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复杂网络化系统的序贯融合估计的开题报告
一、选题背景
随着信息技术的迅猛发展，计算机网络逐渐成为我们生活中不可或缺的基础设施之一，而网络化系统也在扮演着越来越重要的角色。其中，复杂网络化系统以其高度复杂性、动态性和非线性特性而引起了广泛的关注。复杂网络化系统可以涉及到许多不同的领域，例如社交网络、金融市场、天气系统等等。这样的系统由多个相互连接的节点组成，随着节点之间的相互作用、扰动、干扰等事件，网络内部的状态也会发生变化。如何对复杂网络化系统进行序贯融合估计，成为了当前研究的重点之一。
二、选题意义
复杂网络化系统拥有非常广泛的应用领域，能够对这样的系统进行序贯融合估计可以很大程度上提高系统的可靠性和稳定性。这样的估计方法可以使我们更好地掌握网络化系统的内在规律和特点，从而使得我们能够更好地应对实际问题。比如在金融市场中，采用序贯融合估计方法来对股票、指数等进行预测，能够帮助投资者更好地制定对策和预测市场动向，从而获得更好的收益。另外，在社交网络中，采用序贯融合估计方法，可以分析用户行为和社交关系，从而更好地了解用户需求，提高网络推荐的效果。
三、研究内容及研究方法
本论文拟采用序贯融合估计方法，对复杂网络化系统进行分析和预测。具体来讲，研究内容包括以下几个方面：
1.对复杂网络化系统的建模。研究网络内部节点之间的联系和作用方式，建立相应的模型，包括网络拓扑结构、网络动态性和节点之间的相互作用。
2.对序贯融合估计方法的研究。研究序贯融合估计的基本原理，包括状态估计、观测预测、滤波技术等，以建立完整的序贯融合估计体系。
3.构建评价指标。研究网络化系统的评价指标，比如节点的度中心性、介数中心性、紧密中心性等，来评价节点的重要性和对网络的影响程度。
4.对建立的模型进行仿真和实验。在建立完整的模型后，进行仿真和实验，对其中的各个环节进行测试和验证，以验证模型的可行性和准确性。
在研究方法方面，本论文将采用理论推导、数值模拟仿真和实验验证相结合的方法，逐步建立完整的序贯融合估计模型。
四、可能存在的困难和解决方案
在研究过程中可能存在的困难主要包括以下几个方面：
1.网络化系统的复杂性。网络化系统由多个节点组成，节点之间的关系和相互作用非常复杂，可能存在相互干扰等问题。
2.参数确定的问题。序贯融合估计方法需要大量的参数来支撑模型的建立和计算，对参数的准确性和确定性要求很高。
3.数据的获取和处理。网络化系统数据量很大，如何将数据进行筛选和处理，以保证分析的准确性和可靠性，是需要考虑的问题。
为了有效地解决上述困难，本论文将采取以下几种解决方案：
1.采用复杂网络理论，研究节点之间的相互关系和作用方式，从而建立相应的网络模型。
2.采用参数优化算法和数据驱动的方法，来对模型参数进行确定和估计，以保证模型的精度和鲁棒性。
3.结合网络化系统的特点，采用适当的数据处理方法，对原始数据进行预处理和过滤，以提高分析的准确性和可靠性。
五、预期目标和成果
通过本论文的研究，预期达到以下目标和成果：
1.建立完整的序贯融合估计模型，对复杂网络化系统进行分析和预测，提升网络的可靠性和稳定性。
2.分析网络化系统的特点和规律，建立相应的网络模型，并采用相应的评价指标对网络节点进行评价和排序，提高网络的效益。
3.研究序贯融合估计方法，包括状态估计、观测预测、滤波技术等方面，建立完整的序贯融合估计体系。
4.进行仿真和实验验证，对模型进行测试和验证，以验证其可行性和准确性，对未来研究和实践提供参考和借鉴。
六、研究进度安排
本论文的研究周期为1年，计划实施以下研究进度安排：
第1-3个月：阅读相关文献，熟悉研究领域的理论和实践；
第4-6个月：研究网络化系统的特点和规律，建立相应的网络模型，并设计相应的评价指标；
第7-9个月：研究序贯融合估计方法，包括状态估计、观测预测、滤波技术等方面，建立完整的序贯融合估计体系；
第10-12个月：进行仿真和实验验证，对模型进行测试和验证，以验证其可行性和准确性，并撰写论文和进行答辩。
七、参考文献
1.Ren,G.,Yan,G.,Ren,Y.,&Yang,S.(2018).Informationfusionbasedonimprovednonlinearcombinationmethodsanditsapplicationinmulti-sensorsystems.InformationFusion,44,13-25.
2.Wang,J.,Chai,W.,Liu,H.,Zhang,X.,&Ou,J.(2018).AnewapproachforsequentialfusionestimationbasedonSVMandWNN.InformationFusion,38,17-31.
3.Zeng,S.,Gao