导读:本文包含了最大信息嫡方法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:信息,系数,转子,不平衡,对中,多维,模型。
最大信息嫡方法论文文献综述
刘君凤,秦学,朱道恒[1]（2019）在《基于最大信息系数的学生体质健康测试相关性分析方法》一文中研究指出将最大信息系数算法运用于体测数据的相关系数计算,通过运用最大信息系数算法与皮尔逊相关系数算法、斯皮尔曼等级相关系数算法以及肯德尔等级相关系数算法,对学生体测数据中肺活量与其他特征指标进行相关系数计算并对比。通过对比分析学生体质健康测试数据的结果,表明最大信息系数能够更有效的探测肺活量与其他指标的相关性,且具有较高的准确性。(本文来源于《软件》期刊2019年11期）
何明[2]（2019）在《一种基于改进信息增益特征选择的最大熵模型文本分类方法》一文中研究指出针对传统信息增益(IG)特征选择算法忽略词频分布的缺陷,该文提出一种新的IG特征选择算法.该算法通过引入均衡比和类内词频位置参数,解决了传统IG算法忽略词频分布对分类的弱化问题,修正传统类内词频位置参数,提高特征选择算法的文本分类精度,并将该改进IG特征选择算法用于最大熵模型(ME)对文本进行分类.实验结果表明:该文所提方法在进行文本分类时F1值高于传统IG算法.该文方法的ME分类精度高于K最近邻KNN(K-Nearest Neighbor)算法,说明本文方法是可行的、有效的.(本文来源于《西南师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
张鹏乐[3]（2015）在《基于最大联合信息系数的多元数据关联性分析方法及应用研究》一文中研究指出随着信息技术的迅猛发展,数据获取与数据存储的能力大大提升,人们在各行各业迅速积累起了大量的数据,大规模和超大规模的数据存储系统不断涌现。多元数据作为一种广泛使用的数据存储形式,几乎无处不在,并且在实际问题中,大部分的系统普遍具有多元性,系统任一分量的变化都是由与之相互作用的其他分量决定的,并且决定系统发展变化规律的信息分布在与之相关的所有变量之中,很难通过任意单一变量进行建模刻画,因此开展多元数据关联性分析方法的研究具有重要的理论意义和应用价值。传统的关联分析都是以理论模型为基础,少量精准数据为支撑,再通过某些具体的算法进行求解;然而对于复杂系统以及开放、半开放系统,传统的关联分析方法很难为其建立理论模型,如今在大数据背景下,一些无法解析的复杂机理,却可以通过大量数据之间的某种关联规律进行刻画。本文结合大数据时代特点,围绕多元数据的关联性分析实际问题,系统的研究了多变量间关联关系的分析方法,本文的主要工作如下:(1)建立了多元数据的关联分析的核心方法及整体流程框架首先,介绍了关联分析问题的基本概念,给出了多元数据关联性分析问题的数学描述,及对该问题的求解思路,并且针对传统关联分析方法存在的问题,对大规模高维数据的处理方法,以及多元数据关联关系的探索性分析方法进行了研究,进而建立了多元数据关联性分析方法的整体流程框架,将分析流程分为五个步骤:数据获取、数据预处理、数据压缩、探索性关联分析以及对多元数据关联性分析结果的评价解释,并对各个步骤的主要任务进行了详细的阐述。(2)提出了多元数据最大联合信息系数及其他联合信息指标本文基于互信息相关理论,将双变量最大信息系数拓展至了多维,提出了多变量最大联合信息系数以及其他一系列联合信息指标,对各指标的含义给出了严格的定义表达,对各指标满足的特性给出了严格的定理证明,并且将多变量联合信息指标的特性与传统关联指标进行对比,验证了本文所提指标的在多元数据关联分析中的有效性。(3)提出了多元数据最大联合信息系数及其他联合信息指标的求解算法在对多元数据联合信息指标求解算法的讨论中,本文提出并证明了联合信息指标的最优划分方案满足递推关系定理,从而实现了求解最优划分方案的动态规划算法,并基于此算法,给出了多变量联合信息指标理论上的最优求解算法和近似求解的算法。