一、服务分类编码标准与应用（论文文献综述）
广州市人民政府[1]（2021）在《广州市人民政府关于印发广州市“三线一单”生态环境分区管控方案的通知》文中研究表明广州市人民政府文件穗府规[2021]4号各区人民政府,市政府各部门、各直属机构:现将《广州市"三线一单"生态环境分区管控方案》印发给你们,请认真贯彻执行。执行过程中遇到的问题,请径向市生态环境局反映。2021年6月25日广州市"三线一单"生态环境分区管控方案为贯彻中共中央、国务院关于全面加强生态环境保护坚决打好污染防治攻坚战的决策部署,加快推进广州市"生态保护红线、环境质量底线、资源利用上线和生态环境准入清单"（以下简称"三线一单"）落地,实施生态环境分区管控,
于茜[2]（2021）在《建材质量管理信息化追溯体系的研究》文中研究指明随着我国城市化发展,城市中高楼大厦巍然耸立,各种宏伟建筑纷纷呈现在大众面前,由此也带动了建材业的快速发展。而建材质量决定了建筑安全问题,目前工程质量问题屡见报端,引发建材行业质量安全受到了广泛的关注,因此,建立有效的建材质量追溯管理系统,构建完整的建材生产到使用全链条监管体系,是解决建材质量安全问题的重要途径。本文从原材料生产加工到使用全流程的质量追溯管理机制为研究对象,以供应链管理理论、产业组织理论为基础,建立了信息化、智慧化的建材质量安全管控系统构架及追溯体系;并根据我国建材行业现状与存在问题,提出促进建材可追溯系统有效运行的方案。主要研究内容如下:（1）基于相关企业信息化技术运用现状调研设计了建材安全生产运营与智慧管控整体构架,建立了建材综合管理与追溯系统;在追溯系统设计中考虑了前期数据获取、过程中数据信息的收集存储与查询及后期追溯服务等功能,解决了6个不同层面建材的综合追溯管理问题,完善了北京市建筑节能与建材管理服务平台的升级改造与系统功能的扩充。（2）依据现有编码规则的规定,结合所选建材产品的特点及应用需求,创建建材质量追踪编码与追溯流通编码的规则,实现了企业与政府监管部门之间的有效衔接。（3）基于区块链技术的特点及建材行业产品质量等存在的问题,构建区块链追溯体系;各企业生产、加工及流通等环节作为独立的节点,各类数据信息通过二维码技术存入北京市建材管理服务平台及区块链数据库中,用户可实时查询所需信息,监管部门也可高效追溯监管。（4）基于CREAM法及层次分析法,创建建材追溯管理全流程影响质量安全的因素评估分析模型,并应用灰色系统理论建立建材生产与运营管理风险预测;找出全流程中最薄弱的环节与易引起失误风险的因素,为减少和规避风险的发生提供依据。
李茵[3]（2021）在《面向医院管理的数据驱动决策研究》文中进行了进一步梳理信息技术的快速发展与应用以及大数据战略的深入实施,使得大数据成为科技创新引领与决策支撑的重要战略资源,科学研究与实践正在完成“假设驱动”到“数据驱动”的巨大转变,大数据的深度挖掘与利用能够为社会发展、政府治理、国家安全等提供新的动能。围绕国家大数据战略,丰富和拓展大数据应用创新领域,推动管理升级,给学术界、产业界以及政府部门带来许多新的重要课题。其中面向健康服务供给侧的决策支持、决策引导和决策创新中的数据驱动、数据价值转换问题即是管理学、数据科学的核心科学问题之一,更是情报学应对大数据环境开展智慧型情报服务必须解决的关键问题之一。健康医疗大数据时代的到来,促使医院管理和医院管理者的观念都随之变化。数据驱动对医院精细化、智慧化管理决策具有重要意义。本研究从提升医疗管理决策质量的角度出发,构建数据驱动医院管理决策过程模型,分析数据驱动医院管理决策的影响因素,进而提出面向医院管理的数据驱动决策模型,并展开实证研究,为数据驱动决策领域的研究理论基础和实证研究提供参考依据,为促进医院精细化管理提供对策及建议。基于此,通过界定“数据驱动”、“医院管理”、“医院管理评价”与“数据驱动决策”等相关概念,以回顾数据驱动决策、面向医疗健康领域的数据驱动决策、面向医院管理的数据驱动决策以及数据驱动决策的影响因素研究现状为基础,综合运用文献调研法、半结构访谈法、问卷调查法、扎根理论法、结构方程法、统计分析法、机器学习法分析了面向医院管理的数据驱动决策的过程模型和影响因素模型,并构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。围绕面向医院管理的数据驱动决策模型这一核心研究内容,本文第三章在已有BASM模型研究过程的基础上,结合医院管理决策场景的特殊性,探索面向医院管理的数据驱动决策的运行机理,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,以梳理驱动的路径,理清其中的内在逻辑。该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,旨在分别回答面向医院管理的数据驱动决策过程中两个核心问题,一是数据本身如何转化并如何嵌入到医院管理决策过程中,二是医院中能够支持并且推动数据驱动决策的途径是什么。第四章采用扎根理论进行了面向医疗管理领域数据驱动决策的影响因素识别研究,编码面向医院管理者的半结构化访谈资料,经过饱和度测试,最终识别出了四个维度的影响因素。第五章在对影响因素定性研究的基础上利用结构方程模型方法进一步验证影响因素,探讨相关变量的权重和关系。阐述各个因素对医院管理决策的影响关系,验证数据驱动医院管理决策影响因素模型。第六章整合数据驱动医院管理决策过程模型和影响因素模型,构建支持医院管理决策全过程的数据驱动决策模型,探讨过程模型与影响因素模型的内在联系。第七章根据已构建的面向医院管理的数据驱动决策模型,进行基于DRGs分组的医疗服务能力评价和医生绩效评价管理工作的实证研究,修正和完善已构建的模型。具体内容如下:（1）构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型。基于现有的数据驱动决策机制模型,结合医院管理实践,构建面向医院管理的数据驱动决策过程模型,该模型由处理过程模型及支持过程模型两部分构成,处理过程模型包括面向医院管理决策的数据处理过程和数据驱动的医院管理决策处理过程。决策处理过程既是数据处理过程的最后阶段,对数据处理的结果进行展示与应用,又会不断地产生新的数据,前推已有数据的老化和错误,补充和修正数据处理过程。而数据处理过程以决策处理过程中的阶段性需求为导向,能嵌入到决策处理过程的所有阶段,为决策处理的全流程服务。支持过程模型主要涉及两用户一技术。两用户包括数据分析人员和管理者,使能技术是创建和改进能够嵌入到操作系统的分析工具,这三个主体不能割裂独立,而可以互相转化并可能同时存在,共同对数据和决策进行处理,支持处理过程模型运转。（2）系统分析了面向医院管理的数据驱动决策影响因素。对主观及客观上影响管理者数据驱动决策的因素进行整合和相关分析,确定四个核心影响因素范畴分别是医疗数据质量,信息技术,医院组织管理和管理者信息素养,构建了影响因素模型,发现数据驱动医院管理决策能受到管理者信息素养、医院组织管理和信息技术的正向影响,其中管理者信息素养最强,其次是医院组织管理和信息技术;医院组织管理对医疗数据质量、管理者信息素养、决策目标均有影响,对医疗数据质量的影响要强于管理者信息素养;医疗数据质量能够对信息技术产生正向影响;信息技术对决策目标具有正向影响。（3）构建了面向医院管理的数据驱动决策模型。将过程模型与影响因素模型有机结合在一起,构成了面向医院管理的数据驱动决策模型。打造数据驱动决策模型,将医院数据质量标准化管理贯穿于医院管理全流程、智能化管理提升医务人员的信息技术、高效化管理增效医院组织三个方面分析模型的实现,提出模型优化建议。（4）基于DRGs的肺癌医疗服务绩效分析实证研究。模拟医院管理中运用DRGs分组工具解决绩效问题的真实场景,应用数据驱动医院管理决策模型,优化DRGs分组,优化绩效管理。研究最终确定性别、年龄、入院途径、离院方式、住院次数、医保付费方式、是否手术、合并症严重情况八个因素为影响肺癌医疗服务费用的因素,构建了8个DRGs分组,其中合并症严重程度、是否手术、住院次数是决策树分组的分类结点变量。选用医疗服务能力的指标（DRGs总权重、CMI）根据获取的数据进行比较,完成绩效评价工作,实现基于数据驱动决策的绩效管理。
