导读:本文包含了线图标记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:线图,标记,节点,计算机应用,不完整,曲面,算法。
线图标记论文文献综述
熊思颖,董黎君[1]（2018）在《标记平面立体线图的自适应遗传算法》一文中研究指出针对由理查德·迈尔斯提出的标记线图的遗传算法进行改进:采取自适应参数调整法,同一代中适应度高于平均的个体杂交和变异率动态变化,适应度低于平均的个体杂交和变异率设为定值;在创建初始种群时加入了约束条件,旨在改善初始种群覆盖空间的不确定性和个体分布的相对不合理性;修正了遗传算法的适应度函数,使得以个体适应度为指标的选择算子能正确引导算法搜索解空间。用遗传算法标记6幅不同的线图,变量为杂交率、变异率公式中的参数a和c,分析算法标记成功率曲线的变化趋势,探讨算子参数设置对遗传算法性能的影响,结果表明c属于区间[0,0.05],a属于区间[0.8,1.0]且为标记线图的遗传算法的最优参数设置。(本文来源于《图学学报》期刊2018年06期）
杨梅,莫永泮,韩晓蓉,连臻强,郜红艺[2]（2016）在《分子标记列线图模型建立及评估叁阴性乳腺癌预后的研究》一文中研究指出目的叁阴性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)具有侵袭性强、远处转移率高的病理特点。但TNBC亦具有明显的异质性,因此准确评估TNBC的预后,对指导临床个体化治疗具有重要的意义。本研究采用临床常用指标和分子标志物建立分子标记列线图模型,分析和探讨其预测TNBC预后的能力。方法选取2007-03-01-2012-01-31广东省妇幼保健院有完整随访的TNBC手术标本199例,应用免疫组织化学法(immunohistochemistry,IHC)检测癌组织中雄激素受体(androgen receptor,AR)、表皮生长因子受体(epiderrmal growth factor receptor,EGFR)、细胞角蛋白(cytokeratin 5/6,CK5/6)、p53、Ki-67的表达。采用SPSS 22.0统计软件包进行数据分析,建立分子标记列线图模型并分析其对TNBC预后的预测能力。结果Kaplan-Mier单因素生存分析显示,EGFR阴性表达者无病生存期(disease free survival,DFS)及总生存期(overall survival,OS)均优于阳性表达者,P值分别为0.007和0.006;AR阳性表达者DFS及OS均优于阴性表达者,P值分别为0.047和0.041;CK5/6阴性表达者DFS优于阳性表达者(P=0.045),但CK5/6阳性表达与阴性表达者OS差异无统计学意义,P=0.104;p53及Ki-67阳性表达与阴性表达者DFS差异无统计学意义,P值分别为0.075和0.059;3年OS差异亦无统计学意义,P值分别为0.058和0.307。Cox回归多因素分析显示,T分期、N分期、AR和EGFR均为TNBC的DFS和OS独立影响因素。以T分期、N分期、AR、EGFR建立列线图模型,列线图预测TNBC 3年DFS的C-index为0.702,95%CI=0.650~0.754;预测OS的C-index为0.698,95%CI=0.631~0.764。校准曲线显示,列线图预测与实际观察的3年DFS及OS均有较好的一致性。结论 AR或EGFR表达可作为TNBC生存预后判断的独立指标。基于"T分期、N分期、AR和EGFR"建立的列线图模型,有可能成为TNBC预后判断的重要预测模型。(本文来源于《中华肿瘤防治杂志》期刊2016年15期）
殷栋梁[3]（2012）在《曲面立体不完整画隐线图的标记和补线》一文中研究指出线图是指在二维投影平面上描述叁维物体的线框图。线图作为一种重要媒介一直对人与人以及人与计算机叁维景物信息的交换发挥着重要作用。理解某个叁维景物对应的平面投影线图对人类来说非常简单,但对计算机而言却异常困难。由于人类的相关经验比较丰富,在人类大脑中关于一些垂直、平行、长度和角度等约束的判定识别的经验已经相对较完善。如果由计算机来理解分析投影图,只提供这些相关点和线的信息是远远不够的。所以,必须研究制定一些规则及相应的推导方法,能让计算机理解并分析线图,进而得出与该线图对应的空间景物。