(4)进行了多元数据的关联分析方法的实例研究本文最后对所提的关联分析方法进行了实例研究,首先,基于仿真数据进行数值算例研究,对基于MJIC及其他联合信息指标的探索性分析方法的有效性进行验证,并对算法中的多个核心参数进行讨论说明。随后,基于真实数据进行实证研究,以穿戴式腕表睡眠监测信号的关联性分析为例,进行多元数据关联性分析方法应用研究(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2015-11-01）
王鹏,张善从[4]（2015）在《基于最大信息系数的时延数据相关性分析方法》一文中研究指出针对无法有效检测两组时延数据间相关关系的情况,提出以最大信息系数(MIC)为基础的平移搜索法。根据实际应用场景,设置合适的平移搜索窗和平移步长,由搜索窗内取得最大MIC值的位置求得时延估计值。将此方法分别应用到航天器载荷安装表面温度之间的相关性分析和狭义货币供应量(M1)与居民消费价格指数(CPI)的相关性分析中,结果表明针对两组时域上不对应的相关数据,利用此方法可以有效地检测出它们的相关性和时延。(本文来源于《电子测量技术》期刊2015年09期）
张亚红,李玉鉴,张婷[5]（2015）在《检测多元相关关系的最大信息熵方法》一文中研究指出目前提出的用于检测变量间相关关系的方法,如最大信息系数(Maximal Information Coefficient,MIC),多应用于成对变量,却很少用于叁元变量或更高元变量间的相关性检测。基于此,该文提出能够检测多元变量间相关关系的新方法最大信息熵(Maximal Information Entropy,MIE)。对于k元变量,首先基于任意两变量间的MIC值构造最大信息矩阵,然后根据最大信息矩阵计算最大信息熵来度量变量间的相关度。仿真实验结果表明MIE能够检测叁元变量间的1维流形依赖关系,真实数据集上的实验验证了MIE的实用性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2015年01期）
苗锋,赵荣珍[6]（2013）在《基于最大信噪比的转子故障信息分离方法》一文中研究指出为了克服噪声对转子信号的影响,提出一种基于最大信噪比的转子振动故障信息分离方法。基于最大信噪比的信号分离方法是一种盲信号分离方法。该算法利用统计独立信号完全分离时信噪比最大作为分离准则,它具有非常低的计算复杂度。信号处理结果表明:基于最大信噪比盲分离方法能快速、有效地分离出目标振源信号,为转子振动信号的监测与故障诊断提供一种新的方法和思路。(本文来源于《2013年中国智能自动化学术会议论文集（第四分册）》期刊2013-08-24）
苗锋,赵荣珍[7]（2013）在《基于最大信噪比的转子故障信息分离方法》一文中研究指出为了克服噪声对转子信号的影响,提出一种基于最大信噪比的转子振动故障信息分离方法。基于最大信噪比的信号分离方法是一种盲信号分离方法。该算法利用统计独立信号完全分离时信噪比最大作为分离准则,它具有非常低的计算复杂度。信号处理结果表明:基于最大信噪比盲分离方法能快速、有效地分离出目标振源信号,为转子振动信号的监测与故障诊断提供一种新的方法和思路。(本文来源于《中南大学学报(自然科学版)》期刊2013年S1期）
王婷婷,刘国栋[8]（2013）在《结合深度信息的视觉伺服准最小最大MPC方法》一文中研究指出将特征点的深度信息和像素坐标作为视觉特征,提出一种视觉伺服准最小最大模型预测控制(MPC)方法.与传统方法相比,机器人摔制信号可通过在线求斛线性矩阵不等式的凸优化问题获得,其可行斛可保证系统的闭环渐近稳定性.该方法易于处理系统约束,在满足执行器机械限制的前提下能够有效规划特征点的图像轨迹.同时,深度特征的引入对于改进摄像机的叁维轨迹具有显着效果.六自由度工业机器人手眼系统的仿真结果验证了所提出算法的有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2013年07期）
