导读:本文包含了统计模式识别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:模型,统计分析,平滑,损伤,阈值,向量,滤波器。
统计模式识别论文文献综述
王海燕,侯琳娜[1]（2019）在《基于随机森林的统计控制图模式识别研究》一文中研究指出引入随机森林方法进行统计控制图模式识别的研究。提取了控制图的统计特征和形状特征,设计了5种不同的特征组合方法,利用蒙特卡洛仿真方法产生训练数据集和测试数据集,选取了常用的3种模式识别方法(支持向量机方法、人工神经网络方法、决策树方法)进行对比。实验结果表明,随机森林方法相比其他3种分类器方法,在分类准确率和消耗时间两个维度上都有明显优势,可以应用于统计过程控制图模式识别。(本文来源于《工业工程》期刊2019年05期）
唐振超[2]（2019）在《基于模式识别和统计分析的临床辅助诊断研究》一文中研究指出近年来,医学图像处理量化分析越来越多地被应用于临床辅助诊断中,从医学图像中提取和疾病病理生理相关的潜在信息,有利于构建临床辅助诊断预测模型,有助于辅助临床医生应对繁重临床工作,进一步提高临床诊断准确率。基于此,本研究论文开展了基于模式识别和统计分析方法的临床辅助诊断应用研究。主要研究内容包括:(1)基于双重差分分析的局部进展期直肠癌接受新辅助化疗疗效预测研究对局部进展期直肠癌接受新辅助化疗后治疗效果的准确评估对后续手术方案的制定至关重要。本研究首先对病人接受新辅助化疗前后的扩散加权图像进行量化分析处理,然后采用基于双重差分分析的特征选择方法从高维特征中筛选出能够特异性反映新辅助化疗治疗效果的关键影像学特征,最终基于关键影像学特征采用弹性网逻辑斯特回归模型构建了扩散加权图像预测模型对新辅助化疗效果进行预测。此外,本研究还基于临床特性指标构建了临床预测模型、基于关键临床特性指标和关键影像学标签构建了组合预测模型。和之前研究相比,扩散图像预测模型取得了较高的预测准确率和阳性预测值;相比于扩散图像预测模型,结合临床信息和影像信息的组合模型进一步提高了预测效果,基于该预测模型辅助制定的手术决策可以使得病人获得临床收益。(2)基于多尺度量化分析和套索回归分析的肾肿瘤良恶性诊断预测研究诊断区分乏脂型肾血管平滑肌脂肪瘤与恶性肾细胞是临床上的挑战性问题之一。本研究从肾肿瘤的CT增强图像中提取了四种不同尺度下基于灰度直方图的量化特征(一阶统计学特征)、基于纹理分析的量化特征(二阶统计学特征)和基于Laws'滤波的量化特征(高阶统计学特征)叁大类特征,并分别基于不同特征组合集构建了肾肿瘤良恶性诊断预测模型,研究不同尺度和特征组合对肾肿瘤良恶性预测效果的影响。研究结果表明所构建多尺度分析肾肿物良恶性辅助诊断模型的平均预测准确率达91.81%,灰度直方图特征结合纹理分析特征分析特征和Laws'分析特征是乏脂型肾血管平滑肌脂肪瘤的有力预测指标,同时不同尺度对预测效果的影响并不显着。(3)基于纤维束示踪和多变量分析检测艾滋病感染致白质损伤艾滋病感染导致的白质损伤是患者认知障碍发生的重要原因之一,我们采用基于纤维束示踪和多变量分析的方法检测了艾滋病感染导致的白质损伤。首先,采用了猴免疫缺陷病毒感染恒河猴模型进行了纵向白质损伤检测,以期对人类大脑在染病过程中的白质损伤机制提供类比借鉴。研究发现,猴免疫缺陷病毒会导致下颞叶区的白质受损,并且纵向研究揭示了白质损伤程度和免疫紊乱程度呈显着相关性。然后,采用多元模式识别分析方法检测艾滋病感染导致的大脑白质结构和网络连接受损,研究发现艾滋病感染导致了白质运动下行通路和前额叶相关白质网络连接受损,该研究表明基于多参数模式识别分析的方法可以更为有效地检测到艾滋病感染造成的大脑白质损伤。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-12）
