导读:本文包含了数据修补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:数据,缺失,孔洞,交通,经纬度,颅骨,检测器。
数据修补论文文献综述
王成,崔紫薇,杜梓林,高悦尔[1]（2019）在《基于DBSCAN算法和多源数据的缺失公交到站数据修补》一文中研究指出针对缺失公交到站信息修补方法考虑因素较少、准确度低、鲁棒性差的现状,提出了基于DBSCAN算法和多源数据的缺失公交到站数据修补方法。该方法使用公交全球定位系统(GPS)、公交集成电路卡(IC)等多源数据进行缺失到站信息的修补。对于缺失的到站名称、到站经纬度数据,用已有完整到站数据和静态线路信息关联分析进行修补。对于缺失的到站时刻数据,则按以下步骤进行修补:首先,对每一个缺失数据站点与其最近的未缺失数据站点,将这两站点间历史完整到站数据的行程时间和班次时序进行基于DBSCAN算法的聚类;其次,判断研究班次的两个相邻的数据完整的班次所属簇是否为同一个簇,若为同一个簇则不作改变,否则将两个簇合并;最后,将簇中点对应最大行程时间作为缺失行程时间判断是否有乘客在该站点上车刷卡,若有则由乘客开始刷卡时刻推算到站时刻,若无则将簇中点对应最大、最小行程时间的均值作为缺失行程时间推算到站时刻。以厦门市公交到站数据为例,在缺失到站名称、经纬度修补中,基于GPS数据聚类的方法、基于极大概率估计的方法和所提方法皆可进行100%的修补;在缺失到站时刻修补中,所提方法的平均相对误差比两种对比方法分别低0.030 1%和0.000 4%,相关系数比对比方法分别高0.005和0.007 5。实验结果表明,所提算法在缺失公交到站数据修补中能有效提高修补的准确度,降低缺失站点个数变化对于准确度的影响。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年11期）
吴琼[2]（2019）在《有害气体检测的无线传感网空洞修补及数据传输技术研究》一文中研究指出随着我国工业的快速发展,大量化工燃料被应用到工业生产过程中,其产生的诸如Cl_2、CO、NO_2、SO_2等有害气体如果被大量排放到空气中,不仅会造成环境污染、影响生态平衡,还会导致中毒、火灾、爆炸等灾难性事故的发生,严重危及人民生命财产安全。为了保护人类赖以生存的自然环境,同时防止不幸安全事故的发生,对有害气体泄漏情况进行有效检测是十分必要的。经典的有害气体检测主要有有线固定装置和便携式仪器等检测方法,存在灵活性差、实时性低、泄漏点定位不准确等缺点,无线传感网凭借其成本低、实时性高、协作性好等特点为实现远程检测有害气体提供了一个新思路。但无线传感网是个资源受限的网络,如何在保证网络覆盖率的前提下,进一步实现降低节点冗余、均衡能量消耗、延长网络生存期,是无线传感网在有害气体检测应用中的技术热点和难点。本文针对工业环境下无线传感网有害气体检测这一问题,分别从移动检测节点研制、无线传感网覆盖空洞修补、环境数据采集及传输等方面进行研究,主要研究内容如下:1.有害气体无线传感网移动检测节点的研制。针对工业环境中静态稀疏无线传感网节点无法移动且数量有限,不能有效对检测区域每一个泄漏位置完全覆盖的问题,研制基于多传感器的有害气体无线检测系统。该系统可实现Cl_2、CO、NO_2、SO_2四种有害气体的远程无线检测,其前端检测设备可作为无线传感网组网过程中的移动检测节点,以提高网络检测覆盖率。2.研究混合无线传感网覆盖空洞修补方法。针对有害气体泄露区域预先不能确定,静态传感器节点随机分布易产生覆盖空洞,而经典的覆盖空洞修补方法采用移动传感器节点随机覆盖,存在着覆盖率较低,资源浪费大等问题,提出具有优先机制的混合无线传感网覆盖空洞修补算法。该算法可通过覆盖空洞的范围大小确定修补优先级进行空洞覆盖,进而提高网络覆盖率。此外,针对该算法在空洞覆盖点较近时出现的覆盖重合问题,进一步研究改进的优先级空洞修补算法,以降低节点冗余,平衡资源分配。3.研究基于非均匀分簇的无线传感网数据传输方法。针对经典分簇路由协议容易导致离基站越近的簇头节点能量消耗大,而出现过早死亡的问题,提出一种非均匀分簇的路由协议。