导读:本文包含了方差法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:最大类间,方差法,激光图像,轮廓检测
方差法论文文献综述
丁冬艳,涂宏庆[1]（2019）在《最大类间方差法的激光图像轮廓检测》一文中研究指出采用主动轮廓模型轮廓提取方法检测激光图像轮廓时,针对图像目标和背景间的过渡地带的分割误差高,未能检测图像目标的细节轮廓,检测准确性大大降低。为了提高激光图像轮廓检测效果,提出基于最大类间方差法的激光图像轮廓检测方法,用二维灰度直方图的形式描述激光图像,采用最大类间方差法分割激光图像,获取激光图像目标的最优阈值,将最优阈值作为激光图像目标的初次边缘,对该边缘能量进行最小化处理,直至获取边缘能量最小值,具有能量最小值的边缘即为激光图像目标的最终轮廓。实验结果表明,所提方法可有效检测不同类型的激光图像轮廓,且真阳性率高达90. 12%,假阳性率仅有0. 22%,具有较高的检测准确性。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年10期）
张梦珊,郭海强,马俊,李红,戴圣骐[2]（2019）在《降雨和施肥对上海崇明岛小麦田N_2O排放的影响——基于涡度协方差法的研究》一文中研究指出在基于涡度协方差技术的小麦田N_2O通量观测基础上,分析了小麦田N_2O的排放动态以及不同时间尺度上降雨和施肥对小麦田N_2O排放的影响,同时以增强回归树的方法定量分析了降雨和施肥相关因子对小麦田N_2O通量的贡献率。结果表明:小麦田N_2O通量没有明显的昼夜和季节变化模式,研究期内N_2O平均日排放量为666.5μg/(m2·d)±669.4μg/(m2·d)(以N_2O-N量计);N_2O主要以脉冲的形式释放,其中降雨和施肥引发的脉冲占小麦田N_2O总排放量的比例分别为29.4%、19.2%;降雨促进小麦田N_2O排放,且N_2O通量对降雨事件的响应比较迅速(主要集中在雨后的几小时内),同时降雨的影响能持续1～2 d;相比降雨,施肥对小麦田N_2O排放的促进作用存在一周左右的时滞;综合考虑施肥和降雨的交互影响,在施肥后1～8 d内发生的降水事件对N_2O的排放有明显的促进作用。因此,二者的交互影响不容忽视。(本文来源于《土壤》期刊2019年05期）
陈朔,王铁生,王世洋[3]（2019）在《组合后验方差法在基准点稳定性分析中的应用》一文中研究指出工作基点的坐标是由各基准点的已知坐标延测过来的,假设基准点发生了明显变动,但仍将基准点视为已知点,则工作基点和变形监测点的坐标都必将受到干扰。本文以开封市民之家工程为研究对象,探讨建筑变形监测中基准点稳定的重要性。(本文来源于《河南科技》期刊2019年23期）
冯国明[4]（2019）在《关于一元二次方程解法的研究——配平方差法》一文中研究指出一元二次方程是初中阶段中方程与不等式的内容,关于一元二次方程的解法一般介绍直接开平方法、配方法、公式法、因式分解法。介绍一元二次方程的一种新解法——配平方差法,针对一元二次方程中的两种类型ax~2+bx+c=0(a≠0)和(ax+b)(cx+d)=e(ac≠0)进行深入的研究,证实了该方法对一元二次方程都具有实用性,能有效地求出一元二次方程的解,在解决(ax+b)(cx+d)=e(ac≠0)类型的一元二次方程中比其他方法更加快捷。(本文来源于《新课程(中学)》期刊2019年07期）
陈雪鑫,卜庆凯[5]（2019）在《基于改进的最大类间方差法的水果图像识别研究》一文中研究指出针对水果自动识别过程中特征信息提取不完整的问题,本文提出一种基于改进的最大类间方差法OTSU对水果图像进行分割。通过对图像中值滤波处理降低随机噪声的干扰,增大目标图像和背景之间像素值与最佳分割阈值之间的差值,使目标图像与背景图像与各自类间中心的距离尽可能相近,达到相对方差取代绝对方差实现图像分割,然后对目标图像提取颜色特征和形状特征实现不同种类的水果图像识别。实验结果表明,改进后的OTSU所得阈值能分割到更加清晰的图像,图像分割的运行时间明显缩短,水果图像识别的平均正确识别率提高了15%左右。该研究提高了水果识别的效率,具有一定的实际应用价值。(本文来源于《青岛大学学报(工程技术版)》期刊2019年02期）
黄巧义,张木,李苹,付弘婷,黄旭[6]（2019）在《支持向量机和最大类间方差法结合的水稻冠层图像分割方法》一文中研究指出针对田间多变光照强度给水稻冠层图像分割带来的难题,探讨了一种基于支持向量机(SVM)和最大类间方差法(OTSU法)相结合的水稻冠层图像分割算法。首先,从不同光强条件下的水稻冠层图像中采集代表性水稻和背景像元构建训练图像S1和S2,通过分析水稻S1和背景S2两类图像在RGB色彩空间中R、G、B色彩特征值的分布频率,rgb(标准化RGB)色彩空间中r、g、b色彩特征值的分布频率,CIE L*a*b*色彩空间中L*、a*、b*色彩特征值的分布频率,以及HSV色彩空间中H、S、V色彩特征值的分布频率,筛选出具有明显双峰特征的g、a*、b*和S作为关键色彩特征;然后,在由g、a*、b*和S色彩特征构成的多维色彩空间中采用支持向量机学习算法获得分隔水稻和背景像元的优化超平面Z(Z=0.421g+0.753 a*+0.152 b*+0.051S+0.085);最后,计算水稻冠层图像中每一像元的Z值,并用最大类间方差法计算分割阈值Z_t,从而实现水稻冠层图像分割。为了评价该分割方法,以90幅不同光强(阴天、多云和晴天)条件下采集到的田间水稻冠层图像作为测试图像,并以常用的ExG&OTSU分割方法作为对比,分析该分割方法的分割精度和光强稳健性。结果表明,Ex G&OTSU方法的精确度显着受光强条件影响,随着光强强度的提高而显着降低,光强稳健性差;该研究所提分割方法对阴天、多云和晴天条件下水稻冠层图像的分割误差为7.30%、8.72%和8.98%,分割精确度较高,且具有良好的光强稳健性。因此,该基于支持向量机和最大类间方差法相结合的水稻冠层图像分割方法具有较高的分割精度和光强稳健性,可为田间多变光照条件下水稻冠层图像精准分割提供技术参考。(本文来源于《中国农业科技导报》期刊2019年04期）