王轩[3]（2018）在《基于统计模式识别方法的主观认知下降fMRI数据分析研究》一文中研究指出主观认知下降(Subjective Cognitive Decline,SCD)是阿尔兹海默症(Alzheimer disease,AD)的最早期状态,具有不易诊断、易发展为AD的特点。已有SCD诊断方法多停留在临床检测与传统统计分析的层面。针对上述问题,本文分别提出了基于模型融合、阈值网络特征提取的功能核磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)统计模式识别方法。主要研究内容如下。提出基于主成分分析约束的平均最优分界面距离(Principal Components Analysis constrained average optimal interface distance,PCAC-AOID)模型融合算法。首先,使用PCA降低数据维度,获得列维度之间线性无关的样本数据;其次,使用这些数据构造不同的分类器模型;然后,使用样本点到最优分界面的距离进行模型融合。本方法结合了数据降维后维度充足且线性无关的特点,解决特征选择与特征扰动中的冗余问题,避免了大量的特征选择工作。提出基于级联的全局稀疏阈值网络(Cascade-based Global Sparse Threshold,CGST)算法。通过研究样本功能连接值的平均频数直方图,发现SCD和NC样本的功能连接值频数存在差异。为了研究这一差异以及其对fMRI数据分类的影响,本文在全局稀疏阈值方法的基础上,级联不同参数下的网络特征。本方法融合了多个全局稀疏参数下的特征,以提升分类效果。本文从优化模型融合与网络特征提取角度研究SCD样本分类问题,分别提出基于PCA约束的最优分界面距离模型融合方法、基于级联的全局稀疏阈值网络算法,并通过实验验证这两个算法的有效性。(本文来源于《燕山大学》期刊2018-12-01）
孟祥辉,朱遴[4]（2018）在《基于统计与模式识别的装备健康评估技术研究》一文中研究指出岸防装备随着工作时间累积,其本身工作性能不可避免的会降低,装备的BITE系统可监测主要设备故障,但是对亚健康的性能状态,无法给出定性或定量的描述与评估;针对岸防装备其亚健康的性能状态无法定性和定量监测评估的问题,采用统计分析和模式识别的方法,结合具体评估对象、运行状态、事件等综合因素,通过评估部件级、分系统级、系统级状况,给出岸防装备各部件、分系统的故障、异变情况及其发展、波及效能,给出典型岸防装备整体健康状态评估结果,提出近期设备维护建议,为岸防装备保障特性提供方法支撑。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2018年11期）
田大勇[5]（2018）在《拉曼散射信号的预处理及其应用于医学筛查技术的统计模式识别研究》一文中研究指出拉曼信号的预处理对于拉曼散射信号的后期分析尤为重要。一方面拉曼信号散射较弱,很难清晰的检测到散射的拉曼信号。另一方面拉曼散射信号经常会受到一些物质本身或者外部条件的干扰,比如检测机器的噪声、荧光干扰、或者该样本中存在其他物质的拉曼散射信号。因此对拉曼散射信号进行一些预处理是十分必要的。首先,对纯R6G的拉曼光进行了深入的降噪研究。并且介绍了目前使用比较广泛、传统的一些降噪算法,并对这些算法进行了仿真分析。如小波变换、平滑滤波、经验模态分解(EEMD)、最小均方误差(LMS)。利用信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)和相关系数(ρ)来判断算法降噪性能的高低,仿真结果显示,LMS相比于其他叁种算法具有更高的信噪比。其次,通过针对信噪比低于10dB的拉曼信号的特征研究发现:平滑滤波能很好的去除低信噪比拉曼信号中大量的噪声,但还是会有一部分噪声不能去除而影响拉曼信号的细节部分。