导读:本文包含了内距离论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:距离交会,测距,GPS|RTK,应用
内距离论文文献综述
陈瑞麒,侯康跃[1]（2019）在《弱GPS信号区域内距离后方交会的应用探讨》一文中研究指出在GPS信号弱或无信号的特殊区域内,利用GPS在特殊区域边缘地带建立基站。通过基站和流动站与卫星之间的数据传递,完成特殊区域外部的点位采集,利用微波测距原理采用空间后方交会法,计算出坐标向量,利用已知点坐标推算出点位具体坐标。(本文来源于《科技创新导报》期刊2019年14期）
吴绍根,聂为清,路利军,刘娅琴[2]（2018）在《形状的圆内距离变换》一文中研究指出目的形状的描述、匹配、相似性判定和检索是计算机视觉和图像识别的基本问题,也是一个开问题。在目前公开的方法中,除了只能应用于简单形状的几何复变换和基于边界的傅里叶描述子外,其他的方法均不能由构建的形状特征描述符重建原形状,因此不能保证所建立的形状特征能客观地描述原形状。本文提出了形状的圆内距离变换,该方法所建立的描述符可用于形状匹配、相似性度量和形状检索。该方法是可逆的,也就是可以从形状描述符重建原形状。方法形状的圆内距离变换通过在形状的最小外接圆内旋转和切分形状,求出形状相邻切分点之间的距离,并由此构建形状的特征矩阵。对于任意相似的形状,从理论上证明了形状的圆内距离变换具有缩放、旋转和位移不变性。结果对发生了形变、扭曲和仿射变换的形状,采用圆内距离变换方法进行了形状的相似性度量、检索和重建实验,结果表明,形状的圆内距离变换可以准确地描述形状、度量形状的相似性、检索形状并重建原形状。在形状的相似性度量上,形状的圆内距离变换能给出与人类视觉一致的结果,并且当两个形状相似时,还能计算出它们的尺度缩放和角度旋转。通过与经典的方法,包括形状上下文方法、傅里叶描述子方法、拉东柱状图方法,针对典型的MPEG-7形状库进行对比实验,发现形状的圆内距离变换在形状检索的综合得分上相比这些经典方法提高了近20%。结论形状的圆内距离变换在形状的描述、相似性判定和检索上是有效和可逆的,具有广泛的可适用性且优于本文比较的其他经典方法。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2018年01期）
牛奉高,张荣杰[3]（2018）在《基于类内距离参数估计的文本聚类评价方法》一文中研究指出基于类内距离参数估计的文本聚类评价方法是在类内距离近似服从正态分布的基础上,运用极大似然估计方法对类内距离分布函数的参数进行估计,然后基于估计的结果确定类内距离的合理取值范围,对超过范围的文本向量依据类内距离大小依次进行调整,并利用聚类评价指标来验证最终调整结果。在实验部分文章通过使用基于类内距离参数估计的文本聚类评价方法对K-means算法生成的聚类结果进行调整,一方面验证了在聚类类别数过小或与真实类别数相同时,该方法的可行性;另一方面减弱了初始类中心的选取对K-means算法的影响,提高了聚类结果的准确性。(本文来源于《山西大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
李仁彪,赵峰,贺彦君,原征,张永旺[4]（2017）在《前列腺突入膀胱内距离对经尿道柱状水囊前列腺扩开术疗效的影响》一文中研究指出目的探讨前列腺突入膀胱内距离(IPP)对经尿道柱状水囊前列腺扩开术(TUSP)疗效的影响,从而更加明确TUSP的手术适应证,提高疗效。方法收集我科2013年3月至2016年3月随访的84例经尿道柱状水囊前列腺扩开术患者的临床资料,比较不同IPP对术后疗效的影响。对随访患者术后1个月比较主观指标[国际前列腺症状评分(IPSS)评分、生活质量指数(QOL)评分]及客观指标[最大尿流率(Qmax)、残余尿量(RU)]等数值,从而评价不同IPP数值对手术效果的影响。结果 IPP在≤0.5 cm、0.5~1.0 cm、>1.0 cm 3组,术后1个月的IPSS评分分别为(7.8±2.4)、(8.2±3.0)、(10.4±2.7)分,3组间两两比较差异有统计学意义(P<0.05);术后1个月的QOL评分分别为(3.0±0.5)、(3.6±0.8)、(4.2±0.9)分,3组间两两比较差异有统计学意义(P<0.05);术后1个月的RU分别为(7.8±2.3)、(10.4±3.8)、(13.1±3.5)ml,3组间两两比较差异有统计学意义(P<0.05);术后1个月的Qmax分别为(15.2±2.9)、(12.5±3.3)、(10.5±2.8)ml/s,3组间两两比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论 IPP影响TUSP术后疗效,数值在≤0.5 cm者手术效果好;≤1.0 cm者手术效果中等;>1.0 cm者手术效果较差。(本文来源于《中国药物与临床》期刊2017年05期）