曾蕾洁[4]（2021）在《基于BIM技术的高速公路施工期管理平台研究》文中研究表明随着我国高速公路建设的不断推进,其管理工作日趋复杂与繁重。在数字化与信息化高速发展的新时期,高速公路工程依靠二维信息建设和管理的传统模式已无法适应智慧交通建设的需求。为实现对高速公路工程的有效管理,建筑信息模型（Building Information Modeling,BIM）技术的应用已成为必然趋势。而在高速公路建设管控中推进“标准化建设”,是促进管理迈向信息化、智能化的重要方法,也是和传统建设管理良好融合的关键。本文编制了高速公路构件级信息模型编码,使用Revit创建了高速公路BIM标准构件库模型,研究了高速公路施工期业务管控方法;开发了高速公路工程施工管理系统,并验证了其在高速公路管理平台当中针对模型信息集成和业务管理的可行性与实用性;最后,对高速公路竣工交付模型的创建与交付的标准进行研究与探讨。主要研究内容如下:（1）在建设工程国际标准推荐的分类框架、现有编码标准基础上,结合高速公路工程的特点,对高速公路信息模型进行了构件级的分类与编码,以及信息存储方法的研究,服务于高速公路管理平台模型对信息的绑定、提取和使用。（2）创建了具有复用性的参数化高速公路标准构件库模型,弥补了目前Revit软件中公路领域不同于建筑领域有现成的门窗等“系统族文件”可用的弊端,并对构件库模型的使用效果进行了展示。（3）研究BIM与GIS融合的关键技术、BIM驱动的高速公路业务管理方法和系统开发的技术,建立了高速公路BIM管理平台,包含BIM信息模型可视化平台和施工管控平台两个子系统,以某高速公路为实例,验证了编码、构件库、BIM管理方法三者在高速公路施工管理平台的可用性和效果。（4）BIM模型作为高速公路施工期管理系统中工程信息的数字化载体,本文从模型精细度、几何表达精度以及信息粒度三方面探讨了它在高速公路竣工验收后管理系统中模型应达到的交付标准,并以某高速公路竣工交付BIM模型进行展示说明。
吴小华[5]（2021）在《《中医医院基准（主）数据》标准编制研究》文中提出近年来,中医药信息化得到了快速提升,这有力地促进了中医药现代化发展。当前,信息系统已经成为医院运营不可或缺的有力支撑,医院信息化建设发展离不开信息系统业务整合。但是,从医院各信息系统中提取数据时发现基础数据不断增多,数据标准不一致,数据之间交互困难,无法实现信息系统间互联互通。主数据也称为基准数据,指系统间共享的数据单元。它能促进资源整合和数据融合,实现数据的开放和共享,极大提升中医药健康服务数据分析能力。创建完整的、一致的、共享的中医药主数据信息,规范统一管理中医药行业的主数据,能避免数据的重复定义、不同表示,尽可能避免数据孤岛的出现,保证数据的完整和正确。因此,为实现中医医院信息共享和互联互通,对《中医医院基准（主）数据》标准（下文简称主数据标准）编制研究十分必要。目的:编制主数据标准,为实现各医院内部和医院间的信息互通和共享奠定基础。分析主数据标准中存在的问题,针对具体问题对标准进行进一步修改完善。抽取八家中医医院主数据,以《主数据标准》为依据,对抽取的主数据进行符合度对比检测,从而了解各医院在主数据应用方面存在的问题并提出修改建议。方法:采用文献分析、现场调研、专家咨询等方法开展研究。首先,查阅和整理相关文献资料,包括相关法律法规和标准,对国内外主数据和数据元标准研究现状进行分析。其次,采用现场调研法,从八家中医医院应用系统中提取数据元,依据相关标准和规范性文件编制主数据标准。专家咨询法则贯穿于标准编制的整个研究过程,是保证研究成果可信度不可或缺的研究方法。结果:（1）详细描述了主数据标准文本编制过程。详细描述了数据元提取方法、主数据识别方法和主数据分类体系框架的确定方法。以《卫生信息数据元标准化规则》（WS/T 303-2009）、《卫生信息数据元目录第1部分:总则》（WS 363-2011）、《中医药信息标准编制通则》（TCIATCM 058-2019）等标准为依据,确定主数据属性及主数据标识符的编码规则,编制主数据标准形成主数据标准初稿。经多次专家咨询论证后根据专家意见对初稿进行不断修改完善形成主数据标准送审稿。此外,详细梳理了标准的发布流程,为后期标准的发布奠定基础。（2）完善主数据标准并此标准为依据抽取八家中医医院主数据对其进行符合度检测。分析主数据标准中存在的问题并加以修改完善。分别抽取了A、B、C、D、E、F、G、H八家中医医院的主数据,以《主数据标准》为依据,对检测结果进行分析并对存在的问题提出了修改建议。结论:当前,主数据标准（送审稿）中主数据允许值还存在一些问题,从各抽样医院中抽取的主数据中也多多少少存在名称不规范、允许值不符合要求等问题。为此,本文一方面进一步完善了主数据标准（送审稿）,另一方面也进一步完善了各抽样医院主数据相关属性。由于标准编制本身工作量大,研究周期有限,一方面,本研究只选取了八家中医医院的数据进行研究,主数据不够全面。另一方面,下一步研究可考虑开发测评软件,以主数据标准为依据,对医院主数据应用水平做出科学、客观评价。此外,主数据团体标准发布项目已正式立项,后续还将经过一系列审查并不断改进完善,标准发布后也将进一步对标准进行推广应用。
赵云鹏[6]（2021）在《多源矢量数据语义一致性处理关键技术研究》文中研究说明国民经济的飞速发展以及国防建设的需要,加快了地理信息数据库建设的进程。地理信息数据的应用范围不断扩大,应用层次不断深入,各领域各行业对于现势性好、语义一致的地理信息数据集的需求十分迫切。与此同时,由于应用需求不同,地理信息数据相关生产部门工作相对独立,多源矢量数据语义不一致性问题开始日益凸显,严重影响了地理信息的共享与使用。消除多源矢量数据的语义异质性既是建立统一地理信息数据集时面临的主要任务,也是提供地理信息数据服务的基本前提。因此,亟需一套理论、方法和技术来消除多源矢量数据的语义异质现象,支持生产出语义一致的矢量数据集,满足用户对于高质量地理信息数据的迫切需求。本文围绕多源矢量数据语义一致性处理关键技术展开深入研究,旨在消除多源矢量数据中存在的语义不一致性问题,为建立语义一致、精度更高的地理信息数据集提供理论和技术支撑,完成的主要工作和取得的成果如下:1.结合实际应用需求分析了本文的研究背景和意义,围绕多源矢量数据语义一致性处理涉及到的问题,对空间数据一致性、地理要素分类语义、同名地理实体匹配等国内外研究现状进行了综述,总结了当前研究中存在的不足,并提出了本文的研究目标和内容。2.明确了多源矢量数据语义一致性的定义,分析了多源矢量数据语义不一致的产生原因和具体表现,并结合地理本体关于哲学本体和信息本体上的双重阐述,从矢量数据表达的语义层次出发,探讨了矢量数据的语义结构,在此基础上提出了多源矢量数据语义一致性处理的策略和技术流程。3.研究了地理要素分类语义一致性处理问题。总结了地理要素分类的基本方法和编码原则,分析了地理要素分类语义关系,从不同的分类语义理解角度探讨了分类映射方法。阐述了基于描述性知识的分类语义理解机制,提出了顾及描述知识的地理要素分类映射方法,利用综合语义相似性建立地理要素类别的对应关系;归纳了地理要素类别的本体属性特征,建立了本体属性特征抽取和向量化表达的一般方法,提出了基于本体属性特征学习的地理要素分类映射方法,实现地理要素分类的映射。4.研究了同名地理实体匹配处理问题。阐述了同名地理实体匹配的基本思想,针对基于语义特征的地理实体匹配问题,设计了不同属性特征项的相似性度量算法和属性特征权重确定方法,提出了多语义特征约束的同名地理实体匹配方法,实现同名道路实体的语义匹配;针对基于几何特征的地理实体匹配中,传统Fréchet距离在度量同名线状要素距离时易受到曲线顶点分布及采样精度影响的问题,利用正对投影方法进行改进,并提出了结合改进Fréchet距离的同名地理实体匹配方法,改善线状地理实体的匹配效果。5.研究了地理要素属性特征一致性处理问题。分析了多源矢量数据属性特征映射转换的基本内容,设计了基于产生式结构的属性转换规则,利用XML和XML Schema对产生式属性转换规则进行分类、描述、存储和管理,实现相应的规则模板化表达,最后建立了基于规则文件控制的属性特征一致性处理方法,并进行了实例分析。6.研制了多源矢量数据语义一致性处理原型系统,介绍了系统的主要功能和实验数据概况,并对论文提出的关键技术和方法进一步进行了实验验证。
