导读:本文包含了特征系统实现算法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:特征,算法,系统实现,模态,图像,参数,模型。
特征系统实现算法论文文献综述
张志强,施文华[1]（2019）在《改进的尺度不变特征变换算法并行加速双目测距系统及其实现》一文中研究指出在数字图像处理领域中,尺度不变特征变换(SIFT)算法是特征点识别的代表性算法。以开放运算语言(OpenCL)并行计算为加速手段,建立了基于改进的SIFT算法的双目测距系统,深入研究了如何加快SIFT算法的运算速度。在加快SIFT算法方面,选取了积分均值模糊,并利用OpenCL对其进行并行加速,对算法进行并行优化后,使之能够在NVIDIA GPU硬件平台上进行实现。在获取精确视差方面,对原SIFT匹配方法进行了改进,极大地提高了匹配效率。此外,构建了双目测距异构计算实验平台,并进行实验。实验平台对采集的图像进行了实时处理,验证了基于SIFT算法的并行加速计算的可行性,同时可以直观地看到中间计算过程和测距的结果。实验结果表明,本文方法与已有的加速优化工作相比,计算时间消耗比原方案要少得多。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2019年14期）
成玫,蒋敏[2]（2018）在《基于特征系统实现算法的天线类产品在轨模态辨识方法研究》一文中研究指出采用系统实现算法(ERA)对航天器大型薄壁结构进行基于响应的时域模态参数辨识。阐述了该算法的基本原理和具体实现过程。仿真和试验结果表明,ERA辨识算法可靠,精度能够达到设计要求。(本文来源于《应用技术学报》期刊2018年02期）
潘聪[3]（2018）在《Spark下基于多特征混合的协同过滤算法推荐系统的设计与实现》一文中研究指出在互联网技术和大数据技术迅速发展的背景下,推荐系统已经成为人们获取信息过程中一种重要的信息过滤机制。协同过滤推荐算法(CollaborativeFiltering,CF)是推荐系统领域运用最广泛最成功的技术之一,但是在大数据场景下存在用户评分数据稀疏、扩展性差的问题,造成推荐精度低及实时性差等缺陷。为此,本文以协同过滤思想为基础,通过深入挖掘用户行为和项目中的多种特征信息,提出两种推荐方案,并基于Spark平台设计实现推荐系统。主要的研究工作包括下几方面:(1)提出一种融合用户信任度的协同过滤算法。该方法基于社交网络中信任模型相关理论引入用户活跃度、可靠度等特征构建用户信任模型,采用自适应权重的方式综合用户间信任关系和相似关系作为推荐的权重来寻找最近邻居集,缓解数据稀疏性问题,并在此基础上设计一种基于树型结构的用户行为特征聚类方案,提升查询效率,从而降低在线运算数据的规模,改善算法扩展性。(2)提出一种基于项目兴趣点特征的协同过滤算法。该方法将项目划分至不同的兴趣点下,引入项目流行度、评分信息等特征动态挖掘并构建用户、兴趣点和项目叁者之间的关系,该方法的主要特征是基于用户间对兴趣点的偏好特征而不是用户间共同评分的项目来寻找最近邻居集,可有效缓解数据稀疏性的问题,并且结合隐语义模型给出的预测评分,综合考虑共性和个性两方面对项目的评价给出最终推荐结果,提高推荐精度。(3)在上述工作的基础上,基于分布式并行框架Spark设计实现一个完整的、灵活可配置的、适合在大数据场景下使用的推荐系统。该系统中主要包含了五个模块,分别是数据仓库模块、离线计算模块、推荐引擎模块、配置解析模块和配置模块,各个模块内高内聚,模块间低耦合,保证系统的可扩展性和可维护性,便于进一步开发。最后,实验论证本文设计实现的推荐系统在推荐准确度和扩展性方面都取得了良好的效果。在MovieLens数据集上的实验结果表明,相较于传统协同过滤算法,上述(1)和(2)中提出的两种协同过滤算法的准确率分别提高了18.7%和9.5%,召回率分别提高了11.3%和6.2%。计算性能方面,(1)和(2)两组算法的平均耗时分别为1.78秒和0.828秒,远低于传统协同过滤算法平均所需的9.52秒,并且通过增加计算节点的方式可以获得更高的加速比,进一步提升计算效率,有效的缓解了扩展性差的问题。(本文来源于《东南大学》期刊2018-06-16）
