导读:本文包含了决策模板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:模板,决策层,模糊,目标,弱视,知觉,儿童。
决策模板论文文献综述
杨应雷,周金和,王川潮[1]（2017）在《加权决策模板业务感知算法》一文中研究指出针对决策模板法在业务感知准确率上的局限性问题,提出了加权决策模板法。该方法首先利用有监督的神经网络模糊聚类分类器作为基本分类器,再通过混淆矩阵衡量分类器对样本不同类别的置信度,经过两级的性能权衡,赋予该算法更高的可信度。在训练阶段根据错误分类的样本构造一个附加的加权决策模板,若在测试阶段有样本离该模板的距离最近时,可以认为该样本被错误分类的可能性很大,从而保证该算法具有高识别准确率。实验结果表明,与决策模板法对比,加权决策模板法在业务感知上具有更高的准确性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2017年02期）
刘明,张锁良,李昆仑,袁保宗[2]（2011）在《多决策模板分类器融合》一文中研究指出针对多类分类问题提出了一种新的度量层分类器融合方法,为每个模式类设置多个决策模板,每个决策模板针对一种容易发生的分类错误,从而能够有效地降低错误率;此外,采用模糊系统表示Meta层样本与各个决策模板之间的关系,能够比较准确地计算样本属于各个模式类的总分类置信度。从公用数据仓库中选取了叁个较大规模数据集对新方法进行测试,并且与k-近邻规则、投票法、朴素贝叶斯法、线性规则、模板匹配法等常用的分类器融合方法进行了比较。大量实验结果表明,对于类别数在3～15之间的分类问题,该方法具有较好的综合性能。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2011年27期）
翁强,阎丽,朱敏侨,孙秀伟[3]（2007）在《用行为感受野和“决策”模板的重调建立弱视儿童的“改变维持期”》一文中研究指出在人的一生中,视觉功能的表现能力通过训练是可以提升的。通过感知觉学习获得的提高包括：对比度察觉、方向辨别、游标视力,深度感知,运动感知和模式辨别等。学习效果通常是经由某些视觉任务、刺激物特征和方位方向的特别训练体现出来,它显示出即使是成人大脑都有很大的神经可塑性。感知觉学习是一个持续不断,贯穿始终的(本文来源于《第叁届全国脑与认知科学学术研讨会暨脑与认知科学国际研讨会论文摘要集》期刊2007-11-01）
张翼,朱玉鹏,付耀文,王宏强,黎湘[4]（2005）在《决策模板法在决策层融合目标识别中的应用和改进》一文中研究指出决策模板法是一种简单直观的决策层融合识别算法,但是经典的决策模板法没有充分利用各传感器对于不同类目标鉴别能力的先验信息。本文提出利用传感器平均度量熵对决策模板法进行修正,合理度量各个传感器对不同类目标的分类鉴别能力,仿真结果表明改进的决策模板法能提高目标正确识别率。(本文来源于《电光与控制》期刊2005年06期）
帅军[5]（2005）在《基于熵和KNN的决策模板法在目标识别中的应用》一文中研究指出利用传感器平均度量熵和K近邻方法对经典的决策模板法进行修正.仿真结果表明改进的决策模板法比经典的决策模板法识别率提高7.8% ,是一种比较有效的识别方法.(本文来源于《湖南文理学院学报(自然科学版)》期刊2005年01期）
决策模板论文开题报告
（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：
针对多类分类问题提出了一种新的度量层分类器融合方法,为每个模式类设置多个决策模板,每个决策模板针对一种容易发生的分类错误,从而能够有效地降低错误率;此外,采用模糊系统表示Meta层样本与各个决策模板之间的关系,能够比较准确地计算样本属于各个模式类的总分类置信度。从公用数据仓库中选取了叁个较大规模数据集对新方法进行测试,并且与k-近邻规则、投票法、朴素贝叶斯法、线性规则、模板匹配法等常用的分类器融合方法进行了比较。大量实验结果表明,对于类别数在3～15之间的分类问题,该方法具有较好的综合性能。
（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。
决策模板论文参考文献
[1].杨应雷,周金和,王川潮.加权决策模板业务感知算法[J].计算机工程与应用.2017
[2].刘明,张锁良,李昆仑,袁保宗.多决策模板分类器融合[J].计算机工程与应用.2011
[3].翁强,阎丽,朱敏侨,孙秀伟.用行为感受野和“决策”模板的重调建立弱视儿童的“改变维持期”[C].第叁届全国脑与认知科学学术研讨会暨脑与认知科学国际研讨会论文摘要集.2007
[4].张翼,朱玉鹏,付耀文,王宏强,黎湘.决策模板法在决策层融合目标识别中的应用和改进[J].电光与控制.2005
[5].帅军.基于熵和KNN的决策模板法在目标识别中的应用[J].湖南文理学院学报(自然科学版).2005
论文知识图
