导读:本文包含了漂移模型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:模型,算法,概念,均值,径流,过程,直方图。
漂移模型论文文献综述
韩高格,方周,夏盼,葛东东[1]（2019）在《基于均值漂移的车道线检测模型》一文中研究指出无人驾驶、辅助驾驶是目前人工智能领域最火热的前沿研究方向之一,它具有巨大的商业价值和发展前景.道路车道线检测是无人驾驶系统中几个重要核心技术之一,它可以为无人驾驶系统提供行驶决策规划、外部感知.本文提出了一种基于均值漂移的道路车道线检测算法,首先对道路图像的车道线区域进行感兴趣区域(ROI)选取,再进行下采样处理和逆透视变换.再进一步采用基于均值漂移算法对道路图像进行图像分割,对分割所得的车道线进行非线性回归方法拟合车道线.实验表明,该方法可以有效检测出道路车道线,可以适应复杂道路场景中的阴影、遮挡、模糊、弯曲道路等情况中的车道线检测,并且具有鲁棒性好、精确度高的特点.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2019年11期）
黄星寿,赵培信[2]（2019）在《高维线性均值漂移模型的异常值检测》一文中研究指出文章结合经验似然统计推断技术,对带有均值漂移的高维线性模型,给出了一个基于经验似然的模型异常值检测方法,该方法允许模型参数的维数随样本量的增加而趋于无穷,数据模拟表明所提出的异常值检测方法是行之有效的。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年14期）
张鹏,叶剑,张鹏[3]（2019）在《基于概念漂移检测的大数据交易过程模型优化方法》一文中研究指出通过大数据交易过程模型优化,实现对大数据交易过程的精确建模,对于构建稳定、鲁棒和精确的交易平台至关重要.然而,大数据交易流程随时间而变化,传统的静态模型优化方法无法反映现实流程模型的时态变化特征.为此,本文提出一种基于概念漂移的大数据交易模型优化方法,在概念漂移点检测和定位的基础上,设计大数据交易日志分割算法,演算日志精准分割点,构建具有时变特性的大数据交易分段模型,实现基于日志分割的模型优化.该方法在天元大数据交易平台的应用实践表明,优化模型在拟合度和精确度方面均优于静态模型,对大数据交易演化过程的适配性更强.(本文来源于《电子学报》期刊2019年07期）
武浩,韩华,崔晓钰,范雨强,徐玲[4]（2019）在《基于概念漂移检测的制冷系统故障诊断模型自适应》一文中研究指出制冷系统实际运行中,故障诊断模型可能出现诊断性能波动或下降等情况,需具备再学习能力以适应现场数据。本文设计了一种基于正确率阈值的概念漂移检测机制及支持向量机增量学习的故障诊断自适应模型,并将其应用于制冷剂过量故障的再学习。该算法通过两次优化选择、过滤数据信息,保留原有诊断知识,仅学习未知样本信息,可极大地节约模型学习时间,快速适应新环境。结果表明,新的故障种类出现时,诊断模型检测到概念漂移,进而通过增量学习进行自我更新,实现对新故障的学习与诊断。1 400个过量故障样本中诊断模型只需要学习600个,且保证最终模型对后续数据流具有较佳诊断性能,正确率高达99%。在现场制冷系统故障诊断应用中,诊断模型的再学习和自适应体现出良好的应用前景。(本文来源于《制冷学报》期刊2019年04期）
王旭东,王屹炜,闫贺[5]（2019）在《背景抑制直方图模型的连续自适应均值漂移跟踪算法》一文中研究指出针对传统连续自适应均值漂移(CAMshift)跟踪算法在建立目标颜色模型阶段容易包含大量背景颜色信息从而使跟踪效果变差的问题,该文提出一种改进算法。利用混合高斯模型背景法(GMM)将原始图像分割成前景和背景的迭加,在原始图像和背景图像上运动物体所在区域分别建立色调分量直方图,利用背景图像的色调分量直方图计算原始图像中对应色调分量的权值,抑制原始图像中与背景颜色相同的色调,扩大前景与背景颜色的差异性。该方法通过对原始颜色模型中属于背景的色调进行抑制,扩大了目标颜色模型的显着性,提高了跟踪的准确性和稳定性,目标定位的最大中心误差小于20%,能够准确跟踪不发生丢失。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年06期）
陆岷峰,季子钊[6]（2019）在《银行信贷投放与信用风险积聚的非权衡理论——基于均值漂移投资技术模型》一文中研究指出2019年的中国政府工作报告指出,银行业应当持续提高对中小微企业的信贷投放。然而部分学者担忧:信贷规模的快速增长将在一定程度上导致信用风险的积聚。这看似是一个"此消彼长"的均衡问题,实则并不存在这样的权衡。利用均值漂移投资技术模型,创新论证以下叁个命题:第一,区别于经济学常识,银行贷款利率的增加并不会导致企业的最优投资额下降,而是不断提升;第二,在信贷市场引入竞争会使贷款利率下调;第叁,较低的贷款利率尽管会刺激普通项目信贷投放的增长,但将明显降低违约的可能性。综上得出推论:银行业大力服务实体经济、扩大对中小微企业信贷投放等行为,都不会是导致行业信用风险积聚的最终原因,根本原因是缺乏高效的投资技术和充分的信贷市场竞争,即银行信贷投放与信用风险积聚之间不存在权衡。(本文来源于《长春金融高等专科学校学报》期刊2019年03期）
