导读:本文包含了数据提取集成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:数据,算法,斑岩,特征,参数,矿床,相似性。
数据提取集成论文文献综述
唐超,周可法,张楠楠,王珊珊,周曙光[1]（2018）在《基于Landsat-8 OLI和ASTER数据集成和融合的矿化蚀变信息提取:以包古图斑岩型铜矿为例》一文中研究指出围岩蚀变现象是热液矿床成矿作用发生的重要标志之一,使用遥感数据进行蚀变信息的提取能够降低找矿成本,提高找矿效率。多光谱遥感数据以覆盖范围广、获取容易、价格便宜等优点成为蚀变信息提取的主要数据之一。根据Landsat-8 OLI和ASTER数据各自的波谱优势,把两者进行集成,得到AO数据;然后融合AO和Landsat-8 OLI全色波段得到融合后的AOM数据。基于AOM数据,利用波段比值、相对吸收深度、混合调制滤波对研究区的矿化和围岩蚀变进行了提取。为了验证AOM数据在矿化蚀变信息提取中的优势,对比了数据集成和融合前后的蚀变信息提取结果。对比结果表明:(1)AOM数据能够充分利用Landsat-8 OLI和ASTER的波段信息,包含了比任何单个数据都多的蚀变信息;(2)AOM数据能够提取出更多的信息,尤其是对一些细节信息提取效果更好,可应用于矿化信息提取研究。(本文来源于《地质科技情报》期刊2018年06期）
王青[2]（2018）在《一种集成SVM的多源数据城区提取方法》一文中研究指出大尺度(即区域至全球范围)精细的城区图(包括城市区域的位置和范围)对环境监测、政策制定、生物多样性和栖息地保护等具有重要的意义。目前,已有一些大尺度城区图被生产出来。监督分类是一种常见的机器学习方法,因其可以在训练样本中获得先验知识,常常精度较高,是目前大尺度城区制图的主流方法之一。另外,数据融合方法因其可综合多源数据,具有很强的鲁棒性,也被常用于大尺度城区提取上。然而,为了高效率地获取精细可靠的大尺度城区图,一些挑战仍需要应对:1)昂贵的训练样本收集过程;2)低效的多源数据信息使用;3)多样的城区特征(如:形状、大小、物理环境以及社会经济状态)。因此,本文为了有效地获取大尺度精确的城区图,我们提出了一种新颖的集成SVM方法去应对这叁个挑战。该方法包含以下几步:1)自动化的训练数据生成来减少人力物力花费;2)集成SVM模型的构建来有效地联合多源数据(包括遥感和社会经济数据);3)基于斑块的自适应阈值技术的使用来应对多样化的城区特征。为了测试我们方法的有效性,本文选择了中国作为研究区域。中国有着多样性的气候、不平衡的人口经济状态,因此选用中国作为研究区域对于大尺度城区提取而言是有挑战性、代表性和重大意义的。研究中,本文设计的新颖的集成SVM方法被用于了 2005和2010年的中国城区制图。为了验证我们生产出的最终城区图的精度,本文将287个地级市的结果图与主流的城区产品以及随机森林和神经网络算法生产出来的城区结果进行了对比。比较结果表明,无论是从定量精度评价上还是可视化的定性城区范围展示上,我们的方法始终能够获得最优的结果。精度kappa在不同城市等级上有着明显的提升,即使是在具有极大挑战性的小城市上,我们的方法也有着明显的优势。最后,为了更加深入地讨论本文提出的方法的有效性和必要性,几个比较重要的问题被讨论和证明:1)我们自动方法生成的样本质量较优;2)综合多源数据(包括遥感数据和社会经济数据)具有重要意义以及我们的方法较好地利用了多源数据信息;3)采用基于斑块的自适应阈值技术能够应对城区异质性问题;4)算法的时间消耗在可接受范围内;5)本文提出的集成SVM方法有较强的迁移能力,能够较好地应用在其他区域(文中以全美制图为例)。(本文来源于《武汉大学》期刊2018-05-01）
