导读:本文包含了对象表示论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:异地就医,医保局,参保者,参保人,长叁角,医保信息系统,参保居民,报销比例,医保中心,退休人员
对象表示论文文献综述
钱培坚[1]（2019）在《异地门诊可报销，大医院会不会被挤爆？》一文中研究指出每每看到长叁角异地就医门诊费用直接结算试点不断推进的消息，在上海工作的青年职工赵俊宇总在心里犯嘀咕，异地门诊实时报销后，患者会不会蜂拥到上海看病，造成大医院看病难？大城市优质医疗资源集中但有限，赵俊宇的担心不无道理。“坦率地说，不仅是上海(本文来源于《工人日报》期刊2019-12-17）
叶煜,李敏,文燕[2]（2019）在《农业专家系统中面向对象的XML知识表示方法》一文中研究指出知识表示是人工智能和专家系统中的重要环节,它直接影响了专家系统的推理效率和知识获取的能力。在传统知识表示方法的基础之上,综合利用了面向对象和XML语言等知识表示方式的特点提出了一种面向对象的XML知识表示法。此方法利用面向对象能很好地描述客观世界的结构模型和XML对结构化数据的表示能力,能充分表示农业知识间复杂的数据关系。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年07期）
张梦瑶[3]（2019）在《关于中国人日语学习者的作文误用研究》一文中研究指出众所周知,为了提高学习者的读写能力,书面语的作文一直以来都是重要的手段之一。本论文通过第一预调查,笔者收集了D大学日语专业的学习者所写的61篇作文,经由日本籍教师批改订正,以此为基准进行分析,所得结果为,有关因果关系的误用现象表露了出来。通过第二预调查,笔者借用语料库考察了各个原因?理由节的误用状况,所得结果为,关于「から」、「ので」、「て」、「ため」四项的误用例数最多。经由以上理由为契机,本论文以表因果关系的接续助词「から」、「ので」、「て」、「ため」四者为研究对象。有关四项的语言学方面的研究至今已有很多,其中代表性的研究有莲沼等(2001)和新田(2013)等。莲沼等(2001)从“事态原因”、“行为理由”、“判断根据”和“发言态度”4个角度对四项的意思用法进行了界定。另外,新田(2013)从“使用限制”和“使用范围”方面对四项的使用区分进行了详细阐述。本论文着眼于表示原因理由的接续助词,来考察中国人日语学习者的误用状况。本论文共分5部分。第一章主要是从语言学的记述研究和二语习得的观点整理了先行研究。在此基础上,探讨了其不足之处,明确提示了问题点所在。以及阐述了为了解决这些问题点,本论文应立足于什么样的立场来进行展开。第二章详细介绍了所用的语料库以及研究对象和调查步骤。通过语料库实施了量的调查,通过分析收集来的误用例句,明确了「から」、「ので」、「て」、「ため」四项各自内部的误用倾向。接着分析了误用例句,并对错误率最高的两项误用类型进行了考察。其结果为,各项内部的误用的状况:(1)对于「から」,超过半数以上误用最多的类型为“文体的不统一”。其中,「だから」的过度使用造成了化石化这一结论与叁木(2015)保持了一致,但化石化的具体类型不同。换言之,并非是关于“汉语动词”误用的化石化,而是错用“敬语形+から(ですから)”为“普通形+から(だから)”这一化石化现象的不同。(2)关于「ので」,和其他叁项的混用是误用比例最高的类型。特别需要注意的一点是,几乎没有「なので」接续的误用例,这与市川(2010)所提到的「なので」接续化石化的结论不同。(3)关于「て」和「ため」,与其他叁项的混用是误用比率最高的类型。另外,将四项合并起来进行复合考察的实际情况为:(1)与「ため」相关的误用例最少,不到1%,由此可以推测出,关于因果关系的接续助词「ため」的使用情况,由于语言知识和运用中的理解不完全,导致了学习者有意识地回避其使用这一回避现象。(2)有关“混同”的误用例约占总体的40%,充分说明学习者对于四项的区分使用方面的习得不完全。第叁章在第二章详细分析过的例句中进行挑选修改,制作出调查问卷,并以此问卷为基础,对D大学日语专业二年级下学期的22名学习者进行了采访调查。其结果为:(1)得出了对于四者习得不完全这一结论。另外,证实了第二章中对「ため」的认识不足和习得不完全而导致了回避现象的产生这一预测。(2)对于问卷问题四者择一的基准,大致集中于“语感”、“主观、客观”、“因果关系的有无和强弱”、“句子的尊敬程度”和“语法”这几个方面。(3)几乎所有的调查对象对四者的区分使用并未下功夫进行区别。(4)已经习得掌握的关于区分四者的内容中有不少认识均是错误的。(5)从口语和书面语的视角来看,调查对象充分认识了对于四者的区分使用。第四章以第二、叁章的分析为依据,探讨了误用产生的原因。首先对于第二章的“脱落”和“文体的不统一”,从汉语的“接续表现的省略”和“文体差的不同”这一母语干涉的角度进行分析。另外对于“四项的混同”的分析是从“客观性的强弱”、“明示性和暗示性”以及“控制性和意识性”的语法观点的缺乏来探讨了误用的原因。终章对本篇论文进行了总结概括,提示了对日语教育的启示作用,并对今后课题进行了展望。综上所述,本论文通过语料库调查和采访调查,着眼于表原因、理由关系的接续助词「から」、「ので」、「て」、「ため」,对以中文为母语的日语学习者作文中偏误的实际状况进行了把握,查明了其误用原因,对二语习得研究领域略作贡献,并对日语教学现场进行启发、以期起到作用。(本文来源于《大连外国语大学》期刊2019-05-01）
