导读:本文包含了图象分类论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:图象,绝对值,函数,标准大气压,楞次定律,闭合电路,电势。
图象分类论文文献综述写法
艾华[1]（2019）在《电学图象分类点击》一文中研究指出(本文来源于《初中生学习指导》期刊2019年33期）
王伦宇[2]（2019）在《物态变化图象分类点击》一文中研究指出一、熔化和凝固图象这里以晶体熔化图象为例来说明。如图1所示,A点是物质的始态,其对应温度是物质的始温;AB段反映的是物质固态吸热升温过程;BC段反映的是物质吸热但温度不变的熔化过程,此过程中物质处于固液共存状态,其中t_1是物质熔化开始的时刻,t_2是物质熔化完成的时刻,故物质熔化所用时间为t_2-t_1,其对应的温度t是物质的熔(本文来源于《初中生学习指导》期刊2019年29期）
许文[3]（2019）在《分类解析动能定理与图象的结合问题》一文中研究指出动能定理的核心内容是合力做的功等于物体动能的变化.功与动能的变化均与过程相对应,物理图象是反映过程中两个量间变化关系的一种直观手段,是一种数与形相结合的思想,因此动能定理常与图象相结合,倍受高考命题的关注.本文通过近两年高考试题,分类解析动能定理与图象的结合问题.(本文来源于《中学生理科应试》期刊2019年10期）
王伦宇[4]（2019）在《运动图象分类解读》一文中研究指出图象能形象、直观地反映物理过程,揭示物理量之间的内在关联,蕴含了丰富的信息。图象在运动学中的应用主要分两类:路程-时间图象、速度-时间图象。一、路程-时间图象(s-t图象)1.图线平行于t轴,表明物体处于静止状态,如图1甲所示,图线表示物体静止在距离参考点s_1的位置。2.图线是一条过原点的倾斜直线,表明物体通过的路程与时间成正比,进一步说明物体做匀速运(本文来源于《初中生学习指导》期刊2019年26期）
朱烈琼,陈敏军[5]（2019）在《例析二次函数图象问题中的“分类思维”与“逆向思维”》一文中研究指出1.试题呈现.若二次函数y=x~2+(1-2m)x-m+5的图象不经过第叁象限,则实数m的取值范围是___.2.错误解答.笔者在学生解答的过程中发现,大部分学生的结果为(19)~(1/2)/2<m<5.与他们交流并参考互联网上的一些解答过程,发现他们的思考过程如下:∵二次函数y=x~2+(1-2m)x-m+5的图象不经过第叁象限,∴抛物线经过第一、二、四象限.而二次项系数a=1,(本文来源于《中小学数学(初中版)》期刊2019年Z2期）
刘艳玲[6]（2018）在《基于高光谱图象的植被理化参数反演及精细分类》一文中研究指出遥感数据是一个国家必不可少的信息资源,而高光谱数据因其“图谱结合”及高光谱分辨率等突出特点,得到了众多研究者的关注。在农业方面,基于高光谱数据的植被理化信息的获取是精细农业的关键;在生态环境方面,污染等恶劣条件致使植被理化特性改变,获取其理化信息及种类分布是用于降低污染危害及污染区恢复必不可少手段;在军事方面,植被的理化特征数据是战场环境的重要信息来源,且在这个信息化时代,只有获取多方面的,充足的信息才能克敌制胜。因此本文基于高光谱数据,以植被为主要研究对象,对其理化特性定量化反演及精细分类进行研究,具体内容如下:首先,本文从植被光谱特性分析入手,利用植被光谱学及生理学知识将植被400nm-2500nm波段范围的光谱变化与其理化参量的变化对应起来,接着介绍了序列前向浮动波段选择方法及经典的目标识别方法,将植被光谱指数构建的特征集与波段选择方法选取的特征集合分别应用到目标识别技术上,进行植被类内目标识别研究,通过对目标识别结果的分析,验证了植被光谱指数构建的特征集合更加适用于植被识别,为后文奠定了基础。其次,介绍了植被叶片水含量信息的重要性及植被光谱数据库的相关信息,并列举了反演植被叶片水含量常用的光谱指数,在前文的基础上构建出六个新的光谱指数。基于PROSAIL模型及光谱数据库,对这六种新光谱指数进行分析试验,验证了其有效性及可靠性。在此基础上,利用遥感制图技术实现了植被叶片水含量的反演制图。随后,基于植被叶面积指数反演的基础知识,提出了将光谱指数与辐射传输模型结合起来的反演方法。首先利用敏感性分析模型对不同叶面积指数区间植被光谱的影响因素进行分析,并解释了反演叶面积指数的光谱指数存在的钝化现象。列举十五个用于反演叶面积指数的光谱指数进行实验,总结分析挑选出最优指数,结合冠层间隙理论实现了植被冠层盖度的反演及制图。最后,本文在植被光谱指数构成的特征集合的基础上,引入图核分类技术,将其与支持向量机分类技术进行实验比较。实验证明,图核分类技术在样本较少时具有一定优势。为进一步提高精细分类精度,在此基础上,借助高光谱数据的空间信息,提出了基于组合图核技术的植被精细分类方法,验证了其在植被类内精细分类的可靠性及有效性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
