导读:本文包含了特征提取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:特征,神经网络,图像,卷积,异常,步态,算子。
特征提取论文文献综述
孙伟,宋如意,丁伟[1]（2019）在《步态特征提取的K均值聚类自适应判别》一文中研究指出针对微惯性零速修正算法中步态特征的准确提取,以及步态特征的无规律性成为制约行人导航系统中步态信息提取与辨识的问题,该文提出一种基于K均值聚类自适应的行人步态特征辨别方法。分析行人步态规律并通过设定角速率阈值法对步态特征进行初判后,采用K均值聚类自适应算法设定时间阈值并将误判的步态进行纠正。为验证该算法的普适性,分别针对不同测试个体和同一个体5组不同行走速度条件下的步态特征判别实验,结果表明,本文提出的步态自适应判别方法对不同个体具有良好的适应性;为进一步验证K均值自适应步态判别算法对人员位置解算的准确性,分别开展圆形及400m跑道闭合行走实验,对比不同行走路径对应的位置误差可看出,解算位置误差虽然随行走距离增大而增加,但其相对误差均不超过2%。(本文来源于《测绘科学》期刊2019年12期）
陶九志,黄润华,马卫平[2]（2019）在《基于IHPS和SPS的齿轮断齿故障特征频率的提取》一文中研究指出针对齿轮断齿故障信号的特点,通过对原始振动信号进行傅里叶变换后计算其IHPS(Improved Harmonic Product Spectrum)及SPS(Sideband Product Spectrum),可在振动冲击信号不明显的情况下提取齿轮断齿故障特征频率。通过仿真分析和实验验证,证明了该方法的有效性,为早期诊断此类故障提供了可行途径。(本文来源于《机械强度》期刊2019年06期）
李媛,刘希康,郑智江,刘峡[3]（2019）在《甘肃及附近地区断层形变异常特征的综合提取与震例总结》一文中研究指出基于20世纪80年代以来的跨断层短水准资料,利用"点-线-面"相结合的研究方法,全面分析甘肃地区1990～2016年8次5.5级以上地震的震前应变背景、断层活动和短期形变异常的时空演化特征。结果显示,多个地震震前不同层面上出现如下典型的异常特征:1)地震往往发生在垂直形变累积率的高值区或差异显着的高梯度带上,震前出现有序的形变场分布;2)震前不同断裂带之间或断裂带的不同段之间常存在显着的运动差异,发震断裂震前中短期运动速率显着增强,造成区域运动的不均衡;3)随着强震的逼近,显着异常场地在空间分布上明显向近震区迁移和集中,或近震源区的一些跨断层场地异常强度逐渐增大。地震震前典型异常的时、空、强演化特征说明,断层运动失稳前,近震区附近断层活动、应力应变场均有一定程度的显现,地震发生前断层活动存在不同往常的失稳波动现象,应力出现向近震源区传递的特征。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2019年12期）
贺勇,薛盖超,畅广辉,张江南,周冰[4]（2019）在《基于分布式实时计算框架的电能量数据异常特征提取在线预警系统》一文中研究指出为了更好地适应智能电网的发展,研究基于海量数据的高级应用和预警系统变得十分迫切。现以分布式实时计算框架为基础,研究和设计了电能量数据异常特征提取在线预警系统,能实时监控和检测异常数据,为我国电网数据智能化发展提供参考。(本文来源于《机电信息》期刊2019年35期）
林克正,张元铭,李昊天[5]（2019）在《分块Gabor结合梯度直方图的特征提取算法》一文中研究指出针对单一HOG特征提取方式会丢失图像局部特征的问题,本文提出了一种基于分块Gabor的梯度直方图特征提取算法.该方法首先将待识别的人脸图像通过Gabor特征提取方法得到图不同尺度和方向的图像Gabor特征,然后对Gabor特征按照尺度和方向两方面进行融合,之后再对融合后的Gabor特征进行分块,最后对分块后的图像特征再进行HOG特征提取,对提取到的HOG特征进行PCA降维,得到新的H-G特征.实验结果表明,该算法相较于其他传统单一的特征提取识别方法具有更高的识别精度和准确度,并且对于人脸在光照、姿态表情等干扰因素下均具有良好的有效性和鲁棒性.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年12期）
朱宝,乔俊飞[6]（2019）在《基于自编码神经网络特征提取的回声状态网络研究及过程建模应用》一文中研究指出在复杂化工建模过程中,由于过程数据的时序性、高非线性以及高维数的特点,导致传统的静态神经网络建模无法满足一定的精度。为了解决该问题,提出一种基于自编码神经网络特征提取的回声状态网络模型(features extracted from auto-encoder based echo state network, FEAE-ESN)。传统回声状态网络(echo state network, ESN)方法中,储备池的节点数目很多,输出的维数很高,数据间存在共线性。为解决上述问题,待回声状态网络训练好之后,使用自编码神经网络对其储备池输出进行特征提取。通过自编码网络特征提取,一方面可以有效地降低储备池输出的维数,从而降低数据的复杂度;另一方面提取的特征去除了原有储备池输出的共线性,能够进一步提高广义逆的计算性能;最终提高回声状态网络的建模精度。所提方法 FEAE-ESN用于田纳西-伊斯曼复杂过程建模,仿真结果验证了所提方法的有效性。(本文来源于《化工学报》期刊2019年12期）
