导读:本文包含了分形算法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:分形,算法,尺度,属性,拓扑,网状,萤火虫。
分形算法论文文献综述
呙维,彭旭,刘异,朱欣焰[1]（2019）在《边缘约束下的分形网络分割算法》一文中研究指出分形网络演化算法(fractal net evolution approach, FNEA)是一种有效的多尺度影像分割算法,但对于具有斑点噪声、局部区域对比度低等特点的高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像,直接应用FNEA算法得到的分割结果难以用于后续的面向对象影像分析。提出了基于边缘约束的FNEA(edge restricted FNEA,eFNEA)算法,通过加入边缘信息和构建异质性规则来为分割融入更多信息,提高分割效果。实验结果表明,对于微弱边缘和噪声污染严重等情形,eFNEA算法的分割结果均优于FNEA算法。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2019年11期）
袁宗文,陈初侠[2]（2019）在《一种可控分形图像解码速度的算法》一文中研究指出尽管更快的图像解码方法应用更为广泛,但在某些特殊的应用场合,需要渐进可控的图像解码方法.在保证最终解码图像不变的前提下,将传统压缩映射的固定参数改为可变参数,通过调节这些参数实现解码过程渐进可控.实验结果表明,传统分形解码约迭代8次即已收敛,提出的算法可实现迭代8到36次解码收敛,实现了解码过程灵活可控,而且该算法可更多地展现解码图像序列的生成过程.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2019年09期）
张士刚[3]（2019）在《分形与混沌在自然仿真动画中的集群算法改进研究》一文中研究指出仿真自然界研究的重点与难点是在算法的研究与实现上。文章在研究L-系统与混沌系统算法的基础上,进一步利用分形中的L-系统并结合混沌、混沌系统中自带的"随机性"行为对自然界的植物进行了仿真绘制。在研究仿真的蕨类植物,动态生长的小灌木、小树木,不同季节风中飘扬的芦苇的实现上,改良了生成方法的算法规则,同时创新地加入了随机偏差角度量,这样仿真实现的效果更逼真,更具有动态效果。研究结果表明,本文中的方法具有多变性,调整基因因子与随机偏差角度量可以得到很多有趣的图形,可以高仿真地应用在计算机动画、游戏及虚拟现实场景的设计中。(本文来源于《电脑与信息技术》期刊2019年03期）
王金宝,李广辉[4]（2019）在《人脸分形特征提取与识别算法分析与探究》一文中研究指出人脸识别技术是计算机应用领域的一项重要技术,具有十分广泛的用途.文章首先对人脸识别的一般流程进行介绍,进而研究人脸分形特征提取方法及识别算法,主要利用人脸分形特征完成识别过程,识别算法主要采用隐马尔可夫模型,并详细探讨其实现过程.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
封雪梅[5]（2019）在《基于分形维数的全局点云配准算法研究》一文中研究指出点云配准是叁维建模的基础,被广泛应用于计算机视觉、医学建模、轨道对接、工件检测以及文物保护等各个领域。应用于实际生产生活的点云配准技术,大多为非自动点云配准技术或多角度固定多组扫描设备实现较为准确并且快速的点云配准。自动点云配准技术在对应点对选取方面尚不成熟,对于部分重迭的点云数据配准问题还需进一步研究。本文提出了基于分形维数的全局点云配准算法,包括粗配准和精配准。论文的主要研究内容为:(1)利用点云数据的离散性,将二维的分形维数概念应用到叁维离散点云中,计算点云中每个点的分形维数值,根据分形维数这一属性来提取特征点。(2)根据特征点分布情况,将特征点进行聚类,形成多个聚类簇,各聚类簇之间形成的相对结构作为点云的全局结构,利用叁角形来表示这种相对结构信息,依据此结构获得对应点,完成点云粗配准。(3)由粗配准算法得到的点云数据间还存在一定程度的角度差异,因此选用剪枝迭代最近点算法完成点云精配准,最终完成本文的点云配准过程。实验采用经典的点云数据模型,从重迭率较高的点云间的配准和重迭率较低的点云间的配准两方面进行实验。与目前较为经典的配准算法进行对比,实验结果表明,本文算法不仅能够配准重迭率较高的点云数据,同时能够对重迭率低的点云数据进行配准。采用斯坦福大学计算机图形学实验室标准模型数据,本文配准算法与Go-ICP算法相比,均方误差缩小了最多两个数量级。本文算法为点云配准提供给了一种新颖的解决方案,为点云配准提供了一种新思路。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2019-05-21）
