导读:本文包含了最小平方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:误差,最小,方法,分解,精度,小平,粗糙。
最小平方论文文献综述
田威,彭华甫,黄高明,林晓烘,王雪宝[1]（2019）在《基于岭最小截平方的传感器稳健配准方法》一文中研究指出传感器配准是多传感器数据融合系统获得性能优势的关键前提.受随机噪声、系统误差、虚警、漏报等因素的干扰,传感器配准常常工作在非理想关联环境中,依赖于理想关联假设的传统配准方法性能衰退严重.另一方面,传统传感器配准方法对目标分布场景敏感,当目标密集分布时,配准问题呈现病态性,估计结果数值不稳定.本文重点研究非理想关联及场景病态性共存时的传感器稳健配准问题,提出了系统误差的岭最小截平方(Ridge Least Trimmed Squares,RLTS)估计方法.该方法结合了岭回归(Ridge Regression,RR)与最小截平方(Least Trimmed Squares,LTS)估计的优点,能够有效应对错误关联及病态性的不良影响.仿真实验证实了所提方法的稳健性能.(本文来源于《电子学报》期刊2019年05期）
佘志用,段超,张雷[2]（2019）在《变精度最小平方粗糙熵的图像分割算法》一文中研究指出图像处理是获取信息的重要途径且被广泛地应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位。针对图像处理分割过程中的不确定性,为获取更加精确的图像分割效果,提出变精度最小平方粗糙熵和粒子群的图像单阈值分割算法。该单阈值分割算法用变精度粗糙集表示图像,以变精度最小平方粗糙熵求解最佳分割阈值,借助粒子群优化算法提高分割效率。实验表明,该单阈值分割算法明显优于最大平均信息熵法,且说明了变精度粗糙熵能够处理图像分割过程出现的不确定性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年04期）
刘芳[3]（2018）在《最小平方定位误差下界准则的宽带定位系统的功率分配算法》一文中研究指出随着通信技术的发展,无线定位技术在日常生活中发挥着越来越重要的作用。定位精度不仅受测距方法、网络拓扑结构等因素的影响,还与功率资源分配有关。本文以平方定位误差下界(SPEB)为衡量定位精度的指标,研究无线宽带定位系统中的功率分配算法。论文研究工作包括以下几个方面:(1)研究了单目标节点下的功率分配算法。以目标节点的平方定位误差下界(SPEB)作为功率分配的评价标准,将功率分配问题转化为带约束条件的单目标优化问题,建立功率分配的最优化数学模型,在此基础上提出基于遗传算法求解和粒子群算法求解的功率分配算法。两种算法的优化求解对数学特征要求较少,避免了基于传统优化算法的局限性,具有很强的实际应用价值。仿真实验表明:与现有功率分配算法相比,所提算法能够获得类似的系统定位精度,但计算复杂度明显降低。(2)研究了多目标节点下基于评价函数法的功率分配算法。以多目标节点的SPEB作为功率分配评价标准,将实际功率分配问题转化为带约束条件的多目标优化问题,建立功率分配的最优化数学模型。利用评价函数法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,提出基于最短距离理想点求解法和基于?-权系数求解法的功率分配算法。两种算法能够综合兼顾多个目标节点对功率分配的影响,并且不需要任何的目标节点先验知识。由仿真结果表明,相比较现有算法,本文算法能够在多目标下获得最佳的系统定位效果。(3)研究了协作定位系统中的功率分配算法。首先研究了协作定位系统中的目标节点的平方定位误差下界,然后建立功率分配的优化数学模型。根据不同的实际应用场景,分别提出了锚节点与目标节点功率之和固定下的功率分配算法,锚节点功率固定和目标节点功率固定下的功率分配算法。仿真实验验证了算法的有效性。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
王维红,包培楠,陈国飞,林弘喆[4]（2019）在《基于最小平方的横波速度拟合及应用》一文中研究指出与迭后反演相比,迭前反演通过获取更多的弹性参数以预测有利储层空间展布特征,但横波资料是迭前反演的关键因素.一般来说,实际研究区的横波资料很少,甚至缺失,从常规测井资料中重建横波信息是当前广泛采用的横波预测技术.本文以大庆油田某采油厂S区为例,在综合研究分析的基础上,基于最小二乘拟合多项式的方法完成了研究区所有井的横波速度预测.对研究区六口横波测井曲线对比分析显示,预测横波与实测横波平均符合率在96%以上,横波资料的预测精度可有效应用于地震资料的迭前反演计算.基于预测的横波速度建立了低频模型,完成了S区迭前同时反演试算,所得到弹性参数数据和测井数据进行对比分析,结果显示反演得到的弹性参数预测的结果与井资料吻合较好,计算表明该方法在同类储层的研究区可推广应用.(本文来源于《地球物理学进展》期刊2019年05期）
