导读:本文包含了选择映射论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:虚拟机,特征,节点,函数,对流层,学术,功能。
选择映射论文文献综述写法
李娇[1]（2019）在《基于子集选择的高维调制映射技术研究》一文中研究指出近年来,随着互联网行业的迅猛发展,云计算、大数据等新兴技术的不断普及,高清视频、云存储、视频直播等许多大容量数据业务日趋增长。如此快速增长的流量需求给光传送网带来了巨大的流量承载压力,为了缓解这一压力,光传送网必将向超高速大容量方向发展。那么,如何在不增加干线重建成本的基础上向大容量升级是光纤通信系统主要面临的问题。采用高阶调制格式是提高系统容量的有效手段。然而,谱效率和功率效率是一对矛盾体,高阶调制格式虽然具有较高的谱效率,但功率效率却因此而下降。在同样的发射功率和目标误码率下,较小的功率效率将会导致系统的传输距离变短。因此,为了解决这一问题,高维调制格式应运而生。高维调制格式可以同时利用光场中的正交态、偏振态、时隙、频带等多个自由度对数据进行调制,增加的自由度可以通过最大化星座点间的最小欧氏距离,增大信号的渐进功率效率,并且降低接收端误判概率,从而获得较好的传输性能。高维调制格式的提出能够较好的解决现有二维调制格式谱效率与渐进功率效率之间的矛盾,实现光通信系统传输容量的平滑升级。高维调制格式作为一种新型调制格式,仍然有很多问题亟待解决,其中高维映射技术是高维调制关键技术之一。高维调制的映射技术即是解决如何选取高维星座点集以及如何快速找到比特与星座点间的对应关系。而高维点空间分布复杂,星座点集规模庞大,导致映射过程实现困难。本文围绕高维调制映射技术要解决的这两个问题,对高维映射进行深入研究,提出了一种基于子集选择的高维调制映射技术,论文内容安排如下:首先,综述了高维调制格式的研究目的与研究成果,从国内外高维调制格式的发展历程出发,介绍该领域目前所取得的研究成果,指出研究高维调制及其关键技术的重要意义,并分析采用高维调制格式的优势。然后,介绍了高维调制格式的基本概念及原理。重点阐述高维调制信号的产生原理并定义了谱效率和渐进功率效率两个参量。从实现原理、映射方式和性能等方面对几种典型的高维调制格式进行总结分析,并对高维调制映射技术的关键性问题作出了分析与归纳。其次,如何选取高维星座点集是子集选择映射技术首要解决的问题。针对这一问题,提出了一种基于分组扩展法的高维星座点集选取方法。从选取子集选择映射星座点集的重要性开始介绍,详细说明了选取最佳几何分布的星座点集的必要性。同时,给出了基于分组扩展法的高维星座点集实现原理和步骤。与二维星座点集相比,我们所提出的基于分组扩展法的高维星座点集在渐进功率效率、谱效率及SER性能方面更具优势。再次,在解决星座点集选取问题的前提下,针对比特与星座点集的对应关系问题,提出了一种完整的高维映射技术——基于子集选择的高维调制映射技术。从高维映射的基本理论出发,阐述了子集选择映射的基本原理,给出了高维映射与解映射的实现流程图和映射公式的推导过程,简化了高维映射的操作步骤。子集选择高维映射技术的实现为高维调制技术的广泛应用奠定了坚实的理论基础。最后,我们搭建了高维调制仿真系统,并对基于子集选择的高维调制映射性能进行了仿真实验验证。分别对采用子集选择映射的四维和八维两种调制格式的接收端复杂度、BER性能作出了系统分析,充分证明了基于子集选择的高维调制映射的良好性能。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
朱国晖,雷兰洁,康潇轩[2]（2019）在《基于节点选择策略的网络功能虚拟化映射算法》一文中研究指出针对网络功能虚拟化(NFV)中服务功能链的设计和映射问题,提出一种基于节点选择策略的NFV(NS-NFV)映射算法。该算法在服务功能链设计中考虑虚拟节点依赖性,根据节点资源度大小决定虚拟节点映射顺序,根据物理节点重要度为虚拟节点选择最优映射节点,并且以耦合的方式完成服务功能链的设计与映射。仿真结果表明,该算法有效地减少了回溯步长和运行时间,并且在请求接受率方面有明显改善。(本文来源于《光通信研究》期刊2019年02期）