钱亚冠,关晓惠,王滨[9]（2012）在《基于最大信息熵模型的异常流量分类方法》一文中研究指出最大信息熵原理已被成功地应用于各种自然语言处理领域,如机器翻译、语音识别和文本自动分类等,提出了将其应用于互联网异常流量的分类。由于最大信息熵模型利用二值特征函数来表达和处理符号特征,而KDD99数据集中存在多种连续型特征,因此采用基于信息熵的离散化方法对数据集进行预处理,并利用CFS算法选择合适的特征子集,形成训练数据集合。最后利用BLVM算法进行参数估计,得到满足最大熵约束的指数形式的概率模型。通过实验,比较了最大信息熵模型和Naive Bayes、Bayes Net、SVM与C4.5决策树方法之间的精度、召回率、F-Measure,发现最大信息熵模型具有良好的综合性能,尤其在训练数据集样本数量有限的情况下仍然能保持较高的分类精度,在实际应用中具有广阔的前景。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2012年03期）
李光泉,王怡,陈军海,陈曾伟[10]（2012）在《利用井眼坍塌信息求取最大水平主应力的方法》一文中研究指出准确获取深部地层地应力的方向和大小,对于井眼轨道设计、井壁稳定、压裂增产等具有重要意义。重点研究了利用井眼坍塌信息求取最大水平主应力的方法,提出结合测井资料分析采用数值模拟方法反演最大水平主应力大小的方法。研究表明:利用井眼坍塌信息求取最大水平主应力大小的数值模拟方法可行,能够真实反映深部地层的应力环境、地层岩石的力学特性,比较准确地确定最大水平主应力的大小,且方法简单易行。(本文来源于《石油钻探技术》期刊2012年01期）
最大信息嫡方法论文开题报告
（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：
针对传统信息增益(IG)特征选择算法忽略词频分布的缺陷,该文提出一种新的IG特征选择算法.该算法通过引入均衡比和类内词频位置参数,解决了传统IG算法忽略词频分布对分类的弱化问题,修正传统类内词频位置参数,提高特征选择算法的文本分类精度,并将该改进IG特征选择算法用于最大熵模型(ME)对文本进行分类.实验结果表明:该文所提方法在进行文本分类时F1值高于传统IG算法.该文方法的ME分类精度高于K最近邻KNN(K-Nearest Neighbor)算法,说明本文方法是可行的、有效的.
（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。
最大信息嫡方法论文参考文献
[1].刘君凤,秦学,朱道恒.基于最大信息系数的学生体质健康测试相关性分析方法[J].软件.2019
[2].何明.一种基于改进信息增益特征选择的最大熵模型文本分类方法[J].西南师范大学学报(自然科学版).2019
[3].张鹏乐.基于最大联合信息系数的多元数据关联性分析方法及应用研究[D].国防科学技术大学.2015
[4].王鹏,张善从.基于最大信息系数的时延数据相关性分析方法[J].电子测量技术.2015
[5].张亚红,李玉鉴,张婷.检测多元相关关系的最大信息熵方法[J].电子与信息学报.2015
[6].苗锋,赵荣珍.基于最大信噪比的转子故障信息分离方法[C].2013年中国智能自动化学术会议论文集（第四分册）.2013
[7].苗锋,赵荣珍.基于最大信噪比的转子故障信息分离方法[J].中南大学学报(自然科学版).2013
[8].王婷婷,刘国栋.结合深度信息的视觉伺服准最小最大MPC方法[J].控制与决策.2013
[9].钱亚冠,关晓惠,王滨.基于最大信息熵模型的异常流量分类方法[J].计算机应用研究.2012
[10].李光泉,王怡,陈军海,陈曾伟.利用井眼坍塌信息求取最大水平主应力的方法[J].石油钻探技术.2012
论文知识图
