导读:本文包含了类型判别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:类型,卷积,信号,神经网络,反馈,砾石,血小板。
类型判别论文文献综述
张小钒[1]（2019）在《基于输电线路距离保护短路故障类型的判别仿真》一文中研究指出为了分析输电线路各类故障情况下,距离保护的动作行为。本文根据距离保护算法原理,通过PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真软件建立了输电线路距离保护仿真模型。所建立的模型能够快速、准确的判别输电线路发生的故障类型并发出动作信号使断路器跳闸,从而实现对输电线路的保护。仿真模型有助于直观的分析距离保护原理,对新保护原理的开发、验证以及教学具有一定的指导意义。(本文来源于《电气开关》期刊2019年05期）
刘永峰,齐文,齐俊修,赵晓菊,张广禹[2]（2019）在《基于H/F判别法的连续级配碎砾石渗透变形类型统计分析》一文中研究指出为验证H/F判别法对于连续级配碎砾石渗透变形类型判别的适宜性,采用试验验证的方法,对收集的28个工程、92个试样的渗透变形试验结果进行统计分析研究。结果表明:连续级配碎砾石的渗透变形类型采用H/F判别法判别结果与试验结果符合率达87.0。由此可见,H/F判别法可较好的适用于连续级配碎砾石。(本文来源于《2019年全国工程地质学术年会论文集》期刊2019-10-11）
曹伟浩,姚直象[3]（2019）在《基于FRFT的未知脉冲信号类型判别》一文中研究指出0引言未知脉冲信号的检测与估计是脉冲侦察领域的一项重要研究内容。在被动检测出信号的情况下,对信号类型的判断准确与否直接影响了后续的参数估计等功能,因此,对被动接收到的脉冲信号进行类型的准确判别显得至关重要。主动声纳常用的发射信号[1]主要有单频(CW)信号和调频(FM)信号两类,而FM信号又分为线性调频(LFM)信号和双曲调频(HFM)信号。文献[2]仅针对CW和LFM信号,利用谱特征进行信号类型(本文来源于《2019年全国声学大会论文集》期刊2019-09-21）
杨勇,岳建华,李晶,张河瑞[4]（2019）在《LIF和CNN的矿井突水水源类型判别》一文中研究指出矿井进入深部开采过程中,突水威胁分别来自顶板老空水和底板高压岩溶水。煤矿突水水源类型的在线识别能够预警煤矿水害,是矿井水害防治关键环节,对煤矿安全生产具有积极意义。代表离子法作为传统的煤矿突水水源类型识别方法,需要深入现场采集水样,密封处理后在实验室检测水样中7种典型的无机离子浓度,计算得到突水评价因子。这种存在检测周期过长、样品易被污染以及预警响应滞后、无法在线判别等不利因素。针对代表离子法方法的不足,提出了一种基于激光诱导荧光(LIF)和卷积神经网络(CNN)的矿井突水水源判别模型。首先,针对淮南矿业集团新集二矿的4种水体, 2016年6月—2017年6月期间分批次取得161组水源样本,其中采空区积水46条,砂岩水59条,太灰水42条和奥灰水14条。用LIFS-405激光诱导荧光系统发射的405 nm激光检测水样,水体受激后得到突水水样的荧光光谱。主成分分析得到前10个主成分累计贡献率不足85%, 4种水样无法有效直接辨识。针对该问题和水样荧光光谱中的随机高频波动干扰,采用一阶滞后滤波方法抑制波动频率较高的周期性干扰;针对线判别分析对数据更新率的要求,采用递推平均方法;在此基础上,提出了一种改进的递推平均一阶滞后平滑滤波方法,并对滤波处理后的荧光光谱进行自相关计算,得到二维自相关荧光光谱特征图。实验表明,采用改进后的滤波法处理方法,计算得到的4种测试水样的二维荧光光谱图较好的滤除了噪声干扰,并表现了出了明显的差异性。针对二维自相关荧光光谱特征图,构建了基于卷积神经网络(CNN)的突水水源类型判别模型,用于判别突水水源类型。该方法采用深度学习的模型框架,直接对二维自相关荧光光谱特征图进行识别,有效避免了PCA降维的片面性。理论分析和实验结果表明:该模型对水源类型的准确识别率达到了98%,是一种有效的矿井突水水源类型判别方法,为在线矿井突水水源类型判别方法提供了新的思路。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年08期）
