导读:本文包含了加权信息熵论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:瓷砖,缺陷检测,图像差分法,局部方差加权信息熵
加权信息熵论文文献综述
权小霞,李军华,汪宇玲[1]（2019）在《基于局部方差加权信息熵的瓷砖表面缺陷检测》一文中研究指出针对瓷砖表面缺陷高精度高效率的检测要求,提出一种基于局部方差加权信息熵的检测算法。首先,将预处理之后的待检测瓷砖图像与标准瓷砖图像进行差分运算,获取瓷砖的差值图像;然后,通过计算各像素点之间的局部方差值对缺陷区域的轮廓进行初步提取;最后,采用加权信息熵对缺陷区域进行修正,突出缺陷的细节信息,从而体现出精准的瓷砖缺陷区域。实验结果表明,该算法适用于多种瓷砖表面缺陷的检测,缺陷识别率超过93%,误检率小于3%。与传统缺陷检测算法相比较,该算法在保留缺陷图像的细节信息和方便缺陷检测方面都有显着的提高,而且对低质量瓷砖图像的识别也能取得较好的效果。(本文来源于《中国陶瓷》期刊2019年10期）
丁莲静,刘光帅,李旭瑞,陈晓文[2]（2019）在《加权信息熵与增强局部二值模式结合的人脸识别》一文中研究指出针对人脸识别因光照、姿态、表情、遮挡及噪声等多种因素的影响而导致的识别率不高的问题,提出一种加权信息熵(IEw)与自适应阈值环形局部二值模式(ATRLBP)算子相结合的人脸识别方法(IE(w) ATR-LBP)。首先,从原始人脸图像分块提取信息熵,得到每个子块的IEw;然后,利用ATRLBP算子分别对每个人脸子块提取特征从而得到概率直方图;最后,将各个块的IEw与概率直方图相乘,再串联成为原始人脸图像最后的特征直方图,并利用支持向量机(SVM)对人脸进行识别。在AR人脸库的表情、光照、遮挡A和遮挡B四个数据集上,IE(w) ATR-LBP方法分别取得了98. 37%、94. 17%、98. 20%和99. 34%的识别率。在ORL人脸库上,IE(w) ATR-LBP方法的最大识别率为99. 85%;而且在ORL人脸库5次不同训练样本的实验中,与无噪声时相比,加入高斯和椒盐噪声后的平均识别率分别下降了14. 04和2. 95个百分点。实验结果表明,IE(w) ATR-LBP方法能够有效提高人脸在受光照、姿态、遮挡等影响时的识别率,尤其是存在表情变化及脉冲类噪声干扰时的识别率。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年08期）
安建瑞,张龙波,王雷,金超,怀浩[3]（2017）在《一种基于网格与加权信息熵的OPTICS改进算法》一文中研究指出针对现有OPTICS算法时间复杂度高且不适用于数据密集型环境的问题,提出一种基于网格与加权信息熵的改进算法。将数据集合划分为一定数量的网格单元,引入加权信息熵,自适应计算每个网格单元的最小密度阈值。对满足最小密度阈值的网格单元定义密集格的概念,利用质心点代替网格数据点集的方法对数据点进行压缩。采用Geolife Trajectories数据集对算法性能进行测试,从理论分析和实验结果两方面证明了改进算法的有效性。(本文来源于《计算机工程》期刊2017年02期）
王永欣,张化祥[4]（2016）在《基于密度聚类和样本加权信息熵的特征选择算法》一文中研究指出特征选择是机器学习和模式识别领域中的一个重要问题.本文提出一种非监督的特征选择算法,称为基于密度聚类和样本加权信息熵的特征选择算法(DCWIE).不同于传统的基于信息熵的特征选择算法,DCWIE使用一种加权的信息熵计算方法,增加对分类贡献大的样本的权值,并通过与聚类结合,实现无监督学习.实验结果表明了本文算法的有效性.(本文来源于《山东师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年04期）
