导读:本文包含了网格密度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:网格,密度,聚合物,精度,磨耗,钢轨,亚胺。
网格密度论文文献综述
顾军华,田喆,苏鸣,张亚娟[1]（2019）在《基于网格密度峰值聚类的实时雷达分选系统》一文中研究指出雷达分选是雷达信号处理中的重要环节。为了解决从复杂电磁环境中准确分选出各个雷达信号的难题,提出一种新的基于网格密度峰值的数据流聚类算法,并将其应用于对雷达信号脉冲描述的实时聚类,从而进行雷达分选。该算法采用双重网格划分方式,解决传统基于网格的聚类算法中边界丢失的问题,并采用基于改进密度峰值的网格合并方式进行聚类避免将距离较近的类合并。仿真实验结果表明,该算法可以用于实时雷达分选,很好地处理了重迭严重的雷达信号,有较高的准确度和抗干扰能力。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年10期）
成科扬,周博文,李世超,孙爽[2]（2019）在《结合网格密度聚类的行人检测候选域生成》一文中研究指出目的行人检测是计算机视觉领域中的重点研究问题。经典的可变形部件模型(DPM)算法在行人检测领域素有高检测精度的优点,但由于在构建特征金字塔前处理过多召回率低的候选区域,导致计算速度偏慢,严重影响系统的实时性。针对该问题,本文对模型中选取候选检测区域的流程进行了改进,提出一种结合网格密度聚类算法和选择性搜索算法的行人检测候选对象生成方法来改进DPM模型。方法首先使用叁帧差法和高斯混合模型收集固定数量的运动物体坐标点,然后结合基于网格密度的聚类算法构建网格坐标模型,生成目标频繁运动区域,同时进行动态掩层处理。随后引入改进的选择性搜索算法,结合支持向量机(SVM)训练得到的行人轮廓宽高比,提取该区域中高置信度的行人候选检测窗口,从而排除大量冗余的区域假设,完成对候选行人检测区域的精筛选,最后融合至DPM算法进行行人检测。结果所提方法在PETS 2009 Bench-mark数据集上进行检测,实验结果表明,该方法对复杂背景下的检测有较强的稳定性,与传统DPM模型相比,精度提高了1. 71%、平均对数漏检率降低2. 2%、检测速度提高为3. 7倍左右。结论本文提出一种基于网格密度聚类的行人检测候选域生成算法,能够有效表达行人信息,与其他行人检测算法相比,有更好的精度和更快的速度,在检测率、检测时间方面均有提高,能够实现有效、快速的行人检测,具有实际意义。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2019年09期）
俞玉富,黄美华,赵斌[3]（2019）在《网状PEIE基聚合物的网格密度对其电子传输性能的影响》一文中研究指出近年来,聚合物太阳能电池(PSCs)发展迅速,单结聚合物太阳能电池的转换效率已经接近16%~([1])。研究表明,界面层能够提高活性层与电极间的相容性,降低界面势垒,抑制电荷复合,提高电荷运输以及提高器件的稳定性,因此界面层对于聚合物阳能电池效率的提升起着至关重要的作用~([2])。聚乙氧基乙烯亚胺(PEIE)是一种阴极界面修饰材料~([3-4]),为了提高PEIE的界面层的电导率,我们将PEIE与1,6-二溴己烷(DBH)反应,形成一种名为PEIE-DBH的交联聚合物(图1(a)),并用作反式PSCs的阴极修饰层。聚合物中的溴化季铵盐结构可明显提高了聚合物的导电性和电子迁移率。为了研究网状聚合物的交联链的键接长度对聚合物的导电性和电子迁移率的影响规律,我们另外选取了1,4-二溴丁烷(DBB)和1,8-二溴辛烷(DBO)作为交联剂分别与PEIE反应制备交联聚合物,并用作阴极修饰层。从图1(b)可看出,以PEIE-DBH作为阴极修饰层制备的聚合物太阳能电池的光电转换效率为9.72%,高于相同条件下以PEIE-DBB或PEIE-DBO作为阴极修饰层制备的聚合物太阳能电池,这可能是因为适当的交联单元链长使得PEIE-DBH具有更高导电率和电子迁移率,故其PSC表现出更高的短路电流密度、填充因子和光电转换效率。(本文来源于《第六届新型太阳能电池材料科学与技术学术研讨会论文集》期刊2019-05-25）
