导读:本文包含了模型自适应论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:超声,空化效应,巨噬细胞,人工神经网络
模型自适应论文文献综述
李发挥,李雁浩,桂逢烯,谢霜,杜永洪[1]（2019）在《声空化对巨噬细胞损伤效应的人工神经网络自适应模型辨识》一文中研究指出超声空化效应有助于提高基因或药物向细胞内的转染或运输。为了进一步指导超声空化效应在医学应用中声参数的选择,建立声参数与空化效应之间的量效关系十分重要。由于超声空化效应的复杂性和非线性,难以采用传统的机理分析方法确定其精确的数学表达式。人工神经网络辨识方法具有较好的自组织、自学习能力及强大的非线性拟合能力,能够以监督或非监督学习的方式建立输入变量与输出变量之间的映射关系,而不需要建立对象的详细数学表达式。基于本课题组前期谢霜等的实验研究数据,本研究旨在采用改进的人工神经网络算法,建立声参数与空化效应之间的量效关系模型,有望为超声应用的声参数筛选提供理论指导。目的针对超声空化效应过程中声参数与空化效应之间的影响关系问题,本研究将多模型自适应思想与人工神经网络相结合,构建了声空化对巨噬细胞损伤效应的辨识模型。方法 1.本课题组前期探究了频率为42 kHz、强度为0.13—0.34 W/cm~2连续可调的低频低强度超声在不同声参数(超声强度、辐照时间)条件下,超声辐照对体外培养的巨噬细胞活性的影响。实验研究数据分为建模样本和检测样本。2.将巨噬细胞视为黑箱,超声强度和辐照时间作为神经网络的输入变量,巨噬细胞存活率作为输出变量。基于建模样本,采用了人工神经网络算法来训练神经网络,由此构建输入与输出变量之间的数值映射关系,并通过检测样本检测建立的神经网络模型的辨识精度。3.本研究提出基于多模型自适应思想选取建模样本,从而克服因建模样本选取不当而造成的模型失配问题,实现传统神经网络模型的改进。结果相比传统模型,基于多模型自适应思想与人工神经网络相结合建立的改进模型的辨识值与实验值更为接近,具有较高的辨识精度(EI=0.0137;PA=100%)。结论基于改进的人工神经网络建立的声空化对巨噬细胞的损伤效应模型具有较高的辨识精度。利用本研究建立的模型,能够实现超声空化效应的量化分析,缩减生物学实验成本。(本文来源于《中国超声医学工程学会第十届全国超声治疗及生物效应医学学术大会论文汇编》期刊2019-12-06）
朱鹏,董文瀚,郭佳[2]（2019）在《基于核自适应滤波的多操纵面飞机多模型舵面故障诊断》一文中研究指出针对多模型自适应估计方法中精确的飞机数学模型难以获得和模型存在非线性等问题,引入核自适应滤波器(KAF)替换卡尔曼滤波器,提出了一种新的多模型自适应估计故障诊断方法。通过核方法将复杂的非线性系统映射到高维特征空间中,在该空间中设计线性自适应滤波器,无需预先知道精确的飞机数学模型,通过控制输入信号和姿态输出信号的训练数据训练核自适应滤波器,进而在线估计飞机的飞行状态,完成飞机舵面的故障检测与隔离。扩展了KAF的使用范围,改进了传统的状态估计故障诊断方法。研究成果可为降低飞机因舵面故障而引起的事故,提高飞机的生存性提供理论和技术支撑,具有一定的军事意义和良好的应用价值。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年10期）
杨超[3]（2019）在《基于自适应逐步混合检测多元Birnbaum-Saunders分布的相依竞争风险模型统计推断》一文中研究指出在寿命测试中,竞争风险模型通常在独立假设下进行讨论.本文考虑了多元Birnbaum-Saunders分布在等应力加速寿命试验下的相依竞争风险模型.为了观察预期的故障时间,并在预定的时间内终止寿命试验,采用了自适应渐进混合检测方法.基于多元Birnbaum-Saunders分布在叁个部件系统的等应力加速寿命试验的情形,得到了未知参数的极大似然估计和矩估计.(本文来源于《温州大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