张少华[4]（2018）在《OWL本体知识库面向对象表示及应用》一文中研究指出本体技术能更好地以一种结构化的、可共享、机器可理解的形式表示各种术语、概念所隐含的知识,基于OWL(Web Ontology Language,OWL)的本体知识表示方法已经在许多领域得到广泛的应用。然而在工程应用领域,不仅需要开放世界的本体知识推理服务,而且还需要封闭世界基于知识的推理,以及高效率与工程智能信息系统的集成和信息处理;面向对象技术是工程信息处理中广泛采用的信息处理技术,研究OWL本体知识库面向对象表示技术有重要的理论意义和实际应用价值。针对目前工程信息处理中缺乏高效的本体知识处理与集成工具的问题,在深入研究OWL本体知识表示框架、语言句法和文档结构基础上,开展了OWL本体知识库面向对象表示及应用的研究,主要完成了如下工作:在对语义Web技术、OWL本体知识表示架构、文档格式和句法进行了研究分析基础上,基于面向对象技术,提出和设计了一个面向对象的OWL本体知识库表示框架和OWL本体到C++面向对象转换方案;分析和研究了OWL本体知识表示体系和C++面向对象数据模型的映射机制,设计了OWL本体知识库的面向对象表示模型,定义了OWL对应元素的C++概念类CClassObject、对象特性类CPropertyObject、数据特性类CDataObject、实例对象类CInstanceObject和规则对象类CRuleObject;采用Visual C++2010开发平台和XML解析平台,实现了OWL本体知识库的面向对象解析。结合加工特征自动识别对语义知识需求,对加工特征语义概念、特性进行了研究,基于本体建模技术,采用Protégé建模工具构建了加工特征自动识别本体知识库,包括加工特征概念类、概念特性和概念语义SWRL规则;采用开发的OWL本体知识库解析系统,实现了面向对象表示,为后续加工特征自动识别知识推理提供知识资源。完成的工作在Visual C++2010开发平台下编程实现,已经通过测试验证,为后续工程语义知识信息处理系统打下基础。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-05-01）
徐锐,林娜,吕道双[5]（2018）在《面向对象的高光谱遥感影像稀疏表示分类》一文中研究指出稀疏表示用于高光谱遥感影像分类多是基于像素层次来处理的。文中提出一种面向对象的高光谱遥感影像稀疏表示分类方法。首先从高光谱影像中提取4个波段组成标准的多波段影像,进行面向对象的影像分割;然后计算各对象在各波段上的光谱均值,并选取少量样本进行训练;最后利用基于Fisher字典学习的稀疏表示进行高光谱遥感影像的分类。实验结果表明,该方法可以利用较少的样本得到较好的分类效果,与基于像素层的稀疏分类相比较,分类精度与效率均有所提高,分类结果更接近真实地物,避免了零碎图斑。(本文来源于《测绘工程》期刊2018年04期）
彭训文[6]（2017）在《3000万“剩男”跟谁结婚》一文中研究指出刚过完农历鸡年元宵节，陕西省渭南市澄城县南社村村民张进春就张罗着办那件悬在他心里很久的事情：“儿子开年就25（岁）了，得赶紧把他和县北边李家姑娘的婚事定下来。”在西方“情人节”到来的前两天——2月12日，老张跟李家约好上门定亲。这天，老张和老伴从窑洞里屋(本文来源于《人民日报海外版》期刊2017-02-13）
李生成[7]（2016）在《凝聚推进发展的强大正能量》一文中研究指出本报讯（ 李生成）8月9日下午，市委书记、市人大常委会主任周农会见了庆祝建党95周年中央和省委表彰对象代表先进事迹巡回报告团一行。他表示，衡阳将在全社会努力形成学先进、赶先进、当先进的浓厚氛围，凝聚推进发展的强大正能量。市委副书记、市长周海兵参加会见(本文来源于《衡阳日报》期刊2016-08-10）
周梦杰,蒋国璋[8]（2016）在《面向对象混合知识表示方法在钢铁一体化生产中的应用》一文中研究指出知识表示是构建专家系统的核心技术之一。针对钢铁一体化生产的要求,研究钢铁一体化生产的知识特点及其分类,结合产生式规则、语义网络、框架和面向对象等各种知识表示方法的特征,提出了一种面向对象的混合知识表示方法,并在C++语言环境下实现钢铁一体化生产的知识表达,同时给出了具体的知识表示实例。(本文来源于《现代制造工程》期刊2016年07期）