谢显华[5]（2017）在《内距离及相关方法在分子进化和宏基因组中的应用》一文中研究指出传统的构建系统发育树的方法依赖于序列比对。但是序列比对的方法有许多不足:共有基因的选择具有一定的随意性;核苷酸和氨基酸打分矩阵没有统一的标准;对于进化距离较远的序列的比对可能失效;计算复杂度较高,特别是对于多重序列的最优比对计算仍然是一个NP难题。在基因组时代,人们希望能利用物种的全基因组序列信息重构系统发育树。内核苷酸距离是DNA数值化表示的一种方法,本文受内核苷酸距离思想的启示,提出内氨基酸距离和新的内核苷酸距离,并将其应用于生物系统发育树和宏基因组的研究中。本文主要内容如下:第一,我们定义内氨基酸距离并将其应用于分子系统发育树的构建中,主要集中在利用全蛋白质组基于内氨基酸距离方法进行系统发育分析。我们首先将全蛋白质组转换为内氨基酸距离向量,并称其为观测内氨基酸距离向量;然后,提出利用条件几何分布列(由氨基酸随机且相互独立产生的序列的内氨基酸距离的分布)作为参考分布列;最后,计算观测分布和参考分布之间的相对偏差,从而用其定义反映不同物种全蛋白质组之间系统发育关系的距离度量。我们将该方法命名为“内氨基酸距离和条件几何分布列”(inter-amino-acid distances and conditional geometric distribution profiles,IAGDP)法。我们将该方法应用于2个数据集:数据集1为已有文献的标准测试数据集,它包含29个物种的基因组数据;数据集2包含67个哺乳动物基因组数据。数据计算结果表明:我们的方法是有效和高效率的。第二,我们将内氨基酸距离的思想推广到核苷酸序列中来,提出核苷酸序列的内核苷酸距离,并将其作为宏基因组数据的一种新的信号而用于宏基因组可视化研究。我们首先将基因组片段序列转换为内核苷酸距离向量;然后,我们对这些片段的距离向量作主成分分析,得出主成分;最后,我们利用这些主成分根据片段物种来源画出2维散点图。我们将此方法称为“内核苷酸距离列”(inter-nucleotide distances profiles,INP)法。我们将此方法应用于3个已有文献的标准测试数据集:数据集1包含5个基因组;数据集2包含8个基因组;数据集3包含10个基因组。结果表明,内核苷酸距离列法能以一种更简单、高效率且几乎不依赖于参数选择的方式从DNA序列中提取特征。因此,我们提出的INP方法是一种好的,高效率和可替代的宏基因组数据可视化方法之一。(本文来源于《湘潭大学》期刊2017-04-10）
张桂梅,蔡报丰[6]（2016）在《基于内距离形状上下文特征的形状匹配研究》一文中研究指出场景中目标存在肢体变化是形状匹配中的难题,也是制约模式识别发展的瓶颈。本文从目标的轮廓特征出发,提出了一种基于内距离(inner-distance)形状上下文的形状匹配方法。首先定义了内距离的度量方法,并使用内距离代替形状上下文中的欧氏距离度量,得到了一种新的形状描述子即内距离形状上下文特征描述子,然后通过动态规划算法完成形状匹配。由于内距离对目标肢体变化和非刚性变化具有良好的鲁棒性,且相比欧氏距离对于复杂目标形状具有更好的识别力,因此本文的方法能更好地处理目标的肢体变化和非刚性变化。实验表明该方法对目标存在肢体变化和非刚性变化取得了较好的匹配效果。(本文来源于《南昌航空大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
王晓初,王士同,包芳,蒋亦樟[7]（2016）在《最小化类内距离和分类算法》一文中研究指出支持向量机分类算法引入惩罚因子来调节过拟合和线性不可分时无解的问题,优点是可以通过调节参数取得最优解,但带来的问题是允许一部分样本错分。错分的样本在分类间隔之间失去了约束,导致两类交界处样本杂乱分布,并且增加了训练的负担。为了解决上述问题,该文根据大间隔分类思想,基于类内紧密类间松散的原则,提出一种新的分类算法,称之为最小化类内距离和(Intraclass-Distance-Sum-Minimization,IDSM)分类算法。该算法根据最小化类内距离和准则构造训练模型,通过解析法求解得到最佳的映射法则,进而利用该最佳映射法则对样本进行投影变换以达到类内间隔小类间间隔大的效果。相应地,为解决高维样本分类问题,进一步提出了该文算法的核化版本。在大量UCI数据集和Yale大学人脸数据库上的实验结果表明了该文算法的优越性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2016年03期）
