导读:本文包含了误差准则论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:深度学习,卷积神经网络,交叉熵,最小分类误差准则
误差准则论文文献综述
郑宗生,侯倩,邹国良,卢奇[1]（2019）在《基于改进最小分类误差准则算法的深度学习研究——以台风卫星云图为例》一文中研究指出针对传统基于最小分类误差准则(MCE)建立的目标函数存在样本错分类时网络出现的梯度反向问题,引入最小分类误差准则,定义带修正项的FMCE目标函数。以较高精度的交叉熵作为基函数,将FMCE作为修正函数,提出改进交叉熵目标函数CE-FMCE,使得网络在反向传播过程中提升标签类输出的概率。CE-FMCE不仅克服了传统MCE目标函数的梯度反向问题,还弥补了交叉熵函数对非标签集梯度不作区分处理的不足。分别在自建台风云图数据集和通用数据集MNIST上对CE-FMCE和MSE、交叉熵、MCE、M~3CE进行对比实验,实验结果表明CE-FMCE优于其他目标函数。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年10期）
丁珍妮,陈华友,朱家明[2]（2018）在《基于面积型中心误差准则的模糊组合预测模型及应用》一文中研究指出在复杂的系统预测中,系统信息往往以模糊不确定信息来刻画,而不是实数或者区间数。本文建立了一种新的叁角模糊数信息的组合预测模型。针对传统的叁角模糊数端点误差准则的缺陷,提出了叁角模糊数的面积型中心的概念,并给出其计算表达式。在此基础上,获得了组合预测值与各个单项预测方法预测值的中心关系式。基于面积型误差准则,构建了新的模糊组合预测模型,并证明了该模型至少是非劣性的。最后,举例说明所提出组合预测模型具有更强的有效性,并对模型参数进行了灵敏度分析。(本文来源于《模糊系统与数学》期刊2018年03期）
韩春雷[3]（2018）在《基于最小均方误差准则的语音信号降噪技术研究》一文中研究指出针对语音信号降噪问题,文中提出了一种自适应滤波降噪方法。该方法基于最小均方误差准则,以递推的方式计算自适应滤波器权系数,结构简单,便于实现。对几种不同信噪比的语音信号进行实验分析,结果表明该自适应滤波方法能有效降低噪声影响,提高信噪比,具有较高的实用价值。(本文来源于《物联网技术》期刊2018年05期）
赵海霞,周少娜,肖化[4]（2017）在《四种判别粗大误差准则的比较与讨论》一文中研究指出目前用于判别含有粗大误差的异常值的准则有多种,本文将对格拉布斯准则、莱依达准则、肖维勒准则和t检验准则四种粗大误差剔除准则在实验测量次数落在3~100的情况下的选择讨论,给出测量次数落在区间3~100判断准则的选择意见。(本文来源于《大学物理实验》期刊2017年05期）
朱宁,刘庆华,周桂兰,农以宁[5]（2017）在《均方误差准则下的几乎无偏Stein岭型主成分估计的优良性》一文中研究指出将Stein岭型主成分估计利用几乎无偏估计思想进行优化,得到几乎无偏Stein岭型主成分估计.并考虑均方误差准则,得到了几乎无偏Stein岭型主成分估计优于最小二乘估计、Stein岭型主成分估计的充分条件.并通过数值实验证明在给定k或p时,几乎无偏Stein岭型主成分估计的均方误差与Stein岭型主成分估计的均方误差较为接近,且远大于最小二乘估计的均方误差.(本文来源于《河南师范大学学报(自然科学版)》期刊2017年05期）
