导读:本文包含了目标属性论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:目标跟踪,支持向量机,PN学习
目标属性论文文献综述
张宇轩,胡士强[1]（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）
官云飞,郑芙蓉[2]（2019）在《梯级水库多目标优化调度多属性决策研究》一文中研究指出为客观全面评价梯级水库多目标优化调度方案的合理性,需对多目标优化调度非劣方案集进行多属性决策,以便获得最佳均衡方案。文章首先构建了梯级水库多目标优化调度多属性决策指标集,并采用基于权重的投影寻踪模型对非劣方案集进行多属性决策,以此应用于汀江流域棉花滩-青溪梯级水库。实例研究表明该决策模型合理可行,决策结果能够充分发挥流域水资源综合效益,促进流域梯级水资源更合理健康地利用。(本文来源于《水利规划与设计》期刊2019年11期）
刘强,邢恺,严官林,潘晏清[3]（2019）在《使用随机矩阵描述激光雷达目标空间扩展属性的贝叶斯估计方法》一文中研究指出在机器人和智能驾驶领域,随着传感器分辨率的提高,对目标空间扩展属性的估计变得日益重要。本文使用随机矩阵方法描述了激光雷达目标的空间扩展属性,在贝叶斯框架下,获得了目标状态和空间扩展属性的联合递推估计。实验表明,估计的状态和空间属性对量测的剧烈波动产生了较好的平滑和位置补偿效果。(本文来源于《2019中国汽车工程学会年会论文集（1）》期刊2019-10-22）
陈亚亚,孟朝晖[4]（2019）在《基于目标检测算法的FashionAI服装属性识别》一文中研究指出随着网络上服装图片数量的快速增长,对于大量的服装进行分类的需求与日俱增.传统的使用手工进行服装图像的语义属性标注并不能完全的表达服装图像中的丰富信息,并且传统的手工设计的特征已经不能满足现实的精度和速度的需求.近年来,深度学习已经应用到计算机视觉方方面面,为基于深度学习的服装分类识别技术奠定了坚实的基础.本文根据已有的数据集DeepFashion构建了叁个新的子数据集,进行分类训练的deep fashionkid数据集和进行Faster R-CNN训练的deepfashionVoc数据集和进行Mask R-CNN训练的deepfashion Mask数据集.使用deepfashionkid数据集在VGG16上进行预训练得到clothNet模型,进而改进Faster R-CNN的损失函数.并且各自对比了这两种算法使用clothNet预训练的模型与不使用的区别.另外,本文了采用一种新的类似嫁接学习的预训练策略.实验表明,这些训练技巧对于检测精度的提高具有一定的帮助.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年08期）
刘磊,胡非[5]（2019）在《基于多属性决策的区域大气复合污染多目标优化控制方法研究》一文中研究指出大气复合污染是我国目前面临的主要大气环境问题。科学减排对大气复合污染形成起主要作用的一次污染物和二次污染的前体物,是治理大气复合污染的有效手段。本文提出了一种新的区域大气复合污染多目标优化模型,并结合多目标进化算法和基于决策者偏好的多属性决策技术,寻找治理大气污染的最优控制策略。与传统的单目标优化控制技术相比,本文提出的方法在保证环境达标的前提下,同时兼顾治理成本和行业可持续性发展这两种在一定程度上互斥的目标,并融入了决策者从当地实际情况出发对目标重要性的权衡,更加符合管理实践的需求,可为科学治理区域大气复合污染提供借鉴。(本文来源于《气候与环境研究》期刊2019年04期）