陈泽茜[7]（2018）在《基于卷积神经网络的PolSAR图象精细分类方法研究》一文中研究指出极化合成孔径雷达(Pol SAR)能够获取多通道极化图象,提高目标检测、识别及分类能力。近些年来,Pol SAR在目标探测识别及分类中越来越重要。Pol SAR图象分类是为了是对所获得的极化数据进行归类,通过计算机识别得到不同的地物信息,并接近真实类别。近年来,Pol SAR图象分类方法越来越多,但这些传统分类方法存在一个共性,即一般都要进行人为特征提取,也就是加入了较多的人为干预过程。卷积神经网络(CNN)是基于多层监督学习的新型神经网络,近年来已被广泛应用于图象处理领域,它可以通过一层层非线性简单模型的累积进行原始数据的特征自主提取。相比于传统分类算法,卷积神经网络可以将原始数据转化为更抽象的特征表达而不需过多人为参与,并且分类结果较传统算法更理想。本文结合Pol SAR图象及卷积神经网络的特点,将卷积神经网络分类方法应用于Pol SAR图象分类中,实现Pol SAR图象高精度的精细地物分类。本文通过研究Pol SAR相关基础、特征提取方法及卷积神经网络的思想、原理、结构、和特征学习过程,提出将卷积神经网络应用在Pol SAR图象地物分类中的主要步骤及实现手段,进行面向Pol SAR图象分类的卷积神经网络设计及分类方法优化,并分别基于Pol SAR图象数据及所选择的特征进行分类。此外,为了充分利用Pol SAR数据的多通道特性,在传统2D卷积神经网络的基础上,引入3D卷积神经网络,并针对某些地物的小样本问题,提出虚拟样本扩充的方法进行改善。通过采用叁组不同分辨率的Pol SAR图象进行实验,结果表明,将卷积神经网络引入Pol SAR图象分类中能够明显提高分类效果,且3D卷积神经网络能充分挖掘Pol SAR数据包含信息,提高分类性能。此外,相较于人为提取的特征,卷积神经网络可以利用Pol SAR原始数据进行特征抽取及分类,分类结果更准确高效。而针对小样本地物的虚拟样本扩充的手段能够改善分类效果。最后,对比BP神经网络,验证了卷积神经网络对Pol SAR图象地物精细分类的优越性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
秋飏[8]（2017）在《电磁感应图象问题分类讲解》一文中研究指出图象—物理知识理性与感性的完美结合,高考命题中数理能力绝好的结合区。电磁感应的图象问题是新课标高考命题的热点问题之一,在2012、2013、2014、2017年的全国卷中都出现了电磁感应的图象问题,探其原因是此类问题能较好的将楞次定律、法拉第电磁感应定律、动力学及功能规律有机组合,借以考查学生的推理能力、分析综合能力。所以复习时要予以重视,具体做法就是分类讲练,各个击破,如何分类?具体如下。一、利用感生类图象考查学生的推理能力【例1】(2017·山东省潍坊模拟)在如图1甲所示的电(本文来源于《教学考试》期刊2017年49期）
许文[9]（2017）在《电场图象问题分类解析》一文中研究指出解析图象意义,理解电场性质。图象是描述两个量变化关系的一种直观表现形式。静电场中常见的图象有描述带电粒子在电场中运动的相关图象(如v-t图)、描述电场的场强E随一维空间位置坐标x变化的关系的图象(即E-x图象)、电势φ随一维空间位置坐标x变化的关系图象(即φ-x图象)、带电粒子的电势能E_P随一维空间位置坐标x变化的关系的图象(即E_P-x图象)等。分析电场中的图象问题,能帮助我们从不同的角度(本文来源于《教学考试》期刊2017年40期）
周毅,陈锋[10]（2017）在《刍议分类讨论思想在函数图象中的应用》一文中研究指出数学思想方法是数学的精髓,是数学素养的重要内容之一,在我们解决问题、进行数学思维时制义务教,总是自觉或不自觉地运用数学思想方法。《全日育数学课程标准(实验稿提示)》在课程目标的开头就有"数学思想方法"的明确,把课程目标定位为得适应未来社:"通过义务教育阶段的数学学习学生能够获会生活和进一步发展所必需的重,要数学知识(包括数学事实、数学活动经验)以及基本的数(本文来源于《新课程导学》期刊2017年11期）
图象分类论文开题报告范文
（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：
一、熔化和凝固图象这里以晶体熔化图象为例来说明。如图1所示,A点是物质的始态,其对应温度是物质的始温;AB段反映的是物质固态吸热升温过程;BC段反映的是物质吸热但温度不变的熔化过程,此过程中物质处于固液共存状态,其中t_1是物质熔化开始的时刻,t_2是物质熔化完成的时刻,故物质熔化所用时间为t_2-t_1,其对应的温度t是物质的熔
（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。
图象分类论文参考文献
[1].艾华.电学图象分类点击[J].初中生学习指导.2019
[2].王伦宇.物态变化图象分类点击[J].初中生学习指导.2019
[3].许文.分类解析动能定理与图象的结合问题[J].中学生理科应试.2019
[4].王伦宇.运动图象分类解读[J].初中生学习指导.2019
[5].朱烈琼,陈敏军.例析二次函数图象问题中的“分类思维”与“逆向思维”[J].中小学数学(初中版).2019
[6].刘艳玲.基于高光谱图象的植被理化参数反演及精细分类[D].哈尔滨工业大学.2018
[7].陈泽茜.基于卷积神经网络的PolSAR图象精细分类方法研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[8].秋飏.电磁感应图象问题分类讲解[J].教学考试.2017
[9].许文.电场图象问题分类解析[J].教学考试.2017
[10].周毅,陈锋.刍议分类讨论思想在函数图象中的应用[J].新课程导学.2017