导读:本文包含了优化参数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:参数,向量,多核,子群,子粒,频带,桩基。
优化参数论文文献综述
钟丽萍,王永建[1]（2019）在《一种新型Mg-8Sn-2Zn-0.5Cu合金热加工变形的组织演变和优化参数分析（英文）》一文中研究指出利用Gleeble-1500D热模拟试验机在250～400℃、0.01～3 s~(-1)变形条件下,通过实验和模拟研究固溶Mg-8Sn-2Zn-0.5Cu(TZC820)合金的热变形行为。结果表明,变形温度和应变速率对合金的流变应力和材料常数有显着的影响。此外,基于真实应力-应变曲线建立应变补偿的本构关系。合金的主要变形机制为动态再结晶(DRX),随着变形温度的升高和应变速率的降低,DRX程度得到明显提高。利用元胞自动机方法模拟该合金在热压缩过程中的显微组织演变。此外,构建合金的塑性加工图,得到固溶态TZC820合金的较优加工条件为370～400℃、0.01 s~(-1)和320～360℃、1-3 s~(-1)。(本文来源于《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》期刊2019年11期）
杨旭,李永华,苏伟,孙莲[2]（2019）在《基于优化参数的地震P、S波震相到时自动拾取及质量评估》一文中研究指出准确拾取P、S波震相到时是深入开展地震波研究工作的基础,本文改进了自动拾取参数优化函数算法和质量评估方案,引入了拾取到时优化方案,使用基于参数优化的频带-带宽拾取算法、AICD拾取算法和峰度拾取算法对腾冲地区7个宽频带地震台站记录的地震资料开展了地震P、S波到时自动拾取,对拾取结果进行了优化和质量判定.结果表明:经参数优化、拾取优化后,采用3种方法自动拾取的P、S波到时与人工拾取到时的时差在0.1s内的记录占比分别达到74.66%、70.98%.这些参数值均优于算法改进前的同类参数,证明了优化方法的可靠性.(本文来源于《地球物理学报》期刊2019年11期）
吴慧玲,丁晓彬,贺广生,刘久富[3]（2019）在《判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习》一文中研究指出针对贝叶斯网络分类器在处理多属性分类问题时,存在分类精度下降、算法运行时间过长等问题,提出一种判别类条件贝叶斯网络模型。该模型在类条件贝叶斯模型的基础上,将条件对数似然函数以对数形式重新参数化,并使用量子粒子群优化算法最大化目标函数。新模型采用判别参数学习方法,直接计算条件概率,对于分类问题更加高效。本研究将判别类条件贝叶斯网络模型与TAN分类器相结合,使用量子粒子群算法进行优化,用于对液体火箭发动机的故障诊断与分类中。针对某型号火箭的仿真数据进行故障诊断与分类,与传统的贝叶斯分类器相比,改进的分类器在处理分类问题时,准确率和学习效率更高。(本文来源于《山东科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
李娜,尹策,冯革,贾明轩[4]（2019）在《PINNACLE系统优化参数对宫颈癌术后VMAT计划质量和照射精度的影响》一文中研究指出目的探讨PINNACLE系统优化参数MLC motion speed设置不同值对容积旋转调强放疗(VMAT)计划质量和照射精度的影响。方法选取宫颈癌术后患者60例,计划优化中参数MLC motion speed分别设置为0.30、0.46 cm/deg及默认值做3组VMAT计划,计划传至加速器上执行,由COMPASS实际测量重建并与治疗计划系统(TPS)优化的剂量分布进行比较,获得每个计划的剂量体积参数偏差值,比较3组计划优化的剂量学参数值、偏差值及γ通过率。结果 0.30 cm/deg组的计划靶体积(PTV)靶区D2%、Dmean、均匀度指数(HI)均大于0.46cm/deg组和默认值组(P﹤0.05);0.30 cm/deg组的PTV靶区ΔDmean明显小于0.46 cm/deg组和默认值组(P﹤0.01);默认值组的PTV靶区γ通过率低于0.30 cm/deg组与0.46 cm/deg组,0.30 cm/deg组的结肠γ通过率高于0.46 cm/deg组与默认组,差异均有统计学意义(P﹤0.05)。结论 PINNACLE系统参数MLC motion speed设置值对VMAT照射精度有影响。剂量师应避免使用系统默认值,而是设置0.30～0.46 cm/deg值优化计划。(本文来源于《癌症进展》期刊2019年14期）
刘梦麟,毛立敏,梁才[5]（2018）在《矮墩四跨连续刚构受力性能优化参数化研究》一文中研究指出文章以广西某高速公路跨江大桥为工程背景,利用Midas Civil空间有限元软件,建立了全桥整体计算有限元模型,对影响矮墩四跨连续刚构结构受力的各种控制变量进行了参数化分析。仿真模拟结果表明:可通过优化承台顶标高、适当设置桩基偏心、优化承台形式与主梁合龙顺序及适当施加主梁预顶力等方式,优化连续刚构的下构受力以满足设计和规范要求。最终得到该桥结构受力相对较优的连续刚构方案,为类似工程项目的设计计算提供参考借鉴。(本文来源于《西部交通科技》期刊2018年12期）
路燕,盛姝[6]（2018）在《基于支持向量机优化参数的集成多核典型相关分析》一文中研究指出提出一种可有效处理多个数据集合之间变量关系的集成多核典型相关分析方法,构造一个特殊的核函数,使其更好地将原始样本数据映射到高维空间;基于支持向量机,在选择一个优化参数的基础上最大化多组数据集变量间的关系,以寻求整体相关性最大。在多特征手写体数字库上的实验证明,相比传统的典型相关分析与核典型相关分析方法,基于优化参数的集成多核典型相关分析方法具有更优的性能。(本文来源于《科技管理研究》期刊2018年15期）
