导读:本文包含了多模式学习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:多模,向量,教学法,阿片,语言,式教学,低血压。
多模式学习论文文献综述
门晓磊,焦瑞莉,王鼎,赵晨光,刘亚昆[1]（2019）在《基于机器学习的华北气温多模式集合预报的订正方法》一文中研究指出模式预报的订正是决定局地天气预报结果的一个重要步骤,基于机器学习的后处理模型近年来开始崭露头角。本文发展了基于岭回归(Ridge)、随机森林(Random Forest,RF)和深度学习(Deep Learning,DL)的3种后处理模型,基于中国气象局(CMA)的BABJ模式、欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的ECMF模式、日本气象厅(JMA)的RJTD模式和NCEP的KWBC模式这4个数值天气预报模式2014年2月至2016年9月(训练期)近地面2 m气温预报和实况资料确定各模型参数,进而对2016年10月至2017年9月(预报期)华北地区(38°N～43°N,113°E～119°E)的逐日地面2m气温预报进行了多模式集合预报分析。采用均方根误差对预报效果进行评估,这3种后处理模型的预报效果和4个数值天气预报模式以及通常的多模式集合平均(Ensemble Mean,EMN)的预报效果的对比表明:1)随着预报时长增加,4个数值预报模式及各种后处理模型的均方根误差均呈上升趋势;但区域平均而言,Ridge、RF和DL的预报效果在任何预报时长上都明显优于EMN和单个天气预报模式;特别是前几天的短期预报DL的预报效果更好,中后期预报Ridge的预报效果略好。2)华北地区的东南部均方根误差较小,其余格点上均方根误差较高,从空间分布而言,DL的订正预报效果最好,3种机器学习模型的误差在1.24～1.26°C之间,而EMN的误差达1.69°C。3)夏季各种方法的预报效果都较好,冬季预报效果都较差;但是Ridge、RF和DL的预报效果明显优于EMN,这3种模型预报的平均均方根误差在2.15～2.18°C之间,而EMN的平均均方根误差达2.45°C。(本文来源于《气候与环境研究》期刊2019年01期）
林璇玑[2]（2018）在《基于多模式和字典学习的人脸特征提取算法研究》一文中研究指出人脸识别的关键步骤是特征提取,目前的主流特征提取算法,有基于单张图像和基于多张图像,本文着重阐述了基于单张图像的特征提取算法,同时也对基于多张图像的特征提取算法进行研究。针对仅使用某一特征匹配方法难以兼顾人脸差异变化对识别精度影响的问题,研究了基于单张图像和基于多张图像的人脸识别方法的基本理论,在分析现有理论和算法的基础上,本论文主要的研究内容与创新工作包括以下内容:首先,归一化不变的PCA特征提取匹配算法。当对训练图像进行平移转换时,该技术能够准确的表示人脸不变的固有信息结构,归一化不变的PCA特征提取算法可以交替地归一化图像、更新特征空间,通过求取归一化图像与重构图像之间的最小均方误差,创建最优特征空间,使图像归一化和特征提取之间相互促进,实现对人脸图像的较高识别率。其次,多方向多层级双相交模式的特征提取算法。该方案利用高斯算子的一阶导数,降低光照对识别的影响,多方向多层级双相交模式是一种新的人脸描述符的表示方案,主要运用了人脸中固有的结构信息,在整体层级和细节层级分别求得特征信息,整体层级和细节层级相互融合促进,使其有较强的鉴别能力,并且对光照、表情变化的鲁棒能力较强。最后,基于图像集的字典学习联合特征提取算法。在测试集和训练集中都包含从不同姿态、光照和不同表情的多张图像,并且图像集中包含很多低分辨率的图像,通过对特征投影矩阵和结构化字典的同时学习,提取更多的判别信息,保留图像重建的细节信息,与其他字典学习算法相比,提高其精度。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2018-03-01）