该协议引入竞争半径概念,使距离基站越远的节点竞争半径越大,成簇规模越大,距离基站越近的节点竞争半径越小,成簇规模越小,使其节省出更多的能量用于数据转发。同时为了进一步优化网络能耗,在簇头选取阶段,综合考虑相对剩余能量、相对距离、相对密度、相对中心度等指标因素,运用熵权法得出最优簇头,再依据距离和能量建立代价函数完成簇间通信,以此实现降低网络能量损耗,延长生存周期的目的。4.研究基于压缩感知的无线传感网数据采样方法。因网络中的各传感器节点能源受限,严重影响网络的生存周期。压缩感知理论可以对稀疏信号进行压缩,并以高概率重构出原始信号,进而降低信号采样代价。工业环境中无线传感器网的异常有害气体浓度通常具有稀疏特性,针对无线传感网络数据采样代价高的问题,以压缩感知理论为基础,采用基于优化平滑l_0范数最小化算法,在降低采样频率的前提下对采集的有害气体浓度数据进行压缩和重构。该算法通过下降迭代算法求解l_0范数最小化问题,再通过求解稀疏解还原出原始信号,可以有效降低无线传感网的采样代价。(本文来源于《哈尔滨理工大学》期刊2019-06-01）
王逸凡,宋晓鹏,郑纲[3]（2018）在《基于RBF神经网络的光纤振动数据修补技术》一文中研究指出为了提高分布式光纤传感技术在城市交通领域内应用的可行性,解决OTDR(Optical Time Domain Reflectometer)存在断点和在一定距离(或时间)内无法检测或准确定位光纤链路中的事件点和故障点,从而形成盲区影响数据采集等问题,提出一种基于RBF(Radical Basis Function)神经网络对光纤振动数据进行修补的技术。经过MABTLAB R2017b平台上的多次仿真实验,神经网络算法的平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)能够达到3%左右、决定系数(R~2)和均等系数(Equality Coefficient,EC)则分别达到0.85及0.98左右,证明了其在光纤数据修补方面的可行性和有效性。同时,结果也表明了RBF神经网络在光纤数据修补精度方面略优于传统的BP神经网络,在运行效率方面更是能够达到传统的BP神经网络的两倍左右,证明RBF神经网络能够很好地支持实时的光纤数据修补工作。(本文来源于《物流科技》期刊2018年08期）
杨永强,李淑红[4]（2018）在《最小二乘支持向量机的点云数据孔洞修补算法》一文中研究指出为了获得理想的点云数据孔洞修补结果,针对当前算法存在的缺陷,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的点云数据孔洞修补算法.首先根据散乱点云边界估计孔洞修补范围,然后根据孔洞及周围点的信息,采用最小二乘支持向量机建立一个曲面,并对曲面点云数据的孔洞进行修补,最后采用C++语言编程实现仿真实验.实验结果表明,最小二乘支持向量机能有效修补各种复杂的孔洞,且修补效果优于其他算法.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2018年03期）
孙梦娇[5]（2018）在《客运数据质量检测与缺失数据修补研究》一文中研究指出在数据时代,随着数据量级呈指数级增长,在数据管理和分析工作中不可避免地会出现异常数据和缺失数据,为保证数据挖掘和知识发现结果的有效性,对数据进行异常检测和缺失数据修补显得尤为重要。本文以客运数据为研究对象,利用现有算法对异常数据和不完整数据进行检测,并针对数据离散缺失和连续缺失问题,分别提出了双聚类点缺失数据修补改进算法和基于非负矩阵分解的连续缺失数据修补算法,并以真实客运数据进行了实验验证。论文主要工作如下:(1)针对客运数据中存在数据异常和不完整性问题,采用层次聚类对低位点异常和离散缺失值进行检测,并利用基于滑动窗口的检测算法对连续缺失数据进行检测,为后续缺失值修补提供数据基础。实验结果表明,因低位点与正常值相差较明显,层次聚类检测算法对低位点异常的检测准确率为100%,对缺失值的检测准确率为89.7%;基于滑动窗口的检测算法对连续缺失数据的检测准确率为93.5%。