导读:本文包含了迭代特征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:迭代,特征,函数,矩阵,序列,特征值,算子。
迭代特征论文文献综述
黄永生[1]（2019）在《多源特征数字化信息分层迭代采集系统设计》一文中研究指出针对当前多源特征数字化信息分层迭代采集系统,未对数字化信息最小特征子集隐层节点中心值进行筛选分类,导致采集时间较长、能量消耗较大.设计了基于遗传算法的多源特征数字化信息分层迭代采集系统.采用Agent技术采集不同层次的数字化信息,详细的阐述了系统的基本架构和数字化信息采集Agent的结构模型;采用遗传算法,对重迭的数据进行筛选分类,节约空间存储量,并获取隐藏层到输出层的权值,通过全局最优值,对最佳个体进行特征提取,对特征进行选择,并输入到神经网络分类器中,利用神经网络分类器对数字化信息最小特征子集中的隐层节点中心值进行筛选分类,完成对多源特征数字化信息分层迭代采集.测试结果表明,所设计系统信息采集完成时间较短、能量消耗较小.(本文来源于《菏泽学院学报》期刊2019年05期）
何胜美[2]（2019）在《超高维判别分析中的迭代稳健特征筛选方法》一文中研究指出变量筛选是超高维数据分析的基础,MV-SIS和AD-SIS是超高维判别分类问题中的两种有效的稳健的特征筛选方法.然而,和其它边际筛选方法一样,忽略了变量间可能存在的强相关性,可能漏选重要变量或者错选不重要的变量.为提高MV-SIS(AD-SIS)在上述情况下的变量筛选效果,基于MV-SIS(AD-SIS)提出了两种有效的稳健的迭代变量筛选方法 MV-ISIS(AD-ISIS),并通过蒙特卡罗模拟,研究这两种方法在超高维判别分析问题中的效果.数值模拟结果表明,新的迭代特征筛选方法 MV-ISIS(AD-ISIS)能大幅提高MV-SIS(AD-SIS)的变量筛选效果.(本文来源于《韶关学院学报》期刊2019年09期）
王仲根,沐俊文,林涵,聂文艳[3]（2019）在《新型缩减矩阵构造加快特征基函数法迭代求解》一文中研究指出针对特征基函数法在分析电大目标电磁散射特性时存在缩减矩阵方程迭代求解收敛慢的问题,提出一种新型缩减矩阵构造方法提高特征基函数法的迭代求解效率.首先,应用奇异值分解技术压缩激励源,求解出新激励源下各子域的特征基函数;其次,将新激励源和特征基函数作为构造缩减矩阵的检验函数和基函数新方法构造的缩减矩阵的对角子矩阵均为单位矩阵,缩减矩阵条件数得到了优化.与传统方法相比,新方法构造的缩减矩阵方程迭代求解效率得到了显着提高;另外,由于矩阵方程求解次数减少,特征基函数的构造效率也得到了提高,数值结果证明了新方法的精确性和有效性.(本文来源于《物理学报》期刊2019年17期）
刘雨[4]（2019）在《HSS迭代算法在求解矩阵最小特征时的应用》一文中研究指出为了更加精确快速地求解M-矩阵线性方程组,引入了HSS迭代算法.利用了M-矩阵的特点,在反幂法的基础上采用了改进的算法,并在实际运算的过程中引入HSS迭代算法.在此基础上采用了HSS迭代方法,并将此算法拓展到了M-矩阵之中,并且证明了其收敛性.给定了矩阵在求解最小特征值时α的取值,并通过算例验证了该算法在应用于求解最小特征值时的可行性.(本文来源于《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
谭海,陈利军,张军,张鑫,高方方[5]（2019）在《基于规则迭代的时间序列特征提取模型》一文中研究指出针对时间序列分类特征提取困难、提取的特征不明显等问题,提出一种基于普通规则嵌套迭代的时间序列特征提取模型。以常规的序列特征提取规则为基本单元,构建多级迭代规则对时间序列数据进行空间变换产生特征序列集,采用基本的特征提取方法对序列集进行特征提取得到最终的特征集合,模型的迭代次数和规则可由用户自己设定。以用户实际用电序列数据为例,对原始用电序列数据作为特征和该模型提取的特征进行分类比较,实验结果表明,在规则迭代模型下提取的特征,分类评价指标MAP最高可达到0.5389,对分类性能提升的增幅最高可达48.83%。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年01期）
潮洛蒙[6]（2019）在《基于信息熵和迭代SVM的特征选择方法研究》一文中研究指出分类模型作为一种机器学习常用的模型,是入侵检测系统中最基本的模型。由于近些年以来,互联网行业的快速发展,安全数据的量级产生了指数级的增长,因此在准确率以及实时性方面都对分类模型提出了新的要求。如何使模型变得简单的同时保证准确率,是目前安全分析领域研究的重点。特征选择方法研究的是如何从特征集合中选出对分类问题重要的特征子集。对安全分析数据集进行特征选择可以去除冗余的、跟安全分析目的无关的特征,使后续的分析模型变得简单高效的同时避免过拟合的出现。因此基于上述思想,本文研究一种特征子集选择方法。主要工作如下:首先,提出了一种基于信息熵理论以及模糊集知识的特征熵值计算方法,由于熵能够很好的表明变量的不确定性,因此每一个特征在训练数据集上的熵值表明其对分类问题不确定性的影响。基于此思想本文提出的方法可以计算特征重要性排名矩阵。该方法运行在预处理阶段,即在搭建分类模型之前就可以给出特征排名。其次,本文提出了一种基于迭代支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的特征子集选择方法,该方法通过迭代学习支持向量机模型,选取最优的特征子集。刚开始的时候特征子集为空集,在迭代的每一步会选择一个特征加入子集当中。特征的选择主要依据两点,分别是特征重要性排名以及该特征对SVM目标函数带来的影响,其中特征重要性排名由第一部分提出的算法给出。迭代过程一直持续到SVM模型在测试集上的准确率不再提高,此时选取的特征子集是对分类问题最高效的一组特征组合。最后,在入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)数据集UNSW-NB15上将本文所提的特征选择方法与其他经典的方法进行了比较,实验结果表明,本文提出的方法在提高准确率的同时降低了模型的复杂度。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2019-01-01）