李晓光[4]（2019）在《网格密度峰值聚类算法研究》一文中研究指出现如今,信息时代的快速发展使得数据在社会各领域中价值越来越重要,随之而来的数据分析、数据挖掘以及数据应用也在各领域中占有较大的比重。聚类作为数据挖掘中一种重要的研究方法,在社会网络、文本分析、推荐系统和交易欺诈侦测等领域被广泛运用。密度峰值聚类算法(density peaks clustering,DPC)是Alex Rodriguez等人在2014年提出的一种新的聚类算法。该算法能够发现任意形状簇并找到正确数量簇的个数,在图像识别和生物信息等领域得到广泛应用。随着对该算法的深入研究,发现其在数据量较大的数据集上运行时间有所增长,对应的内存消耗也随之增大。对于以上问题,本文提出了基于网格数据中心的密度峰值聚类算法。通过在输入数据集上使用网格划分的方法,将划分后的网格对象在DPC算法的基础上进行聚类。该算法在运行时间方面有了明显的减小,同时利用网格对象进行聚类,也相应的减少了计算时的内存消耗。针对复杂的流形数据集,谱聚类是最合适的聚类算法。然而,谱聚类算法需要人为设置簇类个数,以及在对大规模数据集进行聚类时存在效率不高等问题。对于以上问题,本文提出了基于网格密度峰值优化的谱聚类算法。该算法结合网格划分的思想,运用测地距离计算网格对象的相似性;将划分后的网格对象在DPC算法的基础上确定初始簇类中心和簇类个数;将簇类中心和簇类个数作为谱聚类算法的初始参数,完成网格对象和所有数据点的聚类。该算法一方面优化了谱聚类算法无法自适应确定簇类个数的缺点;另一方面减少了在构造特征空间时的时间和内存消耗。通过在多个真实数据集进行实验对比,算法具有良好的有效性和准确性。(本文来源于《河南财经政法大学》期刊2019-05-01）
刘传波,宋宗林[5]（2019）在《网格密度对计算流体力学仿真效率的影响研究》一文中研究指出以汽车外流场仿真作为研究对象,对网格划分问题进行试验分析。首先设置10组试验方案并与初始模型进行计算速度、精度的比较;并对网格划分密度与仿真计算速度和精度进行相关性分析,并求解线性回归拟合方程;最后,结合仿真分析的压力云图与速度云图,进一步分析网格密度与仿真结果之间的关系,并提出了网格密度最优化设计方案,可极大地节省计算机资源,提高仿真效率。(本文来源于《数字制造科学》期刊2019年01期）
彭聪,王杰贵,朱克凡[6]（2019）在《基于动态网格密度的SNN聚类的ET-GM-PHD滤波算法》一文中研究指出针对不同扩展目标产生的量测密度差异较大时,多扩展目标高斯混合概率假设密度(ET-GM-PHD)量测集划分困难,计算量繁重的问题,提出了一种基于动态网格密度的SNN相似度的量测划分算法。首先利用动态网格技术对量测数据进行预处理,减小量测中的杂波干扰;而后采用共享最近邻(SNN)相似度对处理后的观测值进行量测划分。经过仿真结果分析,文中提出的算法相较于传统算法,减少了运行时间,提升了跟踪的稳定性。(本文来源于《弹箭与制导学报》期刊2019年02期）
崔跃,高飞,符蓉,李阳杰[7]（2018）在《网格密度对制动盘温度场的计算精度和效率的影响》一文中研究指出数值模拟计算中网格密度是影响计算精度和效率的因素。采用ADINA软件,针对制动盘表面温度场,在网格单元数300～4 500范围内,比较了网格密度对制动盘温度场的计算精度和效率的影响,结果表明:制动速度在50～160km/h条件下,随着单元数的增加,计算效率逐渐降低,计算精度在网格单元数超过1 000后没有明显提高;网格划分方法对计算效率也有影响,从圆周方向划分比半径方向更能提高计算效率,网格单元数在3 000～4 500范围内,速度50km/h条件下,二者计算时间最大差值是7.59%;网格密度影响计算精度的原因是单元数量改变了求解线性方程的数量而使计算结果与实际状况出现差异。(本文来源于《铁道机车车辆》期刊2018年06期）
尹春荣,李媛,杨旭东,曲雪妍,房浩[8]（2018）在《基于网格密度控制的全国崩塌滑坡泥石流编图》一文中研究指出本文是一篇关于全国崩塌滑坡泥石流分布图编制方法探索的论文。基于全国崩塌滑坡泥石流数据库,根据图面承载能力,用不同灾害类型之间数量比例和网格密度共同控制的方法,筛选出代表整体发育分布规律的崩塌滑坡泥石流隐患点;用点状符号表达崩塌滑坡泥石流隐患点空间分布特征,线状符号表达崩塌滑坡泥石流时间分布特征,面状普染色表达崩塌滑坡泥石流发育数量分级特征;结合人们正常视觉感受,建立均衡的构图,选用协调美观的色彩,合理处置图上点、线、面各图层之间的冲突以及图层内部分级关系,编制集科学与艺术为一体的全国崩塌滑坡泥石流分布图。(本文来源于《中国地质灾害与防治学报》期刊2018年04期）
