导读:本文包含了双线性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,椭圆,概率,曲线,单元,成分,卷积。
双线性算法论文文献综述
李艳华[1]（2019）在《基于双线性单元的光滑有限元算法研究》一文中研究指出近年来,基于线性单元的光滑有限元法(S-FEM),如叁角形单元(T3)和四面体单元(T4),由于网格可以自动生成,在固体力学问题的求解中已经得到了广泛的应用。但是存在应力精度不高的问题。众所周知,基于双线性单元的光滑有限元,如四边形单元(Q4)和八节点六面体单元(H8),可以很好的克服线性单元精度低的缺点,但是因为存在坐标映射导致了应力解精度严重依赖网格和运算效率低等问题。因此,本文研究基于双线性单元的光滑有限元算法,从精度和速度两方面出发,以获得固体力学问题的位移和应变能的精确解。在二维问题中,作者提出了一种新方法(αSFEM-Q4),它可以通过结合基于节点的S-FEM(NS-FEM)、基于边的S-FEM(ES-FEM)和基于单元的S-FEM(CS-FEM)获得超精确解。这种新颖的组合充分利用了NS-FEM的上界特性和CS-FEM的下界特性,建立了比例因子α的连续应变能函数。αSFEM-Q4还保证了位移场的变化一致性和相容性,从而保证了精确再生线性场。通过理论研究和各种固体力学数值实例验证了该方法的稳定性、高效性和超精确性。在叁维问题中,与四面体单元相比,八节点六面体单元具有高精度的优点。然而,六面体单元中所需的坐标映射花费了大量的运行时间,导致性能不佳。对于H8单元而言,需要高质量的雅可比矩阵和网格,这极大地影响了应变解的准确性。为了解决这些问题,本文提出了一种基于H8单元不需要坐标映射的简化积分光滑有限元方法(simplified S-FEM-H8)。所提出的简化S-FEM-H8模型包括简化的NS-FEM-H8(基于节点的光滑域)和简化的FS-FEM-H8(基于面元的光滑域)。在本文中,作者将六面体光滑域中的四边形表面区段划分成两个叁角形子区段,这样就可以在每个四边形段中采用缩减高斯积分技术来计算应变-位移矩阵,以避免复杂的坐标映射。大量数值实例验证了该方法具有与传统H8单元相同的精确性、稳定性,并且大幅度提高了H8单元的效率。因此,本文通过对基于双线性单元的光滑有限元算法进行研究,2D问题中,提出了一种新颖的αSFEM-Q4;3D问题中,提出了一种基于八节点六面体单元的简化光滑有限元方法(simplified S-FEM-H8)。以上两种方法不仅解决了基于线性单元S-FEM的应力精度低的缺点,而且简化的H8单元避免了双线性单元复杂的坐标映射,同时,减少了对双线性等参单元所需的雅可比矩阵的计算。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-05-01）
李承轩,舒忠[2]（2019）在《基于双线性插值的印刷图像旋转算法实现》一文中研究指出在对国内一款主流排版软件进行使用时发现,对一些幅面较大的图像进行旋转处理时,不仅排版显示速度下降,而且在拼版后进行制版输出时速度也非常慢。通过对排行软件是的旋转和插值方法进行分析,并结合印刷图像的输出要求特点,提出一种改进的排版图像旋转算法。所提出的算法中,抓住余弦变换计算量小、双线性插值仅针对4个邻域像素点进行赋值计算的特点,大大降低图像处理的运算时间。通过选用的排版软件与所提出的算法进行理论比较和仿真实验结果表明:使用余弦变换比使用傅里叶变换处理速度提升近一倍,两种方法的峰值信噪比结果接近30dB。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2019年11期）