宗宇轩[4]（2018）在《基于优化纹理特征的手背静脉识别算法研究及在RaspberryPi系统上的实现》一文中研究指出随着科学技术的高速发展,传统的身份认证方式已经远远不能满足信息社会的发展需求,如何准确地识别个人身份并保证信息安全,是当前必须解决的问题,生物特征识别技术便应运而生。其中,手背静脉识别技术通过人体手背静脉血管的图像进行身份识别,具备非接触式采集、活体检测、安全等级高等特点,被人们所广泛关注,对其深入研究具有非常重要的意义。而为了应对市场上硬件设备小型化、易用化、可扩展性的需求,探索识别系统新的硬件实现也迫在眉睫。本文设计了一套基于RaspberryPi的手背静脉识别系统。RaspberryPi是一款基于ARM的微型电脑主板,可搭载专用的操作系统,其主板体积小、价格低、处理能力强、可扩展性高,将RaspberryPi用于手背静脉识别系统中可以有效降低成本,便于产品化,具有很高的实用价值。本文主要的研究内容为手背静脉识别算法设计和基于RaspberryPi的识别系统实现,具体包括以下几个方面:(1)本文根据手背静脉成像原理,搭建了一套图像采集装置采集手背静脉图像,并通过该装置建立并完善了手背静脉图像数据库用于前期各类算法的研究。数据库中包括300多位志愿者的手背静脉图像样本,每人左、右手各5幅图像,每幅图像的规格为320*240的灰度图。(2)本文设计了一套基于手背轮廓维诺图的静脉图像ROI提取方法,解决了图像采集过程中由于手背旋转、平移等因素对ROI的影响,获得了鲁棒性较好的手背静脉ROI图像。(3)本文提出了一种基于优化纹理特征的手背静脉识别算法。传统的Gabor滤波器能够有效提取手背静脉纹理特征,但是其特征维数过大,数据处理时间过长,对处理设备要求高,不利于实际使用。针对该问题,提出了一套优化方法:首先通过叁层haar小波分解对ROI图像进行降维;然后提取低频子图的Gabor特征;最后通过PCA算法对Gabor特征进一步降维。采用基于欧式距离的最近邻分类器方法对最终特征进行匹配识别,通过一系列实验验证了该算法的可行性。(4)本文开发了一套基于RaspberryPi的手背静脉识别系统。详细介绍了识别系统的硬件平台和软件平台,设计了系统程序运行流程;将MATLAB平台的算法程序进行优化处理后通过Python语言移植到RaspberryPi系统中,通过实验验证了该系统的识别性能。综上,本文对手背静脉识别技术进行了研究,设计了手背静脉图像采集装置,提出了从图像预处理到特征提取与匹配的完整算法体系,并将以上算法成功应用到基于RaspberryPi的手背静脉识别系统中,取得了相当不错的效果。(本文来源于《吉林大学》期刊2018-06-01）
蒲黔辉,洪彧,王高新,李晓斌[5]（2018）在《快速特征系统实现算法用于环境激励下的结构模态参数识别》一文中研究指出对特征系统实现算法(ERA)进行了改进,采用对构建的新对称矩阵进行特征值分解来替代Hankel矩阵的奇异值分解,提出了计算速度更快、数据储存更少的快速特征系统实现算法(FERA)。利用已知的四层框架进行数值模拟,对其施加缩尺的El Centro地震作为未知激励,采用FERA和ERA算法对仿真所得的位移、速度和加速度分别进行模态参数识别,与理论值进行对比结果显示:FERA算法适用于任何动力响应对结构进行模态参数识别,并且其运算速度可较ERA算法有较大提高。此外,FERA算法还被运用到了一座运营中的人行桥环境激励试验中,结果表明该算法同样适用于实际结构的模态参数识别。(本文来源于《振动与冲击》期刊2018年06期）