张鑫,赵建民,倪祥龙,李海平,宋卫星[6]（2019）在《基于多重分形降趋算法与改进的K均值聚类滚动轴承故障诊断》一文中研究指出针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳的特点,提出采用多重分形降趋算法计算多重分形谱参数作为特征参数,对比分析了多重分形降趋波动分析法及多重分形降趋移动平均法提取轴承故障特征的优劣性.并提出改进的K均值聚类分析对多重分形降趋算法提取的特征参数进行分类,从而实现轴承故障诊断的目的.运用滚动轴承公开数据对方法进行验证,提取时域特征与多重分形谱参数进行对比分析,并对两种多重分形降趋算法的效果进行对比分析,验证了多重分形降趋波动分析法与改进K均值聚类相结合对轴承故障诊断的有效性,为轴承故障诊断方法提供了一种新的尝试.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2019年05期）
李亚桐,张丽君[7]（2019）在《基于叁维盒维值算法的城市空间形态分形研究》一文中研究指出为提高城市空间利用和配置效率,城市叁维有机增长特征日益受到重视。采用叁维盒算法测度郑州市主城区叁维空间形态分维值,并对比分析城市空间二维、叁维分形特征,进而探析城市功能空间配置结构。结果表明:(1)郑州城市空间形态具有分形特性,但不同维度下分形结构有差异,叁维空间分维测度结果更符合实际。(2)郑州市空间分形结构符合城市空间形态分维包容原理,越外围城区建筑布局越合理。越外围城区各功能空间集中性越强。(3)郑州市叁维空间盒维值过高,存在城市功能分区待优化、叁维景观紊乱、生态负担过重等问题。(4)城市分形结构能判别城市功能集约度、自组织综合结构活跃性,为合理优化城市空间布局提供支撑。(本文来源于《现代城市研究》期刊2019年04期）
陆玉佳[8]（2019）在《基于MapReduce的改进离散型萤火虫算法和多重分形的属性约简方法研究》一文中研究指出在机器学习和数据挖掘领域中,属性约简是进行数据预处理的一个关键环节。属性约简通过将原始数据集的噪音属性进行约简,在达到维数约简目的同时又能够保留原始数据集的特征。本文采用多重分形维数作为属性子集的评价准则,以萤火虫优化算法作为搜索策略,以求解属性约简问题。同时针对大数据环境下的属性约简问题,本文引入MapReduce并行编程模式,对提出的属性约简方法进行并行化改进,以提高算法运行效率。论文主要研究工作如下:(1)提出了基于MapReduce的改进离散型萤火虫算法和多重分形的属性约简方法(MR-IDGSO)。首先,通过对萤火虫个体的移动方式进行离散化改进,引入迁徙策略和高斯变异策略,避免算法陷入局部最优,提出了改进离散型萤火虫算法(IDGSO);其次与多重分形(MFD)相结合应用于属性约简中;最后针对大数据环境下的属性约简问题,采用MapReduce编程模式,实现对IDGSO和MFD并行化。在UCI数据集和实际气象数据集上的实验表明,该方法的约简性能和运行效率性能较优,具有较好的有效性和可行性。(2)将本文提出的MR-IDGSO方法应用到雾霾预测领域。采用MR-IDGSO方法对雾霾气象数据集进行属性约简,筛选出关键致霾因子,为雾霾预测提供有效的数据,然后选择SVM算法对约简出来的关键致霾因子进行分类准确率验证,通过北京、上海和广州叁个地区的雾霾数据集的测试,验证了本文方法在雾霾预测领域中的可行性和有效性。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-04-01）
