导读:本文包含了矢量量化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:矢量,神经网络,图像,乳腺,藏族,深度,竞走。
矢量量化论文文献综述
陈善学,张燕琪[1]（2019）在《基于预测和矢量量化的高光谱图像压缩算法》一文中研究指出针对高光谱图像波段数目多,存储空间大,为后续研究带来极大不便的特点,提出了一种基于广义回归神经网络预测与矢量量化算法结合的高光谱图像压缩算法。该算法通过预测前一波段的像素数据,将符合要求的预测结果继续预测下一波段,通过设置合理的参数,在预测步骤中95%以上的波段可通过预测结果来预测波段数据。利用矢量量化算法对预测数据进行压缩。该算法只需要已知图像的前2个波段数据,即可预测整个图像波段的数据。广义回归神经网络具有很强的非线性映射能力和学习速度,预测效果好。通过预测得到的数据在不同的压缩比下进行实验,结果表明,在保证图像质量的前提下,该算法与对比算法相比,有效降低了运算复杂度,节约了时间,提高了峰值信噪比。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
黄志超,乔振华[2]（2019）在《粒子群算法在矢量量化图像压缩中的应用》一文中研究指出由于矢量量化算法容易陷入局部最优解,因此引入粒子群算法的全局搜索策略,通过结合粒子群算法实现矢量量化图像的压缩。通过Matlab7.0实验仿真,实验结果表明,此方法的压缩效果较好,且图像失真效果不明显。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年11期）
杨文燕[3]（2019）在《基于矢量编码技术对不同步行速度下肢协调模式的量化分析》一文中研究指出研究目的:本研究通过采集健康受试者在不同速度下行走的下肢运动学参数,计算下肢关节间的耦合角(CA)并对其协调模式进行频次统计,从而反映出关节间的协调模式及旋转方向,为步态研究的量化分析提供一定的理论依据,从而更好的指导疾病的治疗与恢复。研究方法:本研究选取30名健康大学生(男性15名,女性15名)为研究对象,使用英国OML公司生产的VICON红外叁维动作分析系统、AMTI(40cm*60cm)测力台、Basler高速摄像机以及红外测速仪等,采集30名受试者在慢速(3.40±0.23km/h,即0.88m/s-1.008m/s)、中速(4.88±0.40 km/h,即1.24m/s-1.46m/s)、快速(6.49±0.61 km/h,即1.63m/s-1.97m/s)叁种走路状态下的下肢运动学参数,使用MATLAB 8.3软件计算人体下肢下肢各环节间的耦合角,绘制并比较不同行走速度下的角-角图,利用矢量编码技术对人体下肢各环节间的运动协调模式进行统计和分析比较。研究结果:(1)随步行速度的增加,受试者的步长与步频都有所调整,具体表现为步长增加,步频变快。(2)在着地时刻,随着行走速度的增加,髋关节角、膝关节角、踝关节角逐渐增大,且具有显着性差异(P<0.01)。(3)在离地时刻,随着行走速度的增加,髋关节角、膝关节角、踝关节角逐渐增大,且具有显着性差异(P<0.01)。(4)髋-膝、髋-踝、膝-踝关节每个步态周期所形成的角-角图呈周期性变化,所形成的图形形状基本相同。且随着速度增加,髋-膝、髋-踝、膝-踝关节形成角-角图的最大值渐增,最小值渐减。(5)支撑阶段,随着行走速度的增加,髋-膝关节耦合角逐渐减小,不具有显着性差异(P>0.05);髋-踝关节耦合角逐渐增大,不具有显着性差异(P>0.05);膝-踝关节耦合角逐渐减小,且存在显着性差异(P<0.01)。(6)摆动阶段,随着行走速度的增加,髋-膝关节耦合角逐渐增大,具有显着性差异(P<0.01);髋-踝关节耦合角逐渐减小,不具有显着性差异(P>0.05);膝-踝关节耦合角逐渐增大,且存在显着性差异(P<0.01)。