胡大海[6]（2017）在《基于乘积相对误差准则的模型研究》一文中研究指出在应用中,我们经常会遇到正的响应变量,如经济指标、生存时间等.处理正的响应变量,一般地,我们会考虑乘积回归模型.当响应变量是个体的生存时间的时候,乘积回归模型通常被称为加速失效模型(Accelerated Failure Time,AFT).对于正的响应变量,应用者更关注相对误差(Relative error)而不是绝对误差(Absolute error).在本文中,基于乘积相对误差(LPRE)准则,我们将考虑协变量带有测量误差或者响应变量带有删失的乘积回归模型.另外,为了刻画响应变量和协变量之间的复杂关系,LPRE准则被推广到变系数乘积回归模型.在第二章,我们考虑部分协变量带有测量误差但其替代变量有重复观测的乘积回归模型.针对这一模型,基于乘积相对误差准则,我们提出了两种估计方程的方法来估计回归参数向量:第一种方法是基于条件均值得分构造无偏的估计方程;第二种是通过对朴素的估计方程进行纠偏从而得到无偏的估计方程.这两种方法都允许所研究的不同个体的替代变量有不同的重复观测次数.而且,测量误差和真实协变量的分布没有被假设.这是至关重要的,因为测量误差和真实的协变量是观测不到的,从而无法去检验其是否服从某类分布.在一定的正则条件下,我们建立了两个估计的渐近正态性.而且,当测量误差服从已知的正态分布时,我们对这两种估计方法在理论上给予了比较.一些模拟研究给出了我们所提出估计方法在有限样本下的表现.作为一个应用,我们给出了 ACTG 315数据(Lederman等,1998)的一个实例分析.在第叁章,我们研究了带有右删失的乘积回归模型.该模型广泛用于生存数据的建模.在随机右删失的假设下,我们通过逆概率加权的方法将乘积相对误差准则推广到删失的情形,给出了参数的估计方法.在一定的正则条件下,建立了估计的相合性和渐近正态性.通过数值模拟展示了所提出估计在有限样本下的效果.为了说明所提方法在实际数据上的效果,我们给出了数据集nwtco(D'angio 等,1989;Green 等,1998)的一个实例分析.在第四章,我们考虑部分协变量带有测量误差、响应变量带有删失的乘积回归模型.当响应变量没有删失时,该模型变成第二章中的带有测量误差的乘积回归模型.当协变量能够精确观测到时,该模型变成带有删失的乘积回归模型.假设带有测量误差的协变量有重复观测的替代变量.通过逆概率加权的方法,我们提出了两个基于乘积相对误差的目标函数,给出了两种参数的估计方法.结合鞅理论和估计方程技术,两个估计的相合性和渐近正态性被建立.通过模拟研究给出了两种估计在有限样本下的表现.最后,我们将所提出的估计应用到一个临床试验数据rhDNase数据集上(Fuchs等,1994).在第五章,我们将乘积相对误差(LPRE)准则推广到变系数乘积回归模型,提出了局部最小乘积相对误差准则来估计回归系数函数.在这个推广的过程中,将涉及到非参数估计核光滑技术.所提出的准则是无尺度的,这对于生存数据和金融数据的处理至关重要.同时,我们也研究了所提出估计的相合性和渐近正态性,通过K折交叉验证的方法给出带宽选择的方法.通过数值模拟来展示所提出方法在有限样本下的表现.作为一个列子,我们分析了 ethanol数据(Brinkman,1981).(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2017-05-01）
成克强,李小兵,潘广泽,李锴,王远航[7]（2017）在《基于最小误差准则的加速退化数据优化处理方法》一文中研究指出针对加速退化数据处理过程中存在的拟合误差问题,提出了基于最小误差准则的伪失效寿命预测方法和寿命统计过程中的多寿命分布优选方法,分别针对常用的退化模型和威布尔、指数分布、对数正态分布3种寿命分布模型,提出了退化数据优化处理方法,并用实例对该优化方法的有效性进行了分析。(本文来源于《电子产品可靠性与环境试验》期刊2017年02期）
李琳,徐文皓,洪青阳,童峰,吴谨准[8]（2016）在《基于最小分类误差准则的呼吸音分类技术》一文中研究指出从大量呼吸音样本中归纳综合出肺部病理特征的科学表示,实现自动化、定量化的呼吸音分类,是现代医疗信息化技术的重要研究内容之一.提出了一种基于最小分类误差(minimum classification error,MCE)准则的呼吸音分类方法,建立呼吸音类别的分类误差损失函数,采用广义概率下降法(generalized probabilistic decent,GPD)估计得到呼吸音的隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)参数,以增强不同类型呼吸音模型的区分能力.实验结果表明,与传统的最大似然(maximum likelihood,ML)法相比,基于MCE准则求解的HMM模型,具有更好的分类效果,提高了识别准确率,客观证明了基于MCE准则的呼吸音分类技术的有效性.(本文来源于《厦门大学学报(自然科学版)》期刊2016年06期）
