导读:本文包含了向量算法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:向量,算法,基音,测试,蜻蜓,小二,航迹。
向量算法论文文献综述
刘宏彬,刘思佳[1]（2019）在《基于特征向量的微服务架构中的入侵检测算法》一文中研究指出微服务是云计算环境下的新型软件架构,缺乏对其入侵的有效检测,通过收集应用系统的功能及权限等属性特征,形成反应微服务架构下应用的特征向量集合,然后对特征向量进行分析来检测应用中的入侵或者故障,以消除系统大安全隐患,实验结果表明,提出的方法可以有效地检测出微服务应用中的入侵和故障。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年12期）
祁俊辉,龙华,邵玉斌,杜庆治[2]（2019）在《基于特征向量和笔顺编码的字形相似算法研究》一文中研究指出为充分利用汉字结构、轮廓、笔画、书写顺序等特征识别相似汉字,提出基于特征向量和笔顺编码的字形相似算法,用以解决形近字检索中准确度不高的问题。算法采用图像处理方法及五笔编码规则将汉字转化为特征向量形式和笔顺编码字符串,引入二值化差值算法和改进后的Jaro-Winkler Distance算法分别对其进行相似度计算,2个相似度分别从不同方面反映汉字的相似程度,吸取2种方法的优势对其进行融合,得到最终字形相似度。实验结果表明,该算法在字形检索中较3元组递归算法准确率提高27.8%,较模板匹配算法、结构方法、神经网络算法执行效率平均提高约66.7%,该算法不仅可以有效解决形近字检索中的准确性问题,同时效率也得以优化。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
董海,徐德珉[3]（2019）在《基于蜻蜓算法和最小二乘向量机的小批量生产质量预测》一文中研究指出采用蜻蜓算法(DA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的方法,解决生产过程中小批量产品在质量预测方面的问题。首先以汽车变速箱轴承内圈孔直径的尺寸作为预测数据,连续观测12个单位时间,并记录每个单位时间轴承内圈孔直径的尺寸数据,进行归一化处理;其次采用LSSVM对变速箱轴承内圈孔直径加工过程变化进行量化分析,并采用蜻蜓算法优化LSSVM参数;最后将DA-LSSVM综合方法与多种预测模型进行对比分析。结果表明,DA-LSSVM方法可以提高预测模型的训练预测精度,缩短训练时间。(本文来源于《科技管理研究》期刊2019年22期）
吕洪林[4]（2019）在《基于范数支持向量回归机的算法扰动设计研究》一文中研究指出解决回归问题中相对重要的方法就是支持向量回归机。实际问题中的一些固定测量及公式计算总会存在误差,因此有必要通过扰动分析来讨论研究支持向量回归机数据的扰动问题。基于此,把1范数支持向量回归机作为研究对象,通过扰动分析,在一定的条件下给出了解对扰动数据偏导数的表达式,建立线性规划中1范数支持向量机算法的原始问题的灵敏度分析定理。(本文来源于《黑龙江工业学院学报(综合版)》期刊2019年11期）
史建涛,孙俊,杨予昊,王宁[5]（2019）在《基于机器学习支持向量机的海面目标航迹起始算法研宄及应用》一文中研究指出海面目标跟踪过程受到强海杂波干扰、回波信号时变非平稳、点迹丢失和目标机动等影响,导致传统方法的航迹起始效果较差,出现混批、起始失败和误跟踪等严重后果。针对上述问题,提出了一种基于机器学习支持向量机的海面目标航迹起始算法,采用支持向量机作为分类器,通过样本训练实现对真实目标与虚假目标的分类,将航迹起始问题转化为真假目标的区分和鉴别问题。文中方法利用机器学习的数据驱动策略选择分界面方案代替传统技术中利用先验知识来人工选择门限分界,可以显着减少对先验信息的依赖;同时,门限具有自适应调整的能力,可大大提高算法的自适应性和鲁棒性。最后,利用雷达实测数据对算法的有效性进行了验证。(本文来源于《现代雷达》期刊2019年11期）
宋学伟,刘天羽,江秀臣,盛戈皞,刘玉瑶[6]（2019）在《基于改进鱼群算法与最小二乘支持向量机的短期负荷预测》一文中研究指出在电力系统中,无论是正常运行时的调度工作还是故障修复时的孤岛划分,都需要准确的负荷数据,因此电力负荷准确的短期预测工作十分重要。本文运用最小二乘支持向量机进行预测:首先,对人工鱼群算法通过视野和步长自适应设定以及引入精英反向学习机制进行改进,使其计算更加具有优越性;其次,利用改进的人工鱼群算法对广泛应用于负荷预测的最小二乘支持向量机进行改进(主要针对其核宽度系数与正则化参数);最后,运用参数改进后的最小二乘支持向量机对IEEE 33节点系统进行短期负荷预测。实例表明了此方法的工程实用性。(本文来源于《电气技术》期刊2019年11期）
冯起斌,李鸿燕[7]（2019）在《基于多分类支持向量机和主体延伸法的基音检测算法》一文中研究指出低信噪比环境下的基音检测颇具难度却极有现实意义,传统基音检测在此背景下效果不佳。因此,提出一种基于多分类支持向量机的基音检测算法。该算法使用语音信号的静态帧级特征对多分类支持向量机进行监督训练,计算出各帧语音可能的几个基音大小,作为对应的基音候选值,并使用主体延伸法对得到的候选基音状态进行处理,结合帧与帧之间的时序信息,在候选基音中选取合适值连接起来得到被测语音的基音状态估计曲线。将该算法与相关方法进行比较,实验结果表明,该方法有效提升了低信噪比环境下的基音检测率,在不同强度的噪声干扰下仍能保持良好的鲁棒性。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年22期）
