导读:本文包含了自适应加权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:自适应,南疆,局部,卡尔,快速,虚拟现实,竞争性。
自适应加权论文文献综述
卢海涛,田爱奎,王振,韩雪莲[1]（2019）在《数据统计查询自适应加权算法》一文中研究指出为解决汉明距离检索大量数据点共享相同汉明距离,检索结果排序模糊的问题,提出一种利用数据原始特征的加权距离检索算法。在数据集特征二值化前获得统计信息,使用查询向量的哈希特征替换二值编码计算权重值。利用数据集统计信息、查询向量和数据库二值编码计算权重值,避免由二值化引起的原始数据信息的大量丢失,更好保留了查询图像之间的差异。在两个数据集上进行实验对比,对比结果表明,该算法排序更精确,性能更优越。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年12期）
刘子铭[2]（2019）在《加权方向自适应全变分去噪算法》一文中研究指出本文提供了一种对含纹理方向特征的图像去噪算法,利用了图片的频率和方向角度的先验知识,将含噪图像用光谱框架方法分解为含大量噪声的高频图片和含少量噪声的低频图片,并对图像的高频图和低频图分别施加L1范数正则化和L2范数正则化;同时,由于结合了方向全变分,使得算法在去噪的同时有效的保护了图片的纹理信息,提高了算法的去噪能力。最后利用交替方向乘子法对算法求解并给出了算法的求解表达式。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年23期）
马建,张大禹,赵轩,张凯[3]（2019）在《基于随机加权自适应容积卡尔曼的电池SOC估计》一文中研究指出准确估计锂离子电池荷电状态(SOC)对于突破电动汽车发展瓶颈,推动电动汽车商业化至关重要。针对动力电池模型参数辨识问题,提出基于遗忘因子的递推最小二乘法(FRLS)的模型参数在线识别方法。实时测量动力电池电流和电压数据,在线辨识模型参数并实时更新,实时反映电池内部参数的变化过程,对电池动态特性进行实时模拟。针对容积卡尔曼(CKF)滤波过程中对噪声敏感的问题,提出一种基于随机加权思想的自适应容积卡尔曼滤波(ARWCKF)方法。相比于常规CKF容积点权值始终不变,通过引入随机加权因子,自适应调整容积点权值并对系统噪声、状态向量及观测向量进行预测,抑制系统噪声对状态估计的干扰,避免因容积点权重值固定所带来的误差。针对CKF算法在容积点计算过程中由于状态方差矩阵失去正定性导致的平方根分解无法使用的问题,提出基于奇异值分解的容积点计算方法,克服由于先验协方差矩阵负定性变化而导致的滤波精度下降等问题,并进行多种工况、温度下不同SOC初值的对比验证。结果表明:所提出的基于遗忘因子的递推最小二乘法的在线参数辨识及ARWCKF滤波方法具备良好的估计精度及收敛能力,最大电压估计误差不超过40 mV,SOC估计误差不超过1%。(本文来源于《中国公路学报》期刊2019年11期）
李伟,罗华平,索玉婷,陈冲[4]（2019）在《竞争性自适应加权采样算法和连续投影算法在南疆冬枣水分模型中的分析》一文中研究指出采用两种不同的波长变量选择方法对南疆冬枣进行偏最小二乘(PLS)建模分析,使用连续投影算法建立的模型预测标准偏差(RMSEP)为1.0672,校正标准偏差(RMSEC)为0.5997,相关系数(R)为0.9017,主因子数为10。使用竞争性自适应加权采样算法建立的模型预测标准偏差(RMSEP)为1.0941,校正标准偏差(RMSEC)为0.6148,相关系数(R)为0.9275,主因子数为7。结果表明连续投影算法和竞争性自适应加权采样算法都能够有效地优选出全光谱的256个变量中的13个变量,降低建模的波长变量,减小了模型的复杂性,提高了模型的精度。两种算法在筛选南疆冬枣的特征波长是可行的。(本文来源于《新疆农机化》期刊2019年05期）
杨晔晨,胡越黎,徐杰,承文龙,郁怀波[5]（2019）在《基于改进高斯滤波与加权环境参数自适应估计的定位方法》一文中研究指出基于接收信号强度指示(received signal strength indication, RSSI)测距的定位技术是一种成本比较低廉的定位技术.为了能够有效降低RSSI值因环境因素的影响而产生的误差,提出了一种改进的加权高斯滤波算法对RSSI值进行处理;并建立了一种加权环境参数自适应估计算法对当前待定位的移动节点所处位置的环境参数进行估计;然后根据估计所得的环境参数确定移动节点所在位置的路径损耗模型;最后根据该模型估计移动节点的位置.实验结果表明,该方法能够有效提高系统的定位精度.(本文来源于《上海大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
叶杨,孙会龙,刘贞[6]（2019）在《一种自适应加权LDP的虚拟现实设备表情识别方法》一文中研究指出图像捕捉识别是虚拟现实设备表情捕捉识别方式之一,其核心在于表情识别算法。针对基于LDP(local directional pattern)的表情识别方法特征提取效率不高导致准确率偏低的问题,提出一种融合方向梯度特征的自适应加权LDP表情识别方法。首先,对人脸图像进行HOG(histogram of oriented gradient)方向梯度特征提取;之后,将其对应的梯度幅值图按照LDP分块方式进行子图像划分,得出自适应加权的LDP特征向量;最后,将新的特征向量与HOG方向梯度特征进行融合,送入SVM(support vector machine)分类器进行分类识别。为验证所提出算法的性能,将该算法与LDP、PCA-LDP、Multicore-CNN算法分别在Extend Cohn-Kanade表情库中进行实验比较。结果表明:所提出的算法有较好的人脸表情识别率和识别效率。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年10期）