LMS算法具有高效,易于实现等特点,但算法存在网络不稳定的问题,稳态误差和收敛速率具有不可避免的矛盾。因此提出平滑滤波联合VS-LMS(可变步长的LMS)的降噪新算法。实验结果表明,相比与传统的几种算法,降噪效果有了大幅度的提高,光谱细节部分还原较好。最后,通过提出的平滑滤波联合VS-LMS算法结合多变量统计的方法,首次对现在流行且被大家忽视的甲状腺功能障碍疾病进行判别。首先对测得血清的拉曼信号运用平滑滤波联合VS-LMS算法进行预处理,再通过PCA(主成分分析)和LDA(多变量统计)方法对增强信号进行判别,判别总正确率达到了87.4%,说明运用多变量统计方法判别甲状腺疾病方法是可行的。(本文来源于《新疆大学》期刊2018-06-30）
刘玉敏,刘莉[6]（2017）在《基于统计特征的动态过程质量异常模式识别》一文中研究指出文章针对目前动态过程质量异常模式的识别精度不高的问题,提出一种基于统计特征的动态过程质量异常模式识别方法。该方法首先提取出样本数据的16个统计特征,再通过相关性分析筛选出相关性较小的统计特征;然后将筛选后的相关性较小的统计特征输入支持向量机(SVM)分类器进行识别。通过仿真实验进行验证,实验结果表明,基于统计特征的异常模式识别模型能够提高整体的识别精度,可适用于生产现场的质量监控。(本文来源于《统计与决策》期刊2017年19期）
史豪杰[7]（2017）在《基于时序模型的统计模式识别在结构损伤识别中的应用》一文中研究指出近些年来,关于结构损伤不确定性方法的研究越来越受到国内外相关学者的关注,其中基于概率论统计分析理论框架的损伤识别方法非常有发展前景,值得深入研究。本文正是基于概率论统计分析原理,结合统计模式识别和时序模型,利用结构时程响应展开对结构损伤的识别研究。在统计模式识别的框架内,提取结构加速度数据并建立时序模型,再利用模型参数构造损伤敏感特征指标和损伤程度因子,然后通过统计判别实现对结构损伤的识别。本文通过数值算例和标准损伤试验对所提方法和指标适用性进行验证,结果证明该方法和指标具有良好的损伤识别、损伤定位和损伤程度度量的能力,且具有一定的抗噪能力。主要完成的工作包括:(1)明确建立时序模型的步骤,分析选取合适的时序模型,并确定参数估计、模型定阶和模型残差检验的方法。经研究表明,模型系数和结构特性有密切联系,能够指征结构固有特性变化,因而根据模型参数提出两种损伤敏感指标。同时,为了有效度量损伤程度,根据损伤敏感指标构造损伤程度因子。(2)建立数值模拟算例,通过所得的加速度时程数据,具体分析结构损伤识别过程中的主要影响因素,如模型的选取、模型阶数的确定和样本长度的确定以及数据段样本重合率等,并讨论了这些因素对最终识别结果的影响。之后结合具体数值模拟工况,比较了两种损伤敏感指标和损伤程度因子的识别损伤的能力,并检验了损伤敏感指标对噪声的鲁棒性。(3)应用标准损伤试验,结合具体试验工况检验损伤敏感指标判别损伤的能力和损伤程度因子度量损伤、定位损伤的效果。同时,在这一过程中分析比较所提指标对不同来源损伤的敏感性以及对双损伤的识别能力,从而为所提算法和指标应用于工程实际奠定基础。(本文来源于《北京交通大学》期刊2017-06-01）
王璐[8]（2016）在《基于统计模式识别的盲信号识别算法的研究》一文中研究指出无线通信的蓬勃高速发展,信号制式与样式层出不穷,对无线电监测的要求变得越来越高。信号识别算法作为无线电监测的核心功能最重要组成部分,显得尤其重要。针对现有基于似然的信号识别算法、基于特征的信号识别算法和基于启发式算法的信号识别算法均假设只存在一个信号源,不能识别混迭信号的缺点,本文提出了一个名为分离-识别算法(Separation and Classification Algorithm)的算法来识别多个混迭信号。分离-识别算法依照对混迭信号先分离处理再识别两个阶段来进行。