导读:本文包含了分层搜索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,邻域,重力,诱导,路径,视觉,阈值。
分层搜索论文文献综述写法
李钊伟,郑伟,吴凡,房静[1]（2019）在《基于新型分层邻域阈值搜索法提高水下潜器重力匹配导航的匹配效率》一文中研究指出本文开展了水下潜器重力匹配导航的匹配效率改善研究.第一,为克服传统TERCOM算法逐点遍历搜索效率较低的缺点,提出新型分层邻域阈值搜索法.其原理如下:首先,利用4格网间隔数进行粗搜索匹配;其次,为提高初始匹配点的选取标准设置4mGal阈值(基准图上重力值与实测重力值之差),对选取的若干粗搜索行最佳匹配点周围24邻域点进行取舍并匹配比较;最后,获得搜索范围内最佳匹配点.第二,综合考虑了重力场标准差、峰度系数、坡度标准差、粗糙度、信息熵等重力场主要特征参数,将其作为适配区优劣的分析依据.第叁,在适配性良好的区域内,在保证水下导航精度的前提下,基于分层邻域阈值搜索法,以本文参数设置为例,水下潜器重力匹配导航的匹配效率提高约14.14倍.(本文来源于《地球物理学报》期刊2019年07期）
张宏烈,刘佳星,刘艳菊,李晓明,盛轶鹏[2]（2018）在《基于K邻域搜索的分层去噪算法研究》一文中研究指出激光扫描设备获得的叁维点云数据中,往往会存在各种噪声点。本文提出基于k邻域搜索的分层去噪方法。该方法通过对散乱点云数据进行按层次划分并进行存储,将散乱的叁维点云数据转变成层次存储的扫描线式叁维点云数据结构。通过对数据点k邻域的分析,来判断噪声点并进行去噪工作。对比实验结果表明,该方法有效地删除噪声点,保留物体的几何形状。(本文来源于《科学技术创新》期刊2018年23期）
王曙燕,高露,孙家泽[3]（2019）在《基于搜索的分层回归测试数据集扩增方法》一文中研究指出针对在回归测试中原有的测试数据集往往难以满足新版本软件的测试需求问题,提出一种基于搜索的分层回归测试数据集扩增方法,主要包含覆盖目标方法集获取模块和测试数据生成模块。首先对新版本程序进行抽象分析,提取出方法调用图,利用方法调用轨迹和已有测试数据建立方法覆盖信息,获取目标方法集,并通过计算贝叶斯条件概率对目标方法集进行优先选择;利用Hadamard矩阵设计正交种群,同时结合已有测试数据集进行种群初始化,采用文化基因算法对目标集中方法生成测试数据。该方法针对四个基准程序与随机法和遗传算法以及基于粒子群算法测试数据扩增方法相比较,测试数据的生成效率平均提高了95. 2%、78. 2%和50. 5%,测试数据检错能力平均提高了47. 9%、33. 6%和18. 2%,实验结果表明该方法更适合回归测试数据扩增。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年07期）
胡运强,曹云峰,丁萌,庄丽葵[4]（2018）在《基于分层搜索与局部约束线性编码的机场检测》一文中研究指出提出一种用于固定翼无人机自主着陆导航的分层机场检测方法,以提高机场检测的速度。采取一种由粗到细的分层搜索结构,逐层缩小搜索面积以快速提取机场的候选区域。首先进行伪地平线检测将机场搜索区域限制为地面区域,然后根据机场区域包含大量垂直线的事实确定机场近似区域候选区以进一步缩小机场搜索区域,最后利用Edge Boxes得到高定位精度的机场候选区域。利用局部约束线性编码(LLC)特征学习法以尺度不变特征变换(SIFT)为基础特征提取机场候选区域特征并使用线性支持向量机(SVM)分类器完成机场检测。实验中在不同天气、不同背景条件下对所提机场检测方法进行了综合测试,并与其他方法进行比较,实验结果表明本文机场检测方法能有效提高机场检测速度,且准确率高。(本文来源于《光学学报》期刊2018年08期）