孙洁,丁笑君,杜磊,李秦曼,邹奉元[7]（2019）在《基于卷积神经网络的织物图像特征提取与检索研究进展》一文中研究指出为实现织物图像的快速自动识别与检索,从织物图像浅层视觉特征提取、深度语义特征学习以及检索模型构建3个方面综述了该领域的研究进展,分析了现有研究中存在的问题。发现织物图像浅层视觉特征在小样本数据集的检索中具有较好的适用性,且多特征融合应用可有效提升检索精度,但在大样本数据集及高层语义识别检索问题中的应用存在局限性,深度卷积神经网络是克服这一问题的有效途径;织物语义属性的优化设计、卷积神经网络结构优化以及距离尺度学习是目前提升深度检索模型语义识别精度的3个有效途径;认为未来织物图像识别检索精度的提升主要依赖于标准化的语义系统设计、精准的图像分割与识别技术以及多模态的信息融合检索。(本文来源于《纺织学报》期刊2019年12期）
李宝芸,范玉刚,高阳[8]（2019）在《基于OTSU和Canny算子的红外图像特征提取》一文中研究指出由于红外图像背景复杂、分辨率低等因素,在利用涡流红外热成像技术检测金属材料裂纹缺陷时,会导致红外图像裂纹缺陷区域模糊。为解决这一问题,提出一种基于大津法(OTSU)和Canny算子相结合的红外图像特征提取方法,用于解决红外图像分割、特征增强和裂纹缺陷区域边缘特征提取等问题。首先对获取的红外图像进行降噪处理,增强图像中的特征信息;然后用OTSU算法将裂纹区域从背景区域分离出来,并用Canny算子提取裂纹区域的边缘,最终获得裂纹边缘的周长和面积等特征信息。实验结果表明,该方法能准确定位红外图像裂纹区域,提取红外图像裂纹边缘特征信息。(本文来源于《陕西理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
肖力伟[9]（2019）在《一种基于小波包和主成分分析的超声信号特征提取方法》一文中研究指出为了有效识别不同类型的超声缺陷信号,提出了一种基于小波包分解和主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的信号特征提取方法。首先,提取缺陷信号小波包分解后的能量系数组成多维特征向量集;然后,使用PCA方法对多维特征向量进行降维得到融合特征量;最后,输入BP神经网络对不同类型的缺陷信号进行分类测试,并与未经PCA处理的特征量分类测试结果进行对比。试验结果证明,该特征量提取的方法能够有效地对缺陷进行分类,且测试速度明显得到提高。(本文来源于《无损检测》期刊2019年12期）
衡威,范磊[10]（2019）在《基于神经网络的二进制文本特征提取》一文中研究指出基于文本等数据在计算机中是以二进制的形式存储而易于获取大量实验数据的情况,提出了一种基于神经网络的对二进制文本进行特征提取的模型。对获取到的二进制文本数据先使用合适大小及步长的滑动窗口进行取词处理,再使用Word2vec生成相应的词向量嵌入CNN,然后对生成的向量做降维处理,之后在池化层将其作为最后的特征进行输出,最后使用分类算法进行特征好坏的验证。相比于同领域内文本分类方法,所提方法大大提升了处理效率,且在精度和准确度上相差无几。(本文来源于《通信技术》期刊2019年12期）
特征提取论文开题报告
（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：
针对齿轮断齿故障信号的特点,通过对原始振动信号进行傅里叶变换后计算其IHPS(Improved Harmonic Product Spectrum)及SPS(Sideband Product Spectrum),可在振动冲击信号不明显的情况下提取齿轮断齿故障特征频率。通过仿真分析和实验验证,证明了该方法的有效性,为早期诊断此类故障提供了可行途径。
（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。
特征提取论文参考文献
[1].孙伟,宋如意,丁伟.步态特征提取的K均值聚类自适应判别[J].测绘科学.2019
[2].陶九志,黄润华,马卫平.基于IHPS和SPS的齿轮断齿故障特征频率的提取[J].机械强度.2019
[3].李媛,刘希康,郑智江,刘峡.甘肃及附近地区断层形变异常特征的综合提取与震例总结[J].大地测量与地球动力学.2019
[4].贺勇,薛盖超,畅广辉,张江南,周冰.基于分布式实时计算框架的电能量数据异常特征提取在线预警系统[J].机电信息.2019
[5].林克正,张元铭,李昊天.分块Gabor结合梯度直方图的特征提取算法[J].小型微型计算机系统.2019
[6].朱宝,乔俊飞.基于自编码神经网络特征提取的回声状态网络研究及过程建模应用[J].化工学报.2019
[7].孙洁,丁笑君,杜磊,李秦曼,邹奉元.基于卷积神经网络的织物图像特征提取与检索研究进展[J].纺织学报.2019
[8].李宝芸,范玉刚,高阳.基于OTSU和Canny算子的红外图像特征提取[J].陕西理工大学学报(自然科学版).2019
[9].肖力伟.一种基于小波包和主成分分析的超声信号特征提取方法[J].无损检测.2019
[10].衡威,范磊.基于神经网络的二进制文本特征提取[J].通信技术.2019
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