导读:本文包含了最小交叉熵论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:脉冲耦合神经网络,Tsallis交叉熵,图像特性,图像分割
最小交叉熵论文文献综述
李东兴,张起,高倩倩,吴秀东,蔡亚南[1]（2018）在《基于最小Tsallis交叉熵改进型PCNN图像分割算法》一文中研究指出针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型中存在的待定参数过多且难以选择、循环迭代次数难以确定的缺陷,提出了一种基于最小Tsallis交叉熵改进型PCNN图像分割算法.根据改进的内部活动项和阈值衰减函数初始化模型参数,根据图像特性自适应设置链接强度系数和链接权值矩阵;利用最小Tsallis交叉熵准则确定PCNN循环迭代次数,采用双边带滤波器对分割图像进行滤波,获取最优图像分割结果.仿真实验结果表明,该算法提高了分割后图像的区域一致性、区域对比度、形状测度,缩短了运行时间,改进了图像分割效果.(本文来源于《山东理工大学学报(自然科学版)》期刊2018年05期）
周荣喜,刘晓,余湄,李杰[2]（2018）在《基于最大熵和最小交叉熵方法的上证50ETF期权定价》一文中研究指出基于最大熵方法和最小交叉熵方法,给出了根据期权价格推断标的资产价格分布的模型和已知先验信息下推断标的资产价格分布的模型,利用拉格朗日乘子法给出了模型的简化解,通过粒子群算法求出标的资产价格的密度函数,进而对上证50ETF期权进行定价比较.实证结果表明:基于最大熵方法推断的分布可以作为标的资产价格分布的较好估计;基于最小交叉熵方法推断的分布是在先验信息下标的资产价格分布的较好估计,两种方法适用于我国上证50ETF期权定价.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2018年02期）
徐黎明,吕继东[3]（2016）在《基于最小交叉熵的改进PCNN杨梅图像分割算法》一文中研究指出针对传统脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)模型复杂、迭代次数需要人工试验调整等缺点,对PCNN模型进行改进,提出了一种基于色差分量R-G和改进PCNN模型的杨梅图像分割方法.首先用杨梅图像的R-G色差分量作为输入;然后选用最小交叉熵准则,自适应生成PCNN的迭代次数;最后通过PCNN迭代实现杨梅图像的自动分割.实验结果表明,此方法与传统方法相比,能够有效避免背景干扰,提升了图像分割质量,分割结果更符合杨梅果实的特征.(本文来源于《西北师范大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
黄克凤,于雪琴,黄亮[4]（2016）在《利用最小交叉熵的多时相影像变化检测》一文中研究指出针对目前多时相遥感影像变化检测中缺少有效的确定变化阈值方法的问题,文章提出一种基于最小交叉熵的方法:采用中值滤波方法分别消除两个时相遥感影像中的噪声;将比值法和差值法融合构造两个时相遥感影像的差异影像;通过最小交叉熵确定差异影像的最佳变化阈值,并对差异影像进行分割得到变化区域;最后对变化检测精度进行评估。实验结果表明,提出的方法具有较高的检测精度,是一种有效的多时相遥感影像变化检测方法。(本文来源于《测绘科学》期刊2016年01期）
李国成,肖庆宪[5]（2014）在《求解期末亏损最小对冲问题的交叉熵蝙蝠算法》一文中研究指出针对不完全金融市场里期末亏损最小对冲问题,将基于方差最小化、重要性抽样和Kullback-Leibler距离的交叉熵随机优化算法嵌入到基于仿生学的蝙蝠算法中去,充分发挥交叉熵方法的随机性、自适应性和鲁棒性,有效抑制蝙蝠算法的早熟收敛现象。标准测试函数的测试结果表明,新算法与标准的粒子群优化、遗传算法、蝙蝠算法和交叉熵优化算法相比具有更好的寻优效率。模拟和实证结果都表明,新算法用来寻求最优对冲策略是可行有效的。(本文来源于《系统工程》期刊2014年11期）
程丹松,杨剑哲,李思倩,石大明,王君[6]（2014）在《基于最小交叉熵的相关向量机》一文中研究指出研究了传统相关向量机(RVM)的性能,分析了传统RVM的性能完全取决于先验假设的连接权值和参数的平滑性,因而其稀疏性实际上仍受核函数或核参数选择的控制,这在某些情况下可能会导致严重的欠拟合或过拟合现象的问题,在此基础上,提出了明确地给出基函数优化过程中的目标数量,并通过最小化训练阶段前向"假定"概率分布和测试阶段反向"真实"概率分布间的交叉熵来构建RVM的方法。实验结果表明,这种方法不但可以构建最小复杂度的基于最小交叉熵的RVM结构,而且构建的RVM能很好地对数据进行拟合,提高预测的准确性,增强其稀疏性。(本文来源于《高技术通讯》期刊2014年09期）