周俊勇,陈永良,黄卫跃[7]（2019）在《最大类间方差法在果蔬种类识别中的应用研究》一文中研究指出为了满足超市果蔬识别分类系统对果蔬图像分割准确和快速的要求,提出在HSV颜色空间下利用最大类间方差法对果蔬图像进行分割。实验中,通过与RGB灰度空间下的最大类间方差分割算法和HSV颜色空间下Kmeans聚类分割算法对比,实验结果证明,在HSV颜色空间中利用最大类间方差法进行果蔬图像分割,在分割正确率和分割时间上,都能获得比较满意的效果。(本文来源于《科技通报》期刊2019年03期）
孙悦恒[8]（2018）在《滑动移除重标方差法在径流时间序列突变中的应用》一文中研究指出当今在人类的不断活动和水文气象因素的双重影响下,径流序列呈现出的更为复杂的非线性和分形的特征。文章将滑动移除数据技术和重标方差法相结合,有限元建模计算研究河川径流时间序列突变的规律,反映出在不同阶段时期上的河流分形特征,有效诊断在变化环境下的径流时间序列非线性和分形特征。(本文来源于《黑龙江水利科技》期刊2018年12期）
贾佳,邓文彬,马琳[9]（2018）在《后验方差法对地铁隧道变形数据的处理与分析》一文中研究指出以某市地铁隧道为例,使用自由设站法测得工作基点坐标,利用组合后验方差法将不同的方差进行自由组合构成统计量X2假设,来判断是否存在不稳定的参考点,以及坐标法判定监测点是否满足精度要求,验证组合后验方差法是否可行。(本文来源于《地理空间信息》期刊2018年10期）
王启昊[10]（2018）在《“均值平方差法”妙解一元二次方程》一文中研究指出我们在列一元二次方程解决问题时,方程的结构类似于两个一次方程的乘积等于某个数值.同学们一般都是整理该方程为一般形式,再运用公式法或者配方法,甚至是因式分解法(十字相乘法)求解.如何巧妙地解这类方程,我发现了一种"均值平方差法".我们来看下面这道习题.(2018·上海静安区二模)今年本市蜜桔大丰收,某水果商销售一种蜜桔,成本价为10元/千克,已知销售价不低于成本价,且物价部门规定这种产品的销售价不高于18元/千克.市(本文来源于《初中生世界》期刊2018年35期）
方差法论文开题报告
（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：
在基于涡度协方差技术的小麦田N_2O通量观测基础上,分析了小麦田N_2O的排放动态以及不同时间尺度上降雨和施肥对小麦田N_2O排放的影响,同时以增强回归树的方法定量分析了降雨和施肥相关因子对小麦田N_2O通量的贡献率。结果表明:小麦田N_2O通量没有明显的昼夜和季节变化模式,研究期内N_2O平均日排放量为666.5μg/(m2·d)±669.4μg/(m2·d)(以N_2O-N量计);N_2O主要以脉冲的形式释放,其中降雨和施肥引发的脉冲占小麦田N_2O总排放量的比例分别为29.4%、19.2%;降雨促进小麦田N_2O排放,且N_2O通量对降雨事件的响应比较迅速(主要集中在雨后的几小时内),同时降雨的影响能持续1～2 d;相比降雨,施肥对小麦田N_2O排放的促进作用存在一周左右的时滞;综合考虑施肥和降雨的交互影响,在施肥后1～8 d内发生的降水事件对N_2O的排放有明显的促进作用。因此,二者的交互影响不容忽视。
（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。
方差法论文参考文献
[1].丁冬艳,涂宏庆.最大类间方差法的激光图像轮廓检测[J].激光杂志.2019
[2].张梦珊,郭海强,马俊,李红,戴圣骐.降雨和施肥对上海崇明岛小麦田N_2O排放的影响——基于涡度协方差法的研究[J].土壤.2019
[3].陈朔,王铁生,王世洋.组合后验方差法在基准点稳定性分析中的应用[J].河南科技.2019
[4].冯国明.关于一元二次方程解法的研究——配平方差法[J].新课程(中学).2019
[5].陈雪鑫,卜庆凯.基于改进的最大类间方差法的水果图像识别研究[J].青岛大学学报(工程技术版).2019
[6].黄巧义,张木,李苹,付弘婷,黄旭.支持向量机和最大类间方差法结合的水稻冠层图像分割方法[J].中国农业科技导报.2019
[7].周俊勇,陈永良,黄卫跃.最大类间方差法在果蔬种类识别中的应用研究[J].科技通报.2019
[8].孙悦恒.滑动移除重标方差法在径流时间序列突变中的应用[J].黑龙江水利科技.2018
[9].贾佳,邓文彬,马琳.后验方差法对地铁隧道变形数据的处理与分析[J].地理空间信息.2018
[10].王启昊.“均值平方差法”妙解一元二次方程[J].初中生世界.2018