导读:本文包含了邻近点论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:算法,算子,步长,单调,方向,多点,方法。
邻近点论文文献综述写法
赵新宇,张珏莹,段培超[1]（2018）在《改进的广义压缩邻近点算法及收敛性证明》一文中研究指出本文运用压缩邻近点算法,求解极大单调算子的零点,提出如下迭代格式:x_(n+1)=λ_nf(x_n)+γ_nx_n+δ_nJ_(cn)(x_n).在Hilbert空间中,证明了该算法的强收敛性.(本文来源于《数学学习与研究》期刊2018年21期）
仝伟[2]（2018）在《关于内邻近点算法解集的一个重要性质注记》一文中研究指出内邻近点算法是求解非负约束凸优化问题的一类经典算法.基于该算法中构造的熵型距离函数的特点,给出了最优解的一个重要性质.(本文来源于《兰州文理学院学报(自然科学版)》期刊2018年05期）
申远,李倩倩,吴坚[3]（2018）在《一种基于邻近点算法的变步长原始-对偶算法》一文中研究指出本文考虑求解一种源于信号及图像处理问题的鞍点问题.基于邻近点算法的思想,我们对原始-对偶算法进行改进,构造一种对称正定且可变的邻近项矩阵,得到一种新的原始-对偶算法.新算法可以看成一种邻近点算法,因此它的收敛性易于分析,且无需较强的假设条件.初步实验结果表明,当新算法被应用于求解图像去模糊问题时,和其他几种主流的高效算法相比,新算法能得到较高质量的结果,且计算时间也是有竞争力的.(本文来源于《计算数学》期刊2018年01期）
董伟[4]（2018）在《利用邻近点几何特征实现建筑物点云特征提取》一文中研究指出叁维激光扫描的点云中包含了大量数据,而其中有些数据在应用过程中并不都能产生作用,特别是对于建筑物点云而言,只需要确定建筑物轮廓线上的点云即可。基于此,本文利用邻近点几何特征来实现建筑物点云特征线的提取。该算法首先利用k最近邻搜索算法,对某个点的邻近点进行搜索,并根据邻近点确定法向量及基准面,利用基准面上探测点和邻近点的法向量夹角特性,确定建筑物边界;其次利用整体最小二乘和加权主元分析法对随机抽样一致算法进行改进,并基于该改进算法,确定折边两侧点云平面,利用两侧点云边界特性探测建筑物折边。通过实例分析,可以确定该算法提取速度快、冗余度少,在无效点云剔除率高于90%的情况下,提取了建筑物的特征线。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2018年07期）
周升[5]（2017）在《一种TSP的新算法:智能邻近点算法》一文中研究指出针对旅行商问题(TSP),创建了一种新算法-智能邻近点算法,其主要策略是:按照概率在临近城市里选取下一造访城市,使得那些最短整体路径中出现次数多的局部路径的再次被选概率越来越大。运行结果表明,此算法能有效减少运算规模,所编MATLAB程序语言简洁,易读,可方便快捷地计算31个所选城市最优或较优的巡回路径。(本文来源于《南通职业大学学报》期刊2017年03期）
周昀琦,王奉伟,周世健,罗亦泳,周清[6]（2018）在《顾及邻近点变形因素的高斯过程建模及预测》一文中研究指出针对传统的变形监测建模方法一般针对单一监测点的变形预测模型,未考虑到监测点间相互作用的变形特点,该文分析了变形监测点间的相互关联性,通过相关系数法对监测点进行分类,并将邻近监测点的观测序列值作为和时间因素等同的影响因子应用到建模过程中,利用高斯过程算法进行训练,建立预测模型。为提高高斯过程算法的模型预测精度,应选择适合工程案例最优协方差函数。通过实例分析,比较GM(1,1)、多点灰色预测模型和顾及邻近点变形因素的高斯过程等3种模型在基坑围岩、滑坡等变形监测数据处理中的预测精度,表明该文算法考虑到监测点间的变形关联性,充分利用高斯过程在针对小样本、非线性数据建模时的高自适应性等优点,具有较高的预测精度。(本文来源于《测绘科学》期刊2018年04期）
任刚红,杜坤,刘年东,周明,李诚[7]（2017）在《局域法邻近点选取对供水量预测精度的影响》一文中研究指出混沌局域法预测模型适用于非线性、非平稳的城市日供水量预测,而邻近相点个数的选取对该模型预测精度有直接影响。传统方法通常以嵌入维m作为参考值,凭经验选取m+1个邻近相点,且仅使用欧式距离法计算当前相点距离,无法反映相点的运动趋势,易引入伪邻近相点,导致预测精度的降低。鉴于此,将演化追踪法引入城市日供水量预测,通过挖掘邻近相点的历史演化规律对参考样本进行优选,以提高预测精度。最后,采用实际日供水量数据验证所提出方法,结果表明,运用演化追踪法优选邻近相点能显着提高日供水量预测精度,预测平均绝对误差由2.501%降低到1.683%。(本文来源于《土木建筑与环境工程》期刊2017年04期）