张志东[3]（2018）在《时间序列数据的特征提取与分类器集成方法的研究》一文中研究指出时间序列数据广泛地存在于生产生活的各个方面,其反映了事物不易直接观察的内部状态。与传统分类有所不同,时间序列分类过程中各个属性之间都是有次序关系的,因此时间序列分类问题具有挑战性。在时间序列分类过程中,如何高效地对时间序列数据进行特征提取并根据数据特征建立相应的分类器从而提高分类的准确率成为时间序列分类领域的关键问题。本文首先对于时间序列的分类算法研究现状进行了总结,接着分析了现有时间序列的特征提取与分类算法存在问题。在目前的算法中,基于实例的学习方法存在速度较慢,不适合对海量的数据处理的问题;而基于模型的时间序列分类算法一般需要数据的先验知识;同时时间序列的集成算法时间与空间复杂度较高,这样就限制了其使用环境。针对以上问题,本文从时间序列特征提取与时间序列分类两个大方面展开了研究,主要工作包括:(1)提出了一种基于特征点检测的时间序列特征提取算法,将时间序列从原始的高维空间转换到低维的特征空间,且在转换过程中保持了数据的特征。该算法将图像领域的局部特征算法应用到时间序列数据中,以提取时间序列数据中的特征点,利用提取的特征点周围的关键子序列生成局部特征向量集合,并对特征向量加权、筛选,最终实现了特征提取和数据降维。与传统的算法相比,本文提出的特征点检测算法时间复杂度是线性的,并支持增量更新,方便应用于大规模数据集,并且提取到的特征都具有辨别性,算法各个过程都可由人工灵活控制。实验中将该特征提取算法与分类算法相结合,结果表明该算法能够提高分类算法的准确率。(2)设计了基于尺度空间的时间序列集成分类算法,该算法结合尺度空间理论丰富了训练分类器所使用的训练集,使得训练数据集不仅包含原始信息,还包含了变化趋势等信息;在结构上,该集成算法分为多个层级,分类器按一定顺序逐层训练,在训练多层分类器过程中不断的拓展训练数据集的特征空间,来实现特征信息逐级传递,最终层级的分类器输出最终的分类结果。与传统集成算法相比,本算法各层级之间不再独立,并且可以灵活地更换基分类器种类,也能通过限制层级数来控制算法时间与空间复杂度,拓宽了使用环境。在实验中,该集成算法与本文提出的特征提取算法结合使得分类器准确率得到提高。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-03-01）
汪子义[4]（2017）在《基于AO集成数据的多龙矿集区斑岩铜矿蚀变矿物组合提取研究》一文中研究指出Landsat系列卫星数据和ASTER数据被广泛用于遥感地质勘查工作之中。Landsat系列卫星数据在可见光/近红外波谱区间波段设置较多,在含Fe3+类蚀变信息的提取中表现出一定的优越性;ASTER数据在短波红外区间波段设置多且波谱分辨率较高,有利于羟基类矿物的细分以及碳酸盐岩识别。最新发射的Landsat8 OLI数据近红外波段(NIR,0.845~0.885μm)波谱分辨率的进一步提高,为含Fe3+蚀变矿物的识别提供了诊断性谱段。目前,多龙矿集区地质工作程度低、已有资料不足,但区内地表植被稀疏,基岩裸露,具备良好的遥感地质工作条件。遥感蚀变矿物信息提取以及遥感蚀变分带特征划分等遥感工作,为矿产资源勘查提供重要的遥感信息支持。本文以多龙矿集区为研究区,在以下3个方面开展了研究:(1)利用线性回归方法进行ASTER与OLI数据(AO数据)集成,绘制了AO数据的波谱响应曲线。(2)借助Hyperion高光谱数据,检验AO数据的集成效果。(3)基于高光谱信息提取方法MTMF开展端元矿物选取和识别,研究各个矿床蚀变矿物(组合)空间分布特点以及遥感地表蚀变分带特征。取得成果如下:1、铁格隆远景区内AO集成数据与Hyperion数据主要地物波谱相似度较高,AO集成数据质量可靠。基于重构的AO数据波谱响应曲线重采样的USGS波谱库波谱和野外采样波谱,与蚀变矿物的影像波谱更加吻合。AO数据和Hyperion数据4种类型的蚀变矿物(组合)信息空间分布基本一致,利用AO数据进行蚀变矿物提取有效可行。2、多不杂和波龙矿床遥感蚀变矿物(组合)信息及遥感蚀变分带特征,与野外调查蚀变矿物组合和围岩蚀变分带特征对应一致。表明AO数据蚀变矿物提取能够有效识别斑岩铜矿不同的围岩蚀变分带特征。3、地堡那木岗矿床高级泥化带上分布的明矾石信息,表明AO数据(或ASTER数据)能够有效识别高硫型-浅层低温热液型矿床围岩蚀变。地堡那木岗矿床遥感蚀变分带特征与多不杂和波龙矿床遥感蚀变分带特征具有一定的差异性,参考铁格隆南铜(金)高硫型–浅层低温热液矿床垂向蚀变分带特征,推测并绘制了地堡那木岗矿床垂向蚀变分带特征。4、叁个子研究区内除了已知矿床和矿点以外,另有8处蚀变区域具有良好的蚀变分带特征,显示出良好的矿产资源勘查潜力,可作为进一步勘查的重点区域。(本文来源于《成都理工大学》期刊2017-05-01）