(7)支撑阶段,叁种速度下髋-膝关节均以HP+和H+K-协调模式为主,且组间存在显着性差异(P<0.05);髋-踝关节以AP+和A+H+协调模式为主,且组间存在显着性差异(P<0.01);膝-踝关节均以AP+、A+K+和KP+协调模式为主,且AP+协调模式组间存在显着性差异(P<0.05),而A+K+和KP+协调模式组间不存在显着性差异(P>0.05)。(8)摆动阶段不同速度下髋-膝、髋-踝、膝-踝关节基本涉及所有协调模式。叁种速度下,髋-膝关节均以KP+、KP-以及H+K-协调模式为主,且组间不存在显着性差异(P>0.05);髋-踝关节以A+H+、HP-以及A+H-协调模式为主,但A+H+协调模式叁种速度间存在显着性差异(P<0.05),而HP-及A+H-协调模式叁种速度间不存在显着性差异(P>0.05);膝-踝关节以AP+与A-K-协调模式为主,且组间均不存在显着性差异(P>0.05)。研究结论:(1)随着步行速度增加,人体下肢关节运动学参数呈规律性变化,具体表现为:步长加大,步态周期时间变短,支撑时间、双支撑时间、摆动时间缩短,着地时髋关节、膝关节、踝关节角度逐渐增大,离地时髋关节、膝关节、踝关节角度逐渐增大。(2)不同速度下,各关节间形成的角-角图呈周期性变化,而且随着步行速度的增加,髋-膝关节和膝-踝关节耦合角呈规律性变化趋势,具体表现为:支撑阶段髋-膝关节、膝-踝关节耦合角逐渐减小,髋-踝关节耦合角逐渐增大;摆动阶段髋-膝关节、膝-踝关节耦合角逐渐增大,髋-踝关节耦合角逐渐减小。(3)支撑阶段髋-膝协调模式以HP+和H+K-为主,且H+K-协调模式出现的频次数随速度的增加而增加,HP+协调模式则没有规律性变化;髋-踝协调模式以AP+和A+H+为主,且AP+协调模式出现的频次数随速度的增加而增加,A+H+协调模式则随速度的增加而减少;膝-踝协调模式以AP+、A+K+和KP+为主,且KP+协调模式出现的频次数则随速度的增加而减少,而AP+和A+K+协调模式则没有规律性变化。(4)摆动阶段涉及大多数协调模式,但髋-膝协调模式以KP+、KP-以及H+K-为主,且叁种协调模式随速度的增加均没有规律性变化;髋-踝协调模式以A+H+、HP-以及A+H-为主,且A+H+协调模式出现频次数随速度的增加无规律性变化,HP-协调模式呈现递减趋势,A+H-协调模式虽然没有规律性变化,但在中速与快速条件下出现的频次数大概一致;而膝-踝协调模式以AP+和A-K-为主,AP+协调模式出现的频次数随速度的增加而增加,而A-K-协调模式没有规律性变化。(本文来源于《中北大学》期刊2019-04-10）
贾谊,郭宇[4]（2019）在《基于矢量编码技术对优秀竞走运动员技术动作的量化研究》一文中研究指出目的:探讨利用矢量编码技术来分析竞走项目运动员动作协调模式的可行性,并在此基础上对竞走运动员的动作技术和协调模式进行分析。方法:以参加2010年北京竞走挑战赛、2010年广州亚运会竞走比赛以及2012年太仓国际竞走挑战赛男子、女子20km项目前10名和后10名运动员技术资料作为数据来源。使用CASIO FH25高速摄像机,采用立体定机定焦拍摄方法进行拍摄。使用SIMI Mo-tion运动技术分析系统对运动员的视频资料进行数字化处理,并得到髋关节和膝关节角度参数。在得到髋—膝关节角相图基础上,计算髋膝耦合角,并利用矢量编码技术对运动员下肢协调模式进行频次统计。结果:①高水平组运动员步频(3.61±0.18步/秒)显着高于普通组(3.43±0.12步/秒);②在支撑期,两组运动员在HP+和H+K+协调模式的出现频次上存在显着性差异;③在摆动期,高水平组运动员的耦合角变异度(15.2±6.7°)值显着低于普通组(22.5±9.1°)。结论:矢量编码技术可以实现对竞走运动员下肢环节间协调模式的量化分析。在支撑期,普通组运动员以固定膝关节并伸髋的动作协调模式为主,而高水平组运动员的协调模式则更为多样。在摆动期,两组运动员的动作协调模式无显着性差异,但普通组运动员的动作协调变异度显着高于高水平组,动作稳定性有待提高。(本文来源于《河北体育学院学报》期刊2019年02期）