陈若辰[5]（2019）在《放大电路中反馈类型判别方法的探讨》一文中研究指出在由基本放大电路和集成运放电路构成的放大电路中,为了改善电路的工作状态和性能,经常会引入反馈。在学习和研究中常存在反馈类型多、判断方法复杂的问题,对此,着重探讨了几种反馈类型和迅速判断结构的方式。(本文来源于《数字通信世界》期刊2019年08期）
李霞,王姣[6]（2019）在《血小板计数对血流感染病原菌类型判别的辅助诊断价值》一文中研究指出目的探讨外周血血小板计数在血流感染病原菌类型判别中的辅助诊断价值。方法采用回顾性研究,以我院实验室检测确诊的46例ICU血流感染患者为研究对象,按照血培养不同分为革兰氏阳性(G+)和革兰氏阴性(G-)组,比较两组临床资料,血小板计数差异,根据受试者工作曲线(ROC)判断血小板的诊断性能。结果 20例G+菌感染和26例G-菌感染患者外周血血小板计数(×109/L)分别为153.0(101.5,289.3)和96.5(46.3,182.5),差异有统计学意义(P<0.05)。根据ROC曲线,以血小板计数95×109/L为界值,血小板下降诊断G-血流感染的灵敏度为50%,特异度为80%,曲线下面积(AUC)为0.703。结论血小板对鉴别G+和G-血流感染有一定的辅助诊断价值。(本文来源于《临床医药文献电子杂志》期刊2019年59期）
孙华[7]（2019）在《铰链四杆机构类型判别的编程设计》一文中研究指出以铰链四杆机构类型的判别为研究对象,根据其数学模型,在编程软件的对象窗口中合理设置输入模块和输出模块,在代码窗口中编写判别运算程序,生成铰链四杆机构类型的自动判别计算器,在计算器中输入相关参数即可正确地完成类型的判别。用运行示例,详细讲解了计算器中各参数的输入方法,由输出结果可知该铰链四杆机构类型的自动判别计算器的实用性很好。(本文来源于《农业装备技术》期刊2019年03期）
夏志军,杜选民,章新华,康春玉[8]（2019）在《基于舷角变化信息的来袭鱼雷弹道类型判别方法》一文中研究指出在研究潜射鱼雷导引方式的基础上,建立了潜射声自导鱼雷、潜射线导鱼雷的攻击弹道模型,给出了利用来袭鱼雷报警舷角变化规律判别攻击弹道类型的方法,并对不同对抗态势下的鱼雷舷角变化率进行了仿真分析。结果表明:当鱼雷非大舷角或小舷角来袭时,现在方位法弹道的鱼雷相对舰艇的舷角变化率明显大于提前角弹道的鱼雷,鱼雷的舷角变化信息作为中远距离来袭鱼雷类型识别的重要依据。(本文来源于《兵器装备工程学报》期刊2019年11期）
姚帅,徐雅南,方世良,王晓燕,王莉[9]（2019）在《基于谱特征提取的脉冲信号类型自动判别方法》一文中研究指出在非合作条件下,针对单频和调频这两类在水声领域应用最为广泛的脉冲信号类型判别问题,提出了一种基于频谱特征提取的信号类型自动判别方法。该方法首先对信号的功率谱进行平滑滤波得到其平滑谱,然后提取平滑谱的峰值频率和3dB主瓣所对应的起始和终止频率,并分别计算原始谱和平滑谱的主瓣峰均比。利用单频和调频脉冲信号原始谱和平滑谱主瓣的不同相似程度,设计了原始谱和平滑谱的主瓣相似度特征参量,利用该特征参量与设定门限进行比较,即可实现单频和调频脉冲信号的自动判别。仿真试验表明,在信噪比大于-6dB的条件下,该方法对单频和调频脉冲信号类型的正确判决率高于99%。(本文来源于《中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集》期刊2019-05-25）
