导读:本文包含了模型检测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,卵巢,目标,布朗,深度,自动机,附睾。
模型检测论文文献综述
吕苗苗,孙建明[1]（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）
赵文芝,夏志明[2]（2019）在《线性模型中基于加权残差的渐进变点检测》一文中研究指出本文研究线性模型中渐变变点的检验问题.首先,提出了基于加权残差部分和Weighted-CUSUM的检验统计量.其次,证明了原假设下检验统计量依分布收敛于标准布朗桥,备择假设下检验统计量依分布收敛于带有漂移项的布朗桥,并给出检验相合性的条件.最后,模拟结果表明所提方法是可行的.(本文来源于《工程数学学报》期刊2019年06期）
连超,李华,刘亚,韩家茂,阮宏玮[3]（2019）在《一种基于DBN-LR集成学习的异常检测模型》一文中研究指出目前企业所面临的运维环境往往是复杂系统的整合,因此,对多种数据源进行有效综合分析和异常检测,做到故障规避、及时止损,是企业在数字化转型道路上的关键.本文在分析云环境异常检测特点的基础上,提出了一种基于深度置信网络集成学习的异常检测模型.该模型解决了运维数据集正负样本不平衡问题,同时利用深度置信网络良好的特征提取功能,对多源时序KPI数据进行有效降维,并结合逻辑回归和受限玻尔兹曼机实现了异常检测,单个弱分类器对异常的识别率在99%以上.将多个弱分类器进行多数投票集成,提高了模型整体的泛化性,使异常检测模型的平均准确率达到了98. 35%.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年12期）
王婷,苏琪,陈铁明[4]（2019）在《结合关注事件的时间自动机语言包含模型检测》一文中研究指出时间自动机是实时系统形式化建模和验证的主要手段,能够对系统各个组件能否正确交互及通信进行验证.系统模型和待验证属性都用时间自动机表示,时间自动机语言包含模型检测方法能够验证系统模型是否满足带有时间要求的属性.目前相关工作中没有完善的能够应用于实际的语言包含检测方法,因为该方法要求系统模型和验证属性具有相同的事件集合,但在实际问题中,系统模型往往包含大量事件,而属性模型一般只关注少数的事件.因此,本文改进了已有的时间自动机语言包含算法,使其在运行时只需考虑关注事件,并总结了时间自动机描述的常用属性模式,以帮助用户更好地建模.此外,本文将该方法用于一个水位控制系统的建模和验证,得出了有效结论.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年12期）
许永恩,马汉杰,冯杰,程萍,杨芷婷[5]（2019）在《基于改进边缘检测的视觉注意计算模型》一文中研究指出本文主要针对传统Itti视觉注意计算模型,引入边缘特征信息,优化视觉注意计算模型.在引入边缘特征信息的过程中,本文对Canny边缘检测算法进行改进:以改进后的双边滤波算法代替高斯滤波从而更好的保持边缘,借鉴Sobel算子从4个方向计算梯度幅值来代替原方法中的从2个方向来计算的过程,利用改进的OTSU算法选取双阈值代替手动设置阈值,从而降低图像分割时的误检、漏检现象.在实验中,我们发现,该方法相较于建立在普通Canny算法基础上的Itti视觉注意计算模型,对显着区域的提取效果上有很大的提高.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年12期）
张晓东,张力飞,陈关州,朱坤[6]（2019）在《基于深度学习的遥感影像地物目标检测和轮廓提取一体化模型》一文中研究指出随着遥感影像的分辨率不断提升,基于可见光遥感影像地物目标检测和轮廓提取的研究越来越受到关注。基于深度学习的方法提出一个利用遥感影像进行地物目标检测和轮廓提取的一体化模型,旨在解决遥感影像地物目标检测和轮廓提取中繁复的手工标注和传统算法效果不佳的难题。以船舶为研究对象,在HRSC2016遥感数据集上进行验证,单类目标检测精度可以达到79.50%,4类目标检测精度为63.45%,轮廓提取精度可以达到97.40%。结果证明,提出的模型可以实现基于遥感影像的自动化、智能化的船舶目标轮廓提取。(本文来源于《测绘地理信息》期刊2019年06期）
林林,鞠明秀,乔志伟,佟锐,王纯雁[7]（2019）在《HE4、CA125与ROMA模型联合检测诊断卵巢上皮性癌价值研究》一文中研究指出目的探讨血清人附睾蛋白4(HE4)、糖链多肽抗原125(CA125)、卵巢恶性肿瘤风险模型(ROMA)在卵巢上皮性癌诊断中的价值。方法回顾性分析2016年9月至2017年8月在辽宁省肿瘤医院住院的卵巢肿瘤患者247例(包括卵巢上皮性癌139例,卵巢交界性上皮性肿瘤18例,卵巢良性肿瘤90例)及子宫肌瘤患者39例的临床病理资料,检测术前血清CA125及HE4水平,计算ROMA值,分析CA125、HE4及ROMA值与临床病理参数的关系,计算诊断评价指标,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC)。结果卵巢上皮性癌组HE4阳性率绝经前后均明显高于其他组,差异有统计学意义(P<0.05);CA125阳性率绝经后明显高于其他组,差异有统计学意义(P<0.05);绝经前差异无统计学意义(P>0.05);ROMA阳性率绝经前后差异无统计学意义(P>0.05)。敏感度比较:CA125高于HE4及ROMA;特异度比较:HE4高于CA125和ROMA;正确诊断指数比较:ROMA高于HE4和CA125。结论 HE4联合CA125及ROMA模型对卵巢上皮性癌的诊断价值优于HE4、CA125单项检测。(本文来源于《中国实用妇科与产科杂志》期刊2019年12期）