计算机理解和分析线图的研究成果可被使用于计算机视觉系统、逆向工程及互联网、CAD系统中的人机通讯接口中,可大大减少所输入图形的时间,从而使“人”的负担得到缓解。线图标记作为一种有效的辅助手段,在立体线图的解释中发挥着重要作用。对线图进行一致性标记后可排除一些不可能存在的景物结构,并可对立体线图所描述的真实物体进行预测,从而减少了对立体线图进行定量分析的工作量。因此,对不完整立体线图分析和处理特别重要。本文以线图标记所依据的基本假设及线图标记的相关理论和规则为基础,介绍了平面立体投影线图中存在的24种合法节点形式,以此为基础,提出平面立体不完整画隐线图的标记及补线的方法。最后进一步论述了曲面立体不完整画隐线图中节点之间的对应关系,以此为理论基础,对曲面立体不完整画隐线图的标记与补线技术进行了研究,最终得到了准确的曲面立体完整画隐线图。(本文来源于《太原理工大学》期刊2012-05-01）
董黎君[4]（2009）在《遗漏节点的不完整线图补线和标记》一文中研究指出依据画出隐藏线的叁面顶点平面立体的完整线图中棱线与节点的关系,判断不完整线图是否丢失了节点。基于画出隐藏线的完整线图标记理论和方法,建立不完整线图中丢失节点的补画算法,结合算例详细论述不完整线图的补全遗漏节点的方法过程,从不完整线图获得了合理的完整线图。(本文来源于《工程图学学报》期刊2009年02期）
董黎君[5]（2008）在《具有悬线的不完整线图补线和标记》一文中研究指出不完整线图中的L型节点和"一"字型节点是完整线图中W和Y型节点的退化。基于画出隐藏线的完整线图标记理论和方法,详细分析并建立了不完整线图中L型节点和"一"字型节点与完整线图中W和Y型节点的对应关系。提出了不完整线图的标记和补线方法,结合算例详细论述了不完整线图的标记和补线过程,从不完整线图获得了合理的完整线图。(本文来源于《工程图学学报》期刊2008年05期）
董黎君[6]（2007）在《遗漏节点的不完整线图补线和标记》一文中研究指出依据画出隐藏线的叁面顶点平面立体的完整线图中棱线与节点的关系,判断不完整线图是否丢失了节点。基于画出隐藏线的完整线图标记理论和方法,建立不完整线图中丢失节点的补画算法,结合算例详细论述不完整线图的补全遗漏节点的方法过程,从不完整线图获得了合理的完整线图。(本文来源于《中国图学新进展2007——第一届中国图学大会暨第十届华东六省一市工程图学学术年会论文集》期刊2007-08-01）
薛天跃,董黎君[7]（2006）在《曲面立体完整画隐线图的标记》一文中研究指出提出了叁面顶点“流形”曲面立体完整画隐线图的标记理论和方法。在叁面顶点曲面立体完整画隐线图中合法的节点型式共有69种,其中Y型节点有8种,W型节点有16种,S型节点有11种,V型节点有34种。对曲面立体完整画隐线图进行标记,能够判断其是否可能为“流形”曲面立体的投影,区分正确与不正确画隐线图。提出的完整画隐线图标记方法也适用于平面立体画隐线图。算例证明曲面立体完整画隐线图标记方法是正确、可行和有效的。(本文来源于《工程图学学报》期刊2006年02期）
陈益林,杨茂奎,张桂梅[8]（2004）在《一种新的立体线图标记算法》一文中研究指出根据投影理论给出了遮挡棱的判断规则 ,基于该规则提出了一种新的立体线图标记算法。在该算法中标记的传播是由遮挡棱向非遮挡棱传播。实验结果表明该算法是有效的。这种标记算法可排除许多不可能的场景结构 ,正确标记出符合人们画图习惯的立体线图 ,使得计算机能够模拟人的思维正确地理解和解释投影线图。(本文来源于《南昌航空工业学院学报(自然科学版)》期刊2004年01期）
鲁宇明,储王君,高满屯[9]（2002）在《立体线图的标记研究》一文中研究指出研究标记符合人们画图习惯的立体线图。建立了一种新的标记方法 ,给出了立体线图标记规则。立体线图中的节点是由叁面角构成的顶点的投影。对画出隐藏线的立体线图 ,合法的节点标记形式有 2 4种 ,对没有画出隐藏线的立体线图 ,Huffman和 Clowes的 1 2种合法节点形式是新的2 4种合法节点形式的特殊情况。新的标记方法对平面立体、曲面立体以及由平面立体和曲面立体组合而成的复杂立体的投影线图都是适用的。(本文来源于《西北工业大学学报》期刊2002年04期）
