导读:本文包含了混合算法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:算法,笛卡尔,网格,高斯,张量,模型,神经网络。
混合算法论文文献综述
蒋彦,滕国伟,徐正蓺,魏建明[1]（2019）在《基于混合差分进化-模式搜索算法的泄漏源源强及位置反算方法》一文中研究指出由于气体泄漏事故具有隐蔽性和突发性,往往需要借助反演算法确定泄漏位置和泄漏源强,而现有方法存在初值敏感、收敛较慢等问题。提出了一种结合差分进化和模式搜索算法的DE-PS混合算法,可用于在应急情况下快速且准确地反算泄漏气体的位置和源强。DE-PS混合算法既避免了DE收敛过慢,又避免了PS对初值敏感的问题,混合算法的计算速度更快,误差更小。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年12期）
龚安,牛博,史海涛[2]（2019）在《基于分块的帧差法和混合高斯算法的油田作业区入侵检测》一文中研究指出针对实时监测油田远摄作业区非法入侵的问题,提出一种图象规则分块结合叁帧差法和自适应更新背景的混合高斯模型算法。首先图象规则分块;然后相邻帧子块叁帧差法提取子块的入侵目标粗轮廓,根据设定的阈值结果和帧差子块后的结果进行比较,判断入侵目标块和背景块;最后对入侵目标子块采用自适应更新的混合高斯模型背景差分的算法,使得子块的帧差结果和背景差分的结果进行逻辑"与"运算,得到最终的入侵目标。通过对油田远摄作业区的视频系列检测,实验表明:论文算法较好地适应油田远摄作业区,能够完整地提取入侵目标,满足实际需求,并且具有较好地实时性和鲁棒性。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年12期）
吕苗苗,孙建明[3]（2019）在《基于改进高斯混合模型的运动图像目标检测算法》一文中研究指出运动图像目标检测指的是从序列图像中将变化的目标从背景中分离出来,高斯混合模型可以对视频序列图像的前景和背景进行分类,再利用背景减除实现运动目标的检测。提出一种基于改进高斯混合模型的优化背景建模方法,该方法首先利用3×3模板对序列图像帧中的像素进行类似卷积的均值计算,然后利用相邻均值的差提取均差因子自适应更新图像的均值。在此基础上,设计了自适应学习率和学习速率,利用改进高斯混合模型实现序列图像的背景建模。改进模型不仅能有效减少数据计算量,同时可以降低在相似区域像素计算的时长,大大加快背景建模速度。实验结果表明,改进模型在目标检测、算法执行速率等性能指标上都有更好的表现,能满足实时检测要求。(本文来源于《半导体光电》期刊2019年06期）
曲兴田,张昆,王学旭,王宏一[4]（2019）在《基于混合循环算法的复杂装配体装配序列智能规划》一文中研究指出针对单一算法无法实现复杂装配体装配序列智能规划以及缺乏深度人机交互而导致的改进效果不佳等问题,提出一种混合循环算法.该算法以遗传算法为主体,利用干涉矩阵和接触矩阵调整随机生成的装配序列,以装配方向及工具的统一性构建适应度函数;其次结合模拟退火算法,在迭代前加入退火操作,利用Metropolis准则接受交叉和变异后的个体序列;引入粒子群算法的跟踪极值思想,直接选择个体最优和群体最优序列与后代交叉;最后结合虚拟现实技术建立装配模拟平台,从装配稳定性及工具操作空间两个维度进一步优化序列.基于该方法以汽车后桥总成装配序列规划为例进行验证,表明所得装配序列符合实际生产,该方法切实有效.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2019年12期）
李玉虎,王宗彦[5]（2019）在《基于混合层次包围盒碰撞算法的改进》一文中研究指出针对传统的混合层次包围盒的检测精度和碰撞效率低下的缺点,本文将材料力学中的形心的概念引入进来,利用形心的位置来确定父节点包围盒中心,然后对层次包围盒的树型结构加以改进,上层结构采用AABB(轴对齐包围盒)保证了更新的效率,下层结构采用OBB(有向包围盒)保证了测试的精度,最终得到改进后的混合层次包围盒碰撞算法,经过模拟实验验证两种算法对比,改进后的算法在精度和效率上有了一定的提高,为以后碰撞检测的研究提供了理论基础。(本文来源于《华东交通大学学报》期刊2019年06期）
胡晓东,梁姗,袁武,陆忠华[6]（2019）在《混合重迭网格通信优化算法》一文中研究指出重迭网格技术广泛应用在复杂外型和运动边界问题的流场数值模拟中.本文在并行重迭网格隐式挖洞算法实现的基础上,提出了笛卡尔辅助网格和多块结构网格的混合重迭网格方法.通过笛卡尔辅助网格实现重迭网格洞边界和网格插值关系的快速建立.通过定义重迭区域网格权重、部件网格与背景网格绑定的方法,建立了混合网格的并行分配模式,有效减少重迭插值信息在各进程间的通信,实现计算负载和通信负载在各个进程的均匀分配.测试表明该方法可应用于数千万量级的重迭网格系统,可扩展至千核规模,高效的实现多个物体构成的复杂网格系统的重迭关系建立.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年12期）
李占英,时应虎,张海传,孙静雯[7]（2019）在《基于RBF-BSA的锂离子电池SOC混合估算算法》一文中研究指出为提高锂离子电池荷电状态(SOC)预测精度,提出利用回溯搜索算法(BSA)优化径向基函数(RBF)神经网络的输出权值与阈值的混合算法.通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,并寻找最佳的目标权值和阈值降低预测误差,提高了RBF网络模型的预测精度.为验证算法的有效性,搭建锂离子电池的充放电实验平台获取数据并对网络进行验证,实验结果表明:混合算法相比标准RBF网络算法具有更好的SOC预测精度,并将网络输出预测误差降低到2%以内,符合锂电池荷电状态估算要求.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年12期）