谢军,刘云鹏,刘磊,唐力,王国利[7]（2019）在《局放信号自适应加权分帧快速稀疏表示去噪方法》一文中研究指出电气设备局放信号易受噪声干扰,影响监测效果。为提高局放信号去噪效果,提出一种局放信号自适应加权分帧快速稀疏表示去噪方法。该方法以信号稀疏表示理论为核心,为提高去噪速度,对局放信号进行了加权分帧,减少待处理数据长度的同时避免了强制分帧时截断效应;提出一种快速正交匹配追踪算法,避免了基于传统正交匹配追踪实现稀疏表示时庞大的计算量。为提高去噪效果,基于K-SVD字典学习理论及高信噪比局放样本信号构建局放脉冲自适应过完备字典,其各原子仅与局放脉冲信号强关联,且满足实测信号多样性要求;结合加权分帧方法,提出一种残差比阈值自适应确定方法,实现了局放稀疏表示去噪迭代终止条件自适应确定。实验结果表明,所提方法解决了现有局放稀疏表示去噪方法去噪速度慢,过完备字典适用性弱等问题,相比传统局放信号小波分析去噪方法,该方法去噪结果误差及畸变均较小。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年21期）
姚寿文,栗丽辉,王瑀,常富祥,Zeyuan,YAO[8]（2019）在《双Kinect自适应加权数据融合的全身运动捕捉方法》一文中研究指出人体运动数据捕捉技术是虚拟场景中人体模型的建立基础,Kinect作为一种运动捕捉设备被广泛用于虚拟现实人机交互,而单台Kinect在进行运动捕捉时存在前后模糊、自遮挡的问题,是造成捕捉数据不准确的主要原因。为提高人体动作捕捉数据精度,提出了2台Kinect的自适应加权数据融合方法,各关节的融合权重随跟踪状态和人体面向方向与Kinect方向夹角的变化自适应调整,以融合后的骨骼关节点数据驱动虚拟人体骨骼模型运动,搭建了双Kinect全身运动捕捉系统,实现了骨骼模型与现实场景中人体的实时随动,分析了系统的实时性与动作捕捉性能,解决了单Kinect的自遮挡与前后模糊问题。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年09期）
尚金光,张小波,张献州[9]（2019）在《一种GNSS控制网自适应加权约束平差方法》一文中研究指出GNSS技术已经广泛应用于等级控制网的建立,而已知点的兼容性检验及平差策略一直是GNSS网解算的关键环节。基于坐标差相似变换与基线向量观测方程的一致性,可间接得出已知点兼容性定量指标。通过施加调权因子最终实现已知点自适应加权约束平差,是一种GNSS网更新维护解算的新方法,可有效解决高精度控制网周期性复测的基准附合问题。(本文来源于《卫星导航定位与北斗系统应用2019——北斗服务全球 融合创新应用》期刊2019-09-10）
杨柳,陈丽敏,易玉根[10]（2019）在《基于自适应加权子模式判别邻域投影的人脸识别方法》一文中研究指出人脸识别是图像处理和模式识别中的研究热点问题之一,对此,文中提出了一种基于自适应加权子模式判别邻域投影的人脸识别方法。该方法首先将人脸图像划分成较小的人脸图像块,并将相同位置的子图像构建成子模式集;其次,为了提高低维特征的判别能力,同时考虑数据的局部结构信息和类别标签信息,对于每个子模式集,构建一个局部判别邻域图;最后,考虑不同子模式集对人脸图像识别的贡献,引入一个非负权值向量结合所有子模式集的局部散度矩阵,以找出同幅人脸图像的不同子图像之间的互补信息。实验结果表明,相比于其他方法,所提方法的性能更优。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年10期）
自适应加权论文开题报告
（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：
本文提供了一种对含纹理方向特征的图像去噪算法,利用了图片的频率和方向角度的先验知识,将含噪图像用光谱框架方法分解为含大量噪声的高频图片和含少量噪声的低频图片,并对图像的高频图和低频图分别施加L1范数正则化和L2范数正则化;同时,由于结合了方向全变分,使得算法在去噪的同时有效的保护了图片的纹理信息,提高了算法的去噪能力。最后利用交替方向乘子法对算法求解并给出了算法的求解表达式。
（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。
自适应加权论文参考文献
[1].卢海涛,田爱奎,王振,韩雪莲.数据统计查询自适应加权算法[J].计算机工程与设计.2019
[2].刘子铭.加权方向自适应全变分去噪算法[J].电子技术与软件工程.2019
[3].马建,张大禹,赵轩,张凯.基于随机加权自适应容积卡尔曼的电池SOC估计[J].中国公路学报.2019
[4].李伟,罗华平,索玉婷,陈冲.竞争性自适应加权采样算法和连续投影算法在南疆冬枣水分模型中的分析[J].新疆农机化.2019
[5].杨晔晨,胡越黎,徐杰,承文龙,郁怀波.基于改进高斯滤波与加权环境参数自适应估计的定位方法[J].上海大学学报(自然科学版).2019
[6].叶杨,孙会龙,刘贞.一种自适应加权LDP的虚拟现实设备表情识别方法[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[7].谢军,刘云鹏,刘磊,唐力,王国利.局放信号自适应加权分帧快速稀疏表示去噪方法[J].中国电机工程学报.2019
[8].姚寿文,栗丽辉,王瑀,常富祥,Zeyuan,YAO.双Kinect自适应加权数据融合的全身运动捕捉方法[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[9].尚金光,张小波,张献州.一种GNSS控制网自适应加权约束平差方法[C].卫星导航定位与北斗系统应用2019——北斗服务全球融合创新应用.2019
[10].杨柳,陈丽敏,易玉根.基于自适应加权子模式判别邻域投影的人脸识别方法[J].计算机科学.2019
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