(2)针对传统双聚类缺失值修补算法存在修补精度低、计算复杂度高的问题,提出了双聚类缺失数据修补改进算法(Bicluster-based Discrete Missing Data Imputation Improved Algorithm,BDMDII)。该算法在寻找聚类簇时,引入行列保护规则避免聚类簇规模过大导致其信息量冗余的问题,制定修补权值函数提高修补精度,设置平均平方残基最大阈值降低计算复杂度。实验结果表明,改进算法比原算法精度提高了45.7%,缺失数据修补时间减少了10%。(3)针对双聚类缺失数据修补改进算法修补连续长缺失序列数据精度较低的问题,提出基于非负矩阵分解的连续缺失数据修补算法(Sequence Missing Data Imputation Based on Nonnegative Matrix Factorization,NMF-SMDI)。该算法根据客运数据的时间周期性特征,引入非负矩阵分解方法,将缺失序列按时间周期分解为离散缺失,再利用双聚类点缺失数据修补改进算法进行数据修补。实验结果表明,在连续缺失数据长度固定且缺失率在30%~50%时,NMF-SMDI算法比BDMDII算法精度提高了18%;在数据缺失率相同且连续缺失长度大于4时,NMF-SMDI算法比BDMDII算法精度提高了24.6%。(本文来源于《重庆交通大学》期刊2018-05-02）
潘翔,焦吾振,郑河荣,张叁元[6]（2018）在《结合插值细分和径向基函数的3维扫描数据孔洞修补》一文中研究指出目的逆向工程中3维扫描数据通常产生孔洞影响逆向造型精度.针对已有算法补洞会导致的边界突变问题,提出基于插值细分和基于径向基函数的孔洞修复算法。方法首先,对有噪声孔洞边界进行拉普拉斯平滑预处理;其次,通过快速重心插值细分孔洞;然后,结合孔洞周围曲率信息,利用边界和法线约束点进行隐式曲面求解;最后,利用求得的隐式曲面方程,利用梯度下降法调整孔洞插值点,获得平滑修补孔洞结果。结果对3维经典造型以及实际机械工件等两类不同的数据进行扫描并进行孔洞修补实验。由于算法针对有噪声孔洞结合了孔洞周围曲率信息并通过插值细分进行约束求解,保证了补洞效果的平滑性。实验结果表明,本文算法使得基于径向基函数隐式曲面对有噪声孔洞的适应性更强,其修补结果更加平滑,符合周围曲率变化,改进了已有孔洞修补的边缘突变和修补痕迹明显问题。结论本文算法针对基于径向基函数的隐式曲面求解对噪声敏感的局限性,进行平滑预处理,结合孔洞周围曲率,提高了孔洞修补效果。由于基于径向基函数的隐式曲面对光顺的流形曲面模拟较好,所以算法对特征孔洞的修补存在一定的不足,快速重心插值法针对不规则孔洞也有一定的局限性。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2018年04期）
时盛春[7]（2018）在《GPS测量数据处理中数据修补技术的应用》一文中研究指出数据修补技术的应用,在GPS测量数据中发挥着重要的作用,可以保证GPS信息数据的准确性。基于此点,本文对GPS测量数据处理中数据修补技术的应用,进行深入的研究和分析,并结合具体的实例,对其应用做合理的论述和研究。期望通过本文的论述,可以对GPS测量数据的真实有效性,提供必要的理论根据,并在实践中得到广泛的应用。(本文来源于《科技创新导报》期刊2018年02期）
钱伟,张卫,金浩,朱扬清,邹煜[8]（2017）在《叁维塑形钛板颞肌下修补颅骨缺损的安全及有效性:38例患者数据分析方案》一文中研究指出背景:去骨瓣减压治疗后需进行缺损颅骨的修补。既往使用的自体骨、异体骨、有机材料等存在塑形效果不理想、感染等风险,而钛网是一种较为理想的颅骨修补材料,数字化叁维成型可以使其与颅骨缺损完好匹配,较好地还原患者缺损部位的解剖原貌。目的:探索叁维塑形钛板颞肌下修补额颞区颅骨缺损修补的安全性及有效性。方法:对2015年1月至2016年12月在中国南通大学附属吴江医院(苏州市吴江区第一人民医院)神经外科进行治疗,应用叁维塑形钛板颞肌下修补治疗的颅骨缺损患者38例的手术及随访资料进行回顾性分析。主要评价指标为术后12个月内并发症发生率,次要评价指标为修复后1,6,12,18,24个月时格拉斯哥预后分级评分、卡氏功能状态评分、NIHSS评分和头颅CT检查结果。试验方案已于2017-10-11在中国临床试验注册中心注册,注册号为Chi CTR-IOC-17012947。结果与结论:目前已完成的部分数据分析结果:38例患者已进行6-24个月不等的随访,未见并发症及不良反应发生,头颅CT结果均显示钛网及钛钉固定良好,颅骨形态对称,未见皮下积液及颅内出血。通过额颞区颅骨缺损患者并发症、神经功能及影像学的结果,为临床定制叁维塑形钛板颞肌下修补额颞区颅骨缺损提供了试验依据。(本文来源于《中国组织工程研究》期刊2017年34期）
