导读:本文包含了意图提取论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:驾驶意图,机器视觉,特征提取,关联性
意图提取论文文献综述
张立军,唐鑫,孟德建[1]（2019）在《面向驾驶意图识别的驾驶员头、面部视觉特征提取》一文中研究指出为研究驾驶员视觉特征与驾驶意图的关联性进行了自然驾驶试验,采集了场景视频、驾驶员运动状态和转向盘转角信号,构建了包含若干直行、左换道、右换道片段的数据集,开发了基于机器视觉的视线方向及头部姿态估计算法,系统地提取了驾驶员头、面部特征,并使用统计学方法获得了各特征与驾驶意图的关联性。(本文来源于《汽车技术》期刊2019年02期）
石军梅,王从庆,左超[2]（2018）在《基于改进人工蜂群优化与组合特征提取的手部运动意图识别》一文中研究指出为了解决表面肌电信号混迭导致的手部运动意图识别率较低的问题,提出了一种基于改进的人工蜂群优化盲源有序分离算法。本算法以表面肌电信号的规范四阶累积量作为代价函数,使用改进的人工蜂群优化算法代替传统的梯度算法对代价函数进行优化,并以代价函数绝对值的降序逐次提取出源信号;对于肌电信号的非平稳性及易受干扰的问题,采用一种基于小波包变换和样本熵的特征提取方法,并与表征肌电信号细节和强度的特征峰度、偏度、肌电积分值组合构建特征向量,训练二叉树支持向量机分类器。实验结果表明,采用表面肌电信号的盲源分离预处理与组合特征提取的方法识别六种手部运动意图,平均准确率达到93. 33%。(本文来源于《生物医学工程研究》期刊2018年04期）
纪莉莉,赵俊峰[3]（2018）在《学困儿童基于事件前瞻记忆意图提取的ERP研究》一文中研究指出以往大量的实验研究表明,学困儿童(children with learning disabilities,简称LD)与正常儿童相比,其中央执行功能方面存在很大的缺陷。神经生理学的很多实验研究显示中枢执行控制异常与额叶的损伤有关,由于前瞻记忆任务的完成需要中枢执行系统的控制,势必会影响其前瞻记忆任务完成的能力。鉴于前瞻记忆在学困儿童生活、学习中的重要作用,本研究在以往的行为实验和认知神经科学实验研究的基础上,采用双任务范式,将前瞻记忆任务嵌套入进行中任务,运用事件相关电位展开对学困儿童基于事件前瞻记忆意图提取的特点研究,可以为证实和修正前瞻记忆的各种认知模型提供进一步的证据,丰富前瞻记忆的认知神经研究,同时有利于我们从脑机制加工层面上了解学习困难,对解决学困儿童记忆相关障碍等临床治疗提供帮助。研究采用2(不同能力组:学困儿童、学优儿童)×2(任务类型:基于事件前瞻记忆任务,进行中任务)二因素混合实验设计,结果发现:学困儿童与学优儿童基于事件前瞻记忆诱发的200～400ms(N300)的波幅并无显着差异,而潜伏期有显着差异,且学困儿童的潜伏期更长,表明学困儿童在进行前瞻记忆任务靶线索检测时需要占用更多的认知资源;同时,学困儿童与学优儿童基于事件前瞻记忆诱发400～1000ms(前瞻性正波)的波幅无显着差异,而潜伏期有显着差异,且学困儿童的潜伏期更长,表明学困儿童在进行前瞻记忆任务意图提取加工占用了更多的认知资源。(本文来源于《第二十一届全国心理学学术会议摘要集》期刊2018-11-02）
张红新[4]（2017）在《基于粗糙集的攻击意图特征提取研究》一文中研究指出在当今大数据时代的背景下,随着数据种类增多、规模扩大,大数据在各个领域中的重要性也与日俱增,安全事件的层出不穷使大数据安全问题面临严峻的考验。网络安全技术一直在不断变革,从传统的入侵阻止、入侵检测发展到入侵容忍、可生存性研究,从关注信息的保密性发展到关注信息的可用性和服务的可持续性,从关注单个安全问题的解决发展到研究网络的整体安全状况及变化趋势,网络安全态势评估已成为网络安全技术的焦点。而态势要素的提取是网络安全态势评估的基础,包括网络结构、资产、威胁等方面。