许力分[9]（2019）在《融合并行化改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法及其应用》一文中研究指出属性选择是数据挖掘领域常见的用于降低数据特征维度的预处理方法:在不影响原始数据核心价值的前提下,属性选择方法可以大幅约简数据集中的噪声数据与冗余属性,节约存储空间与计算资源,并提升决策分析准确率。属性选择问题的实质即在众多特征维度中寻求关键的核属性,因此求解过程中每种属性均可用关键属性(状态‘1’)或非关键属性(状态‘0’)两种状态来表示。考虑到该特性,本文提出以二元蚁群算法(Binary Ant Colony Optimization,简称BACO)作为搜索策略,分形维数作为子集评估度量准则,求解属性约简问题。针对BACO算法存在着“算法运行时间长”、“易收敛到局部最优解”与“无法并行求解”等不足,本文提出了一系列改进,并结合分形理论应用于属性选择领域。本文主要的研究工作与成果总结如下:首先,针对二元蚁群算法的固有缺陷,引入了参数控制的位置更新策略、对蚂蚁个体与种群进行交叉变异并提出局部优化策略、重新定义阻塞机制的信息素更新方法,提出改进的二元蚁群算法IBACO。其次,考虑到现有属性选择方法的计算效率难以满足云计算环境下大规模复杂数据的处理需求,应用MapReduce编程模式实现并行化算法MRIBACO,定义了算法的Map与Reduce函数设计。然后,以MRIBACO算法作为离散解空间的搜索策略,结合分形维数提出了属性选择模型。在UCI数据集上的实验结果表明了算法的有效性与稳定性。最后,将该方法应用于雾霾预测领域,分析北京、上海、广州叁个城市的关键致霾因子,实验结果表明算法求解的约简结果具有较高的可信度,为后期预防与重点治理雾霾气候提供了理论支撑。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-04-01）
熊学海,万春竹,赵凌,齐雪雯,李武龙[10]（2019）在《基于随机分形搜索算法的方向过电流保护整定优化研究》一文中研究指出本文提出了一种基于随机分形搜索算法的网状拓扑系统继电保护定值配合优化方法。该混合整数非线性过电流保护配合优化模型同时包含离散变量和连续变量,分别为时间整定系数、启动电流和继电保护装置的动作特性。目标函数为最小化主保护和后备保护的动作时间。随后本文利用随机分形搜索算法求解该保护配合的优化问题。最后用9和15节点系统对本文提出的模型和算法进行验证,分析了整定的优化结果 ,并与其他算法进行对比,说明本文所提方法的有效性。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2019年03期）
分形算法论文开题报告
（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：
尽管更快的图像解码方法应用更为广泛,但在某些特殊的应用场合,需要渐进可控的图像解码方法.在保证最终解码图像不变的前提下,将传统压缩映射的固定参数改为可变参数,通过调节这些参数实现解码过程渐进可控.实验结果表明,传统分形解码约迭代8次即已收敛,提出的算法可实现迭代8到36次解码收敛,实现了解码过程灵活可控,而且该算法可更多地展现解码图像序列的生成过程.
（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。
分形算法论文参考文献
[1].呙维,彭旭,刘异,朱欣焰.边缘约束下的分形网络分割算法[J].武汉大学学报(信息科学版).2019
[2].袁宗文,陈初侠.一种可控分形图像解码速度的算法[J].赤峰学院学报(自然科学版).2019
[3].张士刚.分形与混沌在自然仿真动画中的集群算法改进研究[J].电脑与信息技术.2019
[4].王金宝,李广辉.人脸分形特征提取与识别算法分析与探究[J].赤峰学院学报(自然科学版).2019
[5].封雪梅.基于分形维数的全局点云配准算法研究[D].西北农林科技大学.2019
[6].张鑫,赵建民,倪祥龙,李海平,宋卫星.基于多重分形降趋算法与改进的K均值聚类滚动轴承故障诊断[J].北京理工大学学报.2019
[7].李亚桐,张丽君.基于叁维盒维值算法的城市空间形态分形研究[J].现代城市研究.2019
[8].陆玉佳.基于MapReduce的改进离散型萤火虫算法和多重分形的属性约简方法研究[D].合肥工业大学.2019
[9].许力分.融合并行化改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法及其应用[D].合肥工业大学.2019
[10].熊学海,万春竹,赵凌,齐雪雯,李武龙.基于随机分形搜索算法的方向过电流保护整定优化研究[J].自动化技术与应用.2019
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