导读:本文包含了邻域空间特征论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:面向对象,变化检测,空间邻域特征,变化矢量分析
邻域空间特征论文文献综述
刘波,燕琴,马磊,吕文清[1]（2019）在《一种结合空间邻域关系特征的面向对象遥感影像变化检测方法》一文中研究指出为了充分挖掘遥感影像特征,提高遥感影像变化检测精度,在面向对象遥感图像分割基础上,提出一种遥感影像空间关系特征度量方法,并应用到了变化检测中。首先,通过对两个时期遥感影像迭加分割,提取影像对象;然后,利用目标对象光谱特征及对象与其邻域对象的空间关系特征,构建两个时期影像对象差异特征影像。对象光谱特征参数主要选择对象内像元亮度均值,对象空间关系特征参数主要为目标对象与两个时期的邻域对象之间的像元亮度之间的差值。最后,通过最大期望EM算法自动获取分割阈值,得到影像变化信息。文中利用两期QuikBird影像对实验区域构建多组特征变化矢量影像,实验结果发现,新加入的空间邻域关系特征能较好地提高变化检测精度。(本文来源于《测绘工程》期刊2019年01期）
姚晟,徐风,赵鹏,纪霞[2]（2018）在《基于自适应邻域空间粗糙集模型的直觉模糊熵特征选择》一文中研究指出特征选择是数据预处理中一项很重要的技术,主要从原始数据集的特征中选出一些最有效的特征以降低数据集的维度,从而提高学习算法性能.目前基于邻域粗糙集模型的特征选择算法中,由于没有考虑数据分布不均的问题,对象的邻域存在一定的缺陷.为了解决这个问题,采用方差来度量数据的分布情况,重新定义二元邻域空间,基于此提出自适应二元邻域空间的粗糙集模型,并将该模型与邻域直觉模糊熵结合作为特征评估的方式,进而构造相应的特征选择算法.UCI实验结果表明:所提出的算法能够选出更小且具有更高分类精度的特征子集,同时算法拥有更少的时间消耗.因此所提的特征选择算法具有更强的优越性.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2018年04期）
瞿伟,王运生,张勤,王庆良,薛康[3]（2016）在《空间大地测量GPS揭示的汾渭盆地及其邻域现今地壳应变场变化特征》一文中研究指出利用汾渭盆地及其邻域2001—2007年与2009—2011年高精度GPS监测资料,基于区域构造特点,采用块体运动应变模型结合数理统计假设检验法,建立了区域合理的地壳运动应变模型,基于此定量研究了区域现今地壳应变场及其变化特征,特别是2008年汶川强震对汾渭盆地区域变形特征的作用影响,同时从盆地整体上分析了盆地内多发的地裂缝灾害与区域整体构造变形特征之间的内在关系.研究结果表明:经统计检验判断,选择合理的区域地壳运动应变模型,对获取真实反映区域实际构造变形特性的应变参数具有重要的作用;2008年汶川强震对青藏东边缘地块及渭河盆地西侧局部地区应变场造成一定的影响,但是震后上述区域并没有出现显着的应变积累而是呈现出应变量值较震前减小的特征,分析其原因可能是因为此区域并不是强震造成的库仑应力显着增加区,在震后2009—2011年时间段内处于构造应力场的松弛调整期;汶川强震没有显着改变研究域现今整体的构造变形背景特征,区域地壳构造活动特征仍具有较好的继承性;基于研究域构造块体具有各向同性连续弹性变形的前提,初步推断整个汾渭盆地内多发的地裂缝灾害可能是区域NW—SE向拉张应力场作用下的地表破裂响应.(本文来源于《地球物理学报》期刊2016年03期）
魏峰,何明一,梅少辉[4]（2012）在《空间一致性邻域保留嵌入的高光谱数据特征提取》一文中研究指出局部线性嵌入(LLE)和邻域保留嵌入(NPE)等流形学习方法可以提取高光谱数据的主要结构特征,有助于对数据的理解和进一步处理。但是,这些方法忽视了高光谱图像中相邻像素之间的相关性。针对这个问题,提出一种基于空间一致性思想的邻域保留嵌入(SC-NPE)特征提取算法,通过一个优化的局部线性嵌入,并考虑相邻像素的相关特性,在高维空间建立数据的局部邻域结构。然后寻找一个优化的变换矩阵,将局部邻域结构投影到低维空间,实现数据的特征提取。与LLE和NPE算法相比,SC-NPE既考虑高光谱数据的流形结构,又考虑了其图像域空间信息,可以更好地应用在高光谱数据的特征提取过程中。实验结果表明,SC-NPE特征提取算法在高光谱图像分类方面的性能明显优于其他同类算法。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2012年05期）