在分离阶段,首先利用多根天线上接收到的信号采样,使用快速独立分量分析算法(FastICA),以熵最大化为准则,估计出各个信号源到天线的信道矩阵;然后利用信道矩阵和混迭的信号采样,重构出无混迭的各路信号。在识别阶段,针对单个累积量识别精度低的缺点,联合使用多个累积量进行识别。对各类待识别的信号,计算各类信号的不同二阶、四阶、六阶等累积量值,并构建高阶累积量特征向量,识别信号时,将与待识别信号的高阶累积量特征向量最为相近的调制方式作为待识别的调制方式,本文还对频偏、相偏等实际因素对基于累积量的识别算法的影响进行了分析,并提出了一些消除频偏、相偏的方法。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2016-12-01）
李志伟[9]（2016）在《模式识别系统及统计模式识别研究概述》一文中研究指出模式识别是解决机器智能的一种工具,也是对测量进行描述的或者分类的一门科学。本文主要介绍了模式识别的一些基础知识,着重介绍了模式识别系统中五个组成部分和统计模式识别方法,目的在于让更多的人很快了解、学习和研究模式识别。相信随着模式识别理论与技术的不断完善和法则,其应用领域和方向将更广阔。(本文来源于《考试周刊》期刊2016年88期）
舒劲秋[10]（2016）在《面向在役桥梁状态分析的监测信息统计模式识别研究》一文中研究指出随着桥梁结构健康监测技术广泛应用,基于统计模式识别理论的在役桥梁结构状评估技术得到日益关注。本文以统计模式识别理论为基础,探究在役桥梁结构响应信号与结构系统的内在联系,分析桥梁结构系统的行为特征模式及其产生机理,通过建立系统模型获取表征结构状态演化的特征参数,构建损伤敏感性指标获取不同状态下特征向量之间的差异并表征结构状态演化模式,最终形成了基于统计模式识别的在役桥梁状态评估技术体系与算法流程。主要研究内容包括:(1)桥梁监测信息统计学特征分析。结合信息学、统计学理论技术,从信号与系统角度分析桥梁结构实时响应动力信息的统计学特征,结果表明结构加速度等高频动力信息具有背景噪声强、随机性强、非线性特性明显等特点。(2)桥梁监测信息统计模式分析及其特征识别技术。引入时序分析方法对桥梁结构输出响应信息建立系统模型,通过ARMA模型构造统计模式并利用自回归系数构建反应结构状态演变的特征向量。将ARMA模型与结构动力学系统结合在一起,理论论证时序模型表征结构系统的有效性及其模型参数与结构状态演化的内在联系;结合长自回归模型法与广义最小二乘法分析模型阶次及参数估计精度,通过自回归函数对建立的模型表征真实系统的适用性进行验证,提高了模型表征信息演化模式的精度;依据模型识别的参数获取表征结构状态演化的特征向量,实现了监测数据到特征向量的信息凝聚。(3)桥梁监测信息统计模式特征与结构状态相关性分析。在构建的表征结构状态统计特征指标的基础上引入统计模式识别理论,通过构建损伤敏感性指标获取不同状态下的特征量之间的差异以表征结构状态演化模式。一方面,构造了基于Mahalanobis距离的损伤敏感性指标,通过设置置信区间获取结构无损状态下的阈值,克服传统阈值确立方法计算复杂的缺陷,以损伤敏感性指标在控制阈值之间的分布获取结构状态演化模式;另一方面,引入统计过程控制论中的均值控制图并构造T统计量,通过多次假设检验构造置信区间作为结构无损状态下的阈值,以统计模式差异指标在阈值内外的分布判别结构状态的演化。最后选择环境激励下的ASCE Benchmark结构和黑冲沟缩尺模型损伤试验从微小损伤到严重损伤的各种工况进行实验分析,验证损伤敏感指标对结构损伤程度的识别能力较强,对微小损伤及位置有一定的敏感性。(本文来源于《重庆交通大学》期刊2016-05-10）
统计模式识别论文开题报告
（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：