杜磊[5]（2018）在《最小平方Radon分解法多次波衰减技术研究与应用》一文中研究指出多次波的衰减是公认的地震资料处理难题,通过对常规Radon分解和时变Radon分解法多次波衰减的技术思路进行分析,找出上述两种方法的局限和不足。在此基础上研究了最小平方Radon分解法多次波衰减技术,其模拟算法采用了高分辨、抗假频最小平方法。该方法可以在常曲率迭加中,减轻由于用抛物线近似双曲线可能导致的迭加同相轴的模糊不清,更加精确地模拟一次波和多次波且可防止假频。(本文来源于《CPS/SEG北京2018国际地球物理会议暨展览电子论文集》期刊2018-04-24）
肖燕,李登峰[6]（2019）在《联盟值为梯形模糊数的合作对策最小平方求解模型与方法》一文中研究指出针对现实经济管理决策环境与条件具有模糊性的特点,着重研究一类联盟特征(或支付)值为梯形模糊数的合作对策,提出一种求解梯形模糊数合作对策的最小平方优化方法.利用梯形模糊数距离(平方)概念和最小平方法,建立最小化局中人联盟分配和支付值差值平方和的优化模型,根据模型推导出联盟成员梯形模糊数分配值的解析公式,探讨该最小平方解的重要性质.设计一种新的理论优化模型以避免传统梯形模糊数减法导致的计算结果不确定性扩大等问题,为求解梯形模糊数合作对策提供一种新的实践工具与参考思路.(本文来源于《控制与决策》期刊2019年04期）
郑真真,徐爱功,徐辛超,焦慧慧[7]（2018）在《一种采用最小平方中值的改进极线校正方法》一文中研究指出鉴于目前大多数极线校正方法均是采用随机采样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)的鲁棒性估算进行,提出一种采用最小平方中值算法(least median of squares,LMedS)的改进极线校正方法。在未标定摄像机的情况下,首先使用SURF(speededup robust features)算子对立体影像进行特征点提取与匹配,然后利用RANSAC算法与LMedS算法对匹配点进行基础矩阵估计,基于基础矩阵根据极线校正准则对影像进行重采样,得到校正后的立体影像。最后利用垂直视差均值、方差和均方根距离3个评价指标对极线校正的结果进行精度评价。实验结果表明,与RANSAC算法相比,改进的方法消除垂直视差的效果更好,影像变形较小,可以为叁维重建过程中视差图的生成提供更可靠的结果。(本文来源于《遥感信息》期刊2018年02期）
黄伟国,张永萍,毕威,高冠琪,朱忠奎[8]（2018）在《梯度稀疏和最小平方约束下的低照度图像分解及细节增强》一文中研究指出低照度图像存在细节模糊、对比度低等问题.针对这些问题,本文提出一种低照度彩色图像增强算法.首先建立梯度稀疏和最小平方约束模型,将图像分解为结构层和细节层;然后采用提出的多尺度边缘保护细节增强算法强化图像的细节信息并滤波;最后把细节增强的图像经改进的Retinex算法映射,最终得到细节增强、亮度适宜、对比度较强的修复图像.实验结果表明,主观上:图像细节增强,亮度适宜;客观上:结构层图像的一维像素线性图显示其平滑特性效果较好,细节增强图的NIQE(5.5202)、BRISQE(31.1893)和PSNR(25.3625)特征较好,修复图像的熵值(7.4421)、边缘强度(128.3231)和平均亮度(121.1827)较好.本文算法实现了对低照度图像的有效分解及细节增强,并提高了图像综合质量.(本文来源于《电子学报》期刊2018年02期）
夏开建,靳勇[9]（2018）在《核最小模最小平方误差方法医学图像识别算法》一文中研究指出最小平方误差方法(Least Square Error,MSE)因其在对模式分类中所具备的有效性和高效性,在模式识别领域得到广泛的应用。同时基于核方法的非线性理论的不断成熟,针对医学图像识别通常存在的非线性可分问题,提供了一种有效的解决途径。本文将两者结合,并针对MSE中存在的投影向量"超定"的问题加以分析和改进,提出了这种基于核理论的最小模最小平方误差方法(Kernel Minimal Mean Square Error,KMNMSE),并建立了一种一般的MNMSE分类器模型。最后通过在CT医学图像上做了大量的实验,实验结果与其他方法的比较,验证了本文所提出方法的有效性。(本文来源于《中国医疗设备》期刊2018年02期）
