导读:本文包含了二阶模型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,最优,线性化,小黄鱼,神经网络,梯度,原色。
二阶模型论文文献综述
朱小渊,郝红花,张崇岐[1]（2019）在《缺失项二阶混料模型I最优设计》一文中研究指出混料试验设计的应用热点已经从工农业转到医学领域,模型从通常的规范和中心多项式模型发展到适合应用的具有缺失项的模型,最优性准则中从参数估计准确出发的D最优研究较多,但是能准确预测响应面估计的I最优准则更适合研究混料设计,又因为需要复杂运算所以研究较少.现在利用MATLAB软件,在I最优准则下,对具有缺失项的二阶混料模型进行计算,区别于过去的线性优化,使用非线性优化,给出缺失项二阶混料模型的I最优设计重要的结论性定理.(本文来源于《高校应用数学学报A辑》期刊2019年04期）
程燕兵,韩如成[2]（2019）在《锂电池PNGV模型与二阶RC模型分析与比较》一文中研究指出归纳总结了现有的锂电池模型,提出了二阶RC模型,并与传统的PNGV模型做了对比,分别搭建了PNGV和二阶RC的等效电路模型,并进行了各自的参数辨识,以及MATLAB仿真验证。通过比较得出锂电池二阶RC模型具有更好的动态特性,为锂电池组的成组技术和SOC估计等的研究提供了理论基础。(本文来源于《太原科技大学学报》期刊2019年06期）
高珠珠,魏伟波,潘振宽,侯国家,赵慧[3]（2019）在《基于二阶变分模型的图像去雾》一文中研究指出基于暗原色先验理论的算法可以对不同场景下的雾天图像进行有效去雾,但是去雾后图像通常含有噪声且部分细节保持效果欠佳.二阶变分模型以二阶导数为正则项,可用于图像去噪,具有良好的边缘保持效果.文中首先通过暗原色先验方法估算出有雾图像大气光值与原始的透射率图,然后将非线性扩散模型运用到透射率图的求解中,再将其分别与二阶变分模型拉普拉斯变分模型、Hessian矩阵变分模型、总广义变分模型、总曲率变分模型结合,提出了4种二阶去雾模型(H-LV模型、H-HMV模型、H-TGV模型和H-TCV模型).为了提高计算效率,文中为4种模型设计了相应的交换方向乘子算法,通过引入辅助变量,使拉格朗日乘子不断更新迭代,直到能量方程收敛,输出去雾图像.最后采用LIVEImageDefogging图像数据库对所提模型和算法进行了实验验证.结果表明,所提图像去雾变分模型得到的图像边缘保持良好,并能抑制图像噪声.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年11期）
陆秋瑜,夏天,朱誉,杨银国[4]（2019）在《基于有载调压变压器线性化模型的配电网无功优化二阶锥松弛建模及仿真》一文中研究指出针对配电网络的无功优化问题,提出了一种将无功补偿设备和有载调压变压器同时作为调节手段,以减少网损和电压偏差的无功优化模型,其中的控制变量选为静态和离散无功补偿设备、分布式电源以及变压器分接头档位,并通过二阶锥松弛和有载调压变压器的精确线性化建模将非凸NP-hard优化模型转化为混合整数凸优化问题求解。采用IEEE33节点算例测试,结果表明相比传统的无功优化模型,所提模型可以显着降低网损和电压偏差。(本文来源于《智慧电力》期刊2019年09期）
贾志淳,李想,于湛麟,卢元,邢星[5]（2019）在《基于二阶隐马尔科夫模型的云服务QoS满意度预测》一文中研究指出随着云计算相关技术的迅速发展,云服务组件的QoS预测成为云计算中一个重要的研究课题。实现对QoS值的准确预测是该领域的研究难点。QoS常用来衡量不同云服务组件的性能,基于不同候选组件的QoS值,可以容易地选出最优的组件。对于同一个云服务组件,不同的用户提供的QoS值并不一定相同。针对不同的用户,有个性化的组件QoS值才能进行准确的选择。如果用户的QoS不能由单一的云服务组件满足,则应该考虑组件组合,在这种情况下,需要预测其QoS能力,以保证用户需求得到满足。文中设计了云服务组件的QoS满意预测模型,该模型使用二阶隐马尔科夫模型构建QoS满意度预测模型,通过考虑前两个状态对当前状态的影响,能够有效提高预测精度。最后,通过所构建的原型系统和具有2 507个真实Web服务的QWS数据集,并应用Matlab仿真环境验证了所提方法的有效性。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年09期）
