导读:本文包含了互信息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:向量,图像,特征,算法,小波,过程,近邻。
互信息论文文献综述
辛凤鸣,汪晋宽,王彬,李梅梅[1]（2019）在《基于双互信息准则的雷达自适应波形设计方法》一文中研究指出自适应波形优化技术是认知雷达的关键技术之一,通过优化发射波形能够提高雷达系统性能.针对目标检测问题,在杂波环境下,提出一种基于双互信息优化准则的自适应波形优化方法.该方法同时以接收信号与目标冲激响应之间的互信息最大和接收信号与杂波冲激响应之间的互信息最小为优化准则,在发射信号能量有限的约束条件下,建立优化模型,通过最大边缘分配算法求解最优波形.仿真结果表明,相对于固定波形,所提方法优化发射波形能够提高目标检测性能.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2019年12期）
张云纯[2]（2019）在《基于TF-IDF和互信息的推荐算法研究》一文中研究指出本文提出一种基于TF-IDF和互信息的方剂推荐算法。其核心思想是根据TF-IDF算法的原理,确定核心药物;再计算核心药物和方剂间的互信息来确定二者相关性,以此确定最有效的方剂。对名老中医治疗肺癌的542首方剂,共计342味药物进行数据挖掘,通过该算法获得核心药物71味,推荐方剂126首。采用该算法获得名老中医治疗肺癌的核心方剂的结果表明,该算法通用性强,效率高。由于不仅探索了药物层面的规律,还挖掘了方剂层面的信息,故该算法有较高的实用价值。(本文来源于《计算机时代》期刊2019年12期）
张素智,陈小妮[3]（2019）在《基于互信息可信度的主成分分析数据降维》一文中研究指出数据降维就是将数据集从高维特征空间向低维特征空间的映射.传统的主成分分析(PCA)算法是一种常用的线性数据降维算法.但是耗时太长,降维结果不够好,同时不能满足实际分类要求.为此,通过引入互信息可信度,提出了一种基于互信息综合可信度的主成分分析(MIS-PCA)数据降维算法.该算法首先介绍互信息(MI)、相对互信息可信度(MIR)和绝对互信息可信度(MIA)的思想;然后根据MIA和MIR求解互信息综合可信度(MIS),利用互信息综合可信度进行特征筛选;最后再运用PCA算法对处理后的数据进行降维,并将降维后的数据采用KNN、SVM算法进行分类.对比PCA、E-PCA算法,通过试验表明该方法的降维结果较好、分类精确度较高.(本文来源于《湖北民族学院学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
沈仑,寿鹏里[4]（2019）在《基于互信息的多模态医学图像配准方法研究》一文中研究指出医学图像配准方法主要分为叁类:灰度信息法、变换域法、特征法,其中最常用的是灰度信息法。在灰度信息法中,研究方法最多的为基于互信息的图像配准方法。互信息用来比较两幅图像的统计依赖性,是两个随机变量相关性量度。近年来,基于互信息的多模态医学图像配准方法层次不穷,每种方法都有其优点和弊端,本文详细阐述基于互信息的医学图像配准方法的原理,算法以及优缺点。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年34期）
石永芳,姜宏,章翔峰[5]（2019）在《非参数互信息和多维尺度分析在滚动轴承故障诊断中的应用》一文中研究指出针对轴承不同故障状态难以识别的问题,将特征选择方法应用于滚动轴承故障诊断。在互信息方法的基础上提出非参数互信息(NPMI)的特征选择方法:首先从原始信号中提取能够表征轴承运行状态变化的时频域统计特征并建立多域特征集;然后利用NPMI特征选择方法去除特征集中的无关特征和冗余特征,建立敏感特征集,再利用多维尺度分析对敏感特征集进行降维可视化处理,比较特征的类别可分及聚类能力;最后将降维后的特征向量输入到支持向量机中得到不同故障的识别结果。以分类器正确率为依据,验证了基于非参数互信息特征选择方法的有效性和优越性。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年20期）
莫建文,徐凯亮,林乐平,欧阳宁[6]（2019）在《结合互信息最大化的文本到图像生成方法》一文中研究指出在堆迭式文本到图像生成模型的基础上,针对其生成样本分布不均匀导致多样性不足的问题,提出了一种结合局部-全局互信息最大化的堆迭式文本到图像的生成对抗网络模型。首先利用生成模型将全局向量解耦得到不同尺度特征图;然后通过最大化特征图与全局向量间的互信息,对图像全局特征与文本描述的相关性进行增强;最后,将特征图提取为局部位置特征向量,通过最大化局部位置特征向量与全局向量之间的平均互信息,加强局部位置特征与文本描述的相关性,得到更紧密的文本到图像的映射关系。在CUB数据集上的实验验证了该方法能有效地提高生成样本的多样性,同时在主观评价上能生成语义精确度更高的样本,更接近自然图像。(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2019年05期）