靳柯[3]（2019）在《基于双线性回归的单细胞测序数据去噪算法研究》一文中研究指出在单细胞RNA测序技术还未兴起之前,大家熟知并利用的是bulk RNA测序技术,即计算基因在所有细胞中表达的平均值。但这样的数据缺失了基因在不同细胞上表达的异质性。后来随着科技的发展,单细胞RNA测序技术被提出。单细胞RNA测序技术能够在单细胞水平上对整个转录组进行分析,在许多生物学和医学应用中具有巨大的前景。尽管单细胞RNA测序技术给未来单细胞数据分析提供了很好的技术支持,但因为技术问题,单细胞数据中一些低表达值或中表达值可能会无法完全观测到,导致其表达值为0或有某种程度的减少,我们称其为dropout效应。再加上单细胞数据的稀疏特性,测序数据中的高比例0值影响了后续分析,所以对单细胞数据进行填充就成了在进行后续分析之前的一个重要步骤。本文提出双线性回归的填充技术,首先构造具有先验信息的相似矩阵,为接下来的双回归系数筛选子集,然后通过迭代进行行和列的加入稀疏惩罚的线性回归进行估计,将达到收敛条件的估计值作为最终填充值。后续数据分析表明,scBiLR能够准确恢复dropout影响下的缺失值,有助于改进后续分析,比如差异表达分析和聚类分析。(本文来源于《华中师范大学》期刊2019-04-01）
秦兴,宋各方[4]（2019）在《基于双线性卷积神经网络的猪脸识别算法》一文中研究指出为了实现对猪的精准活体身份识别,基于现有的双线性卷积神经网络(Bilinear-CNN),提出了一种非侵入式的猪面部识别模型。利用在图像特征提取上具有优良效果的VGG-16网络作为特征提取器,并将不同层次的提取特征做外积融合以形成最终的个体身份特征,最后,利用全连接层对其进行分类。实验结果表明:识别模型能对不同光照、角度、表情和姿态的猪脸进行识别,在200头猪的2 110张测试图像集中,识别准确率达到95.73%。(本文来源于《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
张特[5]（2018）在《基于双线性配对计算的认证算法实现》一文中研究指出在新时代背景下,随着社会经济的迅猛发展,以及科学技术的不断创新与进步,人们对信息化计算管理有了新的认识与了解,并逐渐朝着高层次方向发展,同时也充分意识到网络与信息安全的重要性与必要性。安全认证技术的广泛普及与应用,不仅能从源头上保证信息传输的稳定性与安全性,同时也能营造一个相对安全的访问环境。网络与信息技术发展同时带来了相关的安全问题。访问控制是解决网络与信息安全问题的关键技术之一,安全认证与身份鉴别又是访问控制技术的主要组成部分。身份认证或者认证技术通常基于密码学,特别是基于公钥密码体制,因此,基于椭圆曲线加密算法的安全认证技术成为安全领域的研究重点之一。在战场上,信息安全在某种程度上决定了战争的胜负,其重要性不言而喻。而我军在信息传输上,应用的装备以及加密方式多数比较老旧,一些单位还沿用着早些年间在国外进口的装备,技术比较落后,而且国外也掌握其性能,这为我们将来可能的战事的成败,带来非常大的安全隐患。对于加密而言,事实上我们永远无法做到加密后让他人不能够破解,只不过在时间开销上有所区别。或许简单的加密,他人利用黑客程序在几分钟内即可破解,但如果应用了较高级的加密算法,可能就增加了非法人员的破解难度,这样密码被破解的时间可能相对很长,或许是几年几十年,然而在这样的一个时间跨度内,被加密的内容可能已经失去时效意义,又或许已经成为公开内容。就好比在战争中,指挥官的命令具有时效性,我们的加密方法若能够在其具有时效性期间无法让敌方破解,这样一来,只要是能够增加密码被破解难度的,使加密内容在时效内相对安全,我们就认为这样的加密算法是一种好的算法。