导读:本文包含了模糊流形论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:模糊边缘,目标提取,核函数,流形正则化
模糊流形论文文献综述
杨焘,付冬梅[1]（2016）在《流形正则化多核模型的模糊红外目标提取》一文中研究指出针对模糊边缘的红外目标提取问题,提出一种基于流形正则化多核半监督分类的提取方法.首先应用最大类间方差法计算初始分割阈值,获得确定化的目标和背景区域以及待确定化的模糊边缘区域;然后建立各区域内像素点邻域空间集,并通过多核函数特征映射获得邻域空间中灰度均值和方差信息特征值,通过流形正则获得邻域空间中位置信息特征值;在特征值基础上,建立半监督分类模型对模糊边缘区域像素点邻域空间集进行类别划分;最后计算最佳分割阈值.对比实验结果表明,该方法提取模糊边缘红外目标效果好且运算效率高.(本文来源于《工程科学学报》期刊2016年06期）
王奉涛,陈旭涛,闫达文,李宏坤,王雷[2]（2016）在《流形模糊C均值方法及其在滚动轴承性能退化评估中的应用》一文中研究指出滚动轴承全寿命周期性能退化监测是设备主动维修技术重要的组成部分,对损伤状态进行有效评估可以实现设备接近零停机运行,发挥机器的最大生产力。为有效描绘滚动轴承性能退化趋势,提出一种基于流形学习的模糊C均值(Fuzzy C-means algorithm,FCM)方法。首先提取监测信号的时域、频域特征及小波包时频域特征组成高维特征集,然后按确定的本征维数提取高维特征集的低维流形特征,进而建立基于局部线性嵌入流行学习(Locally linear embedding,LLE)的模糊C均值模型评估轴承当前运行状态。通过IMS滚动轴承全寿命试验,验证了该方法能够有效描绘滚动轴承性能退化阶段,为预知维修提供了重要信息。(本文来源于《机械工程学报》期刊2016年15期）
曾爱林[3]（2015）在《基于改进的格拉斯曼流形的模糊人脸图像识别》一文中研究指出传统算法进行模糊人脸识别的过程中,一旦人脸表情发生变化,人脸特征也将发生改变,导致人脸识别的准确性降低。为此,提出一种基于改进的格拉斯曼流形的模糊人脸识别方法。在格拉斯曼流形上构建全部模糊人脸样本图像的近邻图来估计人脸特征分布的几何结构,然后将其作为正则化项整合到模糊人脸识别的目标函数中,从而获得更精确的人脸特征投影矩阵。仿真实验结果表明,利用改进算法进行模糊人脸识别,能够提高识别的准确率和效率,效果令人满意。(本文来源于《现代电子技术》期刊2015年22期）
曾山,王海滨,张凤兵,白俊[4]（2015）在《基于流形模糊聚类算法的高光谱图像猪肉品质分类研究》一文中研究指出目的以基于高光谱图像技术的冷鲜肉、解冻肉和变质肉的分类为研究对象,针对特征维数过高的问题,构建了一种基于流形模糊聚类算法的分类模型。方法首先采用二维Gabor小波变换分别提取反应猪肉滴水损失、p H、颜色叁种品质指标的14个特征波长下图像的8个纹理特征,组成一个112维的特征变量作为猪肉品质的特征;然后采用基于等距映射降维的模糊C均值聚类算法来构建猪肉品质分类模型。结果通过猪肉品质分类实验得出,二维Gabor小波变换能较好地提取猪肉的纹理特征;与传统模糊C均值聚类算法相比,基于等距映射降维的模糊C均值聚类算法能较好地解决高维样本聚类问题,能准确地区分冷鲜肉、解冻肉和变质肉。结论高光谱图像技术可应用于对猪肉品质分类。(本文来源于《食品安全质量检测学报》期刊2015年04期）