文成当智,贡保东知,贡却拉姆,仁真旺甲,切尼项毛[5]（2019）在《藏族药药性量化的新方法——“味性化味”矢量结构模型构建》一文中研究指出"味性化味"(Ro Nus Zhur Jes)理论是藏族药(简称藏药)药性理论的核心内容,也是藏药核心配伍规律,是以药物的六味为表层药性,被叁胃火消化后的叁化味为内层药性,八性和十七效等为深层药性,本质性能为特殊药性,形成多层次药性理论,但其内在结构仍需统一整理,临床实用性有待进一步提高。该文采用文献挖掘,藏药理论,矢量结构模型,K-均值聚类分析,Gephi 0. 9. 2可视化软件等方法,整理藏药药性理论,发现藏药药性内在结构具有"7药性+3特性"的多维结构特点,且药性相同则会迭加,药性相反则会抵消,可用矢量表示,提出了构建藏药"味性化味"矢量结构模型。以二十五味余甘子散和92种常用藏药方剂为例,分析单一方剂十七效和多个方剂作用于叁因的比值,并将其结果与临床功效进行对比验证,结果发现模型分析结果与临床功效之间不仅从方剂的六味、叁化味、十七效等高度吻合,而且主治疾病等均相符,具有很高的拟合度和解释度,能够有效而直观地量化藏药方剂药性,揭开复杂的藏药理论隐性知识。后续将继续应用藏药"味性化味"矢量结构模型分析藏医经典方剂,并不断进行拟合评价及修正优化,以期提高藏药药性理论在大数据环境下的实用性,为藏药方剂的药性量化提供方法学参考。(本文来源于《中国实验方剂学杂志》期刊2019年19期）
刘俊坤[6]（2018）在《基于深度学习和矢量量化的说话人识别研究》一文中研究指出说话人识别是用来进行身份确认的一种认证技术,通常也被称为声纹识别。它通过不同说话人语音中的个性特征来识别说话人身份,具有操作方便,设备成本低等优势,并被应用于证券银行、军事国防以及公安司法等领域。深度学习是近年来发展比较迅速的一种深层机器学习模型,其本质上是多层非线性的神经网络,可以对复杂的数据关系进行建模。本文将深度学习应用在说话人识别中,优化说话人语音个性特征,提高系统性能,主要工作如下:1.介绍了深度学习基本理论并总结了该网络在说话人识别中优势和应用深度神经网络是具有多个隐层的复杂网络模型,本文阐述了深度置信网络的基本原理,并与其他模型进行了对比,进一步分析了深度神经网络在说话人识别中的优势,总结了国内外研究者对深度置信网络的研究和应用。2.研究了基于Bottleneck-VQ的说话人识别方法说话人语音时长有限会导致模型学习不充分,进而影响系统的识别率。深度置信网络可以更好地在有限的语音中捕捉到说话人的个性特征。本文通过深度置信网络提取Bottleneck特征,然后结合矢量量化方法,构成基于Bottleneck-VQ的说话人识别系统。通过仿真实验,表明在说话人语音时长不超过10s的短时条件下,基于Bottleneck-VQ模型识别率比传统VQ有10%的提升。3.研究了基于Auto-Encoder DBN-VQ的说话人识别方法噪声环境下的语音对说话人识别系统性能影响非常大,本文采用深度置信网络构造深度自动编码置信网络,可以对说话人语音中的噪声进行有效过滤,然后结合VQ构成基于Auto-Encoder DBN-VQ的说话人识别系统。实验结果证明,基于Auto-Encoder DBN-VQ的说话人识别系统比VQ以及GMM等系统在噪声条件下识别率平均提升15%。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
康彩丽[7]（2018）在《学习矢量量化神经网络在财务失败预测中的应用》一文中研究指出近些年来,神经网络方法被引入财务失败预测中。LVQ计算方法被应用到中国上市公司的财务危机预测模型中,通过对网络的反复训练和学习,得到了较满意的预测结果。对传统的BP神经网络方法与LVQ神经网络方法进行了分析比较。研究结果表明,LVQ比BP算法具有更高的预测精度。(本文来源于《长治学院学报》期刊2018年05期）