田鹏[6]（2018）在《基于运行时特征的恶意应用检测算法研究及其系统实现》一文中研究指出随着移动产业的发展和人们对移动设备依赖的加深,近年来Android恶意应用滋生迅速,对更加高效的应用性质检测技术的需求也越来越迫切。因此利用机器学习结合传统检测技术进行恶意应用检测,来降低人工成本、提高效率变成了一种热点研究方向。本文在现有研究的基础上,提出了一个新型的Android恶意应用检测算法模型。模型使用本研究改进后的应用行为监控技术获取应用运行时的API调用序列,从中提取出与恶意性质检测相关度高、相互之间冗余度小的特征,并注意到恶意应用运行时可能存在的非恶意行为产生的API子序列对检测器训练的干扰,利用vsm、k-means配合梯度提升树算法消除这种干扰,提高检测的准确率。本文的主要研究成果有以下几点:1)对Android安全相关的技术、理论和算法做了分析。2)在深入研究Android系统机制的基础上,对各种应用行为监控方法的原理进行了分析,对现有研究中存在的影响监控平台效率的因素作了研究,针对应用行为信息的记录导致受测应用运行卡顿的问题,设计实现了一个应用运行时信息记录缓存机制,利用mmap机制的高效读写能力解决了卡顿问题。3)为了提高应用运行时信息收集的效率,设计实现了一个自动化运行应用的框架,可以自动化运行应用,节约时间和人力成本。4)本文分析现有特征选择算法存在的问题,在现有研究的基础上,对算法进行调整和扩展,得到了一个可以获得对检测贡献大、相互之间冗余度小的特征集的算法—MD_MR。5)针对现有研究中,无法有效处理恶意应用的正常行为产生的干扰API序列对检测准确度的影响的问题,提出一种使用向量空间模型和提升树算法进行应用性质判别的算法模型—EIA_GDBT。6)对应用行为监控技术、恶意应用检测算法模型改进后的效果进行了验证,并结合前人研究成果和本文所作创新设计实现了一个Android恶意应用检测系统。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2018-03-08）
李莹,任日丽[7]（2017）在《基于改进的十叁点特征提取算法的APP智能评阅系统研究与实现》一文中研究指出在互联网技术高速发展的社会背景下,现代化电子设备成为人们日常生活和工作中不可缺少的重要组成部分。现代化电子评阅系统也逐渐应用于阅卷工作中,但由于其评阅工作量较大,易造成成绩误差等问题,因此提出了改进十叁点特征提取方法,通过APP智能评阅系统平台设计与实现了移动阅卷工作并详细论述了其研究过程。(本文来源于《科技创新导报》期刊2017年35期）
辛峻峰,张永波,盛进路[8]（2015）在《一种改进的特征系统实现算法及其在海洋平台上的应用》一文中研究指出基于矩阵映射理论,提出一种ERA的改进算法--C/ERA。该算法在传统的ERA方法奇异值截断过程之后重建Hankel矩阵,继而将矩阵各元素由其所在反对角线上的元素数学平均值代替并引入Frobenius第二范数准则控制迭代次数。五自由度阻尼弹簧质量系统仿真以及海洋平台缩尺模型物理模型的试验结果表明:C/ERA方法能更强的消噪能力,对高阶模态更敏感而且在低阶模态阻尼的识别上有更高的识别精度。(本文来源于《振动与冲击》期刊2015年24期）
袁源[9]（2015）在《基于移动平台的特征匹配算法评估系统研究与实现》一文中研究指出近年来随着图像匹配技术的日臻成熟,以及移动终端设备的高速发展,匹配技术在终端上的应用日益广泛和深入。然而,目前有关匹配技术及相关算法的研究都是以PC机为实现平台,再将其移植至终端设备,鲜见基于终端平台的相关算法系统的开发。从终端设备特性的角度考虑,算法的性能应与终端平台相得益彰。针对这一问题,本文对算法在终端运行时的性能评估系统进行了探究,并在实现系统设计后对匹配算法进行测试,针对系统给出的算法性能分析对被评估的算法采取相应的优化策略,对提升终端匹配算法性能具有重要的实际意义。