导读:本文包含了色空间模型转换论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,空间,神经网络,状态,色空,通货膨胀,机制。
色空间模型转换论文文献综述
郑旭[1]（2012）在《中国通货膨胀与通货膨胀不确定性关联分析》一文中研究指出通货膨胀及其不确定性关联分析，一直是经济学家关注的焦点，但是迄今为止，对于该实证研究没有一致的结论。Ball和Cecchetti(1990)首次将通货膨胀不确定性区分为长期不确定性和短期不确定性，具体分析通货膨胀与这两种不确定性之间的关系，研究结果发现通货膨胀及其不确定性会根据时间范围的不同产生不同的关联性，该方法有助于突破目前实证研究的瓶颈。近几年我国在通货膨胀背景下，经济学家增加了通货膨胀及其不确定性关联分析的关注度，然而，结论并不一致。为了清楚的分析我国通货膨胀及其不确定性的关系，增加分析的严密性，本文研究我国通货膨胀及其长短期不确定性的关系。实证方法方面，状态空间模型不仅可以描述系统输入与输出之间的关系，而且揭示系统的内部特性，其表现形式非常灵活，许多模型都可以用状态空间的形式表达，同时Kalman滤波对状态空间模型有很好的识别和参数估计效果；Markov机制转换模型用来描述含有未知参数的Markov过程，可以解决结构性突变的问题。Kim(1993)将状态空间模型扩充至包含Hamilton(1988)Markov机制异方差的模型。Markov机制转换模型与状态空间模型相结合，不仅解决了结构性突变的问题，而且模型表现出灵活性的特征。借鉴国外学者的研究成果，利用我国1990年1月到2011年9月CPI月度同比数据，建立均值和方差允许机制性转变的基于Markov机制转换异方差的状态空间模型，分析我国通货膨胀及其长期不确定性和短期不确定性的关联性。实证结果揭示了我国通货膨胀增加社会成本和造成福利损失的原因是，较高的通货膨胀水平与长期较高的通货膨胀不确定性相联系。(本文来源于《暨南大学》期刊2012-06-30）
赵丽君,郭庆[2]（2012）在《波浪能液压转换装置的非线性状态空间模型的建立》一文中研究指出海洋波浪能被认为是全球很有潜力的可再生能源。提出使用漂浮式浮子吸收波浪能,再利用液压功率输出机械将吸收来的能量转换为电能。对于波浪能发电,关键在于效率的提高以及发电质量的稳定。设计的液压功率输出装置可以双向输出高压油,从而大大提高了波浪能转换效率,而且装置中的高压蓄能器对发电质量的稳定起关键作用。基于线性水动力学理论,推导出振荡浮子式波浪能转换装置的数值模型。该模型考虑了液压系统内部件的滑动摩擦力和高压油流经阀门时节流孔的压降。由于该液压功率输出机械是非线性系统,推导出整个波浪能转换装置系统的非线性状态空间模型。(本文来源于《机床与液压》期刊2012年11期）
巩天雷,王磊[3]（2011）在《知识生态能值——基于实践社团的知识转换生态空间模型研究》一文中研究指出基于实践社团,提出了一个知识转换与知识共享、创新的分析框架和方法。首先在综合国内外实践社团相关理论研究的基础上,分析了实践社团与组织持续学习力,以及影响知识转换的关键因素,结合生态系统理论,构建知识转换、流动的生态空间模型,并引入生态能值作为实践社团知识转换测算因子,从而为组织知识转换与学习能力提供评价依据。(本文来源于《情报杂志》期刊2011年11期）
解娴婷[4]（2010）在《L~*a~*b~*和CMYK色空间的相互转换模型的研究》一文中研究指出随着计算机集成制造和多媒体时代的到来,人们往往需要在不同的观察条件下或者是不同的媒体上再现颜色,但在现代印刷流程中,各个环节设备的颜色特征各不相同,这导致颜色信息难以实现跨媒介的精确传递与再现。为了解决这一问题,色彩管理应运而生,它通过运用与设备无关的连接色空间PCS,将各设备色空间连接起来,实现颜色精确传递及再现。本文简单地介绍了色彩空间和色彩管理系统的概念,重点是建立L*a*b*到CMYK和CMYK到L*a*b*的数学转换模型,并验证数学转换模型的精度。为建立我们自己的色彩管理系统打下一点基础,具体完成了以下几方面的工作:首先建立Lab-CMYK色空间转换模型。采用二元回归方法计算出数学模型的平面方程系数,并建立了叁色的数学转换模型,在叁色数学模型的基础上,得到四色数学转化模型,并加入修正系数,提高了模型的精度。最后对模型进行了验证。接着研究RBF神经网络的结构及数学模型,利用newrbe函数初步建立CMYK-Lab色空间转换模型。在训练样本的基础上,通过对比测试,确定分布系数,最终得到基于RBF神经网络的CMYK-Lab色空间转换模型,并对模型的精度进行了多方验证。最后对两种模型进行了比较分析与总结,结果表明,优化后的模型精度都得到提高。但在实现色空间转换时,我们应该根据需要选择合适的算法。(本文来源于《南京林业大学》期刊2010-06-01）