郑灿彬,吴翾,闻立杰,王建民[7]（2019）在《从事件日志中发现过程模型的渐变漂移》一文中研究指出过程漂移是指过程模型在服务期间发生了变更或演化,分为突发漂移和渐变漂移两种类型。传统的过程发现技术假定业务过程是稳定不变的,忽略了过程漂移的存在。目前突发漂移已有较好的检测方法,但渐变漂移没有。以突发漂移检测为基础提出一种渐变漂移检测方法。该方法利用突发漂移点将日志划分为多个阶段,然后通过日志的行为语义混合判断某个阶段是否为渐变漂移。实验结果表明,所提算法的检测效果优于目前最好的算法。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年04期）
徐朝阳,孟英峰,郭劲松,李皋,邱全锋[8]（2019）在《一维气液两相漂移模型全隐式AUSMV算法研究》一文中研究指出气液两相漂移模型显式AUSMV(advection upstream splitting method combined with flux vector splitting method)算法的时间步长受限于CFL(Courant-Friedrichs-Lewy)条件,为了提高计算效率,建立了一种全隐式AUSMV算法求解气液两相漂移模型.采用AUSM格式结合FVS(flux vector splitting)格式构造连续方程和运动方程的对流项数值通量,AUSM格式构造压力项数值通量.离散控制方程是非线性方程组,采用六阶Newton(牛顿)法结合数值Jacobi矩阵求解.计算经典算例Zuber-Findlay激波管问题和复杂漂移关系变质量流动问题,结果分析表明:全隐式AUSMV算法,色散效应小,无数值震荡,计算精度高.在压力波波速高的条件下,可以显着提高计算效率,耗散效应小.(本文来源于《应用数学和力学》期刊2019年04期）
石磊,丁鑫,陶永才,卫琳[9]（2019）在《一种检测兴趣漂移的元路径推荐模型》一文中研究指出推荐系统向用户推荐个性化的产品或服务.传统的推荐系统研究中,用户兴趣被认为是稳定不变的,而事实上,因为各种因素的影响,用户兴趣会发生改变,称为用户兴趣漂移.如何跟踪用户兴趣漂移,是提高推荐系统准确率的关键,也是近年来推荐系统的研究热点.本文设计一种兴趣漂移检测方法,从项目的内容信息和协同信息两个角度构建用户的兴趣特征向量,检测用户兴趣漂移;然后依据兴趣漂移构建加权的用户-项目异构图;最后引入元路径来描述用户-项目异构图中不同类型节点间的关联关系,寻找与用户有较大关联度的项目推荐给用户.本文在MovieLens数据集上对该模型进行了验证,较BPIR算法,推荐准确度提高了3. 02%.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年03期）
崔东文,郭荣[10]（2019）在《基于随机漂移粒子群优化的随机森林预测模型及水文应用实例》一文中研究指出提出一种基于随机漂移粒子群(RDPSO)算法优化的随机森林(RF)预测方法,利用RDPSO算法优化RF决策树数量和分裂属性个数两个关键参数,构建RDPSO-RF预测模型,并与基于RDPSO算法优化的支持向量机(SVM)、BP神经网络预测模型作对比,以某水文站枯水期1～3月月径流预测为例,利用实例前43年和后10年资料对3种模型进行训练和预测.结果表明,RDPSO-RF模型对实例1～3月月径流训练、预测的平均相对误差绝对值分别为4.28%、3.88%、5.67%和3.74%、4.57%、4.88%,训练、预测精度均优于RDPSO-SVM、RDPSO-BP模型,具较好的预测精度和泛化能力,可为相关预测研究提供参考和借鉴.(本文来源于《叁峡大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
漂移模型论文开题报告
（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：
文章结合经验似然统计推断技术,对带有均值漂移的高维线性模型,给出了一个基于经验似然的模型异常值检测方法,该方法允许模型参数的维数随样本量的增加而趋于无穷,数据模拟表明所提出的异常值检测方法是行之有效的。
（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。
漂移模型论文参考文献
[1].韩高格,方周,夏盼,葛东东.基于均值漂移的车道线检测模型[J].赤峰学院学报(自然科学版).2019
[2].黄星寿,赵培信.高维线性均值漂移模型的异常值检测[J].统计与决策.2019
[3].张鹏,叶剑,张鹏.基于概念漂移检测的大数据交易过程模型优化方法[J].电子学报.2019
[4].武浩,韩华,崔晓钰,范雨强,徐玲.基于概念漂移检测的制冷系统故障诊断模型自适应[J].制冷学报.2019
[5].王旭东,王屹炜,闫贺.背景抑制直方图模型的连续自适应均值漂移跟踪算法[J].电子与信息学报.2019
[6].陆岷峰,季子钊.银行信贷投放与信用风险积聚的非权衡理论——基于均值漂移投资技术模型[J].长春金融高等专科学校学报.2019
[7].郑灿彬,吴翾,闻立杰,王建民.从事件日志中发现过程模型的渐变漂移[J].计算机集成制造系统.2019
[8].徐朝阳,孟英峰,郭劲松,李皋,邱全锋.一维气液两相漂移模型全隐式AUSMV算法研究[J].应用数学和力学.2019
[9].石磊,丁鑫,陶永才,卫琳.一种检测兴趣漂移的元路径推荐模型[J].小型微型计算机系统.2019
[10].崔东文,郭荣.基于随机漂移粒子群优化的随机森林预测模型及水文应用实例[J].叁峡大学学报(自然科学版).2019
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