王亚飞,杨庚,李百惠[8]（2014）在《基于内距离形状上下文的跌倒检测方法》一文中研究指出在全球社会老龄化的大背景下,老年人的身体健康状况和晚年生活质量需要更多的关注。跌倒在老年人群中发生率高并且带来的后果比较严重。文中提出一种应用于家庭场景的基于Inner-Distance形状上下文(Inner-Distance Shape Context,IDSC)的跌倒检测方法。该方法通过Inner-Distance形状上下文获得视频帧前景形状的描述信息,使用形状匹配方法对视频序列中人体形状变化进行量化。对形变量化信息使用动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)方法实现跌倒行为的判定。实验结果表明该方法可有效、快速地判断跌倒,提取结果具有较好的查准率和查全率。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2014年03期）
王桦楠[9]（2012）在《“周边距离我们不管，站内距离够就行”》一文中研究指出9月14日下午，国务院安委会第12督查组来到位于西藏拉萨市区的中国石油西藏销售公司功德林加油站检查。 引导督查组检查的是一位女同志。“我们这里有4个地埋式储油罐，加油机旁都有灭火器……”她很熟悉地介绍着情况。在检查了加油设施、消防器材等后(本文来源于《中国安全生产报》期刊2012-09-20）
刘笑明,李同升[10]（2008）在《小尺度地域范围内距离因子对杨凌农业技术创新扩散的影响研究》一文中研究指出杨凌国家级农业高新技术产业示范区是我国干旱半干旱地区农业技术创新的制高点。以杨凌示范区作为创新源头,以其周边区域作为扩散区域,通过实际调查与数据分析,探讨了杨凌农业技术创新扩散的空间特征。结果表明:在小尺度地域范围内,距离确实是影响杨凌农业技术创新扩散的重要阻力因子;杨凌农业技术创新扩散的直接范围大致在40km以内。提高杨凌自身的经济和科技实力,改善周边区域的基础设施条件,特别是各地与杨凌之间的交通通讯条件,是更大限度地发挥杨凌高新区的示范功能、扩大其直接影响范围、促进区域农业经济发展的正确途径之一。(本文来源于《科技进步与对策》期刊2008年02期）
内距离论文开题报告
（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：
目的形状的描述、匹配、相似性判定和检索是计算机视觉和图像识别的基本问题,也是一个开问题。在目前公开的方法中,除了只能应用于简单形状的几何复变换和基于边界的傅里叶描述子外,其他的方法均不能由构建的形状特征描述符重建原形状,因此不能保证所建立的形状特征能客观地描述原形状。本文提出了形状的圆内距离变换,该方法所建立的描述符可用于形状匹配、相似性度量和形状检索。该方法是可逆的,也就是可以从形状描述符重建原形状。方法形状的圆内距离变换通过在形状的最小外接圆内旋转和切分形状,求出形状相邻切分点之间的距离,并由此构建形状的特征矩阵。对于任意相似的形状,从理论上证明了形状的圆内距离变换具有缩放、旋转和位移不变性。结果对发生了形变、扭曲和仿射变换的形状,采用圆内距离变换方法进行了形状的相似性度量、检索和重建实验,结果表明,形状的圆内距离变换可以准确地描述形状、度量形状的相似性、检索形状并重建原形状。在形状的相似性度量上,形状的圆内距离变换能给出与人类视觉一致的结果,并且当两个形状相似时,还能计算出它们的尺度缩放和角度旋转。通过与经典的方法,包括形状上下文方法、傅里叶描述子方法、拉东柱状图方法,针对典型的MPEG-7形状库进行对比实验,发现形状的圆内距离变换在形状检索的综合得分上相比这些经典方法提高了近20%。结论形状的圆内距离变换在形状的描述、相似性判定和检索上是有效和可逆的,具有广泛的可适用性且优于本文比较的其他经典方法。
（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。
内距离论文参考文献
[1].陈瑞麒,侯康跃.弱GPS信号区域内距离后方交会的应用探讨[J].科技创新导报.2019
[2].吴绍根,聂为清,路利军,刘娅琴.形状的圆内距离变换[J].中国图象图形学报.2018
[3].牛奉高,张荣杰.基于类内距离参数估计的文本聚类评价方法[J].山西大学学报(自然科学版).2018
[4].李仁彪,赵峰,贺彦君,原征,张永旺.前列腺突入膀胱内距离对经尿道柱状水囊前列腺扩开术疗效的影响[J].中国药物与临床.2017
[5].谢显华.内距离及相关方法在分子进化和宏基因组中的应用[D].湘潭大学.2017
[6].张桂梅,蔡报丰.基于内距离形状上下文特征的形状匹配研究[J].南昌航空大学学报(自然科学版).2016
[7].王晓初,王士同,包芳,蒋亦樟.最小化类内距离和分类算法[J].电子与信息学报.2016
[8].王亚飞,杨庚,李百惠.基于内距离形状上下文的跌倒检测方法[J].计算机技术与发展.2014
[9].王桦楠.“周边距离我们不管，站内距离够就行”[N].中国安全生产报.2012
[10].刘笑明,李同升.小尺度地域范围内距离因子对杨凌农业技术创新扩散的影响研究[J].科技进步与对策.2008