导读:本文包含了判别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,信号,土壤,青藏高原,图像,数据挖掘,呼吸。
判别算法论文文献综述
章浩伟,任筱倩,刘颖,娄云重[1]（2019）在《基于深度学习的前列腺癌判别算法研究》一文中研究指出前列腺癌是男性发病率较高的癌症之一,由于其起病隐匿,潜伏时间较长,所以提高早期诊断的准确率,有利于患者健康。磁共振成像作为前列腺癌检测的主要影像手段,将其与深度学习方法相结合,以建立高效的前列腺癌判别模型,为肿瘤预后评估提供重要手段。采集116名前列腺患者的MRT2WI图像,将其分为训练集和测试集,并对其进行图像增强和裁剪,减少周围组织的干扰,同时扩充图像的样本量,然后将其送入搭建好的AlexNet深度学习框架中进行图像特征等的学习。根据学习和训练反馈结果,对网络架构参数等进行优化,以便充分学习前列腺磁共振图像的特征,提高网络模型判别的准确率,经过改进后得到模型训练结果的准确率为0.977。用得到的模型对测试样本进行测试,得到测试准确率为0.967,AUC面积为0.91,可实现对前列腺癌有无的有效判别。(本文来源于《中国生物医学工程学报》期刊2019年04期）
于嘉成,王刚,刘卫东,宁永杰,蒋晗晗[2]（2019）在《矿山设备全生命周期信息集成与工况判别算法研究》一文中研究指出针对矿山设备的全生命周期数据集成和设备大量监测数据信息挖掘问题,提出一种基于矿山物联网平台的设备全生命周期信息集成与工况判别算法。通过基于"逻辑设备-逻辑节点-数据类和数据属性"的分层模型结构完成数据的基本划分,采用松耦合方式完成基于矿山物联网平台的设备的全生命周期数据集成。最后,结合异常检测算法,提出了一种基于状态的设备监测数据判别算法,完成设备的工况判别。试验测试结果表明:结合从矿山物联网平台采集的设备运行检修阶段信息,利用Python语言完成用户接口构建,验证了集成方法的可行性,并以通风机设备为例验证了工况判别算法的有效性。(本文来源于《煤炭科学技术》期刊2019年04期）
孙禾,赵文珍,赵文辉,段振云,支珊[3]（2019）在《基于视觉测量的齿廓图像边缘失真判别算法》一文中研究指出针对齿轮视觉测量过程中因齿廓表面受到污染导致齿廓图像边缘出现光学失真,从而影响齿廓偏差、齿距偏差测量精度问题,提出一种基于视觉测量的齿廓图像边缘失真迭代逼近——临近度判别算法(IAPD).建立渐开线齿廓图像边缘过渡带内像素点法向偏距与像素点极径的映射关系,将复杂的二维图像边缘信号转化为容易处理的一维信号;利用小波去噪算法对信号进行处理,提取齿廓边缘的失真特征;采用变阈值迭代逼近算法分离出齿廓倾斜偏差;采用K-邻近度分类方法自动判别齿廓图像边缘失真的起止位置,为齿距、齿廓偏差测量时进行齿廓图像边缘失真修正提供定位依据.为验证本算法的可靠性,根据相邻同名齿廓真实边缘的相似性,对失真齿廓和无失真齿廓图像提取亚像素边缘,并进行相似性比较,实现基于相似性比较的齿廓图像边缘失真判别算法,以此对IAPD算法的失真区域判别精度进行校验.实验结果表明:本文提出的齿廓图像边缘失真判别算法能够快速自动识别图像失真区域,失真区域边界的径向定位精度可以达到2.5个像素(50μm),能够满足图像边缘失真修正补偿的定位精度要求,可以实现齿轮测量的实时计算.(本文来源于《光子学报》期刊2019年04期）