刘开南[3]（2019）在《云数据中心基于任务映射的虚拟机选择策略》一文中研究指出改变云数据中心虚拟机选择与放置的相互关系可提高云数据中心的整体性能。为此,提出基于任务映射的虚拟机选择策略。重点考虑任务粒度、虚拟机尺寸、物理主机计算能力等指标,将虚拟机选择与放置2个过程相互结合,分别设计Simple、Multiple(k)、Maxsize(u)和Relation算法,以此构建任务映射虚拟机选择的数学模型。基于Cloudsim模拟器的实验结果表明,通过该策略优化虚拟机选择与放置过程,可减少云数据中心的能量消耗和虚拟机迁移次数,节省云服务提供商的成本。(本文来源于《计算机工程》期刊2019年10期）
张阳,陈晨,付丹丹,周立[4]（2018）在《一种全球对流层延迟改正的映射函数选择方法》一文中研究指出为了更有效地在对流层延迟改正计算中选择映射函数,利用GAMIT软件中GMF、NMF、VMF1 3种函数模型对全球7个IGS站的观测数据进行解算,并比较分析不同季节、不同站点、不同纬度映射函数的计算精度。结果表明GMF映射函数具有最佳稳定性。(本文来源于《导航定位学报》期刊2018年02期）
徐耀[5]（2018）在《考研读博热映射学生选择单一》一文中研究指出象牙塔内从来不缺故事。过去是才子佳人，现在是功名利禄，各种报道不绝于耳。有人说读博士是致命赌博，考研读博却越来越热了，颇有飞蛾扑火之势，这恰恰是平淡如水、乏善可陈的学术圈每年最热闹的事情。为什么呢？我喜欢离群索居，进行一些冷思考。我曾经和(本文来源于《中国科学报》期刊2018-03-02）
汤凯华[6]（2018）在《基于深度特征选择与映射的跨年龄人脸检索》一文中研究指出随着深度学习的急速发展,近年来越来越多的研究已经在人脸识别,人脸验证,人脸检索等领域取得了接近人类乃至超越人类的准确率。现有的大部分人脸数据集往往都会涵盖姿态,表情,光照等差异。而现有的算法也确实已经可以做到很好的排除这些差异造成的影响。然而当涉及到时间上更长久的运用场景时,有一种新的差异却不得不重新考虑,那就是年龄差异。比起传统的人脸相关研究,跨年龄相关的研究却非常之少。所谓跨年龄人脸检索,就是指给定一个人之后,可以准确地识别此人不同年龄阶段的照片。在实际应用场景中,跨年龄的人脸检索能力对很多问题起着至关重要的作用,比如查找潜逃多年的罪犯以及寻找失踪儿童等。在这些应用领域,待检索图库中的人脸图像和实际的探测人脸在年龄上往往有着极大的差距,从而使得一些传统方法的准确率急剧降低。考虑到这种局限,近年来一些学者开始渐渐关注起了年龄无关的面部特征研究。现有的跨年龄人脸检索方法大致分为叁类:第一类算法基于老化和逆老化模型的生成能力,将数据库中的人脸特征拓展到各个年龄段。第二类利用跨年龄参考集编码和最大池化获取年龄无关特征。第叁类不依赖老化模型,而是直接消除年龄相关信息获取跨年龄健壮性更好的特征。早期的研究大多集中于第一类方法,这类方法可以看作老化模拟问题的衍生。然而由于其造成了额外的存储和计算负担,且刻意忽略了特征本身的年龄无关性,因此后两类近年来渐渐成为跨年龄领域的主流。本文提出的基于深度特征的选择与映射算法本质上属于第叁类方法,他不依赖对老化模型的预先建模。由于目前本文使用的CACD数据库中,人脸检索效果领先的方法是基于参考集编码算法,为充分体现深度特征算法对跨年龄人脸检索的提升,本文不仅比较了目前最优的参考集编码算法,还提出了一种该类算法的全面优化版,即特征脸参考基编码算法。本文提出的两种方法分别使用深度特征和传统特征,并都取得了目前CACD数据集上最领先的检索效果。同时又以深度特征选择与映射算法效果最佳。本文也将在实验部分着重分析各个方法提取年龄无关信息的优劣,以及如何组合。(本文来源于《上海交通大学》期刊2018-01-10）
谢欣,金宁,金小萍,倪鑫鑫[7]（2017）在《结合天线选择和索引组合映射调制的MIMO系统研究》一文中研究指出空间调制是一种高数据速率、低复杂度的多输入多输出无线传输技术,因其发射天线被信息序列随机激活,若被激活的信道状态不佳将导致系统误码性能下降.于是,提出一种结合天线选择和索引组合映射调制的传输方案.该方案将传统空间调制的激活天线索引比特和星座符号索引比特组合映射为一个新的调制符号,结合天线选择算法确定最佳发射天线子集,将新的调制符号通过最佳信道进行传输.在算法实现过程中采用了奇异值分解和硬限制检测等方法降低计算复杂度.实验分别仿真了两种天线选择算法下的系统性能.结果表明,提出的方案比传统的空间调制系统具有更好的误比特率特性.(本文来源于《中国计量大学学报》期刊2017年03期）