张宽,韩威华[5]（2016）在《基于加权信息熵的航天器姿态稳定自动监测》一文中研究指出为监视航天器的姿态控制稳定度以为后续飞行控制决策提供依据,提出了一种基于加权信息熵的航天器姿态稳定监测方法,该方法使用加权信息熵计算航天器姿态局部时域内的非线性变化复杂度,进而量化评估航天器的姿态稳定性,可对航天器的姿态稳定进行自动辅助监视和判断。探月叁期再入返回飞行试验任务期间的17次调姿数据验证了方法的有效性,并且发现了某次调姿后俯仰角和偏航角均未收敛和稳定,此现象在任务期间并未被测控人员监视发现,进一步证明亟需开展航天器姿态稳定自动辅助监视和判断的必要性。(本文来源于《载人航天》期刊2016年05期）
吴长勤,王亚军,王传安[6]（2015）在《改进的基于区域加权信息熵的图像修复方法》一文中研究指出针对目前图像修复效率低下的问题,提出一种基于区域加权信息熵的图像修复改进算法。根据颜色向量角能够衡量图像中的颜色差异特性,先构造边缘项来代替Criminisi算法中的数据项,并改进优先权计算方式;然后根据区域加权信息熵对图像待修复区域进行分块,进而根据熵值确定最佳匹配块。最后的实验结果表明,文中的图像修复算法不但有更好的修复效果,且耗时更少。(本文来源于《长春大学学报》期刊2015年08期）
刘杰[7]（2015）在《基于最大加权信息熵模型的水污染物总量分配》一文中研究指出为了建立公平有效的区域间水污染物总量分配机制,将信息熵概念应用在环境领域。以汉江发源地汉中市的水污染物COD(Chemical Oxygen Demand,化学需氧量)总量分配为例,充分考虑各区域自然和经济等因素的客观差异,选取与水污染物COD排放紧密相关的各项指标并将其量化,利用熵值法确定各指标权重,建立单位指标负荷污染物量的信息熵加权和最大的目标规划模型,最后利用智能的和声搜索算法求解得出更具公平性的削减方案。实验结果表明该方法能够通过量化多种公平性准则,根据各区域的实际情况得出优化可行的分配方案。为汉江水源地汉中的水质保护和COD总量控制提供了理论参考。(本文来源于《长江科学院院报》期刊2015年01期）
钟权,周进,吴钦章,王辉,雷涛[8]（2014）在《复杂背景下基于加权信息熵的目标初始位置修正算法》一文中研究指出对于某些目标跟踪算法而言,初始位置的选取是否精确是算法能否有效跟踪的关键点之一。从目标的灰度信息分布特点出发,提出一种基于加权信息熵的初始位置修正算法,首先,在搜索窗口中获取测试样本,然后,计算各个样本的加权信息熵,接着,通过先验信息对样本进行筛选,获得熵值最小区域,从而得到修正后的目标位置。从背景和目标的可区分性上来验证算法的有效性,实验结果表明,对于处在复杂背景下的目标,该算法能正确且可靠稳定地对其位置进行修正。(本文来源于《半导体光电》期刊2014年06期）
刘文龙[9]（2013）在《基于加权信息熵相似度的协同过滤算法研究》一文中研究指出随着信息技术和万维网的迅猛发展,网络上的信息与资源呈现指数级的增长,人们从信息缺乏的时代逐步走入了信息过载的时代。在这个时代,无论信息的生产者还是信息的消费者都遇到了巨大的挑战：对于信息的产生者,如何让自己的信息在海量数据中脱颖而出,被广大消费者所关注,是一件非常困难的事情；而对于信息消费者,如何从海量信息中找到自己感兴趣的信息,也是比较困难的。推荐系统作为一种智能个性化信息服务系统,其可借助用户建模技术建模,再根据用户模型通过一定的推荐策略实现有针对性的个性化推荐,是解决信息过载的有效手段,在电子商务、新闻阅读、视频影视和数字图书馆等领域得到了广泛应用。在推荐系统技术中,协同过滤推荐算法因易于理解、易于建模和推荐效果明显等优点,是应用最广泛、研究最热门的技术。在目前协同过滤推荐系统中用户评分数据大都稀疏的背景下,本文以进一步提高协同过滤算法的推荐精度为目标,主要研究内容和工作如下：1)回顾了推荐系统的发展历史与研究现状,重点阐述了协同过滤算法的推荐步骤,详细介绍了协同过滤的两个分类：基于内存的协同过滤和基于模型的协同过滤,总结了协同过滤算法存在的问题与挑战。2)相似度计算作为协同过滤最为核心的步骤,本文着重针对相似度计算环节进行研究。发现在数据普遍稀疏的情况下,传统相似度计算方法容易夸大或缩小相似性,造成推荐结果不准确的问题。3)在分析了传统相似度计算方法出现问题的成因后,提出了一种新的相似度计算方法：基于信息熵的相似度计算方法,通过计算评分差值的信息熵来计算相似度。4)考虑到用户评分差异和用户评价的交迭程度对相似度的影响,将评分差异和交迭程度加权到信息熵计算公式中,并做归一化处理,形成了基于加权信息熵的相似度计算方法。5)利用MovieLens数据集,通过多次实验对多个评价指标进行验证。实验结果表明,基于加权信息熵的相似度计算方法缓解了传统相似度计算方法不精确的问题,提高了推荐精度和质量。(本文来源于《天津师范大学》期刊2013-06-30）
