导读:本文包含了特征矩阵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:矩阵,特征,步长,湘西,热核,神经网络,近邻。
特征矩阵论文文献综述
武立平,杨柳,李刚,贾志义,王仲[1]（2019）在《基于振动信号特征矩阵相似度的变压器机械故障诊断技术研究》一文中研究指出目前基于振动信号的变压器机械故障诊断多是通过对某个振动信号进行独立分析、提取特征量进行判定,对变压器机械状态的反映过于片面;基于振动信号特征矩阵相似度可实现综合不同测试位置、多组振动信号的变压器机械故障诊断,但该方法可能受负载条件影响而发成误判。文中改进了振动信号特征矩阵的构造方法,通过实验研究了负载率、功率因数、不平衡度对振动性信号特征矩阵相似度的影响,结果表明:文中所做改进可有效地减少故障诊断中由于负载条件改变造成的误判。应用改进后的特征矩阵相似度对模拟故障进行诊断,结果表明,该方法受负载条件影响较小、能准确诊断出故障存在,有良好的应用前景。(本文来源于《高压电器》期刊2019年11期）
彭双和,刘佩瑶,赵佳利[2]（2019）在《基于特征矩阵的Python克隆代码漏洞检测方法》一文中研究指出随着人工智能和机器学习的快速发展,拥有强大第叁方库的Python越来越受程序员的青睐。为了缩短开发周期,代码复用成为程序员的首选。代码复用的最直接方式是进行代码克隆,如果被克隆的代码存在漏洞,所造成的损失将是无法预料的。本文提出了一种基于特征矩阵的Python克隆代码漏洞检测方法。首先,针对不同的漏洞类型,提取相应的关键特征,依照不同关键特征对Python脚本进行前向或后向的程序切片。然后,利用基于代码块的抽象语法树,将代码转换为向量,构建特征矩阵。最后,利用机器学习的方法,对特征矩阵进行降维并计算相似度。实验结果显示,该方案可以有效检测出Python脚本的漏洞。(本文来源于《武汉大学学报(理学版)》期刊2019年05期）
钱小毅,张宇献[3]（2019）在《基于动态特征矩阵的k近邻风电机组故障检测方法》一文中研究指出受风的间歇性和随机性影响风电机组运行状态频繁切换,导致设备状态异常检测误报和漏报情况严重,风电企业运维成本居高不下。为此,提出了基于动态特征矩阵的k近邻故障检测方法,该方法采用基于互信息的动态特征矩阵描述风电机组的动态特性,通过加权k近邻同时考虑动态特征矩阵中的特征贡献率与累计互信息的影响,利用动态阈值计算降低运行状态突变造成的误报。分别以美国可再生能源实验室5 MW海上风机基准模型的常见传感器和执行器故障以及SCADA数据中记录的变桨系统故障为例,将所提方法的故障检测结果分别与PCA、KPCA、FD-kNN以及PC-kNN故障检测方法进行对比,结果表明所提方法能够准确进行故障信息的检测,所提方法优于其他对比故障检测方法。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2019年06期）
方冰,郭晓鸿,栾金龙[4]（2019）在《基于特征矩阵的行动预案匹配方法》一文中研究指出传统预案匹配方法主要基于人为判定,匹配算法较复杂,实时性差,难以满足现代战争高实时性、准确性的需求。针对该问题,提出了一种基于特征矩阵的行动预案匹配方法。首先,阐述了该方法的主要原理;然后,给出了行动要素提取和基于特征矩阵的预案匹配模型;最后,结合反导攻防作战给出了应用实例。实例结果表明,该方法可快速辅助指挥员优选预案,并能根据任务需求对匹配预案做出适应性调整,有效提升了行动决策的快速性和准确性。(本文来源于《指挥信息系统与技术》期刊2019年02期）