廖祺硕[7]（2020）在《重庆江跳线轨道交通工程BIM技术应用研究》文中认为城市轨道交通属于大型公共设施建设项目,包括前期规划、工程设计、工程施工、系统运营维护等阶段,相比于一般建筑工程项目,具有投资大、建设周期长、涉及专业多、标准要求高、工作量大、管理程序复杂等特点。为提高轨道交通工程建设管理水平,节约工程投资,优化工程设计,降低运维成本,本论文在重庆轨道交通江跳线中引入BIM技术,重点在BIM技术应用方案、BIM技术标准体系、BIM技术应用管理平台和BIM技术的设计、施工、运维等方面,开展了相关应用研究工作。（1）BIM技术应用方案研究。主要从用户和城市轨道交通项目的运维角度出发,全面梳理了在城市轨道交通项目中基于BIM技术的应用思路,确定了应用目标、模式和实施构架,确立了以用户高效运维管理为最终需求导向的应用方案。（2）BIM技术标准体系研究。为保证BIM技术在城市轨道交通全生命周期中的高效应用,确保数据的规范性和统一性,建立了模型创建与交付标准,明确了数据接口,制定了模型应用、工具软件使用等方面统一标准和使用要求,为江跳线设计施工提供了7个企业级BIM应用标准。（3）BIM技术应用管理平台建设。根据建设管理平台数据规则,从用户角度出发对平台总体构架设计、建设管理阶段、运维阶段的功能需求进行设计,重点对BIM技术在各阶段形成的数据资产方案设计进行了研究,为BIM技术在设计、施工、运维管理阶段的实施提供了技术支撑。（4）江跳线设计施工中的BIM应用研究。重点结合重庆江跳线江津站的设计建设,研究了BIM技术协同设计、从初步设计、施工图设计、施工准备、施工实施等阶段进行了应用研究,并阐述了各个阶段BIM应用的目的和解决的问题,为江跳线设计施工提供了技术支持。（5）运维管理中的BIM应用研究。基于BIM技术,从用户运维管理角度出发,重点从江跳线江津站的车站设施设备维护优化和车站信息传递效率优化两个方面,研究了管理效率提升问题。本文结合重庆轨道交通江跳线项目所开展的BIM技术应用研究和获得的研究成果,为江跳线工程的智能高效建设与运维管理提供了技术支持,为BIM技术在轨道交通项目全生命周期中的科学应用提供了技术方案参考。
杜永健[8]（2021）在《化工园区集中区域应急资源预定位、配置与调度技术研究》文中进行了进一步梳理近几十年来,中国建立了越来越多的化工园区。这些化工园区对促进地方经济发展和中国石化产业的进步起到了巨大作用,但化工园区事故引起的安全问题也越发引起了人们的重视。在化工园区内,其化工产业中的原料、中间产物和产品,大多数是具有易燃、易爆、有毒或燃烧时释放出有毒烟雾等性质的危险化学品,导致在化工园区内部形成了数量众多且分布密集的危险源。此外,化学工业通常生产条件苛刻、生产工艺复杂,再加上当前我国化工园区的安全规划还不够完善和科学,使得我国化工园区每年都会发生多起事故,并经常导致大量的人员伤亡和财产损失。此外,由于化工园区内危险源数量众多且分布密集,事故发生后容易扩散进而导致多米诺效应。多米诺效应会使事故规模迅速扩大,造成更为严重的事故后果。应急管理包括在事故前的应急准备和事故后的应急响应工作,采用科学的应急管理办法,能有效减少事故造成的损失。然而,由于化工园区事故的特殊性,现存的主要是针对自然事故的应急管理模型无法直接适用。在一个巨大范围的地理区域内,如果分布有数量众多的化工园区,则这一区域可以称为是一个化工园区集中区域,比如中国的长三角流域。在一个化工园区集中区域内,巨大的地理范围和数量众多的化工园区,又会对应急管理工作提出新的要求。因此,研究针对化工园区集中区域事故的应急管理工作,通过科学的方法来提高化工园区集中区域应急准备和应急响应的效率,对于减少中国化工园区事故造成的损失,具有重要意义。应急资源是应急管理的保障和物质基础,应急资源的管理和分类工作,也是应急管理工作的基础。因此,本文的第一个研究方向,是基于化工园区集中区域事故特性和应急管理工作的需求,从资源功能、保护层、事故后供应优先级三个层面对化工园区集中区域可能用到的应急资源进行分类。利用混合分类法,提出了一种能储存与应急响应工作相关的多种关键信息并具有唯一分类编码的分类体系。在本工作中,分类对象不再是传统的应急资源种类,而是将应急资源的储存位置和种类都作为分类对象,并将这种性质称为应急资源的种属。从三个层面进行的应急资源种属的分类,不仅方便了在事故前的准备阶段对应急资源进行高效管理,在事故发生后的应急响应阶段,更能帮助快速检索获得当前事故应当供应哪些应急资源以及这些应急资源的储存位置。因此,本文提出的应急资源混合分类方法,对提高化工园区集中区域应急管理工作的效率,具有重要意义。应急准备工作中的一个重点内容是应急资源的预定位,即事故前对可能用到的应急资源进行预储备,其决策内容包括应急资源的储存位置和不同仓库中的应急资源储量。对应急资源进行科学合理的预定位决策,能帮助提高事故后调度应急资源参与应急响应工作的效率,从而有效减少事故损失。长三江流域是一个典型的化中园区集中区域,这里有数量众多的化工园区,分布在江苏、浙江、上海和安徽四省。根据这一区域化工园区的分布特征,本文提出了一种应急资源梯次预定位模型来保证这一区域的化工园区发生事故后,应急资源能够及时运达事故点。考虑事故的多米诺效应,模型中提出了一种基于可接受风险的应急资源储量决策,并以减少总成本为优化目标,给出了应急资源预定位的最优决策方案,内容包括应急资源储存的位置和各储存点的储量。这一梯次预定位模型,在保证应急资源高效供给的前提下,极大减少了应急资源预定位的总成本。文中以示图方式展示了模型应用的具体方法和实用性。应急响应是指在事故发生后,如何将应急资源从已知的资源配置站点中高效运抵事故点参与应急响应工作,进而尽可能地减少事故可能造成的损失。化工园区事故可能导致大量人员伤亡,并且由于多米诺效应导致的事故扩散,事故后果可能急剧扩大。然而,大多数现存的应急响应模型没有考虑多米诺效应,因此对化工园区事故难以适用。本文提出了一个给出化工园区事故后应急资源配置与调度方案的优化决策模型,在决策中同时进行两种应急响应工作:救治伤员和阻止事故多米诺效应。关于事故情景和可用应急资源的信息是能对应急响应工作造成影响的重要信息,模型重点考虑了这些信息并作为输入变量和限制条件。对于应急响应工作的效率,即模型的优化目标,则通过死亡总人数和多米诺效应造成的损失来评估。此外,模型还整合了动态功能来应对事故情景的多种突发状况。本文中进行了数学案例验证,并使用了一个自设计的启发式算法来求得结果。结果验证了模型对优化化工园区事故应急响应决策的实用性和有效性。总之,本文的研究工作,便是基于化工园区集中区域事故的主要特性,进行应急资源分类、预定位、配置与调度技术的研究,其目的都是为了提高应急响应效率,减少化工园区事故可能造成的损失。
张建中[9]（2021）在《面向全生命周期管理的煤机设备信息分类编码》文中指出针对目前煤机设备在跨全生命周期管理过程中存在大量信息孤岛,导致无法进行数据深化应用的问题,从煤机设备全生命周期业务流程产品链、资产链和价值链运作模式出发,结合现有国际、国家、煤炭行业和相关领域的信息分类和编码标准,采用统一建模语言（UML）和面向对象分析方法（OOA）,提出了一种面向全生命周期管理的煤机设备信息分类编码体系设计思路。首先,采用线分类法和面分类法相结合的混合分类法对煤机设备信息分类;然后,利用GS1编码体系的GTIN实现煤机设备类别唯一标志,采用附加属性方式关联煤机设备的MJLBM-1编码;最后,采用EPC编码体系的SGTIN-96编码进行单台煤机设备唯一标志,实现SGTIN与GTIN的转换。应用实例验证了该分类编码体系的可行性,一定程度上解决了煤机设备信息分类和编码混乱、规范性差和信息共享难等问题,并且与全球GS1系统实现了体系兼容,拓宽了煤炭行业相关产品和技术的流通领域。