唐伦,史华勃,袁川,丁理杰,周波[5]（2018）在《一种基于孤岛搜索的电力系统拓扑分层识别方法》一文中研究指出电力系统拓扑自动识别是电磁暂态自动建模的重要基础。针对现有拓扑识别方法大多局限于单层拓扑描述的不足,结合电磁暂态自动建模进行厂站模块化封装的实际需求,提出一种基于孤岛搜索的电力系统拓扑分层识别算法,实现了基于电网主流仿真数据的"站间拓扑+站内拓扑"自动分层识别。首先给出了算法原理及实现细节,然后利用CEPRI 36节点算例及某实际省级主网数据对算法进行测试,验证了算法的正确性及有效性。研究表明,该算法可直接应用于省级复杂电力系统的拓扑自动生成及可视化建模工作。(本文来源于《四川电力技术》期刊2018年02期）
姚丽莎,王占凤,程家兴[6]（2017）在《分层混合局部搜索策略异构多核系统调度》一文中研究指出针对遗传算法解决异构多核系统的任务调度问题容易产生早熟现象及其局部寻优能力较差的缺点,将局部搜索算法与遗传算法相结合,创新性地提出一种求解异构多核系统的任务调度问题的分层混合局部搜索遗传算法。该算法提出一种新的分层优化策略以产生初始种群,在变异操作中,对部分个体设计3-opt优化变异,对种群中的优秀个体用改进的Lin-Kernighan算法进行优化。仿真实验结果表明,分层混合局部搜索遗传算法求解异构多核系统的任务调度问题时可以高效获得高质量的解。(本文来源于《运筹与管理》期刊2017年08期）
李志林,邱红桐,封春房,李标[7]（2017）在《基于路网分层的协同诱导路径搜索算法》一文中研究指出针对交通诱导中的分布式诱导和中心式诱导各自的不足,提出了基于路网分层的协同式诱导算法。首先,根据出行偏好,对路网进行了分层,并对不同形式的路径进行了分析。然后,通过对子区域中路径搜索进行动态搜索限定,提出了基于改进A*的跨层节点确定方法,在此基础上建立了基于改进的跨层路径搜索算法。最后,构建了协同式诱导算法模型,此模型运用中心式诱导完成主干道路网层交通流的诱导,而分布式诱导完成子区域小范围次要路网上的车辆的路径搜索,并对协同搜索算法进行了仿真验证。结果表明:该算法模型相比单一诱导模型计算性能好,平均搜索的效率提高了17.5倍。(本文来源于《公路交通科技》期刊2017年01期）
李扬[8]（2016）在《基于拟物和分层搜索定位的圆形排样算法研究》一文中研究指出排样问题是指在给定的排样边界与约束条件下,以紧密度为优化目标,将待排样的图形按照某种合适的方式进行摆放。排样问题广泛存在于钣金制造、服装裁剪等生产活动中,优化的排样方案能够提高材料利用率,降低企业的生产成本。二维排样问题已经在国内外得到了广泛的研究。对于二维排样中的矩形排样和圆形排样来说,当前对矩形排样的研究远远超过圆形排样。人工排样的方法是实际生产下料时遇到圆形件排样问题时通常采用的方法,该方法效率低下,且利用率不高。与人工排样相比,计算机辅助排样能够节省大量的计算成本且具通常有着比人工排样更好的效果。计算机排样是通过排样算法实现的,在分析当前存在的诸多排样算法的基础上,笔者总结出了一种新的算法思路。本文针对二维排样问题中的圆形件排样问题,提出了一种基于拟物算法的圆形排样分层搜索算法,并根据生产实际需求开发了圆形套料排样系统。本文研究的圆形件排样问题属于带约束的二维排样问题。为求解该问题,本文提出一种基于拟物算法的分层搜索排样算法(简称LSA),LSA可以按照一定的方案和顺序依次将圆形的毛坯排列至板材或是卷材上,用分层的方法减小了搜索范围,用拟物的方法解决了摆放时的嵌入重迭问题。用文献中的算例和若干随机生成的算例对算法进行试验验证,计算结果表明:本文的LSA算法的排样效果和法国学者Hifi提出的算法的排样效果旗鼓相当,并且LSA能够在较短的时间内给出较好的排样方案。分析随机生成算例的计算结果可发现,LSA算法所得到的排样方案具有较高的材料利用率,同时能够满足生产实践的要求,具有较大的实用价值。在应用方面,采用上述算法开发了圆形套料排样软件系统,设计并实现了包括零件管理、板材管理和排样管理等功能模块。该软件可应用于实际生产下料,从而简化生产流程,提高材料的利用率和生产管理效率。(本文来源于《华中科技大学》期刊2016-05-22）