蒋科[5]（2019）在《基于数据特征矩阵的海量医疗信息特征推送研究》一文中研究指出针对海量的医疗信息特征推送存在推送准确率低的问题,提出基于数据特征矩阵的海量医疗信息特征推送方法,采用医疗大数据特征智能采集方法获取医疗数据特征矩阵列,利用数据特征矩阵列匹配全部患者组信息和患者部分信息,向相仿度最高的患者组融入对应的患者,匹配相仿患者组里的关键词和医疗数据特征矩阵列里拟送的基础关键数据特征,患者所在的相仿患者组根据基于位置服务(LBS)优先推送方式推送医疗消息。拟送患者的未来病情特征关键词组根据患者的病情特征推算,按照LBS优先推送方式对患者推送定制医疗消息特征。实验结果表明,所提方法收集海量医疗信息特征的平均时间是4s,平均采集误差是0. 2%,进行推送测试时最高使用度和召回率分别是96. 5%和34. 5%,说明所提方法推送性能好。(本文来源于《机械设计与制造工程》期刊2019年03期）
王慧珊[6]（2018）在《基于指纹特征矩阵的阈值量化Biohashing算法研究》一文中研究指出随着信息技术的发展和普及,身份认证作为实现信息系统访问控制的主要技术之一被广泛应用于政治、经济、文化和生活等各种领域。如何在保证安全性的前提下准确地鉴别一个人的身份信息,成为信息安全领域有待进一步研究的关键问题。而生物特征由于具有易于采集、稳定性高、随身“携带”和不易改变等特点,使得基于生物特征的身份认证技术成为信息安全领域的研究热点之一。传统的基于模板匹配的生物特征识别系统,模板数据中保留着用户大量的原始生物特征信息,一旦模板数据泄露或者丢失,攻击者就可以利用得到的模板数据骗过验证系统,甚至能恢复出用户的原始生物特征。鉴于生物特征的不可更改性,如果模板数据丢失,生物特征的泄露将是永久性的。可撤销生物模板保护技术采用参数可调的不可逆函数对生物特征数据进行变换,构造一种既具有不可逆特性,也能保持相似性测度特性的变换函数,即使用户的生物特征模板被泄露,通过修改变换函数就能生成一个新模板,因而具有更好的安全性和实用性。本文主要对基于Biohashing的指纹模板保护算法进行研究,设计了一种基于步长参数的Biohashing算法和一种基于滑动窗口的Biohashing算法。具体内容如下:1、针对传统Biohashing指纹模板保护算法存在的安全性和识别性较差的问题,提出一种基于步长参数的Biohashing算法。首先在量化过程中通过将特征向量序列变为特征矩阵,降低了特征值之间的关联性,增加了指纹的类间距,同时引入可变的步长参数,通过特征矩阵行向量间的对比,将传统的单一阈值量化变为了多阈值量化。改进算法在保证了指纹模板敏感数据的同时,有效提高了算法的安全性和识别性。2、针对Biohashing指纹模板保护算法存在用户令牌泄露时识别性能严重退化的问题,提出一种基于滑动窗口的Biohashing算法。该算法对指纹模板保护算法的参数选取以及阈值量化方式进行了改进,通过采用可变步长参数和滑动窗口结合的方式产生二值特征矩阵以减少特征值之间的关联性,增大了密钥空间。多阈值且阈值不固定的滑动窗口量化方式使生成的BioCode码具有更好的安全和识别性能。(本文来源于《西安邮电大学》期刊2018-06-01）
丁李,曾水玲[7]（2018）在《基于综合特征矩阵的手写苗文识别研究》一文中研究指出针对湘西方块苗文的识别,本文提出了一种综合特征识别方法,其特点在于将湘西方块苗文的结构特征和统计投影特征有机结合起来,扩展了文字特征矩阵的维度,使文字特征更加有区分度.通过计算机对文字图像的预处理、特征矩阵的提取和LVQ神经网络的训练和识别叁大步骤,能成功地识别湘西方块苗文图像.并且通过模拟实验,将提取的叁种特征矩阵(结构特征矩阵、统计投影特征矩阵以及综合特征矩阵)分别输入到LVQ人工神经网络中进行分类识别,发现综合特征矩阵能提升文字的识别正确率.(本文来源于《怀化学院学报》期刊2018年05期）