黄帅[9]（2017）在《机载LiDAR点云数据缺失区域的边界检测和修补技术研究》一文中研究指出机载激光雷达(Airborne Light Detection and Ranging(LiDAR))测量技术作为一种新型技术,它集多种技术于一体,已成为空间地理信息获取的重要技术手段之一。它广泛应用于快速获取地表物体的叁维空间信息,进而生成DSM(Digital Surface Model)以及DEM(Digital Elevation Model)等数字产品,同时该技术作为测绘领域的一次技术革新,它正以其独特的优势成为了多个领域的研究热点。由于机载LiDAR测量系统在扫描过程中因建筑物遮挡或水体吸收等因素的影响,使得机载LiDAR点云数据在获取过程中不可避免地产生缺失区域。这种现象将对数据的后续应用产生致命的影响。本文在总结和分析已有研究成果的基础上,重点研究了缺失区域边界检测及修补缺失区域的理论和方法,并通过编程实现和实验验证,完成了对相关算法的改进。其主要工作及成果如下(1)详细介绍了机载LiDAR测量系统的硬件组成及测量原理,并分析其所获取数据的特点。同时,在分析了常见的粗差剔除及滤波方法基础上,针对后续数据处理,采用基于高度统计的粗差剔除方法以及基于数学形态学的滤波方法对点云数据进行预处理,并通过实验证明了该方法对于点云数据粗差剔除及滤波的有效性。(2)为了获取机载LiDAR点云数据中缺失区域的边界信息,提出了基于预定位的缺失区域边界提取算法。通过将点云数据网格化,按照种子算法的思想寻找网格中大于给定阈值的连续空孔,对连续空孔外扩获取边界网孔,最后通过最大角度差法判别出边界网孔内的边界特征点。实验证明,本文算法相对其他边界检测算法能够较为快速地检测出缺失区域的边界特征点。(3)为了修补机载LiDAR点云数据中的缺失区域,提出了一种基于地面点曲面拟合的改进算法修补缺失区域。通过将点云数据滤波获取地面点并通过移动最小二乘法拟合曲面,然后利用统计的思想识别出缺失区域邻域点中的高程邻域点并将其向曲面投影获取缺失区域的低程邻域点,最后通过直线交点确定待修补点的坐标,最邻近点插值方法确定待修补点的高度值,从而实现缺失区域修补。实验证明,本文算法所修补的缺失区域与其周围点云数据融合效果更加接近真实环境。(4)通过将本文算法应用于第叁届全国激光雷达大会所提供的机载LiDAR点云数据缺失区域修补中,验证了算法具有一定的实用性。(本文来源于《天津大学》期刊2017-11-01）
隆忠华,王祥[10]（2016）在《基于模糊时间序列的车辆检测器数据修补方法研究》一文中研究指出车辆检测器是交通管理中重要的数据采集工具,但在实际运用过程中,数据丢失问题往往影响其作用的发挥。本研究旨在建立一个可实用于交通控制中心的车检器缺失数据修补模型,尝试以不同模型来预测并修补车辆检测器缺失的数据,并对比各种模型的修补效果。文中提出了以ARIMA结合模糊时间序列的交通流量预测方法以及使用ARIMA进行短时间实时修补的方法,并获得了不错的效果。(本文来源于《物联网技术》期刊2016年06期）
数据修补论文开题报告
（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：