张婷,蔡德饶[6]（2019）在《基于属性散射中心匹配的噪声稳健SAR目标识别方法》一文中研究指出提出基于属性散射中心匹配的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。首先采用稀疏表示方法提取SAR图像的目标属性散射中心。然后,基于Hungarian算法构建测试样本散射中心集与对应模板散射中心集的一一对应关系。通过评价匹配对的属性差异以及可能存在的虚警和漏警,得到两组属性散射中心集的相似度。最后,根据最大相似度的原则判定测试样本的目标类别。基于稀疏表示的属性散射中心提取方法对噪声具有很好的稳健性。同时,作为目标的局部描述子,属性散射中心可以有效感知噪声干扰带来的局部变化。因此,本文算法可以有效提高SAR目标识别算法对噪声干扰的稳健性。为了验证提出方法的有效性,基于MSTAR公开数据集进行了目标识别实验。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2019年06期）
龙柄翰,徐伟华,张晓燕[7]（2019）在《不协调目标信息系统中基于改进差别信息树的分布属性约简》一文中研究指出在信息系统不协调的背景下,文中研究了如何有效地求解分布属性约简的问题。利用分布协调集的判定定理,提出了一种在不协调目标信息系统背景下进行分布属性约简的新方法。受到差别矩阵和差别信息树的启发,在该方法中构造了一种利用改进的差别信息树进行分布属性约简的算法。该信息树实现了对差别矩阵中的非空元素以及冗余信息的压缩储存,极大简化了时间复杂度及空间复杂度。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S1期）
郭圆圆[8]（2019）在《基于区间直觉模糊多属性决策的动态融合目标威胁评估研究》一文中研究指出目标威胁评估是实现现代战场辅助决策的重要组成部分,是科学合理地完成火力分配的前提和关键,其本质上是多属性决策在实际问题中的应用。在目标威胁评估过程中,一方面由于决策者认知和能力有限,往往很难准确地描述决策信息的模糊不确定性。另一方面,由于战场目标往往具有动态性,传统基于单一时刻数据的目标威胁评估方法难以体现目标态势信息的动态变化。因此,需要研究一种能够包含多个时刻目标信息的威胁评估方法。为此,本论文依托陆装预研项目,将目标威胁评估问题转化为动态多属性决策问题,重点研究了区间直觉模糊条件下幂加权几何平均算子的集结方法和权值求解(属性权值的生成问题、时间权值的设定问题)。主要工作如下:(1)幂加权几何平均算子的集结方法研究。针对集结算子在处理动态多属性决策问题时,决策信息的模糊特性难以刻画,及现有加权平均算子未考虑集结数据间的相互关系、决策结果精度不高等不足,提出了一种动态区间直觉模糊幂加权几何平均算子。该算子在区间直觉模糊条件下,利用幂加权几何平均算子的非线性特性将集结数据之间相互关系联系起来,并给出了该算子的相关数学证明。仿真实例表明,该算子可以有效地描述决策信息的模糊特性,同时由于在模糊信息的处理过程中考虑了数据之间的相互关系,提高了决策信息的可利用程度。(2)区间直觉模糊属性权值的生成问题研究。针对属性权值未知的动态多属性决策问题,提出了一种基于区间直觉模糊距离的离差最大化属性权值算法。通过数据间的区间直觉模糊距离利用离差最大化的思想建立了一个属性权重求解模型,通过输入各个时刻的决策数据,可以得到相应时刻的属性权值。仿真实例表明,该算法提高了属性权值设置的合理性和精度。由于该权值是基于目标信息的区间直觉模糊距离通过分析单个属性数据与整体数据的偏差客观给出,因此,相比于主观权重的设置更加符合实际情况,减少了属性权值设置的不合理性。(3)动态多属性决策问题中时间权值的设定问题研究。针对时间权值未知的动态多属性决策问题,提出了一种基于时序偏好的相似度TOPSIS时间权值算法。首先在“时间度”的基础上通过引入决策者的时序偏好,然后结合时序信息本身的相似度,利用信息熵和逼近理想解的思想建立一个多目标优化模型,从而得到时间权值。仿真实例表明,该算法提高了威胁评估结果的可靠性;相比于其他方法,由于该方法既考虑时序信息本身,又融入了决策者偏好,使得时间权值的设定更加符合实际情况。(本文来源于《大连大学》期刊2019-05-29）
