导读:本文包含了多方法融合论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:公理设计理论,TRIZ,Kano模型,柑橘自动剥皮设备
多方法融合论文文献综述
汤亮,李倩,李宸宇,刘冠军,杨敏[1]（2019）在《多方法融合的柑橘自动剥皮设备创新设计》一文中研究指出目的设计一种能提高一次剥净率、降低果肉破损率的柑橘自动剥皮设备。方法提出一种多方法融合创新设计模型,并将其应用于柑橘自动剥皮设备的创新设计中。首先,根据Kano模型得到柑橘自动剥皮设备的用户需求属性;然后,结合公理设计理论完成域间映射,得到设计矩阵;由独立公理判断出设计矩阵类型,得到设计矩阵是准耦合设计,运用TRIZ理论进行解耦设计,得到柑橘自动剥皮机的创新设计方案;最后,结合层次分析法和模糊综合评价法对设计方案进行评价。结果利用该创新设计模型得到的柑橘自动剥皮机创新设计方案,在功能属性、安全属性和经济属性等3个方面都要优于现有的柑橘自动剥皮设备。结论设计的柑橘自动剥皮设备满足设计要求,验证了该创新设计模型的可行性及合理性。(本文来源于《包装工程》期刊2019年21期）
李慧,冯筠,刘佳玲[2]（2019）在《基于多方法融合的车联网信息统计方法》一文中研究指出随着通信技术的进步和物联网的发展,车联网成为计算机和通信领域的研究热点。车联网在道路交通安全、引导、位置及信息共享等方面具有广阔的应用前景,受到国内外研究人员的重视。车联网信息统计是车联网运营和发展中的核心要素,如何令车联网信息统计变得更加有效,成为一个亟待解决的问题。本文针对现有的车联网信息统计方法中存在的不足,提出了多中方法相融合的方案来解决车联网信息统计中存在的不足,以高效的方式获得高质量的车联网信息统计。(本文来源于《时代汽车》期刊2019年17期）
杨杰,黄磊,罗庆华[3]（2019）在《基于多方法融合的张家界大鲵自然保护区功能分区研究》一文中研究指出中国大鲵(Andrias davidianus)为两栖类野生保护动物,在淡水生态系统中扮演着重要的角色和功能,但目前探讨其自然保护区功能分区的研究较少。以张家界大鲵自然保护区为研究对象,综合考虑地理环境、人类活动和大鲵分布等因素,融合最小费用距离、空间统计学方法的Ripley′s K函数、核密度分析和Iso聚类等多种方法,对张家界市域内水域的地理空间数据进行分析,得到大鲵自然保护区范围和功能分区。结果表明:(1)聚类结果所处位置和河段符合大鲵生境要求,并通过野外实地调查加以验证;(2)保护区总面积为13 101 hm~2,其中核心区面积占保护区总面积的35. 46%,缓冲区面积占35. 73%,实验区面积占28. 81%。功能分区结果考虑了大鲵水陆两栖特性,且符合生态和经济发展双重需要,对两栖类野生动物自然保护区功能分区研究具有一定的指导意义。(本文来源于《生态与农村环境学报》期刊2019年07期）
吴江[4]（2019）在《基于位置指纹的多方法融合节点定位技术》一文中研究指出随着互联网、移动智能终端的飞速发展,基于位置的服务也受到大众青睐,经济、高效、准确的位置服务具有广阔的发展前景。目前,室外GPS定位技术已经能够满足人们对位置的需求,而室内节点定位技术由于信号受到环境干扰而导致定位不准确,因此,提高室内节点定位精度成为当前研究的热门话题。本文的研究课题是基于位置指纹的多方法融合节点定位技术,研究内容分为两个部分,即提出基于区域划分和自适应动态加权KNN的定位模型及融合WiFi与地磁的定位技术。具体完成了以下工作:1.在无线网络环境中,针对接收信号强度值容易受到环境影响而波动,构建不准确的指纹库,从而造成定位不准确的问题,本文基于滤波、指纹分类及改进最近邻算法提出了区域划分和自适应动态加权KNN多方法融合的节点定位模型。首先结合卡尔曼滤波和方差滤波优化了接收信号强度样本数据,构成位置指纹库;然后根据参考点的最大信号强度值对指纹进行划分,形成定位子区域;接着根据接收信号强度值计算各个参考点的权重系数,获得区域内的权重向量,结合欧氏距离自适应选择K个邻近参考点,改进了KNN算法,最终实现未知节点的坐标估计。实验结果表明,本文能够有效地提高位置精度。2.针对节点位置特征单一的问题,本文给出融合WiFi和地磁的定位方法。首先运用BP神经网络将地磁信号强度与物理位置形成非线性映射获得基于地磁的位置估计;然后融合WiFi确定位置坐标区域,建立有约束条件的拉格朗日方程;最后根据WiFi和地磁定位结果分别计算未知节点的初始坐标,引入梯度逼近的方法,迭代更新步长,对初始坐标进行修正,获得最终坐标。实验结果表明,本文的优化方法在平均误差上比单独的WiFi和地磁定位分别降低15.8%、10.9%,精度在2m以内达到83%,与现有的融合方法相比提高9.2%。在实际环境中,本文的定位方法不仅可以提高位置精度,也具有良好的稳定性。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-05-31）
