导读:本文包含了层次化结构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:结构,层次,基音,实时,颜色,泛音,多孔。
层次化结构论文文献综述
时炜,海君,杨柳,蒲旭峰[1]（2019）在《构建层次化结构测评体系评估A市整体食品安全状况》一文中研究指出目的 :分析A市食品安全状态。方法 :采用层次化结构构建的测评体系。结果 :A市食品安全状态稳定可控。结论 :通过科学的测评体系,开展抽检监测数据分析,能够探索监管规律,提升食品安全监管水平。(本文来源于《中国食品药品监管》期刊2019年04期）
朱琳[2]（2017）在《纽加德“层次化结构”配器技法研究(下)》一文中研究指出二、打破层次间和谐的配器技法在层次间制造拍频音响状态是纽加德打破层次间和谐的主要手段,这种手段源于他在1967-1968年间创作的钢琴独奏作品——《孔型设计》。在这首作品的中间段落,纽加德把我们带入了声音探索的新领域。他将两个频率十分接近,而且振幅也大体相似的声音用震音的织体快速地交替,从而产生了一系列相互(本文来源于《乐府新声(沈阳音乐学院学报)》期刊2017年02期）
吴婧妤,吴爽,王丙文,黄素娟,叶鹏飞[3]（2017）在《层次化结构的新能源网源储运行控制关键技术研究》一文中研究指出针对现有新能源电站稳定运行控制难、配电网协调控制灵活性较差以及发电利用效率低等问题,提出了新能源电站保护控制层、配电网调度控制层和新能源电站并网接入层的层次化结构研究模式和整体解决方案。在上述叁层结构的基础上,深入研究基于功率频谱在线分析的新能源分布式电源功率波动平抑、基于给定调度关口功率的分布式电源最优控制等各类关键技术,实现在保证配网安全稳定运行和新能源电站最佳角度同期并网的前提下,提高新能源电站供电可靠性以及新能源接入以后电能质量。(本文来源于《电子设计工程》期刊2017年10期）
米吉提·阿不里米提,艾克白尔·帕塔尔,艾斯卡尔·艾木都拉[4]（2017）在《基于层次化结构的语言模型单元集优化》一文中研究指出对于大词汇量语音识别系统,适当选择基本单元至关重要。虽然以词为基本单元时避免了词边界的确定等复杂过程,但很多派生类结构中(如黏性语言),词比较长,而且很多文字(如中文、日文等)不需要词边界,因而在自然语言处理应用中没有选取基本单元集的固定模式。该文以维吾尔语大词汇量语音识别系统为例,研究基于各个层次化粒度单元的语音识别系统。通过比较各种层次化单元集为基础的语音识别结果,分析错误识别模式,收集被误判的单元序列作为在2层单元序列结构中择优的训练样本库。比较各种单元集的优缺点,提出一种能平衡长单元集和短单元集优点的方法。实验结果表明:该方法不仅可以有效提高语音识别准确率,也大大缩减了词典容量。(本文来源于《清华大学学报(自然科学版)》期刊2017年03期）
朱琳[5]（2017）在《纽加德“层次化结构”配器技法研究(上)》一文中研究指出纽加德是序列音乐的革新者,相位音乐和音色音乐的同步者,频谱音乐的先驱者,他的"层次化结构"音乐语言独具特点。本文在概述"层次化结构"各要素技术特征之后,从声音本体研究的视角出发,对支撑各要素特征的配器技法进行了剖析,来解读建立这种层次丰富的音响语言的技术关键点。(本文来源于《乐府新声(沈阳音乐学院学报)》期刊2017年01期）
姚婷婷[6]（2016）在《视觉分析中的层次化结构关联特性研究》一文中研究指出通过对大样本数据进行有效的表征、学习和推理,实现对图像、视频等在内的多媒体信息的自动理解是计算机视觉的主要研究内容之一。不同的视觉分析处理过程具有天然的层次特性和内在关联。低层视觉任务通常直接对二维像素点阵进行处理,求解结果可以为中高层分析理解过程奠定有效的基础;中层视觉任务主要围绕图像视频中所包含的兴趣目标展开研究,分析获得静态目标的固有属性和动态目标的运动状态。作为低层与高层任务之间的桥梁,中层视觉分析过程既可以为低层操作提供新的信息指导,同时也可以为高层理解提供有效的视觉线索。