杨锐,房靖基,范冠平[7]（2018）在《基于主观和客观图像质量选取AVS+优化参数的评测方法》一文中研究指出本文介绍了根据AVS+频道推进情况,通过测试人员和设备进行主观测试和客观测试选取AVS+转码设备的转码为H.264参数,提高AVS+高清频道画质,让用户体验更好的观看效果。(本文来源于《视听》期刊2018年08期）
刘慧,赵荣彩,王琦[8]（2018）在《监督学习模型指导的函数级编译优化参数选择方法研究》一文中研究指出基于机器学习的迭代编译方法可以在对新程序进行迭代编译时,有效预测新程序的最佳优化参数组合。现有方法在模型训练过程中存在优化参数组合搜索效率较低、程序特征表示不恰当、预测精度不高的问题。因此,基于机器学习的迭代编译方法是当前迭代编译领域内的一个研究热点,其研究挑战在于学习算法选择、优化参数搜索以及程序特征表示等问题。基于监督学习技术,提出了一种程序优化参数预测方法。该方法首先通过约束多目标粒子群算法对优化参数空间进行搜索,找到样本函数的最佳优化参数;然后,通过动静结合的程序特征表示技术,对函数特征进行抽取;最后,通过由函数特征和优化参数形成的样本构建监督学习模型,对新程序的优化参数进行预测。分别采用k近邻法和softmax回归建立统计模型,实验结果表明,新方法在NPB测试集和大型科学计算程序上实现了较好的预测性能。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2018年06期）
贾林胜,冯宗洋,杨亚鹏,徐潇潇,张建岗[9]（2018）在《辐射防护最优化参数α值的最新估算》一文中研究指出通过对个人生命经济价值与辐射导致的平均预期寿命缩短相结合的思路来估算辐射防护最优化参数α值。考虑中国实际,采用4种方法进行估算:(1)国内生产总值法;(2)国家法规规定赔偿;(3)重大事件赔偿;(4)意愿支付法。通过分析估算,建议我国α基础值(α_(base))取值范围为人民币5~61万元/(人·Sv)。(本文来源于《辐射防护》期刊2018年03期）
邱立军,付霖宇,董琪,顾钧元[10]（2018）在《基于遗传算法优化参数SVM的备件需求预测研究》一文中研究指出针对传统备件预测理论在小样本下预测精度不高的实际问题,将支持向量机(SVM)回归理论引入备件需求预测领域,提出基于支持向量机备件需求预测方法,并给出了具体步骤以及需求预测结果准确率的评价指标;以实际数据为例,得到遗传算法优化参数的支持向量机方法的计算结果,通过与指数平滑法、网格搜索法优化参数的支持向量机和遗传算法优化参数的支持向量机进行对比,验证了该方法精度高的优点,表明将支持向量机理论应用到备件保障领域具有重要的实用价值。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2018年04期）
优化参数论文开题报告
（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：
准确拾取P、S波震相到时是深入开展地震波研究工作的基础,本文改进了自动拾取参数优化函数算法和质量评估方案,引入了拾取到时优化方案,使用基于参数优化的频带-带宽拾取算法、AICD拾取算法和峰度拾取算法对腾冲地区7个宽频带地震台站记录的地震资料开展了地震P、S波到时自动拾取,对拾取结果进行了优化和质量判定.结果表明:经参数优化、拾取优化后,采用3种方法自动拾取的P、S波到时与人工拾取到时的时差在0.1s内的记录占比分别达到74.66%、70.98%.这些参数值均优于算法改进前的同类参数,证明了优化方法的可靠性.
（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。
优化参数论文参考文献
[1].钟丽萍,王永建.一种新型Mg-8Sn-2Zn-0.5Cu合金热加工变形的组织演变和优化参数分析（英文）[J].TransactionsofNonferrousMetalsSocietyofChina.2019
[2].杨旭,李永华,苏伟,孙莲.基于优化参数的地震P、S波震相到时自动拾取及质量评估[J].地球物理学报.2019
[3].吴慧玲,丁晓彬,贺广生,刘久富.判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习[J].山东科技大学学报(自然科学版).2019
[4].李娜,尹策,冯革,贾明轩.PINNACLE系统优化参数对宫颈癌术后VMAT计划质量和照射精度的影响[J].癌症进展.2019
[5].刘梦麟,毛立敏,梁才.矮墩四跨连续刚构受力性能优化参数化研究[J].西部交通科技.2018
[6].路燕,盛姝.基于支持向量机优化参数的集成多核典型相关分析[J].科技管理研究.2018
[7].杨锐,房靖基,范冠平.基于主观和客观图像质量选取AVS+优化参数的评测方法[J].视听.2018
[8].刘慧,赵荣彩,王琦.监督学习模型指导的函数级编译优化参数选择方法研究[J].计算机工程与科学.2018
[9].贾林胜,冯宗洋,杨亚鹏,徐潇潇,张建岗.辐射防护最优化参数α值的最新估算[J].辐射防护.2018
[10].邱立军,付霖宇,董琪,顾钧元.基于遗传算法优化参数SVM的备件需求预测研究[J].兵器装备工程学报.2018
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