周丹[5]（2019）在《多方法融合的智能终端检测及应用识别》一文中研究指出随着互联网不断深入发展,移动终端设备逐渐成为人们的必备之物,与我们形影不离。为了更好地了解移动用户的信息,设计了移动终端设备型号识别技术。同时随着网络用户增多,网络流量不断增大以及网络应用不断增多,网络流量分类技术逐渐发展起来。通过网络流量分类技术可以识别出数据流所代表的应用类别,从而使网络资源得到优化配置,提高网络的服务质量。对此,做了如下工作:针对终端型号识别率低的问题,提出了一种基于Jaccard相似系数的终端设备型号识别技术。在识别阶段之前设计结合基于多粒度的UA分词方法与TF-IDF算法的过滤技术,完成对包含终端设备型号关键语句的提取;最后,引入Jaccard相似系数应用于终端识别中,获取终端设备型号信息。与WURFL和基于模式检测识别技术相比,本文对设备的识别率有所提升,同时针对不断变化的运行环境,取得了一定的效果。对于终端设备在网络中所产生的网络数据进行分类与识别,在特征处理方面,大多数算法只考虑到特征与分类的关系,或者结合分类器来进行特征的处理,这些方法无法很大程度上去除冗余的特征以及与分类不相关的特征。对此,对此提出了一种基于信息增益率权重相关系数的特征加权聚类特征选择算法,提高对网络流量的分类效率。首先,考虑特征与特征之间的关系,设计了基于信息增益率权重相关系数的度量方式,然后使用本文提出的特征选择算法,大大减少冗余与无关特征个数。接着利用SVM分类器的评估结果,得到最终的特征子集。最后仿真证明,本文提出的特征选择算法表现较好,使其平均f-score值在99.30%,相比于CFS、Relief-F以及所选对比实验均有所提高,而且本文提出的特征选择算法在J48、NB分类器上表现较好。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-05-31）
董新宇,陈瀚阅,李家国,孟庆岩,邢世和[6]（2019）在《基于多方法融合的非监督彩色图像分割》一文中研究指出针对传统K-means聚类彩色图像分割方法需要人为设定初始分割类别数目、易受噪声干扰等缺陷,提出一种多方法融合非监督彩色图像分割算法。该算法对原始图像进行光谱信息增强处理以提高图像信息提取效率,对K-means聚类引入戴维森堡丁指数(Davies-Bouldin index, DBI)自动化确定最佳分割类别数目,通过图像聚类分析并进行像素标签标记,并结合高斯马尔科夫随机场(Gauss-Markov random field, GMRF)理论对标记图像进行分割,最后使用形态学算子进行后处理完成分割操作。试验结果表明。本研究方法具有一定的鲁棒性,且分割效果更接近真实性。通过对分割结果进行量化评价,进一步说明本研究方法在分割精度和准确性方面更具优势。(本文来源于《山东大学学报(工学版)》期刊2019年02期）
刘帅,曹国忠,张凤伟,朱玉宁[7]（2019）在《基于多方法融合的需求预测与分析》一文中研究指出目的全面准确地获取用户需求,并对需求类型的判断提出一种可靠的分析方法。方法首先,利用问卷调查获取显性用户需求,然后结合专利分析与需求进化定律对动态发展的产品进行隐性需求的预测,进而通过模糊-Kano模型定量判断需求的类型,并用隶属函数对灰色区间的需求类型进行研究。结果提出基于多方法融合的需求预测与分析方法,以桌面式清分扎把机为例,证实了方法的可行性。结论运用此方法实现了对需求的全面获取、预测与分析,并为相关产品的设计提供了参考。(本文来源于《包装工程》期刊2019年04期）
卢刚,高磊,王彦敏[8]（2018）在《高景一号影像多方法融合效果评价分析》一文中研究指出针对我国首个0.5m高分辨率遥感星座高景一号缺少最优融合算法评价的问题,基于ENVI、ERDAS、PCI、ArcGIS四大常用专业软件提供的14种影像分辨率融合方法,开展高景一号影像融合试验,结合目视观察进行主观评价,并选择均值、标准差、信息熵、平均梯度、平均偏差、相关系数等6个统计指标进行客观分析。结果显示,所有的融合方法都能够在提高空间清晰度的同时从总体上保留光谱信息。从遥感人工解译和定量反演2个角度出发,可以考虑选择HPF、Pansharp、Subtractive 3种方法。通过农用地、水体和建筑物3种主要地类的对象提取对比,认为Pansharp融合的结果更为均衡。该文为高景一号影像的深入应用提供参考。(本文来源于《遥感信息》期刊2018年06期）