王田芳,聂海洋,张婉君[6]（2019）在《基于分数阶和二阶总广义变分的乘性去噪模型》一文中研究指出针对总变分(TV)模型在去噪时会产生阶梯效应、纹理细节信息丢失的问题,提出一种新的乘性噪声去除模型。该模型采用分数阶变分(FV)和二阶总广义变分(TGV)的正则项。FV的正则项在去噪时可保留图像的纹理信息,TGV的正则项在去噪时可改善阶梯效应。为有效求解该模型,先采用分裂法和交替方向法将原问题转化为两个相关的子问题,再利用原始对偶和梯度下降算法分别对子问题进行求解。对仿真图像进行实验的结果表明,新模型不仅可以提高图像的信噪比,而且可以更好地保留图像的边缘和纹理细节信息,改善阶梯效应。(本文来源于《地理空间信息》期刊2019年07期）
郝双全,朱茂然,武元新[7]（2019）在《基于二阶AR模型的姿态估计干扰加速度补偿》一文中研究指出外力引起的干扰加速度是利用加速度计进行姿态估计时的常见问题,进行干扰加速度的检测和补偿可有效提高姿态估计的精度。常规阈值方法在干扰加速度剧烈时易失效,文中提出一种基于二阶自回归(Autoregressive model,AR)模型的干扰加速度补偿方法,通过二阶AR模型预测干扰加速度,并将补偿后的加速度计观测与陀螺仪进行融合姿态估计。实验结果表明,二阶AR模型方法与阈值方法各有优势,将两者结合起来可有效进行干扰加速度的检测和补偿,提高动态情况下的姿态估计效果。(本文来源于《信息技术》期刊2019年07期）
韩青鹏,单秀娟,万荣,关丽莎,金显仕[8]（2019）在《基于地统计二阶广义线性混合模型的黄海冬季小黄鱼时空分布和资源量指数估算》一文中研究指出使用地统计二阶广义线性混合模型(geostatistical delta-GLMM)分析了2001—2011和2015—2017年黄、渤海小黄鱼越冬群体在黄海中部、南部的空间分布,并用geostatistical delta-GLMM、基于普通克里格插值法和基于站位调查设计的扫海面积法分别估计了小黄鱼资源量指数,对geostatistical delta-GLMM相较基于普通克里格插值法和基于站位调查设计的性能进行了比较研究。结果显示,在2001和2002年,黄海越冬场主要存在北部(36°00′～37°37.5′N,123°15′～124°15′E)、中部(33°75′～36°00′N,123°15′～124°75′E)和东南部(32°00′～33°75′N,124°00′～125°15′E)3个生物量高密度区,其中中部区密度最高。从2003年开始,小黄鱼的生物量密度开始下降,北部和东南部高密度区下降程度高于中部高密度区;至2016—2017年高密度区变得不明显。冬季小黄鱼总资源量指数与小黄鱼的年产量、渔船功率变化趋势相反,呈下降趋势,且大部分年份站位数在37站以上,站位范围覆盖了本实验区域,可排除采样站位因素,这说明小黄鱼资源仍面临过度捕捞,种群处于衰退状态。研究表明,地统计二阶广义线性混合模型估计的2001—2017年冬季黄海中部、南部小黄鱼的总资源量指数相对扫海面积法和普通克里格法的估计值精确度更高。(本文来源于《水产学报》期刊2019年07期）
宋利[9]（2019）在《基于SOM神经网络模型的二阶变异体约简方法研究》一文中研究指出变异测试是一种面向缺陷的软件测试技术,通过在源程序中人工注入缺陷产生变异体来模拟软件中的各种缺陷,用以评价和提升测试用例集的质量。高阶变异测试通过在源程序中人工注入两个及以上故障用以模拟程序中实际的复杂缺陷,在高阶变异测试中具有重要意义。现有研究中多数以二阶变异体为基础进行研究,然而在一阶变异体组合形成二阶变异体时,二阶变异体个数会急剧增长,加大了二阶变异体的执行开销并且难以从庞大的二阶变异体中发现有利于增加测试用例的隐藏二阶变异体,这大大增加了二阶变异测试的执行开销。