韩冬辰[10]（2020）在《面向数字孪生建筑的“信息-物理”交互策略研究》文中研究指明建筑信息模型（BIM）正在引发从建筑师个人到建筑行业的全面转型,然而建筑业并未发生如同制造业般的信息化乃至智能化变革。本文以BIM应用调研为出发点,以寻找限制BIM生产力发挥的问题根源。调研的众多反馈均指向各参与方因反映建筑“物理”的基础信息不统一而分别按需创建模型所导致的BIM模型“林立”现状。结合行业转型的背景梳理与深入剖析,可以发现是现有BIM体系在信息化和智能化转型问题上的直接表现:1)BIM无法解决跨阶段和广义的建筑“信息孤岛”;2)BIM无法满足建筑信息的准确、全面和及时的高标准信息要求。这两个深层问题均指向现有BIM体系因建成信息理论和逆向信息化技术的缺位而造成“信息-物理”不交互这一问题根源。建成信息作为建筑物理实体现实状态的真实反映,是未来数字孪生建筑所关注而现阶段BIM所忽视的重点。针对上述问题根源,研究对现有BIM体系进行了理论和技术层面的缺陷分析,并结合数字孪生和逆向工程等制造业理论与技术,提出了本文的解决方案——拓展现有BIM体系来建构面向数字孪生建筑的“信息-物理”交互策略。研究内容如下:1)本文基于建筑业的BIM应用调研和转型背景梳理,具体分析了针对建成信息理论和逆向信息化技术的现有BIM体系缺陷,并制定了相应的“信息-物理”交互策略;2)本文从建筑数字化定义、信息分类与描述、建筑信息系统出发,建构了包含BIM建成模型、“对象-属性”分类与多维度描述方法、建筑“信息-物理”交互系统在内的建成信息理论;3)本文依托大量案例的BIM结合建筑逆向工程的技术实践,通过实施流程和实验算法的开发建构了面向图形类建成信息的“感知-分析-决策”逆向信息化技术。研究的创新性成果如下:1)通过建筑学和建筑师的视角创新梳理了现有BIM体系缺陷并揭示“信息-物理”不交互的问题根源;2)通过建成信息的理论创新扩大了建筑信息的认知范畴并丰富了数字建筑的理论内涵;3)通过逆向信息化的技术创新开发了建成信息的逆向获取和模型创建的实验性流程与算法。BIM建成模型作为“信息-物理”交互策略的实施成果和能反映建筑“物理”的信息源,将成为其它模型的协同基础而解决BIM模型“林立”。本文聚焦“物理”建成信息的理论和技术研究将成为未来探索数字孪生建筑的基础和起点。
二、服务分类编码标准与应用（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、服务分类编码标准与应用（论文提纲范文）
（2）建材质量管理信息化追溯体系的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 城市化发展与工程建设的需要 |
| 1.1.2 管理机制的不足 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 建设工程质量管理现状 |
| 1.2.2 相关行业追溯管理发展特点现状分析 |
| 1.2.3 产品追溯体系现状 |
| 1.2.4 区块链技术在质量管理追溯中的应用现状 |
| 1.2.5 建筑材料追溯管理技术研究现状 |
| 1.3 相关企业利用信息识别技术的特点与应用现状 |
| 1.3.1 河钢集团产品质量追溯体系建设特点 |
| 1.3.2 北京榆构集团产品质量追溯体系建设特点 |
| 1.3.3 燕通建筑构件产品质量追溯体系建设特点 |
| 1.3.4 北京建工新型建材产品质量追溯体系建设特点 |
| 1.3.5 东方雨虹防水产品质量追溯体系建设特点 |
| 1.3.6 联强远大及路德工程企业产品质量追溯体系建设特点 |
| 1.4 研究意义与研究内容 |
| 1.4.1 研究目的及意义 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 第二章 建材管理可追溯性研究 |
| 2.1 可追溯系统概述 |
| 2.1.1 可追溯性的含义 |
| 2.1.2 可追溯系统的目标 |
| 2.1.3 可追溯系统的特点 |
| 2.2 建材管理体系现状 |
| 2.2.1 建材生产管理体系 |
| 2.2.2 建材供应管理体系 |
| 2.2.3 建材检测管理体系 |
| 2.2.4 建材采购管理体系 |
| 2.2.5 建材使用管理体系 |
| 2.3 北京建材管理平台及监管现状 |
| 2.3.1 北京市建材管理服务平台介绍 |
| 2.3.2 政府及企业监管系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于信息化技术建材管理追溯机制研究 |
| 3.1 质量追溯体系研究 |
| 3.1.1 追溯对象研究 |
| 3.1.2 追溯过程研究 |
| 3.2 质量追溯系统信息识别关键技术 |
| 3.2.1 条码技术 |
| 3.2.2 RFID射频识别 |
| 3.2.3 无线传感网络 |
| 3.2.4 机器视觉 |
| 3.3 信息化技术对建材管理的促进作用 |
| 3.3.1 物联网在建材管理中的应用 |
| 3.3.2 区块链在建材管理中的应用 |
| 3.4 建材质量追踪体系编码规则设计 |
| 3.4.1 编码概述 |
| 3.4.2 建材质量追踪编码规则 |
| 3.4.3 追溯流程编码规则 |
| 3.4.4 建材全流程追溯核心编码串接 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 北京建材质量追溯管理系统设计 |
| 4.1 追溯系统信息化技术 |
| 4.1.1 建材安全生产运营与智慧管控整体构架设计 |
| 4.1.2 信息化技术应用特点 |
| 4.1.3 系统功能设计 |
| 4.1.4 系统构成 |
| 4.2 基于区块链技术的建材追溯方案设计 |
| 4.2.1 基于区块链的追溯流程 |
| 4.2.2 基于区块链的追溯体系架构 |
| 4.2.3 追溯系统实施方案 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 建材生产与运营管理对质量影响评估方法的研究 |
| 5.1 CREAM理论 |
| 5.1.1 HRA理论方法简介 |
| 5.1.2 CREAM法的认知行为理论基础 |
| 5.1.3 人的认知控制模式及失误概率 |
| 5.2 人因失效概率预测模型的建立 |
| 5.2.1 假设条件 |
| 5.2.2 CPC权重的确定 |
| 5.2.3 人因失效概率预测模型建立 |
| 5.3 案例分析 |
| 5.3.1 河钢集团事故案例列举 |
| 5.3.2 人为差错失误模式与前因分类 |
| 5.3.3 层次分析法 |
| 5.3.4 案例应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于灰色理论的建材生产与运营管理风险预测 |
| 6.1 灰色预测理论相关知识 |
| 6.1.1 灰色系统理论的提出 |
| 6.1.2 灰生成技术 |
| 6.1.3 GM(1,1)定义及建模步骤 |
| 6.2 建材生产与运营管理风险预测影响指标选取 |
| 6.2.1 指标选取原则 |
| 6.2.2 指标对象的确定 |
| 6.2.3 风险预测影响指标的初选 |
| 6.2.4 基于层次分析法的预测指标体系建立 |
| 6.3 基于GM(1,1)模型建立建材生产与运营管理风险预测 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 建议及展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）面向医院管理的数据驱动决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 数据驱动决策的研究现状 |
| 1.3.2 数据驱动医疗健康领域决策的研究现状 |
| 1.3.3 数据驱动医院管理决策的研究现状 |
| 1.3.4 数据驱动决策的影响因素研究现状 |
| 1.3.5 研究现状述评 |
| 1.4 研究框架与研究内容 |
| 1.4.1 研究框架 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.3 拟解决的关键问题 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 相关基础理论和方法 |
| 2.1 医院管理相关概念 |
| 2.1.1 医院管理 |
| 2.1.2 医院管理评价 |
| 2.1.3 医院管理者 |
| 2.2 决策支持相关理论 |