廖盼[9]（2018）在《基于多方法融合的学科知识图谱构建研究》一文中研究指出在国家教育事业“十叁五”规划统筹推进“世界一流大学和一流学科”建设、支持优势高校、学科通过学科建设进入世界同类大学前列背景下,如何理清学科及其建设本质、研究现状并结合先进IT技术提升学科研究效率等成为亟待解决问题。而传统基于文本形式综述分析的学科研究方法存在难以揭示学科间相似性、学科发展继承性等问题,致使科研人员难以客观、高效理解学科静态结构、动态演化及发展趋势。在这种形势下,伴随文本挖掘和知识可视化技术发展,成为科学计量学新宠的科学知识图谱为该问题解决提供了可能性,其用人类视觉获取信息高效性立体揭示学科发展特征。针对现有基于知识图谱的学科揭示研究存在的研究方法与手段片面、仅基于软件已有功能分析学科局部特征、应用研究范围过窄且层次较低、侧重软件操作而缺乏理论分析、实证研究不充分规范等问题,本文系统梳理国内外学科研究成果,探究学科内涵及研究框架,以文献为切入点,立足学科实践和认知双重属性分别研究学科供应链四流(期刊、基金、机构、作者)和学科知识体系(主题结构、研究热点、研究前沿、学科演化、学科渗透),结合科学知识图谱技术提出学科知识图谱构建机理:通过共词可视化、共引可视化、网络可视化分别揭示学科的静态结构、继承发展、微观联系。然后,基于文献题录信息,通过纵向融合知识单元关系及其处理方法、横向融合同数据源单一关系的多种可视化方法来构建基于多方法融合的学科知识图谱总体方案,以融合现有研究方法和工具优势,全面精准揭示学科发展状况。最后,以管理科学与工程学科为例验证所构建方案可行性并得出初步结论。(本文来源于《湖北工业大学》期刊2018-12-05）
肖明虹,冯文卿,眭海刚[10]（2018）在《超像素分割和多方法融合的遥感影像变化检测方法》一文中研究指出针对高空间分辨率的遥感影像,提出了一种结合变化向量分析(CVA)和光谱斜率差异(SGD)的变化检测算法。首先采用基于熵率的方法对影像进行分割,通过改变超像素数目来获取多层次不同尺寸大小的超像素区域,并将分割结果与两时相影像一一对应;接着在光谱空间和斜率空间,提取变化强度影像和斜率差异影像,并对这两种差异信息按照一定的权重进行加权融合;最后结合OTSU阈值分割来获取最终的变化和未变化区域。利用SPOT5多光谱影像进行试验,结果表明这种融合策略可以有效集成不同方法的优势,相较于只利用单一的变化信息,能够提高变化检测过程的稳定性和适用性。(本文来源于《测绘通报》期刊2018年10期）
多方法融合论文开题报告
（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：
随着通信技术的进步和物联网的发展,车联网成为计算机和通信领域的研究热点。车联网在道路交通安全、引导、位置及信息共享等方面具有广阔的应用前景,受到国内外研究人员的重视。车联网信息统计是车联网运营和发展中的核心要素,如何令车联网信息统计变得更加有效,成为一个亟待解决的问题。本文针对现有的车联网信息统计方法中存在的不足,提出了多中方法相融合的方案来解决车联网信息统计中存在的不足,以高效的方式获得高质量的车联网信息统计。
（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。
多方法融合论文参考文献
[1].汤亮,李倩,李宸宇,刘冠军,杨敏.多方法融合的柑橘自动剥皮设备创新设计[J].包装工程.2019
[2].李慧,冯筠,刘佳玲.基于多方法融合的车联网信息统计方法[J].时代汽车.2019
[3].杨杰,黄磊,罗庆华.基于多方法融合的张家界大鲵自然保护区功能分区研究[J].生态与农村环境学报.2019
[4].吴江.基于位置指纹的多方法融合节点定位技术[D].重庆邮电大学.2019
[5].周丹.多方法融合的智能终端检测及应用识别[D].重庆邮电大学.2019
[6].董新宇,陈瀚阅,李家国,孟庆岩,邢世和.基于多方法融合的非监督彩色图像分割[J].山东大学学报(工学版).2019
[7].刘帅,曹国忠,张凤伟,朱玉宁.基于多方法融合的需求预测与分析[J].包装工程.2019
[8].卢刚,高磊,王彦敏.高景一号影像多方法融合效果评价分析[J].遥感信息.2018
[9].廖盼.基于多方法融合的学科知识图谱构建研究[D].湖北工业大学.2018
[10].肖明虹,冯文卿,眭海刚.超像素分割和多方法融合的遥感影像变化检测方法[J].测绘通报.2018