导读:本文包含了增量式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:增量,算法,模糊,永磁,译码,正交,数据。
增量式算法论文文献综述
胡本固,戴牡红[1]（2019）在《多中心点增量式模糊聚类算法》一文中研究指出增量聚类算法可以解决数据量大、内存不足的问题.传统的增量式模糊聚类(incremental multiple medoids based fuzzy clustering, IMMFC)算法只为每个数据块选择一个或多个相同数目的中心,当聚类中的对象权重较小时聚类效果不好.该文提出新的增量式模糊聚类算法用于处理大数据集.首先将大数据集分成多个小的数据块,并对每个小的数据块进行模糊聚类;然后从每个小数据块的每个簇群中选择目标中心点,中心点的个数是簇群中对象的权重之和大于阈值的最少对象数.最后合并所有选定的中心点,并对最终数据块进行模糊聚类,获取最终的中心点.实验结果表明,与IMMFC算法相比,当数据块占总数据的10%以上时,所提算法优于IMMFC.(本文来源于《应用科学学报》期刊2019年06期）
韩高威,杜秀梅,黄超群,余淼,浮洁[2]（2019）在《全地形车磁流变悬架增量式PID控制算法研究》一文中研究指出全地形车在越野路面行驶过程中加速度传感器参考坐标变化导致信号中存在低频干扰,会导致悬架系统的振动衰减性能下降。本文设计了一种增量式PID控制算法消除低频干扰成分的影响,并采用粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)对增量式PID控制算法中的比例、积分、微分参数分别进行整定。为了验证设计控制器的有效性,通过仿真和实验对全地形车磁流变悬架系统进行越野路面测试,对增量式PID控制算法下车辆的车身加速度、悬架动行程及车轮动载荷的时域响应特性进行了分析,并与传统式PID控制算法进行了对比。结果表明,与传统PID控制算法相比,增量式PID控制算法具有更好的控制性能;且增量式PID控制器可以有效抑制低频干扰信号对系统的影响。(本文来源于《第十叁届全国振动理论及应用学术会议论文集》期刊2019-11-09）
刘振田,汪光森,周亮,尹华治,文比强[3]（2019）在《一种具有容错能力的增量式正交译码算法和基于模型的FPGA实现》一文中研究指出针对磁栅或光栅形式的正交编码器译码过程中出现漏计数或错计数等问题,提出了一种具有较强容错能力的新型正交译码机制,并根据基于模型的设计思想将此机制在FPGA中实现,创新式地组合应用几种开发软件,通过Simulink?/Stateflow?/Xilinx?Systerm Generator等工具生成HDL文件、二进制比特流文件,建立了一套基于模型设计的自动化开发流程,相较于传统RTL级开发方式,不需要对硬件描述语言的熟练掌握,避免了人工编辑代码等繁冗复杂的工作。某型永磁同步直线电机控制系统的FPGA板卡测试,验证了该方法的有效性和实用性。(本文来源于《海军工程大学学报》期刊2019年05期）
张卫庆[4]（2019）在《增量式PID控制算法在大型调相机中的应用》一文中研究指出结合泰州300 MVar双水内冷调相机工程基建调试,介绍了采用典型增量式PID控制方法实现的空气、润滑油以及内冷水温度控制。还介绍了融合逻辑切换和启动低限功能的阶跃增量式PID控制,其在循环水温控制中的效果类似于开环控制。相比传统火电广泛应用的位置式PID控制,增量式PID控制降低了稳态控制精度,提高了控制回路的稳定性,有效降低了执行机构的故障率,提高了调相机设备的本质安全属性,更加契合"无人值守"的运行要求。结合泰州300 MVar双水内冷调相机工程基建调试,分析了增量式PID控制的特点,为热工技术人员快速掌握调相机自动控制系统运维提供参考,对新一代"无人值守变电站"的建设和实施也具有一定的指导意义。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年09期）
周晓剑,侯蓉[5]（2019）在《面向大数据的增量式RBF学习算法》一文中研究指出"大数据"背景下,如何处理庞大数据成为众多企业关注的热点。文章提出了一种新的在线处理大数据的方法,利用数学中的分块矩阵定理对径向基函数进行处理,从在线处理大数据的角度思考,利用增量学习算法原理推导出径向基函数(RBF)增量学习算法模型,为大数据的增量算法提供一种新思路,并利用实际算例加以检验。实验表明,相对于传统的一次性建模的方法,所提出的增量式RBF算法能在保证不影响建模精度的前提下明显地缩短处理大数据的时间。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年18期）
任廷艳[6]（2019）在《增量式聚类算法在少数民族文化挖掘中的应用》一文中研究指出为了挖掘民族文化的传承规律和内涵,根据少数民族文化特点,设计了一种XML子树的序列表示方法,有效保存了XML节点的结构信息。从XML文档的路径、节点层次、权重综合计算出发,提出一种基于子树的XML相似度计算方法,提高了文本相似度计算的准确性,最后设计了一种新的增量式聚类算法应用于少数民族文化挖掘。实验证明了该算法在民族文化挖掘中的可行性。(本文来源于《黔南民族师范学院学报》期刊2019年04期）