本文首先对各类图像匹配算法进行了研究,并深入分析了FAST算法与SURF算法原理。然后以基于点特征的图像匹配算法为基础,提出图像匹配算法模型并完成算法的接口设计。接着,以Android系统为终端平台的载体,通过JNI技术,将匹配算法依据相应接口移植到Native层,并在Native层设计算法评估的测试方法和性能指标数据的处理子模块,同时结合Java层完成系统图形界面的设计和Android系统库的调用,最终实现基于移动平台的算法评估系统。经实验证实,评估系统的运行结果与PC机的测试结果具有一致性。同时,该系统可以稳定地运行在Android系统的终端平台上并给出用户指定匹配算法在终端运行时的参数报告,对于分析算法在终端的性能具有实用价值。在实现了算法评估系统后,本文依据算法在终端的性能报告,结合终端设备应用对算法的要求,提出基于阈值的鲁棒性算法优化方案和综合算法优化策略,从尽可能减少计算量和增强实时性的角度对算法进行优化。经验证,本文提出的算法具有较高的准确率、稳定性和实用意义。(本文来源于《上海交通大学》期刊2015-01-01）
段成荫,邓洪洲[10]（2014）在《基于特征系统实现算法的输电塔气动阻尼风洞试验研究》一文中研究指出为研究输电塔结构环境激励下的气动性能,采用特征系统实现算法(ERA)对风洞试验结果进行模态参数识别,提出表征各阶模态脉冲响应振幅的模态参与因子(MPF)作为识别系统模态的参数,利用各阶模态参与因子和相应的特征值推导了模态能量贡献(MEC)的估算公式,利用模态参与因子和模态能量贡献自动提取系统模态以减小识别中的主观影响。比较了试验结果与准定常理论的异同,讨论了气动阻尼与平均风速和风向的关系。结果表明输电塔结构气动阻尼多为正阻尼,顺风向随风速的增大而增大,横风向基本保持定值且未出现负阻尼,气动阻尼与平均风速分量之间存在非线性关系,因而在准定常理论基础上通过引入高阶项对试验结果进行了拟合。(本文来源于《振动与冲击》期刊2014年21期）
特征系统实现算法论文开题报告
（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：
采用系统实现算法(ERA)对航天器大型薄壁结构进行基于响应的时域模态参数辨识。阐述了该算法的基本原理和具体实现过程。仿真和试验结果表明,ERA辨识算法可靠,精度能够达到设计要求。
（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。
特征系统实现算法论文参考文献
[1].张志强,施文华.改进的尺度不变特征变换算法并行加速双目测距系统及其实现[J].激光与光电子学进展.2019
[2].成玫,蒋敏.基于特征系统实现算法的天线类产品在轨模态辨识方法研究[J].应用技术学报.2018
[3].潘聪.Spark下基于多特征混合的协同过滤算法推荐系统的设计与实现[D].东南大学.2018
[4].宗宇轩.基于优化纹理特征的手背静脉识别算法研究及在RaspberryPi系统上的实现[D].吉林大学.2018
[5].蒲黔辉,洪彧,王高新,李晓斌.快速特征系统实现算法用于环境激励下的结构模态参数识别[J].振动与冲击.2018
[6].田鹏.基于运行时特征的恶意应用检测算法研究及其系统实现[D].北京邮电大学.2018
[7].李莹,任日丽.基于改进的十叁点特征提取算法的APP智能评阅系统研究与实现[J].科技创新导报.2017
[8].辛峻峰,张永波,盛进路.一种改进的特征系统实现算法及其在海洋平台上的应用[J].振动与冲击.2015
[9].袁源.基于移动平台的特征匹配算法评估系统研究与实现[D].上海交通大学.2015
[10].段成荫,邓洪洲.基于特征系统实现算法的输电塔气动阻尼风洞试验研究[J].振动与冲击.2014
论文知识图