王娜,李霞,刘国胜[5]（2012）在《基于特征子空间邻域的局部保持流形学习算法》一文中研究指出局部保持流形学习算法通过保持局部邻域特性来挖掘隐藏在高维数据中的内在流形结构。然而,对于缺乏足够训练样本的高维数据集,或者高维数据集存在非线性结构和高维数据特征中存在冗余、干扰特征,使得在原特征空间中利用欧式距离定义的邻域关系并不能真实反映数据的内在流形结构,从而影响算法的性能。提出利用正约束寻找特征子空间的方法,使得在此子空间中更多的同类样本紧聚,并进一步在该子空间中构建邻域关系来挖掘高维数据的内在流形,形成基于特征子空间邻域特性的局部保持流形学习算法(NFS-LPP和NFS-NPE)。它们在一定程度上克服了高维小样本数据集难以正确挖掘内在流形结构的问题,在Yale和ORL人脸库上的分类和聚类实验验证了其有效性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2012年04期）
朱鹏飞[6]（2011）在《基于特征空间邻域结构分析的故障识别方法》一文中研究指出故障诊断对于提高设备运行的可靠性起着至关重要的作用。故障诊断系统要求能够快速有效的判断故障位置、类型、性质以及严重性等,并要求具有实时性、在线更新以及准确性。基于知识发现的方法是故障诊断方法中最有效的方法之一。目前的故障识别模块在稳定性以及准确度方面还难以满足应用要求,本文从故障特征子空间的探索与利用角度出发,在邻域粒化后寻找保持原始特征空间近似能力的多个属性约简,然后通过优化方法融合不同约简的信息,以提高故障识别的泛化性能与稳定性。从以下几方面进行了探索:第一,提出了基于邻域辨识矩阵的属性约简方法以及基于样本对选择的快速约简方法。将基于辨识矩阵的约简方法引入到邻域粗糙集中,建立了邻域辨识关系下的属性约简方法。在基于辨识矩阵的约简方法中,仅最小元素影响约简的结果,因此给出了通过寻找最小元素求得属性约简的快速方法。同时分析了邻域大小对于属性约简的影响,检验了约简评价指标的有效性。第二,提出了基于邻域属性依赖度寻找所有约简的方法和邻域随机约简方法。邻域属性依赖度已被用于构造寻找单个约简的算法,通过幂集的形式可利用属性依赖度求得所有约简。为了寻求一种快速高效的多约简求解方法,构建了基于属性依赖度的随机约简算法。这两种属性约简方法不仅适用于邻域粗糙集,也可以拓展到经典粗糙集以及模糊粗糙集中。第叁,提出了基于间隔分布熵的集成学习方法。本文提出了间隔分布熵的概念,以表示间隔分布的均匀程度,在最大化间隔的同时最大化间隔分布熵。由此设计了相应的集成学习方法并检验了其分类性能和间隔分布的变化。第四,提出了基于间隔分布优化正则化的集成学习方法。多分类器决策融合问题本质上是一个特殊的分类问题,从分类器设计的角度去解决分类集成中的权学习问题是本文的主要思路。通过把最小化融合损失和正则化学习结合起来,提出了基于平方损失、logistic损失以及线性损失的正则化集成学习方法,并给出了平方损失对应的泛化性能的界。测试了所提出方法的分类性能、间隔分布的变化以及不同优化目标下学习的权值,检验了该方法的有效性。第五,提出了基于邻域约简集成的故障识别方法。从单个故障特征子空间学到的判别函数稳定性和泛化性能较差,,把不同特征子空间的信息集成起来,可提高故障识别的稳定性以及准确性。本文通过邻域随机约简获得不同的故障可分子空间,并通过基于间隔分布优化的方式集成从这些子空间建立的分类函数,在齿轮裂纹故障中检验了提出方法的有效性。本文的研究统一了基于邻域粗糙集的属性约简方法,由于最小邻域可分子空间泛化性能以及稳定性方面的局限,提出了基于间隔分布优化的邻域约简集成学习方法。提出了间隔分布熵的概念,通过优化间隔分布熵改变间隔分布。通过把最小化融合损失和正则化学习结合起来,提出了叁种损失函数不同正则和约束下的基于间隔分布优化的集成学习方法。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2011-06-01）