胡威[10]（2019）在《基于卷积神经网络的细胞图像分割与类型判别》一文中研究指出随着人工智能、大数据等最新前沿技术大面积落地及推广,近年来以卷积神经网络为基础的深度学习领域一直是科学研究领域的热点。基于深度学习技术在图像检索分类和特征提取融合等方面的优势,本文主要内容以卷积神经网络为基础将其应用于医学图像分割领域并进行分类判别研究,以实现将深度学习技术应用于医学图像数据分析研究。针对医学图像中的细胞尺寸大小不同、形态各异、纹理变化多样等特点,导致难以分割出精准的细胞区域问题,本文提出了一种基于卷积神经网络结合边缘聚类的新算法用于细胞图像分割。(1)首先用染色校正预处理方式提高原始图像样本的色彩对比度,(2)然后利用卷积神经网络得到初步的分割结果,(3)最后通过边缘聚类方式以提升分割结果的连续性和完整性。此外,本文中还利用了深度学习目标检测技术做细胞区域目标检测,也取得了一定的实现效果,更加直观显示细胞图像中有效目标区域,帮助广大医学工作者识别判定,为病理学家提供一些客观的数据参考。实验表明:相较于经典的卷积神经网络、模糊聚类、阈值分割等其他细胞图像分割算法,本文提出的细胞分割方法在分割结果的完整度方面提升了6.15%;较经典的VGG19结构提升了1.17%。在实际临床医学诊断过程中,细胞的尺寸大小通常用作评判细胞生理状态类型好坏的参考依据,在此基础上本文使用了目前较为流行的计算机视觉技术,以此方式获得分割图像中细胞颗粒的基本属性特征,即周长、面积等,并通过支持向量机分类器进行细胞类型判别。另外,本文还结合了现有机器学习中常用方法将细胞颗粒进行分类聚类操作,也得到了一些有效识别分类的效果。(本文来源于《上海师范大学》期刊2019-05-01）
类型判别论文开题报告
（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：
为验证H/F判别法对于连续级配碎砾石渗透变形类型判别的适宜性,采用试验验证的方法,对收集的28个工程、92个试样的渗透变形试验结果进行统计分析研究。结果表明:连续级配碎砾石的渗透变形类型采用H/F判别法判别结果与试验结果符合率达87.0。由此可见,H/F判别法可较好的适用于连续级配碎砾石。
（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。
类型判别论文参考文献
[1].张小钒.基于输电线路距离保护短路故障类型的判别仿真[J].电气开关.2019
[2].刘永峰,齐文,齐俊修,赵晓菊,张广禹.基于H/F判别法的连续级配碎砾石渗透变形类型统计分析[C].2019年全国工程地质学术年会论文集.2019
[3].曹伟浩,姚直象.基于FRFT的未知脉冲信号类型判别[C].2019年全国声学大会论文集.2019
[4].杨勇,岳建华,李晶,张河瑞.LIF和CNN的矿井突水水源类型判别[J].光谱学与光谱分析.2019
[5].陈若辰.放大电路中反馈类型判别方法的探讨[J].数字通信世界.2019
[6].李霞,王姣.血小板计数对血流感染病原菌类型判别的辅助诊断价值[J].临床医药文献电子杂志.2019
[7].孙华.铰链四杆机构类型判别的编程设计[J].农业装备技术.2019
[8].夏志军,杜选民,章新华,康春玉.基于舷角变化信息的来袭鱼雷弹道类型判别方法[J].兵器装备工程学报.2019
[9].姚帅,徐雅南,方世良,王晓燕,王莉.基于谱特征提取的脉冲信号类型自动判别方法[C].中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集.2019
[10].胡威.基于卷积神经网络的细胞图像分割与类型判别[D].上海师范大学.2019
论文知识图