高层视觉任务进一步通过研究各目标之间的基本性质和相互关联,获得对整个输入视觉信息的客观解释和知识描述,所得到的理解结果可以通过自顶向下的反馈过程,形成对中低层视觉任务的引导和约束,提高中低层操作的计算效能。围绕不同层次的视觉分析任务,现有多数研究方法通常遵循样本独立同分布假设,通过使用机器学习算法对所获取得到的视觉感知信息进行建模和分析,从而获得基于计算的理解结果。由于所获取的原始特征通常存在大量的冗余和噪音,因此很难建立鲁棒的分布表达;更重要地,由于视觉信息之间的内在逻辑和结构关系被忽略,仅依靠低阶统计量无法准确的描述出真实数据的内在关联,从而导致求解结果容易陷入局部最优,引起信息的错误理解。分析样本间结构信息的高阶统计特性,在多层次计算机视觉任务的分析求解中,以先验或约束的形式融入视觉信息的结构化关联表达,建立原始特征数据与中高层语义知识之间的相互关联,为解决上述问题提供了有效的途径,因此具有重要的研究意义。基于此,本文从结构化分析的角度入手,重点围绕多要素多模态视觉数据间的结构关联问题展开研究。通过在不同层次的视觉任务分析求解过程中,融入有效的结构化描述,捕捉不同视觉要素间的相互影响与约束,建立原始特征数据与结构知识描述之间的内在联系,从而指导不同物理实体下的视觉分析求解过程。论文的具体研究内容如下:(1)围绕低层视觉分析处理任务,针对像素点阵标签求取过程由于缺少先验信息指导,导致对应图像分割结果破碎无实际意义这一问题,提出多尺度马尔科夫随机场模型下的标签重标记及映射法则。通过构建视觉特征与无向图模型节点之间的相互关联,从而将原始数据的结构关系转化为模型计算下的先验信息表达。通过分析同一尺度内节点在空间邻域中的一致性和不同尺度间节点在特征关联下的相似性,设计不同尺度下的先验标记获取算法。通过分析立体结构模型节点之间的内在联系,有效的融入先验信息的表达,提高图像分割的准确性、鲁棒性和普适性。(2)围绕中层视觉分析处理任务,针对静态目标识别过程由于缺少有效的生成结构描述,导致特征相似目标存在大量误识别现象这一问题,提出一种新的时序关联隐狄利克雷分配模型。通过建立不同层次视觉要素与有向概率图模型中不同节点间的对应关联,获得待识别目标在有限个组成成分下的生成描述。进一步,通过引入后验判别和开关变量,建立特征数据在连续采样运算中生成表达的时空关联约束。通过构建不同视觉要素更加有效的生成式结构表达,指导中高层知识的推理运算,提高目标识别的准确性和计算效率。(3)围绕中层视觉分析处理任务,针对目标在运动过程中不同类别标签下的动作存在大量相似的运动形态,影响动作检测的判别性能这一问题,提出多视角下的判别字典学习框架。通过构建同时包含共享字典和特定类别子字典的通用字典,从而更好的刻画不同动作的特有属性。通过引入组稀疏和局部限制性稀疏约束项,从而在编码描述中保存视觉特征的相互关联和内在结构。此外,多视角下的特征表达进一步通过稀疏编码的方式被更好的融合在一起,从而获得更加鲁邦的运动形态描述。通过分析不同类别运动特征之间的内在关联和结构关系,提高动作描述的判别特性和动作识别的准确率。(4)围绕高层视觉分析处理任务,针对有限样本下判别模型对训练样本敏感,导致分类器学习结果泛化性能较弱,影响场景分类性能这一问题,提出贝叶斯先验约束下的混合判别方法。通过在判别学习框架下引入完整的生成学习过程,建立待分类场景在有限个组成目标下的生成结构描述。通过定义反馈推理融合机制,对不同质分类器下的预测结果进行样本筛选和标签决策,从而自动扩展训练样本集,实现模型的有效更新。通过构建不同质分类器在决策层的融合,指导场景层中高层知识的推理求解过程,提高模型判别性能,从而获得更高的场景分类精度。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2016-10-01）
