导读:本文包含了信息熵融合模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:叁维模型检索,卷积神经网络,代表性视图,信息熵
信息熵融合模型论文文献综述
刘玉杰,宋阳,李宗民,李华[1]（2018）在《融合信息熵和CNN的基于手绘的叁维模型检索》一文中研究指出基于手绘草图的叁维模型检索(SBSR)已成为叁维模型检索、模式识别与计算机视觉领域的一个研究热点。与传统方法相比,基于卷积神经网络(CNN)的叁维深度表示方法在叁维模型检索任务中性能优势非常明显。本文提出了一种基于手绘图像融合信息熵和CNN的叁维模型检索方法。首先,通过计算模型投影图的信息熵得到模型的代表性视图,并将代表性视图经过边缘检测等处理得到叁维模型投影图的轮廓图像;然后,将轮廓图像和手绘草图输入到CNN中提取特征描述子,并进行特征匹配。本文方法在Shape Retrieval Contest(SHREC)2012数据库和SHREC 2013数据库上进行实验。实验证明,该方法的效果较其他传统方法检索准确度更高。(本文来源于《图学学报》期刊2018年04期）
傅为忠,金敏,刘芳芳[2]（2017）在《工业4.0背景下我国高技术服务业与装备制造业融合发展及效应评价研究——基于AHP-信息熵耦联评价模型》一文中研究指出在工业4.0时代,大数据、云计算和物联网等新一代信息技术与制造技术深度融合,加速了高技术服务业与装备制造业的融合发展。基于这样的背景,文章通过建立耦联评价模型对2006~2015年我国高技术服务业与装备制造业的产业融合度进行测度,实证结果表明两大产业融合发展状态良好,融合度呈波动上升趋势。在此基础上,进一步对产业融合的效应进行分析,研究表明产业融合对装备制造业产业结构高级化程度、产业深加工度、产业生产效率、技术创新能力、产业绿色发展水平有显着的正向作用。(本文来源于《工业技术经济》期刊2017年12期）
车力,康凤举[3]（2015）在《基于感知与信息熵融合的离散LOD模型智能组合（英文）》一文中研究指出针对图像信息熵单指标评价在叁维场景离散LOD模型智能组合优化过程中容易造成可信度低的问题,提出了一种基于视觉感知与信息熵融合的离散LOD模型智能组合方法。分析了基于视觉感知的图像质量评价指标,构建了多指标融合的离散LOD模型智能组合框架,设计了与基于PSO的单指标离散LOD模型组合寻优对比实验。结合遗传算法的思想对粒子群算法进行改进,克服了在模型组合寻优过程中粒子群算法易于陷入局部最优的缺点。实验结果表明,本文方法能够设计出符合人类视觉感知特征的高可信度叁维场景,与其他方法相比具有模型组合寻优效率高、无需人工交互的优点。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2015年08期）
李海生,张朝立,蔡强,毛典辉,杜军平[4]（2014）在《基于信息熵加权的叁维模型特征融合算法》一文中研究指出特征融合是提高叁维模型检索有效性的一种重要手段,越来越受到广泛关注.为解决融合特征权重的自适应问题,提出了一种基于信息熵加权的叁维模型多特征融合算法,以提升检索效果.算法的主要贡献有:1)为了精确地刻画形状分布直方图,针对传统形状分布算法提出了叁次样条插值形状分布特征提取算法,同时由于形状分布算法本身缺少描述模型形状的层次分布信息,设计了简化的形状上下文特征提取算法;2)采用衡量不确定性的信息熵来自适应计算上述两个欲融合特征的权值,进而得到融合后的相似距离用于叁维模型检索.在SHREC2014的综合模型库上实验,结果表明:所提特征融合算法的通用和加权的6种评价指标(PR/NN/FT/ST/E/DCG)优于采用单一特征的检索算法,且运行效率较高.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2014年S2期）
朱娴睿,黄英来,王成瑞[5]（2014）在《基于信息熵与K-means融合算法的网络入侵检测模型》一文中研究指出传统K-means算法在初始聚类中心选择时具有较大随机性,是影响聚类分析结果的关键因素。利用信息熵辅助选取聚类中心,提出一种信息熵与K-means融合算法,并以此为基础构建一种网络入侵检测模型,除完成异常入侵检测外,可使聚类中心随网络变化而动态更新,提高入侵检测效果。通过对比试验,证明了该方法的可行性及有效性。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2014年17期）