井凯,余宁梅,戴扬,王希[4]（2019）在《适用于高速背板通信的动态增益与盲均衡协同校正自适应均衡模型》一文中研究指出针对背板通信中信道的时变干扰,该文提出具有增益自适应和盲均衡动态校正功能的均衡模型。该模型基于符号-符号LMS算法,采用CTLE(连续时间线性均衡器)对受到信道干扰的信号进行初步补偿,同时利用增益监控算法和动态盲均衡自适应算法实现对信道幅度衰减的监测和补偿。而在DFE(判决反馈均衡器)中,同时结合半速率结构进行信号的补偿和判决,进一步消除误差。研究结果表明,该模型可对受干扰眼图进行大幅度的校正和补偿,提高传输信号的可靠性,实现均衡功能。(本文来源于《西北大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
王兰,谢达,董宜平,曹进德[5]（2019）在《基于准ARX多层学习网络模型的非线性系统自适应控制》一文中研究指出建立了准ARX多层学习网络预测模型,并用于非线性系统自适应控制问题.该模型的内核部分为一个改进的神经模糊网络(NFNs):一部分为叁层非线性网络结构,采用自联想网络进行离线训练;另一部分为叁层NFNs,采取在线调整.据此对参数进行分类,给出相应调整算法.然后,基于模型宏观结构的优势给出控制器设计方案.仿真分析给出该建模方法的有效性.(本文来源于《应用数学和力学》期刊2019年11期）
韩丽,刘书宁,徐圣斯,朴京钰[6]（2019）在《自适应稀疏编码融合的非刚性叁维模型分类算法》一文中研究指出针对传统的叁维模型单一特征识别精度低问题,提出一种自适应稀疏编码融合的非刚性叁维模型分类算法.首先提取模型的平均测地线特征、热核特征、形状直径函数特征,以构造互补的多特征形状描述;其次利用特征袋模型构造AGD-BoF, HKS-BoF, SDF-BoF特征向量,通过随机样本建立特征权值矩阵;最后利用特征权值矩阵与稀疏优化编码自适应融合,并采用Softmax分类算法实现非刚性模型的有效分类.通过在非刚性数据集SHREC10与SHREC11上的综合实验表明,自适应稀疏编码融合的分类算法具有更高的识别准确率及较强的鲁棒性.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年11期）
叶海智,杨柳,黄宏涛,梅钰皎[7]（2019）在《面向认知诊断的能力等级自适应试题推送模型构建及应用》一文中研究指出认知诊断与教育的深度融合能够促进个性化学习的发展。认知诊断测试中,学习者能力与测试题难度的匹配程度直接影响诊断结果的精确性。然而,目前认知诊断选题策略尚无法精确标定学习者能力及测试题目难度,导致教师不能准确掌握学生的学习状态。为解决该问题,构建了面向认知诊断的能力等级自适应试题推送模型,首先运用Rasch模型对题库原始数据进行对数转换,在同一等距量尺中标定出测试题目的难度等级和学习者的初始能力等级,在诊断测试过程中为不同能力等级的学习者推送相应难度等级的测试题目,然后在每次测试结束后更新学习者能力等级。实践结果表明:面向认知诊断的能力等级自适应试题推送模型能够使得测试题目难度与学习者能力精确匹配,进一步提高了认知诊断的精确性,提高了学生的学习效率,促进了教育向个性化方向的发展。(本文来源于《电化教育研究》期刊2019年11期）
李伟,罗华平,索玉婷,陈冲[8]（2019）在《竞争性自适应加权采样算法和连续投影算法在南疆冬枣水分模型中的分析》一文中研究指出采用两种不同的波长变量选择方法对南疆冬枣进行偏最小二乘(PLS)建模分析,使用连续投影算法建立的模型预测标准偏差(RMSEP)为1.0672,校正标准偏差(RMSEC)为0.5997,相关系数(R)为0.9017,主因子数为10。使用竞争性自适应加权采样算法建立的模型预测标准偏差(RMSEP)为1.0941,校正标准偏差(RMSEC)为0.6148,相关系数(R)为0.9275,主因子数为7。结果表明连续投影算法和竞争性自适应加权采样算法都能够有效地优选出全光谱的256个变量中的13个变量,降低建模的波长变量,减小了模型的复杂性,提高了模型的精度。两种算法在筛选南疆冬枣的特征波长是可行的。(本文来源于《新疆农机化》期刊2019年05期）