| 2.2.1 西蒙决策理论 |
| 2.2.2 数据驱动决策相关理论 |
| 2.3 信息链理论 |
| 2.3.1 信息链与信息技术 |
| 2.3.2 “信息”上溯到“数据”带来的变化 |
| 2.3.3 信息链视域下的数据驱动医院管理决策 |
| 2.4 BASM模型 |
| 2.4.1 BASM模型的产生 |
| 2.4.2 BASM模型的研究现状 |
| 2.4.3 基于BASM模型的数据驱动医院管理决策研究 |
| 2.5 相关研究方法 |
| 2.5.1 扎根理论 |
| 2.5.2 结构方程模型 |
| 2.5.3 决策树算法--CHAID |
| 2.6 相关应用场景 |
| 2.6.1 医疗服务绩效 |
| 2.6.2 DRG在医疗服务绩效管理中的应用 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 面向医院管理的数据驱动决策过程模型构建 |
| 3.1 面向医院管理决策的数据驱动过程模型 |
| 3.1.1 数据驱动决策模式运行机制 |
| 3.1.2 BASM的过程模型 |
| 3.1.3 基于BASM过程模型的数据驱动医院管理决策过程模型构建 |
| 3.2 面向医院管理的数据驱动决策过程模型要素分析 |
| 3.2.1 驱动要素 |
| 3.2.2 需求要素 |
| 3.2.3 支持要素 |
| 3.2.4 要素间关系 |
| 3.3 数据驱动的医院管理决策中数据处理过程 |
| 3.3.1 医疗数据存在的问题 |
| 3.3.2 面向医院管理决策的数据处理原则 |
| 3.3.3 面向医院管理决策的数据处理过程 |
| 3.4 面向医院管理的数据驱动决策过程模型运行机制 |
| 3.4.1 面向医院管理决策的信息链转化过程 |
| 3.4.2 数据驱动的医院管理决策制定过程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于扎根理论的数据驱动医院管理决策的影响因素分析 |
| 4.1 研究问题与研究程序 |
| 4.1.1 研究问题 |
| 4.1.2 研究方法 |
| 4.1.3 研究程序 |
| 4.2 研究设计 |
| 4.2.1 研究对象选取 |
| 4.2.2 资料收集 |
| 4.2.3 信效度检验 |
| 4.3 编码分析 |
| 4.3.1 开放式编码 |
| 4.3.2 主轴编码 |
| 4.3.3 选择性编码 |
| 4.3.4 理论饱和度检验 |
| 4.4 数据驱动医院管理决策影响因素理论模型与阐释 |
| 4.4.1 影响因素理论模型构建 |
| 4.4.2 影响因素分析 |
| 4.4.3 影响因素关系分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数据驱动医院管理决策的影响因素模型构建 |
| 5.1 数据驱动医院管理决策影响因素变量选择与界定 |
| 5.1.1 医疗数据质量维度 |
| 5.1.2 信息技术维度 |
| 5.1.3 医院组织管理维度 |
| 5.1.4 管理者信息素养维度 |
| 5.1.5 数据驱动医院管理决策维度 |
| 5.2 相关研究假设 |
| 5.2.1 医疗数据质量 |
| 5.2.2 信息技术 |
| 5.2.3 医院组织管理 |
| 5.2.4 管理者信息素养 |
| 5.3 调查问卷的编制与问卷修正 |
| 5.4 数据获取与统计分析 |
| 5.4.1 研究对象 |
| 5.4.2 样本量的选择 |
| 5.4.3 信度分析 |
| 5.4.4 样本分布 |
| 5.4.5 样本数据相关性 |
| 5.5 效度分析 |
| 5.5.1 探索性因子分析 |
| 5.5.2 验证性因子分析 |
| 5.6 基于结构方程的影响因素模型构建与检验修正 |
| 5.6.1 影响因素模型构建 |
| 5.6.2 模型基本适配评估 |
| 5.6.3 假设检验的结果 |
| 5.7 结构方程模型检验结果分析 |
| 5.7.1 影响因素强度分析 |
| 5.7.2 医疗数据质量对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.3 信息技术对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.4 医院组织管理对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.5 医院组织管理对管理者信息素养影响的验证结果分析 |
| 5.7.6 医院组织管理对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.7.7 管理者信息素养对医疗数据质量影响的验证结果分析 |
| 5.7.8 管理者信息素养对信息技术影响的验证结果分析 |
| 5.7.9 管理者信息素养对数据驱动医院管理决策影响的验证结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 面向医院管理的数据驱动决策模型研究 |
| 6.1 数据驱动医院管理决策模型构建 |
| 6.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动机制 |
| 6.2.1 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动目标 |
| 6.2.2 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动特征 |
| 6.2.3 面向医院管理的数据驱动决策模型的驱动过程 |
| 6.3 数据驱动医院管理决策模型影响因素的作用机制 |
| 6.3.1 医疗数据质量在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.2 信息技术在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.3 医院组织管理在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.3.4 管理人员素养在数据驱动决策模型中的影响机制 |
| 6.4 数据驱动医院管理决策模型对医院管理的提升策略 |
| 6.4.1 提升医疗数据质量 |
| 6.4.2 发挥信息技术使能作用 |
| 6.4.3 发挥医院组织管理支持作用 |
| 6.4.4 提高管理人员信息素养 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 面向医院管理的数据驱动决策的实证研究 |
| 7.1 资料来源与研究对象 |
| 7.2 原发性肺癌患者的DRGS分组 |
| 7.2.1 数据基础 |
| 7.2.2 数据纳入 |
| 7.2.3 术语映射 |
| 7.2.4 DRGs分组结果对比 |
| 7.3 基于DRGS细分组的医疗服务绩效评估 |
| 7.3.1 基于决策树的原发性肺癌患者DRGs细分组模型 |
| 7.3.2 基于DRGs细分组的医疗服务绩效评估指标 |
| 7.3.3 医生医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.3.4 科室医疗服务绩效指标统计结果 |
| 7.4 讨论 |
| 7.4.1 数据驱动医院管理决策过程 |
| 7.4.2 数据驱动医院管理决策影响因素 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与创新 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究局限 |
| 参考文献 |
| 附录1 病案组DRGS分组情况 |
| 附录2 医生组DRGS分组情况 |
| 附录3 访谈提纲 |
| 附录4 调查问卷 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 后记与致谢 |