俞荣建,李海明,项丽瑶[7]（2018）在《新兴技术创新:迭代逻辑、生态特征与突破路径》一文中研究指出不论是基于技术本位还是中国情境来分析,新兴技术创新都蕴含着区别于传统技术创新的全新战略路径。基于技术迭代的新视角,界定新兴技术创新的生态特征,包括技术粒子多样性、迭代规则非线性与问题导向探索性等叁个维度,建立了新兴技术战略创新路径选择的逻辑起源,并延展地提出新兴技术创新的"生态型"战略路径。(本文来源于《自然辩证法研究》期刊2018年09期）
陈保家,汪新波,赵春华,陈法法,邱光银[8]（2018）在《基于自适应局部迭代滤波和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取》一文中研究指出为了提高滚动轴承的故障特征提取可靠性,该文提出了一种基于自适应局部迭代滤波(Adaptive local iterative filtering,ALIF)和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取的方法。该方法首先利用ALIF将轴承的故障振动信号分解为若干个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量,然后对包含故障信息最多的分量进行能量算子解调,得到分量的包络谱来提取轴承的故障特征。仿真结果表明:ALIF能够准确获取IMF分量,解决经验模式分解(Empirical mode decomposition,EMD)带来的模式混迭问题,结合能量算子解调方法能更好地凸显故障信号的包络谱特征,有效地提取轴承故障特征频率。(本文来源于《南京理工大学学报》期刊2018年04期）
官飞[9]（2018）在《基于迭代阀值分割法的植物特征图像处理》一文中研究指出通过构建好的植物分类识别系统,运用图像处理算法中迭代阀值法对植物的特征图像进行分割运算,获取植物属性图像中的个性特征,解决了传统植物识别速度慢、准确率低等问题。(本文来源于《辽宁科技学院学报》期刊2018年04期）
訾宇彤[10]（2018）在《持续性迭代报道特征探究——以“江歌案”为例》一文中研究指出现如今,新闻报道已经进入人类新闻时效观3.0阶段:现在的新闻现在报(Now News Now)。而互联网因为信息对称、交互能力强而具有迅速迭代的特性,催生了"持续性迭代报道"的产生。本文通过对"江歌案"系列报道与"清博大数据数据库"的数据分析,认为在碎片化信息时代对时效的极致追求和网络智能平台的诞生分别为其产生提供了主客观条件,也促使其具有全时生产、信源广泛、具有"长尾效应"等特征。但与此同时,我们也应关注此类报道带来的真实性缺失、热度周期有限、负面情绪过多等问题。(本文来源于《新闻传播》期刊2018年13期）
迭代特征论文开题报告
（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：
变量筛选是超高维数据分析的基础,MV-SIS和AD-SIS是超高维判别分类问题中的两种有效的稳健的特征筛选方法.然而,和其它边际筛选方法一样,忽略了变量间可能存在的强相关性,可能漏选重要变量或者错选不重要的变量.为提高MV-SIS(AD-SIS)在上述情况下的变量筛选效果,基于MV-SIS(AD-SIS)提出了两种有效的稳健的迭代变量筛选方法 MV-ISIS(AD-ISIS),并通过蒙特卡罗模拟,研究这两种方法在超高维判别分析问题中的效果.数值模拟结果表明,新的迭代特征筛选方法 MV-ISIS(AD-ISIS)能大幅提高MV-SIS(AD-SIS)的变量筛选效果.
（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。
迭代特征论文参考文献
[1].黄永生.多源特征数字化信息分层迭代采集系统设计[J].菏泽学院学报.2019
[2].何胜美.超高维判别分析中的迭代稳健特征筛选方法[J].韶关学院学报.2019
[3].王仲根,沐俊文,林涵,聂文艳.新型缩减矩阵构造加快特征基函数法迭代求解[J].物理学报.2019
[4].刘雨.HSS迭代算法在求解矩阵最小特征时的应用[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版).2019
[5].谭海,陈利军,张军,张鑫,高方方.基于规则迭代的时间序列特征提取模型[J].计算机工程与设计.2019
[6].潮洛蒙.基于信息熵和迭代SVM的特征选择方法研究[D].哈尔滨工程大学.2019
[7].俞荣建,李海明,项丽瑶.新兴技术创新:迭代逻辑、生态特征与突破路径[J].自然辩证法研究.2018
[8].陈保家,汪新波,赵春华,陈法法,邱光银.基于自适应局部迭代滤波和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取[J].南京理工大学学报.2018
[9].官飞.基于迭代阀值分割法的植物特征图像处理[J].辽宁科技学院学报.2018
[10].訾宇彤.持续性迭代报道特征探究——以“江歌案”为例[J].新闻传播.2018
论文知识图
