导读:本文包含了二维排序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:系数,算法,环糊精,效率,指数,中值,磁共振。
二维排序论文文献综述
黄宁宁[1]（2017）在《动态极端排序集抽样下Morgenstern型二维指数分布参数估计》一文中研究指出在很多情况下,排序集抽样(Rankedset sapling,简称RSS)是一种相对于简单随机抽样(Simple ranked sampling,简称SRS)更加有效的数据收集方式,包含信息量也比SRS多,因此从上世纪开始,RSS这种抽样方式在统计推断方面应用广泛.但是RSS也有它自身的缺点,比如出现排序错误的可能性较大,为了降低排序错误率,emphAl-saleh提出了修正的RSS,即:动态极端排序集抽样(Moving extreme ranκked set sampling,简称MERSS),并在这个抽样方式下研究指数分布的参数λ的极大似然估计(Maximum likelihood estimation,简称MLE)的性质,并给定了 λ的修正极大似然估计的无偏估计的形式.于2007年Al saleh又研究MERSS下二维正态分布的参数估计问题.基于上述的研究,本文讨论Morgenstern型二维指数分布在MERSS这种抽样方式下的研究变量Y的参数λ的估计问题.在之前的研究中,有Chacko研究过Morgenstern型二维指数分布在RSS下的参数估计问题.本文主要研究内容是在MERSS下,Morgenstern型二维指数分布在辅助变量X的参数θ已知的情形下关于研究变量Y的参数λ的估计问题.第一部分介绍前人的研究成果,并详细介绍RSS及MRSS的抽样方法、第二部分为准备工作,主要介绍Morgernstern型二维指数分布的密度函数、研究变量Y在辅助变量X已知时的分布密度函数,给出排序相依变量的均值及方差,并证明研究变量Y的均值为其参数λ的无偏估计.第叁部分主要探究参数θ已知的情况下参数λ的MLE估计及其性质,通过研究参数λ的Fisher信息量说明其极大似然估计效果较好,并证明参数λ的修正MLE是无偏估计.(本文来源于《华中师范大学》期刊2017-05-01）
杨景明,侯宇浩,孙浩,赵志伟[2]（2016）在《采用数量级阈值与二维信息排序策略的NSGA-Ⅱ-DE算法》一文中研究指出为提高算法NSGA-II-DE解决含有复杂Pareto解集优化问题的性能,分析原NSGA-II中拥挤度计算公式和排挤机制的缺陷,并以NSGA-II-DE算法为基本框架,将传统拥挤度排序策略改为包含有角度信息与伪半径的二维信息排序策略.在拥挤度排挤机制中加入数量级阈值的干预,提出改进算法2D-Thr.选取多样度、收敛度和分布度3个评价指标进行量化计算,并与NSGA-II-DE、原NSGA-II、MACPSO进行比较.仿真结果表明,改进算法不仅有效继承了原算法优良的收敛性,而且提高了Pareto前沿的分布度.(本文来源于《控制与决策》期刊2016年09期）
李珍[3]（2014）在《排序集抽样下Morgenstern型二维指数分布刻度参数的估计》一文中研究指出在统计推断中,排序集抽样(RSS)在完美排序的情况下非常有效,但是在不完美排序的情况,即当排序方法昂贵或者不能进行精确排序时,我们可以采用相依变量排序集抽样的方法.即通过对与兴趣变量有一定相关性的容易测量的辅助变量进行测量和排序,这样要比直接对兴趣变量进行测量和排序要方便有效的多.相依变量排序集抽样发展至今应用非常广泛.本文首先介绍了相依变量排序集抽样的概念和抽样过程,以及Morgenstern型二维指数分布的定义和一些重要的结论.其次引入了相依变量排序集抽样方法的研究成果,介绍了Fisher信息量排序集抽样下Morgenstern型二维指数分布刻度参数的最好线性无偏估计.本文的主要部分讨论了相依变量排序集抽样下Morgenstern型二维指数分布刻度参数的极大似然估计,并给出了叁种抽样方式下修正的极大似然估计：平衡的RSS下刻度参数的修正的极大似然估计;不平衡的Fisher信息量RSS下刻度参数的修正的极大似然估计；多阶RSS下刻度参数的修正的极大似然估计.得出在Fisher信息量RSS下得到的修正的极大似然估计不仅比在平衡的排序集抽样条件下得出的修正的极大似然估计有效,更是线性类里最好的无偏估计的结论.本文最后对后续的研究工作作了展望.(本文来源于《华中师范大学》期刊2014-05-01）