椭圆曲线加密认证作为密码学中的重要应用,因其更加优秀的安全性而越发具有研究意义。目前,大量基于椭圆曲线密码学方案被提出来,比如基于双线性配对的短签名方案,利用双线性配对的基于身份的盲签名和环签名方案等等,涉及密钥协商、数据加密和数字签名等众多领域,发展的极为迅速,国内外许多研究人员将精力放于其上,大量关于椭圆曲线加密的研究也就随之展开。本文针对一种基于椭圆曲线的双线性配对计算的认证算法进行设计实现,通过对椭圆曲线的研究和分析,在其基础上得出基于双线性配对计算的安全认证算法认证,主要实现了对文件的加密,解密以及验证的算法,并通过实验对其进行分析,主要工作包括:1.对椭圆曲线相关理论进行深的分析,深刻理解基于椭圆曲线加解密思想和原理,分析其安全性、开销与普遍应用的可行性等,以及面临的相关问题。在此基础上,结合双线性配对计算方法给出了一种安全认证协议。2.根据椭圆曲线上双线性配对计算的加密解密原理,设计一个安全认证协议的实现框架。3.通过参数选择方法,应用C语言实现一个认证算法原型,并进行了测试。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-11-01）
郝中源[6]（2018）在《基于FPGA的双线性对密码算法并行架构设计》一文中研究指出为提高双线性对加密算法在密码芯片中的执行速度,设计并实现了1种面向双线性对加密运算的并行硬件处理架构.该架构中运算单元由2个同步运行的算术核构成,实现了对双线性对算法中有限域运算的并行处理,提高了硬件资源的复用率.设计采用Verilog HDL编码,并基于FPGA实现.与传统方案相比,该方案在满足安全性的条件下实现了较快的速度和较小的面积,能够满足安全密码芯片的应用要求.(本文来源于《南开大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）
孙小军[7]（2018）在《基于双线性概率主成分分析的聚类算法研究》一文中研究指出聚类分析是根据事物自身的特性对被聚类对象进行类别划分的统计分析方法,在模式识别、生物医学以及图像分析等重要领域有着广泛的应用,使其成为一个十分活跃的研究方向。随着科学技术的飞速发展,数据集规模的不断扩大,各行各业中积累了大量且具有高维特性的数据,这些特征为数据分析提供了新的可能,但同时也是障碍。传统的聚类算法在处理低维数据时可以得到较稳定的聚类结果,但在高维数据的聚类过程中,会导致传统聚类算法失去聚类分析的意义,从而降低了聚类的有效性。为了能够很好地处理高维数据,聚类分析的研究方向将转移到高维空间上,包括对高维数据的预处理或者数据降维技术的运用。数据降维技术不仅可以有效解决高维数据中的‘维数灾难’问题,降低数据复杂度,还可以减少数据中的噪声和冗余,提炼出人们感兴趣的数据结构,以便能进行更好地分析和研究。为了在聚类算法中实现降维,学者们将聚类算法中的混合模型聚类方法和降维技术中的主成分分析方法进行结合,提出了混合概率主成分分析模型(MPPCA),该模型能同时实现降维和聚类。但对于高维数据(例如图像数据),MPPCA模型的处理方法是将矩阵拉直后进行运算,这样很容易造成维数灾难。为了能更好地处理高维数据,本文在现有的降维模型和聚类模型的基础上,提出了基于二维矩阵型数据的降维方法,更好地改进了高效处理高维数据的聚类方法。全文主要工作包括如下:1.在基于二维矩阵型数据降维方法的双线性概率主成分分析模型(BPPCA)的基础上,结合混合模型,提出了混合双线性概率主成分分析模型(MBPPCA),分析说明了该模型的理论性质。2.对于本文提出的模型的参数估计问题,在EM算法的基础上,给出了ECM算法和AECM算法两种方法来对参数进行估计,并分析了两种算法的计算复杂度,结果显示AECM算法的计算复杂度要明显小于ECM算法的。