导读:本文包含了不定长论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:不定长原管,一维下料,蚁群算法,粒子群算法
不定长论文文献综述
徐平平[1]（2017）在《面向船舶建造的不定长原管一维下料问题研究》一文中研究指出随着中国造船业的进一步发展,船厂对节约生产成本和提高生产效益的重视程度也越来越高。因此,对船舶管材下料进行优化,来降低管材的废料率和余料率,对船厂节约成本和提高生产效益意义重大。在进行优化前,建立合适的数学模型,是管材一维下料问题的基础。一维下料问题的求解算法有许多种,但每种算法都必须根据下料问题的实际情况来设计。为此,本文对几种优化算法进行了改进,用于船厂管材下料问题。为了进一步提高算法的收敛性和寻优能力,基于两种优势算法实现了混合优化算法,本文主要研究内容如下:1)分析了管材购买情况,零件管的规格情况以及余料的再次利用,在此基础上建立了基于余料可回收的不定长原管一维下料问题的数学模型。该模型的目标函数为减少废料和余料的产生。2)提出了几种改进的优化算法。主要包括:(1)为了在匹配过程中进一步提高原料管的利用率,本文设计了一种新的匹配算法,为最佳重整算法;(2)将最佳重整算法应用于零件管的重新排样,形成了改进的局部搜索算法;(3)将改进的局部搜索算法与GA结合,形成IGA;(4)将改进的局部搜索算法与PSO结合,形成IPSO;(5)针对原管不定长问题和蚂蚁路径选择问题,重新设计了原管选择策略和蚂蚁路径选择策略,形成了IACO。实验结果表明:IACO的寻优能力和收敛性能都优于其它算法。3)实现基于蚁群-粒子群算法的混合算法(ACOPSO)。结合IPSO和IACO的优点,设计了一种具有粒子特性的蚂蚁,在每一次迭代时,先使用IACO产生一代路径,再使用IPSO对此路径进行调整,以获得更优的路径。实验结果表明:ACOPSO的收敛性能要明显好于其它算法,且进一步提高了算法的寻优能力。4)算法应用与对比分析。将本文算例数据和经典文献算例数据在应用软件和ACOPSO计算,并将它们的计算结果进行对比分析。实验结果表明:本文提出的ACOPSO的寻优能力最佳,且计算速度也较快,具有较强的算法性能优势。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2017-06-01）
徐平平,郭蕴华[2]（2016）在《基于改进蚁群算法的不定长原管一维下料废料率优化》一文中研究指出针对船厂不定长原管一维下料废料率问题,提出一种改进的蚁群算法,按尽量利用余料和较短管材的原则选取原管,以蚂蚁转移路径和信息素矩阵表示原管和胚料管之间的关联关系,并据此选取胚料管。仿真实验表明,改进蚁群算法比已有算法可以得到更佳的最优解,且能明显降低管材的废料率。(本文来源于《船海工程》期刊2016年01期）
朱隆尹,丁树良,程小扬,蓝立毅[3]（2015）在《不定长CAT引入曝光因子的平均调整信息选题策略研究》一文中研究指出选题策略是CAT关键技术之一,好的选题策略应该能够较好地权衡考生能力估计精度和测验的安全性。从引入曝光因子的选题策略入手,通过调整信息平均的方法提出了引入曝光因子的平均调整信息选题法,实验数据表明新的选题策略能大大增强测验的安全性而不降低能力估计的精度。(本文来源于《心理学探新》期刊2015年01期）
艾国金,甘登文,丁树良,熊建华[4]（2014）在《不定长认知诊断计算机化自适应测验终止规则研究》一文中研究指出目前大多数认知诊断计算机化自适应测验采用定长终止规则,该文提出3种不定长终止规则.通过实验对比,新方法较已有方法具有如下优势:i)能够较好地保障测验精度;ii)大幅降低了人均测验用题数;iii)人均测验用时也有所下降;iv)项目调用均衡性和题库安全性有所增强.(本文来源于《江西师范大学学报(自然科学版)》期刊2014年05期）
刘群群[5]（2011）在《不定长车牌字符分割算法研究》一文中研究指出智能交通系统是近年来国际上最引人注目并且研究发展速度最快的领域之一,而车牌识别系统是随着智能交通系统发展起来的高新技术之一。现在车辆牌照自动识别系统已经广泛的应用于桥梁、路口自动收费、停车场无人管理、违章车辆自动记录等领域。随着经济的发展,私人汽车越来越多,交通事故、违章驾驶等发生次数也在增加。交通安全以及合理管理已经是必不可少的。车牌识别技术作为关键技术之一也将发挥越来越大的作用。车牌识别技术所涉及的领域主要有数字图像处理、计算机视觉、模式识别等。总体上来说,车牌识别技术是图像处理技术和车牌本身特点的有机结合和神经网络等知识的有效运用。车牌识别技术通过对视频流中复杂背景的车辆图像进行处理,定位车牌,分割牌照,最后自动识别出汽车牌照上的字符。所以车牌识别系统主要包括叁个部分——车牌定位、车牌字符分割以及字符识别。车牌定位从背景图中提取出车牌图片,字符分割将提取出来的车牌图片进行处理,分割成单个字符,最后由字符识别部分将单个字符识别。字符分割是车牌识别技术的一个关键的环节,字符分割的好坏直接影响着字符识别结果的好坏。本文在对字符分割传统算法深入研究的基础上提出了不定长字符分割算法,用来分割字符个数不确定的车牌。