王娇,罗四维,邹琪[8]（2019）在《图像分类中基于分类矢量量化的视觉词袋模型》一文中研究指出特征表示是图像识别和分类的基础,视觉词袋是一种图像的特征表示方法。分析现有视觉词典构建方法的不足,提出一种新的视觉词典构建方法。首先利用梯度方差把特征矢量分为光滑类和边缘类,然后分别针对不同类别的特征矢量进行视觉词典的构建,最后根据两类视觉词典生成视觉词袋。图像分类实验表明,提出的新方法能提高分类准确率。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年10期）
李萍[9]（2018）在《学习矢量量化神经网络在乳腺肿瘤诊断中的应用》一文中研究指出传统的乳腺肿瘤诊断主要是通过医学影像,由专家进行判断,这种方法存在较大的主观性。为了提高乳腺肿瘤的诊断率,利用学习矢量量化(LVQ)神经网络进行建模,由于LVQ神经网络本身结构较为简单,利用其进行乳腺肿瘤诊断是最优的一种方法,通过对网络模型进行训练和仿真,发现诊断的准确率较高。(本文来源于《山西电子技术》期刊2018年04期）
杨敏珠,邹曜璞,韩昌佩[10]（2018）在《基于矢量量化与线性预测的干涉图分段无损压缩》一文中研究指出经计算证明了风云四号气象卫星上的干涉仪所采集的叁维数据立方体在时间维上更容易取得高无损压缩比,于是决定以时间维上的单帧干涉数据为单位进行无损压缩的探索。结合干涉数据在时间维上的相关性特点,提出一种新的无损压缩算法。该算法根据干涉数据的各段特点,分别进行矢量量化和线性预测以此来进行压缩,采用MATLAB对实际采集数据进行仿真试验后可得,新方法最终取得的无损压缩比比直接进行Huffman编码所得的压缩比提高了10%~20%。(本文来源于《红外技术》期刊2018年07期）
矢量量化论文开题报告
（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：
由于矢量量化算法容易陷入局部最优解,因此引入粒子群算法的全局搜索策略,通过结合粒子群算法实现矢量量化图像的压缩。通过Matlab7.0实验仿真,实验结果表明,此方法的压缩效果较好,且图像失真效果不明显。
（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。
矢量量化论文参考文献
[1].陈善学,张燕琪.基于预测和矢量量化的高光谱图像压缩算法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2019
[2].黄志超,乔振华.粒子群算法在矢量量化图像压缩中的应用[J].电脑知识与技术.2019
[3].杨文燕.基于矢量编码技术对不同步行速度下肢协调模式的量化分析[D].中北大学.2019
[4].贾谊,郭宇.基于矢量编码技术对优秀竞走运动员技术动作的量化研究[J].河北体育学院学报.2019
[5].文成当智,贡保东知,贡却拉姆,仁真旺甲,切尼项毛.藏族药药性量化的新方法——“味性化味”矢量结构模型构建[J].中国实验方剂学杂志.2019
[6].刘俊坤.基于深度学习和矢量量化的说话人识别研究[D].南京邮电大学.2018
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[8].王娇,罗四维,邹琪.图像分类中基于分类矢量量化的视觉词袋模型[J].计算机工程与应用.2019
[9].李萍.学习矢量量化神经网络在乳腺肿瘤诊断中的应用[J].山西电子技术.2018
[10].杨敏珠,邹曜璞,韩昌佩.基于矢量量化与线性预测的干涉图分段无损压缩[J].红外技术.2018
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