刘忠宝,高艳云,王建珍[5]（2015）在《基于流形模糊双支持向量机的恒星光谱分类方法》一文中研究指出支持向量机(support vector machine,SVM)具有良好的学习性能和泛化能力,因而被广泛应用于恒星光谱分类中。然而实际应用面临的数据规模往往很大,SVM便暴露出计算量大、分类速度慢等问题。为了解决上述问题,Jayadeva等提出双支持向量机(twin support vector machine,TWSVM),将计算时间减少至SVM的1/4。然后上述方法仅关注数据的全局特征,对每类数据的局部特征并未关注。鉴于此,提出基于流形模糊双支持向量机(manifold fuzzy twin support vector machine,MF-TSVM)的恒星光谱分类方法。利用流形判别分析获得数据的全局特征和局部特征,模糊隶属度函数的引入将各类数据区别对待,尽可能减少噪声点和奇异点对分类结果的影响。与C-SVM,KNN等传统分类方法在SDSS恒星光谱数据集上的比较实验表明了该方法的有效性。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2015年01期）
邢强,朱卫纲,薄远[6]（2014）在《基于流形学习的LFM信号模糊函数特征提取与识别研究》一文中研究指出现代多功能雷达向多功能、多用途方向发展,具有多种工作体制与工作状态,同时,雷达采用复杂的波形设计。现代电磁环境复杂,杂波、噪声干扰严重。上述原因使得雷达信号的特征提取与识别变得越来越困难。传统雷达信号的特征提取与识别方法分别是针对雷达信号特征提取过程中存在的某一个或几个方面的问题提出的,各有优点和不足,并不适用于所有情况下的所有信号。提出用流行学习对线性调频(LFM)信号模糊函数进行特征提取,并对其进行了仿真与分析。(本文来源于《舰船电子对抗》期刊2014年04期）
李太玉,张育林[7]（2006）在《基于切变流形函数和模糊控制的微小卫星姿态磁控制》一文中研究指出研究了一种用李亚普诺夫方法和模糊控制理论实现微小卫星姿态磁控制的方法。通过构造李亚普诺夫函数给出切变流形函数,获得了一开关控制,并从理论上证明了系统的收敛性。用模糊控制法消除常规开关控制固有的抖振,给出了模糊控制律。理论分析和仿真结果表明,该姿态磁控制方法简单、姿态精度高、鲁棒性强,可用于微小卫星的姿态磁控制。(本文来源于《上海航天》期刊2006年02期）
模糊流形论文开题报告
（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：
滚动轴承全寿命周期性能退化监测是设备主动维修技术重要的组成部分,对损伤状态进行有效评估可以实现设备接近零停机运行,发挥机器的最大生产力。为有效描绘滚动轴承性能退化趋势,提出一种基于流形学习的模糊C均值(Fuzzy C-means algorithm,FCM)方法。首先提取监测信号的时域、频域特征及小波包时频域特征组成高维特征集,然后按确定的本征维数提取高维特征集的低维流形特征,进而建立基于局部线性嵌入流行学习(Locally linear embedding,LLE)的模糊C均值模型评估轴承当前运行状态。通过IMS滚动轴承全寿命试验,验证了该方法能够有效描绘滚动轴承性能退化阶段,为预知维修提供了重要信息。
（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。
模糊流形论文参考文献
[1].杨焘,付冬梅.流形正则化多核模型的模糊红外目标提取[J].工程科学学报.2016
[2].王奉涛,陈旭涛,闫达文,李宏坤,王雷.流形模糊C均值方法及其在滚动轴承性能退化评估中的应用[J].机械工程学报.2016
[3].曾爱林.基于改进的格拉斯曼流形的模糊人脸图像识别[J].现代电子技术.2015
[4].曾山,王海滨,张凤兵,白俊.基于流形模糊聚类算法的高光谱图像猪肉品质分类研究[J].食品安全质量检测学报.2015
[5].刘忠宝,高艳云,王建珍.基于流形模糊双支持向量机的恒星光谱分类方法[J].光谱学与光谱分析.2015
[6].邢强,朱卫纲,薄远.基于流形学习的LFM信号模糊函数特征提取与识别研究[J].舰船电子对抗.2014
[7].李太玉,张育林.基于切变流形函数和模糊控制的微小卫星姿态磁控制[J].上海航天.2006