胡启国,汪文珺[8]（2017）在《核最小均方算法的特征映射和参数选择》一文中研究指出核函数定义了输入空间到高维特征空间的映射。运用多项式定理,推导多项式核函数和高斯核函数的特征映射函数,找到无限维向量的定义,比较两种特征映射的关系。结合最小均方算法,分别使用两种核函数解决非线性时间序列中高斯噪声时短期预测问题,比较了两种核函数下的核最小均方算法,分析了两种算法在非线性系统短期预测中的鲁棒性和收敛性能,并进行参数选择,提供了一种易于操作的非线性滤波器设计方法。(本文来源于《南方农机》期刊2017年13期）
朴勇杰[9]（2017）在《次可加集值映射的可加选择映射的存在性定理的改进（英文）》一文中研究指出In this paper, we will construct a new class of subadditive set-valued maps and use Cantor theorem to prove that the set-valued map has an unique additive selection map when the set-valued map satisfies some certain conditions, and then compare the obtained result with the well-known results.(本文来源于《数学季刊(英文版)》期刊2017年02期）
肖宁,李爱军[10]（2017）在《基于多特征差异检测与联合控制映射的红外图像选择加密算法》一文中研究指出为了实现对红外图像的选择性加密,提出了基于多特征差异检测与联合控制映射的红外图像选择算法。引入分段正弦变换,将输出图像分割为3个不同的区域,对每个区域完成不同的拉伸变换,完成初始红外图像的增强,凸显真实红外目标;再利用增强图像中目标与背景的灰度差异,从而设计目标决策因子,并分割Top-Hat变换的结构元素,构建红外背景抑制机制,过滤杂波与噪声;利用灰度水平、对比度与相似度,建立多特征差异检测模型,提取包含真实目标与可疑目标的感兴趣区域;以Logistic映射为控制条件,综合Tent映射与Chebyshev映射,设计联合控制混沌映射,利用其输出的混合随机序列对感兴趣区域进行置乱;引入引力模型,对混淆的感兴趣区域内的像素进行扩散,完成红外目标选择加密。实验结果显示:与已有的图像局部加密机制相比,该文算法输出密文信息熵值达到了7.982 6,能够更好地用于红外图像局部选择性加密。(本文来源于《应用光学》期刊2017年03期）
选择映射论文开题报告范文
（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：
针对网络功能虚拟化(NFV)中服务功能链的设计和映射问题,提出一种基于节点选择策略的NFV(NS-NFV)映射算法。该算法在服务功能链设计中考虑虚拟节点依赖性,根据节点资源度大小决定虚拟节点映射顺序,根据物理节点重要度为虚拟节点选择最优映射节点,并且以耦合的方式完成服务功能链的设计与映射。仿真结果表明,该算法有效地减少了回溯步长和运行时间,并且在请求接受率方面有明显改善。
（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。
选择映射论文参考文献
[1].李娇.基于子集选择的高维调制映射技术研究[D].吉林大学.2019
[2].朱国晖,雷兰洁,康潇轩.基于节点选择策略的网络功能虚拟化映射算法[J].光通信研究.2019
[3].刘开南.云数据中心基于任务映射的虚拟机选择策略[J].计算机工程.2019
[4].张阳,陈晨,付丹丹,周立.一种全球对流层延迟改正的映射函数选择方法[J].导航定位学报.2018
[5].徐耀.考研读博热映射学生选择单一[N].中国科学报.2018
[6].汤凯华.基于深度特征选择与映射的跨年龄人脸检索[D].上海交通大学.2018
[7].谢欣,金宁,金小萍,倪鑫鑫.结合天线选择和索引组合映射调制的MIMO系统研究[J].中国计量大学学报.2017
[8].胡启国,汪文珺.核最小均方算法的特征映射和参数选择[J].南方农机.2017
[9].朴勇杰.次可加集值映射的可加选择映射的存在性定理的改进（英文）[J].数学季刊(英文版).2017
[10].肖宁,李爱军.基于多特征差异检测与联合控制映射的红外图像选择加密算法[J].应用光学.2017