江彬倩[10]（2017）在《多目标合作博弈的最小平方解及性质》一文中研究指出合作博弈是研究在合作过程中达成联盟与分配利益的理论依据.由于实际合作博弈的需求,多目标合作博弈成为当前合作博弈研究领域的热点.为了研究多目标合作博弈的分配解,学者们从不同角度对经典合作博弈的分配解进行了推广.这些推广大多基于核心解或Shapley值.核心解满足联盟合理性约束,是利益分配的一个大致范围(即区间值)而非确切的分配值,而Shapley值为确切的分配值,但不满足合理性约束.最小平方解克服核心解与Shapley值的缺点,既满足有效性与合理性约束,又能给出确切的分配方案.最小平方解是在某些约束下通过极小化所有联盟的不满意程度得到的,因此它体现了分配值的平均主义和功利性原则.最小平方解在单目标合作博弈中已经得到了广泛的研究与应用.但是,在多目标合作博弈中相应的结果还很少见到.本文旨在构建多目标合作博弈的最小平方解模型,包括独立目标和关联目标两种情况,并在无约束条件下、有效性约束条件下与合理性约束条件下,分别给出模型的解及其所对应分配方案.本文的总体安排如下:第一章归纳了多目标合作博弈最小平方解的研究现状、背景以及研究意义及;第二章回顾了经典最小平方解、一些相关概念及其注解,并介绍了求解合理性约束下分配方案的几种算法.第叁章和第四章是本文的主体部分.第叁章给出了单目标合作博弈最小平方解模型的向量形式,以此为基础,提出了无约束与有效性约束下多目标合作博弈的最小平方解模型.为了模拟联盟不对等或目标不平等的实际博弈,引入不同权重,得到了模型对应的唯一解或通解的向量形式.第四章首先给了合理性约束的新定义,将合理性约束下多目标合作博弈的最小平方解问题转化为凸优化问题,并提出了一种定制临近点算法求解所得到的凸优化问题,证明了算法的全局收敛性与线性收敛率.数值实验的结果说明了模型是实用的、算法是有效的,由此所得到的分配方案是正确的。第五章总结全文,并对未来的研究工作进行了展望.(本文来源于《福州大学》期刊2017-01-01）
最小平方论文开题报告
（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：
图像处理是获取信息的重要途径且被广泛地应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位。针对图像处理分割过程中的不确定性,为获取更加精确的图像分割效果,提出变精度最小平方粗糙熵和粒子群的图像单阈值分割算法。该单阈值分割算法用变精度粗糙集表示图像,以变精度最小平方粗糙熵求解最佳分割阈值,借助粒子群优化算法提高分割效率。实验表明,该单阈值分割算法明显优于最大平均信息熵法,且说明了变精度粗糙熵能够处理图像分割过程出现的不确定性。
（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。
最小平方论文参考文献
[1].田威,彭华甫,黄高明,林晓烘,王雪宝.基于岭最小截平方的传感器稳健配准方法[J].电子学报.2019
[2].佘志用,段超,张雷.变精度最小平方粗糙熵的图像分割算法[J].计算机工程与科学.2019
[3].刘芳.最小平方定位误差下界准则的宽带定位系统的功率分配算法[D].南京邮电大学.2018
[4].王维红,包培楠,陈国飞,林弘喆.基于最小平方的横波速度拟合及应用[J].地球物理学进展.2019
[5].杜磊.最小平方Radon分解法多次波衰减技术研究与应用[C].CPS/SEG北京2018国际地球物理会议暨展览电子论文集.2018
[6].肖燕,李登峰.联盟值为梯形模糊数的合作对策最小平方求解模型与方法[J].控制与决策.2019
[7].郑真真,徐爱功,徐辛超,焦慧慧.一种采用最小平方中值的改进极线校正方法[J].遥感信息.2018
[8].黄伟国,张永萍,毕威,高冠琪,朱忠奎.梯度稀疏和最小平方约束下的低照度图像分解及细节增强[J].电子学报.2018
[9].夏开建,靳勇.核最小模最小平方误差方法医学图像识别算法[J].中国医疗设备.2018
[10].江彬倩.多目标合作博弈的最小平方解及性质[D].福州大学.2017
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