 问题背景 |
| 4.2 双向拍卖机制 |
| 4.3 动态任务分配问题描述 |
| 4.4 动态任务分配问题建模 |
| 4.5 算法设计 |
| 4.5.1 基于贪婪策略的获胜者选择策略 |
| 4.5.2 动态角色分配策略 |
| 4.5.3 定价策略 |
| 4.6 复杂性和收敛性分析 |
| 4.6.1 复杂性 |
| 4.6.2 收敛性 |
| 4.7 实验设置与结果分析 |
| 4.7.1 实验环境和参数设置 |
| 4.7.2 分配效益 |
| 4.7.3 请求者和VO效用 |
| 4.7.4 平台效用 |
| 4.7.5 时间成本分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间出版或发表的论着、论文 |
| 致谢 |
（5）基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.2.1 图像预处理与深度学习模型搭建 |
| 1.2.2 Web系统的设计与实现 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关概念及技术介绍 |
| 2.1 WEB系统实现相关技术介绍 |
| 2.1.1 Spring Boot框架 |
| 2.1.2 Spring Data JPA框架 |
| 2.1.3 Flask框架 |
| 2.1.4 Vue.js框架 |
| 2.1.5 MySQL数据库 |
| 2.1.6 Redis数据库 |
| 2.2 目标检测算法概述 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于卷积神经网络的乳腺病灶目标检测模型的研究 |
| 3.1 数据集 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.3 模型搭建 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.5 实验分析 |
| 3.6 图像处理服务构建 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的需求分析 |
| 4.1 总体需求 |
| 4.2 系统功能需求分析 |
| 4.2.1 系统管理员角色用例分析 |
| 4.2.2 医院管理员角色用例分析 |
| 4.2.3 患者角色用例分析 |
| 4.2.4 临床医生角色用例分析 |
| 4.2.5 影像科医生角色用例分析 |
| 4.3 系统非功能需求分析 |
| 4.3.1 稳定性 |
| 4.3.2 可维护性 |
| 4.3.3 易用性 |
| 4.3.4 安全性 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的设计 |
| 5.1 系统软件架构设计 |
| 5.2 系统的数据库设计 |
| 5.2.1 数据库概念模型设计 |
| 5.2.2 数据库基表设计 |
| 5.3 系统功能模块设计 |
| 5.3.1 注册与登录模块 |
| 5.3.2 系统管理模块 |
| 5.3.3 医院信息管理模块 |
| 5.3.4 个人信息管理模块 |
| 5.3.5 患者信息管理模块 |
| 5.3.6 诊疗信息管理模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的实现 |
| 6.1 系统运行环境 |
| 6.2 系统功能模块的实现 |
| 6.2.1 注册与登录模块实现 |
| 6.2.2 系统管理模块实现 |
| 6.2.3 医院信息管理模块实现 |
| 6.2.4 个人信息管理模块实现 |
| 6.2.5 患者信息管理模块实现 |
| 6.2.6 诊疗信息管理模块实现 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的测试 |
| 7.1 系统的功能测试 |
| 7.1.1 注册与登录模块 |
| 7.1.2 系统管理模块 |
| 7.1.3 医院信息管理模块 |
| 7.1.4 个人信息管理模块 |
| 7.1.5 患者信息管理模块 |
| 7.1.6 诊疗信息管理模块 |
| 7.2 系统的性能测试 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 结束语 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 问题与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）连续时空约束多对多群组角色指派研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展与现状 |
| 1.2.1 任务分配模型 |
| 1.2.2 指派算法 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 相关技术 |
| 2.1 指派模型 |
| 2.2 匈牙利算法 |
| 2.3 角色协同计算 |
| 2.3.1 基于角色的协同理论 |
| 2.3.2 E-CARGO模型 |
| 2.3.3 群组角色多对多指派研究方法 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 数学建模与基础实验 |
| 3.1 场景介绍 |
| 3.2 问题建模 |
| 3.3 问题求解 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.5 随机仿真实验 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 算法改进及优化实验 |
| 4.1 改进实验的理论证明与实验结果 |
| 4.1.1 充要条件证明 |
| 4.1.2 必要条件 |
| 4.1.3 必要条件的实验结果与分析 |
| 4.2 大规模性仿真实验 |
| 4.3 合理的资源调度方案 |
| 4.4 NEC法完善调度实验结果与分析 |
| 4.5 小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（7）认知逻辑代理闭包群组角色指派研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 指派模型 |
| 1.2.2 指派算法 |
| 1.3 研究目标和主要研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关工作 |
| 2.1 认知逻辑代理闭包 |
| 2.2 基于角色的协同 |
| 2.3 E-CARGO模型 |
| 2.4 群组角色指派 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 认知逻辑代理闭包群组角色指派问题研究 |
| 3.1 问题场景介绍 |
| 3.2 问题建模 |
| 3.3 问题求解KD45-GRA算法 |
| 3.3.1 KD45认知逻辑 |
| 3.3.2 KD45认知逻辑闭包运算算法 |
| 3.3.3 KD45-GRA算法 |
| 3.4 实验与结果分析 |
| 3.4.1 实验环境 |
| 3.4.2 仿真实验 |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 连续认知逻辑代理闭包 |
| 4.1 连续KD45闭包算法 |
| 4.2 实验结果和分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得与学位论文相关的成果 |
| 致谢 |
（8）偏好修正的投资组合高阶群组角色指派研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展与现状 |