KERBOUCI,Ahmed[5]（2017）在《基于航空影像和LIDAR数据集成处理的城市道路网络自动提取》一文中研究指出精确详细的道路模型在基础设施规划,交通监测,地图更新和驾驶员辅助系统等多种地理空间应用中扮演着重要的角色。在本研究中,我们提出了一种利用融合数据(高分辨率航空影像和LIDAR点云)进行道路自动提取的综合方法。在已获取地图的更新方面,LIDAR数据和航空影像是有前景的数据源,能够生成道路地图以支持政府和用户的行动和任务。尽管还没处理或使用的高分辨率航空影像和密集的LIDAR数据已经堆积如山,新的数据还在源源不断地累积。这种现象发生的根本原因在于,相比传感器硬件技术的发展,航空影像和LIDAR数据的自动处理技术的发展受到了更多的限制。充分利用这些数据源进行目标探测非常具有挑战性。诸如航空摄影LIDAR(Light Detection and Ranging)等遥感技术为快速大范围高精度制图提供了一种手段,但是使用这些传感器数据进行路网探测与制图的技术还处于初级阶段。尽管现在提出了很多半自动或者自动提取道路信息的方法,这些方法的效率都取决于影像分辨率,道路输入特征,以及所使用的(为提取特定所需特征开发的,通过几种图像处理方法合并的)算法。因此这些问题仍未解决并且这些方法都不能在没有人工干预的情况下解决这些问题。因为在不同复杂程度的情况下(树木,建筑,阴影,其他地物产生的遮蔽等等)不同道路(城市,乡村,突发)的差别很大,所以我们要指出的是,现存的道路提取算法和功能都是基于任务与数据的。然而,本文提出的算法以识别带状道路与语境目标(比如,停车场,草地和树木)为核心。因为LiDAR数据包括很多场景的信息,大部分地形特征,诸如道路和建筑等都是可分辨的。此外,在LiDAR强度像上,道路特征均匀,并且与空地高程一致,因此可以用来消除阴影和树的影响。而且,从LiDAR上获取的归一化DSM(nDSM)可被用于过滤其他的路面上地物,比如建筑和车辆。在此之后,我们利用基于颜色的分割从航空影像上探测与提取草地和树木区域。因此,本文提出的方法主要集中在如何改进道路探测上,而之前关于道路的精确描绘并不为人所关注。我们通过将结果与人工提取的参考数据比较来评定结果精度。此外,我们还使用额外的质量评定(完整性,正确性,质量等)来对精度进行评估。结果显示该方法可以提取超过90%的道路。(本文来源于《武汉大学》期刊2017-05-01）
庞秋奔[6]（2016）在《Ensemble集成平台下医疗质量考核指标数据提取的应用》一文中研究指出针对综合医院医疗质量考核研究,目前偏向于医院整体或是医师个体医疗质量评价指标体系的确定与权重的计算.在提取指标数据方面大多采用半自动化录入汇总或使用同一个系统现有数据方式,提取结果不满足综合医院临床医师叁级分组管理模式的要求.提出在Ensemble集成化平台下,采用Webservice+Xml接口集成方式,集成医院内部多个异构医疗子系统,自动提取出临床科室医师动态分组信息、各分组及组内各成员的医疗质量考核指标数据.实验结果是自动提取到某临床科室各分组及组内各医师部分医疗质量考核指标数据.结论是此研究为综合医院各临床科室提供了新的面向团队小组的考核方式及量化的数据依据.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2016年08期）
齐明,赵陈粟,张超,喻文健[7]（2015）在《面向高精度寄生参数提取与时延分析的集成电路版图数据转换方法》一文中研究指出为了进一步提高集成电路互连寄生参数提取和电路时延分析的准确性,实现基于准确场求解器的线网寄生参数提取,提出一种快速、准确的集成电路版图数据转换方法.该方法读入二维GDSII版图数据和垂直工艺信息,基于一种扫描线算法判断导体块之间是否连接或重迭;然后利用链表、并查集等数据结构有效地描述叁维互连结构及导体间连通关系,为后续电容提取和互连时延分析提供必要信息;最后输出电容提取场求解器所需的叁维互连结构数据.基于实际版图的实验结果表明,文中方法比基于多边形两两判断的算法快4~7倍,且加速比随处理版图规模的增大而增大;该方法整体上具有O(nlog n)的时间复杂度,其中n为导体块数目,能够快速处理含1万块以上导体的大规模集成电路设计版图.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2015年06期）