潘峰,顾伟康,荆仁杰[10]（1988）在《曲面体线图的标记与匹配》一文中研究指出叁维曲面体的标记与匹配,是计算机视觉研究领域中一项相当有用但又是非常困难的技术。本文讨论了一种曲面体标记的新方法。通过引入线段的一些新的标记类型,圆满地解决了利用 Huffman 标记技术描述曲面体时,可能出现的不一致性。根据以上的标记结果,本文还给出了一匹配曲面体线图的新方法。在匹配过程中,我们注重的不是图象的二维特征,而是其对应的物体的叁维特征,因而对物体的旋转、遮挡、尺度变化及远视失真等极不敏感。实验结果表明本算法是相当令人满意的。(本文来源于《机器人》期刊1988年02期）
线图标记论文开题报告
（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：
目的叁阴性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)具有侵袭性强、远处转移率高的病理特点。但TNBC亦具有明显的异质性,因此准确评估TNBC的预后,对指导临床个体化治疗具有重要的意义。本研究采用临床常用指标和分子标志物建立分子标记列线图模型,分析和探讨其预测TNBC预后的能力。方法选取2007-03-01-2012-01-31广东省妇幼保健院有完整随访的TNBC手术标本199例,应用免疫组织化学法(immunohistochemistry,IHC)检测癌组织中雄激素受体(androgen receptor,AR)、表皮生长因子受体(epiderrmal growth factor receptor,EGFR)、细胞角蛋白(cytokeratin 5/6,CK5/6)、p53、Ki-67的表达。采用SPSS 22.0统计软件包进行数据分析,建立分子标记列线图模型并分析其对TNBC预后的预测能力。结果Kaplan-Mier单因素生存分析显示,EGFR阴性表达者无病生存期(disease free survival,DFS)及总生存期(overall survival,OS)均优于阳性表达者,P值分别为0.007和0.006;AR阳性表达者DFS及OS均优于阴性表达者,P值分别为0.047和0.041;CK5/6阴性表达者DFS优于阳性表达者(P=0.045),但CK5/6阳性表达与阴性表达者OS差异无统计学意义,P=0.104;p53及Ki-67阳性表达与阴性表达者DFS差异无统计学意义,P值分别为0.075和0.059;3年OS差异亦无统计学意义,P值分别为0.058和0.307。Cox回归多因素分析显示,T分期、N分期、AR和EGFR均为TNBC的DFS和OS独立影响因素。以T分期、N分期、AR、EGFR建立列线图模型,列线图预测TNBC 3年DFS的C-index为0.702,95%CI=0.650~0.754;预测OS的C-index为0.698,95%CI=0.631~0.764。校准曲线显示,列线图预测与实际观察的3年DFS及OS均有较好的一致性。结论 AR或EGFR表达可作为TNBC生存预后判断的独立指标。基于"T分期、N分期、AR和EGFR"建立的列线图模型,有可能成为TNBC预后判断的重要预测模型。
（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。
线图标记论文参考文献
[1].熊思颖,董黎君.标记平面立体线图的自适应遗传算法[J].图学学报.2018
[2].杨梅,莫永泮,韩晓蓉,连臻强,郜红艺.分子标记列线图模型建立及评估叁阴性乳腺癌预后的研究[J].中华肿瘤防治杂志.2016
[3].殷栋梁.曲面立体不完整画隐线图的标记和补线[D].太原理工大学.2012
[4].董黎君.遗漏节点的不完整线图补线和标记[J].工程图学学报.2009
[5].董黎君.具有悬线的不完整线图补线和标记[J].工程图学学报.2008
[6].董黎君.遗漏节点的不完整线图补线和标记[C].中国图学新进展2007——第一届中国图学大会暨第十届华东六省一市工程图学学术年会论文集.2007
[7].薛天跃,董黎君.曲面立体完整画隐线图的标记[J].工程图学学报.2006
[8].陈益林,杨茂奎,张桂梅.一种新的立体线图标记算法[J].南昌航空工业学院学报(自然科学版).2004
[9].鲁宇明,储王君,高满屯.立体线图的标记研究[J].西北工业大学学报.2002
[10].潘峰,顾伟康,荆仁杰.曲面体线图的标记与匹配[J].机器人.1988
论文知识图