唐晓彬[5]（2010）在《Markov机制转换的状态空间模型及其在我国经济周期分析中的应用研究》一文中研究指出Kim(1994)提出的Markov机制转换的状态空间模型(State-Space Models with Markov Switching)是当前较为流行的一种动态时间序列模型。Markov机制转换模型将不完全可预见的、不确定的机制转换视作一个随机变量,且为内生变量,在时间上是具有随机性和连续性的,所以Markov机制转换模型能够很好的拟合具有持续结构变化的时间序列变量数据,从而,可以很好地解决具有结构性突变问题。状态空间模型是一种关于观测成分与未观测成分联合动态演变系统,它可以将许多时间序列动态模型纳入到统一的结构中。状态空间模型的表示形式非常灵活,很多模型可以用状态空间模型的形式表现出来,例如：ARMA模型、随机波动模型、不可观测模型和时变参数模型等都可以用状态空间模型的形式表示。且状态空间模型通过强有力的迭代算法——Kalman滤波,对参数时变性和潜变量(即不可观测变量)存在性问题的解决效果显着。Markov机制转换的状态空间模型主要是将Markov机制转换模型和状态空间模型二者有机结合一起。因此,Markov机制转换的状态空间模型既具有解决结构性突变问题的优良特性,又具有解决参数时变性和潜变量存在性的显着效果。Markov机制转换的状态空间模型将结构性突变、参数时变性以及不可观测成分有机地统一起来。从而,Markov机制转换的状态空间模型既可以很好地将模型中的时变参数和潜变量识别出来,又可以刻画出时间序列变量在不同状态下的变化及转换过程,能够捕捉到时间序列变量更为复杂的动态演化过程。因此,运用Markov机制转换的状态空间模型对宏观经济和金融变量的分析研究是当前一个热门的研究领域。Markov机制转换的状态空间模型在宏观经济和金融等领域的应用取得了较大的成功,例如,Kim and Nelson(1998a)利用Markov机制转换的状态空间模型,结合美国1960年1月-1995年1月的宏观经济数据,采用Gibbs抽样的方法对美国经济周期的协动性、相关性和持续期依赖性进行了分析研究,并得出了新的同步指数;Kim(1993)利用Markov机制转换的状态空间模型,结合美国1958年第1季度-1990年第4季度的GNP平减指数对美国的通货膨胀率和通货膨胀不确定性进行分析研究,从这些研究中发现,该模型可以很好地捕捉到机制的转换,这是ARCH模型和GARCH模型所不能办到的,一定程度上,Markov机制转换的状态空间模型要优于ARCH、GARCH模型。但由于该模型的参数估计比较困难,从而导致其应用相对于一般的线性时间序列模型而言仍不够普遍,国内对Markov机制转换的状态空间模型的相应研究则更为稀少。本文立足于此,对Markov机制转换的状态空间模型的建模理论、算法的推导、状态数目、每种状态下维数的确定及其在我国宏观经济周期波动分析中的应用问题,做了一些创新性的研究。根据本文的研究逻辑主线,全文共分六章：第一章为绪论部分,论述本文研究的背景、目的和意义、研究内容、文章结构和本文研究的主要创新点。第二章,分别对Markov机制转换模型和状态空间模型进行评述。对Markov机制转换模型和状态空间模型的定义、似然函数的推导、参数估计以及数量分析方法进行详细的讨论。接着,对状态空间模型的几种常见表示形式进行了阐述,本章为后面的章节奠定了基础。第叁章,本章首先对Markov机制转换的状态空间模型的参数估计方法进行详细的分析,然后,将此模型应用到对我国经济周期的长期波动分析研究中。分析结果得出：改革开放前后我国经济周期波动存在明显的非对称性特征,宏观经济波动的扩张期远远大于经济的收缩期。宏观经济波动由改革开放前的“大起大落”型的特征,到改革开放后的“短起短落”型,再到1994年以后的“缓起缓落”型。并在参数估计的基本上,得出平滑概率。2000年以后,我国经济扩张的平滑概率始终处在高位运行,其经济周期波动的特征主要表现为“高位—平缓”型。通过平滑概率我们将1952年-2008年我国的经济周期进行划分,得出在期间我国共经历了10轮经济周期,平滑概率整体上较好地反映了中国经济周期变化的过程,且经济周期变化的态势与我国实际经济发展过程基本相吻合。