孙旭[8]（2015）在《海洋平台监测数据集成、管理与特征提取》一文中研究指出海洋平台是进行海上油气开采和运输的重要工程装备,由于所处环境复杂多变,长期服役容易产生疲劳损伤,模型实验因比尺效应等限制无法模拟真实平台结构,为保障平台的安全稳定运行,需要对海洋平台进行全方位、长期的监测,以便全面了解平台的健康状况。现有南海“挑战号”浮式平台的系泊拉力监测系统是一个独立的系统,无法和其它系统相结合,且系泊拉力数据在台风来临时由于断电影响,无法保留。另外,对平台长期的监测,产生了大量的监测数据和文档,这给数据的管理和分析带来了很大不便。针对上述问题,以南海“挑战号”浮式平台为背景,通过调研止链器力传感器不间断供电的可能性和方法,将系泊拉力监测系统集成到监测系统中,使得在撤台期间依然实现系泊拉力的不间断测量。针对平台监测大数据的背景,通过对监测数据管理的研究,设计并开发了一套适用于海洋平台的监测数据库系统,实现对监测数据科学、高效地管理,并依托此数据库平台对监测数据进行分析。利用监测数据提取出多自由度的平台运动特征,掌握其健康状况已成为当前的热点研究领域。结构的模态参数和响应统计特性是常见的运动特征。传统模态分析方法是解析的方法,实时性较弱。针对基于环境荷载的多自由度结构复模态识别问题,提出一种基于相似性搜索的结构模态参数提取方法,该方法以自由响应的衰减函数作为字典原子,结合使用匹配追踪和遗传算法,在原子库中搜索与结构响应的随机减量信号具有最相似匹配的原子,从而确定自由响应函数中的模态参数,将该方法应用在海洋平台FPSO单点系泊结构模型实验与实际监测数据的分析中,取得了较好的结果。在长期的监测过程中,利用核主元分析(KPCA)方法提取FPSO单点系泊系统响应特征,通过内积核函数来实现原始数据到特征空间的非线性映射,从而计算得到结构响应在最大方向的能量特征,然后在特征空间内构造T。统计量对平台的运动状态进行评估。对海洋平台FPSO单点系泊系统长期监测数据的分析表明：基于这种方法获得的响应能量特征变化基本取决于环境荷载,减小了平台自身作业引起响应变化的影响,可以为平台安全生产提供参考。(本文来源于《大连理工大学》期刊2015-05-01）
洪杰,杨磊,龚子彬[9]（2014）在《基于CAD/CAE集成技术的中央空调配管系统数据提取和模型重建的研究》一文中研究指出以中央空调配管动力学特性仿真分析及优化设计为目的,对基于UG/ANSYS二次开发的中央空调配管系统数据提取和模型重建技术进行讨论。分析配管系统的结构特点并对其进行参数化,对所需要提取的信息进行分类,实现对模型参数的自动提取,开发出中央空调配管数据提取交互系统。以INI文件格式进行存储与交换。基于自行开发的中央空调配管CAD/CAE集成系统可读取INI数据文件,实现中央空调在ANSYS中建模与分析。(本文来源于《机械》期刊2014年04期）
赵子浩[10]（2012）在《基于集成学习的OA期刊论文元数据提取方法研究》一文中研究指出在建设图书馆数字资源库时，需要利用互联网上的开放存取(Open Access，OA)期刊论文作为图书馆数字资源库建设的信息源，利用论文元数据信息可以提高论文在图书馆数字资源库中检索的准确率和检索速度。因此，如何准确和快速地提取OA期刊论文的元数据是实现图书馆数字资源库建设的关键。本文在对国内外论文元数据提取方法综合研究分析基础上，结合集成学习的思想，从个体学习器的结论合成和个体生成方法两方面出发，对论文元数据提取方法进行了研究。首先，针对现有的单一元数据提取模型提取精度和泛化能力不高的问题，从集成学习的个体学习器结论合成方面考虑，提出一种基于贝叶斯融合的论文元数据提取方法。基层个体学习器分别采用HMM、SVM和CRF叁种机器学习算法，对训练集学习生成提取模型，利用已生成的模型提取论文元数据并计算提取的样本属于每个元数据类别的后验概率，并对每个模型的后验概率加权计算，结合贝叶斯理论对产生的后验概率融合决策，最终提取论文的元数据。其次，从集成学习个体学习器生成方面考虑，提出一种基于元学习的论文元数据提取方法。先是提出一种基分类器构造方法，按照期刊类别构建不同的基层训练集，通过基层SVM学习这些构造好的训练集生成基分类器，增大了集成学习中基层分类器之间的差异性；元层SVM通过对基分类器的学习结果进行再学习生成元分类器，元分类器综合决策基分类器的输出结果，从而得到最终的提取结果，提高论文元数据模型的提取精度和泛化能力。最后，对本文提出的方法进行实验验证，实验结果表明，本文所提的方法提高了论文元数据提取的精度，具有较好的泛化能力，同时结合研究成果对今后的研究工作进行了展望。(本文来源于《燕山大学》期刊2012-12-01）