王光琼[7]（2019）在《不完备系统中一种增量式属性约简算法》一文中研究指出实际应用中,信息系统的数据常常是动态变化的,当对象增加时,原始的属性约简集不一定有效。针对不完备决策系统对象增加的情况,提出基于条件熵的增量式属性约简算法。首先定义不完备决策系统中的条件熵,然后分析对象增加时条件熵的变化机制以及对约简集的影响,提出增量式属性约简算法,当对象增加时,该算法能够更高效地进行属性约简。最后,实验验证本文算法的有效性和高效性。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2019年08期）
代海林,袁伟峰,贺云,张丽丽,张涛[8]（2019）在《基于增量式PID算法和逆变调功的外层空间温度环境模拟系统设计》一文中研究指出针对外层空间温度环境模拟系统需承受高剂量辐照的要求,建立了空间温度和辐照环境模拟系统的结构模型,选用制冷机组和加热组件实现了系统加热和制冷,结合防冻液循环与气体循环的方式实现了环境模拟温箱温度远程控制和防辐照设计。将温控过程分为制冷、加热和保温3个阶段,并采用增量式PID控制算法、逆变调功方法和模糊控制方法进行控制,温控效果良好。试验结果表明,环境模拟温箱实际温变曲线与设定的温变曲线拟合良好,达到了主要技术指标,可以满足空间温度环境模拟系统的要求。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2019年04期）
斯亚民[9]（2019）在《嵌入式模糊集数据库的FCM增量式聚类算法研究》一文中研究指出为了解决传统的模糊聚类算法无法有效聚类动态数据,导致更新数据处理效果差、数据聚类效率低的问题,提出研究一种嵌入式模糊集数据库的FCM增量式聚类算法。分析嵌入式模糊集数据库结构,将待推荐检索数据的时间变多径关联维代入数据库结构中去,对冗余干扰实施滤波处理,形成嵌入式模糊集数据库数据信息流模型。排除干扰后,利用FCM增量式聚类算法获取分离度与凝聚度,对数据库中的数据进行聚类评估,依据评估结果在聚类过程中插入或删除数据,动态调整聚类结果,再引入自适应FCM增量式聚类算法实现嵌入式模糊集数据库的增量式聚类。实验结果表明,与传统算法相比,采用该算法可准确分类数据特征,且对大数据增量数据的聚类精度和效率高,平均聚类时间约为0. 46s,验证了该算法具有较高的聚类性能。(本文来源于《中国电子科学研究院学报》期刊2019年06期）
胡艳明,李德才,何玉庆,韩建达[10]（2019）在《基于增量式RBF网络的Q学习算法》一文中研究指出为提升机器人的行为智能水平,提出一种基于增量式径向基函数网络(IRBFN)的Q学习(IRBFN-QL)算法.其核心是通过结构的自适应增长与参数的在线学习,实现对Q值函数的学习与存储,从而使机器人可以在未知环境中自主增量式地学习行为策略.首先,采用近似线性独立(ALD)准则在线增加网络节点,使机器人的记忆容量伴随状态空间的拓展自适应增长.同时,节点的增加意味着网络拓扑内部连接的改变.采用核递归最小二乘(KRLS)算法更新网络拓扑连接关系及参数,使机器人不断扩展与优化自身的行为策略.此外,为避免过拟合问题,将L2正则项融合到KRLS算法中,得到L2约束下的核递归最小二乘算法(L2KRLS).实验结果表明,IRBFN-QL算法能够实现机器人与未知环境的自主交互,并逐步提高移动机器人在走廊环境中的导航行为能力.(本文来源于《机器人》期刊2019年05期）
增量式算法论文开题报告
（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：
全地形车在越野路面行驶过程中加速度传感器参考坐标变化导致信号中存在低频干扰,会导致悬架系统的振动衰减性能下降。本文设计了一种增量式PID控制算法消除低频干扰成分的影响,并采用粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)对增量式PID控制算法中的比例、积分、微分参数分别进行整定。为了验证设计控制器的有效性,通过仿真和实验对全地形车磁流变悬架系统进行越野路面测试,对增量式PID控制算法下车辆的车身加速度、悬架动行程及车轮动载荷的时域响应特性进行了分析,并与传统式PID控制算法进行了对比。结果表明,与传统PID控制算法相比,增量式PID控制算法具有更好的控制性能;且增量式PID控制器可以有效抑制低频干扰信号对系统的影响。
（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。
增量式算法论文参考文献
[1].胡本固,戴牡红.多中心点增量式模糊聚类算法[J].应用科学学报.2019
[2].韩高威,杜秀梅,黄超群,余淼,浮洁.全地形车磁流变悬架增量式PID控制算法研究[C].第十叁届全国振动理论及应用学术会议论文集.2019
[3].刘振田,汪光森,周亮,尹华治,文比强.一种具有容错能力的增量式正交译码算法和基于模型的FPGA实现[J].海军工程大学学报.2019
[4].张卫庆.增量式PID控制算法在大型调相机中的应用[J].工业控制计算机.2019
[5].周晓剑,侯蓉.面向大数据的增量式RBF学习算法[J].统计与决策.2019
[6].任廷艳.增量式聚类算法在少数民族文化挖掘中的应用[J].黔南民族师范学院学报.2019
[7].王光琼.不完备系统中一种增量式属性约简算法[J].计算机与现代化.2019
[8].代海林,袁伟峰,贺云,张丽丽,张涛.基于增量式PID算法和逆变调功的外层空间温度环境模拟系统设计[J].数据采集与处理.2019
[9].斯亚民.嵌入式模糊集数据库的FCM增量式聚类算法研究[J].中国电子科学研究院学报.2019
[10].胡艳明,李德才,何玉庆,韩建达.基于增量式RBF网络的Q学习算法[J].机器人.2019