徐梦琳,韩驰,刘经纬[4]（2019）在《基于二次邻近算法和支持向量机算法的质量判别算法研究》一文中研究指出葡萄酒质量的判别是需要聘请专业的葡萄酒专家来品鉴的,因此必然会消耗大量的人力、物力、财力。通过算法来分析葡萄酒的各个属性指标从而确定其质量是十分必要的。但在研究过程中,发现利用常见的多元统计分析算法判别葡萄酒质量时,无论是白葡萄酒还是红葡萄酒均出现了错误率过高的情况。因此,通过有序多分类逻辑回归算法、二次邻近算法、支持向量机算法对葡萄酒质量判别过程中的瓶颈进行了研究。(本文来源于《现代信息科技》期刊2019年06期）
吴菲,郭汝静[5]（2019）在《一种改进的情感倾向判别算法》一文中研究指出针对现有的特征提取算法的在中文文本分类中的存在准确率不高的问题,提出一种改进的特征值提取算法IG-S和改进权重计算方法TF-IDF-S来构建向量空间来提高分类精度。实验结果表明,该方法取得了比较好的效果。(本文来源于《安阳工学院学报》期刊2019年02期）
刘源,秦军,阳坤,韩孟磊,拉珠[6]（2018）在《3种土壤冻融判别算法在青藏高原的分类精度评价》一文中研究指出本文比较了基于AMSR-E被动微波数据的3种土壤冻融判别算法在青藏高原相关地区的分类精度。3种算法分别是:双指标算法、决策树算法、判别函数算法。本文选取了来自青藏高原那曲、玛曲、阿里3个地区土壤温湿度观测网的地表温度数据,并结合AMSR-E被动亮温数据,对上述算法在以上地区的分类精度分别进行了比较评价。结果表明:不论是白天还是夜间,相较于干旱区微波信号来自深层土壤的难以准确探测,在青藏高原半湿润半干旱区算法可取得相对较好的判别准确率;双指标算法相较于其他2种算法,在观测区具有较高的分类精度,且夜间分类精度高于白天;实测数据存在资料代表性不普遍即网格所包含站点信息量不够的问题,这也是后续工作中提高分类精度值得关注的着手点。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2018年08期）
常津铭[7]（2018）在《一种基于层次聚类的快速楼层判别算法》一文中研究指出在WiFi指纹室内定位中,楼层判别可以有效降低位置指纹搜索空间,提高速度和精度。现如今,大部分的判别楼层的方法是利用特殊的硬件设施,或者特定的传感器组合,这些方法加大了成本,而其他的方法虽然不利用额外的硬件,但是方法的时效性不好,消耗的时间多,效率低下。因此,本文提出了一种改进的使用层次聚类的算法用来提高判别楼层的效率,该方法不需要额外的硬件设施或者传感器,仅仅利用接收到的无线信号强度即可实现楼层判别,同时提高了楼层判别效率和准确率。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2018年08期）
张现伟[8]（2018）在《大数据环境下交通状态判别算法的研究与应用》一文中研究指出随着经济和社会的快速发展,城市道路的拥堵问题日益严重,这不仅增加了人们的出行时间、提高了通勤成本,还造成较大的经济损失。随着智能交通系统的发展,交通状态判别技术可以准确及时地识别道路交通状况,为缓解交通压力、提高交通管理水平提供决策依据。目前,我国大中型城市的路网规模庞大,一个中等城市每天可产生千万级别的过车数据。在海量的交通数据面前,传统的数据挖掘算法受到单机的性能约束,在处理速度等方面无法满足实际需求,大数据环境下的交通状态判别研究成为新的方向。本文研究了数据挖掘技术的经典算法之后,根据交通流理论和交通状态判别需求,对实测的交通流数据进行了冗余属性删除、异常数据剔除、数据规范化等数据预处理操作。在正常的城市秩序下,交通流数据与道路交通状态之间的模型是非常复杂的动力学问题,它具有时变性、非线性等特点,而神经网络较强的自我学习能力可以对模型进行最大程度上的拟合。