（4）基于BIM技术的高速公路施工期管理平台研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 BIM在高速公路项目的应用难点分析 |
| 1.4 本文的研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 高速公路BIM模型分类和编码 |
| 2.1 高速公路BIM信息模型编码系统 |
| 2.2 高速公路BIM模型构件的分类和编码 |
| 2.2.1 模型构件的分类和编码的作用 |
| 2.2.2 模型构件的分类 |
| 2.2.3 模型构件的编码 |
| 2.3 高速公路 BIM 模型构件工程信息的分类和编码 |
| 2.3.1 模型构件信息分类和编码的作用 |
| 2.3.2 模型构件信息分类 |
| 2.3.3 模型构件信息的编码 |
| 2.4 高速公路BIM模型构件信息的存储 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 高速公路BIM模型的标准构件库 |
| 3.1 创建BIM标准构件库的作用分析 |
| 3.2 创建BIM标准构件库的软件 |
| 3.2.1 BIM软件的功能需求 |
| 3.2.2 Revit软件的建库优势 |
| 3.3 BIM标准构件库的建立方法 |
| 3.4 高速公路BIM模型构件库的创建 |
| 3.4.1 路面库 |
| 3.4.2 路基库 |
| 3.4.3 道路标线库 |
| 3.4.4 沿线设施库 |
| 3.4.5 机电库 |
| 3.4.6 绿化库 |
| 3.4.7 桥梁库 |
| 3.5 高速公路BIM模型的构件审核与管理 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于BIM的高速公路施工期管理系统开发与应用 |
| 4.1 高速公路工程BIM模型与GIS结合 |
| 4.1.1 IFC高速公路标准模型信息研究 |
| 4.1.2 可视化平台选择 |
| 4.1.3 坐标转换 |
| 4.1.4 高速公路工程BIM和 3DGIS的场景匹配 |
| 4.2 BIM驱动的高速公路业务管控方法研究 |
| 4.2.1 BIM管理 |
| 4.2.2 合同管理 |
| 4.2.3 进度管理 |
| 4.2.4 质量管理 |
| 4.2.5 成本控制管理 |
| 4.2.6 竣工管理 |
| 4.3 基于BIM的高速公路施工期管理系统开发 |
| 4.3.1 开发原则 |
| 4.3.2 系统整体架构 |
| 4.3.3 开发工具 |
| 4.3.4 基于BIM的高速公路施工期管理系统功能应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 高速公路施工期BIM模型竣工交付标准研究 |
| 5.1 高速公路信息模型施工期竣工交付标准 |
| 5.1.1 竣工交付的模型精度要求 |
| 5.1.2 竣工交付的模型拆分方式 |
| 5.2 某高速公路模型竣工交付案例展示 |
| 5.2.1 高速公路工程概况 |
| 5.2.2 高速公路竣工交付模型整体展示 |
| 5.2.3 高速公路竣工交付模型细节展示 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）《中医医院基准（主）数据》标准编制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 研究现状 |
| 1.2.2 发展趋势 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 研究方法与技术路线 |
| 1.5 本文的组织结构与章节安排 |
| 第2章 相关概念及相关技术 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 标准和标准化 |
| 2.1.2 数据元 |
| 2.1.3 主数据 |
| 2.1.4 中医医院主数据规范化 |
| 2.2 相关技术 |
| 2.2.1 信息分类技术 |
| 2.2.2 信息编码技术 |
| 第3章 主数据标准编制 |
| 3.1 构建中医医院主数据分类框架 |
| 3.1.1 分类对象和依据 |
| 3.1.2 分类原则 |
| 3.1.3 构建分类框架 |
| 3.2 中医医院数据元提取 |
| 3.3 主数据定位及识别结果 |
| 3.4 编制原则 |
| 3.5 主数据属性及描述规则 |
| 3.5.1 主数据属性 |
| 3.5.2 主数据标识符编码规则 |
| 3.5.3 应用系统的编码 |
| 3.6 主数据目录编制 |
| 3.7 主数据标准发布流程 |
| 第4章 主数据标准检测研究 |
| 4.1 中医医院主数据标准检测 |
| 4.2 抽样医院数据元名称符合度检测情况分析 |
| 4.3 抽样医院数据元名称及允许值符合度检测情况分析 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 文献综述 《中医医院基准(主)数据》标准编制研究 |
| 参考文献 |
| 附录2 中医医院应用系统编码结果 |
| 附录3 A-H中医医院主数据名称和允许值修改建议 |
| 研究生期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（6）多源矢量数据语义一致性处理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状与问题分析 |
| 1.2.1 空间数据一致性研究 |
| 1.2.2 地理要素分类语义研究 |
| 1.2.3 同名地理实体匹配研究 |
| 1.2.4 现有研究存在的不足 |
| 1.3 选题来源 |
| 1.4 论文研究的目标与内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第二章 多源矢量数据语义一致性处理基础理论 |
| 2.1 多源矢量数据语义一致性的定义 |
| 2.2 多源矢量数据语义不一致的原因及表现 |
| 2.2.1 语义不一致的原因 |
| 2.2.2 语义不一致的表现 |
| 2.3 矢量数据的语义结构分析与描述 |
| 2.3.1 本体与地理本体 |
| 2.3.2 矢量数据的语义层次 |
| 2.3.3 矢量数据的语义模型 |
| 2.4 矢量数据语义一致性处理的策略与流程 |
| 2.4.1 矢量数据语义一致性处理的策略 |
| 2.4.2 矢量数据语义一致性处理的基本流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 地理要素分类语义一致性处理技术 |
| 3.1 地理要素的分类与编码 |
| 3.1.1 地理要素分类的基本方法 |
| 3.1.2 地理要素类别的编码原则 |
| 3.2 地理要素分类语义理解与映射 |
| 3.2.1 地理要素分类的语义关系 |
| 3.2.2 地理要素分类的语义理解 |
| 3.2.3 地理要素分类的语义映射 |
| 3.3 顾及描述知识的地理要素分类映射方法 |
| 3.3.1 地理类别概念的描述性知识 |
| 3.3.2 语义相似度度量与地理要素分类映射 |
| 3.3.3 实验验证与分析 |
| 3.4 基于本体属性特征学习的地理要素分类映射方法 |
| 3.4.1 地理类别概念的本体属性特征 |
| 3.4.2 地理要素分类语义关系的描述与学习 |
| 3.4.3 实验验证与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 同名地理实体匹配处理技术 |
| 4.1 同名地理实体匹配的基本思想 |
| 4.1.1 同名地理实体的相似性 |
| 4.1.2 同名地理实体的匹配特征 |
| 4.1.3 同名地理实体的匹配策略 |
| 4.2 多语义特征约束的同名地理实体匹配方法 |
| 4.2.1 地理实体的语义结构模型 |
| 4.2.2 多特征约束的语义相似性度量模型 |
| 4.2.3 实验验证与分析 |
| 4.3 结合改进Fréchet距离的同名地理实体匹配方法 |