近年来,医学图像处理量化分析越来越多地被应用于临床辅助诊断中,从医学图像中提取和疾病病理生理相关的潜在信息,有利于构建临床辅助诊断预测模型,有助于辅助临床医生应对繁重临床工作,进一步提高临床诊断准确率。基于此,本研究论文开展了基于模式识别和统计分析方法的临床辅助诊断应用研究。主要研究内容包括:(1)基于双重差分分析的局部进展期直肠癌接受新辅助化疗疗效预测研究对局部进展期直肠癌接受新辅助化疗后治疗效果的准确评估对后续手术方案的制定至关重要。本研究首先对病人接受新辅助化疗前后的扩散加权图像进行量化分析处理,然后采用基于双重差分分析的特征选择方法从高维特征中筛选出能够特异性反映新辅助化疗治疗效果的关键影像学特征,最终基于关键影像学特征采用弹性网逻辑斯特回归模型构建了扩散加权图像预测模型对新辅助化疗效果进行预测。此外,本研究还基于临床特性指标构建了临床预测模型、基于关键临床特性指标和关键影像学标签构建了组合预测模型。和之前研究相比,扩散图像预测模型取得了较高的预测准确率和阳性预测值;相比于扩散图像预测模型,结合临床信息和影像信息的组合模型进一步提高了预测效果,基于该预测模型辅助制定的手术决策可以使得病人获得临床收益。(2)基于多尺度量化分析和套索回归分析的肾肿瘤良恶性诊断预测研究诊断区分乏脂型肾血管平滑肌脂肪瘤与恶性肾细胞是临床上的挑战性问题之一。本研究从肾肿瘤的CT增强图像中提取了四种不同尺度下基于灰度直方图的量化特征(一阶统计学特征)、基于纹理分析的量化特征(二阶统计学特征)和基于Laws'滤波的量化特征(高阶统计学特征)叁大类特征,并分别基于不同特征组合集构建了肾肿瘤良恶性诊断预测模型,研究不同尺度和特征组合对肾肿瘤良恶性预测效果的影响。研究结果表明所构建多尺度分析肾肿物良恶性辅助诊断模型的平均预测准确率达91.81%,灰度直方图特征结合纹理分析特征分析特征和Laws'分析特征是乏脂型肾血管平滑肌脂肪瘤的有力预测指标,同时不同尺度对预测效果的影响并不显着。(3)基于纤维束示踪和多变量分析检测艾滋病感染致白质损伤艾滋病感染导致的白质损伤是患者认知障碍发生的重要原因之一,我们采用基于纤维束示踪和多变量分析的方法检测了艾滋病感染导致的白质损伤。首先,采用了猴免疫缺陷病毒感染恒河猴模型进行了纵向白质损伤检测,以期对人类大脑在染病过程中的白质损伤机制提供类比借鉴。研究发现,猴免疫缺陷病毒会导致下颞叶区的白质受损,并且纵向研究揭示了白质损伤程度和免疫紊乱程度呈显着相关性。然后,采用多元模式识别分析方法检测艾滋病感染导致的大脑白质结构和网络连接受损,研究发现艾滋病感染导致了白质运动下行通路和前额叶相关白质网络连接受损,该研究表明基于多参数模式识别分析的方法可以更为有效地检测到艾滋病感染造成的大脑白质损伤。
（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。
统计模式识别论文参考文献
[1].王海燕,侯琳娜.基于随机森林的统计控制图模式识别研究[J].工业工程.2019
[2].唐振超.基于模式识别和统计分析的临床辅助诊断研究[D].山东大学.2019
[3].王轩.基于统计模式识别方法的主观认知下降fMRI数据分析研究[D].燕山大学.2018
[4].孟祥辉,朱遴.基于统计与模式识别的装备健康评估技术研究[J].计算机测量与控制.2018
[5].田大勇.拉曼散射信号的预处理及其应用于医学筛查技术的统计模式识别研究[D].新疆大学.2018
[6].刘玉敏,刘莉.基于统计特征的动态过程质量异常模式识别[J].统计与决策.2017
[7].史豪杰.基于时序模型的统计模式识别在结构损伤识别中的应用[D].北京交通大学.2017
[8].王璐.基于统计模式识别的盲信号识别算法的研究[D].北京邮电大学.2016
[9].李志伟.模式识别系统及统计模式识别研究概述[J].考试周刊.2016
[10].舒劲秋.面向在役桥梁状态分析的监测信息统计模式识别研究[D].重庆交通大学.2016
论文知识图