魏玉兰,颜云辉,李兵,张尧,李骏[7]（2011）在《邻域灰度与空间特征相结合的互信息配准方法研究》一文中研究指出针对互信息配准方法存在受噪声影响大、忽略空间信息会引起配准误差的问题,提出一种结合邻域灰度及空间几何特征的互信息相似性测度计算方法。该测度计算方法利用了待配准图像间的灰度互信息,同时又充分结合了邻域内像素间的几何距离及灰度变化关系。在互信息计算时,图像中每个像素的灰度值由其邻域内像素的灰度值按照距离及灰度变化关系分配不同的权值共同得到。实验结果表明,与归一化互信息和梯度互信息法配准结果相比,该方法得到的配准精度更高,抗高斯噪声干扰性能更好。(本文来源于《中国机械工程》期刊2011年04期）
刘美春,赵敏,谢胜利[8]（2009）在《基于邻域空间模式的运动相关电位特征提取方法》一文中研究指出为解决脑-机接口(BCI)研究中所采集的脑电图(EEG)信号数据分布复杂和训练样本不足的问题,文中提出了一种新的特征提取方法——邻域空间模式(NSP)算法,用于提取BCI想象肢体运动分类算法中使用的重要分类特征——运动相关电位(MRPs).NSP算法不需要对样本的数据分布进行假设,主要利用样本的邻域关系和类别信息寻找最佳投影方向,使得映射后邻域内异类样本距离之和与同类样本距离之和的比值最大化.采用BCI竞赛2003和2001的其中两组数据进行实验,结果表明NSP算法能更有效地提取MRPs特征.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2009年10期）
武传真,江为为,杨新社,王谦身[9]（1990）在《中国陆海及邻域的空间重力异常及其分布特征》一文中研究指出空间重力异常与现代地形地貌密切相关,而现代地形地貌则是深部地壳结构、构造、组成和发展演变的一切地质作用的总结果,因此空间重力异常可以直接和间接地反映出地表、浅部、深部地壳结构、构造及组成等各方面的信息。从板块大地构造观点出发,以处于欧亚、太平洋、印度洋叁大板块体系中的中国大陆及海域为中心,以所处的板块边缘为边界,编制了1／1000万中国陆海及其邻域的空间重(本文来源于《1990年中国地球物理学会第六届学术年会论文集》期刊1990-10-01）
邻域空间特征论文开题报告
（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：
特征选择是数据预处理中一项很重要的技术,主要从原始数据集的特征中选出一些最有效的特征以降低数据集的维度,从而提高学习算法性能.目前基于邻域粗糙集模型的特征选择算法中,由于没有考虑数据分布不均的问题,对象的邻域存在一定的缺陷.为了解决这个问题,采用方差来度量数据的分布情况,重新定义二元邻域空间,基于此提出自适应二元邻域空间的粗糙集模型,并将该模型与邻域直觉模糊熵结合作为特征评估的方式,进而构造相应的特征选择算法.UCI实验结果表明:所提出的算法能够选出更小且具有更高分类精度的特征子集,同时算法拥有更少的时间消耗.因此所提的特征选择算法具有更强的优越性.
（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。
邻域空间特征论文参考文献
[1].刘波,燕琴,马磊,吕文清.一种结合空间邻域关系特征的面向对象遥感影像变化检测方法[J].测绘工程.2019
[2].姚晟,徐风,赵鹏,纪霞.基于自适应邻域空间粗糙集模型的直觉模糊熵特征选择[J].计算机研究与发展.2018
[3].瞿伟,王运生,张勤,王庆良,薛康.空间大地测量GPS揭示的汾渭盆地及其邻域现今地壳应变场变化特征[J].地球物理学报.2016
[4].魏峰,何明一,梅少辉.空间一致性邻域保留嵌入的高光谱数据特征提取[J].红外与激光工程.2012
[5].王娜,李霞,刘国胜.基于特征子空间邻域的局部保持流形学习算法[J].计算机应用研究.2012
[6].朱鹏飞.基于特征空间邻域结构分析的故障识别方法[D].哈尔滨工业大学.2011
[7].魏玉兰,颜云辉,李兵,张尧,李骏.邻域灰度与空间特征相结合的互信息配准方法研究[J].中国机械工程.2011
[8].刘美春,赵敏,谢胜利.基于邻域空间模式的运动相关电位特征提取方法[J].华南理工大学学报(自然科学版).2009
[9].武传真,江为为,杨新社,王谦身.中国陆海及邻域的空间重力异常及其分布特征[C].1990年中国地球物理学会第六届学术年会论文集.1990