刘恒利[3]（2017）在《基于多物理域信息多模式融合与深度学习的智能加工机器自主感知方法研究》一文中研究指出随着计算机科学与先进制造技术的进步以及人们对生活品质的追求,使得人们对产品的外观和质量方面的都提出了更高的要求,这样使得传统的制造开始不断受到挑战,一种全新的制造方式——智能制造开始发展起来。智能制造技术使得系统高度集成,也使得管理者很难预测其决策会对未来系统性能产生何种程度的影响。所以,智能加工机器在具备加工机器基本的加工能力的基础上,还需具备就是自主感知能力,不仅能够对自身的各种参数的、状态的感知能力,还能感知外界环境。因此,智能机器具有对自己和外界的多物理域信息采集、处理与融合的能力,并利用这些信息实现自主感知(状态识别、故障诊断与健康评估)的能力。智能加工机器也是智能制造系统的一种缩影,智能制造系统的实现,将首先体现在以智能加工机器为核心的智能单元上。所以,智能加工机器的智能程度决定着整个智能制造系统的智能程度,而智能加工机器的智能又主要是由其自主感知能力决定。因此,为了有效的解决智能机器自主感知问题本文提出了一种基于多物理域信息多模式融合与深度学习的智能加工机器自主感知方法。由于智能加工机器与制造环境的信息系统都是多个物理场耦合而成,所以本文利用智能加工机器及其制造环境的多物理域信息多模式融合信息为自主感知提供精炼可靠的融合特征,再利用具有高精度的分类能力的算法建立智能加工机器自主感知模型,并应用在智能加工机器主轴电机自主感知中。本文主要深入研究了一下内容:首先,通过对目前国内外各种信息融合技术的优缺点进行分析,提出一种结合改进的高斯混合的隐马尔可夫模型(GMM-HMM)具备随机时间序列建模能力与D-S证据理论具备决策融合能力的多物理域多模式融合方法,实现了智能加工机器及其制造环境的多物理域信息融合;然后,通过对比传统的机器学习方法与目前流行的深度学习算法,提出了一种支持支持智能加工机器自主感知的基于LSTM的深度学习网络模型。再结合深度态势感知这种进阶式感知方法的优势建立了一种基于深度学习与深度态势感知的智能加工机器自主感知模型,实现高可靠的自主感知。最后,将本文所提出的智能加工机器自主感知方法用于加工机器的主轴电机模拟试验系统,通过采集电机的振动、转速等多个物理域信息的数据来验证基于GMM-HMM和D-S的多物理域信息多模式融合的有效性,以及利用融合后的特征信息作为基于深度学习与深度态势感知的自主感知模型的输入,验证该模型对实现主轴电机自主感知的精度及其可靠性。(本文来源于《深圳大学》期刊2017-06-30）
张毅,蒋伟,曹兴华[4]（2016）在《多模式教学法在临床麻醉教学中的作用——为技能学习打下扎实基础》一文中研究指出在临床医学中,临床麻醉学是非常重要的组成部分,不管是在国内还是国外,都是一门非常重要的课程,它不仅是临床学中一个重要的分支,还是一个实践性和应用性很强的学科,因此,麻醉医生一定要具有扎实的理论基础和过硬的临床技能,教师在进行临床麻醉学教学时,要结合国内外先进的教学方法,对学生进行有针对性的教学。对多模式教学方法的整合在临床麻醉学教学中的应用进行分析。(本文来源于《继续医学教育》期刊2016年04期）
王欢[5]（2015）在《浅谈小学语文课堂中多模式教学对激发学生学习兴趣的影响》一文中研究指出"兴趣是最好的老师",调动学生学习的积极性,激发学生的学习兴趣,促进学生自主学习是小学语文新课程改革的一项基本要求。小学语文教学要紧扣新课改的要求,在教学过程中运用多种教学模式,使学生在学习过程中变得"想学、会学、乐学",从而对激发学生的学习兴趣产生积极影响。(本文来源于《课外语文》期刊2015年18期）