朱瑞杰,陶春荣,杜仁慧,张伟[9]（2019）在《考虑动态特性的模型参考自适应PMSM 无位置传感器控制》一文中研究指出为了研究模型参考自适应永磁同步电机无位置传感器控制方法的动态特性,建立了线性化的系统小信号模型,并利用劳斯稳定判据证明了该模型的动态稳定性。结合稳态误差分析方法提出了一种自适应PI参数在线实时计算方法,满足了不同的转速和转矩工况,避免了繁琐的试凑。仿真和实验结果都表明该方法具有良好速度跟踪稳态精度和动态性能,自适应PI参数选择便捷准确。(本文来源于《微电机》期刊2019年10期）
高丽珍,吕辰,张晓明,李杰,刘俊[10]（2019）在《基于交互多模型自适应滤波的无人机姿态测量算法研究》一文中研究指出针对无人机在飞行过程中所处的复杂环境以及多变的自身飞行模式导致单一Kalman先验模型参数不准确的问题，提出一种基于交互多模型自适应滤波的无人机姿态测量算法。该算法基于交互多模型理论，首先以EKF为基本滤波模型，对多个不同滤波参数的滤波模型并行计算，其次使用序贯滤波的方法减小模型集数量并提高解算效率，最后估计各个模型的概率后进行融合获得最优滤波结果。仿真结果表明，基于交互多模型的自适应滤波算法能够有效估计飞行过程中的噪声参数，收敛速度快，并且有效抑制了模型误差导致的精度下降及滤波发散情况，对于在无人机高动态或复杂环境下姿态解算具有一定参考价值。(本文来源于《惯性技术与智能导航学术研讨会论文集》期刊2019-10-23）
模型自适应论文开题报告
（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：
针对多模型自适应估计方法中精确的飞机数学模型难以获得和模型存在非线性等问题,引入核自适应滤波器(KAF)替换卡尔曼滤波器,提出了一种新的多模型自适应估计故障诊断方法。通过核方法将复杂的非线性系统映射到高维特征空间中,在该空间中设计线性自适应滤波器,无需预先知道精确的飞机数学模型,通过控制输入信号和姿态输出信号的训练数据训练核自适应滤波器,进而在线估计飞机的飞行状态,完成飞机舵面的故障检测与隔离。扩展了KAF的使用范围,改进了传统的状态估计故障诊断方法。研究成果可为降低飞机因舵面故障而引起的事故,提高飞机的生存性提供理论和技术支撑,具有一定的军事意义和良好的应用价值。
（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。
模型自适应论文参考文献
[1].李发挥,李雁浩,桂逢烯,谢霜,杜永洪.声空化对巨噬细胞损伤效应的人工神经网络自适应模型辨识[C].中国超声医学工程学会第十届全国超声治疗及生物效应医学学术大会论文汇编.2019
[2].朱鹏,董文瀚,郭佳.基于核自适应滤波的多操纵面飞机多模型舵面故障诊断[J].电子测量与仪器学报.2019
[3].杨超.基于自适应逐步混合检测多元Birnbaum-Saunders分布的相依竞争风险模型统计推断[J].温州大学学报(自然科学版).2019
[4].井凯,余宁梅,戴扬,王希.适用于高速背板通信的动态增益与盲均衡协同校正自适应均衡模型[J].西北大学学报(自然科学版).2019
[5].王兰,谢达,董宜平,曹进德.基于准ARX多层学习网络模型的非线性系统自适应控制[J].应用数学和力学.2019
[6].韩丽,刘书宁,徐圣斯,朴京钰.自适应稀疏编码融合的非刚性叁维模型分类算法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[7].叶海智,杨柳,黄宏涛,梅钰皎.面向认知诊断的能力等级自适应试题推送模型构建及应用[J].电化教育研究.2019
[8].李伟,罗华平,索玉婷,陈冲.竞争性自适应加权采样算法和连续投影算法在南疆冬枣水分模型中的分析[J].新疆农机化.2019
[9].朱瑞杰,陶春荣,杜仁慧,张伟.考虑动态特性的模型参考自适应PMSM无位置传感器控制[J].微电机.2019
[10].高丽珍,吕辰,张晓明,李杰,刘俊.基于交互多模型自适应滤波的无人机姿态测量算法研究[C].惯性技术与智能导航学术研讨会论文集.2019