欧阳丹彤,陈晓艳,叶靖,邓召勇,张立明[8]（2019）在《基于极小碰集求解算法的测试向量集约简》一文中研究指出自动测试向量生成的目的是对特定的故障模型确定1个高质量测试向量集使得芯片(设计)的故障覆盖率达到期望值,在芯片测试中是非常重要的环节.TetraMAX ATPG 2018是众多ATPG工具中功能最强、最易于使用的自动测试向量生成工具,可以在很短的时间内生成具有高故障覆盖率的高质量测试向量集.提出基于极小碰集求解算法的极小完全测试向量集求解算法,通过对测试向量集约简问题重新建模,利用极小碰集求解算法对TetraMAX ATPG 2018产生的测试向量集进行约简.利用这一算法可以有效地缩减测试向量集规模,且保证其故障覆盖率不变,对降低芯片的测试成本有着重要的现实意义.实验针对固定型故障,结果表明:该算法具有良好的约简效果,而且可以保证所得测试向量集中不包含冗余的测试向量.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2019年11期）
李众,王海瑞,朱建府,燕志星,李卓漫[9]（2019）在《基于蜻蜓算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断》一文中研究指出针对支持向量机参数选取不当影响诊断结果的问题,采用蜻蜓算法对支持向量机的惩罚因子C与核函数参数g进行优化,构建DA-SVM滚动轴承故障诊断模型。实验表明:与SVM、PSO-SVM、GA-SVM模型相比,DA-SVM诊断模型有效提高了滚动轴承故障诊断的准确率,且收敛速度快、寻优能力强。(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2019年11期）
杨小实,王湘龙[10]（2019）在《基于机器学习支持向量回归SVR算法对外卖配送流程优化的研究》一文中研究指出随着外卖行业的迅速发展,外卖配送效率依然不高,仍存在一些可优化的环节,本文从机器学习算法这一新视角对配送进行优化,尝试用支持向量回归算法(Support Vetor Regession,SVR)改善配送中骑手取餐等待问题和同一目的地订单配送低效问题。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年11期）
向量算法论文开题报告
（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：
为充分利用汉字结构、轮廓、笔画、书写顺序等特征识别相似汉字,提出基于特征向量和笔顺编码的字形相似算法,用以解决形近字检索中准确度不高的问题。算法采用图像处理方法及五笔编码规则将汉字转化为特征向量形式和笔顺编码字符串,引入二值化差值算法和改进后的Jaro-Winkler Distance算法分别对其进行相似度计算,2个相似度分别从不同方面反映汉字的相似程度,吸取2种方法的优势对其进行融合,得到最终字形相似度。实验结果表明,该算法在字形检索中较3元组递归算法准确率提高27.8%,较模板匹配算法、结构方法、神经网络算法执行效率平均提高约66.7%,该算法不仅可以有效解决形近字检索中的准确性问题,同时效率也得以优化。
（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。
向量算法论文参考文献
[1].刘宏彬,刘思佳.基于特征向量的微服务架构中的入侵检测算法[J].计算机与数字工程.2019
[2].祁俊辉,龙华,邵玉斌,杜庆治.基于特征向量和笔顺编码的字形相似算法研究[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2019
[3].董海,徐德珉.基于蜻蜓算法和最小二乘向量机的小批量生产质量预测[J].科技管理研究.2019
[4].吕洪林.基于范数支持向量回归机的算法扰动设计研究[J].黑龙江工业学院学报(综合版).2019
[5].史建涛,孙俊,杨予昊,王宁.基于机器学习支持向量机的海面目标航迹起始算法研宄及应用[J].现代雷达.2019
[6].宋学伟,刘天羽,江秀臣,盛戈皞,刘玉瑶.基于改进鱼群算法与最小二乘支持向量机的短期负荷预测[J].电气技术.2019
[7].冯起斌,李鸿燕.基于多分类支持向量机和主体延伸法的基音检测算法[J].现代电子技术.2019
[8].欧阳丹彤,陈晓艳,叶靖,邓召勇,张立明.基于极小碰集求解算法的测试向量集约简[J].计算机研究与发展.2019
[9].李众,王海瑞,朱建府,燕志星,李卓漫.基于蜻蜓算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断[J].化工自动化及仪表.2019
[10].杨小实,王湘龙.基于机器学习支持向量回归SVR算法对外卖配送流程优化的研究[J].计算机产品与流通.2019
论文知识图