田恬[6]（2014）在《语言的多模式现象影响语言学习、加工和演化》一文中研究指出本期"英国皇家学会推介"栏目为读者介绍"语言的多模式现象影响语言学习、加工和演化"专题。该专题探讨了如何为语言研究带来更宽广、多样的方法,将语言视为人类交流行为的一部分,可能会改变人们思考语言本质的方式,包括如何学习、使用语言,探索语言最初是如何发展的。(本文来源于《科技导报》期刊2014年24期）
薛张纲[7]（2013）在《我对“多模式镇痛”的理解 学习“手术后疼痛处理专家共识”体会》一文中研究指出(本文来源于《第十二届华东六省一市麻醉学术会议暨2013年福建省麻醉学术会议论文汇编》期刊2013-05-17）
柳长源,毕晓君,韦琦[8]（2013）在《基于向量机学习算法的多模式分类器的研究及改进》一文中研究指出为了提高向量机"一对一"学习算法在多模式识别中的分类效率,对基于支持向量机和相关向量机算法进行多模式分类的方法进行研究,发现比较次数过多是该方法计算量大的主要原因。提出了一种在每轮比较中,排除最差类别的新方法。该方法使比较次数逐级减少,并且当类别数较多时,总计算量减少尤其明显。通过理论分析和对数据分类的实验结果表明,新方法与传统分类器相比,在基本不影响分类正确率的前提下,机器训练与识别次数显着减少,算法运行速度明显提高。(本文来源于《电机与控制学报》期刊2013年01期）
刘泉[9]（2010）在《基于多模式接入的学习内容服务平台的设计与实现》一文中研究指出随着叁农“重中之重”地位的确立,推进农村的教育公平也受到了前所未有的关注。所谓教育公平,主要体现在教育权利平等和教育机会均等两个方面,其核心是教育机会均等。我国的农村人口约占全国人口的70%,中小学生和教师中的60%在农村、西部和贫困地区,存在教育资源匮乏和有限的教育资源配置不合理等难题,由此引发的全社会教育不公平和数字鸿沟是我国教育迫切需要解决的重大问题之一。为了实现教育公平这一目标,远程教育作为一种重要的手段肩负着特定的历史使命。叁网融合为远程教育提供了新媒体技术的支持,尤其是网络电视(Internet Protocol TeleVision, IPTV)技术的进展极大地促进了‘'SOF(School, Online, Family)"的教育模式的形成。传统的IPTV系统只支持点播,例如广电IPTV定位一种新型的纯娱乐性的宽带增值业务,主要目的是娱乐和信息服务,应用的范围也局限于局部区域。基于IPTV开展面向农村教育信息化的网络教育服务系统能够充分利用农村现有的网络条件,在中国广播电视网普及的现实优势条件下,将海量的各种好的教育资源整合在一起输送给广大的农村,特别是中、西部等贫困和教育不发达地区的学习者。但是发展教育IPTV服务必须注意以下的特征：学习的内容多样化,学习的模式多样化,学习终端的多样化。其中,学习内容的多样化要求用户可以获取音、视频,文本,图像等多方面信息内容；学习模式的多样化则要求能够提供答疑、在线课堂、问答交互等服务；学习终端的多样化指用户能够通过“双屏(电视、电脑)”等多种终端来获取分级学习内容服务。本文提出的基于多模式接入的学习内容服务平台在传统IPTV的基础上拓宽了教育IPTV服务范畴,立足教育的基本特征,增强教与学的互动性和主动性,在加强互动,增进学习乐趣的基础上增加学习内容推荐服务和多模式接入服务,解决了大规模数据中目的资源的优先呈现问题和异构网络及终端的接入问题,从而有效提高了学习效率。在此平台上,不仅可以为农村中小学增加新的教育模式、也可以服务于免费示范生在职教育、农民普法宣传、农业科技远程培训和广大农村党员的先进性教育。同时,个性化互动教学服务可以使学习者通过学习平台个性化地选择所要学习的课程、教学资源等,并与学习平台进行多种教育互动活动。这种学习模式极大的改变了传统远程教育的单方面填鸭式教学,用全新的交互式学习,减少了学习的单调感,提高了学习的乐趣感,可以极大的提升远程教学的效率和质量。而且,基于多模式接入的学习服务平台支持多模式接入终端,学习资源智能推荐,教育资源整合推送等特点,与个性化学习及中国农村复杂的现实条件下的高效率远程学习极为契合。(本文来源于《华中师范大学》期刊2010-05-01）
