导读:本文包含了目标分类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:目标,垃圾,向量,任县,多普勒,垃圾处理,生活垃圾。
目标分类论文文献综述
张玲,陈路路,梁进科,仉树军[1]（2020）在《一种基于支持向量机的雷达多目标分类方法》一文中研究指出针对小样本条件下雷达目标分类精度低的问题,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的雷达目标分类方法。通过雷达目标特征的提取、选择和分类器的设计,实现了目标的多分类,且提高了目标分类精度。实验结果表明,基于二维特征的分类器可实现多目标的高精度分类,且平均分类精度均优于85%。(本文来源于《无线电工程》期刊2020年01期）
张宇轩,胡士强[2]（2019）在《基于多属性分类的雷达目标跟踪算法》一文中研究指出传统目标跟踪算法无法有效利用目标的属性信息,而已有的基于PN学习的雷达目标跟踪算法获取目标属性信息过少,在杂波更为复杂的实际环境中仍然存在滤波能力不足的情形。针对这一问题,提出基于SVM多属性分类器的目标跟踪滤波算法。该算法在原有的PN学习算法基础上,扩宽了系统获取雷达数据信息的维度。这些数据更好地反映了目标和杂波的特征,使得雷达识别杂波的能力增强。仿真实验表明:该算法在强杂波环境下有效地提升了目标跟踪的精度。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年12期）
李江,冯存前,王义哲,许旭光[3]（2019）在《基于AlexNet-BiLSTM网络的锥体目标微动分类》一文中研究指出针对典型弹道锥体目标分类需构造、提取人工特征而缺乏通用性及智能性的问题,提出一种利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的网络模型,对弹道锥体目标的微动时频图实现智能分类的方法。首先,分析弹道锥体目标的微多普勒特征,得出不同微动形式的微多普勒频率;然后,利用AlexNet网络的图像特征提取能力与BiLSTM网络的时序特征提取能力构造AlexNet-BiLSTM网络模型,并通过模拟雷达回波生成的时频图数据集对网络进行训练、调试;最后,仿真结果表明该网络能实现弹道锥体目标的智能微动分类,验证了该网络的有效性及鲁棒性。(本文来源于《信号处理》期刊2019年11期）
李明哲[4]（2019）在《哈尔滨环环相扣加快推进垃圾分类》一文中研究指出黑龙江省哈尔滨市所有居住区将在12月底前全面启动生活垃圾分类，时间已进入倒计时。当前，哈尔滨市正在生活垃圾的分类投放、运输、处置等环节采取多项措施，加快推进生活垃圾分类体系建设。试点、非试点小区共同行动记者来到哈尔滨工程大学第四生活小区。(本文来源于《中国环境报》期刊2019-11-25）
廖城妹[5]（2019）在《高中地理教学目标分类设计探讨——以“大气的受热过程”为例》一文中研究指出教学目标是教学活动的起点和归宿,而枯燥难懂的理论成为教师科学设计教学目标途中的"拦路虎"。笔者结合相关理论和实践,明晰教学目标设计的一般过程,旨在丰富地理教学目标设计案例的同时,促进教师的专业化发展。(本文来源于《科教文汇(中旬刊)》期刊2019年11期）
寇旗旗,程德强,于文洁,李化玉[6]（2019）在《融合CLBP和局部几何特征的纹理目标分类》一文中研究指出针对基于LBP的许多改进方法需要提前训练,对旋转和照明变化鲁棒性较差的特点,本文通过融合CLBP和图像表面的局部几何不变特征提出了一种新的纹理分类方法。该算法首先计算图像表面的局部几何不变特征,然后对其进行量化和编码。其次,再将编码结果与CLBP直方图进行融合。本文提出的算法能够同时提取图像的宏观和微观特征,且具有不明显增加特征维度,无需提前训练,对图像的旋转和光照变化保持不变的特点。在两个标准纹理数据库上进行实验验证,结果表明,本文算法与其它算法相比在分类精度和鲁棒性上都有明显的提高。(本文来源于《光电工程》期刊2019年11期）
