导读:本文包含了指数模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像分割,活动轮廓模型,余弦函数,变指数p-Laplace函数
指数模型论文文献综述
严俊潇,唐利明[1]（2019）在《基于余弦拟合和变指数的p-Laplace正则化的活动轮廓模型》一文中研究指出利用余弦拟合能量作为传统活动轮廓模型的数据拟合能量项,并结合变指数的p-Laplace方程,提出了一种新的基于区域的活动轮廓图像分割模型.该模型可以分割复杂图像,变指数的p-Laplace函数可以有效的处理有复杂拓扑变换的图像和准确的提取目标边界.试验结果表明,该模型能够快速准确地分割复杂图像,并且对噪声有一定的鲁棒性和对轮廓的初始位置不敏感.(本文来源于《湖北民族学院学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
郑洋洋,白艳萍,续婷[2]（2019）在《基于SARIMA-SVR组合模型的空气质量指数预测》一文中研究指出空气质量指数(AQI)在波动中既具有整体的时间序列线性特征和明显的季节性波动周期,又具有多种因素影响的不确定性,为了提高AQI的预测精度,基于Ri386 3.3.3和Matlab R2014a两种编程软件,提出了一种同时具有线性和非线性的复合特征的时间序列预测模型——SARIMA-SVR组合模型。以太原市2014年1月—2019年7月的AQI月均值数据为基础,利用SARIMA时间序列模型进行线性预测,利用SVR模型对残差进行非线性预测,加和得到组合预测模型的预测结果,分析比较SARIMA,SVR和SARIMA-SVR这3种模型的预测结果和平均绝对百分比误差。结果表明,组合预测模型发挥了2种模型各自的优势,相较于单一预测模型的预测结果而言,其预测精度更高,稳定性更好。通过此模型得到的空气质量预测结果不仅可为人们的日常生活提供指导,而且可为大气污染的防治工作提供科学依据和借鉴意义。(本文来源于《河北工业科技》期刊2019年06期）
张亚婕[3]（2019）在《基于ARIMA模型对股票和指数预测结果的简单比较分析》一文中研究指出ARIMA模型可应用于预测平稳时间序列,且预测效果较好。本文选取2017年10月9日到2018年9月25日的240个收盘价和收盘指数作为样本,运用ARIMA模型对2018年9月26日到2018年10月9日的恒瑞医药股价和深圳综合指数做出预测,并比较模型对于两者的预测效果。(本文来源于《市场研究》期刊2019年11期）
李琪,赵志怀[4]（2019）在《基于投影寻踪与内梅罗指数组合模型的地下水水质评价》一文中研究指出针对内梅罗指数法注重最大污染指标及未充分考虑指标权重的问题,通过投影寻踪模型构造投影指标函数,采用实码加速遗传算法对投影指标函数进行优化得到指标权重,与污染指数结合得到加权污染指数,并将改进的最大污染指数加入权重与污染指数乘积最大值,构成投影寻踪与内梅罗指数组合模型。结合阳泉市娘子关泉域地下水水质监测样本,得到评价结果。结果表明,组合模型的地下水水质评价结果与现行的水质评价方法比较在安全性与准确性方面均有一定优势。验证了组合模型的可行性与适用性。研究成果可为地下水水污染防治提供参考。(本文来源于《水电能源科学》期刊2019年11期）
单颖婵,刘锴,曾蒙苏,周建军[5]（2019）在《磁共振扩散加权成像(DWI)评估前列腺癌Gleason评分(GS):单指数模型与峰度模型比较》一文中研究指出目的探讨扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)中单指数模型和峰度模型在评估前列腺癌的Gleason评分(Gleason score,GS)方面的应用及差别。方法连续收集复旦大学附属中山医院2017年5月至2018年12月期间疑诊前列腺疾病患者,进行多参数磁共振成像(multiparametric magnetic resonance imaging,mpMRI),包括常规序列、DWI、DCE-MRI。使用后处理软件分析DWI图像分别获得单指数模型参数表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)及峰度模型参数Kapp及校正后的ADC-Dapp。使用Spearman相关分析检验癌区DWI参数与GS的相关性;单因素方差分析和独立样本t检验用于叁组及两组间参数差异显着性分析,使用Kruskal-Wallis单因素方差分析(即κ样本)及Mann-Whitney U检验分别行叁组及两组间非参数检验分析;通过ROC曲线来评估各参数鉴别诊断不同GS分组的效能。