于晓亮[7]（2016）在《层次化结构多孔碳材料制备及其电化学存储性能》一文中研究指出多孔碳具有高比表面积,化学稳定性强,成本较低,因而是一种极具前景的电化学能源存储材料。近年来,其复杂的孔结构和表面性质、以及较差的导电性限制了其广泛使用。针对上述问题,本研究工作设计并制备了具有层次化结构的多孔碳材料,包括层次化的孔结构、层次化的表面元素组成以及层次化的晶体结构,来实现电化学能源存储过程中的高容量和高通量,并详细探究了层次化结构与电化学储能性能之间的联系。设计了层次化的孔结构。首先,采用低浓度水热法,以嵌段共聚物F127作为软模板合成了具有层次孔结构的多孔碳纳米球材料,结果表明其连通的层次孔结构和纳米尺寸有利于电极材料的快速充放电。其次,以上述多孔碳纳米球为原料,采用KOH化学活化的方法进一步增强其孔结构,在保持其层次化孔结构的同时,提高了其比表面积。获得的活化多孔碳纳米球材料表现出243 F g-1,198F cm-3的高容量,以及20 A g-1高电流密度下容量保持67%的优秀倍率性能。在层次化孔结构的基础上设计了层次化的表面特性。具体来说,本研究工作采用氨气处理的方法对层次孔结构的多孔碳材料进行表面改性,进行丰富的表面氮元素掺杂。首先,采用F127作为软模板,二维氧化石墨烯作为生长基底,合成了具有层次孔结构的碳纳米球/石墨烯复合材料,再通过后续氨气气氛下热处理进行氮元素表面掺杂,将此种材料用于超级电容器和锂离子混合电容器时表现出优异的高功率性能。在超级电容器应用中,在80Ag-1的超高电流密度下容量保持48%;在锂离子混合电容器应用中,其功率密度可达336k Wkg-1。其次,以柠檬酸镁为硬模板,通过柠檬酸镁热解制备出具有发达层次孔结构的多孔碳材料,并通过后期氨气处理进行表面氮元素掺杂,所制备的氮掺杂层次孔结构多孔碳在锂硫电池应用中可实现超高的载硫量,高容量和高倍率,在超级电容器和锂离子混合电容器中也表现出高容量、高倍率的优秀性能;也通过柠檬酸镁/柠檬酸钾混合热解结合后续氨气气氛热处理的工艺制备出氮掺杂层次孔碳纳米片材料,将其用于超级电容器和锂硫电池时均可表现出优秀的倍率性能。最后,进行了层次化晶体结构的设计。本研究工作采用钴源作为石墨化催化剂,采用含氮有机物作为碳源前驱体实现氮元素掺杂,采用锌源作为硬模板制造层次化孔结构。将同时具有层次化孔结构、表面组成以及晶体结构的该多孔碳材料应用于锂硫电池,可表现出高容量和优异的倍率性能。(本文来源于《清华大学》期刊2016-04-01）
李晓莉,郭丹,洪日昌[8]（2015）在《层次化结构信息的视频重着色》一文中研究指出视频重着色可以有效地提高色盲用户对多媒体信息的可访问性,但是目前视频重着色研究存在颜色不一致性问题.针对该问题,提出一种基于层次化结构信息的视频重着色的方法.该方法在视频层次化结构中应用基于CIELAB颜色空间旋转的重着色方法,采用颜色空间量化和哈希表相结合的方式实现实时性,同时既使每个镜头中的颜色变换函数保持相同,又使场景中镜头之间的颜色变换函数变化缓慢,实现场景内颜色的一致性.实验结果表明,对于不同种类的视频,该方法都能有效地使视频更好地被色盲用户感知,为视频重着色在多媒体搜索中的应用起到推动作用.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2015年02期）
郭晋秦,韩焱[9]（2015）在《基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法》一文中研究指出考虑到无线传感器网络(WSN)负载不均衡导致节点存活时间较短、能量消耗量较多的问题,提出一种基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法(DCWSN)。首先,建立了一个WSN的多层分簇的网络拓扑结构,并分析了该网络拓扑的簇内节点运作的能量消耗方式。接着,采用非均匀聚类的负载均衡算法,在簇头的选择上考虑了节点连通密度、节点剩余能量和簇头选择时间,通过竞选出最高权重的节点成为簇头;在簇的建立阶段,通过簇大小的决定阈值和簇头的更新机制来均衡簇头的能量负载,防止簇头节点过早死亡。通过网络生命周期和网络能量消耗对提出算法的有效性进行验证,并与算法EDDIE、M-TRAC、DDC和EELBC进行比较,结果显示DCWSN算法的节点存活率为37.7%,高于对比算法,且能量效率也高于对比算法。实验结果表明,DCWSN算法对节点负载分配具有良好的均衡性,有效控制了节点负载过量的问题,提高了节点的能量效率。(本文来源于《计算机应用》期刊2015年02期）