刘锴,游晓明,刘升[9]（2016）在《基于分层搜索的蚁群算法及收敛性分析》一文中研究指出针对蚁群算法容易陷入局部最优的问题,提出一种新的解决连续空间优化的蚁群分层搜索算法。该算法将蚁群搜索空间逐层分割,用信息素分布函数给出了基于分层结点的信息素分布方法。定义了适用于连续域的信息素局部更新、全局更新、状态转移规则,其中局部更新算子能够通过选取合适的参数来增加解的多样性。实验结果表明,相比传统算法,该算法全局搜索能力强,求解精度更高。该算法能达到连续域问题的理论最优值,通过下鞅的停时理论证明了算法以概率1收敛。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2016年02期）
吕龙辉,靳红霞[10]（2015）在《分层路径搜索算法研究》一文中研究指出自动寻路算法是智能游戏中的重要组成部分,通过对现有自动寻路算法的分析,了解目前已有自动寻路算法所存在的不足。基于地图划分的思想设计分层路径搜索算法,通过将地图细分,计算细分区域中抽象节点的最短路径,在地图加载过程中,实现地图的预处理,从而在确定了路径起始点和结束点之后,快速实现自动寻路。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2015年30期）
分层搜索论文开题报告范文
（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：
激光扫描设备获得的叁维点云数据中,往往会存在各种噪声点。本文提出基于k邻域搜索的分层去噪方法。该方法通过对散乱点云数据进行按层次划分并进行存储,将散乱的叁维点云数据转变成层次存储的扫描线式叁维点云数据结构。通过对数据点k邻域的分析,来判断噪声点并进行去噪工作。对比实验结果表明,该方法有效地删除噪声点,保留物体的几何形状。
（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。
分层搜索论文参考文献
[1].李钊伟,郑伟,吴凡,房静.基于新型分层邻域阈值搜索法提高水下潜器重力匹配导航的匹配效率[J].地球物理学报.2019
[2].张宏烈,刘佳星,刘艳菊,李晓明,盛轶鹏.基于K邻域搜索的分层去噪算法研究[J].科学技术创新.2018
[3].王曙燕,高露,孙家泽.基于搜索的分层回归测试数据集扩增方法[J].计算机应用研究.2019
[4].胡运强,曹云峰,丁萌,庄丽葵.基于分层搜索与局部约束线性编码的机场检测[J].光学学报.2018
[5].唐伦,史华勃,袁川,丁理杰,周波.一种基于孤岛搜索的电力系统拓扑分层识别方法[J].四川电力技术.2018
[6].姚丽莎,王占凤,程家兴.分层混合局部搜索策略异构多核系统调度[J].运筹与管理.2017
[7].李志林,邱红桐,封春房,李标.基于路网分层的协同诱导路径搜索算法[J].公路交通科技.2017
[8].李扬.基于拟物和分层搜索定位的圆形排样算法研究[D].华中科技大学.2016
[9].刘锴,游晓明,刘升.基于分层搜索的蚁群算法及收敛性分析[J].计算机应用与软件.2016
[10].吕龙辉,靳红霞.分层路径搜索算法研究[J].电脑知识与技术.2015