郑诚,曹杨[9]（2019）在《参数自适应的网格密度聚类算法》一文中研究指出针对网格密度聚类算法存在的网格宽度和密度阈值难以确定以及聚类精度不高的缺陷,提出了一种参数自适应的网格密度聚类算法。定义了数据集标准化离散度的概念,运用数据集的自然分布信息自适应地计算出每一维较优的分割宽度,对不同的密度阈值统计其噪声样本对象的数量,绘制了噪声曲线,从噪声曲线中获得最佳的密度阈值,而且增加了类簇边缘处理技术,进一步提高了聚类的质量。仿真实验表明,改进后的算法可获得更好的聚类效果。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年11期）
王璞,高亮,王树国[10]（2018）在《重载钢轨磨耗预测模型及接触斑网格密度研究》一文中研究指出基于车辆-轨道耦合动力学及轮轨滚动接触分析,结合材料磨损理论建立了钢轨磨耗预测模型,编制了计算程序,可实现钢轨磨耗具体分布及发展的定量预测分析.鉴于轮轨接触斑离散化网格密度在预测模型中的显着影响作用,从接触力、磨耗分布等方面对这一因素的影响机理进行分析,探讨合理的接触斑网格密度.研究结果表明:网格密度不影响计算结果的正确性,但是稀疏的网格密度得到的蠕滑力及磨耗分布存在较多尖锐形状突变,增大密度可提高精度及磨耗分布平滑性,但会成倍增加计算代价;网格密度20×20时,钢轨磨耗速率变化由剧烈趋于稳定,继续增大密度改善效果已不明显,建议预测模型中接触斑网格密度取20×20,在确保精度的同时尽可能拥有较高计算效率.(本文来源于《同济大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
网格密度论文开题报告
（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：
目的行人检测是计算机视觉领域中的重点研究问题。经典的可变形部件模型(DPM)算法在行人检测领域素有高检测精度的优点,但由于在构建特征金字塔前处理过多召回率低的候选区域,导致计算速度偏慢,严重影响系统的实时性。针对该问题,本文对模型中选取候选检测区域的流程进行了改进,提出一种结合网格密度聚类算法和选择性搜索算法的行人检测候选对象生成方法来改进DPM模型。方法首先使用叁帧差法和高斯混合模型收集固定数量的运动物体坐标点,然后结合基于网格密度的聚类算法构建网格坐标模型,生成目标频繁运动区域,同时进行动态掩层处理。随后引入改进的选择性搜索算法,结合支持向量机(SVM)训练得到的行人轮廓宽高比,提取该区域中高置信度的行人候选检测窗口,从而排除大量冗余的区域假设,完成对候选行人检测区域的精筛选,最后融合至DPM算法进行行人检测。结果所提方法在PETS 2009 Bench-mark数据集上进行检测,实验结果表明,该方法对复杂背景下的检测有较强的稳定性,与传统DPM模型相比,精度提高了1. 71%、平均对数漏检率降低2. 2%、检测速度提高为3. 7倍左右。结论本文提出一种基于网格密度聚类的行人检测候选域生成算法,能够有效表达行人信息,与其他行人检测算法相比,有更好的精度和更快的速度,在检测率、检测时间方面均有提高,能够实现有效、快速的行人检测,具有实际意义。
（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。
网格密度论文参考文献
[1].顾军华,田喆,苏鸣,张亚娟.基于网格密度峰值聚类的实时雷达分选系统[J].计算机应用与软件.2019
[2].成科扬,周博文,李世超,孙爽.结合网格密度聚类的行人检测候选域生成[J].中国图象图形学报.2019
[3].俞玉富,黄美华,赵斌.网状PEIE基聚合物的网格密度对其电子传输性能的影响[C].第六届新型太阳能电池材料科学与技术学术研讨会论文集.2019
[4].李晓光.网格密度峰值聚类算法研究[D].河南财经政法大学.2019
[5].刘传波,宋宗林.网格密度对计算流体力学仿真效率的影响研究[J].数字制造科学.2019
[6].彭聪,王杰贵,朱克凡.基于动态网格密度的SNN聚类的ET-GM-PHD滤波算法[J].弹箭与制导学报.2019
[7].崔跃,高飞,符蓉,李阳杰.网格密度对制动盘温度场的计算精度和效率的影响[J].铁道机车车辆.2018
[8].尹春荣,李媛,杨旭东,曲雪妍,房浩.基于网格密度控制的全国崩塌滑坡泥石流编图[J].中国地质灾害与防治学报.2018
[9].郑诚,曹杨.参数自适应的网格密度聚类算法[J].计算机应用研究.2019
[10].王璞,高亮,王树国.重载钢轨磨耗预测模型及接触斑网格密度研究[J].同济大学学报(自然科学版).2018
论文知识图