结果参数ADC、Dapp均与肿瘤的GS存在负相关,Kapp与肿瘤的GS呈正相关。3个参数在GS≤3+4和GS>3+4、GS≤3+4和GS>3+4组间均存在显着差异(P均<0.05),Kapp仅在GS=4+3和GS>7组间差异有统计学意义(P<0.01);ADC、Dapp、Kapp鉴别诊断GS≤3+4和GS>3+4组的AUC分别为0.751、0.756和0.785,AUC间差异无统计学意义(P=0.58～0.76)。结论 DWI单指数模型参数和峰度模型参数均有助于术前评估前列腺癌的Gleason分级;Kapp可能是肿瘤侵袭性的优秀预测因子,推荐将扩散峰度成像应用于临床。(本文来源于《复旦学报(医学版)》期刊2019年06期）
吴慧,高阳,刘挨师,赵鹏飞,武小鹏[6]（2019）在《单双指数及拉伸指数模型在鉴别布氏杆菌性脊柱炎与脊柱结核中的价值》一文中研究指出目的定量分析单指数、体素内不相干运动(introvoxel incoherent motion,IVIM)双指数及拉伸指数模型各参数在鉴别布氏杆菌性脊柱炎与脊柱结核中的潜力。材料与方法回顾性分析我院2016年12月至2018年12月经血凝集实验1∶100++以上或虎红平板实验++以上确诊的布氏杆菌性脊柱炎(Brucella Spondylitis,BSD) 34例、结核菌培养或手术病理证实脊柱结核(spinal tuberculosis,STB) 31例的临床资料。65例患者均行常规脊柱扫描、扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)及多b值DWI扫描,以测量两组单指数模型参数:ADC值,双指数模型参数:D、D*、f及拉伸指数模型参数:DDC、a值,采用t检验或Wilcoxon秩和检验进行组间比较;ROC曲线分析各参数鉴别诊断效能;相关性采用Pearson检验。结果 (1) BSD组的ADC、D、D*、f、DDC、a值均高于STB组,ADC、D、D*、DDC、a值差异有统计学意义(P=0.000、0.000、0.004、0.000、0.002),f差异无统计学意义(P=0.237)。(2)在BSD与STB鉴别时ADC、D、DDC、D*、a均具有较高效能,曲线下面积AUC分别为:0.87、0.85、0.76、0.71、0.71,其阈值分别为:0.000889、0.000664、0.00106、0.00309、0.81。(3) BSD组和STB组中ADC、D、DDC均具有较好相关性,两组中ADC与DDC相关性均最强,相关系数分别为:0.81、0.89,均有统计学意义。结论单指数模型ADC值、双指数模型D,D*值及拉伸指数模型DDC,a值在鉴别布氏杆菌脊柱炎与脊柱结核均具有较高效能。双指数模型同时提供灌注信息,拉伸指数模型同时提供扩散异质性信息,但双指数模型及拉伸指数模型诊断效能并未高于传统的单指数模型,所以临床仍推荐应用单指数模型DWI。(本文来源于《磁共振成像》期刊2019年11期）
袁文燕,王青波,吴军,李健[7]（2019）在《基于路径交通拥堵指数的危险废物回收模型研究》一文中研究指出针对交通拥堵对危险废物运输中的成本和风险的影响,引入路径交通拥堵指数,建立了时变道路系统中基于交通拥堵指数的危险废物回收双目标优化模型,并对传统蚁群算法中启发式因子计算公式进行了改进,提出了改进的蚁群算法对模型求解,最后以某环保公司危险废物回收问题为背景进行了案例分析。结果表明,不同出发时间和车辆使用模式对帕累托最优解有显着影响,最短路径不一定是耗能最少的行车路线。本文提出的模型和算法可为决策者制定调度方案提供参考。(本文来源于《北京化工大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
周鹏飞,谢黎,王亚飞[8]（2019）在《我国农业全要素生产率的变动轨迹及驱动因素分析——基于DEA—Malmquist指数法与两步系统GMM模型的实证考察》一文中研究指出采用DEA-Malmquist指数法和两步系统GMM模型对2007—2016年我国30个省份的农业TFP的变动轨迹及驱动因素进行研究发现:我国农业TFP年均增长率为3. 1%,对第一产业总产值增长的贡献率为78. 43%;农业TFP的增长呈现出技术进步和技术效率改善双轮驱动的良性格局;农业TFP增长率及其对第一产业总产值增长的贡献率均呈现出中部大于西部、西部大于东部的事实特征。农业TFP增长具有极强的路径依赖;财政支农、城镇化进程、农村公路密度对农业TFP增长具有正向促进作用,工业化进程和农村用电量、农业贸易开放在不同程度上制约了农业TFP增长。(本文来源于《兰州学刊》期刊2019年12期）