林智勇[10]（2004）在《多模式学习与局部搜索相结合求解SAT问题》一文中研究指出本文探讨了一种对局部搜索中获得的历史信息加以利用的启发式方法 ,即“学习” .给出了叁种不同模式的“学习”方法 :确定模式、随机模式和混合模式 .将这些“学习”模式嵌入到局部搜索中 ,仿真实验结果表明所设计的算法对SAT问题的求解有较好的效果(本文来源于《广东技术师范学院学报》期刊2004年04期）
多模式学习论文开题报告
（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：
人脸识别的关键步骤是特征提取,目前的主流特征提取算法,有基于单张图像和基于多张图像,本文着重阐述了基于单张图像的特征提取算法,同时也对基于多张图像的特征提取算法进行研究。针对仅使用某一特征匹配方法难以兼顾人脸差异变化对识别精度影响的问题,研究了基于单张图像和基于多张图像的人脸识别方法的基本理论,在分析现有理论和算法的基础上,本论文主要的研究内容与创新工作包括以下内容:首先,归一化不变的PCA特征提取匹配算法。当对训练图像进行平移转换时,该技术能够准确的表示人脸不变的固有信息结构,归一化不变的PCA特征提取算法可以交替地归一化图像、更新特征空间,通过求取归一化图像与重构图像之间的最小均方误差,创建最优特征空间,使图像归一化和特征提取之间相互促进,实现对人脸图像的较高识别率。其次,多方向多层级双相交模式的特征提取算法。该方案利用高斯算子的一阶导数,降低光照对识别的影响,多方向多层级双相交模式是一种新的人脸描述符的表示方案,主要运用了人脸中固有的结构信息,在整体层级和细节层级分别求得特征信息,整体层级和细节层级相互融合促进,使其有较强的鉴别能力,并且对光照、表情变化的鲁棒能力较强。最后,基于图像集的字典学习联合特征提取算法。在测试集和训练集中都包含从不同姿态、光照和不同表情的多张图像,并且图像集中包含很多低分辨率的图像,通过对特征投影矩阵和结构化字典的同时学习,提取更多的判别信息,保留图像重建的细节信息,与其他字典学习算法相比,提高其精度。
（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。
多模式学习论文参考文献
[1].门晓磊,焦瑞莉,王鼎,赵晨光,刘亚昆.基于机器学习的华北气温多模式集合预报的订正方法[J].气候与环境研究.2019
[2].林璇玑.基于多模式和字典学习的人脸特征提取算法研究[D].哈尔滨理工大学.2018
[3].刘恒利.基于多物理域信息多模式融合与深度学习的智能加工机器自主感知方法研究[D].深圳大学.2017
[4].张毅,蒋伟,曹兴华.多模式教学法在临床麻醉教学中的作用——为技能学习打下扎实基础[J].继续医学教育.2016
[5].王欢.浅谈小学语文课堂中多模式教学对激发学生学习兴趣的影响[J].课外语文.2015
[6].田恬.语言的多模式现象影响语言学习、加工和演化[J].科技导报.2014
[7].薛张纲.我对“多模式镇痛”的理解学习“手术后疼痛处理专家共识”体会[C].第十二届华东六省一市麻醉学术会议暨2013年福建省麻醉学术会议论文汇编.2013
[8].柳长源,毕晓君,韦琦.基于向量机学习算法的多模式分类器的研究及改进[J].电机与控制学报.2013
[9].刘泉.基于多模式接入的学习内容服务平台的设计与实现[D].华中师范大学.2010
[10].林智勇.多模式学习与局部搜索相结合求解SAT问题[J].广东技术师范学院学报.2004
论文知识图