用平滑概率划分出的经济周期比通常用经济增长率(GDP增长率)划分出的经济周期更具有实用价值,因为平滑概率划分的经济周期可以将每期经济增长和经济下滑的概率值的大小体现出来,这是用经济增长率划分经济周期所没法做到的,平滑概率为经济周期的划分提供了一种新的方法。第四章,首先,我们详细分析了用Gibbs抽样的方法对Markov机制转换的状态空间模型的参数估计方法,然后,将此模型应用到对我国经济周期的短期波动分析中,着重分析我国经济周期波动的协动性与非对称性。并结合我国1992年第1季度-2009年第2季度的固定资产投资总额、社会消费品零售总额、出口总额和城镇就业人数的季度数据,分析得出：在此期间,我国经济周期波动的协动性显着,但非对称性不明显。当前我国经济仍处于收缩状态,扩张状态的拐点并未出现,经济周期波动呈现此类特征为我国政府宏观调控政策的制定提供一定的参考价值。第五章,利用EM算法,结合Monte Carlo模拟的方法来确定Markov机制转换的状态空间模型的状态数目与维数,并在此基础上对我国经济周期的状态数目及其在每种状态下的维数进行了近似逼近,得出我国经济周期存在二种状态：经济增长与经济下滑,且每种状态数目下的维数为3,暗示了促进我国经济增长主要存在叁种因素,这叁种因素正是我们通常所说的拉动经济增长的叁架马车：投资、消费和出口。第六章为结论与展望部分,该部分对全文的研究结论进行了总结,并对未来研究加以展望。本文的创新之处主要有：1.指出了常用的AR、MA、ARMA线性模型和ARCH与GARCH模型在分析经济周期中存在的缺陷性,比如ARCH与GARCH模型在分析经济波动时,可以体现出经济的波动聚集性,但没法体现出经济周期状态机制的转换与经济周期状态的识别以概率分布的形式给出；确定了基于Markov机制转换的状态空间模型的研究分析框架,对Markov机制转换的状态空间模型的建模理论、算法及参数估计的推导进行了系统研究；结合了中国的宏观经济数据,对我国经济周期的长期波动与短期波动进行了分析研究,结果表明,拟合识别出的我国宏观经济周期状态和我国宏观经济的实际走势非常吻合,中国宏观经济周期的许多内在性特征在拟合结果中也得到了反映。该模型具有良好的估计效果,与常见的线性模型、ARCH与GARCH模型相比,更具有实用价值。2、提出了划分经济周期的一种新方法。本文对中国宏观经济周期的长期波动分析中,通过Markov机制转换的状态空间模型的平滑概率,得出经济周期波动的扩张期、紧缩期,以及我国经济周期波动的拐点,进一步得出从1952年到2008年我国共经历了10轮经济周期的结论。这以我国实际的宏观经济周期波动非常吻合,平滑概率为经济周期的划分提供了一种新的方法。进一步,我们发现了我国经济周期长期波动非对称性明显,但短期波动非对性不明显,协动性明显。同时,我们也发现了当前我国经济仍处于收缩状态,扩张状态的拐点尚未出现。3、确定了我国经济周期的状态数目以及在每种状态数目下的维数。通常在对经济周期进行分析之前,都是先假定经济周期的状态数目后,再对经济周期进行实证分析。一般是先假定状态数目为2：经济增长与经济下滑；或假定状态数目为3：衰退阶段、高速增长的复苏阶段和复苏以后的稳定阶段。在实际的经济周期中也有可能出现状态数目等于4的情况：快速衰退阶段、缓慢衰退阶段、高速增长的复苏阶段和复苏以后的稳定阶段。这些情况的出现,对经济周期状态数目的确定上,还没有一种行之有效的方法。本论文运用EM算法结合Monte Carlo模拟确定了我国经济周期的状态数目为2和在每种状态下的维数为3的结论。(本文来源于《西南财经大学》期刊2010-04-01）
徐宁,杨震,张玲华[6]（2010）在《基于状态空间模型的子频带语音转换算法》一文中研究指出语音转换是一项改变说话人声音特征的技术,该领域主流方法——基于高斯混合模型的全频带参数映射,会导致转换后的语音频谱产生帧间不连续性.本文针对以上问题提出了改进方案:首先引入状态空间模型来模拟语音动态变化特性,其次利用离散小波变换对语音低频和高频部分的参数分为子频带处理.文章最后用主观和客观实验对提出的算法进行的实验仿真和验证.(本文来源于《电子学报》期刊2010年03期）
唐晓彬[7]（2010）在《Markov机制转换的状态空间模型及其在我国经济周期中的应用研究》一文中研究指出经济周期具有机制转换的特点,而传统的状态空间模型很难解决像具有机制转换特点的此类问题。为此,本文将Markov机制转换模型运用到状态空间模型中,并对我国经济周期进行了分析研究,实证结果表明Markov机制转换的状态空间模型,较好地刻画了我国经济周期的非对称性特征,从中得出一个重要的结论:政府的宏观调控政策会对我国经济产生正向的冲击,宏观调控是有效的。(本文来源于《统计研究》期刊2010年02期）