王玉龙[9]（2019）在《基于GA-ELM的波罗的海干散货运价指数预测模型》一文中研究指出波罗的海干散货运价指数(Baltic Dry Bulk Freight Index,BDI)是具有代表性的多条国际干散货运输航线的运价加权值,被看作是国际干散货运输市场甚至是整个国际航运市场的晴雨表。若能及时并准确地掌握未来一段时间的BDI的走势,便可以更好地把握航运市场的趋势,其对国际航运经营者的运营决策至关重要。本文以干散货运力供给、货运需求、燃油价格、世界经济等作为BD I的影(本文来源于《中国物流与采购》期刊2019年22期）
马长福,许威[10]（2019）在《常方差弹性系数模型下波动率指数期权定价》一文中研究指出作为对冲市场波动率变动风险的波动率指数期权,其定价问题一直受到广泛的关注.为了对其进行定价,首先构建服从常方差弹性系数模型的指数价格柳树,然后根据指数价格柳树确定柳树节点上相应波动率指数的值从而得到波动率指数柳树,最后在波动率指数柳树上运用倒向递归的方法得到波动率指数期权的价格.所给出柳树法定价波动率指数期权的方法,其结果随着柳树空间节点数的增加快速逼近嵌套蒙特卡罗模拟的结果,当柳树空间节点数超过200时,柳树法给出的结果具有相当高的精度.(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2019年11期）
指数模型论文开题报告
（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：
空气质量指数(AQI)在波动中既具有整体的时间序列线性特征和明显的季节性波动周期,又具有多种因素影响的不确定性,为了提高AQI的预测精度,基于Ri386 3.3.3和Matlab R2014a两种编程软件,提出了一种同时具有线性和非线性的复合特征的时间序列预测模型——SARIMA-SVR组合模型。以太原市2014年1月—2019年7月的AQI月均值数据为基础,利用SARIMA时间序列模型进行线性预测,利用SVR模型对残差进行非线性预测,加和得到组合预测模型的预测结果,分析比较SARIMA,SVR和SARIMA-SVR这3种模型的预测结果和平均绝对百分比误差。结果表明,组合预测模型发挥了2种模型各自的优势,相较于单一预测模型的预测结果而言,其预测精度更高,稳定性更好。通过此模型得到的空气质量预测结果不仅可为人们的日常生活提供指导,而且可为大气污染的防治工作提供科学依据和借鉴意义。
（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。
指数模型论文参考文献
[1].严俊潇,唐利明.基于余弦拟合和变指数的p-Laplace正则化的活动轮廓模型[J].湖北民族学院学报(自然科学版).2019
[2].郑洋洋,白艳萍,续婷.基于SARIMA-SVR组合模型的空气质量指数预测[J].河北工业科技.2019
[3].张亚婕.基于ARIMA模型对股票和指数预测结果的简单比较分析[J].市场研究.2019
[4].李琪,赵志怀.基于投影寻踪与内梅罗指数组合模型的地下水水质评价[J].水电能源科学.2019
[5].单颖婵,刘锴,曾蒙苏,周建军.磁共振扩散加权成像(DWI)评估前列腺癌Gleason评分(GS):单指数模型与峰度模型比较[J].复旦学报(医学版).2019
[6].吴慧,高阳,刘挨师,赵鹏飞,武小鹏.单双指数及拉伸指数模型在鉴别布氏杆菌性脊柱炎与脊柱结核中的价值[J].磁共振成像.2019
[7].袁文燕,王青波,吴军,李健.基于路径交通拥堵指数的危险废物回收模型研究[J].北京化工大学学报(自然科学版).2019
[8].周鹏飞,谢黎,王亚飞.我国农业全要素生产率的变动轨迹及驱动因素分析——基于DEA—Malmquist指数法与两步系统GMM模型的实证考察[J].兰州学刊.2019
[9].王玉龙.基于GA-ELM的波罗的海干散货运价指数预测模型[J].中国物流与采购.2019
[10].马长福,许威.常方差弹性系数模型下波动率指数期权定价[J].同济大学学报(自然科学版).2019
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