通过数据模拟,分析比较了两种估计算法的估计精确性和算法收敛性等两方面的性质,结果表明随着样本量的增加,两种算法的估计值不断逼近参数真实值,并且两种算法的估计精度都比MPPCA模型中的参数估计方法要高,ECM算法的收敛速度比AECM算法的要快些。3.对本文提出的模型和已有的PPCA模型在手写数字识别数据库和UMIST人脸数据库上进行试验分析,比较模型的识别效果。对于手写数字识别数据库,本文比较了MBPPCA模型和MPPCA模型在聚成不同的类别和降成不同的维数时的识别效果。结果表明对于该数据库MBPPCA模型的识别效果比MPPCA模型的差些,这与理论推导有些不符,具体原因有待进一步研究。对UMIST人脸数据库,本文比较了BPPCA模型、MPPCA模型和MBPPCA这叁个模型,在选取不同训练样本数、不同降维数和不同类别数上进行人脸识别分析,选取不同降维数上的最优识别率,结果显示MBPPCA模型在不同训练样本数和不同类别上的识别效果都要比BPPCA模型和MPPCA模型的好,说明本文提出的模型在该数据库的识别效果比较好。(本文来源于《云南财经大学》期刊2018-06-05）
张雅雄,聂先玲[8]（2017）在《基于遗传算法优化的约束背景双线性分解算法用于改进高效液相色谱灰色分析体系的校正结果》一文中研究指出该研究工作采用约束背景双线性分解算法对以高效液相色谱方法分离分析的灰色分析体系进行了多元校正研究。针对采用包括约束背景双线性分解算法在内的矩阵校正方法处理高效液相色谱灰色分析体系的固有缺陷,即在相关组分的色谱保留时间重现性较低的情形下多元校正的结果不理想,对约束背景双线性分解算法进行了改进,即将待测组分的浓度与组分的色谱保留时间同时作为优化的参量引入约束背景双线性分解算法,并采用遗传算法优化约束背景双线性分解算法,对于模拟的组分保留时间飘移严重的高效液相灰色分析体系及保留时间重现性不佳的多种酚类化合物组成的实际高效液相色谱灰色分析体系进行了多元校正分析,成功克服了经典约束背景双线性分解算法的固有缺陷,取得了较理想的多元校正结果。另外,该研究所建议的方法的校正结果也显着优于传统的残差双线性分解法以及秩消失因子分析法。(本文来源于《中国化学会第14届全国计算(机)化学学术会议暨分子模拟国际论坛会议手册》期刊2017-11-17）
付柱[9]（2017）在《R-ate双线性对密码算法的高效实现》一文中研究指出密码技术作为保护信息的手段,它的快速实现一直是密码学界的热门研究内容之一。2016年我国国家密码管理局对外发布了中国标准商密算法SM9,随着研究的逐步深入,未来双线性对加密技术一定会在各行各业发挥至关重要的作用。然而就目前而言,双线性对加密技术的计算效率相对于实际应用中的要求仍存在一定的差距。因此不断探索并改进双线性对算法的执行效率是推广双线性对加密技术的重中之重。本文以SM9标准为指导,以降低R-ate双线性对计算复杂度、提高算法的执行效率、实现高效的加密系统为目标,进行了大量的理论分析和实验验证后,所获得的成果如下:1.根据SM9标准中给出的参数,对不同层次的计算进行了详细论述,给出了一套从上到下的R-ate双线性对加密算法的详细计算方法。其中包括扩域下的基本运算、直线函数和最后模幂部分等在内详细的算法推导。2.本文提出了一系列的优化算法来提高R-ate双线性对算法的执行效率,包括基于NAF的加速技术、蒙哥马利域下计算和十二次扩域下的稀疏乘法等优化措施。3.在上述推导出的算法基础上用C语言实现了一套完整的R-ate双线性对计算程序,并且将加密算法移植在基于FPGA的SOC加密系统上。经过测试,本实现在保证准确性的同时可以在0.28S内完成一次加密运算,在执行效率方面有较高的优势。(本文来源于《天津大学》期刊2017-10-01）