沈利斌[9]（2016）在《面向对象知识表示方法及事例组织在核电建设经验反馈中的应用初探》一文中研究指出在国内某核电项目的建设实践中,已建立了经验反馈管理系统和数据库,并通过其运行,收集了相关领域信息,针对现有系统运行中存在的不足,本文提供了一种面向对象的核电建设知识表示方法,并进一步提出了经验反馈事例库的组织应用,通过该方法,可拓宽现有系统的应用范围和应用深度,使信息化系统的时效性和针对性得到提高。(本文来源于《科技展望》期刊2016年17期）
纪雅琪[10]（2016）在《基于稀疏表示的面向对象极化SAR图像分类》一文中研究指出极化SAR图像分类作为遥感图像处理与研究的重要方向之一已日益受到人们的关注。由于极化SAR数据中大量存在的噪声点会对图像的进一步处理与研究造成严重影响,因此,如何克服噪声干扰,提取有效特征并进行分类是极化SAR图像分类面临的关键问题。为了解决上述问题,本文引入了面向对象的思想以及稀疏表示理论。面向对象的思想通过初始分割提取对象进行分类抑制了大量噪声点的干扰,而稀疏表示理论对噪声的鲁棒性也提高了分类的正确性,两种算法相结合可以得到很好的分类结果。本文的四个主要工作内容如下所示:1.对极化SAR图像进行了初始分割。本文用于初始分割提取对象的算法将纹理信息与统计区域合并算法相结合,使用了Bhattacharyya距离合并准则与统计区域合并准则,可以获得更为正确的图像分割结果。纹理信息的提取是通过改进后的LBP算子:局部一致性LBP算子(RHLBP算子)获得的,该算子通过设定阈值能够更好地区分不同类别的纹理信息,且可以稳定表达相同类别的纹理信息。2.将颜色特征应用于面向对象的极化SAR图像分类。极化SAR数据并不能表示地物真实颜色信息,传统分类算法中,颜色信息未被用于提供分类依据,然而极化特征合成的伪彩色图像可以有效表达地物视觉信息。本文在分类算法中引入了伪彩色图像中的颜色特征,验证了颜色特征用于极化SAR图像分类的有效性。3.提出了一种新的基于原始数据的字典更新算法。用于稀疏表示的字典是从已知类别标签的数据中随机选取字典原子组成的,字典中很大可能会存在噪声点或者不能很好表示其他同类数据的字典原子。为了得到更有效的字典用于稀疏表示分类,本文提出了新的字典更新方法。该方法在原始字典中选取好的字典原子组成新字典,在保证字典大小相同的前提下可以获得更好的分类结果。4.提出了改进的联合稀疏表示算法。为了减少稀疏表示分类中对单个像素点分类产生的大量计算,本文引入了联合稀疏表示算法并对其进行了改进。原始联合稀疏表示算法将整体分割区域所有像素点用于求取共有模式,由于本文算法获得的分割区域大小不一致,且多数分割区域包含像素点过多,使得联合稀疏表示分类结果并不好。本文将分割区域内像素点分为数目固定的数据集进行联合稀疏表示分类,统计分类结果,根据统计情况对整体分割区域进行分类,可以获得更好的分类结果。(本文来源于《电子科技大学》期刊2016-03-30）
对象表示论文开题报告
（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：
知识表示是人工智能和专家系统中的重要环节,它直接影响了专家系统的推理效率和知识获取的能力。在传统知识表示方法的基础之上,综合利用了面向对象和XML语言等知识表示方式的特点提出了一种面向对象的XML知识表示法。此方法利用面向对象能很好地描述客观世界的结构模型和XML对结构化数据的表示能力,能充分表示农业知识间复杂的数据关系。
（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。
对象表示论文参考文献
[1].钱培坚.异地门诊可报销，大医院会不会被挤爆？[N].工人日报.2019
[2].叶煜,李敏,文燕.农业专家系统中面向对象的XML知识表示方法[J].工业控制计算机.2019
[3].张梦瑶.关于中国人日语学习者的作文误用研究[D].大连外国语大学.2019
[4].张少华.OWL本体知识库面向对象表示及应用[D].大连理工大学.2018
[5].徐锐,林娜,吕道双.面向对象的高光谱遥感影像稀疏表示分类[J].测绘工程.2018
[6].彭训文.3000万“剩男”跟谁结婚[N].人民日报海外版.2017
[7].李生成.凝聚推进发展的强大正能量[N].衡阳日报.2016
[8].周梦杰,蒋国璋.面向对象混合知识表示方法在钢铁一体化生产中的应用[J].现代制造工程.2016
[9].沈利斌.面向对象知识表示方法及事例组织在核电建设经验反馈中的应用初探[J].科技展望.2016
[10].纪雅琪.基于稀疏表示的面向对象极化SAR图像分类[D].电子科技大学.2016
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