王永梅,张颖[8]（2018）在《基于服务特征矩阵的档案共享建设实践》一文中研究指出国网江苏省电力有限公司(以下简称"国网江苏电力")成立于1988年12月25日,下辖13个市供电分公司,51个县(市)供电分公司,服务全省4100万电力客户,2017年实现营业收入2987亿元,资产总额5018亿元,是江苏省最大的中央企业和公共事业企业,目前本部及所属各单位共计室藏各类档案约200万卷、1600余万件。存在问题近年来,随着档案信息资源大量增长,档案资源的利用也日益增多,档案部门工作重心已经从档案保管转向了档案利(本文来源于《中国档案》期刊2018年04期）
田华,刘俣男,顾家莹,陈俏[9]（2017）在《基于特征矩阵相似性度量的形状对应性分析》一文中研究指出针对快速、高效的叁维模型形状分析与匹配技术的迫切需求,提出了融合内蕴热核特征与局部体积特征的叁维模型对应形状分析方法。首先,通过拉普拉斯映射以及热核分布提取模型的内蕴形状特征;其次,结合模型热核特征的稳定性与局部空间体积的显着性,建立特征匹配矩阵;最后,通过特征矩阵相似性度量及最短路径搜索实现模型的配准与形状匹配分析。实验结果表明,融合热核距离以及局部体积约束的形状分析方法不仅有效地提高了模型匹配的效率,而且能够有效地识别同一类模型的结构特征,可以应用于进一步实现多组模型的协同分割与模型检索。(本文来源于《计算机应用》期刊2017年06期）
鱼先锋,屈正庚,张林[10]（2017）在《幂集特征矩阵及其应用》一文中研究指出定义集合子集特征向量函数、集合子集特征向量的特征函数和集合子集特征函数。给出集合幂集特征矩阵的概念,研究集合幂集特征矩阵的性质;给出"模2法"和"辗转赋值法"2种生成集合幂集特征矩阵的形式化算法,分析算法的复杂度;将幂集特征矩阵应用到自动生成集合幂集和命题公式真值表,结果显示算法合理高效。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2017年02期）
特征矩阵论文开题报告
（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：
随着人工智能和机器学习的快速发展,拥有强大第叁方库的Python越来越受程序员的青睐。为了缩短开发周期,代码复用成为程序员的首选。代码复用的最直接方式是进行代码克隆,如果被克隆的代码存在漏洞,所造成的损失将是无法预料的。本文提出了一种基于特征矩阵的Python克隆代码漏洞检测方法。首先,针对不同的漏洞类型,提取相应的关键特征,依照不同关键特征对Python脚本进行前向或后向的程序切片。然后,利用基于代码块的抽象语法树,将代码转换为向量,构建特征矩阵。最后,利用机器学习的方法,对特征矩阵进行降维并计算相似度。实验结果显示,该方案可以有效检测出Python脚本的漏洞。
（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。
特征矩阵论文参考文献
[1].武立平,杨柳,李刚,贾志义,王仲.基于振动信号特征矩阵相似度的变压器机械故障诊断技术研究[J].高压电器.2019
[2].彭双和,刘佩瑶,赵佳利.基于特征矩阵的Python克隆代码漏洞检测方法[J].武汉大学学报(理学版).2019
[3].钱小毅,张宇献.基于动态特征矩阵的k近邻风电机组故障检测方法[J].仪器仪表学报.2019
[4].方冰,郭晓鸿,栾金龙.基于特征矩阵的行动预案匹配方法[J].指挥信息系统与技术.2019
[5].蒋科.基于数据特征矩阵的海量医疗信息特征推送研究[J].机械设计与制造工程.2019
[6].王慧珊.基于指纹特征矩阵的阈值量化Biohashing算法研究[D].西安邮电大学.2018
[7].丁李,曾水玲.基于综合特征矩阵的手写苗文识别研究[J].怀化学院学报.2018
[8].王永梅,张颖.基于服务特征矩阵的档案共享建设实践[J].中国档案.2018
[9].田华,刘俣男,顾家莹,陈俏.基于特征矩阵相似性度量的形状对应性分析[J].计算机应用.2017
[10].鱼先锋,屈正庚,张林.幂集特征矩阵及其应用[J].计算机与现代化.2017
论文知识图