基于某市智能交通管控平台的实际交通流数据,本文使用单模型建模方法研究了BP神经网络在交通状态判别中的应用。在此基础上,本文结合模糊C均值和BP神经网络理论,设计了基于多模型建模方法的交通状态判别算法。通过对比单模型和多模型两种算法的仿真结果,验证了多模型算法在交通状态判别中的可行性。针对海量交通数据的环境,本文介绍了包括Linux系统、Hadoop平台、Spark平台在内的环境搭建,对MapReduce和Spark两种计算框架的优缺点进行了理论分析。面对大数据环境,本文利用具有强大的分布式计算能力的Hadoop和Spark平台,实现了模糊C均值算法和BP神经网络算法,探究了算法在海量交通数据上的应用以及算法在不同运行环境下的性能,从运行速度方面论证了大数据平台的应用优势。(本文来源于《青岛科技大学》期刊2018-06-05）
武悦[9]（2018）在《基于心电信号对睡眠呼吸暂停综合征判别算法的研究》一文中研究指出睡眠呼吸暂停综合征(Sleep Apnea Syndrome,SAS)是一种常见的睡眠疾病,严重影响着人们的睡眠质量和身体健康。多导睡眠检测仪(PSG)是目前临床上常用的检测睡眠呼吸暂停综合征的方法,却有着检测不舒适且价格昂贵的缺点。心电图机、便携性医疗设备的在当今时代的广泛推广,使得心电信号的采集日趋普及和便捷。已有文献表明心电信号和呼吸信号与睡眠呼吸暂停综合征具有相当高的相关性,呼吸信号的时域和频域特征更能直观反映睡眠呼吸暂停综合征,因而研究单通道心电特征,从单导心电信号中获取呼吸信号用于判别睡眠呼吸暂停综合征具有重要意义。所以本论文从基于心电信号来获取呼吸信号的算法研究和睡眠呼吸暂停综合征的判断两个方面展开研究,以提高判别结果的准确性。在提取呼吸信号特征的研究上,本文采用了基于独立成分分析(Indepent Component Analysis,ICA)的算法来进行盲源分离得到呼吸信号。首先对原始心电信号进行预处理,利用差分阈值法检测出R波位置并进行纠错,然后加窗构造QRS矩阵,利用主成分分析法(Principal Component Analysis,ICA)对QRS矩阵进行中心化和白化,去除数据间的相关性并对数据进行降维。选取贡献率大的六组数据作为ICA处理的对象,插值后最终得到六组相关信号,通过加窗计算窗内窗外功率比,选取比值最大的作为最终提取的呼吸信号特征,相干性计算得出ICA提取出的呼吸信号与原始呼吸信号相干性很高。以此用于下一步对SAS的判别。在进行睡眠呼吸暂停综合征的分类判断的研究上,本文选取了ICA方法获取的呼吸信号频谱特征用于分类,同时选用了HRV时域特征、PCA方法获取的呼吸信号频谱特征两组特征作为对比组。在支持向量机分类时选取了四种核函数:线性核(Linear Kernel)、多项式核(Polynomial Kernel)、Sigmoid核(Sigmoid Kernel)、径向基核函数(RBF)进行分类。最终得到当以ICA方法提取呼吸信号功率功率谱特征,以径向基核函数进行支持向量机分类时效果最好,达到了91.29%的准确度,89.84%的灵敏度,91.75%的F值。本文选用了PhysioNet的Apnea数据库中的心电和呼吸数据,并对比数据库中对“正常呼吸”(N,Normal)或“无序呼吸”(A,Apnea)的标记作为实验最终结果的判定标准。实验结果表明本文采用的算法在提高睡眠呼吸暂停的准确性上具有较好的效果。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-06-01）