张乾,杨玉成,肖永菲,王林[8]（2019）在《记忆随机平均背景差模型在目标检测中的应用》一文中研究指出为解决经典背景差方法在运动目标检测过程中由于目标短时间滞留导致漏检问题,提出一种记忆随机平均背景差模型的背景建模方法。在记忆随机平均背景差中,将视频中首帧划分为块,计算连续两帧之差作为初始背景,从当前帧往前随机选择一定帧的均值作为背景,通过当前帧减去背景即可得到运动目标。经在国际公开数据集(SBI)上进行大量实验,验证了设计的精准性和有效性。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年23期）
明瑞卿[9]（2019）在《10kV冷缩电缆头典型局部放电故障模型的高频脉冲电流检测分析》一文中研究指出本文建立了10kV冷缩电缆头施工缺陷典型模型,利用高频脉冲电流检测方法对10kV冷缩电缆头进行局放检测。得出施工缺陷典型模型局部放电谱图、最大放电幅值与电压的关系、放电频率与电压关系的结论,对10kV冷缩电缆头状态检测提供理论依据。1.引言电缆接头作为电缆线路重要的部件,是电缆安全稳定运行的薄弱环节。据统计,佛山供电局近叁年10kV电缆中间头故障占10kV电缆接头故障的95%;10kV电缆终端头故障占10kV电缆接头故障(本文来源于《电子世界》期刊2019年22期）
杨劲业,王昕,郑益慧,李立学[10]（2019）在《基于ViBe检测的输电线路防外力破坏预警模型》一文中研究指出根据近年电网的数据统计,机械车辆碰线、漂浮物缠绕和人为破坏等外力因素已成为输电线路跳闸事故的主要原因。为了有效应对此类故障隐患,设计构建BP神经网络输电线路防外力破坏预警模型,对安装于线路终端实时获取的监测图像进行预警等级分类。考虑输电线路通道内危险物通常为移动目标,本文对常用目标识别方法支持向量机(SVM)分类器引入ViBe移动侦测算法确定目标区域,提高模型的图像识别速度以满足线路预警的实时性要求。为解决传统危险预警判断依据单一导致准确率不高的问题,提出将危险物大小、危险物类型、目标最大作业高度和输电线路电压等级共同作为BP网络模型输入,通过引入多个影响因子提高模型可靠性。收集各地区电力公司发布的输电线路外力破坏案例数据作为训练样本,利用tensorflow建立输电线路防外力破坏BP神经网络预警模型,通过现场图片试验验证,方法预警准确,具有很高的应用价值。(本文来源于《电气自动化》期刊2019年06期）
模型检测论文开题报告
（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：
本文研究线性模型中渐变变点的检验问题.首先,提出了基于加权残差部分和Weighted-CUSUM的检验统计量.其次,证明了原假设下检验统计量依分布收敛于标准布朗桥,备择假设下检验统计量依分布收敛于带有漂移项的布朗桥,并给出检验相合性的条件.最后,模拟结果表明所提方法是可行的.
（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。
模型检测论文参考文献
[1].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
[2].赵文芝,夏志明.线性模型中基于加权残差的渐进变点检测[J].工程数学学报.2019
[3].连超,李华,刘亚,韩家茂,阮宏玮.一种基于DBN-LR集成学习的异常检测模型[J].小型微型计算机系统.2019
[4].王婷,苏琪,陈铁明.结合关注事件的时间自动机语言包含模型检测[J].小型微型计算机系统.2019
[5].许永恩,马汉杰,冯杰,程萍,杨芷婷.基于改进边缘检测的视觉注意计算模型[J].计算机系统应用.2019
[6].张晓东,张力飞,陈关州,朱坤.基于深度学习的遥感影像地物目标检测和轮廓提取一体化模型[J].测绘地理信息.2019
[7].林林,鞠明秀,乔志伟,佟锐,王纯雁.HE4、CA125与ROMA模型联合检测诊断卵巢上皮性癌价值研究[J].中国实用妇科与产科杂志.2019
[8].张乾,杨玉成,肖永菲,王林.记忆随机平均背景差模型在目标检测中的应用[J].现代电子技术.2019
[9].明瑞卿.10kV冷缩电缆头典型局部放电故障模型的高频脉冲电流检测分析[J].电子世界.2019
[10].杨劲业,王昕,郑益慧,李立学.基于ViBe检测的输电线路防外力破坏预警模型[J].电气自动化.2019
论文知识图