蔡志慧[4]（2012）在《二维排序集抽样下Morgenstern型分布中相关系数的估计》一文中研究指出在统计推断中,从分布未知的总体中获取样本通常采用都是简单随机抽样。但是,在某些实际问题中,当采用简单随机抽样比较耗时耗费时,这时可采用排序集抽样。排序集抽样发展至今在参数估计,假设检验和非参数统计推断方面都有不少的结果。二维排序集抽样是由Al-Saleh(2002)作为普通排序集抽样的二维情形引进的。它可以用来处理两样本特征,且相比较二维简单随机抽样具有更高的效率。本文首先介绍了一般排序集抽样的背景和抽样过程,以及国内外对排序集抽样方法的研究现状。其次引入二维排序集抽样概念及抽样步骤,列出了二维排序集抽样下样本密度函数的一些性质。本文的主体部分给出了二维排序集抽样下Morgenstern型二维指数分布中两变量相关系数的无偏估计,分参数λ,θ已知和未知两种情况进行了讨论,并计算了二维排序集抽样与二维简单随机抽样的相对效率,在此基础上,证明了采用二维排序集抽样得到的Morgenstern型分布中两变量相关系数的无偏估计比简单随机抽样效率高。然后讨论了此情形下两变量相关系数的修正的极大似然估计,与简单随机抽样进行了比较,并证明了二维排序集抽样的有效性。本文最后总结了已做工作并展望了后续研究方向。(本文来源于《华中师范大学》期刊2012-05-01）
陈昌国,张明明,刘渝萍[5]（2011）在《二维扩散排序核磁共振谱法研究β-环糊精/萘普生的相互作用》一文中研究指出采用二维扩散排序(DOSY)核磁共振法研究了萘普生与β-环糊精的相互作用,考察了不同包合因素对主客体自扩散系数及平衡常数的影响,并对萘普生与β-环糊精包合反应进行了热力学分析,以揭示萘普生与β-环糊精的包合反应机理。实验结果表明,温度、水含量、溶液pH值、离子强度等对客体萘普生的自扩散系数影响较大,但对主体环糊精自扩散系数的影响甚微;以上参数的增加均会使得平衡常数增大,有利于包合反应的进行,且在pH 9.0时包合作用最强;热力学参数进一步表明萘普生与环糊精的包合反应为自发吸热的熵驱动过程,主要作用为疏水力。(本文来源于《分析测试学报》期刊2011年09期）
具海月,杨立,程流泉,蔡祖龙[6]（2011）在《比较相位排序自动门控窗选择及同时多重容积算法双呼吸导航门控与屏气二维双反转恢复快速自旋回波黑血心脏MR序列的成像质量》一文中研究指出目的探讨分别采用相位排序自动门控窗选择(PAWS)及同时多重容积(SMV)算法双呼吸导航门控与屏气二维双反转恢复快速自旋回波(2DNAV DIR FSE,2DBH DIR FSE)黑血心脏MR序列的图像质量,评价前者的临床应用可行性及价值。方法对15名健康成年志愿者分别进行2DNAV DIR FSE及2DBH DIR FSE黑血MR心脏成像,对比评价两个序列对应层面的图像质量(定性评价及定量分析)。结果 2名医师评估2DNAV DIR FSE序列图像质量的一致性较好(Kappa=0.573,P<0.01);2名医师对2DNAV DIR FSE序列相对诊断可信性主观评分显着相关(r=0.733,P<0.01)。2DNAV DIR FSE序列各层面图像左心室心肌、心腔信噪比及左心室心肌/心腔对比噪声比均低于2DBH DIRFSE序列(t=-15.847、-18.399、-14.824,P均<0.05)。结论采用PAWS及SMV算法的2DNAV DIR FSE黑血MR序列对于屏气配合差的患者优势明显,但对屏气配合良好者不宜作为首选。(本文来源于《中国医学影像技术》期刊2011年07期）
范婧[7]（2011）在《海量二维表数据的排序问题研究》一文中研究指出信息时代带给人们的影响是震撼的,数据作为信息最主要的表现形式之一,无论在广度还是深度上都已经深刻渗透到我们的生活中,研究表明,全球数据量以年均80%的速度持续增长,数据时代已经悄然来到。现在,海量数据存储已经有了较好的解决方案并已实现,而且网络存储正在走向平民化,SUN,惠普,博科等公司都提供完善的策略,高性能的设备支持大容量存储。但是,面对爆炸性增长的数据,如何沙里淘金呢?这一问题,即海量数据的搜索和处理正在研究阶段。数据挖掘,分布式计算,云计算等技术都是基于海量数据处理这一大背景的。数据挖掘的发展将数据坟墓转换成知识金块,并广泛应用于金融、零售业、电信、科学探索等；云计算概念的提出无疑具有时代意义,它将丰厚的资源组织起来提供强大的计算能力和服务。若要发挥他们的魔力,高性能算法无疑是重要的技术基础,但是一些传统技术在庞大的数据规模下,性能并不能令人满意,如何设计适用海量数据的算法是至关重要的。现在,设备的价格随着硬件的发展大幅下降,空间不再是瓶颈,时间效率日益成为最关注的焦点。在海量数据处理中,面向离散数据的二维表排序是一个基础操作,若先对二维表排序,将大大提高后续数据处理效率,而且许多复杂问题的解决最终都归为二维表排序,二维表排序在数据挖掘、机器学习、数据库、粗糙集等领域均有广泛应用。本文在深入分析了现有二维表排序算法后,针对海量数据对算法效率要求高这一问题,将二维表快速排序算法进行改进,并在空间换时间的思想下提出基于Hash的二维表排序算法,最后将其扩展到云计算模型下的海量二维表数据处理。该算法深化了粗糙集的等价类划分思想,将有序等价类推广到二维表排序上,并利用划分块之间的独立性实现云模型下的并行计算,随着划分的层层细化,并行度增加,大大提高了效率,在海量数据集上的优势尤为明显。本文设计的基于云计算模型的二维表排序方法将数据分割、各节点计算任务的分派及排序流程中的有序等价类划分结合在一起,减少了工作开销,此模型查询数据的效率非常高,可用于云平台下以查询为主的高性能应用程序。(本文来源于《浙江师范大学》期刊2011-06-02）