刘松林,牛照东,陈曾平[7]（2014）在《交叉熵约束的红外图像最小错误阈值分割》一文中研究指出针对目标和背景具有相似统计分布的红外图像,经典阈值分割方法仅以某种形式的方差或熵作为准则,未考虑图像的实际特性,分割效果不甚理想。为此,提出了一种基于交叉熵约束的红外图像最小错误阈值分割新方法。首先,引入交叉熵来度量目标和背景统计分布的相似性,交叉熵越小表明分布越相似;然后在交叉熵小于一定值的条件下使分类错误达到最小。交叉熵的约束保证了分割过程适应红外图像实际特性,分类错误最小确保了分割效果的有效性。该方法原理清晰、参数设置简单,在一系列实际图像上的实验结果表明,与现有几种经典阈值分割方法相比,文中方法有效提高了目标和背景具有相似统计分布的红外图像的阈值分割准确率。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2014年03期）
汤可宗,柳炳祥,徐洪焱,肖绚,李佐勇[8]（2013）在《一种基于遗传算法的最小交叉熵阈值选择方法》一文中研究指出最小交叉熵阈值法(MCET)在二级阈值中是有效的,但在多极阈值的穷尽搜索中却要付出昂贵的时间代价.鉴于此,提出一种基于遗传算法(GA)的MCET选择方法:在执行图像分割(IS)任务之前,先将IS转化为在一定约束条件下待优化的问题;在寻找待优化问题最优解的计算过程中引入一种回归设计技巧以存储中间结果;使用这种回归设计技巧,在一组标准测试图像上利用GA搜索待优化问题的最优解.实验结果表明,利用所提出的方法获得的多个阈值非常接近于穷尽搜索获得的结果.(本文来源于《控制与决策》期刊2013年12期）
陈世文,刘越畅[9]（2013）在《一种基于最小交叉熵的Canny边缘检测算法》一文中研究指出考虑传统Canny算子在边缘检测中的不足,提出一种融入最小交叉熵的Canny边缘检测算法。传统Canny算子的高低阈值一般人为地设定固定值,当一幅图像的灰度级集中在某一区域时,容易造成虚假边缘;利用最小交叉熵计算图像的高低阈值,可以得到理想的阈值;利用图像灰度的均值和方差计算Canny算子的高斯滤波参数。实验结果表明,算法较好地提取了图像的边缘信息,抑制噪声能力较强,有效地提高了边缘检测的鲁棒性。(本文来源于《电视技术》期刊2013年01期）
吴一全,樊军,周怀春[10]（2011）在《改进的二维最小交叉熵阈值分割快速迭代算法》一文中研究指出基于灰度级-平均灰度级直方图的现有二维交叉熵阈值分割法的分割结果不够准确,计算最佳阈值时需搜索整个解空间,因而效率不高.针对这一问题,提出一种基于灰度-梯度共生矩阵的二维最小交叉熵阈值选取快速迭代算法,推导了相关的公式.对典型测试图像进行了大量实验,并与基于灰度级-平均灰度级直方图的方法在分割结果及运行时间上作了比较,结果表明所提出的算法分割结果更加精确,且计算最佳阈值时只需遍历其中一小部分解空间,运行时间减少到5%左右.(本文来源于《应用科学学报》期刊2011年05期）
最小交叉熵论文开题报告
（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：
基于最大熵方法和最小交叉熵方法,给出了根据期权价格推断标的资产价格分布的模型和已知先验信息下推断标的资产价格分布的模型,利用拉格朗日乘子法给出了模型的简化解,通过粒子群算法求出标的资产价格的密度函数,进而对上证50ETF期权进行定价比较.实证结果表明:基于最大熵方法推断的分布可以作为标的资产价格分布的较好估计;基于最小交叉熵方法推断的分布是在先验信息下标的资产价格分布的较好估计,两种方法适用于我国上证50ETF期权定价.
（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。
最小交叉熵论文参考文献
[1].李东兴,张起,高倩倩,吴秀东,蔡亚南.基于最小Tsallis交叉熵改进型PCNN图像分割算法[J].山东理工大学学报(自然科学版).2018
[2].周荣喜,刘晓,余湄,李杰.基于最大熵和最小交叉熵方法的上证50ETF期权定价[J].数学的实践与认识.2018
[3].徐黎明,吕继东.基于最小交叉熵的改进PCNN杨梅图像分割算法[J].西北师范大学学报(自然科学版).2016
[4].黄克凤,于雪琴,黄亮.利用最小交叉熵的多时相影像变化检测[J].测绘科学.2016
[5].李国成,肖庆宪.求解期末亏损最小对冲问题的交叉熵蝙蝠算法[J].系统工程.2014
[6].程丹松,杨剑哲,李思倩,石大明,王君.基于最小交叉熵的相关向量机[J].高技术通讯.2014
[7].刘松林,牛照东,陈曾平.交叉熵约束的红外图像最小错误阈值分割[J].红外与激光工程.2014
[8].汤可宗,柳炳祥,徐洪焱,肖绚,李佐勇.一种基于遗传算法的最小交叉熵阈值选择方法[J].控制与决策.2013
[9].陈世文,刘越畅.一种基于最小交叉熵的Canny边缘检测算法[J].电视技术.2013
[10].吴一全,樊军,周怀春.改进的二维最小交叉熵阈值分割快速迭代算法[J].应用科学学报.2011
标签：脉冲耦合神经网络; Tsallis交叉熵; 图像特性; 图像分割;