关于论文中的图

1.图要精选,应具有自明性,切忌与表及文字表述重复。2.图要精心设计和绘制,要大小适中,线条均匀,主辅线分明。3.坐标图标目中的量和单位符号应齐全,并分别置于纵、横坐标轴的外侧。4.图中的术语、符号、单位等应与表格及文字表述所用的一致。     

黄淮平原“环城湖”景观的空间发展与生成机制研究 — —以淮阳为例

地缘环境造就了不同城市景观的独 特性。环城湖就是受黄河泛滥影响，河流中下 游平原产生的特殊城市景观。但在发展过程 中，这些城市出现了不同程度的水域面积缩减 的现象，城市风景的独特性也随之消失。淮阳 作为此类环城湖景观保存较为完好的城市， 环城湖的发展历程具有很强的代表性，研究 环城湖的生成机制能为保护和发展城市整体 格局提供明晰的理论支撑。论文在史料研究 基础上，梳理了淮阳的城市景观发展特征以 及此特征下城湖空间格局的形成过程；整理了 在地势低下、极端降雨、河泛频繁、政治经济 转移影响下的淮阳环城湖的形成机制，以期为 淮阳城市的发展研究提供参考与借鉴。     

基于图神经网络的网络性能智能预测

传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题，利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点，结合捕获的网络全局信息，提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模，将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述，利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程，实现网络信息之间的关系推理，研究了实现网络性能预测的图神经网络模型，提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构，最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

供水管网DMA优化分区设计方案

实施独立计量分区(district metered area,DMA)是辅助供水管网管理和漏损识别的重要手段.图划分算法是进行DMA分区的方法之一,常规图划分算法应用中,存在解空间受限、分区后原水流状态易发生较大改变、形成较多串联分区(对流量计算不利)的缺点.在常规图划分算法基础上进行了改进:粗化阶段按照特定规则匹配、合并非输水干管两端的节点,形成简化的管网拓扑结构;分区阶段得到管网初步分区方案;细化阶段提出基于贪心算法、枚举算法、蒙特卡洛算法的分区调整方法,结合改进的仪表安置方法、水力模拟、优劣解距离法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS),对分区方案进行调整.将该方法应用于YX市供水管网,成功进行了分区.     

矿山开采中地质构造的影响分析及措施

在当前工业化进程不断加速的前提下,社会生产生活对于矿产资源的需求量在不断增加。而作为一种不可再生的能源,如果不能够实现对矿产资源生产及开采的合理规划,就会导致可开采资源的整体储备量急剧下降。我国在经过多年的生产开采之后矿产资源整体储量逐渐萎缩,这对我国未来的工业生产以及社会生活都会产生一定的影响、在具体生产开采过程中地质构造会对矿产资源的生产与开采产生巨大影响,因此必须要针对矿山地质构造进行深入分析,并对矿产资源开采以及地质构造勘探之间的关系进行深入探讨,在此基础上才能制定出更加合理的开采方案。