张朝霞,王慧慧,傅正,杨玲珍,王娟芬[9]（2015）在《基于卡尔曼-最小均方误差准则的雷达旁瓣抑制研究及仿真》一文中研究指出针对在现代雷达系统中强目标掩盖弱小目标,且只能将距离旁瓣抑制到一定值的问题,提出一种改进的卡尔曼-最小均方误差准则(K-MMSE)算法。该方法将卡尔曼滤波与最小均方误差准则相融合,是一种有效抑制距离旁瓣的自适应脉冲压缩系统。仿真实验中,将提出的K-MMSE方法与传统匹配滤波、经过最小均方误差(MMSE)准则的匹配滤波算法进行单目标与多目标情况下的旁瓣抑制比较后发现,前者较后两者旁瓣水平及其点扩散函数(PSF)的峰值旁瓣比(PSLR)和积分旁瓣比(ISLR)均明显下降。仿真结果表明,该方法无论在单目标还是多目标情况下都能较传统的滤波算法更好地抑制旁瓣距离,有效地提取弱小目标信号。(本文来源于《计算机应用》期刊2015年05期）
曹璐[10]（2014）在《基于最小模型误差准则的非线性滤波及控制理论与应用研究》一文中研究指出非线性现象广泛存在于航天领域,尤其对于复杂的航天器而言,往往伴随着严重的不确定性模型误差等问题的干扰,而这类问题也是影响航天器系统精度、可靠性的主要诱因。因此,对于存在不确定性模型误差的非线性航天系统的理论研究是十分重要的。论文以“最小模型误差准则”为理论主线,针对非线性航天器系统中的两个基本问题:即航天器的状态估计与控制进行了深入的研究。论文第一部分主要对非线性航天器的状态估计(即滤波)方面进行了探索:首先,论文针对传统预测滤波器(PF)的理论不足,对其进行了Sigma-Point理论拓展研究。预测滤波器是以“最小模型误差准则”为理论基础的一种非线性滤波器。通过采用Sigma-Point采样策略对预测滤波器的后验概率分布进行近似拟合,分别提出了Unscented预测滤波器(UPF)、Cubature预测滤波器(CPF)和中心差分预测滤波器(CDPF)。由于这叁种滤波器可以采用一个统一的滤波框架进行描述,因此,这里将其统称为Sigma-Point预测滤波器(SPPF)。理论分析可知:无论系统的非线性程度如何,理论上SPPF至少能以二阶泰勒精度逼近任何非线性系统的模型误差、后验均值和误差协方差,较传统PF滤波器而言具有明显的理论优势,并通过基于星敏感器的航天器姿态确定进行了仿真验证。其次,对SPPF滤波器的实用性及随机稳定性进行了理论分析。采用Sigma-Point采样策略对预测滤波器进行理论拓展,提高了SPPF滤波器满足“协方差约束条件”的理论精度,从而降低了SPPF滤波器对模型误差加权矩阵选择的依赖性,使其具有更大的选择空间,更具工程实用性。同时,通过对SPPF滤波器的随机稳定性分析可知:在满足一定条件下,即初始误差、测量噪声及模型误差小于某一有界值的情况下,SPPF滤波器的状态估计误差是稳定、收敛且有界的。本章的理论成果通过航天器的姿态确定问题获得了成功验证。然后,提出了一种全新的预测变结构滤波器(PVSF),并对其进行了理论分析和证明。通过对“最小模型误差准则”的概念进行外延,可获得“广义最小模型误差准则”,并以此为理论基础提出了预测变结构滤波理论。该理论方法无需满足随机变量为高斯分布假设的约束,同时也摆脱了预测滤波理论对加权矩阵经验选取的依赖,且采用变结构滑模控制作为实现策略,无需计算状态估计的误差协方差。通过航天器相对位姿估计问题进行了验证,仿真结果表明,PVSF是一种鲁棒性强、计算量小、滤波精度稳定的理想非线性滤波器。最后,对预测变结构滤波器的自适应问题进行了研究。