林智崧,张雪斌,姜大立,陈元文[8]（2019）在《基于混合蚁群算法的箱装农产品单车装载研究》一文中研究指出目的提出一种求解考虑包装特点的箱装农产品单车装载优化问题的有效算法。方法针对箱装农产品单车装载中的弱异类货物问题,以容积利用率最优为目标构建装载数学模型;分析农产品成箱包装的特点,并重新描述了货物承重约束和方向约束;针对模型求解提出了一种混合蚁群算法,包括基于砌墙式的启发装载策略,以及改进后的期望函数;最后选取了5组标准数据,构造了1组农产品数据,设置了3套实验方案对算法进行验证。结果实验1中算法较2种比对算法目标值分别高出3%和2.5%;实验2,算法平均体积利用率达到81.59%;实验3,改变初始参数后算法最大目标值为93.9%。结论提出的算法求解单车弱异类货物装载问题有效且性能良好;算法用于求解考虑包装特点的箱装农产品单车装载问题,具有一定的可行性。(本文来源于《包装工程》期刊2019年23期）
梁艳,张世佳[9]（2019）在《基于配电网地理接线图的混合型线路自动排布算法》一文中研究指出该文针对包括展开站房设备的混合型线路的自动排布算法兼容性差的现状,通过分析混合型区域接线图的特点,该文提出了依据站房设备进出线位置不同展开站房设备的排布方法。针对站房设备多条出线的分层排布、末端站房设备的排布和站房设备进出线位置不同的排布3种典型实例,展开研究和实验。实验基于配电网地理接线图的拓扑数据完成配电线的有向树建模,按分支级数从小到大依次完成所有分支的排布,最终自动生成展开站房设备的混合型线路的区域接线图,布图科学,有效降低了工程实施成本。(本文来源于《中国新技术新产品》期刊2019年23期）
张家精,夏巽鹏,陈金兰,倪友聪[10]（2019）在《基于张量分解和深度学习的混合推荐算法》一文中研究指出张量分解和深度学习已被应用于推荐系统,并取得了较好的效果.张量分解较好地从用户对推荐对象评分中提取用户、推荐对象以及其他影响因素的隐性的特征,将这些特征进行匹配,给出推荐策略,但这种方法忽略了用户、推荐对象以及其他影响因素现有辅助数据信息中的显性特征.深度学习是从辅助信息中提取用户、推荐对象以及其他影响因素的特征,并进行匹配给出推荐策略,却忽略了用户评分数据中用户、推荐对象以及其他影响因素的隐性特征.将张量分解和深度学习两种推荐方法相融合,提出一种基于张量分解和深度学习的混合推荐算法.使用张量分解算法和深度学习分别从叁阶用户评分数据和多源异构辅助信息中提取用户特征和推荐对象特征,并将它们匹配得出用户对推荐对象的需求或喜爱的预测评分,再将两种算法的预测评分进行融合给出最终综合评分,从而提高个性化推荐的精准度.对比实验证明混合推荐算法与传统的协同过滤算法相比误差降低了34. 0%.(本文来源于《南京大学学报(自然科学)》期刊2019年06期）
混合算法论文开题报告
（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：
针对实时监测油田远摄作业区非法入侵的问题,提出一种图象规则分块结合叁帧差法和自适应更新背景的混合高斯模型算法。首先图象规则分块;然后相邻帧子块叁帧差法提取子块的入侵目标粗轮廓,根据设定的阈值结果和帧差子块后的结果进行比较,判断入侵目标块和背景块;最后对入侵目标子块采用自适应更新的混合高斯模型背景差分的算法,使得子块的帧差结果和背景差分的结果进行逻辑"与"运算,得到最终的入侵目标。通过对油田远摄作业区的视频系列检测,实验表明:论文算法较好地适应油田远摄作业区,能够完整地提取入侵目标,满足实际需求,并且具有较好地实时性和鲁棒性。
（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。
混合算法论文参考文献
[1].蒋彦,滕国伟,徐正蓺,魏建明.基于混合差分进化-模式搜索算法的泄漏源源强及位置反算方法[J].工业控制计算机.2019
[2].龚安,牛博,史海涛.基于分块的帧差法和混合高斯算法的油田作业区入侵检测[J].计算机与数字工程.2019
[3].吕苗苗,孙建明.基于改进高斯混合模型的运动图像目标检测算法[J].半导体光电.2019
[4].曲兴田,张昆,王学旭,王宏一.基于混合循环算法的复杂装配体装配序列智能规划[J].东北大学学报(自然科学版).2019
[5].李玉虎,王宗彦.基于混合层次包围盒碰撞算法的改进[J].华东交通大学学报.2019
[6].胡晓东,梁姗,袁武,陆忠华.混合重迭网格通信优化算法[J].计算机系统应用.2019
[7].李占英,时应虎,张海传,孙静雯.基于RBF-BSA的锂离子电池SOC混合估算算法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2019
[8].林智崧,张雪斌,姜大立,陈元文.基于混合蚁群算法的箱装农产品单车装载研究[J].包装工程.2019
[9].梁艳,张世佳.基于配电网地理接线图的混合型线路自动排布算法[J].中国新技术新产品.2019
[10].张家精,夏巽鹏,陈金兰,倪友聪.基于张量分解和深度学习的混合推荐算法[J].南京大学学报(自然科学).2019
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