金天[8]（2017）在《具有大步长邻近点的对称交替方向法的收敛性研究》一文中研究指出本文研究具有大步长邻近点的对称交替方向法的收敛性与取较大步长因子时算法的数值表现。对称交替方向法在一次迭代中,更新对偶变量λ两次,故交替方向法可以视为对称交替方向法的特例。在迭代中,更新对偶变量的计算量小,而求解x,y子问题的计算量大。所以如果能通过增加对偶变量的更新次数来减少求解x,y子问题的次数,那么很有可能可以提升算法的效率。鉴于经典的对称交替方向法在求解具有两个算子的可分凸规划问题上数值表现优越,但其收敛性在理论上没有保证,所以我们通过引入步长因子来考虑带步长因子的对称交替方向法的收敛性分析。此前,何老师等通过引入步长因子,考虑了对称交替方向法的收敛性。本文在此基础上,将对称交替方向法的步长因子范围扩大。我们证明了在该范围内对称交替方向法的全局收敛性。此外,为了使算法更加灵活,我们在子问题中引入了邻近项。更多的交替方向法型算法可以被视为对称交替方向法的特例。并通过实验说明了带较大步长因子的对称交替方向法的数值有效性。(本文来源于《南京大学》期刊2017-05-20）
陈雨[9]（2017）在《带有邻近点项交替方向乘子法的双乘子步长更新研究》一文中研究指出对称的交替方向乘子法(ADMM)是Peaceman-Rachford分裂方法的一个应用。原始的对称交替方向乘子法是经验性的,理论上并不能保证它的收敛性。最近,何炳生等人(2016)在对称的交替方向乘子法中采用不同的步长来更新乘子,并证明了它的收敛性。他们使用Glowinski的大步长来更新拉格朗日乘子,使得此方法变得更加灵活。在本文中,我们在其更新初始变量的子问题中增加了半正定的邻近点项,得到了仍然能够使用Glowinski的大步长来更新拉格朗日乘子的结论。我们证明了带有邻近点项的交替方向乘子法的收敛性和在遍历意义下具有O(1/t)的收敛率。最后,我们用数值实验说明了选择大步长的优势和该方法的有效性。(本文来源于《南京大学》期刊2017-05-01）
李伟佳,张万里,林安[10]（2016）在《近似邻近点算法收敛性的一个注记》一文中研究指出近似邻近点算法在最优化理论与方法研究中具有重要作用.在不同误差准则下,近似邻近点算法具有不同的收敛性.利用极大单调算子等工具给出了一个具体的例子,解释了在一些误差准则下近似邻近点算法的收敛性.(本文来源于《纯粹数学与应用数学》期刊2016年06期）
邻近点论文开题报告范文
（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：
内邻近点算法是求解非负约束凸优化问题的一类经典算法.基于该算法中构造的熵型距离函数的特点,给出了最优解的一个重要性质.
（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。
邻近点论文参考文献
[1].赵新宇,张珏莹,段培超.改进的广义压缩邻近点算法及收敛性证明[J].数学学习与研究.2018
[2].仝伟.关于内邻近点算法解集的一个重要性质注记[J].兰州文理学院学报(自然科学版).2018
[3].申远,李倩倩,吴坚.一种基于邻近点算法的变步长原始-对偶算法[J].计算数学.2018
[4].董伟.利用邻近点几何特征实现建筑物点云特征提取[J].激光与光电子学进展.2018
[5].周升.一种TSP的新算法:智能邻近点算法[J].南通职业大学学报.2017
[6].周昀琦,王奉伟,周世健,罗亦泳,周清.顾及邻近点变形因素的高斯过程建模及预测[J].测绘科学.2018
[7].任刚红,杜坤,刘年东,周明,李诚.局域法邻近点选取对供水量预测精度的影响[J].土木建筑与环境工程.2017
[8].金天.具有大步长邻近点的对称交替方向法的收敛性研究[D].南京大学.2017
[9].陈雨.带有邻近点项交替方向乘子法的双乘子步长更新研究[D].南京大学.2017
[10].李伟佳,张万里,林安.近似邻近点算法收敛性的一个注记[J].纯粹数学与应用数学.2016