前两方面信息是基本固定的,威胁是未知的不确定的,而攻击意图又是威胁中的关键所在。因此攻击意图的提取也变得尤为重要。然而现有的攻击意图提取方法由于数据来源存在海量、冗余及错误等缺陷,对攻击意图的深层次分析不足,多源异构数据背景的攻击意图提取技术不成熟等原因已无法满足当前网络安全的需求。基于以上原因,本文提出了运用粗糙集对攻击意图特征进行提取的方法。基于粗糙集的攻击意图特征提取方法:首先对数据集进行预处理。删除特殊属性与攻击,以达到降维的目的,然后对数据库根据适当的属性进行分块,以简化数据集,更好地优化属性得到更理想的结果。进而在简化的数据集基础上对其进行离散化,根据数据集特征选用合适的离散算法,并与原始数据集离散效果进行对比。基于离散化结果,对数据集属性特征进行约简,运用提出的基于改进的回溯搜索优化算法的决策粗糙集约简方法提取其重要特征,以达到相对较好的结果,为攻击意图的预测提供有效的数据基础。(本文来源于《河北师范大学》期刊2017-03-16）
史兵波,王浩攀,周竞涛,王明微,潘力[5]（2015）在《面向卫星总体设计的典型设计意图树提取方法》一文中研究指出针对卫星设计意图分解过程中存在重视分解结果,轻视分解过程的现象,提出基于元意图链的典型设计意图树提取方法。首先,在定义相关概念的基础上,通过逆向推理和均值法得到设计意图的典型元意图链;然后,通过Apriori算法提取出典型元意图组合并将其融合成典型设计意图树;最后,通过实例验证说明了该方法的有效性。(本文来源于《航天制造技术》期刊2015年05期）
范强,孔凡强,杨俊,李永化[6]（2013）在《基于边扩展法的任意图斑Delaunay叁角网与骨架线的同时快速提取》一文中研究指出图斑是GIS中矢量面状数据的最小组成单元,图斑骨架线是对图斑总体形状的抽象概括,也描述了图斑的扩展方向,它在地物降维处理、地物剖分等方面有着广泛的应用。本文在传统边扩展算法的基础上,考虑图斑叁角网的独有特点,提出任意图斑的Delaunay叁角网的生成方法,且在此过程中同步提取出图斑的骨架线;并在GIS环境中建立以上算法的模型,同时给出具体、详细的流程和示例。(本文来源于《测绘通报》期刊2013年12期）
意图提取论文开题报告
（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：
为了解决表面肌电信号混迭导致的手部运动意图识别率较低的问题,提出了一种基于改进的人工蜂群优化盲源有序分离算法。本算法以表面肌电信号的规范四阶累积量作为代价函数,使用改进的人工蜂群优化算法代替传统的梯度算法对代价函数进行优化,并以代价函数绝对值的降序逐次提取出源信号;对于肌电信号的非平稳性及易受干扰的问题,采用一种基于小波包变换和样本熵的特征提取方法,并与表征肌电信号细节和强度的特征峰度、偏度、肌电积分值组合构建特征向量,训练二叉树支持向量机分类器。实验结果表明,采用表面肌电信号的盲源分离预处理与组合特征提取的方法识别六种手部运动意图,平均准确率达到93. 33%。
（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。
意图提取论文参考文献
[1].张立军,唐鑫,孟德建.面向驾驶意图识别的驾驶员头、面部视觉特征提取[J].汽车技术.2019
[2].石军梅,王从庆,左超.基于改进人工蜂群优化与组合特征提取的手部运动意图识别[J].生物医学工程研究.2018
[3].纪莉莉,赵俊峰.学困儿童基于事件前瞻记忆意图提取的ERP研究[C].第二十一届全国心理学学术会议摘要集.2018
[4].张红新.基于粗糙集的攻击意图特征提取研究[D].河北师范大学.2017
[5].史兵波,王浩攀,周竞涛,王明微,潘力.面向卫星总体设计的典型设计意图树提取方法[J].航天制造技术.2015
[6].范强,孔凡强,杨俊,李永化.基于边扩展法的任意图斑Delaunay叁角网与骨架线的同时快速提取[J].测绘通报.2013