| 4.3.1 Fréchet距离及其存在的问题 |
| 4.3.2 结合改进Fréchet距离的几何相似性度量模型 |
| 4.3.3 实验验证与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 地理要素属性特征一致性处理技术 |
| 5.1 地理要素属性特征的映射转换 |
| 5.1.1 分类编码的约束 |
| 5.1.2 属性特征的转换 |
| 5.2 属性转换规则的定义、描述与实现 |
| 5.2.1 产生式属性转换规则的定义 |
| 5.2.2 属性转换规则的描述与管理 |
| 5.2.3 属性转换规则的模板化实现 |
| 5.3 基于规则文件控制的属性特征一致性处理 |
| 5.3.1 属性特征一致性处理流程 |
| 5.3.2 属性特征转换效果评估 |
| 5.3.3 实例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 语义一致性处理原型系统与功能实现 |
| 6.1 实验介绍 |
| 6.1.1 实验系统概述 |
| 6.1.2 系统的主要功能 |
| 6.1.3 实验数据与内容 |
| 6.2 矢量数据语义一致性处理功能实现 |
| 6.2.1 地理要素分类语义一致性处理实验 |
| 6.2.2 同名地理实体匹配处理实验 |
| 6.2.3 地理要素属性特征一致性处理实验 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.1.1 主要工作 |
| 7.1.2 主要创新点 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
（7）重庆江跳线轨道交通工程BIM技术应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.3 研究内容和重点 |
| 1.4 研究方法和思路 |
| 第二章 BIM技术特点及案例分析 |
| 2.1 BIM技术一般理论及特点 |
| 2.2 上海轨道交通17 号线BIM应用案例分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 BIM应用实施方案及标准研究 |
| 3.1 BIM应用方案研究 |
| 3.1.1 应用模式 |
| 3.1.2 应用目标 |
| 3.1.3 实施构架 |
| 3.2 BIM应用标准研究 |
| 3.2.1 必要性分析 |
| 3.2.2 可行性分析 |
| 3.2.3 国内外BIM标准现状调研 |
| 3.3 《地下管线信息模型数据规则》标准 |
| 3.3.1 编制目的 |
| 3.3.2 适用范围 |
| 3.3.3 地下管线信息采集范围 |
| 3.3.4 地下管线信息采集基本技术要求 |
| 3.3.5 地下管线分类、作业代码及编码 |
| 3.3.6 地下管线、管点、附属物信息来源说明 |
| 3.3.7 数据结构 |
| 3.3.8 总体信息数据说明 |
| 3.3.9 管线信息数据说明 |
| 3.3.10 特征点信息数据说明 |
| 3.3.11 数据交付 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 BIM应用平台设计 |
| 4.1 平台总体构架设计 |
| 4.2 建管阶段功能需求分析 |
| 4.3 运维阶段功能需求分析 |
| 4.4 数据资产建设方案设计 |
| 4.4.1 数据类型 |
| 4.4.2 数据创建技术 |
| 4.4.3 数据采集 |
| 4.4.4 数据检查 |
| 4.4.5 数据交付 |
| 4.4.6 信息采集基本技术要求 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 工程设计施工中的BIM应用 |
| 5.1 江跳线项目概况 |
| 5.1.1 项目概况 |
| 5.1.2 江津站概况 |
| 5.1.3 江津站设计原则 |
| 5.1.4 江津站BIM技术协同设计研究 |
| 5.2 初步设计阶段的BIM应用 |
| 5.3 施工图设计中的BIM应用 |
| 5.4 施工准备中的BIM应用 |
| 5.5 施工实施中的BIM应用 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 运维管理中的BIM应用 |
| 6.1 运维阶段BIM应用概述 |
| 6.2 设施维护优化分析 |
| 6.3 信息传递效率优化分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论及未来展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的论文和取得的学术成果 |
（8）化工园区集中区域应急资源预定位、配置与调度技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 化工园区和化工园区集中区域 |
| 1.1.2 化工园区事故 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 应急资源及其分类 |
| 1.2.2 应急资源预定位 |
| 1.2.3 应急响应 |
| 1.3 前人研究不足和本文研究目的 |
| 1.3.1 前人研究不足 |
| 1.3.2 本文研究目的 |
| 1.4 研究内容、技术路线及章节安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 章节安排 |
| 第2章 理论基础 |
| 2.1 模糊综合评价法 |
| 2.2 混合分类法 |
| 2.2.1 线分类法 |
| 2.2.2 面分类法和混合分类法 |
| 2.3 优化算法 |
| 2.3.1 线性规划 |
| 2.3.2 启发式算法 |
| 第3章 化工园区集中区域应急资源分类模型 |
| 3.1 准备 |
| 3.1.1 化工园区集中区域保护层分析 |
| 3.1.2 应急资源供应优先级 |
| 3.2 模型 |
| 3.2.1 分类原则 |
| 3.2.2 分类编码 |
| 3.3 案例 |
| 3.4 结论 |
| 3.5 符号说明 |
| 第4章 化工园区集中区域的应急资源梯次预定位模型 |
| 4.1 准备 |
| 4.1.1 初级站点定位 |
| 4.1.2 基于可接受风险阈值的储量决策 |
| 4.2 模型 |
| 4.2.1 多级站点梯次定位 |
| 4.2.2 总结 |
| 4.3 案例 |
| 4.3.1 案例数据 |
| 4.3.2 结果 |
| 4.3.3 讨论 |
| 4.4 结论 |
| 4.5 符号说明 |
| 4.6 附录 |
| 第5章 化工园区事故后应急资源配置与调度模型 |
| 5.1 准备 |
| 5.1.1 火灾导致的多米诺效应 |
| 5.1.2 伤员生存率 |
| 5.1.3 动态响应系统 |
| 5.2 模型 |
| 5.2.1 死亡总人数计算 |
| 5.2.2 阻止多米诺效应 |
| 5.2.3 规划方程 |
| 5.2.4 启发式算法 |
| 5.3 案例 |
| 5.3.1 案例数据 |
| 5.3.2 结果 |
| 5.3.3 动态情景 |
| 5.4 结论 |
| 5.5 符号说明 |
| 5.6 附录 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（9）面向全生命周期管理的煤机设备信息分类编码（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 煤机设备信息分类编码体系构建 |
| 1.1 构建方法 |
| 1.1.1 业务建模与范围划分 |
| 1.1.2 标准体系相关性分析 |
| 1.1.3 分类编码技术路线 |
| 1.2 煤机设备全生命周期业务梳理与分类编码体系设计 |
| 1.2.1 业务流体系 |
| 1.2.2 煤机设备信息分类编码体系 |
| 2 煤机设备信息分类编码体系应用案例 |
| 2.1 案例概况 |