李晓莉[10]（2014）在《基于层次化结构信息的视频重着色》一文中研究指出视频重着色是一种通过重着色视频提高色盲用户对视频的可访问性的最直接有效的方法。它采用颜色转换函数改变视频帧的颜色,提高色盲用户获取颜色信息的能力,使被色盲用户混淆的颜色在重着色后能被感知到。近年来,随着多媒体搜索技术的快速发展,重着色可视化对象的研究越来越深入,成为帮助色盲用户感知可视化对象领域中的研究热点。本文的主要工作和创新点如下：1.概述了现有重着色算法中颜色转换函数的建立,并分析了现有算法的一些优点和不足之处。2.视频重着色是色盲重着色中一个具有挑战性的问题,目前的重着色算法在实现视频重着色过程中存在实时性问题和颜色不一致问题。视频重着色要对所有的图像帧进行重着色,要实现实时性就要求重着色视频帧的时间小于1/帧率,目前很难突破实时视频重着色问题。针对实时性问题,本文把基于CIELAB颜色空间的快速图像重着色算法应用到视频帧重着色中,通过两个简单的颜色旋转即可完成重着色,不仅重着色性能较好,而且需要的计算量比较小。快速图像重着色方法不能满足视频实时性的要求,本文提出一种颜色空间转换加速的方法缩短重着色时间以达到实时性要求,包括颜色空间量化和哈希表的使用。3.针对视频重着色存在的颜色不一致问题,提出一种视频层次化结构信息融合的方法,即“镜头+场景”的处理方式,目的是同时保持镜头和场景内的颜色一致性。由于镜头出现同一事物的可能性很大,在CIELAB颜色空间中保证镜头内所有帧的颜色转换函数相同。由于场景是由联系紧密的镜头组成,所以场景中不同镜头出现相同事物的可能性比较大,通过场景中镜头之间的颜色转换函数缓慢变化,实现整个场景的颜色一致性。通过本文方法可以实现实时视频重着色。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2014-03-01）
层次化结构论文开题报告
（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：
二、打破层次间和谐的配器技法在层次间制造拍频音响状态是纽加德打破层次间和谐的主要手段,这种手段源于他在1967-1968年间创作的钢琴独奏作品——《孔型设计》。在这首作品的中间段落,纽加德把我们带入了声音探索的新领域。他将两个频率十分接近,而且振幅也大体相似的声音用震音的织体快速地交替,从而产生了一系列相互
（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。
层次化结构论文参考文献
[1].时炜,海君,杨柳,蒲旭峰.构建层次化结构测评体系评估A市整体食品安全状况[J].中国食品药品监管.2019
[2].朱琳.纽加德“层次化结构”配器技法研究(下)[J].乐府新声(沈阳音乐学院学报).2017
[3].吴婧妤,吴爽,王丙文,黄素娟,叶鹏飞.层次化结构的新能源网源储运行控制关键技术研究[J].电子设计工程.2017
[4].米吉提·阿不里米提,艾克白尔·帕塔尔,艾斯卡尔·艾木都拉.基于层次化结构的语言模型单元集优化[J].清华大学学报(自然科学版).2017
[5].朱琳.纽加德“层次化结构”配器技法研究(上)[J].乐府新声(沈阳音乐学院学报).2017
[6].姚婷婷.视觉分析中的层次化结构关联特性研究[D].合肥工业大学.2016
[7].于晓亮.层次化结构多孔碳材料制备及其电化学存储性能[D].清华大学.2016
[8].李晓莉,郭丹,洪日昌.层次化结构信息的视频重着色[J].小型微型计算机系统.2015
[9].郭晋秦,韩焱.基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法[J].计算机应用.2015
[10].李晓莉.基于层次化结构信息的视频重着色[D].合肥工业大学.2014
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