随着我国工业的快速发展,大量化工燃料被应用到工业生产过程中,其产生的诸如Cl_2、CO、NO_2、SO_2等有害气体如果被大量排放到空气中,不仅会造成环境污染、影响生态平衡,还会导致中毒、火灾、爆炸等灾难性事故的发生,严重危及人民生命财产安全。为了保护人类赖以生存的自然环境,同时防止不幸安全事故的发生,对有害气体泄漏情况进行有效检测是十分必要的。经典的有害气体检测主要有有线固定装置和便携式仪器等检测方法,存在灵活性差、实时性低、泄漏点定位不准确等缺点,无线传感网凭借其成本低、实时性高、协作性好等特点为实现远程检测有害气体提供了一个新思路。但无线传感网是个资源受限的网络,如何在保证网络覆盖率的前提下,进一步实现降低节点冗余、均衡能量消耗、延长网络生存期,是无线传感网在有害气体检测应用中的技术热点和难点。本文针对工业环境下无线传感网有害气体检测这一问题,分别从移动检测节点研制、无线传感网覆盖空洞修补、环境数据采集及传输等方面进行研究,主要研究内容如下:1.有害气体无线传感网移动检测节点的研制。针对工业环境中静态稀疏无线传感网节点无法移动且数量有限,不能有效对检测区域每一个泄漏位置完全覆盖的问题,研制基于多传感器的有害气体无线检测系统。该系统可实现Cl_2、CO、NO_2、SO_2四种有害气体的远程无线检测,其前端检测设备可作为无线传感网组网过程中的移动检测节点,以提高网络检测覆盖率。2.研究混合无线传感网覆盖空洞修补方法。针对有害气体泄露区域预先不能确定,静态传感器节点随机分布易产生覆盖空洞,而经典的覆盖空洞修补方法采用移动传感器节点随机覆盖,存在着覆盖率较低,资源浪费大等问题,提出具有优先机制的混合无线传感网覆盖空洞修补算法。该算法可通过覆盖空洞的范围大小确定修补优先级进行空洞覆盖,进而提高网络覆盖率。此外,针对该算法在空洞覆盖点较近时出现的覆盖重合问题,进一步研究改进的优先级空洞修补算法,以降低节点冗余,平衡资源分配。3.研究基于非均匀分簇的无线传感网数据传输方法。针对经典分簇路由协议容易导致离基站越近的簇头节点能量消耗大,而出现过早死亡的问题,提出一种非均匀分簇的路由协议。该协议引入竞争半径概念,使距离基站越远的节点竞争半径越大,成簇规模越大,距离基站越近的节点竞争半径越小,成簇规模越小,使其节省出更多的能量用于数据转发。同时为了进一步优化网络能耗,在簇头选取阶段,综合考虑相对剩余能量、相对距离、相对密度、相对中心度等指标因素,运用熵权法得出最优簇头,再依据距离和能量建立代价函数完成簇间通信,以此实现降低网络能量损耗,延长生存周期的目的。4.研究基于压缩感知的无线传感网数据采样方法。因网络中的各传感器节点能源受限,严重影响网络的生存周期。压缩感知理论可以对稀疏信号进行压缩,并以高概率重构出原始信号,进而降低信号采样代价。工业环境中无线传感器网的异常有害气体浓度通常具有稀疏特性,针对无线传感网络数据采样代价高的问题,以压缩感知理论为基础,采用基于优化平滑l_0范数最小化算法,在降低采样频率的前提下对采集的有害气体浓度数据进行压缩和重构。该算法通过下降迭代算法求解l_0范数最小化问题,再通过求解稀疏解还原出原始信号,可以有效降低无线传感网的采样代价。
（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。
数据修补论文参考文献
[1].王成,崔紫薇,杜梓林,高悦尔.基于DBSCAN算法和多源数据的缺失公交到站数据修补[J].计算机应用.2019
[2].吴琼.有害气体检测的无线传感网空洞修补及数据传输技术研究[D].哈尔滨理工大学.2019
[3].王逸凡,宋晓鹏,郑纲.基于RBF神经网络的光纤振动数据修补技术[J].物流科技.2018
[4].杨永强,李淑红.最小二乘支持向量机的点云数据孔洞修补算法[J].吉林大学学报(理学版).2018
[5].孙梦娇.客运数据质量检测与缺失数据修补研究[D].重庆交通大学.2018
[6].潘翔,焦吾振,郑河荣,张叁元.结合插值细分和径向基函数的3维扫描数据孔洞修补[J].中国图象图形学报.2018
[7].时盛春.GPS测量数据处理中数据修补技术的应用[J].科技创新导报.2018
[8].钱伟,张卫,金浩,朱扬清,邹煜.叁维塑形钛板颞肌下修补颅骨缺损的安全及有效性:38例患者数据分析方案[J].中国组织工程研究.2017
[9].黄帅.机载LiDAR点云数据缺失区域的边界检测和修补技术研究[D].天津大学.2017
[10].隆忠华,王祥.基于模糊时间序列的车辆检测器数据修补方法研究[J].物联网技术.2016
论文知识图