高程[9]（2019）在《中美竞争与“一带一路”阶段属性和目标》一文中研究指出当前中国仍处在经济崛起的起步阶段,对美国主导的经济体系存在脆弱性依赖,并遭遇美国的预防性打压,双边关系中出现零和博弈占据主导的竞争走势。在这一阶段,中美结构性矛盾尚未体现在领导权的竞争上,中国的主要困境是面临美国设置的、旨在预防性地破坏中国物质实力积累的"经济压力陷阱"。因此中国在选择应对策略时,首先要避免误判形势,不能寄希望于继续在美国主导的体系内实现经济崛起,需要具备与美国主导的国际经济体系"脱钩"的底线思维和必要准备;其次要警惕在美国的压力下,以阻碍甚至逆转自身经济崛起进程为代价去化解中美之间的结构性矛盾和冲突;最后还要避免过早追求建立平行的替代性体系,将中美竞争完全推向零和博弈。因此,现阶段的"一带一路"应该主要是立足中国国内的长期发展倡议,目标是服务于维持中国经济崛起所需的外部条件,降低对美国主导的经济体系的脆弱性依赖,在周边打造更加自主和健康的地区经济结构,为中国的持续增长提供对冲方案。"一带一路"在现阶段不应谋求替代既有经济秩序、建立与之分庭抗礼的平行体系,而应立足于未雨绸缪,对冲"脱钩"美国主导的国际经济体系的潜在风险。"一带一路"建设的资源投放应围绕这一长期发展目标有方向、有重点、有限度地推进。(本文来源于《世界经济与政治》期刊2019年04期）
张延风,刘建书,张士峰[10]（2019）在《基于层次分析法和熵值法的目标多属性威胁评估》一文中研究指出针对威胁评估问题,提出一种基于层次分析法(AHP)和熵值法的目标多属性威胁评估方法。首先,通过分析导弹武器系统和目标属性,确定目标的5个主要威胁因素,建立目标属性,将目标属性分为高优指标和低优指标。其次,利用AHP法由专家主观确定权重,利用熵值法由客观信息数据确定权重,将主观确定权重和客观确定权重组合确定最终权重。再次,根据目标的多属性特征对其进行威胁评估。最后给出仿真示例表明该方法的有效性。(本文来源于《弹箭与制导学报》期刊2019年02期）
目标属性论文开题报告
（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：
为客观全面评价梯级水库多目标优化调度方案的合理性,需对多目标优化调度非劣方案集进行多属性决策,以便获得最佳均衡方案。文章首先构建了梯级水库多目标优化调度多属性决策指标集,并采用基于权重的投影寻踪模型对非劣方案集进行多属性决策,以此应用于汀江流域棉花滩-青溪梯级水库。实例研究表明该决策模型合理可行,决策结果能够充分发挥流域水资源综合效益,促进流域梯级水资源更合理健康地利用。
（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。
目标属性论文参考文献
[1].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
[2].官云飞,郑芙蓉.梯级水库多目标优化调度多属性决策研究[J].水利规划与设计.2019
[3].刘强,邢恺,严官林,潘晏清.使用随机矩阵描述激光雷达目标空间扩展属性的贝叶斯估计方法[C].2019中国汽车工程学会年会论文集（1）.2019
[4].陈亚亚,孟朝晖.基于目标检测算法的FashionAI服装属性识别[J].计算机系统应用.2019
[5].刘磊,胡非.基于多属性决策的区域大气复合污染多目标优化控制方法研究[J].气候与环境研究.2019
[6].张婷,蔡德饶.基于属性散射中心匹配的噪声稳健SAR目标识别方法[J].中国电子科学研究院学报.2019
[7].龙柄翰,徐伟华,张晓燕.不协调目标信息系统中基于改进差别信息树的分布属性约简[J].计算机科学.2019
[8].郭圆圆.基于区间直觉模糊多属性决策的动态融合目标威胁评估研究[D].大连大学.2019
[9].高程.中美竞争与“一带一路”阶段属性和目标[J].世界经济与政治.2019
[10].张延风,刘建书,张士峰.基于层次分析法和熵值法的目标多属性威胁评估[J].弹箭与制导学报.2019