| 2.2 应用流程 |
| 2.3 关键技术 |
| 2.3.1 煤机设备产品分类编码与产品编码 |
| 2.3.2 煤机设备编码 |
| 2.4 应用效果分析 |
| 3 结语 |
（10）面向数字孪生建筑的“信息-物理”交互策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 BIM技术对建筑业及建筑师的意义 |
| 1.1.2 “信息-物理”不交互的问题现状 |
| 1.1.3 聚焦“物理”的数字孪生建筑启示 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 数字孪生建筑的相关研究 |
| 1.2.2 反映“物理”的建成信息理论研究 |
| 1.2.3 由“物理”到“信息”的逆向信息化技术研究 |
| 1.2.4 研究综述存在的问题总结 |
| 1.3 研究内容、方法和框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 第2章 BIM缺陷分析与“信息-物理”交互策略制定 |
| 2.1 现有BIM体系无法满足建筑业的转型要求 |
| 2.1.1 信息化转型对建筑协同的要求 |
| 2.1.2 智能化转型对高标准信息的要求 |
| 2.1.3 面向数字孪生建筑拓展现有BIM体系的必要性 |
| 2.2 针对建成信息理论的BIM缺陷分析与交互策略制定 |
| 2.2.1 现有BIM体系缺少承载建成信息的建筑数字化定义 |
| 2.2.2 现有BIM体系缺少认知建成信息的分类与描述方法 |
| 2.2.3 现有BIM体系缺少适配建成信息的建筑信息系统 |
| 2.2.4 针对建成信息理论的“信息-物理”交互策略制定 |
| 2.3 针对逆向信息化技术的BIM缺陷分析与交互策略制定 |
| 2.3.1 建筑逆向工程技术的发展 |
| 2.3.2 建筑逆向工程技术的分类 |
| 2.3.3 BIM结合逆向工程的技术策略若干问题 |
| 2.3.4 针对逆向信息化技术的“信息-物理”交互策略制定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 “信息-物理”交互策略的建成信息理论 |
| 3.1 建成信息的建筑数字化定义拓展 |
| 3.1.1 BIM建成模型的概念定义 |
| 3.1.2 BIM建成模型的数据标准 |
| 3.2 建成信息的分类与描述方法建立 |
| 3.2.1 “对象-属性”建成信息分类方法 |
| 3.2.2 建筑对象与属性分类体系 |
| 3.2.3 多维度建成信息描述方法 |
| 3.2.4 建成信息的静态和动态描述规则 |
| 3.3 建成信息的建筑信息系统构想 |
| 3.3.1 交互系统的概念定义 |
| 3.3.2 交互系统的系统结构 |
| 3.3.3 交互系统的算法化构想 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 “信息-物理”交互策略的感知技术:信息逆向获取 |
| 4.1 建筑逆向工程技术的激光技术应用方法 |
| 4.1.1 激光技术的定义、原理与流程 |
| 4.1.2 面向场地环境和建筑整体的激光技术应用方法 |
| 4.1.3 面向室内空间的激光技术应用方法 |
| 4.1.4 面向模型和构件的激光技术应用方法 |
| 4.2 建筑逆向工程技术的图像技术应用方法 |
| 4.2.1 图像技术的定义、原理与流程 |
| 4.2.2 面向场地环境和建筑整体的图像技术应用方法 |
| 4.2.3 面向室内空间的图像技术应用方法 |
| 4.2.4 面向模型和构件的图像技术应用方法 |
| 4.3 趋近激光技术精度的图像技术应用方法研究 |
| 4.3.1 激光与图像技术的应用领域与技术对比 |
| 4.3.2 面向室内改造的图像技术精度探究实验设计 |
| 4.3.3 基于空间和构件尺寸的激光与图像精度对比分析 |
| 4.3.4 适宜精度需求的图像技术应用策略总结 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 “信息-物理”交互策略的分析技术:信息物理比对 |
| 5.1 信息物理比对的流程步骤和算法原理 |
| 5.1.1 基于产品检测软件的案例应用与分析 |
| 5.1.2 信息物理比对的流程步骤 |
| 5.1.3 信息物理比对的算法原理 |
| 5.2 面向小型建筑项目的直接法和剖切法算法开发 |
| 5.2.1 案例介绍与研究策略 |
| 5.2.2 针对线型构件的算法开发 |
| 5.2.3 针对面型构件的算法开发 |
| 5.3 面向曲面实体模型的微分法算法开发 |
| 5.3.1 案例介绍与研究策略 |
| 5.3.2 针对曲面形态的微分法算法开发 |
| 5.3.3 形变偏差分析与结果输出 |
| 5.4 面向传统民居立面颜色的信息物理比对方法 |
| 5.4.1 案例介绍与研究策略 |
| 5.4.2 颜色部分设计与建成信息的获取过程 |
| 5.4.3 颜色部分设计与建成信息的差值比对分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 “信息-物理”交互策略的决策技术:信息模型修正 |
| 6.1 BIM建成模型创建的决策策略制定 |
| 6.1.1 行业生产模式决定建成信息的模型创建策略 |
| 6.1.2 基于形变偏差控制的信息模型修正决策 |
| 6.1.3 建筑“信息-物理”形变偏差控制原则 |
| 6.2 基于BIM设计模型修正的决策技术实施 |
| 6.2.1 BIM设计模型的设计信息继承 |
| 6.2.2 BIM设计模型的设计信息替换 |
| 6.2.3 BIM设计模型的设计信息添加与删除 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 结论与数字孪生建筑展望 |
| 7.1 “信息-物理”交互策略的研究结论 |
| 7.1.1 研究的主要结论 |
| 7.1.2 研究的创新点 |
| 7.1.3 研究尚存的问题 |
| 7.2 数字孪生建筑的未来展望 |
| 7.2.1 建筑数字孪生体的概念定义 |
| 7.2.2 建筑数字孪生体的生成逻辑 |
| 7.2.3 数字孪生建筑的实现技术 |
| 7.2.4 融合系统的支撑技术构想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 建筑业BIM技术应用调研报告(摘选) |
| 附录 B “对象-属性”建筑信息分类与编码条目(局部) |
| 附录 C 基于Dynamo和 Python开发的可视化算法(局部) |
| 附录 D 本文涉及的建筑实践项目汇总(图示) |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
四、服务分类编码标准与应用（论文参考文献）
- [1]广州市人民政府关于印发广州市“三线一单”生态环境分区管控方案的通知[J]. 广州市人民政府. 广州市人民政府公报, 2021(S2)
- [2]建材质量管理信息化追溯体系的研究[D]. 于茜. 北方工业大学, 2021(01)
- [3]面向医院管理的数据驱动决策研究[D]. 李茵. 吉林大学, 2021(01)
- [4]基于BIM技术的高速公路施工期管理平台研究[D]. 曾蕾洁. 河北工程大学, 2021(08)
- [5]《中医医院基准（主）数据》标准编制研究[D]. 吴小华. 湖北中医药大学, 2021(09)
- [6]多源矢量数据语义一致性处理关键技术研究[D]. 赵云鹏. 战略支援部队信息工程大学, 2021
- [7]重庆江跳线轨道交通工程BIM技术应用研究[D]. 廖祺硕. 重庆交通大学, 2020(01)
- [8]化工园区集中区域应急资源预定位、配置与调度技术研究[D]. 杜永健. 中国科学技术大学, 2021
- [9]面向全生命周期管理的煤机设备信息分类编码[J]. 张建中. 工矿自动化, 2021(01)
- [10]面向数字孪生建筑的“信息-物理”交互策略研究[D]. 韩冬辰. 清华大学, 2020