柴岩,段大锴[7]（2019）在《互信息与RBM特征提取的股票指数预测模型》一文中研究指出为给市场参与者和管理者提供有效判断股票市场的状态及未来的变化趋势的决策依据,以人工智能的非线性模型为基础,基于支持向量机理论,借助差分进化算法对其参数寻优,构建基于互信息与RBM特征提取的股票指数预测模型,拓展信息挖掘的范围,将技术指标和周边市场信息以互信息加权的方式同时纳入运算;基于RBM无监督学习方式,与支持向量机深度结合,提取数据中隐含的深层次特征.通过恒生指数的实例验证结果表明所构建模型的有效性,研究结论为投资者行情分析及决策提供参考建议.(本文来源于《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
李戈[8]（2019）在《基于互信息技术的舰船图像拼接研究》一文中研究指出舰船图像拼接是舰船图像处理领域的关键技术,为了降低舰船图像拼接误差,使拼接后的舰船图像更加完整,提出了基于互信息技术的舰船图像拼接方法。首先对当前舰船图像拼接研究现状进行分析,找到各种舰船图像拼接方法的缺陷,然后采集舰船图像,提取舰船图像拼接特征,最后基于互信息技术描述2幅舰船图像的相关性,进行舰船图像配准和拼接,并进行了舰船图像拼接仿真实验。结果表明,本文方法可以得到比较完整的舰船图像拼接结果,降低了舰船图像拼接误差,舰船图像拼接速度要快于对比方法 2倍以上,提高了舰船图像拼接效率,验证了本文方法的优越性。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年18期）
赵荣荣,赵忠盖,刘飞[9]（2019）在《基于k-近邻互信息的发酵过程高斯过程回归建模》一文中研究指出发酵过程中基质浓度往往无法在线测量,采用高斯过程回归(GPR)建立基质浓度的估计模型,实现了其软测量。不同于传统软测量方法对基质浓度的估计,该方法不仅可以得到估计值,还能够得到其估计方差。考虑到发酵过程中各变量之间的非线性、相关性,为了提高模型的预测性能,在模型建立之前首先用k-近邻互信息(k-MI)辅助变量选择方法对模型的输入变量进行选择。从青霉素发酵过程的应用结果来看,采用kMI-GPR方法取得了较好的估计效果。(本文来源于《化工学报》期刊2019年12期）
何玉,魏宁,刘军清,陈鹏[10]（2019）在《基于互信息时空域特征的视频烟雾检测方法》一文中研究指出视频烟雾检测在火灾早期预警起到了重要的作用,文章提出了一种基于互信息时空域特征的提取方法。该方法引入了信息论中"互信息"的概念,通过区别干扰物体与烟雾在运动过程中背景图像与前景图像的关联性及其时间域上变化的特性,同时结合视频图像时空域的小波分析和归一化颜色空间中RGB颜色通道在时间域上的一维小波分析,从而实现了烟雾的识别。经过实验的验证和分析,文章提出的方法提高了视频烟雾识别的准确率,减小了视频中烟雾识别的误差。(本文来源于《信息通信》期刊2019年09期）
互信息论文开题报告
（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：
本文提出一种基于TF-IDF和互信息的方剂推荐算法。其核心思想是根据TF-IDF算法的原理,确定核心药物;再计算核心药物和方剂间的互信息来确定二者相关性,以此确定最有效的方剂。对名老中医治疗肺癌的542首方剂,共计342味药物进行数据挖掘,通过该算法获得核心药物71味,推荐方剂126首。采用该算法获得名老中医治疗肺癌的核心方剂的结果表明,该算法通用性强,效率高。由于不仅探索了药物层面的规律,还挖掘了方剂层面的信息,故该算法有较高的实用价值。
（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。
互信息论文参考文献
[1].辛凤鸣,汪晋宽,王彬,李梅梅.基于双互信息准则的雷达自适应波形设计方法[J].东北大学学报(自然科学版).2019
[2].张云纯.基于TF-IDF和互信息的推荐算法研究[J].计算机时代.2019
[3].张素智,陈小妮.基于互信息可信度的主成分分析数据降维[J].湖北民族学院学报(自然科学版).2019
[4].沈仑,寿鹏里.基于互信息的多模态医学图像配准方法研究[J].科学技术创新.2019
[5].石永芳,姜宏,章翔峰.非参数互信息和多维尺度分析在滚动轴承故障诊断中的应用[J].机床与液压.2019
[6].莫建文,徐凯亮,林乐平,欧阳宁.结合互信息最大化的文本到图像生成方法[J].西安电子科技大学学报.2019
[7].柴岩,段大锴.互信息与RBM特征提取的股票指数预测模型[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版).2019
[8].李戈.基于互信息技术的舰船图像拼接研究[J].舰船科学技术.2019
[9].赵荣荣,赵忠盖,刘飞.基于k-近邻互信息的发酵过程高斯过程回归建模[J].化工学报.2019
[10].何玉,魏宁,刘军清,陈鹏.基于互信息时空域特征的视频烟雾检测方法[J].信息通信.2019
论文知识图