郭明,王书满[10]（2013）在《基于区域和方向方差加权信息熵的图像融合》一文中研究指出提出了一种基于非下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)的红外与可见光图像融合方法。首先对原红外图像进行图像分割,确定目标区域与背景区域,并将其映射到可见光图像中;然后对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,分解后的低频部分在目标区域选择红外图像低频系数、在背景区域选择可见光图像低频系数,高频部分使用方向方差加权信息熵最大作为融合策略进行融合;最后对融合的系数进行重构得到融合图像。实验结果表明,本文算法在保留图像细节信息、增加信息量、方便目标检测方面都有显着地提高。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2013年04期）
加权信息熵论文开题报告
（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：
针对人脸识别因光照、姿态、表情、遮挡及噪声等多种因素的影响而导致的识别率不高的问题,提出一种加权信息熵(IEw)与自适应阈值环形局部二值模式(ATRLBP)算子相结合的人脸识别方法(IE(w) ATR-LBP)。首先,从原始人脸图像分块提取信息熵,得到每个子块的IEw;然后,利用ATRLBP算子分别对每个人脸子块提取特征从而得到概率直方图;最后,将各个块的IEw与概率直方图相乘,再串联成为原始人脸图像最后的特征直方图,并利用支持向量机(SVM)对人脸进行识别。在AR人脸库的表情、光照、遮挡A和遮挡B四个数据集上,IE(w) ATR-LBP方法分别取得了98. 37%、94. 17%、98. 20%和99. 34%的识别率。在ORL人脸库上,IE(w) ATR-LBP方法的最大识别率为99. 85%;而且在ORL人脸库5次不同训练样本的实验中,与无噪声时相比,加入高斯和椒盐噪声后的平均识别率分别下降了14. 04和2. 95个百分点。实验结果表明,IE(w) ATR-LBP方法能够有效提高人脸在受光照、姿态、遮挡等影响时的识别率,尤其是存在表情变化及脉冲类噪声干扰时的识别率。
（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。
加权信息熵论文参考文献
[1].权小霞,李军华,汪宇玲.基于局部方差加权信息熵的瓷砖表面缺陷检测[J].中国陶瓷.2019
[2].丁莲静,刘光帅,李旭瑞,陈晓文.加权信息熵与增强局部二值模式结合的人脸识别[J].计算机应用.2019
[3].安建瑞,张龙波,王雷,金超,怀浩.一种基于网格与加权信息熵的OPTICS改进算法[J].计算机工程.2017
[4].王永欣,张化祥.基于密度聚类和样本加权信息熵的特征选择算法[J].山东师范大学学报(自然科学版).2016
[5].张宽,韩威华.基于加权信息熵的航天器姿态稳定自动监测[J].载人航天.2016
[6].吴长勤,王亚军,王传安.改进的基于区域加权信息熵的图像修复方法[J].长春大学学报.2015
[7].刘杰.基于最大加权信息熵模型的水污染物总量分配[J].长江科学院院报.2015
[8].钟权,周进,吴钦章,王辉,雷涛.复杂背景下基于加权信息熵的目标初始位置修正算法[J].半导体光电.2014
[9].刘文龙.基于加权信息熵相似度的协同过滤算法研究[D].天津师范大学.2013
[10].郭明,王书满.基于区域和方向方差加权信息熵的图像融合[J].系统工程与电子技术.2013