| 1.2.1 经典投资组合研究 |
| 1.2.2 多目标规划 |
| 1.2.3 指派与多对多指派 |
| 1.2.4 偏好修正的高阶多对多投资组合 |
| 1.2.5 群组角色指派 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关工作 |
| 2.1 投资组合与主客观分析方法 |
| 2.2 多目标规划 |
| 2.2.1 线性加权法 |
| 2.2.2 层次分析法 |
| 2.2.3 极小-极大法 |
| 2.2.4 线性规划法 |
| 2.3 方法论与建模框架 |
| 2.3.1 基于角色的协同 |
| 2.3.2 E-CARGO模型 |
| 2.4 群组角色指派 |
| 2.5 群组角色指派中高阶约束问题 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 高阶群组角色指派问题研究 |
| 3.1 问题场景介绍 |
| 3.2 问题建模 |
| 3.3 问题求解-HO-GMRA算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 实验与结果分析 |
| 4.1 实验环境 |
| 4.2 仿真实验 |
| 4.2.1 实验数据来源 |
| 4.2.2 实验结果 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.3.1 实验具体结果分析 |
| 4.3.2 实验的时空复杂度分析 |
| 4.3.3 实验的鲁棒性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 本文工作总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）基于E-CARGO的小世界网络仿真及其自适应指派（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 小世界网络 |
| 1.2.2 医疗体检调度 |
| 1.2.3 指派与自适应协同 |
| 1.3 研究内容与特色 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关工作 |
| 2.1 小世界网络 |
| 2.2 体检调度 |
| 2.3 基于角色的协同优化指派相关理论 |
| 2.3.1 基于角色协同理论 |
| 2.3.2 E-CARGO模型 |
| 2.3.3 自适应协同理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 体检调度的E-CARGO建模 |
| 3.1 场景介绍 |
| 3.2 体检问题与小世界网络 |
| 3.3 小世界网络E-CARGO建模 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 自适应指派与协同调度 |
| 4.1 自适应协同的指派策略 |
| 4.2 问题求解 |
| 4.2.1 加入指派的体检结构图 |
| 4.2.2 自适应优化算法 |
| 4.3 本章小节 |
| 第五章 实验仿真与结果分析 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 离散事件仿真 |
| 5.3 实验参数 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的论文 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（10）基于设备指纹和行为可信的物联网访问控制系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作与章节安排 |
| 1.3.1 本文的主要工作 |
| 1.3.2 本文的章节安排 |
| 第二章 技术背景 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机器学习 |
| 2.2.1 基本概念 |
| 2.2.2 支持向量机 |
| 2.2.3 K邻近算法 |
| 2.2.4 Adaboost |
| 2.2.5 随机森林 |
| 2.3 模糊集 |
| 2.3.1 基本概念 |
| 2.3.2 隶属函数 |
| 2.4 访问控制 |
| 2.4.1 基本概念 |
| 2.4.2 RBAC |
| 2.4.3 TBAC |
| 2.4.4 ABAC |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 一种新型的二阶段多分类设备指纹识别算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 特征提取 |
| 3.2.1 时间窗口选择 |
| 3.2.2 特征提取与编码 |
| 3.3 二阶段多分类模型 |
| 3.3.1 SVM多分类模型 |
| 3.3.2 TSMC-SVM算法 |
| 3.4 实验仿真与分析 |
| 3.4.1 数据集 |
| 3.4.2 数值分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于设备行为可信度的访问控制机制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于行为可信度的授权机制 |
| 4.2.1 模型定义 |
| 4.2.2 授权流程 |
| 4.2.3 权限可信度阈值 |
| 4.2.4 行为可信度 |
| 4.3 基于模糊理论的可信度生成方案 |
| 4.3.1 可信度评价因子 |
| 4.3.2 模糊行为可信度 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 逻辑视图 |
| 5.2.1 系统整体架构 |
| 5.2.2 数据定义 |
| 5.3 过程视图 |
| 5.3.1 数据流转视图 |
| 5.3.2 系统组件时序视图 |
| 5.4 实现视图 |
| 5.4.1 设备指纹和行为可信度 |
| 5.4.2 基于VLAN的权限划分 |
| 5.4.3 基于VLAN的策略实施过程 |
| 5.5 物理视图 |
| 5.6 场景视图 |
| 5.6.1 设备管理 |
| 5.6.2 角色管理 |
| 5.6.3 权限管理 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
四、角色指派的时间描述（论文参考文献）
- [1]句子结构与控制动词类型对题元角色指派的影响[J]. 李芳,李馨,张慢慢,白学军. 心理学报, 2021(10)
- [2]基于KD45闭包的群组角色指派研究[J]. 张巍,仝茹,吴诗珏,王子奇,滕少华. 广东工业大学学报, 2021(04)
- [3]科技项目管理的RBAC-BLP模型设计与应用[D]. 徐丽丽. 浙江海洋大学, 2021(02)
- [4]基于角色的物联网任务分配算法研究[D]. 刘凡. 淮北师范大学, 2021
- [5]基于卷积神经网络的乳腺X线影像辅助诊疗系统的设计与实现[D]. 于航舶. 北京邮电大学, 2021(01)
- [6]连续时空约束多对多群组角色指派研究[D]. 郑楚楚. 广东工业大学, 2021
- [7]认知逻辑代理闭包群组角色指派研究[D]. 仝茹. 广东工业大学, 2021
- [8]偏好修正的投资组合高阶群组角色指派研究[D]. 齐瑾浩. 广东工业大学, 2020(06)
- [9]基于E-CARGO的小世界网络仿真及其自适应指派[D]. 李文达. 广东工业大学, 2020(02)
- [10]基于设备指纹和行为可信的物联网访问控制系统[D]. 黄强. 东南大学, 2019(06)