张群[8]（2009）在《基于径向基函数神经网络的色空间转换模型的研究》一文中研究指出在现代印刷流程中,各个环节设备的颜色特征各不相同,甚至两台同一型号的设备之间也有所差异,这导致颜色信息难以实现跨媒介的精确传递与再现,严重影响了印刷的色彩复制精度。为了解决这一问题,色彩管理应运而生,它通过运用与设备无关的连接色空间PCS,将各设备色空间连接起来,实现颜色精确传递及再现。本文主要研究色彩管理中色空间转换这一关键技术,针对输出设备,选择RBF神经网络建立CMYK-Lab色空间转换模型。首先,为了获取良好的训练样本,本文对输出设备进行校准测试,确定设备状态满足实验条件之后,输出测试色靶,并测量获得样本数据。接着研究RBF神经网络的结构及数学模型,以K均值聚类算法确定RBF网络隐含层节点的中心、隐含层节点的宽度及输出权值等参数,初步建立RBF网络模型。最后在训练样本的基础上,通过对比测试,确定隐含层节点数及分布系数等参数,最终得到基于RBF神经网络的CMYK-Lab色空间转换模型。对比实验表明,与BP网络模型相比,RBF网络学习速度更快,泛化能力更好,以300组样本数据训练即可获得与700组样本数据训练的BP网络相当的色差表现。与经过修正的纽介堡方程相比,300个样本训练的RBF网络与之精度相当,若进一步提高训练样本数,色差表现将优于纽介堡方程。(本文来源于《南京林业大学》期刊2009-06-01）
张群[9]（2009）在《基于RBF神经网络的色空间转换模型》一文中研究指出研究了RBF神经网络的结构及算法,应用RBF神经网络建立了打印机的色空间转换模型。根据实验数据,对网络结构进行了优化,通过比较不同参数时网络的性能,确定最优网络参数。最后对所建模型进行了仿真验证,验证结果表明,预测数据与实测数据的色差较小,说明该模型具有实用价值。(本文来源于《包装工程》期刊2009年05期）
林木峰,熊焕庭[10]（2005）在《摩托车管式车架复杂空间模型从UG到ANSYS的自动转换》一文中研究指出以摩托车管式车架为例,用UG的二次开发工具GRIP和ANSYS的APDL模块编写接口程序,实现UG的CAD叁维车架图形到ANSYS叁维刚架有限元模型的自动转换。该工作对复杂空间管架类结构的有限元自动建模有普遍应用价值。(本文来源于《摩托车技术》期刊2005年06期）
色空间模型转换论文开题报告
（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：
海洋波浪能被认为是全球很有潜力的可再生能源。提出使用漂浮式浮子吸收波浪能,再利用液压功率输出机械将吸收来的能量转换为电能。对于波浪能发电,关键在于效率的提高以及发电质量的稳定。设计的液压功率输出装置可以双向输出高压油,从而大大提高了波浪能转换效率,而且装置中的高压蓄能器对发电质量的稳定起关键作用。基于线性水动力学理论,推导出振荡浮子式波浪能转换装置的数值模型。该模型考虑了液压系统内部件的滑动摩擦力和高压油流经阀门时节流孔的压降。由于该液压功率输出机械是非线性系统,推导出整个波浪能转换装置系统的非线性状态空间模型。
（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。
色空间模型转换论文参考文献
[1].郑旭.中国通货膨胀与通货膨胀不确定性关联分析[D].暨南大学.2012
[2].赵丽君,郭庆.波浪能液压转换装置的非线性状态空间模型的建立[J].机床与液压.2012
[3].巩天雷,王磊.知识生态能值——基于实践社团的知识转换生态空间模型研究[J].情报杂志.2011
[4].解娴婷.L~*a~*b~*和CMYK色空间的相互转换模型的研究[D].南京林业大学.2010
[5].唐晓彬.Markov机制转换的状态空间模型及其在我国经济周期分析中的应用研究[D].西南财经大学.2010
[6].徐宁,杨震,张玲华.基于状态空间模型的子频带语音转换算法[J].电子学报.2010
[7].唐晓彬.Markov机制转换的状态空间模型及其在我国经济周期中的应用研究[J].统计研究.2010
[8].张群.基于径向基函数神经网络的色空间转换模型的研究[D].南京林业大学.2009
[9].张群.基于RBF神经网络的色空间转换模型[J].包装工程.2009
[10].林木峰,熊焕庭.摩托车管式车架复杂空间模型从UG到ANSYS的自动转换[J].摩托车技术.2005
论文知识图