袁俊娥[7]（2019）在《布鲁姆教育目标分类理论对大学英语课程思政的启示》一文中研究指出作为叁全育人的途径之一,课程思政需要理论指导。布鲁姆教育目标分类理论修订版对认知过程六个层级的划分为思政教学目标的制定提供了理论和实践依据。本文从厘清课程思政教学思路、改善教学设计及评价学习效果方面分析探讨了该理论对大学英语课程思政的启示。(本文来源于《职业》期刊2019年32期）
兰云[8]（2019）在《从“要我分类”到“我要分类”》一文中研究指出许多城市都难以推行的生活垃圾分类，在河北省任县一些农村已经实行一年多了，村民们对生活垃圾早已形成分类处理的习惯。运行一年来，乡村生活垃圾得到有效治理，村容村貌大幅提升，基本实现农村垃圾“源头减量化、收集分类化、过程无害化、处理资源化”的目标。由于成效明显(本文来源于《中国改革报》期刊2019-11-15）
刘树吉[9]（2019）在《结合线性与非线性特征提取与分类的SAR图像目标识别》一文中研究指出针对合成孔径雷达(SAR)目标识别问题,提出一种结合线性,非线性特征提取和分类器的方法。采用PCA和KPCA分别提取原始SAR图像的特征矢量。在此基础上,分别利用稀疏表示(SRC)和核稀疏表示(KSRC)对两类特征进行分类。通过线性,非线性特征,分类器的结合,可以更好地考察SAR图像的内部数据结构以及测试样本与训练样本的对应关系。实验中,基于MSTAR数据集进行性能测试,结果表明提出方法的有效性。(本文来源于《电子设计工程》期刊2019年21期）
何玉华[10]（2019）在《基于布鲁姆教育目标分类的以学生为中心的《毛皮动物饲养学》教学设计与实施工作坊》一文中研究指出文章以《毛皮动物饲养学》为例,提出了从教到学——以学生为中心的教学模式转变,分析了传统教育存在的问题和现象,介绍了以学生为中心的基本原则,采用吸引提高参与度、让学生开展自主探究、通过解释让学生能够理解、用详细说明(迁移)使学生在换个场景后依旧会、翻转课堂等教学方法,强调课程教学实施和建立有效的反馈机制的重要性,提出评价策略——评价量规(Rrubric)结构的一维模式和利克特(Liket)模式,最终教学设计通过可视化成果——海报嘉年华的形式展示出来。(本文来源于《贵州畜牧兽医》期刊2019年05期）
目标分类论文开题报告
（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：
传统目标跟踪算法无法有效利用目标的属性信息,而已有的基于PN学习的雷达目标跟踪算法获取目标属性信息过少,在杂波更为复杂的实际环境中仍然存在滤波能力不足的情形。针对这一问题,提出基于SVM多属性分类器的目标跟踪滤波算法。该算法在原有的PN学习算法基础上,扩宽了系统获取雷达数据信息的维度。这些数据更好地反映了目标和杂波的特征,使得雷达识别杂波的能力增强。仿真实验表明:该算法在强杂波环境下有效地提升了目标跟踪的精度。
（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。
目标分类论文参考文献
[1].张玲,陈路路,梁进科,仉树军.一种基于支持向量机的雷达多目标分类方法[J].无线电工程.2020
[2].张宇轩,胡士强.基于多属性分类的雷达目标跟踪算法[J].传感器与微系统.2019
[3].李江,冯存前,王义哲,许旭光.基于AlexNet-BiLSTM网络的锥体目标微动分类[J].信号处理.2019
[4].李明哲.哈尔滨环环相扣加快推进垃圾分类[N].中国环境报.2019
[5].廖城妹.高中地理教学目标分类设计探讨——以“大气的受热过程”为例[J].科教文汇(中旬刊).2019
[6].寇旗旗,程德强,于文洁,李化玉.融合CLBP和局部几何特征的纹理目标分类[J].光电工程.2019
[7].袁俊娥.布鲁姆教育目标分类理论对大学英语课程思政的启示[J].职业.2019
[8].兰云.从“要我分类”到“我要分类”[N].中国改革报.2019
[9].刘树吉.结合线性与非线性特征提取与分类的SAR图像目标识别[J].电子设计工程.2019
[10].何玉华.基于布鲁姆教育目标分类的以学生为中心的《毛皮动物饲养学》教学设计与实施工作坊[J].贵州畜牧兽医.2019
论文知识图