论文的主要工作有：一、对车牌图像预处理技术,如二值化,倾斜校正等等做了详细的论述和深入研究。二、对于中国车牌字符分割传统算法进行了研究和综述,提出了基于投影的不定长车牌字符分割算法。本文对当前国内车牌字符分割通用到的算法进行了研究,对各种算法的优缺点进行了分析对比。叁、提出了基于连通区域和投影的不定长字符分割算法,实现了国外不定长车牌的有效分割。在对现有的字符分割算法研究并详细了解了各种算法的原理和优缺点的基础上,本文针对国外不定长车牌提出了不定长字符分割算法。算法基于现有的投影算法,并提出一些改进。首先对车牌图片预处理——二值化、图片倾斜纠正、去边框等等,然后根据连通区域法分离出车牌图片的字符区域,最后用垂直投影算法再对水平分割出的图片分别进行垂直方向的分割。(本文来源于《浙江大学》期刊2011-01-05）
孙书咏,马战宝[6]（2010）在《不定长整数乘法的算法研究》一文中研究指出通过对整数乘法的研究给出了基于移位运算和加法运算的不定长整数乘法的算法,根据所提算法给出了基于双链表整数的乘法算法实现的程序设计,计算结果表明,该算法能够提高乘法运算的效率.(本文来源于《西安石油大学学报(自然科学版)》期刊2010年06期）
李慧,张治国[7]（2010）在《不定长RFID标签反碰撞识别算法》一文中研究指出射频识别技术中存在标签冲突问题,通常采用定长标签的反碰撞识别方法来解决。针对不定长标签的反碰撞识别,设计一种对RFID标签进行识别的高效二进制树形反碰撞算法——U-算法。模拟实现的测试与分析结果表明,U-算法具有二进制树形算法的优点,能达到41.67%的系统识别效率。(本文来源于《计算机工程》期刊2010年20期）
朱隆尹,丁树良,王茜娟[8]（2008）在《不定长CAT区分度分层终止规则研究》一文中研究指出该文通过对CAT测验信息量计算公式分析,给出了CAT较好的分层终止规则。实验数据表明,该分层终止规则能大大地提高考试的保密性和测验效率。(本文来源于《心理学探新》期刊2008年04期）
葛方斌,杨林,王建新,臧垒[9]（2008）在《一种不定长特征模式入侵检测模型及仿真分析》一文中研究指出针对定长序列模式在刻画序列特征方面的不足,提出了一种不定长序列特征模式抽取算法,并以此为基础设计了一个新的入侵检测模型。模型引入了状态转移概念并将模式匹配检测和状态转移检测结合在一起,克服了已有模型只专注于单一特征检测的缺陷。实验证实,和单特征检测相比,该模型在保证检测率的同时降低了误报率,并且检测算法的效率也是可接受的。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2008年22期）
文剑冰,王文昊[10]（2008）在《不定长的计算机化自适应分类测验的结束规则之比较研究》一文中研究指出计算机化自适应分类测验(Computerized Adaptive Mastety Test,简称CAMT)是指使用计算机化自适应测验的方法而将被试进行分类的测验。与一般的计算机自适应测验不同的是,分类测验的主要目的不是精确地了解被试能力的具体数值,而是确定被试能力的所处区间。因此,对于不定长(本文来源于《全国教育与心理统计与测量学术年会暨第八届海峡两岸心理与教育测验学术研讨会论文摘要集》期刊2008-11-01）
不定长论文开题报告
（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：
针对船厂不定长原管一维下料废料率问题,提出一种改进的蚁群算法,按尽量利用余料和较短管材的原则选取原管,以蚂蚁转移路径和信息素矩阵表示原管和胚料管之间的关联关系,并据此选取胚料管。仿真实验表明,改进蚁群算法比已有算法可以得到更佳的最优解,且能明显降低管材的废料率。
（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。
不定长论文参考文献
[1].徐平平.面向船舶建造的不定长原管一维下料问题研究[D].武汉理工大学.2017
[2].徐平平,郭蕴华.基于改进蚁群算法的不定长原管一维下料废料率优化[J].船海工程.2016
[3].朱隆尹,丁树良,程小扬,蓝立毅.不定长CAT引入曝光因子的平均调整信息选题策略研究[J].心理学探新.2015
[4].艾国金,甘登文,丁树良,熊建华.不定长认知诊断计算机化自适应测验终止规则研究[J].江西师范大学学报(自然科学版).2014
[5].刘群群.不定长车牌字符分割算法研究[D].浙江大学.2011
[6].孙书咏,马战宝.不定长整数乘法的算法研究[J].西安石油大学学报(自然科学版).2010
[7].李慧,张治国.不定长RFID标签反碰撞识别算法[J].计算机工程.2010
[8].朱隆尹,丁树良,王茜娟.不定长CAT区分度分层终止规则研究[J].心理学探新.2008
[9].葛方斌,杨林,王建新,臧垒.一种不定长特征模式入侵检测模型及仿真分析[J].系统仿真学报.2008
[10].文剑冰,王文昊.不定长的计算机化自适应分类测验的结束规则之比较研究[C].全国教育与心理统计与测量学术年会暨第八届海峡两岸心理与教育测验学术研讨会论文摘要集.2008