数据提取集成论文开题报告
（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：
大尺度(即区域至全球范围)精细的城区图(包括城市区域的位置和范围)对环境监测、政策制定、生物多样性和栖息地保护等具有重要的意义。目前,已有一些大尺度城区图被生产出来。监督分类是一种常见的机器学习方法,因其可以在训练样本中获得先验知识,常常精度较高,是目前大尺度城区制图的主流方法之一。另外,数据融合方法因其可综合多源数据,具有很强的鲁棒性,也被常用于大尺度城区提取上。然而,为了高效率地获取精细可靠的大尺度城区图,一些挑战仍需要应对:1)昂贵的训练样本收集过程;2)低效的多源数据信息使用;3)多样的城区特征(如:形状、大小、物理环境以及社会经济状态)。因此,本文为了有效地获取大尺度精确的城区图,我们提出了一种新颖的集成SVM方法去应对这叁个挑战。该方法包含以下几步:1)自动化的训练数据生成来减少人力物力花费;2)集成SVM模型的构建来有效地联合多源数据(包括遥感和社会经济数据);3)基于斑块的自适应阈值技术的使用来应对多样化的城区特征。为了测试我们方法的有效性,本文选择了中国作为研究区域。中国有着多样性的气候、不平衡的人口经济状态,因此选用中国作为研究区域对于大尺度城区提取而言是有挑战性、代表性和重大意义的。研究中,本文设计的新颖的集成SVM方法被用于了 2005和2010年的中国城区制图。为了验证我们生产出的最终城区图的精度,本文将287个地级市的结果图与主流的城区产品以及随机森林和神经网络算法生产出来的城区结果进行了对比。比较结果表明,无论是从定量精度评价上还是可视化的定性城区范围展示上,我们的方法始终能够获得最优的结果。精度kappa在不同城市等级上有着明显的提升,即使是在具有极大挑战性的小城市上,我们的方法也有着明显的优势。最后,为了更加深入地讨论本文提出的方法的有效性和必要性,几个比较重要的问题被讨论和证明:1)我们自动方法生成的样本质量较优;2)综合多源数据(包括遥感数据和社会经济数据)具有重要意义以及我们的方法较好地利用了多源数据信息;3)采用基于斑块的自适应阈值技术能够应对城区异质性问题;4)算法的时间消耗在可接受范围内;5)本文提出的集成SVM方法有较强的迁移能力,能够较好地应用在其他区域(文中以全美制图为例)。
（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。
数据提取集成论文参考文献
[1].唐超,周可法,张楠楠,王珊珊,周曙光.基于Landsat-8OLI和ASTER数据集成和融合的矿化蚀变信息提取:以包古图斑岩型铜矿为例[J].地质科技情报.2018
[2].王青.一种集成SVM的多源数据城区提取方法[D].武汉大学.2018
[3].张志东.时间序列数据的特征提取与分类器集成方法的研究[D].北京交通大学.2018
[4].汪子义.基于AO集成数据的多龙矿集区斑岩铜矿蚀变矿物组合提取研究[D].成都理工大学.2017
[5].KERBOUCI,Ahmed.基于航空影像和LIDAR数据集成处理的城市道路网络自动提取[D].武汉大学.2017
[6].庞秋奔.Ensemble集成平台下医疗质量考核指标数据提取的应用[J].计算机系统应用.2016
[7].齐明,赵陈粟,张超,喻文健.面向高精度寄生参数提取与时延分析的集成电路版图数据转换方法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2015
[8].孙旭.海洋平台监测数据集成、管理与特征提取[D].大连理工大学.2015
[9].洪杰,杨磊,龚子彬.基于CAD/CAE集成技术的中央空调配管系统数据提取和模型重建的研究[J].机械.2014
[10].赵子浩.基于集成学习的OA期刊论文元数据提取方法研究[D].燕山大学.2012
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