论文针对其边界层难于选择问题进行了深入探讨,通过借鉴自适应策略提出了自适应预测变结构滤波器(APVSF)。同时,对于自适应过程中的鲁棒性损失问题,文中也给出了相应的解决策略及研究成果,即通过采用Sigma-Point采样策略及正交性原理,提高自适应预测变结构滤波器的鲁棒性,并在分布式航天器姿态同步估计问题中得到验证。论文的第二部分着重研究了非线性航天器的控制问题。通过将“最小模型误差准则”映射到滑模控制理论之中,抽象出“最小滑模误差准则”,并以此为理论基础提出了一种全新的滑模控制策略即最小滑模误差反馈控制。该方法可使控制后的滑模近似于理想滑模,因此具有较高的控制精度。本文还对该方法的稳定性、鲁棒性及理论特点进行了详细的、完备的证明。此外,针对耦合非线性航天器系统的耦合控制问题,也给出了进一步控制策略即输入-输出线性化最小滑模误差反馈控制。基于航天器姿态及编队控制的仿真结果表明,这两种全新的滑模控制器较传统的滑模控制器的控制精度及收敛速度均有显着的提高。此外,论文在附录中独立推导了全新的考虑J2和气动力影响、小偏心率椭圆/圆轨道的线性化航天器编队动力学模型,并对该模型的准确性和模型精度进行了验证和分析,该理论模型对论文中多个章节的仿真算例提供模型及理论支持。论文分别以航天器的姿态估计与控制、编队问题的估计与控制等为应用对象,对所提出的多种滤波理论及控制方法进行了仿真验证:仿真结果与理论分析结论相一致。通过与传统理论方法的对比分析可知:所提出的多种理论方法具有明显的优势。相关的研究成果可以推广到与工业生产、装备研发相关的线性及非线性系统,具有广阔的工程应用前景。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2014-11-01）
误差准则论文开题报告
（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：
在复杂的系统预测中,系统信息往往以模糊不确定信息来刻画,而不是实数或者区间数。本文建立了一种新的叁角模糊数信息的组合预测模型。针对传统的叁角模糊数端点误差准则的缺陷,提出了叁角模糊数的面积型中心的概念,并给出其计算表达式。在此基础上,获得了组合预测值与各个单项预测方法预测值的中心关系式。基于面积型误差准则,构建了新的模糊组合预测模型,并证明了该模型至少是非劣性的。最后,举例说明所提出组合预测模型具有更强的有效性,并对模型参数进行了灵敏度分析。
（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。
误差准则论文参考文献
[1].郑宗生,侯倩,邹国良,卢奇.基于改进最小分类误差准则算法的深度学习研究——以台风卫星云图为例[J].计算机应用研究.2019
[2].丁珍妮,陈华友,朱家明.基于面积型中心误差准则的模糊组合预测模型及应用[J].模糊系统与数学.2018
[3].韩春雷.基于最小均方误差准则的语音信号降噪技术研究[J].物联网技术.2018
[4].赵海霞,周少娜,肖化.四种判别粗大误差准则的比较与讨论[J].大学物理实验.2017
[5].朱宁,刘庆华,周桂兰,农以宁.均方误差准则下的几乎无偏Stein岭型主成分估计的优良性[J].河南师范大学学报(自然科学版).2017
[6].胡大海.基于乘积相对误差准则的模型研究[D].中国科学技术大学.2017
[7].成克强,李小兵,潘广泽,李锴,王远航.基于最小误差准则的加速退化数据优化处理方法[J].电子产品可靠性与环境试验.2017
[8].李琳,徐文皓,洪青阳,童峰,吴谨准.基于最小分类误差准则的呼吸音分类技术[J].厦门大学学报(自然科学版).2016
[9].张朝霞,王慧慧,傅正,杨玲珍,王娟芬.基于卡尔曼-最小均方误差准则的雷达旁瓣抑制研究及仿真[J].计算机应用.2015
[10].曹璐.基于最小模型误差准则的非线性滤波及控制理论与应用研究[D].国防科学技术大学.2014