导读:本文包含了模型聚类论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:北斗卫星导航系统,导航场景聚类,定位精度聚类等级,NMEA报文
模型聚类论文文献综述
范亚军,王萍,郁文贤,何迪[1]（2019）在《复杂环境下BDS场景精度等级聚类模型》一文中研究指出针对实际复杂场景下北斗卫星导航系统(BDS)导航定位精度不足问题,提出一种基于美国国家海洋电子协会(NMEA)协议的BDS自适应场景迭代自组织数据分析技术(ISODATA)聚类算法,以辅助BDS终端针对不同场景采取合适精度的补偿策略,即从实时NMEA报文提取与BDS定位相关的环境特征指标进行场景聚类分析,依据BDS精度等级对导航场景进行自动分类和精度匹配,并采用有监督的k近邻算法(kNN)对ISODATA场景聚类结果的准确度进行评估。实验结合(上海)复杂城市环境下的实际路测数据,提取BDS导航场景聚类模型结果及相应的匹配精度等级,给出谷歌(Google)地图上再现7类典型场景下不同路段对应的12种自动聚类匹配精度,以及相应的定位精度偏差均值。实验结果表明:此聚类方法的均方误差多次迭代后效果明显优于其他聚类方法,根据本次路测可识别的精度聚类等级范围(最近0.02 m、最远约3 m)给出精度补偿的相对应的建议,也验证了模型的有效性。(本文来源于《导航定位学报》期刊2019年04期）
涂云燕,彭道黎[2]（2019）在《基于聚类分析与岭估计模型的森林蓄积量遥感估测》一文中研究指出为提高森林蓄积量遥感估测的可靠性及解决自变量间相关性问题,本研究拟采用基于聚类分析与岭估计模型对密云县森林蓄积量进行估测。选取对森林蓄积量有影响的遥感、地形因子作为分类刻画因子进行聚类分析。根据聚类结果选取建模样本,采用岭估计模型对森林蓄积量进行估测,并对其进行适用性评价与精度验证。用离差平方和进行聚集得到3种分类结果,按个数权重抽取建模样本,用30个独立预留样本对模型进行验证。结果表明,预留样本实测值与估测值的R2为0.5311,均方根误差为1.4553,相对偏差为8.9%,实测值为90.942 m3,估测值为82.842 m3。模型适用性一般,估测精度达到91.1%,总体估测精度高。(本文来源于《中国农学通报》期刊2019年35期）
赵涛,张凌浩,赵其刚,王红军[3]（2019）在《基于聚类簇中心的共识跨链交换模型》一文中研究指出区块链的去中心化、匿名性、不可篡改等特性给金融及其他领域带来了深远影响,但目前区块链系统中仍存在共识计算效率低、单位时间容量受限及不同区块系统之间兼容互通的问题。针对这3个方面的问题,文中提出了基于聚类簇中心的共识跨链交换模型。该模型在确保区块链系统的开放性、安全性、数据不可篡改性等特征的前提下,实现了用户所发出的交易获得区块链网络的快速确认,并有效地防止同一区块链网络中的单次同步区块数据过大的问题。该模型将区块链中的节点划分为共识服务节点、跨链交换节点和应用节点3类。将具有高效计算能力的共识服务节点通过高速网络连接在一起,形成服务于某一业务领域的区块链P2P网络,并专为该区块链网络中的应用节点提供共识计算服务;跨链交换节点同时连入不同区块链网络,交换节点之间基于P2P协议形成区块链交换网络,为不同区块链网络的应用节点提供跨链访问服务;应用节点可从所属区块链网络共识服务节点同步数据、访问跨链交换节点,以及发送链内或跨链交易。实验证明,通过该模型构建的区块链服务网络大幅度地提升了共识计算效率并增加了单位时间可容纳的交易量。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年S2期）
马永军,杜禹阳,蔡润身[4]（2019）在《可调节聚类系数的BBV网络舆情传播模型研究》一文中研究指出【目的/意义】研究舆情在可调聚类系数的加权无标度BBV网络中的传播机制,为控制舆情发展提供参考。【方法/过程】在经典BBV网络的基础上加入叁角连接,使得原有网络模型具有可调节聚类系数这一特性,并引入SIR模型,通过节点之间边的动态权重值来决定网络中叁种状态之间的转换概率。【结果/结论】本文BBV模型中节点度分布、点强度分布和边权分布整体上满足幂律分布,叁角连接率的大小可以直接影响网络模型聚类系数的大小,模型中节点度与节点强度二者满足一定的线性关系。叁角连接的引进可以有效提高网络中的聚类系数,可以满足大范围调节聚类系数的网络建模。(本文来源于《情报科学》期刊2019年11期）
宋青松,王兴莉,张超,陈禹,宋焕生[5]（2019）在《用于交通标志检测的窗口大小聚类残差SSD模型》一文中研究指出SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题,但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型,一方面将原始SSD模型中的VGG16基础网络替换为更深的ResNet50残差网络,以改善特征表征能力.另一方面采用K-均值聚类算法取代盲目搜索机制,确定SSD中默认窗口的大小,以改善检测效率.针对德国交通标志检测数据集,模型获得了97.1%mAP和每幅图像0.07 s的检测速度.针对中国交通标志数据集,模型获得89.7%mAP和每幅图像0.08 s的检测速度.与原始SSD模型比较,本文所提模型的检测性能得到改善.(本文来源于《湖南大学学报(自然科学版)》期刊2019年10期）