顾强,朱丽丽,郭鸣明,王晓亮,孙平川[8]（2010）在《利用二维扩散排序核磁共振谱研究金纳米粒子表面的配体交换》一文中研究指出金纳米粒子(GNPs)的潜在应用范围已经覆盖了包括催化、生物医学、光电以及材料学等多个领域[1-4]。然而,由于GNPs拥有较高的表面能而容易发生不可逆的聚集,所以人们使用各种有机配体把GNPs保护起来。因此,GNPs的很多性质其实是由配体的性(本文来源于《第十六届全国波谱学学术会议论文摘要集》期刊2010-11-24）
罗海波,史泽林,惠颖,周广超[9]（2008）在《基于多级分组排序网络的实时大窗口二维中值滤波器设计》一文中研究指出二维中值滤波器是先进视频跟踪器设计的一项重要内容,对提高红外成像跟踪器的预处理性能有重要意义,大窗口中值滤波器的设计是实时图像处理滤波器族中最为复杂的技术之一。针对窗口尺寸大于3×3的实时中值滤波器设计问题,介绍了一种基于FPGA实现大窗口实时二维中值滤波器的设计方法。通过叁级分组排序网络逐渐缩小中值的分布范围,将问题化简为9点中值求解。设计了专用并行流水线结构,实现了5×5二维实时中值滤波器。实验结果表明,滤波器占用资源少,数据吞吐率高,时延小,可进行本位运算,综合指标较高。该方法可推广到诸如7×7,9×9等更大窗口的二维中值滤波器设计中。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2008年05期）
兰继斌,曹丽娟,林健[10]（2007）在《基于二维优先度的区间数排序方法》一文中研究指出基于实数大小比较的方法,提出了区间数二维优先度及序关系的定义,给出了简单的优先度计算公式,并证明了相关性质.与已发表的文献中的可能度和相对优势度公式进行了比较,说明了该计算公式具有一定的合理性与直观性.通过一个算例,验证了该定义的实用性.(本文来源于《重庆工学院学报(自然科学版)》期刊2007年10期）
二维排序论文开题报告
（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：
为提高算法NSGA-II-DE解决含有复杂Pareto解集优化问题的性能,分析原NSGA-II中拥挤度计算公式和排挤机制的缺陷,并以NSGA-II-DE算法为基本框架,将传统拥挤度排序策略改为包含有角度信息与伪半径的二维信息排序策略.在拥挤度排挤机制中加入数量级阈值的干预,提出改进算法2D-Thr.选取多样度、收敛度和分布度3个评价指标进行量化计算,并与NSGA-II-DE、原NSGA-II、MACPSO进行比较.仿真结果表明,改进算法不仅有效继承了原算法优良的收敛性,而且提高了Pareto前沿的分布度.
（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。
二维排序论文参考文献
[1].黄宁宁.动态极端排序集抽样下Morgenstern型二维指数分布参数估计[D].华中师范大学.2017
[2].杨景明,侯宇浩,孙浩,赵志伟.采用数量级阈值与二维信息排序策略的NSGA-Ⅱ-DE算法[J].控制与决策.2016
[3].李珍.排序集抽样下Morgenstern型二维指数分布刻度参数的估计[D].华中师范大学.2014
[4].蔡志慧.二维排序集抽样下Morgenstern型分布中相关系数的估计[D].华中师范大学.2012
[5].陈昌国,张明明,刘渝萍.二维扩散排序核磁共振谱法研究β-环糊精/萘普生的相互作用[J].分析测试学报.2011
[6].具海月,杨立,程流泉,蔡祖龙.比较相位排序自动门控窗选择及同时多重容积算法双呼吸导航门控与屏气二维双反转恢复快速自旋回波黑血心脏MR序列的成像质量[J].中国医学影像技术.2011
[7].范婧.海量二维表数据的排序问题研究[D].浙江师范大学.2011
[8].顾强,朱丽丽,郭鸣明,王晓亮,孙平川.利用二维扩散排序核磁共振谱研究金纳米粒子表面的配体交换[C].第十六届全国波谱学学术会议论文摘要集.2010
[9].罗海波,史泽林,惠颖,周广超.基于多级分组排序网络的实时大窗口二维中值滤波器设计[J].红外与激光工程.2008
[10].兰继斌,曹丽娟,林健.基于二维优先度的区间数排序方法[J].重庆工学院学报(自然科学版).2007
论文知识图