孙晓琳[10]（2017）在《计算矩阵函数双线性形式的Krylov子空间算法的误差分析》一文中研究指出矩阵函数双线性形式出现在很多应用问题中,最常用的方法是将其化成一种Riemann-Stieltjes积分的形式,然后可以采用不同类型的求积公式去近似该积分,最常用的就是Gauss类型的求积公式,但是对于该种算法并没有一个较为通用可计算的相对误差估计,以致难以直接判定算法的解的精度或者设计算法的停机准则.本文从Krylov子空间算法的角度对矩阵函数双线性形式的算法进行研究,并给出可靠的后验相对误差,可以用之判定算法的解的精度和作为算法相应的停机准则.本文主要采用Krylov子空间算法来计算矩阵函数的双线性形式.将原有问题拆分成两部分进行计算.首先计算矩阵函数乘向量f(A)v,而后再计算其与向量u的内积即可.对于矩阵函数乘向量,对于足够光滑的函数f(z),我们已有基于Krylov子空间算法的可靠的后验误差估计,现将其推广到矩阵函数的双线性形式上,理论和数值实验均表明,误差展开式的第一项可以作为合理的后验误差估计,因此可以设计为相应可靠的算法的停机准则.对于矩阵函数双线性形式的计算,已有的算法和停机准则是针对特定的形式的,譬如当函数f(t)为双曲线1/t时,其应用最广,已有很多文章针对该类型的矩阵函数的双线性形式进行了算法的研究并有相应的停机准则,本文将给出具体的数值实验,可以验证所给出的停机准则不仅仅适用于双曲线,而且可以适用于更一般的足够光滑的函数.(本文来源于《清华大学》期刊2017-05-01）
双线性算法论文开题报告
（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：
在对国内一款主流排版软件进行使用时发现,对一些幅面较大的图像进行旋转处理时,不仅排版显示速度下降,而且在拼版后进行制版输出时速度也非常慢。通过对排行软件是的旋转和插值方法进行分析,并结合印刷图像的输出要求特点,提出一种改进的排版图像旋转算法。所提出的算法中,抓住余弦变换计算量小、双线性插值仅针对4个邻域像素点进行赋值计算的特点,大大降低图像处理的运算时间。通过选用的排版软件与所提出的算法进行理论比较和仿真实验结果表明:使用余弦变换比使用傅里叶变换处理速度提升近一倍,两种方法的峰值信噪比结果接近30dB。
（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。
双线性算法论文参考文献
[1].李艳华.基于双线性单元的光滑有限元算法研究[D].太原理工大学.2019
[2].李承轩,舒忠.基于双线性插值的印刷图像旋转算法实现[J].现代计算机(专业版).2019
[3].靳柯.基于双线性回归的单细胞测序数据去噪算法研究[D].华中师范大学.2019
[4].秦兴,宋各方.基于双线性卷积神经网络的猪脸识别算法[J].杭州电子科技大学学报(自然科学版).2019
[5].张特.基于双线性配对计算的认证算法实现[D].吉林大学.2018
[6].郝中源.基于FPGA的双线性对密码算法并行架构设计[J].南开大学学报(自然科学版).2018
[7].孙小军.基于双线性概率主成分分析的聚类算法研究[D].云南财经大学.2018
[8].张雅雄,聂先玲.基于遗传算法优化的约束背景双线性分解算法用于改进高效液相色谱灰色分析体系的校正结果[C].中国化学会第14届全国计算(机)化学学术会议暨分子模拟国际论坛会议手册.2017
[9].付柱.R-ate双线性对密码算法的高效实现[D].天津大学.2017
[10].孙晓琳.计算矩阵函数双线性形式的Krylov子空间算法的误差分析[D].清华大学.2017
论文知识图