为了解决二阶变异测试的执行开销问题,本文提出一种基于SOM神经网络的二阶变异体约简的方法。该方法首先采用较为全面的二阶变异体组合策略,该策略对一阶变异体进行充分组合形成二阶变异体,旨在充分模拟程序中的复杂缺陷。其次,根据多种情况下的简单直观因素分析和复杂因素分析,确定影响二阶变异体执行过程中的中间值相似性的多种因素。最后,将这些影响因素及获取到的对应因素的具体信息作为神经网络的输入,进行了基于SOM神经网络模型的二阶变异体聚类,从而达到减少二阶变异体数量和发现有利于增加测试用例的隐藏二阶变异体的目标,进而降低二阶变异测试的执行开销。为了验证方法的合理性和有效性,我们首先对该方法进行理论分析,之后基于经典的基准程序以及实用性开源程序进行实例验证。其中,理论分析的结果显示本文所提方法的合理性。实例验证的实验结果表明,一方面,使用更全面的组合策略能够充分模拟程序的复杂缺陷。另一方面,在进行聚类约简后,达到了二阶变异体数目明显降低和发现有利于增加测试用例的隐藏二阶变异体的目标,进而降低了二阶变异测试的执行开销。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2019-05-31）
李宝玉,张磊刚,裘群海,余雄庆[10]（2019）在《基于Kriging模型梯度解析解的改进一次二阶矩方法》一文中研究指出改进一次二阶矩(AFOSM)法是一种基于功能函数梯度的结构可靠性分析方法,鉴于其对隐式函数的梯度较难求解,提出了一种基于Kriging模型梯度解析解的AFOSM方法,利用Kriging代理模型的解析表达式推导得到功能函数对输入变量的梯度解析解,为AFOSM中设计点的确定提供高精度的梯度信息。通过Kriging与AFOSM的结合,很好地解决了基于有限元模型的隐式情况下梯度计算量相当大、可靠性分析难的问题。数值与工程算例验证了所提Kriging梯度解析解的较高精确性,同时验证了所提基于Kriging解析解的AFOSM结构可靠性分析方法的正确性与较高精度。(本文来源于《航空学报》期刊2019年05期）
二阶模型论文开题报告
（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：
归纳总结了现有的锂电池模型,提出了二阶RC模型,并与传统的PNGV模型做了对比,分别搭建了PNGV和二阶RC的等效电路模型,并进行了各自的参数辨识,以及MATLAB仿真验证。通过比较得出锂电池二阶RC模型具有更好的动态特性,为锂电池组的成组技术和SOC估计等的研究提供了理论基础。
（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。
二阶模型论文参考文献
[1].朱小渊,郝红花,张崇岐.缺失项二阶混料模型I最优设计[J].高校应用数学学报A辑.2019
[2].程燕兵,韩如成.锂电池PNGV模型与二阶RC模型分析与比较[J].太原科技大学学报.2019
[3].高珠珠,魏伟波,潘振宽,侯国家,赵慧.基于二阶变分模型的图像去雾[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[4].陆秋瑜,夏天,朱誉,杨银国.基于有载调压变压器线性化模型的配电网无功优化二阶锥松弛建模及仿真[J].智慧电力.2019
[5].贾志淳,李想,于湛麟,卢元,邢星.基于二阶隐马尔科夫模型的云服务QoS满意度预测[J].计算机科学.2019
[6].王田芳,聂海洋,张婉君.基于分数阶和二阶总广义变分的乘性去噪模型[J].地理空间信息.2019
[7].郝双全,朱茂然,武元新.基于二阶AR模型的姿态估计干扰加速度补偿[J].信息技术.2019
[8].韩青鹏,单秀娟,万荣,关丽莎,金显仕.基于地统计二阶广义线性混合模型的黄海冬季小黄鱼时空分布和资源量指数估算[J].水产学报.2019
[9].宋利.基于SOM神经网络模型的二阶变异体约简方法研究[D].内蒙古大学.2019
[10].李宝玉,张磊刚,裘群海,余雄庆.基于Kriging模型梯度解析解的改进一次二阶矩方法[J].航空学报.2019
论文知识图
