黃石港區(qū)職稱論文發(fā)表網(wǎng)-復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列節(jié)點(diǎn)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)測點(diǎn)論文選題題目

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2、文，電力工程施工論文1一種面向時(shí)間序列InSAR的不連通子網(wǎng)快速連接方法2面向時(shí)間序列分類任務(wù)的SAX方法特性及可視化探索3基于網(wǎng)絡(luò)演化的領(lǐng)域知識群落生長機(jī)制研究4基于符號化的時(shí)間序列復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造及其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)研究5基于時(shí)間序列分析的工業(yè)控制以太網(wǎng)流量異常檢測6基于遞歸復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷7基于多分支 RN N快速學(xué)習(xí)算法的混沌時(shí)間序列預(yù)測8遺傳算法優(yōu)化回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測9基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列雙變量聯(lián)動(dòng)波動(dòng)10基于小波的非平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測方法研究11多維時(shí)間序列關(guān)聯(lián)分析方法在電力設(shè)備故障預(yù)測中的應(yīng)用12聯(lián)合EMD和FSVM的非平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測13基于大數(shù)據(jù)分析的網(wǎng)絡(luò)異常檢測方法1

3、4多元時(shí)間序列的子空間回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型15基于冗余點(diǎn)壓縮的趨勢異常序列檢測16基于Hadoop的異常傳感數(shù)據(jù)時(shí)間序列檢測17網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的反問題:從時(shí)間序列重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜蜋?quán)重18基于模糊時(shí)間序列的傳感器網(wǎng)絡(luò)感知數(shù)據(jù)預(yù)測模型19基于小波的非平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測方法研究 2013年2月20日20對采購經(jīng)理人指數(shù)的一個(gè)分析基于時(shí)間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型21基于EEMD-近似熵和儲備池的風(fēng)電功率混沌時(shí)間序列預(yù)測模型22基于獨(dú)立成分分析的含噪聲時(shí)間序列預(yù)測23混沌理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)預(yù)測仿真研究24基于動(dòng)態(tài)加權(quán)LS-SVM的網(wǎng)絡(luò)流量混沌預(yù)測25基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔烙?jì)26多元時(shí)間序列復(fù)雜

4、網(wǎng)絡(luò)流型動(dòng)力學(xué)分析27復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在轉(zhuǎn)子故障診斷中的應(yīng)用28基于動(dòng)力學(xué)同步的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)識別速度研究29分?jǐn)?shù)布朗運(yùn)動(dòng)時(shí)間序列的基于遞歸圖的網(wǎng)絡(luò)分析30復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中尺度研究揭開網(wǎng)絡(luò)同步化過程31基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的腦電信號分析32基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列雙變量相關(guān)性波動(dòng)研究33基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的混沌時(shí)間序列預(yù)測34Complex networks from multivariate time series for characterizing nonlinear dynamics of two-phase flow patterns多元時(shí)間序列復(fù)雜網(wǎng)絡(luò).35面向熱點(diǎn)話題時(shí)間序列的有效聚類算法研究36一種基于關(guān)鍵

5、點(diǎn)的時(shí)間序列聚類算法37基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池州市降水序列預(yù)測38靜息態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)研究39改進(jìn)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在火災(zāi)預(yù)測中的應(yīng)用研究40基于時(shí)間序列分析的鏈路質(zhì)量預(yù)測和穩(wěn)定路由算法研究41一種基于超統(tǒng)計(jì)理論的非平穩(wěn)時(shí)間序列異常點(diǎn)檢測方法研究42基于EMD的太陽黑子時(shí)間序列組合預(yù)測模型43一種自優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的葉綠素、a濃度時(shí)序預(yù)測模型44基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜仿真系統(tǒng)驗(yàn)證方法45基于小波消噪及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大壩變形分析46基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)提取新方法47一種基于fMRI數(shù)據(jù)的腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法48Dynamic analysis on the topological prope

6、rties of the complex network of international oil prices國際石油價(jià)格復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)拓?fù)湫再|(zhì)49離散時(shí)間序列的網(wǎng)絡(luò)模體分析50一種基于Normal矩陣的時(shí)間序列聚類方法51基于符號時(shí)間序列分析法的A股上海板塊網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析52基于組合模型對我國能源消費(fèi)的預(yù)測53基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路網(wǎng)短時(shí)交通流預(yù)測方法54Multiple clusters echo state network for chaotic time series prediction用于混沌時(shí)間序列預(yù)測的多簇回響狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)55基于時(shí)間序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模及邊坡位移預(yù)測56基于

7、自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列葉面積指數(shù)估算57基于混沌算子網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列一步預(yù)測方法58基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矽肺病預(yù)測組合模型研究59基于ARIMA的多元時(shí)間序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型研究61Bootstrap-自適應(yīng)混沌克隆網(wǎng)絡(luò)與陀螺漂移預(yù)測62基于網(wǎng)絡(luò)安全知識庫的入侵檢測模型63基于"松散型"小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測研究64土壤溫度時(shí)間序列預(yù)測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究65HMM模型在檢測復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)攻擊中的應(yīng)用66我國建筑業(yè)增加值時(shí)間序列的混沌預(yù)測67PSO-RBFNN模型及其在巖土工程非線性時(shí)間序列預(yù)測中的應(yīng)用68基于最小二乘支持向量機(jī)的復(fù)雜金融時(shí)間序列預(yù)測69基于G

8、EP的經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列組合預(yù)測方法研究70Adaptive training and pruning algorithm for Stock index prediction用于股指預(yù)測的自適應(yīng)訓(xùn)練及刪剪算法71用于股指預(yù)測的自適應(yīng)訓(xùn)練及刪剪算法72一種混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌時(shí)間序列預(yù)測73基于Matlab的BP-NN時(shí)間序列法預(yù)測地表水資源量74一種基于改進(jìn)Petri網(wǎng)拓?fù)涞腜MU配置優(yōu)化方法75一種新型時(shí)間序列多分辨預(yù)測模型研究76基于混沌時(shí)間序列分析的股票價(jià)格拐點(diǎn)預(yù)測方法77用結(jié)構(gòu)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測航空發(fā)動(dòng)機(jī)性能趨勢78基于相空間重構(gòu)理論與遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的股票短期預(yù)測方法79基于網(wǎng)絡(luò)流量小波

9、分析的異常檢測研究80神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在洪水預(yù)測中的應(yīng)用研究81GA-GP融合的演化建模在經(jīng)濟(jì)增長預(yù)測中的應(yīng)用82<FONT face=Verdana>DSNE:一個(gè)新的動(dòng)態(tài)社會網(wǎng)絡(luò)分析算法83因特網(wǎng)拓?fù)溲莼捌涔?jié)點(diǎn)平均連接度的分形研究84基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣y(tǒng)計(jì)的恒生證券指數(shù)處理85基于聚類分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測方法86基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)響應(yīng)趨勢預(yù)測研究87神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于多元變量時(shí)間序列的建模研究88混沌時(shí)間序列混合預(yù)測方法探索89基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的艦船運(yùn)動(dòng)短期預(yù)測90基于模糊粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測方法91WRBF網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)及其在混沌時(shí)間序列中的應(yīng)用92一種新型廣義RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在混沌時(shí)間序列預(yù)測中的研究93給水管網(wǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)預(yù)處理方法探討94多層前饋網(wǎng)絡(luò)在商品需求量預(yù)測中的應(yīng)用95土