徐昆振,何金平,夏万求[6]（2014）在《基于粗糙集与条件信息熵的大坝安全融合评价模型》一文中研究指出权重的确定是大坝安全多效应量融合评价研究中的关键性问题,已有的权重确定方法存在过于依赖先验知识的缺陷,基于此,从概率论和信息论的角度,将大坝安全监测多效应量融合评价视为一个随机系统和不完备信息系统,利用粗糙集理论和条件信息熵理论在处理随机性和不完备性方面的优势,以权重研究为核心,建立大坝安全多效应量融合评价模型,并给出了一个实例分析,为大坝安全评价提供一条新的研究思路和途径.基于粗糙集和条件信息熵的权重确定方法既能体现属性指标在属性指标集中的重要程度,又能体现属性指标对于属性决策集的重要程度,因而更加全面和合理.(本文来源于《武汉大学学报(工学版)》期刊2014年01期）
施玉群,何金平[7]（2013）在《基于信息熵的大坝多效应量聚类融合诊断模型》一文中研究指出现有的单效应量监测模型在大坝健康融合诊断方面存在不足,有必要将大坝监测多效应量有机地联系起来建模。采用信息熵理论确定多效应量之间的权重,采用聚类分析方法描述多效应量之间的关联关系,采用极差检验法作为大坝健康状态的异常诊断准则,建立了基于信息熵理论的大坝健康状态多效应量聚类融合诊断模型,并给出一个工程实例,为实现大坝健康状态多效应量定量诊断、分析和评价提供一条新途径。(本文来源于《水力发电学报》期刊2013年05期）
陈俊英,何波,王羡慧[8]（2012）在《基于H_(Pal)信息熵融合的叁维模型检索方法》一文中研究指出为了弥补单种特征提取算法描述模型特征的不足,提出基于HPal信息熵的叁维模型多特征动态融合检索算法。针对给定的查询模型,利用各特征集上的检索结果列表动态计算各特征相对应的HPal信息熵,基于HPal信息熵确定融合权值,然后通过距离加权计算模型之间的相似度。与融合中最好单特征集相比,该方法的检索准确率明显提高,并且实验结果也表明该方法比其他3种流行的算法更为有效地提高了检索效果。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2012年09期）
信息熵融合模型论文开题报告
（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：
在工业4.0时代,大数据、云计算和物联网等新一代信息技术与制造技术深度融合,加速了高技术服务业与装备制造业的融合发展。基于这样的背景,文章通过建立耦联评价模型对2006~2015年我国高技术服务业与装备制造业的产业融合度进行测度,实证结果表明两大产业融合发展状态良好,融合度呈波动上升趋势。在此基础上,进一步对产业融合的效应进行分析,研究表明产业融合对装备制造业产业结构高级化程度、产业深加工度、产业生产效率、技术创新能力、产业绿色发展水平有显着的正向作用。
（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。
信息熵融合模型论文参考文献
[1].刘玉杰,宋阳,李宗民,李华.融合信息熵和CNN的基于手绘的叁维模型检索[J].图学学报.2018
[2].傅为忠,金敏,刘芳芳.工业4.0背景下我国高技术服务业与装备制造业融合发展及效应评价研究——基于AHP-信息熵耦联评价模型[J].工业技术经济.2017
[3].车力,康凤举.基于感知与信息熵融合的离散LOD模型智能组合（英文）[J].系统仿真学报.2015
[4].李海生,张朝立,蔡强,毛典辉,杜军平.基于信息熵加权的叁维模型特征融合算法[J].计算机研究与发展.2014
[5].朱娴睿,黄英来,王成瑞.基于信息熵与K-means融合算法的网络入侵检测模型[J].安徽农业科学.2014
[6].徐昆振,何金平,夏万求.基于粗糙集与条件信息熵的大坝安全融合评价模型[J].武汉大学学报(工学版).2014
[7].施玉群,何金平.基于信息熵的大坝多效应量聚类融合诊断模型[J].水力发电学报.2013
[8].陈俊英,何波,王羡慧.基于H_(Pal)信息熵融合的叁维模型检索方法[J].系统仿真学报.2012