徐海霞[6]（2019）在《基于仿射传播聚类的多模型软测量建模研究》一文中研究指出发酵过程数据量庞大,基于该数据建立的单一化软测量模型存在计算负担沉重,计算精度不良等问题。为有效解决以上问题,结合仿射传播聚类算法和神经网络提出一种改进的多模型软测量建模方法。采用仿射传播聚类算法能较为准确地确定系统的划分数目,有效地解决了传统聚类算法中聚类数目需提前给定、分类精度取决于数据分布、收敛速度慢等问题;针对已划分好的聚类个数建立相应的神经网络子模型。以红霉素发酵为工程背景,将所提方法运用在生物量浓度监测上,结果阐明所建改进的多模型软测量方法计算时间和预测精度得到了良好的改善。(本文来源于《控制工程》期刊2019年10期）
刘风剑,刘向阳[7]（2019）在《基于改进力导向模型和局部密度的聚类算法》一文中研究指出在没有先验知识的前提下,聚类是分析样本集中不同类簇的有效方式。文中提出了一种基于改进力导向模型的聚类算法。为实现样本数据预处理的类内聚集和类间分离效果,设计了基于样本点局部密度和样本间距离的吸引力计算方法、基于样本点近邻连通图中边的介数的排斥力计算方法。实验结果表明,文中算法能够使得类内样本点更加聚集、类间样本点更加分离,可以有效地提高聚类的正确率。(本文来源于《信息技术》期刊2019年10期）
刘亚辉,韩明轩,郭俊岑,苏良立[8]（2019）在《基于密度聚类与ARIMA模型短期电力负荷预测》一文中研究指出为了提高短期电力负荷预测的准确度,提出了将密度聚类算法(DBSCAN)与自回归移动平均模型(ARIMA)相结合的方法,进行短期电力负荷预测。首先,对数据进行归一化、天气状况类别数据编码、缺失值填补等预处理;然后,利用DBSCAN对负荷均值进行聚类与剔除噪音点。ARIMA模型的参数根据差分后的时间序列及热力图确定;最后,重构分解后的曲线,并根据历史数据对未来短期负荷进行预测。实验结果表明,预测结果的误差在合理范围内。(本文来源于《北京信息科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
胡玉生,梁力军,孙龙渊[9]（2019）在《基于灰色聚类优化模型的审计检查风险评价》一文中研究指出基于灰色聚类的优化模型,研究了审计检查风险评价问题。通过最大化风险评价指标白化权函数值的离差平方和,构建了审计检查风险评价模型,从而更好地区分聚类信息,使得审计检查风险评价的效果更加显着。数值算例表明,灰色聚类优化模型可以根据审计对象的自身状态数据确定各风险评价指标的权重,有效减少指标权重的主观性导致的评价结果偏差,具有较优的适用性。(本文来源于《北京信息科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
李春晓[10]（2019）在《基于GM(1,1)预测模型的国际航运复苏因素模糊聚类分析》一文中研究指出运用GM(1,1)模型对国际航运复苏态势进行预测,根据预测结果应用模糊聚类分析的方法与理论,综合考虑影响国际航运复苏的各种因素,建立国际航运复苏因素分类数学模型。通过对国际航运复苏因素的分类,进一步反映国际航运复苏各因素之间的内在联系,为抓住航运市场反弹点,进一步复苏国际航运市场提供参考依据。(本文来源于《2019年海事管理学术年会优秀论文集》期刊2019-10-11）
模型聚类论文开题报告
（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：
为提高森林蓄积量遥感估测的可靠性及解决自变量间相关性问题,本研究拟采用基于聚类分析与岭估计模型对密云县森林蓄积量进行估测。选取对森林蓄积量有影响的遥感、地形因子作为分类刻画因子进行聚类分析。根据聚类结果选取建模样本,采用岭估计模型对森林蓄积量进行估测,并对其进行适用性评价与精度验证。用离差平方和进行聚集得到3种分类结果,按个数权重抽取建模样本,用30个独立预留样本对模型进行验证。结果表明,预留样本实测值与估测值的R2为0.5311,均方根误差为1.4553,相对偏差为8.9%,实测值为90.942 m3,估测值为82.842 m3。模型适用性一般,估测精度达到91.1%,总体估测精度高。
（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。
模型聚类论文参考文献
[1].范亚军,王萍,郁文贤,何迪.复杂环境下BDS场景精度等级聚类模型[J].导航定位学报.2019
[2].涂云燕,彭道黎.基于聚类分析与岭估计模型的森林蓄积量遥感估测[J].中国农学通报.2019
[3].赵涛,张凌浩,赵其刚,王红军.基于聚类簇中心的共识跨链交换模型[J].计算机科学.2019
[4].马永军,杜禹阳,蔡润身.可调节聚类系数的BBV网络舆情传播模型研究[J].情报科学.2019
[5].宋青松,王兴莉,张超,陈禹,宋焕生.用于交通标志检测的窗口大小聚类残差SSD模型[J].湖南大学学报(自然科学版).2019
[6].徐海霞.基于仿射传播聚类的多模型软测量建模研究[J].控制工程.2019
[7].刘风剑,刘向阳.基于改进力导向模型和局部密度的聚类算法[J].信息技术.2019
[8].刘亚辉,韩明轩,郭俊岑,苏良立.基于密度聚类与ARIMA模型短期电力负荷预测[J].北京信息科技大学学报(自然科学版).2019
[9].胡玉生,梁力军,孙龙渊.基于灰色聚类优化模型的审计检查风险评价[J].北京信息科技大学学报(自然科学版).2019
[10].李春晓.基于GM(1,1)预测模型的国际航运复苏因素模糊聚类分析[C].2019年海事管理学术年会优秀论文集.2019