苏青松[10]（2018）在《基于测距的无线传感器网络克隆节点判别算法研究》一文中研究指出无线传感器网络是一种智能信息系统,与物联网技术密切相关,可以对数据信息进行采集、传输以及计算处理,是新一代分布式处理系统的有力工具。由于无线感器网络强大的功能和配置,近年来在各个领域中,利用无线传感器网络传递信息的应用逐渐频繁,许多网络安全问题也在信息传递过程中暴露。其中由于传感器节点能量、计算和内存限制以及部署环境的特殊性,缺乏物理保护的传感器节点很容易遭受到对手的攻击和破坏。本文针对敌方利用克隆节点影响无线传感器网络正常运行的问题进行研究。如果某个传感器节点被敌方俘获,敌方通过信息复制等手段创造出克隆节点,并将其重新注入网络,克隆节点通过邻居节点与网络中其他节点形成联系,敌方可以通过逆向分析技术读取网络中的重要信息。本文以传感器节点间距离为基础提出一种克隆节点检测算法,该算法包括四种检测规则。首先,将传感器节点遵循LEACH分簇协议进行分布,在此基础上根据检测规则利用率和检测过程中的能量消耗确定检测半径来划定具体检测范围(组),然后根据克隆节点与真实节点分布在同一组,不同组,同一簇,不同簇的情况制定出不同的检测规则,各种检测规则相互协调,采取撤除具有相同ID节点的措施,阻止克隆节点攻击网络,确保无线传感器网络的安全性和可靠性。通过仿真实验结果表明,相对于传统克隆检测方法,该方法能在提高克隆节点的检测成功率的同时,减少了节点能量消耗和传输开销,对克隆节点的检测研究具有重要的意义。(本文来源于《沈阳航空航天大学》期刊2018-03-05）
判别算法论文开题报告
（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：
针对矿山设备的全生命周期数据集成和设备大量监测数据信息挖掘问题,提出一种基于矿山物联网平台的设备全生命周期信息集成与工况判别算法。通过基于"逻辑设备-逻辑节点-数据类和数据属性"的分层模型结构完成数据的基本划分,采用松耦合方式完成基于矿山物联网平台的设备的全生命周期数据集成。最后,结合异常检测算法,提出了一种基于状态的设备监测数据判别算法,完成设备的工况判别。试验测试结果表明:结合从矿山物联网平台采集的设备运行检修阶段信息,利用Python语言完成用户接口构建,验证了集成方法的可行性,并以通风机设备为例验证了工况判别算法的有效性。
（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。
判别算法论文参考文献
[1].章浩伟,任筱倩,刘颖,娄云重.基于深度学习的前列腺癌判别算法研究[J].中国生物医学工程学报.2019
[2].于嘉成,王刚,刘卫东,宁永杰,蒋晗晗.矿山设备全生命周期信息集成与工况判别算法研究[J].煤炭科学技术.2019
[3].孙禾,赵文珍,赵文辉,段振云,支珊.基于视觉测量的齿廓图像边缘失真判别算法[J].光子学报.2019
[4].徐梦琳,韩驰,刘经纬.基于二次邻近算法和支持向量机算法的质量判别算法研究[J].现代信息科技.2019
[5].吴菲,郭汝静.一种改进的情感倾向判别算法[J].安阳工学院学报.2019
[6].刘源,秦军,阳坤,韩孟磊,拉珠.3种土壤冻融判别算法在青藏高原的分类精度评价[J].地球信息科学学报.2018
[7].常津铭.一种基于层次聚类的快速楼层判别算法[J].计算机产品与流通.2018
[8].张现伟.大数据环境下交通状态判别算法的研究与应用[D].青岛科技大学.2018
[9].武悦.基于心电信号对睡眠呼吸暂停综合征判别算法的研究[D].吉林大学.2018
[10].苏青松.基于测距的无线传感器网络克隆节点判别算法研究[D].沈阳航空航天大学.2018
论文知识图
